大滞后系统Smith预估器的控制仿真
史密斯预估控制系统仿真
过程控制工程作业史密斯预估控制系统仿真院系：信息工程学院专业：2012级自动化******学号：*******指导老师：张*中央民族大学史密斯补偿控制纯滞后补偿控制的基本思路是：在控制系统中某处采取措施（如增加环节，或增加控制支路等），使改变后系统的控制通道以及系统传递函数的分母不含有纯滞后环节，从而改善控制系统的控制性能及稳定性等。
1．纯滞后补偿的基本原理如下图1.1所示图1.1 纯滞后补偿基本原理图令增加补偿后的传递函数为：则得：()(1)()s p G s e G s -τ=-()p G s 即为消除滞后所采用的补偿函数通过图1.1所示附加并联环节()p G s 的补偿处理，在()X s 和()Y s 之间传递函数不再表现为滞后特性。
2．史密斯滞后补偿控制史密斯提出的补偿方案如图1.2所示，虚框线部分为smith 预估器。
图1.2 史密斯补偿控制系统方框图系统传递函数为：()()()e ()1()()c p s c p G s G s Y s X s G s G s -τ=+可见，经补偿后，传递函数特征方程中已消除时间滞后项，也就是消除了时滞对系统控制品质的影响。
3．史密斯补偿控制仿真史密斯补偿控制综合仿真实例。
采用史密斯补偿控制方法对恒温箱的恒温过程进行控制。
其中，输入为燃油量，输出为温度。
（1）建立系统数学模型利用系统识别方法，得到系统数学模型为：所以，系统Smith补偿控制方框图如图1.2所示。
图中代表控制调节器传递函数。
经补偿后广义被控对象为：（2）无调节器时，开环系统稳定性分析式（1-1）表示为广义被控对象的Bode图如图1.3所示。
[程序：Smith_1.m]图1.3 广义被控对象Bode图可见，广义被控对象开环稳定幅值裕量为无穷大，相角裕量为120。
（3）系统控制参数整定由图1.3可知系统采用比例控制时，取任何值构成的闭环系统均稳定。
所以，本被控对象不能采用稳定边界法整定边界法整定系统参数。
大纯滞后过程特性Smith预估控制
过程控制系统课程设计题目之十三大纯滞后过程特性Smith 预估控制对于一个大纯滞后过程特性的对象：s PC e s s s G 10)12)(3(1)(-++=，试设计一个Smith 预估控制系统，并用SIMULINK 和MATLAB 程序仿真实现。
当系统设定值R(s)为1时，调整PI 参数，使过渡过程尽可能满意。
（假设检测变送环节的传递函数为1）；比较在预估模型有偏差时，在相同的输入条件下，与预估模型无偏差情况的仿真结果；如果系统有扰动信号F(s)为单位阶跃信号或SINS 信号时，比较系统的仿真结果；如有可能，再试设计一种改进的Smith 预估器。
实验报告要求： 1、供系统仿真图；2、按照题目要求，给出每个实验的仿真结果图；3、根据以上仿真结果，分析)(s G PC 有滞后与无滞后情况下，PI 参数整定的特点。
大纯滞后过程特性Smith预估控制摘要：Matlab 是一套高性能的数值计算和可视化软件。
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本文控制系统为研究主体，提出一种Smith 预估控制算法，通过设计自适应非线性反馈回路来自适应调节参数，从而满足对象参数大幅度变化的要求。
大纯滞后系统的自适应Smith方法
1.一种具有大纯滞后系统的自适应Smith方法（前面的是smith预估的普遍性的东西，但是图还是用我的图，后面的几个图的模型是自适应的部分）特点：Smith预估控制法实质上是一种模型补偿方法，最大的弱点就是不能容忍预估模型与实际对象匹配不当。
即首先要求对实际对象的数学模型要有一定的准确了解，使预估模型匹配。
对参数变化比较敏感缺点：首先，难以精确地得到对象的数学模型，借以构造补偿器其次，在实际控制中，由于各种扰动及工况变化的影响，被控对象本身特性也不断地变化。
这些都使得预估模型与实际对象之间存在着差别，即失配。
要消除减少这种失配现象，必须使预估模型与实际对象的特性始终保持一致。
不难设想，在控制过程中，能够适时辨识出对象参数的变化，并随时调整预估模型的相应参数，使预估模型的参数随对象参数变化而变化。
构成一个具有可调模型参数辨识的自适应Smith预估控制器。
具有可调模型的参数辨识器，实质上是自适应模型跟踪控制系统的对偶形式。
在给定输入的条件下，党被辨识对象参数与可调整模型参数之间存在误差时，必然有误差信号，根据一定的自适应规律调节可调模型，使误差信号逐渐减小和消除，使得可调模型和被辨识对象一致自适应模型（具有参数辨识自适应的Smith预估控制系统原理框图）利用误差信号，经过自适应机构按一定的调节规律，修改预估模型参数，使对象和模型达到匹配。
