流程工業(yè)智能制造技術(shù)理論及應(yīng)用中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)自動(dòng)化學(xué)院SchoolofAutomation,ChinaUniversityofGeosciences2026年1月27日工業(yè)過(guò)程控制發(fā)展1PID控制3模型預(yù)測(cè)控制4第四章流程工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)辨識(shí)2工業(yè)控制器運(yùn)維方法5“過(guò)程”就是采用化學(xué)和物理方法將原料加工成產(chǎn)品的過(guò)程過(guò)程變量1、工業(yè)過(guò)程控制發(fā)展——工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程概述1連續(xù)反應(yīng)過(guò)程控制的基礎(chǔ)前提是要形成對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的理解工業(yè)過(guò)程的目的將輸入的原料轉(zhuǎn)化為下一階段所需的材料或產(chǎn)品，多個(gè)生產(chǎn)過(guò)程串聯(lián)起來(lái)形成完整的生產(chǎn)鏈鋼鐵冶金石油化工電力工業(yè)造紙工業(yè)被控量：被控制的過(guò)程變量，例如實(shí)例中的反應(yīng)溫度控制量：用來(lái)保持被控量等于或接近設(shè)定值的過(guò)程變量干擾量：排除控制量外其他影響到被控量的過(guò)程變量,往往與過(guò)程操作環(huán)境的變化有關(guān),一些干擾量可以在線測(cè)量，但大多數(shù)則無(wú)法測(cè)量或不易測(cè)量1、工業(yè)過(guò)程控制發(fā)展——工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)概述綜合運(yùn)用多種技術(shù)，順應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程控制需求綜合運(yùn)用多種技術(shù)將反饋控制技術(shù)和計(jì)算機(jī)控制技術(shù)結(jié)合起來(lái)，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)出滿足實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程要求的過(guò)程控制系統(tǒng)2工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成及變量經(jīng)典的單閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)由控制器、執(zhí)行器、檢測(cè)變送單元、被控對(duì)象、通信單元等組成檢測(cè)變送單元：檢測(cè)被控量，并將檢測(cè)到的信號(hào)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)電信號(hào)輸出，得到被控量的測(cè)量值控制器：根據(jù)被控量測(cè)量值與設(shè)定值之間的偏差，按一定控制規(guī)律計(jì)算得到相應(yīng)的控制信號(hào)執(zhí)行器：用于操作被控對(duì)象的控制量，實(shí)現(xiàn)被控量的改變經(jīng)典單閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖被控對(duì)象（過(guò)程）：實(shí)現(xiàn)物質(zhì)交換或能量轉(zhuǎn)換的設(shè)備或過(guò)程，一般會(huì)受到外部干擾影響，引起被控變量變化通信單元：實(shí)現(xiàn)控制器與執(zhí)行器和檢測(cè)變送單元的信息交互第一次工業(yè)革命后，蒸汽機(jī)代替了部分手工勞動(dòng)，控制理論開(kāi)始萌芽1、工業(yè)過(guò)程控制發(fā)展——控制理論的發(fā)展控制理論是過(guò)程控制系統(tǒng)的理論設(shè)計(jì)基礎(chǔ)3第一次工業(yè)革命1922年米羅斯基給出了位置控制系統(tǒng)的分析，并對(duì)PID三作用控制給出了控制規(guī)律公式人們從工業(yè)過(guò)程的特點(diǎn)與需求出發(fā)，提出了專家系統(tǒng)、模糊控制、模型預(yù)測(cè)控制等先進(jìn)控制理論大模型下的人工智能技術(shù)勢(shì)必成為未來(lái)重要的發(fā)展方向人工智能第二次世界大戰(zhàn)中對(duì)火炮系統(tǒng)的高精度控制需求日益突出，促進(jìn)了以Bode圖等頻域分析法為代表的經(jīng)典控制理論的形成“二戰(zhàn)”后，各國(guó)的科技競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)了以原子能技術(shù)、航天技術(shù)、電子計(jì)算機(jī)技術(shù)等為代表的第三次工業(yè)革命的興起進(jìn)入21世紀(jì)，工業(yè)過(guò)程的非線性、時(shí)變性、強(qiáng)耦合和不確定性等特點(diǎn)越來(lái)越顯著，對(duì)控制理論提出了更高的要求1、工業(yè)過(guò)程控制發(fā)展——辨識(shí)理論的發(fā)展4系統(tǒng)辨識(shí)理論與控制理論相輔相成系統(tǒng)辨識(shí)理論與控制理論緊密相連，專注于確定系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型以及模型參數(shù)，在將控制理論轉(zhuǎn)化為實(shí)踐應(yīng)用中扮演著至關(guān)重要的角色上世紀(jì)三十年代以前，人們主要利用統(tǒng)計(jì)回歸方法等來(lái)處理在研究中遇到的大量的數(shù)據(jù)資料三十年代到五十年代末，Nyquist提出的實(shí)驗(yàn)研究方法為經(jīng)典理論增添了深度，但仍局限于通過(guò)傳統(tǒng)的辨識(shí)方法研究動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)或脈沖響應(yīng)六十年代以后，隨著現(xiàn)代控制理論和Kalman濾波理論的廣泛應(yīng)用以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展的迅速發(fā)展，系統(tǒng)辨識(shí)這門學(xué)科開(kāi)始迅速而蓬勃發(fā)展，進(jìn)入了現(xiàn)代辨識(shí)方法的研究八十年代以來(lái)，系統(tǒng)辨識(shí)在與人工智能、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論結(jié)合后在多領(lǐng)域得到了更加廣泛的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)回歸Kalman濾波理論系統(tǒng)是控制理論研究的核心對(duì)象，描述系統(tǒng)行為特征的變量被稱為狀態(tài)變量系統(tǒng)辨識(shí)是一種用于構(gòu)建系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的技術(shù)，它是現(xiàn)代控制理論中一個(gè)關(guān)鍵的組成部分系統(tǒng)辨識(shí)有三種要素2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)辨識(shí)概述系統(tǒng)辨識(shí)是一種建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的方法5算法5?1：系統(tǒng)辨識(shí)輸入：系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)、誤差準(zhǔn)則輸出：系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行辨識(shí)實(shí)驗(yàn)，收集輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型驗(yàn)證系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，修正模型參數(shù)輸出系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)辨識(shí)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)集：輸入、輸出數(shù)據(jù)是辨識(shí)的基礎(chǔ)，需要設(shè)計(jì)合適的實(shí)驗(yàn)以產(chǎn)生可用的數(shù)據(jù)系統(tǒng)模型類：預(yù)先指定被識(shí)別系統(tǒng)所屬的模型范圍，例如確定模型是動(dòng)態(tài)的還是靜態(tài)的，是連續(xù)的還是離散的，是線性還是非線性的誤差準(zhǔn)則：用來(lái)衡量模型接近實(shí)際過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)，常用的誤差準(zhǔn)則有輸出平方誤差、輸出預(yù)報(bào)誤差、隨機(jī)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)極大似然函數(shù)等差分方程2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)模型的數(shù)學(xué)形式經(jīng)典控制理論6差分方程的解，可以提供線性定常離散系統(tǒng)在給定輸入序列作用下的輸出序列響應(yīng)特性，但不便于研究系統(tǒng)參數(shù)變化對(duì)離散系統(tǒng)性能的影響對(duì)于一般的線性定常離散系統(tǒng)，時(shí)刻的輸出不但與時(shí)刻的輸入有關(guān)，而且與時(shí)刻以前的輸入有關(guān)，同時(shí)還與時(shí)刻以前的輸出有關(guān)零初始條件，是指在t<0時(shí)，輸入脈沖序列各采樣值以及輸出脈沖序列各采樣值均為零在零初始條件下，系統(tǒng)的差分方程與脈沖傳遞函數(shù)是等價(jià)的，兩者可以相互轉(zhuǎn)化脈沖傳遞函數(shù)離散狀態(tài)空間表達(dá)式2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)模型的數(shù)學(xué)形式現(xiàn)代控制理論7離散狀態(tài)空間表達(dá)式一般形式現(xiàn)代控制理論中的線性系統(tǒng)理論運(yùn)用狀態(tài)空間表達(dá)式描述輸入-狀態(tài)-輸出諸變量之間的因果關(guān)系反映系統(tǒng)的輸入-輸出外部特性，揭示系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)特性，適用于單輸入-單輸出系統(tǒng)和多輸入-多輸出系統(tǒng)相關(guān)概念：

