控制阀粘滞特性补偿控制方法研究

发布时间：2017-05-06 07:39

  本文关键词：控制阀粘滞特性补偿控制方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在工业过程控制系统中,气动控制阀是最常见的终端元件,其性能的好坏将直接与控制系统的调节品质相关。由于气动控制阀长期与被控介质直接接触,在工作一段时间后经常出现非线性特性,其中以粘滞特性最为常见。控制阀的粘滞特性容易诱发控制回路产生振荡现象,从而导致生产过程效率降低甚至生产停止。因此,在检测出控制阀存在粘滞特性后,采取适当的补偿控制手段克服控制阀的粘滞作用十分必要。本文在阅读了大量关于控制阀粘滞特性补偿控制的文献基础上,从理论结合实践的角度出发,对控制阀粘滞特性补偿控制进行了较为深入的研究。本文的主要研究内容如下：1、分析了Knocker补偿法参数选取的依据,发现其脉冲幅值的选取相对困难许多,往往是通过人工试凑的方式,然后提出了一种基于黄金分割法的脉冲幅值在线自整定寻优算法,并对所提出的算法进行了仿真研究,验证了该算法的有效性。2、分析了两步补偿法的常规实现方式,发现其实现过程耗时较长,尤其是面对具有大迟延特性的过程系统,然后提出了一种两步补偿法的新型实现方式。所提出的新型两步补偿法无需等待过程系统稳定下来,提高了两步补偿法的应用效率,并对该实现方式进行了仿真研究,验证了该方法的有效性。3、在控制阀粘滞特性单参数模型MPC补偿控制的基础上,将更具代表性的双参数He模型转换为对应的输入约束条件,利用MIQP求解器实现了控制阀粘滞特性的MPC补偿控制,并利用仿真平台将该方法的补偿效果与常规PID控制效果进行了对比,验证了该方法的有效性。
【关键词】：气动控制阀 粘滞补偿 Knocker补偿法 两步补偿法 MPC补偿法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 绪论10-24
• 1.1 引言10-11
• 1.2 控制阀概述11-15
• 1.2.1 控制阀简介11-13
• 1.2.2 控制阀常见特性13-15
• 1.3 控制阀粘滞特性补偿控制方法研究现状15-21
• 1.3.1 控制阀粘滞特性经典补偿方法15-16
• 1.3.2 控制阀粘滞特性改进补偿方法16-21
• 1.4 本文主要内容21-24
• 2 基于黄金分割法的Knocker参数在线自整定寻优算法24-38
• 2.1 引言24-25
• 2.2 基于Kano模型的控制阀粘滞特性建模25-28
• 2.3 Knocker补偿法特点分析28-32
• 2.3.1 Knocker补偿法实现原理28-29
• 2.3.2 Knocker补偿法参数的选取29-31
• 2.3.3 仿真研究及分析31-32
• 2.4 基于黄金分割法的在线自整定寻优算法32-36
• 2.4.1 黄金分割法的基本思想32-33
• 2.4.2 Knocker关键参数a的寻优33-35
• 2.4.3 仿真研究及分析35-36
• 2.5 本章小结36-38
• 3 控制阀粘滞特性开环两步补偿法的新型实现方式38-52
• 3.1 引言38-39
• 3.2 基于He模型的控制阀粘滞特性建模39-40
• 3.3 开环两步补偿法特点分析40-45
• 3.3.1 开环两步补偿法实现原理40-41
• 3.3.2 常规开环两步补偿法的三次实现41-43
• 3.3.3 仿真研究及分析43-45
• 3.4 基于控制器输出期望值估计的新型开环两步补偿法45-50
• 3.4.1 新型开环两步补偿法的实现方法45-49
• 3.4.2 仿真研究及分析49-50
• 3.5 本章小结50-52
• 4 基于MIQP求解问题实现控制阀粘滞特性的MPC补偿控制52-68
• 4.1 引言52-53
• 4.2 控制阀粘滞特性模型的约束条件转换53-58
• 4.2.1 单参数d模型的约束条件转换53-55
• 4.2.2 双参数He模型的约束条件转换55-58
• 4.3 MPC补偿法特点分析58-66
• 4.3.1 MPC控制算法58-59
• 4.3.2 MPC补偿法的实现方法59-61
• 4.3.3 求解MIQP问题61-63
• 4.3.4 仿真研究及分析63-66
• 4.4 本章小结66-68
• 5 结束语68-72
• 5.1 研究工作总结68-69
• 5.2 研究工作展望69-72
• 参考文献72-76
• 致谢76-78
• 作者简介78-80
• 作者在攻读硕士学位期间的科研成果80

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 付川;丁维明;;控制回路中的阀门迟滞补偿方法[J];自动化仪表;2010年10期

2 何熊熊;邹涛;杨悦;李信;;气动控制阀静摩擦的Kano模型与检测方法的进一步研究[J];化工学报;2008年07期

3 史红梅,冯丽辉,钟伟红,彭云峰;基于模型的预测控制算法研究[J];昆明理工大学学报(理工版);2002年06期

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本文编号：347946