2.大滞后系统最优PID参数自整定控制方法（不定）3.大滞后系统中专家-模糊PID方法的应用专家控制器：也是带有数据处理芯片的控制器，之所以有专家是人们为了区别普通智能控制器，是把具有专业经验和行业专业研究人员提供的算法装了进去，可以是系统工作状态更好。
模糊自适应PID控制以其简便、调整灵活、实用性强、精度高、稳定性强、鲁棒性强的优点。
然而一般的模糊控制器的规则和隶属函数都是认为设定的，一经确认就难以满足时变性和滞后性的动态要求。
为了满足控制中实时性的要求，提高系统性能，引入专家判断进行控制的方法，将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，建立知识库与现场实际情况相符的专家系统改善系统控制效果。
大滞后系统Smith预估器的控制仿真
大滞后系统S m i t h预估器的控制仿真-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN大滞后系统Smith预估器的控制仿真一、实验目的学习借助MATLAB软件设计一个Smith预估器控制一个大滞后环节,并且了解Smith预估器参数对系统的影响。
二、实验原理借助MATLAB软件我们可以轻易的模拟大滞后系统,对其进行控制仿真, Smith预估器的基本原理就是预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,然后由预估器进行补偿,力图使被延迟了τ的被调量超前反映的调节器,使调节器提前动作,从而明显的减小超调量和加速调节过程。
控制框图如下：U(s)Y(s)+ --+Y’(s) +其中三、实验内容：对以下大滞后环节采取Smith预估器控制方案进行控制，其中K=2.2T=200τ=60。
采用工程整定中的动态特性参数法，有一组公式如下：由此得到一组参数为：Kc=2.36 Ti=134.7s Td=20.9sGc(s)KsGs(s)用MATLAB中的Simulink仿真工具箱仿真。
TransportDelay1TransportDelay2.2200s+1Transfer Fcn22.2200s+1Transfer Fcn12.2200s+1Transfer FcnStepScope1sIntegrator20Gain2-K-Gain12.4Gaindu/dtDerivative１．其中K Tτ变化5%，其中K=2.31T=210τ=63时。
TransportDelay1TransportDelay2.31210s+1Transfer Fcn22.31210s+1Transfer Fcn12.31210s+1Transfer FcnStepScope1sIntegrator20Gain2-K-Gain12.4Gaindu/dtDerivative其中K T τ变化-5%，其中K=2.09 T=190 τ=57时。
史密斯预估补偿器仿真
摘要过热蒸汽的温度是电站锅炉安全运行的重要指标之一。
本文针对过热气温大迟延、大惯性的特点，设计了史密斯预估补偿的控制方案。
并通过仿真结果证明，史密斯预估补偿优于常规PID控制。
关键字过热蒸汽温度史密斯预估补偿PID 仿真1 过热蒸汽温度控制必要性及对象特性分析机组过热蒸汽的温度是锅炉运行质量的重要指标之一，汽温过高会使锅炉受热面及蒸汽管道金属材料的蠕变速度加快，影响使用寿命。
汽温降低，将会使机组循环热效率降低，使煤耗增大。
过热汽温变化过大，除使管材及有关部件产生疲劳外，还将引起汽轮机转子与汽缸的胀差变化，甚至产生剧烈振动，危及机组安全运行。
所以，锅炉在运行中必须保证过热汽温稳定在规定值附近。
汽温控制的质量直接关系到机组的安全经济运行，又是锅炉各项控制中较为困难的任务之一。
这主要是由于：（1）造成过热汽温变化的原因很多，例如：机组负荷、减温水量、烟气侧的过剩空气系数及火焰中心位置、燃料成分等都会影响汽温的变化。
（2）在各种扰动作用下汽温对象具有非线性、时变等特性，使控制的难度加大。
（3）汽温对象具有大迟延、大惯性的特点，尤其随着机组容量和参数的提高，蒸汽过热受热面比例加大，使其迟延和惯性更大，从而进一步加大了控制的难度。
总之，过热汽温控制系统是一个多输入单输出的系统。
影响过热汽温主要扰动有三种：蒸汽流量（负荷）扰动；烟气热量扰动：燃烧器运行方式变化、燃料量变化、燃料种类或成分变化、风量变化等等这些变化最终均反映在烟气热量的变化；减温水流量扰动。