狀態(tài)、輸入、輸出的維數(shù)系統(tǒng)矩陣或狀態(tài)矩陣控制矩陣或輸入矩陣觀測(cè)矩陣或輸出矩陣前饋矩陣或輸入輸出矩陣離散系統(tǒng)模擬框圖2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)辨識(shí)方法概述最小二乘法統(tǒng)計(jì)性能良好使用便捷原理簡(jiǎn)單魯樣性強(qiáng)，易于實(shí)現(xiàn)估計(jì)數(shù)學(xué)模型的未知參數(shù)，使估計(jì)誤差的平方和最小8給定一個(gè)數(shù)學(xué)模型，對(duì)觀測(cè)變量和給定函數(shù)進(jìn)行N次采樣，獲取N組數(shù)據(jù)樣本得到線性方程最小二乘法被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型線性方程矩陣形式2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)辨識(shí)方法概述估計(jì)數(shù)學(xué)模型的未知參數(shù)，使估計(jì)誤差的平方和最小8方程組有唯一解的必要條件是矩陣的秩為N且引入誤差e(t)，選擇?使損失函數(shù)最小誤差損失函數(shù)一階導(dǎo)數(shù)最小二乘基本最小二乘估計(jì)在有色噪聲干擾下是非一致、有偏的，面對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的場(chǎng)景，基于最小二乘法的擴(kuò)展方法也隨之出現(xiàn)

