温度控制系统曲线模式识别及仿真
测控系统数据处理
测控系统数据处理测控系统数据处理测控系统数据处理是一种用于处理测量和监控系统收集到的数据的方法。
这些系统可以用于各种不同的应用，包括工业自动化、环境监测和科学研究等领域。
下面将按照步骤解释测控系统数据处理的过程。
第一步是数据采集。
测控系统通常会使用传感器或仪器来测量各种参数，例如温度、压力、湿度等。
这些传感器和仪器会将测量到的数据转换为数字信号，并发送给数据采集设备。
第二步是数据传输。
数据采集设备会将采集到的数据传输给处理单元（CPU），通常通过有线或无线网络进行传输。
传输方式可以根据具体的应用需求选择，例如以太网、蓝牙或Wi-Fi等。
第三步是数据处理。
一旦数据到达CPU，就需要进行处理以提取和分析有价值的信息。
数据处理通常包括以下几个步骤：1. 数据解码：将接收到的数字信号转换为可理解的数据格式。
这可能涉及到解析传感器或仪器的数据协议。
2. 数据校正：根据传感器或仪器的特性，对数据进行修正和校准。
这可以通过使用校准曲线或参考值来实现。
3. 数据滤波：通过应用数字滤波算法，去除数据中的噪声和干扰，以提高数据的质量和准确性。
4. 数据分析：对处理后的数据进行统计分析和计算，以获得所需的指标和结果。
这可能涉及到计算平均值、标准差、相关性等统计量。
第四步是数据存储和显示。
处理后的数据可以存储在数据库中，以便以后的访问和查询。
此外，数据还可以通过图形界面或报表形式显示给用户，以便实时监测和分析。
第五步是数据报警和控制。
测控系统可以设定阈值或规则，一旦数据超过或达到设定的范围，系统会触发报警或控制措施。
例如，在温度监测系统中，如果温度超过设定的上限，系统可以自动触发冷却装置。
最后，还可以对处理后的数据进行后续分析和应用。
例如，可以使用机器学习算法对数据进行模式识别和预测，以帮助优化系统的性能和效率。
综上所述，测控系统数据处理是一个复杂的过程，涉及到数据采集、传输、处理、存储和应用等多个环节。
通过逐步进行上述步骤，可以获得准确、可靠且有用的数据，为各种应用领域提供支持和指导。
基于DSP的PID温度控制系统
ｕＫｉ ｉｐ＋ ＝［ ｅ
＋（ ｅ１＋ ５ Ｋｉ －］。（ Ｔｅ ｉ）ｕ ） ｄ－
一ห้องสมุดไป่ตู้
图 ３ 系统 硬 件 组 成 框 图
ＰＤ控制 中的 比例 增益 、 分 增 益 和微 分 增 益 Ｉ 积
Ｔ ２ ２＋ Ｐ０ 中图分类 号
等原因 ， 仅使用传统算法寻找一组合适的 ＰＤ参数 Ｉ
１ 引言
ＰＤ控制是发展最早 、 Ｉ 应用最广 的一种控制策 略，由于其算法 简单 、 鲁棒性较好 、 可靠性高 ， 被 制器参数直接影响着控制效果 的好坏 ， 一般用于温 控系统 的 ＰＤ算法大多在经验和实验基础上试凑 Ｉ 得到 ， 开发周期长 ， 系统响应时间慢 ， 超调量大。 本文着重研究 ＰＤ控制器参数 的整定与最优 Ｉ 化问题 ， 充分利用数字信号处理器能够快速进行数
器 为 Ｐ Ｓ ， 中参 数 Ｋ 、 ｉＫ （ ）其 ｐ Ｋ 、 ｄ待定 。
Ｊ ｍｎＩｔ ｍｎ ｔ ｔ ＝ ｉ ｄ ＝ ｉ（ｆ ０ — ）
南
３ ＰＤ算 法 Ｉ
３ １ ＰＤ算 法 ． Ｉ 由于本 系统 复杂性 ， 量 间 的关 联性 和 非线性 变
（ 约束条件 ： ｉｔ Ｉ Ｉ （） ≤１） ｕ 要 求最 优 控制是 ：ｕ（） ＝１ ｉ ，， ） Ｉｉｔ Ｉ （ ＝１２ …
核 心控 制 部 分 。Ｔ ３０ ５ Ｘ是 Ｔ 公 司 Ｔ ３０ ＭＳ２ Ｃ ４ Ｉ ＭＳ２
标准的 ＰＤ控制器数学模型为 ： Ｉ
ｕ）Ｋ（＋ｉ （ｄ Ｋ （＝ｐｔ Ｋｆ下下 ｔ ｅ） ）＋ ｅ
积 分 、 分 三项之 和给 出 。 微
（ ４ ）
对于本系统而言都是显著的提高 Ｊ 。 系统硬件结构如 图所示． 向通道 为温度 采 前 集 ， 向通道为功率控制 ， 后 键盘 和数码显示构成人 机交互 通 道 。
基于神经网络Fuzzy—PID控制器的温控系统
ａｄＣ ｍｐｒｄｗｉ ｚ ｌ ａｊｓｉ Ｉ ｏ ｔ ｌｒ Ｔ ｅ ｓｌ ｏ ｄｔａ ｔｅｍｅ ｏ ａ ｍｖ ｏ ｔ ｌ ｆ ｃ ｏ ｎｉｅｒ ｎ ｍｅ ｎ ｏ ａｅ ｔ ｆ ｚ ｓ ｆ ｄｕｔ ｇＰＤ ｃｎｒ ｌ ． ｕｔ ｓ ｗｅ ｔｈ ｔ ｄｃｌｉ ｈ ｕｙ ｅ － ｎ ｏｅ ｈ ｒ ｓｈ ｅ ｈ ｈ ｌｍｐ ｅｃｎｒ ｅｔ ｆ ｏ ｌ ａ ｄｔ ｏｅ ｎ ｎ ａ ｉ