蒸汽流量（负荷）扰动和烟气热量扰动的迟延和惯性比减温水流量扰动小，但是蒸汽流量（负荷）信号由用户决定，不能作为调节手段；烟气热量控制（改变烟气热量和流量）比较困难；而减温水流量的控制对过热器的安全运行比较有利。
所以对于一般电厂，尽管对象特性不是太理想，但是目前还是广泛采用改变减温水流量来控制过热蒸汽的温度，即喷水减温。
因为电站锅炉的过热器管路比较长，因此它是一个大惯性加纯滞后的对象。
基于Smith预估模糊PID的控制温度系统的设计与仿真
第３７卷第４期２０２３年７月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３７N o ．４J u l ．２０２３收稿日期:２０２３Ｇ０１Ｇ２０基金项目:安徽省科学研究重点项目(２０２２A H ０５２０００,２０２２A H ０５２００２);安徽三联学院校级平台重点研究项目(K J Z D ２０２２００６)作者简介:夏百花(１９８１Ｇ),女,安徽合肥人,副教授,硕士,研究方向为自动化．E Ｇm a i l :５５３７９７７５＠q q．c o m．㊀㊀文章编号:２０９５Ｇ６９９１(２０２３)０４Ｇ００５９Ｇ０５基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真夏百花,蒋龙云(安徽三联学院电子电气工程学院,安徽合肥２３０６０１)摘要:针对工业生产控制过程中的温度非线性㊁滞后大等缺点,设计了一种基于S m i t h 预估算法的模糊P I D 控制器．以一阶加滞后系统为例,通过对常规P I D 控制算法㊁S m i t h 预估控制算法和模糊P I D 控制算法的理论分析研究,提出了一种将S m i t h 预估控制和模糊算法相结合的控制方案应用于温度控制系统,并用S i m u l i n k 对温度控制系统进行仿真,得出常规P I D 控制算法对于滞后较大的系统无法适用,而采用S m i t h 预估模糊P I D控制算法的上升时间和调节时间分别减小了１s 和２s ．实验结果表明:基于S m i t h 预估的模糊P I D 控制算法在响应速度和调节过程中具有更大的优势．关键词:S m i t h 预估;模糊P I D ;大滞后中图分类号:T P １３㊀㊀㊀文献标志码:AD e s i gna n dS i m u l a t i o no f T e m p e r a t u r eC o n t r o l S y s t e mB a s e do nS m i t hE s t i m a t eF u z z y PI D X I A B a i Ｇh u a ,J I A N GL o n gＧY u n (S c h o o l o fE l e c t r o n i c a n dE l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g ,A n h u i S a n l i a nU n i v e r s i t y,H e f e i ２３０６０１,C h i n a )A b s t r a c t :I nv i e wo f t h e s h o r t c o m i n g s o f t e m p e r a t u r e i n i n d u s t r i a l p r o d u c t i o n c o n t r o l pr o c e s s ,s u c ha s n o n l i n e a r i t y a n d l a r g ed e l a y ,a f u z z y P I Dc o n t r o l l e rb a s e do nS m i t h p r e d i c t i o na l g o Ｇr i t h m w a s d e s i g n e d ．T a k i n g t h e f i r s t Ｇo r d e r p l u s d e l a y s y s t e ma s a n e x a m p l e ,t h r o u gh t h e t h e Ｇo r e t i c a l a n a l y s i s a n dr e s e a r c ho f c o n v e n t i o n a lP I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,S m i t he s t i m a t ec o n t r o l a l g o r i t h ma n d