洪巨琛,任正云,余雯
(1. 東華大學 信息科學與技術學院,上海 201620;2. 四川煙葉復烤有限責任公司,四川 成都 610041)
因為溫度具有典型的大時滯、非線性的特點,所以如何精準地控制溫度一直是過程控制領域中的難點[1]。特別是制藥企業采用的反應釜[2],反應釜的溫度直接影響著成品藥物的質量,并最終關系到每一位患者的康復進程。制藥反應釜的一般工作流程如下:
1)將已升溫至100 ℃以上的反應釜,通過熱水冷卻、循環水冷卻以及冷凍水持續冷卻降溫至19~23 ℃,保溫6 h。
2)將反應釜通過間歇加熱升溫至目標溫度45~50 ℃,保溫8 h。
3)再次降溫至38~40 ℃,開始向反應釜投料。
4)升溫至45~50 ℃,保溫12 h。
5)物料取樣檢驗并合格后,反應釜降溫至38~40 ℃。
通過上述過程可以看出,反應釜對溫度的要求是很嚴格的,而且切換控溫水源時,可能存在不同溫度的水相互交融的情況,影響實際控制效果。傳統的PID控制器在面對該類實際問題時,無法抑制滯后的作用,對連續的溫度控制存在較大的超調。此外,帶有Smith預估補償的PID控制算法,雖然對設定點跟蹤性能優異[3-4],但是其抗干擾能力有限。采用滾動優化的模型預測控制適用于大滯后過程[5-6],但沒有從根本上解決算法穩定性的問題,而且一旦干擾模型辨識精度較低時,系統控制性能將惡化。因而需要一種精準可靠且迅速的控制方法來控制反應釜溫度。
Hagglund于1992年首先提出了預測PI控制器的概念[7],通過近些年在實際應用中的不斷改進與完善[8-9],該方案在具有多變量、非線性、大滯后等特征的工業領域取得了較好的控制效果[10-14]。
預測PI控制算法的基本原理如下: 對參數不確定的過程,假設其傳遞函數為
(1)
式中:Kp——過程對象的增益;N(s)=Tnsn+…+T2s2+T1s,Ti>0,T——對象的時間常數;τ——對象的滯后時間。
理想化的控制器應能使系統的閉環傳遞函數變為式(2)所示:
(2)
式中:λ——大于0的可調參數矩陣。若λi=1,則系統的開環、閉環響應速度是一致的(即開環與閉環的時間常數相等);若λi>1,系統的開環響應快于閉環響應,且λi越大,系統的閉環響應越慢;λi<1時,系統的開環響應慢于閉環響應,且λi越小,系統的閉環響應越快。
若假設控制器的傳遞函數用Gc(s)表示,則根據單位負反饋,閉環傳遞函數如式(3)所示:
(3)
可得Gc(s)表達式如式(4)所示:

(4)


(5)
式中:U(s)——控制器的輸出;E(s)——系統輸入與輸出的誤差。
從式(5)不難看出,E(s)所在項具有傳統PID的形式,此即為預測PI控制器的PI部分,U(s)所在項為控制器的預測部分,可以理解為t時刻的控制器實際輸出,是基于t時刻之前的τ個單位時間輸出值的預測值。預測PI控制器的基本結構如圖1所示。

圖1 預測PI控制器結構示意
當過程對象為一階環節時,控制器傳遞函數Gc(s)可以表示為
(6)


(7)
從式(7)可以看出,預測PI控制器具有傳統PID控制器的結構形式。
對式(6)做離散化處理,假設控制周期是Ts,那么離散化的預測PI控制律可表示為
(8)
1.2.1 雙重控制原理
實際應用中,操作變量的選取以綜合考慮操作的優化為第一要務,這就需要同時對工藝的經濟性以及控制性能的快捷性有所兼顧。雙重控制或多重控制[15],指的是對于某個被控變量,采用兩個及以上的操作變量進行控制的方式。主控制器具有快速調節的能力,但經濟性往往較差,副控制器可以彌補這一弱點,與之相對的,副控制器對于干擾的克服能力較弱,兩個控制器相互補足,構成一套更為優異的控制系統。雙重控制系統結構如圖2所示。

圖2 雙重控制系統結構示意
圖2中,Gc1(s),Gc2(s)分別表示主控制器和副控制器,Go1(s),Go2(s)分別表示主被控對象和副被控對象,R1,R2分別表示主、副操作變量。從圖2中可以看出主控制器Gc1(s)的輸出是副控制器Gc2(s)的輸入。

Gc1(s)=Kc1,Gc2(s)=Kc2,那么雙重控制系統的開環傳遞函數可以寫成式(9)所示:

(9)

1.2.2 主副控制器模型的確定
因為主控制器的快速調節能力,在設計控制器時,應先設計主回路,而后將主控制器當成廣義被控對象的一部分,再設計副控制器。

(10)
故副控制器傳遞函數可表示為
(11)
式中:Go0(s)——副控制器作用時期望的閉環傳遞函數。
將預測PI控制器與雙重控制相結合,即將雙重控制中的主、副控制器皆選用預測PI控制器,則組成了雙重預測PI控制器。
因為主回路響應速度快于副回路,主、副被控對象的時間常數相差較大[16-17],系統的關聯并不嚴重,為保證主回路的快速調節能力,應先搭建主控制器的模型,而后將被控對象與主控制器一起視為廣義被控對象,再搭建副控制器模型。
實際的工業被控對象通常具有高階次的特點,通過機理建模法很難建立精準的數學模型,本文僅將被控對象的主要因素作為建模對象,再運用實驗建模法結合經驗法建立灰箱模型,得出被控對象的傳遞函數表達式見表1所列。

表1 被控對象傳遞函數表達式
表1中,Go1(s)是主被控對象,代表反應釜的實際水溫;Go2(s)是副被控對象,表示反應釜調溫時閥門的出水流速。


表2 主副控制器的傳遞函數及參數
將文獻[1]中的傳統PID算法與帶有Smith預估補償的PID控制算法[18-19]一同與雙重預測PI算法進行仿真比對的結果如圖3所示,其中,輸入信號采用幅值為1的階躍信號。

圖3 三種控制算法控制效果對比示意
由圖3看出,雙重預測PI控制器具有三者中最快的響應和調節速度,其中,上升時間僅為帶Smith預估補償的PID控制器的41.9%。而且,采用雙重預測PI算法的系統不存在超調及震蕩。
待三種控制算法控制下的系統皆達到穩態后,在主被控對象前施加一定的階躍擾動,得到的響應曲線如圖4所示。

圖4 三種控制算法抗干擾性能對比示意
由圖4看出,雙重預測PI控制器能夠更好地抑制擾動并相對更快地恢復穩定值,而且帶Smith預估補償的PID控制器的抗干擾能力確實有限。
將主被控對象的模型參數正向提高20%,得到三種控制器的控制效果如圖5所示。

圖5 三種控制算法魯棒性對比示意
在模型失配的情況下,雙重預測PI控制器雖然超調量略微高于帶Smith預估補償的PID控制器,但是其依舊擁有三種控制器中最快的響應速度,上升時間為帶Smith預估補償的PID控制器的50.7%,具有較強的魯棒性。
本文針對反應釜溫度控制中存在的大時滯、非線性的問題,設計了一套雙重控制與預測PI相結合的控制算法。文中詳細推導了預測PI控制器的輸入輸出表達式及雙重控制中副控制器的廣義對象選取。仿真實驗表明雙重預測PI控制算法具有不錯的響應速度、抗干擾能力及較好的魯棒性,為工業實際應用提供了一種新的選擇。