本发明公开了一种工业过程的预测时域优化的扰动补偿控制方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、根据被控对象设计内环控制器；步骤2、设计外环控制器。内环控制器通过历史控制量的控制效果作为参考预测将来的控制作用，消除控制作用的盲目性。并且通过预测时域内的系统输出对系统反馈量进行修正，使得在阶跃响应或者是加入负载扰动的瞬间接收到的过程输出要比实际过程输出更加糟糕，控制器能够提供更大的控制量，提供控制系统更快的响应速度和更强的抗干扰能力。外环控制器使用二维状态观测器估计系统内外扰动的实时作用值，并在反馈中给予补偿，用补偿的方法消除扰动的影响。
1.一种工业过程的预测时域优化的扰动补偿控制方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、根据被控对象设计内环控制器；
1.1、通过被控对象的实时阶跃响应数据得到被控对象的传递函数模型为：其中，G(s)为被控对象的传递函数，s为拉普拉斯变换算子，K为模型增益，T为模型的惯性时间系数，D为模型的滞后时间；
1.2、计算历史控制量的控制效果由于被控系统的延迟时间为D，选取时间段(t‑D，t)的历史控制量做为参考依据，计算它们的积分Q：
1.3、确定基础控制器PI控制器的关系式如下其中kp是PI控制器比例系数，ki是PI控制器积分系数，e(t)为当前时刻误差；取λ为调节参数；
1.4、确定预测时域首先确定预测时域为(t，t+P)，计算该时间段内的控制量的积分H取
1.5、推导内环控制器的输入输出关系将历史控制量的控制效果，与预测时域的控制效果对PI控制器的控制量进行修正得到内环控制器的输入输出关系为：由于未来时刻的控制量u是未知的，为了使控制器能够实现令未来时刻的控制量都等于u(t),上式简化为其中u1(s)为内环控制器的输出控制量，该控制量直接对被控系统进行控制；e1(s)为内环的输入量，其值等于外环控制器控制量输出与被控对象实际输出值之差；
1.6、内环控制器输入输出关系的离散化选择一个合适的采样时间Ts，得到下式其中， 另外kp,ki,kq,p均为调节参数。
2.如权利要求1所述的工业过程的预测时域优化的扰动补偿控制方法，其特征在于：所述步骤2包括如下步骤：
2.1、把步骤1得到的内环控制器和被控系统组成一个闭环传递函数得到把其化为微分形式
2.2、选取x1＝y,x2＝f将上式写成如下的状态空间表达式y＝x1
2.3由上式建立二维状态观测器上式中z1→y,z2→f，β1，β2是观测器增益，通过适当选取β1，β2，可实现观测器对系统中个状态变量跟踪，即
2.4、求解二维状态观测器的特征方程对二维状态观测器方程拉式变换可得二维状态观测器对应的特征方程为* 2
L(s)＝s+β1s+β2将观测器的2个极点统一配置到s平面左半实轴‑ω0处* 2
设系统的输入是r，则控制量为如下形式上式中k1为控制器增益，把上式整理为根据上式计算控制器传递函数特征方程如下
将控制器的极点配置到s平面左半实轴‑ωc处，从而确定外环控制器增益k1；在选择合适的λ，ω0,ωc后，通过二维状态观测器得到y的观测值z1和系统总扰动的观测值z2，计算出外环控制量u；内环控制器根据u与y的差值计算出u1，再将其作用于被控对象。
一种工业过程的预测时域优化的扰动补偿控制方法
技术领域
[0001] 本发明属于自动化技术领域，涉及一种工业过程的预测时域优化扰动补偿控制方法。
背景技术
[0002] 在石油、化工、废水处理等工业过程中广泛存在时滞现象。而这些工业过程往往可以简化为一个或多个一阶加纯滞后系统。正因为时滞现象的存在,系统的控制量无法对系
统动态的变化做出及时反应,从而导致整个系统出现超调大、响应时间长的不良现象，甚至
还可能出现振荡现象或者不稳定现象,给时滞系统控制器的设计带来了很大挑战。因此解
决时滞系统控制问题对目标轨迹的精确跟踪以及系统的稳定性都具有重要意义。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于解决由于工业过程的大滞后，生产现场外界随机扰动以及模型失配导致控制效果达不到预期效果的问题，提出一种工业过程的预测时域优化扰动补偿控
制方法。
[0004] 目前解决时滞问题的方法大部分都是从被控对象传递函数入手，想办法给系统滞后进行补偿使用比较多的如Smith预估算法。这类算法基于标称模型进行设计的控制器，当
