新型幅值最優及抗干擾的PI設計方法

楊嘉駿，吉 玲，付珊珊，沙 偉

（河海大學物聯網工程學院，常州213022）

新型幅值最優及抗干擾的PI設計方法

楊嘉駿，吉 玲，付珊珊，沙 偉

（河海大學物聯網工程學院，常州213022）

針對傳統幅值最優及其抗干擾技術存在的問題，基于新的幅值最優模型，提出了PI求解方案。與傳統的幅值最優及抗干擾PI整定公式相比，新的PI整定公式，減少了所需特征參數的個數，新的抗干擾幅值最優PI整定公式也大大簡化。改進后的幅值最優求解方法，擴大了幅值最優技術的應用范圍；改進后的抗干擾設計比原有方法有更好的抗干擾性能。通過被控對象的仿真比較實驗，證明了改進方法的有效性。

幅值最優；抗干擾；PI控制；特征參數

1 引 言

PID控制是工業過程控制中應用最廣泛的控制策略，據統計，過程工業中90%以上的控制回路都采用PID／PI控制器［1］。然而，在當前的PID控制回路中，只有少數系統得到合理調節，其主要問題是PID參數設置不當，這也是PID控制的中心問題：參數整定。自Ziegler和Nichols在上世紀四十年代提出了PID控制器的整定方法以來［2］，已經提出不少PID整定方法，但都存在其各自的不足。

為了獲得快速、無振蕩的響應過程，幅值最優（Magnitude Optimum，MO）的設計思想在20世紀五十年代被提出［3］。但由于需要辨識被控對象的多個模型參數才能確定增益，幅值最優技術一直難以在工程應用中得到廣泛應用。為了避免對被控對象建模，Vrancic D等人提出了基于多重積分的非參數化時域方法，使得參數計算只需要少量的特征參數［3-4］。這一方法［5-7］擴大了MO技術的應用范圍，但其求解方法一直沒有改變，局限性依然存在。為了提高幅值最優技術的抗干擾性能，Vrancic D等人［8］又在MO原理的基礎上提出了抗干擾幅值最優設計思想（Disturbance Rejection Magnitude Optimum，DRMO），部分提高了系統的抗干擾性能，但計算過程相對復雜并且需要考慮特殊情況。

為了克服以上MO及DRMO設計的不足，針對工業界更多采用的PI控制［9］，在新的幅值最優設計思想基礎之上，給出了改進MO與DRMO的PI控制器整定公式，并進行了對比研究。

2 幅值最優原理及PI整定公式

對于典型的控制系統，設Gc（s）和Gp（s）分別是控制器和被控對象的數學模型。則系統閉環傳遞函數為：

從系統響應速度的角度出發［10］，期望的傳遞函數為：

只有理想狀態存在系統帶寬無窮大，因此在盡可能大的范圍內要求閉環系統的幅頻特性保持一致［8］，即

若典型閉環傳遞函數為

則，滿足（3）式需要

其中e0=f0=1

又，常見被控對象為

Gc（s）為PI控制器：

時，結合（1）、（4）、（5）、（6）式可得：

抗干擾幅值最優設計同樣基于幅值最優原理，考慮到干擾信號，有系統函數：

聯立（4）、（5）、（6）、（8）可得

其中ξ1＝A20A3－2A0A1A2＋A31，ξ2＝A1A2－A0A3，特別地，當ξ1＝0，上述求解公式無法應用，不得不取Kp為（7）式中的值。

3 MO改進方法的PI設計

3.1 MO改進方法的PI設計

由于在傳遞信息的過程中，均存在物理延遲，那么一個理想的系統可以表示為：

其中，τ為期望的純滯后時間，通過一定規律和經驗選擇。τ的大小，影響著閉環系統期望的響應速度。

與（2）式相比較，式（10）所示系統滿足了閉環系統的幅值最優條件（如式（3）所示），而且考慮了相頻條件。控制系統設計中，Maclaurin技術往往用來獲取穩態期望性能指標，因此部分基于幅值最優原理在內的設計方法常常采用Maclaurin技術［10-15］。

