PID控制器性能監(jiān)控與評(píng)估優(yōu)化技術(shù)研究.pdf

1、隨著DCS和各類總線技術(shù)的成熟和廣泛應(yīng)用，大量的現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)為工程師們維護(hù)和調(diào)整控制系統(tǒng)提供了有利條件。競(jìng)爭(zhēng)的加劇和利潤(rùn)點(diǎn)的擴(kuò)展，使得許多企業(yè)將注意力更多的集中到了系統(tǒng)每天乃至每個(gè)操作的性能保持和提高上。其中，保持PID控制器優(yōu)越的性能是保證控制系統(tǒng)日常高效操作、應(yīng)對(duì)系統(tǒng)典型波動(dòng)和異常的重要手段；其次，PID控制系統(tǒng)的優(yōu)良性能保障了先進(jìn)控制技術(shù)充分靠近優(yōu)化邊界運(yùn)行，緊密跟蹤系統(tǒng)優(yōu)化軌跡，為維持高品質(zhì)的運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)計(jì)劃的操作目標(biāo)創(chuàng)造了條件。

2、因此PID控制系統(tǒng)給工廠日常操作和上層先進(jìn)控制系統(tǒng)性能帶來(lái)了最直接和重大的影響。
　　 PID控制器性能的優(yōu)化由來(lái)已久，但是將PID控制器的監(jiān)控評(píng)估和優(yōu)化相結(jié)合的技術(shù)卻是較少。由于PID控制器最初是按照一定的性能要求設(shè)計(jì)和整定，隨著時(shí)間的推移，大部分工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)工況發(fā)生變化，這使得實(shí)際運(yùn)行的控制器性能很難達(dá)到原設(shè)計(jì)要求，甚至出現(xiàn)故障。因此針對(duì)PID系統(tǒng)中的時(shí)變問題，本文提出了基于統(tǒng)計(jì)的模型失配監(jiān)測(cè)與評(píng)估優(yōu)化算法。它以模型檢測(cè)技術(shù)為手

3、段，針對(duì)系統(tǒng)時(shí)變而引起的方差增大問題，利用PID最小方差評(píng)估技術(shù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和評(píng)估。本文的主要研究工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 1.在廣泛閱讀和查詢了國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，書籍和技術(shù)資料的基礎(chǔ)上，對(duì)性能評(píng)估技術(shù)提出的背景、技術(shù)原理、國(guó)內(nèi)外發(fā)展趨勢(shì)和現(xiàn)狀做出詳細(xì)概括和論述，針對(duì)PID性能評(píng)估技術(shù)的現(xiàn)狀和存在的問題作出了細(xì)致總結(jié)，為后續(xù)章節(jié)研究PID性能評(píng)估的優(yōu)化算法作出鋪墊。
　　 2.結(jié)合BJ(Box—Jenkins)模型為基礎(chǔ)的預(yù)

4、測(cè)誤差算法，采用高斯牛頓法進(jìn)行參數(shù)的擬合。在本文中采用滑窗技術(shù)，將該算法用于閉環(huán)在線辨識(shí)中，最后以仿真實(shí)例驗(yàn)證了基于BJ模型預(yù)測(cè)誤差法進(jìn)行參數(shù)閉環(huán)辨識(shí)的準(zhǔn)確性。
　　 3.為了解決工業(yè)系統(tǒng)中PID控制器由于系統(tǒng)時(shí)變而導(dǎo)致的所在控制器回路性能下降問題，本文在Edgar提出的PID可達(dá)性評(píng)估基準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，提出了一種針對(duì)PID控制器進(jìn)行性能評(píng)估、優(yōu)化及監(jiān)控的方法，即：PlD循環(huán)評(píng)估優(yōu)化算法。該算法利用系統(tǒng)閉環(huán)輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行滑窗在線辨

5、識(shí)，使用基于MVC(MinimumVariance Control)的PID最小方差可達(dá)性準(zhǔn)則對(duì)PID控制器性能進(jìn)行評(píng)估，并將計(jì)算最小方差意義下最優(yōu)PID控制器參數(shù)；將理論最小方差與輸出方差相比，作為PID系統(tǒng)進(jìn)行在線優(yōu)化的啟停閾值。仿真證明其有效性。
　　 4.由于并非所有使得系統(tǒng)輸出方差增大而系統(tǒng)性能下降的因素，都能通過(guò)更新PID參數(shù)解決，為了解決上述矛盾，在第三章的基礎(chǔ)上提出了基于統(tǒng)計(jì)的模型失配監(jiān)測(cè)與評(píng)估優(yōu)化算法。此算法創(chuàng)