2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)辨識(shí)方法概述有限沖激響應(yīng)FIR模型是在模型預(yù)測(cè)控制算法中廣泛使用的模型，其形式上表現(xiàn)為一個(gè)差分方程根據(jù)經(jīng)典控制理論，線性系統(tǒng)的時(shí)域特性可以由其脈沖響應(yīng)來(lái)描述對(duì)于穩(wěn)定系統(tǒng)，其脈沖響應(yīng)將隨時(shí)間的增加而趨近于零，可對(duì)該過(guò)程進(jìn)行時(shí)間截尾，根據(jù)疊加原理，只需要得到系統(tǒng)單位脈沖響應(yīng)，即可得到任意輸入信號(hào)下的輸出響應(yīng)9的脈沖響應(yīng)連續(xù)脈沖采樣信號(hào)卷積積分2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)辨識(shí)方法概述有限沖激響應(yīng)

9單位脈沖響應(yīng)的系統(tǒng)輸出FIR模型辨識(shí)中，不需要假設(shè)模型階數(shù)，所需要的有關(guān)過(guò)程的先驗(yàn)知識(shí)較少，只需要輸入、輸出數(shù)據(jù)即可進(jìn)行辨識(shí)，但要辨識(shí)的參數(shù)較多時(shí)，輸入輸出的數(shù)據(jù)要足夠長(zhǎng)，否則辨識(shí)的結(jié)果可能存在較大誤差2、系統(tǒng)辨識(shí)——系統(tǒng)辨識(shí)案例具有自衡能力的單容水箱液位系統(tǒng)因機(jī)理簡(jiǎn)單、操作簡(jiǎn)便等原因，常常成為控制工程師入門的實(shí)驗(yàn)案例傳遞函數(shù)形式10單容水箱示意圖最小二乘法辨識(shí)水箱實(shí)驗(yàn)記錄在單位階躍響應(yīng)下，傳遞函數(shù)在時(shí)域上的解模型為指數(shù)型非線性函數(shù)，進(jìn)行最小二乘參數(shù)辨識(shí)需進(jìn)行線性變換根據(jù)實(shí)驗(yàn)得到單容水箱模型的傳遞函數(shù)T/s04080160320640800H/mm02.6645.84010.13818.47830.99235.968T/s9601440180021602320...∞H/mm39.48446.97449.62851.08851.100...53.674位置型PID控制算法3、PID控制——PID控制原理需求驅(qū)動(dòng)，數(shù)字PID控制器正在逐步取代模擬PID控制器11PID控制是工業(yè)過(guò)程中最常見(jiàn)、應(yīng)用最為廣泛的一種控制方法由俄裔美國(guó)控制理論專家NicolasMinorsky在上世紀(jì)20年代對(duì)船舶自動(dòng)導(dǎo)航的研究中提出PID控制以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、使用方便、無(wú)需對(duì)象模型、魯棒性強(qiáng)以及易于操作等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于化工、冶金、機(jī)械等工業(yè)過(guò)程中PID控制器設(shè)計(jì)的三個(gè)關(guān)鍵因素：比例、積分和微分增量型PID控制算法PID控制3、PID控制——PID控制特性分析12比例控制采用比例（P）控制算法時(shí)，控制器的輸出信號(hào)與輸入偏差信號(hào)呈比例關(guān)系