ｄ ｌ ｙ ｓ ｓｅ ｅ ａ ｙ ｔ ｍ．
Ｋ ｅ ｒ ｓ ｒ ｓｓａ ｃ ｒ ａ ｅ ｎ ｕ ａ ｅ ｏ ｋ ｕ ｚ ；Ｐ Ｄ；ｔ ｍｐ ｒ ｔ ｒ ｏ ｔ ｌ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｉｔ ｎ ｅｆ ｎ ｃ ； ｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ；ｆ ｚ ｕ ｎｗ ｙ Ｉ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｃ ｎ ｒ ｏ
大 的超调 ；调解 中期 ，在 ｅ 的绝对值为 中等 大小时， ，
和 取值都 要适 中，从 而可 以提 高系统 的稳定性 ，抑 制超调；调解后期，在 的绝对值较小时 ， 要取 较小值 ， 和 适 量增大，从 而可以消除误差 ，提 高系统 的控 制 精度 。
另外， 微分参数 的作用是改善系统的动态特性， 所 以当ｅ的绝对值较大时， 可稍小些，当ｅ的绝对值 较小 ｃ ｃ 时， 可稍大些｜。 ４ Ｊ
示 低于 １ Ｗ，但 由于设定功率还在运行，功率表 Ｆ ２ ０ｋ Ｐ１ 输出百 分 比将迅速升高到 ５％以上，同时进行声光报警 。 ０
数 据线 ，建立起监 控系统 中数据库变 量与外部设 备的连
接 关系，采集需要 的数据 和对 外部设备的控制 。
３ 结
语
生 产实践表 明，ＭＣ Ｓ 软件监控系统 应用于真空垂 Ｇ
制输 出，其结构如图 ２所示。输入层为 １ ４个神经元，对
应于各模 糊子集的隶属度 ；经研 究，隐层采用 ７个 神经 元口 输 出层对应于控 制输出，所 以采用一个神经元 。采 用 ＬＭ 算法进行神经 网络 的训 练［，并用训练好的网络 — 引 完成模糊控 制器 的模糊推理 。
半球谐振陀螺仪温控系统的设计
测控技术与仪器仪表半球谐振陀螺仪温控系统的设计秦琴丨，姜景科丨，陈振宇丨，吕沁元丨，李强2(1.上海第二工业大学工学部,上海201209；2.上海思晋智能科技有限公司，上海201209)摘要：热漂移是影响半球谐振陀螺使用精度的重要因素之一。
为了保证半球谐振陀螺的输出精度，设计了一种半球谐振陀螺温控系统，为陀螺提供一个恒温环境，减小温度变化带来的影响，避免热漂移的产生，进而保证半球谐振陀螺的使用精度。
该系统采用硬件结构设计结合软件编程，运用PID控制算法结合继电反馈法自整定参数，实现了整个温控系统的设计遥硬件设计了恒温箱和控制柜，其中恒温箱内置金属托盘，用于放置半球谐振陀螺仪；控制柜内置油循环系统和数据采集设备，用于系统的加热、冷却和数据采集；软件采用LabVIEW完成整个系统程序设计，并在上位机提供可视化界面。
整个系统通过反复实验，结果表明，该温控系统能够达到预期的设计效果，温控精度可以达到士0.05益遥关键词：热漂移；半球谐振陀螺；PID；继电反馈法；自整定参数中图分类号：TN06文献标识码：A DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.201180中文引用格式：秦琴,姜景科,陈振宇,等.半球谐振陀螺仪温控系统的设计[J].电子技术应用，2021,47(5)：64-68,72.英文弓I用格式：Qin Qin,Jiang Jingke,Chen Zhenyu,et al.Design of temperature control system of hemispherical resonant gyro-scope[J].Application of Electronic Technique,2021,47(5):64-68,72.Design of temperature control system of hemispherical resonant gyroscopeQin Qin1,Jiang Jingke1,Chen Zhenyu1,Lv Qinyuan1,Li Qiang2(1.Engineering Department