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特殊控制系统 2008-7-25 15:03:16    浏览: 次   我要评论
[导读] 通常的自动控制系统只能在一定的工作条件下工作,不能完全满足所有生产过程安全、经济运行的要求,如磨矿机过负荷、砂泵池溢出或泄空等……
    一、选择性控制系统
 
    通常的自动控制系统只能在一定的工作条件下工作,不能完全满足所有生产过程安全、经济运行的要求,如磨矿机过负荷、砂泵池溢出或泄空等。过去一般采取按报警信号由人工处理或自动联锁的方法,势必造成操作紧张或设备停车,甚至引起事故。
 
    为解决这类问题,可在通常的自动控制系统上增加由工艺过程限制条件所构成的逻辑装置,当生产过程趋近于但还未到达“危险”区域时(称为安全软限),通过选择器,把一个适用于此工作状况的备用调节器投入转运,自动取代正常工作状况下工作的调节器,使生产过程回复到正常工作状况后,备用调节器自动脱离系统,正常工作状况下工作的调节器又自动接替它开始重新工作。这样的系统称为选择性控制系统。选择性控制不仅保证生产安全,而且可以按照工作状况自动选取被控量及其控制回路,满足更高的控制要求。
 
    设计选择性控制系统时,首先,要了解工艺过程及其约束条件,以便确定软限条件及其边界,确定使工作状况回复正常的控制手段、速度及幅度,作为设计选择性控制系统的依据。其次是选择调节规律。选择性调节是在事故边界状况下才发生作用的,故异常工况调节器通常选用比例调节规律,甚至可利用变送器直接发信号。第三,选择器是选择性调节器加入或断开的切换装置,有高值选择器和低值选择器两种,要按系统脱离约束条件的手段及控制阀的关闭形式来决定。在计算机实现选择性控制时,要按照工艺要求的逻辑关系编制相应的程序来实现这种切换。第四,防积分饱和。当异常工况调节器投入作用后,正常工况调节器的测量值完全可能偏离其给定值,则积分就会不断作用,甚至   达到积分饱和的程度。这样正常工况调节器重新投入运行时,系统会经受极大的干扰,以致无法工作。为实现无干扰切换,正常工况调节器和异常工况调节器的积分部分都联接到同一输出线路上。
 
    二、极值控制系统
 
    生产过程中往往要求某些指标为最佳,如磨矿机最佳负荷,最好的返砂比,能量损耗最小等。这些指标随某些可控变量和不可控变量的干扰而改变。极值控制系统是解决这类问题的方法之一。
 
    极值控制的具体方法很多,工程上通用的一种是自寻最佳的控制方法,它是利用生产过程本身来自动寻找一定指标的极值。如指标φ是可控变量x和不可控干扰y的函数,即φ=φ(x,y)在干扰y1或y2作用下,改变x,及时记录φ,就可得图1中诸曲线。显然,可以在各种干扰y下找到相应的最低点(极值)φ11和x1,或φ22和x2。如果系统的干扰经常是y1,那么只要用定值调节系统将x调节在x1上就可使系统工作在最佳指标φ11上。然而,实际上y会随时改变,如变成y2,这样在定值x=x1调节系统中指标就变为φ12,超出原值φ11,已不是最佳值。若用极值控制,自寻最佳点,即改变x值,重新寻找一个最低的φ22. φ22<φ12,是干扰y2下的最佳值。
 
图1  指标φ与控制量x关系
 
    (一)自寻最佳的作用原理
 
    如图2所示的被控对象,寻求指标φ的最大值(或最小值),并尽量保持此值。干扰y既不可控又不可测,只有变量x是可控的。
 
图2  极值控制系统简图
 
    自寻最佳就是合理地改变x以得到一个最佳φ。如x=x1(图3),得φ=φ1,经△t时间后使x1增加到△x到x2,同时测得φ2,并计算△φ1=φ2-φ1,当△φ1>0,表示寻找方向正确。下一步再使x2增加△x到x3=x2+△x,得φ3,算出△φ2=φ3-φ2,如△φ2>0,则依此找下去,直到△φ改变符号,如到x5后再加△x成x6=x5+△x,得到φ6-φ5<0,△φ改变了符号,表示已经过了极值,不要再继续向前找,而要返回去找,即要减少△x。这样,如果每次算出的△φ>0,则按原方向继续减少△x,直到△φ<0,再次改变方向。最后,x就会在极值φ5附近来回寻找,也就是保持在最佳指标φ5的附近。从这个自寻最佳过程可知,当干扰y稳定时,指标是以△φ5=φ6-φ4为幅值波动的形式保持在最佳值φ5上的。在此常把△φ5叫做搜索范围。为了把控制系统保持在最佳点附近而付出的代价称为搜索损失,以D表示,在图3所示的抛物线状极值关系中D=1/3△φs。为了减少搜索损失,可以在找到极值后,停止搜索一段时间,当然,这段时间应当小于对象中极值漂移的时间。
 