f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,t h i s p a p e r p r o p o s e d a c o n t r o l a l go r i t h mt h a t c o m Ｇb i n e dS m i t h e s t i m a t e c o n t r o l a n d f u z z y a l g o r i t h mt o a p p l y t o t h e t e m p e r a t u r e c o n t r o l s ys t e m ,a n du s e dS i m u l i n kt os i m u l a t e t h e t e m p e r a t u r ec o n t r o l s ys t e m ,a n dc o n c l u d e dt h a t t h ec o n Ｇv e n t i o n a l P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w a sn o t a p p l i c a b l e t o t h e s y s t e m w i t h l a r g ed e l a y ,T h e r i s e t i m e a n d a d j u s t m e n t t i m e o f t h eS m i t he s t i m a t e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w e r e r e d u c e db y１s a n d ２s r e s p e c t i v e l y ．T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m b a s e do nS m i t h p r e d i c t i o nh a d g r e a t e r a d v a n t a g e s i n r e s p o n s e s p e e d a n d r e gu l a t i o n p r o c e s s ．K e y w o r d s :S m i t he s t i m a t e ;F u z z y P I D ;l a r g e d e l a y ㊀㊀工农业生产控制过程中,温度控制约占据工业控制系统的７０％以上,但这些被控对象普遍存在一些较为复杂的因素,如动态特性复杂㊁非线性㊁干扰强㊁滞后时间较大等[１]．若采取简单控制系统且控制器采用常规P I D 控制时,对温度的控制效果并不是很理想,因此必须寻求更加先进且有效的控制方法．1㊀Smtih预估模糊PID控制算法的理论基础1.1㊀控制系统数学模型建立一般情况下,温度控制系统都具有非线性㊁时滞大等特点,为了简化温度控制系统的数学模型,可近似用一阶惯性加纯滞后环节或二阶系统加纯滞后环节来表示．在本文中,温度控制系统的数学模型用一阶系统进行简化,假设其传递函数可表示为G(s)＝K０T０s＋１e－τs＝G０(s)e－τs,(１)其中:K０表示被控对象的静态增益;T０表示被控对象的惯性时间常数;τ表示被控对象的滞后时间常数．在大多数被控过程的动态特性中,通常用τ/T的比值大小作为衡量被控过程纯滞后的严重程度,若τ/T＜０．３,被称为一般滞后过程,对于这类系统,使用常规的P I D控制算法就可得到满意的控制效果;若τ/T＞０．３,则称为大滞后过程,此类系统需采用较为复杂的控制算法进行控制．本文中所讨论的被控对象为大滞后过程,即τ/T＞０．３的温度控制系统．1.2㊀Smith预估模糊PID控制算法理论基础对于大多数定值控制系统来说,需要将被控对象的实时参数与设定值之间进行比较得到偏差,然后根据偏差的大小送入控制器中进行控制,其控制规律通常选用常规P I D(比例㊁积分㊁微分)控制算法,优点在于其原理简单,易于参数整定, P㊁I㊁D３个参数之间相互分离㊁互不干扰,且在分析系统时,也不需要对系统进行复杂的建模分析和处理．随着工业生产过程中控制系统对精度要求的不断提高和被控对象的日益复杂,特别是滞后较大的系统来说,常规的P I D控制算法已经无法满足系统所需的稳定性和精度要求．为了解决这种情况,本文主要以模糊控制算法为基础,采用基于S m t i h预估算法的模糊P I D控制算法对温度系统实施更加精确的控制．(１)反馈控制算法理论基础反馈控制算法是指系统的输出直接作用于系统的输入端,与输入信号进行比较产生偏差后送入控制器中发出控制信号[５],其模型如图１所示．