发生模型失配时控制效果大打折扣。而本发明提出了一种基于控制量的时滞解决方法。
[0005] 本发明由内外环两个控制器进行复合控制，内环控制器主要解决系统滞后问题，外环控制器用于抑制外界扰动，以及系统模型失配问题。
[0006] 内环控制器通过历史控制量的控制效果作为参考预测将来的控制作用，消除控制作用的盲目性。并且通过预测时域内的系统输出对系统反馈量进行修正，使得在阶跃响应
或者是加入负载扰动的瞬间接收到的过程输出要比实际过程输出更加糟糕，控制器能够提
供更大的控制量，提供控制系统更快的响应速度和更强的抗干扰能力。
[0007] 外环控制器使用一个二维状态观测器估计系统内外扰动的实时作用值，并在反馈中给予补偿，用补偿的方法消除扰动的影响。
[0008] 本发明的步骤包括：
[0009] 步骤1、根据被控对象设计内环控制器
[0010] 1.1、通过被控对象的实时阶跃响应数据得到被控对象的传递函数模型为：
[0011]
[0012] 其中，G(s)为被控对象的传递函数，s为拉普拉斯变换算子，K为模型增益，T为模型的惯性时间系数，D为模型的滞后时间。
[0013] 1.2、计算历史控制量的控制效果
[0014] 由于被控系统的延迟时间为D，选取时间段(t‑D，t)的历史控制量做为参考依据，计算它们的积分Q。
[0015]
[0016] 其中kq为历史控制量的积分系数。
[0017] 1.3、确定基础控制器
[0018] PI控制器对于时滞系统控制效果不好的原因在于，进入控制器的输出量和控制量在时间轴上不重合。而我们通过步骤1.2即可对被控系统的滞后进行估计补偿，将系统滞后
的影响降到最低，此时我们使用PI控制器就能够达到很好的控制效果。PI控制器的关系式
如下
[0019]
[0020] 其中kp是PI控制器比例系数，ki是PI控制器积分系数，e(t)为当前时刻误差。取λ为调节参数。
[0021] 1.4、确定预测时域
[0022] 首先确定预测时域为(t，t+P)，计算该时间段内的控制量的积分H
[0023]
[0024] 取
[0025] 1.5、推导内环控制器的输入输出关系
[0026] 将历史控制量的控制效果，与预测时域的控制效果对PI控制器的控制量进行修正得到内环控制器的输入输出关系为：
[0027]
[0028] 由于未来时刻的控制量u是未知的，为了使控制器能够实现我们可以令未来时刻的控制量都等于u(t),上式简化为
[0029]
[0030] 其中u1(s)为内环控制器的输出控制量，该控制量直接对被控系统进行控制。e1(s)为内环的输入量，其值等于外环控制器控制量输出与被控对象实际输出值之差。
[0031] 1.6、内环控制器输入输出关系的离散化
[0032] 选择一个合适的采样时间Ts，可以得到下式
[0033]
[0034] 其中， 另外kp,ki,kq,p均为调节参数
[0035] 步骤2设计外环控制器
[0036] 2.1、把步骤1得到的内环控制器和被控系统组成一个闭环传递函数可以得到
[0037]
[0038] 把其化为微分形式
[0039]
[0040] 令 可以得到
[0041]
[0042] 其中b0为高频增益，d为外部扰动。
[0043] 2.2、选取x1＝y,x2＝f将上式写成如下的状态空间表达式
[0044]
[0045] y＝x1
[0046] 2.3由上式建立二维状态观测器
[0047]
[0048] 上式中z1→y,z2→f，β1，β2是观测器增益，通过适当选取β1，β2，可实现观测器对系统中个状态变量跟踪，即
[0049] 2.4、求解二维状态观测器的特征方程
[0050] 对二维状态观测器方程拉式变换可得
[0051]
[0052] 二维状态观测器对应的特征方程为
[0053] L*(s)＝s2+β1s+β2
[0054] 将观测器的2个极点统一配置到s平面左半实轴‑ω0处
[0055] L*(s)＝(s+ω0)2
[0056] 从而可以确定观测器增益
[0057] β1＝2ω0，β2＝ω02
[0058] 2.5、控制量选取
[0059] 设系统的输入是r，则控制量为如下形式
[0060]
[0061] 上式中k1为控制器增益，可以把上式整理为
[0062]
[0063] 根据上式计算控制器传递函数
[0064]
[0065] 特征方程如下
[0066] C(s)＝s+k1
[0067] 将控制器的极点配置到s平面左半实轴‑ωc处，从而可以确定外环控制器增益k1。
