论文部分内容阅读
高阶过程在实际工业系统中广泛存在,针对高阶过程采用常规PID控制算法往往难于奏效,一些学者致力于研究改进的PID控制算法,以获得更好的高阶过程控制性能。控制系统仿真平台是验证控制算法的重要工具,但是现有控制系统仿真平台由于被控对象多为低阶,不能较好地解决面向高阶过程的改进PID控制算法仿真验证问题。本文在现有的低阶控制系统实物仿真平台的基础上,设计开发了用于改进PID控制算法验证的面向高阶过程的控制系统半实物仿真平台,解决了高阶过程的改进PID控制算法的仿真问题,主要工作分为以下3个方面:1.本文在现有控制系统实物仿真平台上构建了半实物高阶被控对象。目前,实验室现有控制系统实物仿真平台的被控对象为低阶被控对象,并且难以改造成实物高阶被控对象。为了构建高阶被控对象,利用虚实结合的方法,首先将高阶被控对象分解成实物系统部分和虚拟系统部分,实物系统部分使用现有平台上的低阶实物被控对象,虚拟部分则使用实时数学模型建立在实时操作系统中,虚实部分相结合构成半实物高阶被控对象。为了保证半实物高阶被控对象满足高阶特性,在设计虚拟系统时又要综合考虑实物系统的特性。实验结果表明所构建的高阶被控对象符合高阶系统特性。另外,为了方便仿真平台使用,还将所构建的半实物高阶被控对象在Simulink中进行封装并模块化。2.本文针对高阶过程存在未建模动态时,使用常规PID控制算法难以获得良好的闭环系统动态性能问题,提出了基于前一拍未建模动态补偿的PID控制算法。与目前基于神经网络的未建模动态补偿PID控制算法相比,该算法具有结构相对简单、易于实现的优点。为了进一步研究面向高阶过程的改进PID控制算法,将该算法在Simulink中模块化进行封装并模块化。3.本文在所提的面向高阶过程的控制系统半实物仿真平台上,进行了常规PID控制算法和基于前一拍未建模动态补偿PID控制算法的对比实验。实验结果表明,对于高阶过程,与常规的PID控制算法相比,基于前一拍未建模动态补偿PID控制算法能够加快系统响应速度、降低超调量,有效改善闭环系统的动态性能。