图3  自寻最佳过程
 
    采用极值控制必须具备下面基本条件。生产过程在工艺条件下有极值,而且此极值会随工作状况的改变而改变;最佳指标必须是可测的,它可以是一个或几个表征生产过程的变量组合;极值指标必须是可控的,指标φ是许多不可控的干扰y的函数,又应当是一些可控变量x的函数,控制这些变量x就可以人为地变动指标φ(x,y)。但是,如果干扰变化迅速、频繁,使得控制变量来不及控制指标φ的变化,就不能用极值控制。如果指标φ受到好几个变量x的控制,就要用多变量极值控制系统,这种系统复杂,实际上很少用。
 
    (二)极值控制方案
 
    该方案的极值控制系统必须具备自动搜索功能,下列部分搜索极值的方法:
 
    1、步进法也称稳态搜索法,测量每一控制步前后输出指标φ稳态值的差值来确定输入变量x的控制方向。原理框图如图4所示。
 
图4  步进法原理框图
 
    2、步进型动态搜索法,原理框图与步进法相似,比较每一控制步前后输出指标φ变化速度的差值来确定控制方向。
 
    3、记忆极值法原理框图见图5。控制量x增加,指标φ亦增加记忆器仅记忆指标φ的增量,当φ减小时记忆器保持极大值φe,并将φe送到比较器与φ的实际值进行比较,其差值φ-φe送执行器。当φ-φe超过执行器不灵敏区时,执行器反向,即x减小φ开始增加同时对记忆器发出清除信号,重新开始记忆,于是极值控制系统从另一方向搜索极值,如此来回控制。
 
图5  记忆极值法原理
 
    4、测量导数法,其原理框图见图6。利用被控对象的静态特性,当控制量x=x0时,φ达到极值,导数dφ/dx=0,以此作为控制方向的判断依据。
 
图6  测量导数法原理框图
 
    5、谐波调制法,以被控对象在正弦波的干扰信号作用下输出产生不同的相移,来确定控制方向,其原理框图见图7。这种方法只适用于单变量且对象惯性较小的系统。
 
图7  谐波调制法原理框图
 
    三、大纯滞后对象的控制系统
 
    工业生产中传送物料、测量成分,会遇到纯滞后时间很大的被控对象,常称为纯滞后对象。一些高阶惯性环节的被控对象,其阶跃反应曲线的初始段也可近似地处理为大纯滞后时间。对于这种大纯滞后的对象(τ/T>1.0)用常规的单回路控制会出现很大超调;采用串级控制也得不到满意的控制质量。若用前馈控制,效果较好。如前馈控制无法实现,可采用时间补偿法或采样控制法。
 
    (一)时间补偿法
 
    在控制回路的内部增设一个时间补偿回路,如能较好地反映对象特性,则可取得较好的效果。但是这种方法只能针对某一主要扰动,如控制通道的扰动;对于动态特性不同的其他干扰,其补偿效果差。时间补偿法之一是补偿对象特性,其原理方框图见图8;另一种方法是改变调节器特性,系统方框如图9所示。
 
图8  补偿对象特性方框图
 
图9  改变调节器特性方框图
 
    (二)采样控制法
 
    其实质是放慢控制动作,防止因被控对象纯滞后过大而引起过渡过程中出现较大的动态偏差和振荡。在采样控制中,一般采用对偏差反应较慢的积分调节规律,比例规律较少用,不用微分规律。
 