[0068] 在选择合适的λ，ω0,ωc后，通过二维状态观测器得到y的观测值z1和系统总扰动的观测值z2，计算出外环控制量u。内环控制器根据u与y的差值计算出u1，再将其作用于被控
对象。
具体实施方式
[0069] 下面以实际过程中电加热炉炉内温度控制过程举例：其中，电加热炉炉内温度为电加热炉系统的被控对象，并以继电器通断时间占空比的调节作为电加热炉炉内温度控制
过程的控制量。通过对继电器通断时间占空比的调节控制，来实现对电加热炉炉内温度的
有效控制。
[0070] 步骤1、根据电加热炉系统设计内环控制器
[0071] 1.1、通过被控对象的实时阶跃响应数据得到被控对象的传递函数模型为：
[0072]
[0073] 其中，G(s)为被控对象的传递函数，s为拉普拉斯变换算子，K为模型增益，T为模型的惯性时间系数，D为模型的滞后时间。
[0074] 1.2、计算历史控制量的控制效果
[0075] 由于被控系统的延迟时间为D，选取时间段(t‑D，t)的历史控制量做为参考依据，计算它们的积分Q。
[0076]
[0077] 其中kq为历史控制量的积分系数。
[0078] 1.3、确定基础控制器
[0079] PI控制器对于时滞系统控制效果不好的原因在于，进入控制器的输出量和控制量在时间轴上不重合。而我们通过步骤1.2即可对被控系统的滞后进行估计补偿，将系统滞后
的影响降到最低，此时我们使用PI控制器就能够达到很好的控制效果。PI控制器的关系式
如下
[0080]
[0081] 其中kp是PI控制器比例系数，ki是PI控制器积分系数，e(t)为当前时刻误差。取λ为调节参数
[0082] 1.4、确定预测时域
[0083] 首先确定预测时域为(t，t+P)，计算该时间段内的控制量的积分H
[0084]
[0085] 取
[0086] 1.5、推导内环控制器的输入输出关系
[0087] 将历史控制量的控制效果，与预测时域的控制效果对PI控制器的控制量进行修正得到内环控制器的输入输出关系为：
[0088]
[0089] 由于未来时刻的控制量u是未知的，为了使控制器能够实现我们可以令未来时刻的控制量都等于u(t),上式简化为
[0090]
[0091] 其中u1(s)为内环控制器的输出控制量，该控制量直接对被控系统进行控制。e1(s)为内环的输入量，其值等于外环控制器控制量输出与被控对象实际输出值之差。
[0092] 1.6、内环控制器输入输出关系的离散化
[0093] 选择一个合适的采样时间Ts，可以得到下式
[0094]
[0095] 其中， 另外kp,ki,kq,p均为调节参数
[0096] 步骤2设计外环控制器
[0097] 2.1、把步骤1得到的内环控制器和被控系统组成一个闭环传递函数可以得到
[0098]
[0099] 把其化为微分形式
[0100]
[0101] 令 可以得到
[0102]
[0103] 其中b0为高频增益，d为外部扰动。
[0104] 2.2、选取x1＝y,x2＝f将上式写成如下的状态空间表达式
[0105]
[0106] y＝x1
[0107] 2.3由上式建立二维状态观测器
[0108]
[0109] 上式中z1→y,z2→f，β1，β2是观测器增益，通过适当选取β1，β2，可实现观测器对系统中个状态变量跟踪，即
[0110] 2.4、求解二维状态观测器的特征方程
[0111] 对二维状态观测器方程拉式变换可得
[0112]
[0113] 二维状态观测器对应的特征方程为
[0114] L*(s)＝s2+β1s+β2
[0115] 将观测器的2个极点统一配置到s平面左半实轴‑ω0处
[0116] L*(s)＝(s+ω0)2
[0117] 从而可以确定观测器增益
[0118] β1＝2ω0，β2＝ω02
[0119] 2.5、控制量选取
[0120] 设系统的输入是r，则控制量为如下形式
[0121]
[0122] 上式中k1为控制器增益，可以把上式整理为
[0123]
[0124] 根据上式计算控制器传递函数
[0125]
[0126] 特征方程如下
[0127] C(s)＝s+k1
[0128] 将控制器的极点配置到s平面左半实轴‑ωc处，从而可以确定外环控制器增益k1。
[0129] 在选择合适的λ,p,ω0,ωc后，由温度传感器测得炉内实际温度y，通过二维状态观测器得到温度的观测值z1和系统总扰动的观测值z2，计算出外环控制量u。内环控制器根据u
与y的差值计算出继电器通断时间占空比调节量u1，再将其作用于电加热炉炉内温度控制
对象。