由图１可知系统输出量Y(s)为Y(s)＝G c(s)G v(s)G(s)１＋G c(s)G v(s)G(s)X(s)．(２)图１㊀反馈控制系统模型㊀㊀系统的特征方程为:D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＝０,由于被控对象中存在着滞后环节e－τs项,因此会对系统的稳定性带来不利影响．(２)S m i t h预估控制算法理论基础S m i t h预估控制是一种针对于纯滞后系统设计的控制策略,其系统模型如图２所示．其基本思想[２]是:首先预先估计出被控过程的动态模型,然后引入一个和被控对象相并联的补偿器对被控对象的纯滞后时间进行补偿,使得被滞后了τ时间的被控量提前反馈到控制器的输入端,致使控制器提前发出动作,以减小系统超调,进而加速整个调节过程,从而对纯滞后时间进行削弱和消除．图２㊀S m i t h预估控制系统模型㊀㊀由图２可知此时的闭环传递函数为Y(s)X(s)＝{G c(s)G v(s)G０(s)e－τs}/{１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＋G c(s)G v(s)G０(s)(１－e－τs)}＝G c(s)G v(s)G０(s)e－τs１＋G c(s)G v(s)G０(s)．(３)从闭环传递函数可以看出,系统的特征方程D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)＝０中已没有了e－τs 纯滞后项,即该系统与原系统相比已经消除了纯滞后对闭环系统稳定性的影响．(３)模糊P I D控制算法理论基础将S m i t h预估算法㊁常规P I D控制算法与模糊算法相结合就组成了模糊P I D控制算法,其控０６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷制系统模型如图３所示．图３㊀模糊P I D 控制系统模型㊀㊀本文选择的是目前使用较广泛的二维模糊P I D 控制器[３]．将模糊P I D 温度控制系统的给定温度X (s )与测量温度Y (s )之间的偏差记为E ,偏差变化率d e /d t 记为E C ．将E 和E C 作为二维模糊控制器的输入变量,其输出变量为P I D 控制器的参数K p ㊁K i ㊁K d 的修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d ．假定E 和E C 的模糊论域为[－５,５],ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊论域均为[－３,３],系统各参数论域如表１所列．表１㊀系统各参数论域表变量EE CΔK pΔK iΔK d基本论域[－１０,１０][－２,２][－１．５,１．５][－１．５,１．５][－３,３]模糊论域[－５,５][－５,５][－３,３][－３,３][－３,３]量化因子０．５０．４０．５０．５１㊀㊀采用七段式模糊的方法将输入变量和输出变量分解成７个模糊子集[４],其语言变量分别为:正大(P B )㊁正中(P M )㊁正小(P S )㊁零(Z O )㊁负小(N S )㊁负中(NM )和负大(N B )．常用的隶属度函数主要分为３类,即S 形(S M F )隶属函数㊁Z 形(Z M F )隶属函数和三角形(T R I M F )隶属函数,由于目前还没有较为成熟的方法来确定每个系统的具体隶属函数,因此本文选取计算量小㊁灵敏度高且稳定性好的三角形(T R I M F )隶属函数形作为模糊控制的隶属度函数,其曲线如图４所示．图４㊀E 的隶属度函数㊀㊀根据人的直接思维进行推理,采取系统输出的误差E 及误差的变化趋势d e /d t 来设计减小或消除系统误差的模糊控制规则．当误差E 较大时,在选择模糊控制量时应以减小或消除误差为主,而当误差E 较小但误差变化率变化较大时,模糊控制量的选择则应以在保证系统稳定的前提条件下,防止系统出现超调为主．根据专家和个人经验可得修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊控制规则如表２~表４所列．为了保证系统的稳定性㊁动态和稳态性能基本要求,由最大隶属度法可知,系统中所需的模糊P I D 控制参数,即比例㊁积分㊁微分的输出结果均在原始P I D 参数的基础上进行修正,其修正公式为K ᶄp ＝K p ＋ΔK p ,K ᶄi ＝K i ＋ΔK i ,K ᶄd ＝K d ＋ΔK d ．