，輸出隨著Kc的增大而增大，是一種有差調(diào)節(jié)

比例帶不同比例增益下的閉環(huán)控制效果3、PID控制——PID控制特性分析12比例-積分控制對(duì)于定值控制系統(tǒng)，采用比例控制可以實(shí)現(xiàn)被控量對(duì)設(shè)定值的有差跟蹤若要減小穩(wěn)態(tài)偏差，需要增大比例增益，這樣做可能會(huì)使系統(tǒng)的穩(wěn)定性變差，甚至發(fā)散，因此需要在比例控制的基礎(chǔ)上引入積分控制積分控制是一個(gè)無(wú)差調(diào)節(jié)，當(dāng)偏差對(duì)時(shí)間的積分不變時(shí)，積分控制器的輸出隨著TI

的減小而增大在實(shí)際工程中，積分控制算法往往與比例控制算法結(jié)合，組成比例-積分（PI）控制PI控制算法的特點(diǎn)如下：當(dāng)偏差出現(xiàn)時(shí)，比例作用迅速反應(yīng)輸入的變化，起到粗調(diào)的作用；隨后，積分作用使輸出逐漸增加，最終達(dá)到消除穩(wěn)態(tài)偏差的目的積分控制PI控制器的階躍響應(yīng)曲線比例-積分控制3、PID控制——PID控制特性分析12

PID控制在PI算法中，隨著積分控制的引入，系統(tǒng)輸出的振蕩可能比單純使用比例控制時(shí)更加劇烈，穩(wěn)定時(shí)間也可能更長(zhǎng)，為了減小系統(tǒng)輸出的振蕩，引入微分控制微分控制的輸出與系統(tǒng)被控量偏差的變化率呈正比，且當(dāng)偏差對(duì)時(shí)間的變化率不變時(shí)，微分控制器的輸出隨著TD的增大而增大微分控制根據(jù)變化趨勢(shì)提前動(dòng)作，賦予控制器以某種程度的預(yù)見(jiàn)性，對(duì)于防止系統(tǒng)被控量振蕩過(guò)于劇烈是有利的在實(shí)際工程中，微分控制算法常與比例-積分控制算法結(jié)合，組成PID控制算法微分控制PID控制PID控制器的階躍響應(yīng)曲線3、PID控制——PID參數(shù)整定13根據(jù)被控過(guò)程特性的系統(tǒng)要求確定PID控制器參數(shù)參數(shù)整定通常以系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差、超調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間等性能指標(biāo)為主要指標(biāo)控制器參數(shù)整定的方法可以分為三類：理論計(jì)算整定法、工程整定法以及自整定法理論計(jì)算整定法：主要是依據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，采用控制理論中的根軌跡法、頻率特性法等自整定法：對(duì)運(yùn)行中的控制系統(tǒng)進(jìn)行PID參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，以使系統(tǒng)在運(yùn)行中始終具有良好的控制品質(zhì)工程整定法：常用的工程整定方法有臨界比例增益法、衰減曲線法和工程經(jīng)驗(yàn)法。主要依靠工程經(jīng)驗(yàn)，直接在過(guò)程控制系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行，方法簡(jiǎn)單、易于掌握，但是由于是按照一定的計(jì)算規(guī)則完成，所以要在實(shí)際工程中經(jīng)過(guò)多次反復(fù)調(diào)整3、PID控制——PID參數(shù)整定13工程整定法由于其易于掌握的特點(diǎn)，在生產(chǎn)過(guò)程中得到了廣泛應(yīng)用臨界比例增益法臨界振蕩過(guò)程臨界比例增益法是一種閉環(huán)整定方法，該方法直接在閉環(huán)系統(tǒng)中進(jìn)行，不需要測(cè)試過(guò)程的開(kāi)環(huán)動(dòng)態(tài)特性先將控制器的積分時(shí)間常數(shù)TI置于最大，微分時(shí)間常數(shù)TD置零，比例增益Kc置為較小的數(shù)值，使系統(tǒng)投入閉環(huán)運(yùn)行等系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定后，對(duì)設(shè)定值施加一個(gè)階躍擾動(dòng)，并增大比例增益Kc，直到系統(tǒng)出現(xiàn)等幅振蕩，即臨界振蕩過(guò)程