    (三)采样控制的作用
 
    设给定值γ突然增加,系统中出现偏差e=γ-c,c为被控量。如果这时采样测到e,积分调节器就开始作用,其输出m按积分规律变化,到调节器作用时间△tc后,调节器输出维持在△tc时的m值上,经过对象的纯滞后时间τ,被控量c就与m成比例地变动(设对象的惯性时间常数极小),能无超调地跟随给定值γ,见图10,要在一次采样间隔△t之内就消除偏差,应满足△t≥τ+△tc,要求。对纯滞后对象,或惯性较小的纯滞后对象,宜用纯积分调节规律,积分时间Ti=K0△tc,K0=△c/△m为对象的静态放大系数。如果纯滞后时间τ很大,则可以每隔k次采样后把调节器接通工作一次,k≥(τ+△tc)/△tc。对于具有一定惯性的纯滞后对象,用比例积分规律,可以加速调节过程。积分时间Ti=σK0△tc/100,减小比例带σ可加速过渡过程,但不要引起超调。
 
图10  采样控制过程图
 
    用一般调节器实现采样控制可参看图11。开关A接通为调节器工作时间△tc,△tc后B接通,相当切除调节器,其输出保持该时的纯积分值。
 
图11  常用仪表的采样控制
 
    四、多变量控制系统
 
    前面所述的各种控制系统基本上是由一个被控量和一个控制量构成的系统,称单变量控制系统,其被控对象称单变量被控对象。在实际的生产过程中往往有多个被控量和多个控制量。如果这些被控量和控制量之间只有一一对应的关系,即一个控制量只影响一个被控量,这样的生产过程可划分为若干个单变量被控对象,均可用单变量控制处理。如果这些被控量和控制量之间相互有关,每个控制量的变化会同时引起几个被控量的变化,这样的被控对象称多变量被控对象。针对这类对象特点而设计的控制系统称多变量控制系统。图12所示的磨矿闭路中被控量和控制变量关系示意图。设计多变量控制系统时,要恰当选择控制回路,主要是确定成对的控制量和被控量以及把各控制回路间的耦合尽可能减至最小。
 
图12  多变量被控对象(磨矿闭路)
 
    (一)控制回路的选取
 
    根据实际运行的经验,可以知道多变量被控对象中哪一个控制量对哪一个被控量影响最大,是起决定性作用的,就取这一对变量组成控制回路。如这种影响不明显,往往要采用分析的方法,来比较其耦合的程度,再确定控制回路。
 
    多变量被控对象可根据控制量与被控量相对方法系数来分析其耦合程度,按相对放大系数最大值来选取回路。但是,相对放大系数也会随工作状况而改变,这种方法也是相对的。而且,控制回路选定后,回路之间仍旧是有耦合的。此外,还有动态耦合问题。一般来说,当两个回路的时间常数相差很大时,时间常数较小的回路很少受时间常数大的回路的影响。两回路的时间常数相近时,回路间可能有较严重的耦合。
 
    多变量系统中,在被控量数目等于控制量数目时,可用上法成对地选取,以构成控制回路。当被控量数目多于控制量数目时,控制量必须以某种逻辑关系与被控量组成控制回路,如选择性控制。当控制量数目多于被控量数目时,超出部分必须固定,或以某种程度满足实际要求。
 
    (二)不相关控制
 
    在控制回路确定后,若相对放大系数λij>1.2或λij<0.8时,就应考虑解耦合问题,以实现不相关控制。为了使一个控制量仅对一个被控量有影响,不影响其他被控量,可串接一个计算装置,如图13所示,实现两个控制回路的不相关控制。G1、G2、G3、G4为被控对象中各通道的传递函数,Gc1、Gc2为相应两个回路的调节器传递函数,D1、D2、D3、D4是所要求的解耦合装置中各环节的传递函数。要达到不相关控制,必须使解耦合计算装置中的D1、D2、D3、D4具有下列关系:
 
D2G2+D4G3=Gb
D2G4+D4G1=0
D1G1+D3G4=Ga
D1G3+D3G2=0
 
    式中  Ga、Gb——过程目标传递函数,按控制要求和工艺要求人为预设。
 
    解上式可得:
 
D1= GaG2/G1G2-G3G4
D2=GbG1/G1G2-G3G4
D3= GaG3/G3G4-G1G2
D4= GbG4/G3G4-G1G2
 
图13  两个控制回路的不相关控制
 
    如果各个D中含有动态参数,则需要适当阶数的积分微分或微分积分环节,以达到解耦合目的。如果所有控制量和每一个被控量之间存在相同的动态特性,那么只需要静态解耦。

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