ìîíïïïï(４)2㊀仿真设计及结果分析假设某一温度控制系统的被控对象的数学模型为G (s )＝１２s ＋１e －３s ,(５)其中,静态开环增益K ０为１,时间常数T ０为２s ,滞后时间τ为３s ,由于τ/T ＝１．５＞０．３,因此系统被认定为大滞后系统．本文仿真均采用MA T ＧL A B 软件中的子模块S i m u l i n k 进行实现,利用其相应模块搭建控制系统原理图,如图５所示．图中点线㊁实线和点划线方框中分别表示常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的原理图．通过示波器观察系统仿真波形,并将３种仿真波形进行比较分析．假设原理图中信号输入模块s t e p 为单位阶跃信号１,代表输入温度值为３０度,其阶跃响应曲线如图６所示．图中,实线代表输入信号,长划线㊁点划线㊁虚线分别为常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的系统响应曲线．从图中可以看出,不管是哪种控制方式,系统总是在滞后时间３s 后才开始作出响应．１６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真表２㊀ΔK p模糊控制规则E E CN B P B P B P B P B P M P S０NM P B P B P B P B P M００N S P M P M P M P M０P S P S ０P M P M P S０N S N S NM P S N S N S０N S NM NM NM P M N S０N S NM NM NM N B P B００NM NM NM N B N B表３㊀ΔK i模糊控制规则E E CN B N B N B NM NM N S００NM N B N B NM N S N S００N S N B NM N S N S０P S P S ０NM NM N S０P S P M P M P S NM N S０P S P S P M P B P M００P S NM P M P B P B P B００P S P M P M P B P B表４㊀ΔK d模糊控制规则E E CN B P S N S N B N B N B NM P S NM P S N S N B NM NM N S０N S０N S NM NM N S N S０００N S N S N S N S N S０P S０００００００P M P B P S P S P S P S P S P B P B P B P M P M P M P S P S P B㊀㊀被控对象中由于τ/T＝１．５＞０．３,属于大滞后系统,从图６中可以看出,在常规P I D控制下,无论P,I,D取何值,系统的输出都无法达到一个稳定值,因此无法保证系统的稳定性要求,同时也可以看出常规P I D控制算法对于滞后较大的系统不适用．将S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D 控制的响应曲线从计算上升时间㊁调节时间和稳态误差３个参数进行对比分析,其结果如表５所列．由于此被控对象是一阶加纯滞后环节,因此系统响应过程中没有超调现象出现．从表５的数据可以看出,不管控制器采用S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D控制中哪一种算法,系统都可以在一段时间后进入稳定状态,且稳态误差几乎相同,但是动态过程则有所不同,与单纯的S m i t h预估控制算法相比,本文控制算法上升时间减小了１s,调节时间减小了２s,即后者响应速度更快,系统的动态调节过程就越快．表５㊀阶跃响应曲线参数对比算法上升时间/s调节时间/s稳态误差S m i t h预估控制１．５３０．０２S m i t h预估模糊P I D控制０．５１０．０２3㊀结语本文提出了一种将S m i t h预估控制算法和模糊控制理论相结合的P I D控制解决方案,实现了对工业温度控制系统中所需温度的精确控制．２６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷图５㊀系统仿真原理图图６㊀阶跃响应曲线从仿真结果可以看出,对于滞后较大的系统来说,常规P I D 控制算法已经无法保证系统稳定性的基本要求,与S m i t h 预估控制算法相比,本文方案在系统的响应速度和动态调节过程持续的时间上具有较大优势,可广泛适用于控制系统中滞后较大的情况,这对于工业控制中的温度控制向更加智能化㊁快速化的方向发展具有重要意义．参考文献:[１]潘永湘,杨延西,赵跃．