整定參數(shù)控制規(guī)律KcTITDP控制2/K

––PI控制2.2/K0.85TK

-PID控制1.7/K0.5TK

0.125TK

3、PID控制——PID參數(shù)整定13工程整定法由于其易于掌握的特點(diǎn)，在生產(chǎn)過(guò)程中得到了廣泛應(yīng)用衰減曲線法衰減振蕩響應(yīng)a)4:1衰減曲線b)10:1衰減曲線衰減曲線法與臨界比例增益法相類似，所不同的是無(wú)需出現(xiàn)等幅振蕩過(guò)程通過(guò)某衰減比(通常為4:1或10:1)時(shí)設(shè)定值擾動(dòng)的衰減振蕩試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用一些經(jīng)驗(yàn)公式求取PID控制器相應(yīng)的整定參數(shù)4:1衰減曲線法的具體步驟如下：

3、PID控制——PID參數(shù)整定13工程整定法由于其易于掌握的特點(diǎn)，在生產(chǎn)過(guò)程中得到了廣泛應(yīng)用工程經(jīng)驗(yàn)法采用前述經(jīng)驗(yàn)公式整定出來(lái)的PID參數(shù)一般僅僅為系統(tǒng)控制器提供了一組參數(shù)初值，還需要基于PID參數(shù)對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)調(diào)節(jié)性能的影響來(lái)對(duì)其進(jìn)行“手工細(xì)調(diào)”按照比例、積分、微分的順序來(lái)進(jìn)行，具體步驟如下：