把式（5）和式（6）代入到式（10）中，對方程左右兩端分別進行Maclaurin展開，令對應項系數相等，有：

其中τ為不定參數。往往根據物理延遲和經驗進行選擇。

3.2 仿真研究

選取被控對象如下，對改進前后的MO方法進行比較研究：

被控對象Gp1是控制工程中一種常見的數學模型，其純滯后時間大于其時間常數，控制難度比較大；被控對象Gp2是一類非最小相位系統，普遍地難以獲得較好的控制效果。

3.2.1 被控對象Gp1

被控對象Gp1中存在滯后，τ往往取滯后時間的1.5-2倍，有PI整定結果如表1所示。

表1 Gp1的PI整定結果

圖1是整定方法的階躍響應曲線。改進MO（τ1=7.5）相較于傳統MO有較快的響應速度，但超調過大。傳統MO和改進MO方法（τ2=10）的系統輸出較為相似，由于τ的增大，系統超調量減小，響應速度變慢。

圖1 Gp1的PI控制效果

3.2.2 被控對象Gp2

對于被控對象Gp2，PI整定結果如表2所示。

表2 Gp2的PI整定結果

圖2是改進前后的MO系統階躍響應曲線。改進MO（τ1=7）有更快的響應速度，但超調過大。改進的MO方法（τ2=9）由于τ的增大，系統超調量減小，響應速度變慢。

圖2 Gp2的PI控制效果

4 DRMO改進方法的PI設計

4.1 DRMO改進方法的PI設計

同樣，抗干擾幅值最優設計也將（10）式作為理想期望系統。不同的是，對于抗干擾設計，有

將式（5）和式（6）代入到式（10）中，方程兩端分別進行Maclaurin展開，并令對應項系數相等，有：

顯然，與傳統DRMO方法相比，計算PI參數只需要2個特征參數，而傳統DRMO方法需要3個特征參數，且公式相對簡化，計算量較小；同時不存在傳統DRMO方法需要考慮的特殊情況（即ξ1=0）。

4.2 仿真研究

選取Gp1、Gp2和Gp3作為被控對象，進行改進前后DRMO方法的對比研究：

針對上述三種被控對象，采用改進后的DRMO方法進行PI設計。

4.2.1 被控對象Gp1

對于被控對象Gp1，PI整定結果如表3所示。

表3 Gp1的PI整定結果

圖3是整定方法的干擾階躍響應曲線。傳統DRMO和改進方法的系統輸出大致相同，抗干擾性能相似。

圖3 Gp1的PI控制效果

4.2.2 被控對象Gp2

對于被控對象Gp2，PI整定結果如表4所示。

表4 Gp2的PI整定結果

圖4是改進前后的DRMO干擾階躍響應曲線。相比而言，改進方法所得到的PI控制系統具有更好的抗干擾性能，有更快的響應速度。

4.2.3 被控對象Gp3

被控對象Gp3是一個極易控制的二階慣性環節，運用傳統的DRMO技術進行PI整定時，式（9）中ξ1＝0使得Kp＝∞。對此，目前傳統的DRMO技術將Kp取MO方法中相同的值，再計算Ki的值。PI整定結果如表5所示。

圖4 Gp2的PI控制效果

表5 Gp3的PI整定結果

圖5是改進前后的DRMO干擾階躍響應曲線。仿真研究表明，改進方法所得到的PI控制系統具有更好的抗干擾性能，有更快的響應速度。

圖5 Gp3的PI控制效果

5 結束語

基于幅值最優原理，提出了MO與DRMO的改進PI設計方法，給出了新的PI整定公式。相對于傳統MO和DRMO技術，改進方法所需要的被控對象特征參數少，計算公式簡便，應用范圍更廣。特別是改進的DRMO方法避免了特殊情況的發生，且能使系統獲得更好的抗干擾性能。

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New Design Method of PIController and Disturbance Rejection Based on Magnitude Optimum Criterion

YANG Jia-jun，JILing，FU Shan-shan，SHAWei
（College of Internet of Things Engineering，Hohai University，Changzhou 213022，China）

The new designmethod of PIcontroller based onmagnitude optimum criterion is presented to solve the problem of traditionalmagnitude optimum and its design for improving disturbance rejection.Compared with traditional tuning formula，the new PI formula needs less characteristic parameters and is simplified for improving disturbance rejection which expands the applications of magnitude optimum technique with the better performance.The simulation results show that the method and its design are effective.

Magnitude optimum；Disturbance rejection；PI control；Characteristic parameters

10.3969／j.issn.1002-2279.2014.02.020

TP13

A

1002-2279（2014）02-0063-04

楊嘉駿（1988-），男，陜西鳳翔人，碩士研究生，主研方向：先進控制理論及應用。

2013-11-07