过程控制与自动化仪表[M ]．第２版．北京:机械工业出版社,２００７．[２]张皓,高瑜翔．前馈反馈S m i t h 预估模糊P I D 组合温度控制算法[J ]．中国测试,２０２０,４６(１１):１３２Ｇ１３８,１６８．[３]吕宝传,高晓红,董帅帅．基于变论域模糊P I D 的供热系统设计和仿真[J ]．吉林建筑大学学报,２０２１,３８(６):７５Ｇ７９．[４]张峰,王强．基于模糊粒子群P I D 算法的温控系统研究[J ]．电子测量技术,２０２２,４５(３３):１０９Ｇ１１４．[责任编辑:李㊀岚]３６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真。
自适应修正Smith算法控制大时滞过程的仿真研究
叶 分类号： Ｐ ７ ． 】 Ｔ ２３２
文献际识码 ： 文章编号 ：０ ３ ２ １ ０ ８１ ０ １ ０ Ｂ １０ ７４ （ ０ ）０ ０２—４ ２
Ｓｅｆ ａ ｔ ｅＣｏ ｒｃｉｇＳｍｉ ｅ ｉ ｏ ｒ ｎｒｌ ｆ ａｇ ｌＡｄ ｐｉ － ｒ ｔ ｔ Ｐｒｄｃ ｒｏ ｔ ｒｅ — ｖ ｅ ｎ ｈ ｔ ｆ Ｃｏ ｏ ｏ Ｌ
ｔｍｅ Ｄｅａ ｏ ｅ ｓ ｉ ｌｙ Ｐｒ ｃ ｓ
ＬＩ Ｇｕ － ｉ ｎ ， Ｕ ｉｘａ ｇ ＣＨＥＮ ｕ ＺＨＵ ｆ ｎ ， Ｅ Ｊ， Ｘｕ－ｅ ｇ ＸＩ Ｙｕ （ ｏ ｔ ｈｎ ｉｅｓｙｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｌ ｇ ｆ ｔｍａ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｎ ｉｅｉｇ， ａ ｇ ｈ ｕ５ ０ ４ ｈｎ ） Ｓ ｕｈＣ ｉａ ｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｃｏｌ ｅｏ Ａｕｏ ｔ ｎＳ ｉｎ ｅａ ｄＥ ｇｎ ｒ Ｕｎ ｔ ｅ ｉ ｎ Ｇｕ ｎ ｚ 工业控制 中， 由于工质 或材料 的传输 、信号 的传 递， 以及 元件老化 、零 点漂移等原 因。使得许多对 象在 不同程度上存在纯滞后 、参数 时变等复杂特性 。大滞后
对象 是工业生产过程 中很难控制 的一类 对象 ， 它是 “ 具 有 滞后的过程 ， 在输入 作用下不能立 刻观察 出它对 输 出
收 稿 日期 ： ０ —０ —０ ２ ８ ０ ４ ８
｝ 空韦Ｕ 论 与 应 用 理
《 动 技术 应 》 ０８ 第２卷 ０ 自 化 与 用 ２０年 第１期 ７
但在 实际应用时 由于参 数较多 ， 增加 了参数整 定的难度 。 其实 ， 上述校正 算法 可 以进行简化 。因此 ， 文建议一种 本 简化 的改进的 自适 应 Ｓ ｔ ｍｉｈ预估补偿算法 ， 即采用常数 Ｏ值进 行 自适应修正 ， ｔ 使修正更 加简单易行 ， 并且也能达
大滞后系统的Smith在线辨识预估控制的研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ａ ｇ ｉ ｅ ｅ ａ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｎｌ ｄ ｎｔｆｃ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｏ ｌ ｒ ｅ ｔｍ －ｄ ｌ ｙ ｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｉ ｉ ｅ ｉ ａ ｉ ｎ ｎｅ ｉ
０ 引 言
大多数 的工业过程一般情况下都是稳定的 ， 过去 围绕稳定的过程提 出了许多有效的 控制方法 ， 但是由 于大时滞 的存在严重影响 了系统的控 制效果 和稳定 性， 限制 了可 以达到的带 宽和高增益的使用 ， 导致 系 统的超调 变大 ， 调节时间变长 ， 甚至出现振荡和发散 ， 使时滞过程很难控制。时滞系统的控制问题一直是控 制理论和控制工程实践 中的难点 ， 时滞环节的存在很 大程度上相当于使 系统变成 了无穷 阶， 有无数个闭环 极点 ， 当前施加的控制作用需要经过一段时间才会在 输出上反映出来。根据一般 的理论分析可以得出： 时
Ｔ ｅｒｓｌ ｆｓ ｌ ｉ ｒｔｅｓｃｎ — ｒｅ ｐｕ ｕｅｄ ｌ ｏ ｅ ｏｊｃ ｉ ｒ ｉ ｏｔｅ ｏ ｎｔｅｌ ｍ ｈ ｗ ｔａ ｔｅｏ ｌ ｅ ｈ ｅｕｔ ｏ ｉ ａｏ ｆ ｅｏｄ ｏｄｒ ｌｓｐｒ ｅ ｙｍ ｄ ｌ ｂｅｔ ｗｔ ｏ ｔ ｕ ｒ ｒｉ ａ ｔ ｅｓｏ ｈｔ ｈ ｎｉ ｓ ｍｕ ｔ ｎ ｏ ｈ ａ ｓ ｈ ｗｈ ｒ ｈ ｇｉ ｎ