3、PID控制——PID參數(shù)整定14控制器參數(shù)和系統(tǒng)所處的工作條件有關(guān)智能算法組成基礎(chǔ)特點(diǎn)專家控制知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、解釋機(jī)制和知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)具有領(lǐng)域?qū)＜壹?jí)的專業(yè)知識(shí)，能進(jìn)行符號(hào)處理和啟發(fā)式推理，有一定的靈活性、透明性和交互性模糊控制模糊語(yǔ)言變量、模糊集合論以及模糊邏輯推理不依賴控制對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，具有智能性和學(xué)習(xí)性的優(yōu)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從微觀結(jié)構(gòu)和功能上對(duì)人腦的抽象、簡(jiǎn)化，旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能對(duì)復(fù)雜非線性系統(tǒng)進(jìn)行建模，具有自組織、自學(xué)習(xí)的特點(diǎn)運(yùn)用經(jīng)典整定方法得到的參數(shù)值不能隨過(guò)程特性的變化而自行調(diào)整，從而容易導(dǎo)致控制品質(zhì)的惡化3、PID控制——改進(jìn)型PID控制算法15為了適應(yīng)不同的被控對(duì)象和系統(tǒng)需求，改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)PID控制算法基本的PID控制通過(guò)調(diào)整偏差來(lái)實(shí)現(xiàn)過(guò)程的閉環(huán)控制閉環(huán)系統(tǒng)對(duì)過(guò)程擾動(dòng)和設(shè)定值變化的響應(yīng)特性，反映了系統(tǒng)的兩個(gè)不同側(cè)面，采用同一組PID控制器參數(shù)，往往難以同時(shí)保證這兩個(gè)方面的特性都十分理想微分先行PID算法改進(jìn)思路考慮到設(shè)定值改變的系統(tǒng)中，通常情況下被控變量的變化比較緩和，因此采用微分先行PID算法只對(duì)測(cè)量值微分，而不對(duì)偏差微分，這樣在調(diào)整設(shè)定值時(shí)，控制器的輸出就不會(huì)產(chǎn)生劇烈的跳變，也就避免了給定值變化給系統(tǒng)造成的沖擊微分先行基本結(jié)構(gòu)圖3、PID控制——改進(jìn)型PID控制算法15為了適應(yīng)不同的被控對(duì)象和系統(tǒng)需求，改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)PID控制算法積分分離PID算法當(dāng)被控量與設(shè)定值偏差較大時(shí)，取消積分作用，以免由于積分飽和作用使系統(tǒng)穩(wěn)定性降低，超調(diào)量增大；當(dāng)被控量接近給定值時(shí)，再引入積分控制，以便消除靜差，提高控制精度自整定模糊PID控制算法從現(xiàn)場(chǎng)采集的傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)模糊化成為模糊規(guī)則的條件，根據(jù)條件運(yùn)用模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，進(jìn)而得到模糊決策，再將模糊決策去模糊化，即得到實(shí)際控制所需的定量控制輸出或控制參數(shù)自整定模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖3、PID控制——PID控制案例16對(duì)水箱傳遞函數(shù)，采用衰減曲線法進(jìn)行PID參數(shù)整定實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

衰減曲線法尋找PID參數(shù)單回路PID仿真結(jié)果單回路PID控制實(shí)際結(jié)果事先將控制器的積分時(shí)間設(shè)置無(wú)窮大，微分時(shí)間設(shè)置為零，僅有比例控制作用在系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，修改設(shè)定值實(shí)施階躍擾動(dòng)，并調(diào)節(jié)比例系數(shù)，觀察系統(tǒng)的液位響應(yīng)輸出經(jīng)過(guò)幾次調(diào)整，最終得到4:1振蕩曲線，即可以通過(guò)衰減曲線法可以得到PID參數(shù)整定值設(shè)計(jì)單回路PID控制在衰減比為0.75時(shí)，PID控制參數(shù)如下公式計(jì)算理想值雖然沒(méi)有展示出近似4:1的振蕩曲線，但屬于性能良好PID參數(shù)3、PID控制——PID控制案例16對(duì)水箱傳遞函數(shù)，采用衰減曲線法進(jìn)行PID參數(shù)整定為了進(jìn)一步提高控制效果，實(shí)驗(yàn)中還設(shè)計(jì)了一個(gè)“液位-流量”串級(jí)PID控制系統(tǒng)串級(jí)PID控制仿真結(jié)果串級(jí)PID控制實(shí)際結(jié)果串級(jí)PID控制中，由于副回路的存在，主被控對(duì)象延遲時(shí)間在原單回路基礎(chǔ)上縮短2秒，同時(shí)副回路還可以更迅速克服流量不穩(wěn)的干擾，并且改善控制通道的動(dòng)態(tài)特性，提供系統(tǒng)的工作頻率主回路都設(shè)置Kc

