基于内模的输入时滞过程采样控制设计与学习优化

作     者：崔继瑶 

作者单位：大连理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：刘涛

授予年度：2018年

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：内模控制 输入时滞 采样控制系统 PID 迭代学习控制 鲁棒稳定性 流化床温度控制 

摘      要：在实际的工业生产过程中,普遍存在输入或者输出时滞现象。时滞的存在对闭环系统性能会产生很大的影响。本文针对具有输入时滞的控制系统,研究了离散域PID控制器设计方法与基于两自由度内模控制结构的迭代学习优化。针对具有输入时滞响应的稳定过程,提出一个基于内模控制结构的离散域PID控制器设计方法。首先给出了内模控制器的设计方法,然后利用标准内模结构与单位闭环结构之间的等价关系,推导出单位闭环中对应的控制器形式。对该控制器进行泰勒展开并取前三项,对照本文所给出的离散域PID控制器形式来构造比例、积分和微分项。该方法通过一个参数来调节PID控制器,以达到设定点追踪响应和抗负载干扰的折中。根据工业中常用到的一阶和二阶时滞模型,本文分别设计了相应的PID控制器,并利用小增益定理分析其鲁棒稳定性。同时,本文进一步推导出一阶时滞模型在增益不确定性下的鲁棒稳定性条件。应用文献中的仿真案例来验证本算法的有效性。对于带时滞的积分与不稳定批次过程,本文在两自由度内模结构的基础上,加入迭代学习控制部分,以逐批次实现理想轨迹的精确跟踪。该控制方案初始批次执行两自由度控制,从第二批次开始,加入迭代学习,通过利用历史批次的误差和控制信号来优化当前批次的输出。为保证算法收敛性,本文推导出当前批次与上一批次的迭代率,并据此设计出PD形式的迭代控制器。同时,本文提出鲁棒的调节条件来处理模型不确定性。这种迭代学习方案能够分别独立设计两自由度控制器和迭代控制器,来确保系统的鲁棒稳定性和收敛性。为方便实际应用,本文给出了图形化的参数调节准则。应用文献中的仿真案例证明本文所提出算法的有效性。为了控制流化床干燥温度,本文采用阶跃响应辨识算法建立了流化床升温过程的积分时滞模型,由此设计了两自由度内模控制方案并将其用LabVIEW实现。针对辨识出的模型,用Mat Lab做出仿真以确定控制器参数,将其设置到上位机的LabVIEW前面板中并通过通讯接口使上位机与流化床通信,进行温控实验。温控实验结果说明了本文所采用的两自由度内模算法对积分时滞过程具有良好的控制效果。