胡 素 红 ， 建 安 方
（ 东华大学 信息科学与技术学院，上海 ２ １２ ） ０ ６０
摘要 ： 工业过程 中普遍存在大时滞对象 ， 为解决大滞后复杂系统因无法建立精确数学模型而难于控制的问题 ， 将史密斯 （ｍｔ） Ｓ ｉ 预估 ｈ
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一、实验目的
学习借助MATLAB 软件设计一个Smith 预估器控制一个大滞后环节,并且了解Smith 预估器参数对系统的影响。
二、实验原理
借助MATLAB 软件我们可以轻易的模拟大滞后系统,对其进行控制仿真, Smith 预估器的基本原理就是预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,然后由预估器进行补偿,力图使被延迟了τ的被调量超前反映的调节器,使调节器提前动作,从而明显的减小超调量和加速调节过程。
控制框图如下：
U(s) Y(s) + -
-
+ Y ’(s) +
其中
三、实验内容：
对以下大滞后环节
采取Smith 预估器控制方案进行控制，其中K= T=200 τ=60。
采用工程整定中的动态特性参数法，有一组公式如下：
由此得到一组参数为：
Kc= Ti= Td=
用MATLAB 中的Simulink 仿真工具箱仿真。
Transport Delay1Transport Delay
2.2200s+1
Transfer Fcn2
2.2200s+1Transfer Fcn1
2.2200s+1Transfer Fcn
Step
Scope
1s Integrator
20Gain2
-K-Gain1
2.4
Gain
du/dt
Derivative
Gc(s)
KsGs(s)
１． 其中K T τ变化5%，其中K= T=210 τ=63时。
Transport Delay1Transport Delay
2.31210s+1Transfer Fcn2
2.31210s+1Transfer Fcn1
2.31210s+1Transfer Fcn
Step
Scope
1s Integrator
20Gain2
-K-Gain1
2.4
Gain
du/dt Derivative
其中K T τ变化-5%，其中K= T=190 τ=57时。
２．其中K T τ变化10%，其中K= T=220 τ=66时。
Step
I
20Gain2
-K-Gain1
2.4
Gain
d
Der
Transport Delay1Transport Delay
2.09190s+1Transfer Fcn2
2.09190s+1Transfer Fcn1
2.09190s+1Transfer Fcn
Step
Scope
1s Integrator
20Gain2
-K-Gain1
2.4
Gain
du/dt Derivative
其中K T τ变化-10%，其中K= T=180 τ=54时。
Transport Delay1Transport Delay
1.98180s+1
Transfer Fcn2
1.98180s+1Transfer Fcn1
1.98180s+1Transfer Fcn
Step
Scope
1s Integrator
20Gain2
-K-Gain1
2.4
Gain
du/dt
Derivative
-
２．
其中K T τ变化15%，其中K= T=230 τ=69时。
Transport Delay1Transport Delay
2.53230s+1Transfer Fcn2
2.53230s+1Transfer Fcn1
2.53230s+1Transfer Fcn
Step
Scope
1s Integrator
20Gain2
-K-Gain1
2.4
Gain
du/dt Derivative
其中K T τ变化-15%，其中K= T=170 τ=51时。
Transport Delay1Transport Delay
1.87170s+1
Transfer Fcn2
1.87170s+1Transfer Fcn1
1.87170s+1Transfer Fcn
Step
Scope
1s Integrator
20Gain2
-K-Gain1
2.4
Gain
du/dt
Derivative
四、实验总结：
通过试验，发现Smith预估器的控制能力强，控制范围广，对大延迟系统有很强的控制能力,
使被延迟了τ的被调量超前反映的调节器,使调节器提前动作,从而明显的减小超调量和加速调节过程。