=3.64，TI

=21，TD

=3，副回路Kc

=0.5，TI

=100，實(shí)際中設(shè)置Kc

=0.5，TI

=10可以發(fā)現(xiàn)超調(diào)量、穩(wěn)定時(shí)間等指標(biāo)有明顯優(yōu)化，體現(xiàn)出串級(jí)控制系統(tǒng)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，自動(dòng)控制技術(shù)有了很大的發(fā)展，先進(jìn)過(guò)程控制應(yīng)運(yùn)而生先進(jìn)控制理論中的模型預(yù)測(cè)控制是基于過(guò)程模型提供的預(yù)測(cè)，求解最優(yōu)控制問(wèn)題，輸出最優(yōu)控制動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化控制4、模型預(yù)測(cè)控制——模型預(yù)測(cè)控制概述理論背景17工業(yè)應(yīng)用預(yù)測(cè)控制算法起源于工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域Richalet、Mehra等人首先提出基于系統(tǒng)脈沖響應(yīng)的模型預(yù)測(cè)啟發(fā)式控制方法Cutler等提出了基于系統(tǒng)階躍響應(yīng)的動(dòng)態(tài)矩陣控制過(guò)去30多年中，預(yù)測(cè)控制已成功運(yùn)行在全球數(shù)以千計(jì)的過(guò)程控制系統(tǒng)中，產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)效益，被廣泛認(rèn)可為一種高效且具有巨大應(yīng)用前景的先進(jìn)過(guò)程控制技術(shù)。模型預(yù)測(cè)控制示意圖預(yù)測(cè)模型4、模型預(yù)測(cè)控制——模型預(yù)測(cè)控制原理模型預(yù)測(cè)控制由預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正組成18基于模型的預(yù)測(cè)（圖中MV是模型操作量，CV是模型被控量）預(yù)測(cè)模型的功能：基于預(yù)測(cè)模型，根據(jù)被控對(duì)象的歷史信息和未來(lái)輸入，預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)響應(yīng)傳遞函數(shù)、狀態(tài)方程這些傳統(tǒng)模型都可以作為預(yù)測(cè)模型為比較不同控制策略的優(yōu)劣打下了基礎(chǔ)在當(dāng)前時(shí)刻k，從被控系統(tǒng)得到測(cè)量值y(k)，預(yù)測(cè)系統(tǒng)起始于y(k)的未來(lái)一段時(shí)間P（預(yù)測(cè)時(shí)域）內(nèi)的輸出滾動(dòng)優(yōu)化4、模型預(yù)測(cè)控制——模型預(yù)測(cè)控制原理模型預(yù)測(cè)控制由預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正組成18滾動(dòng)優(yōu)化(t=k)預(yù)測(cè)控制也是一種基于優(yōu)化的控制算法，它通過(guò)某一性能指標(biāo)的最優(yōu)來(lái)確定未來(lái)的控制作用性能指標(biāo)中涉及的系統(tǒng)未來(lái)動(dòng)態(tài)行為，是通過(guò)預(yù)測(cè)模型和未來(lái)的控制策略來(lái)決定的通常在工業(yè)過(guò)程控制中應(yīng)用的預(yù)測(cè)控制算法均采用有限時(shí)域的滾動(dòng)優(yōu)化求得最優(yōu)控制量后，預(yù)測(cè)控制只將當(dāng)前控制量應(yīng)用于系統(tǒng)，而不是全部實(shí)施；到下一采樣時(shí)刻，優(yōu)化時(shí)域隨時(shí)間向前推進(jìn)滾動(dòng)優(yōu)化(t=k+1)反饋校正4、模型預(yù)測(cè)控制——模型預(yù)測(cè)控制原理模型預(yù)測(cè)控制由預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正組成18預(yù)測(cè)控制還是一種基于反饋的控制算法實(shí)際系統(tǒng)中存在模型失配和不可知擾動(dòng)等不確定因素，系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行可能會(huì)偏離理想的優(yōu)化結(jié)果為了補(bǔ)償各種不確定因素對(duì)系統(tǒng)的影響，預(yù)測(cè)控制引入了閉環(huán)機(jī)制在每一采樣時(shí)刻，首先檢測(cè)對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)或輸出信息，然后在進(jìn)行優(yōu)化求解控制作用前，利用這些反饋信息刷新或修正下一步的預(yù)測(cè)和優(yōu)化，使其更接近實(shí)際情況誤差校正4、模型預(yù)測(cè)控制——模型預(yù)測(cè)控制及其變形人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，推動(dòng)模型控制預(yù)測(cè)多種變形19數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型通過(guò)分析和學(xué)習(xí)大量歷史數(shù)據(jù)來(lái)來(lái)構(gòu)建模型，來(lái)提高模型的自適應(yīng)和泛化能力，而不需要事先對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行建模，其通常用于非線性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和控制自整定法：對(duì)運(yùn)行中的控制系統(tǒng)進(jìn)行PID參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，以式系統(tǒng)在運(yùn)行中始終具有良好的控制品質(zhì)非線性模型預(yù)測(cè)控制的模型啟發(fā)式優(yōu)化算法是一類基于啟發(fā)式搜索策略的優(yōu)化方法，用于在復(fù)雜的非線性系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制中尋找最優(yōu)解跟蹤誤差控制輸入非線性模型預(yù)測(cè)控制將啟發(fā)式優(yōu)化算法與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型結(jié)合，可以有效地優(yōu)化控制器參數(shù)或者尋找最優(yōu)控制策略非線性模型預(yù)測(cè)控制框圖模型預(yù)測(cè)控制案例說(shuō)明4、模型預(yù)測(cè)控制——模型預(yù)測(cè)控制案例20MPC控制單容水箱偽代碼為了更好地理解模型預(yù)測(cè)控制的實(shí)際應(yīng)用，本例將以單容水箱案例來(lái)展示模型預(yù)測(cè)控制的效果MPC控制器設(shè)計(jì)目的是使水箱液位保持在設(shè)定的目標(biāo)液位上模型預(yù)測(cè)控制案例說(shuō)明4、模型預(yù)測(cè)控制——模型預(yù)測(cè)控制案例20模型預(yù)測(cè)控制仿真結(jié)果模型預(yù)測(cè)控制實(shí)際結(jié)果設(shè)定目標(biāo)液位為340mm，控制目標(biāo)從初始280mm調(diào)整到340mm，利用當(dāng)前輸出和過(guò)去的控制輸入，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的控制輸入“u”，以最優(yōu)方式使系統(tǒng)輸出跟隨參考信號(hào)仿真結(jié)果顯示，液位在前50s內(nèi)從280mm迅速上升并達(dá)到設(shè)定值340mm，并在隨后的時(shí)間里保持穩(wěn)定可以看出模型預(yù)測(cè)控制器具有較快的響應(yīng)時(shí)間和良好的穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化，實(shí)現(xiàn)精確的液位控制5、工業(yè)控制器運(yùn)維方法——工業(yè)控制性能監(jiān)控21工業(yè)控制性能監(jiān)控的背景和重要性在實(shí)際工業(yè)過(guò)程中，控制系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括成千上萬(wàn)的控制回路和控制器性能衰退、生產(chǎn)設(shè)備磨損、設(shè)備故障、維護(hù)不及時(shí)等控制性能變差會(huì)直接影響到產(chǎn)品質(zhì)量，導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益虧損，嚴(yán)重時(shí)更會(huì)存在安全隱患實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，引起控制器性能下降的具體原因與解決思路控制器整定不足或缺乏維護(hù)設(shè)備故障或設(shè)計(jì)不當(dāng)無(wú)前饋補(bǔ)償或補(bǔ)償效果差不合理的控制結(jié)構(gòu)首先通過(guò)輸出數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前控制系統(tǒng)的實(shí)際輸出方差，以量化系統(tǒng)性能其次設(shè)定適當(dāng)?shù)男阅茉u(píng)估基準(zhǔn)，用以評(píng)價(jià)控制系統(tǒng)的表現(xiàn)然后將系統(tǒng)實(shí)際輸出方差與選定的基準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比，得出當(dāng)前控制回路的性能指標(biāo)最后，根據(jù)性能指標(biāo)評(píng)估控制回路的效果工業(yè)監(jiān)控室工業(yè)控制性能監(jiān)控5、工業(yè)控制器運(yùn)維方法——工業(yè)控制性能監(jiān)控22性能評(píng)價(jià)指標(biāo)方法最小方差基準(zhǔn)線性二次高斯性能基準(zhǔn)工業(yè)控制運(yùn)維問(wèn)題最小方