of Shanghai Polytechnic University,Shanghai201209,China；2.Shanghai Synergy Technology Intelligence Co.,Ltd.,Shanghai201209,China)Abstract:Thermal drift is a key factor in gyroscope precision.To ensure the output accuracy of the hemispherical resonant gyroscope,a temperature control system for the hemispherical resonant gyroscope has been designed in this article.It provides gyroscope with constant temperature to reduce the influence of temperature and inhibit the thermal drift.This system combines hardware design and software programming.The relay-type self-tuning PID control algorithm is applied so that the design of hemispherical resonant gyroscope temperature control system can be completed.An incubator and a control cabinet has been designed as hardware.A metal tray is placed in the incubator to hold the hemispherical resonant gyroscope.Oil circulate system and data acquisition equipment in the control cabinet play the role of heating,cooling and data acquiring.From the aspect of software,the whole system is programmed by LabVIEW,a visual interface is also developed in the master.The experimental results show that the temperature control system can achieve the expected design effect,and the temperature control accuracy can reach士0.05益.Key words:thermal drift；hemispherical resonant gyroscope；PID；relay feedback method;self-tuning parameter0引言半球谐振陀螺仪(HRG)是利用哥式效应工作的谐振式惯性敏感器件,它不具备传统陀螺仪的活动支撑和转子,而是采用半球谐振子来替代转动部件,所以具有精度高、功率低、启动快、可靠性高、寿命长等特点。
熵值法例题
熵值法例题熵值法是一种计算复杂系统内部信息量的算法,主要应用于控制系统、信号处理、模式识别等领域。
下面是一些熵值法的例题:1. 求解一个温度控制系统的熵值函数:系统温度由两个温度传感器给定,输入变量为$T_1$和$T_2$,输出变量为$omega_1$和$omega_2$。
设温度传感器的误差为$epsilon$,那么系统的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial T} = -frac{epsilon}{T_1 T_2} text{。
}$$其中,$S$为系统熵。
要求这个熵值函数的最小二乘解。
2. 求解一个交通网络的熵值函数:交通网络由若干个交通信号灯和道路连接起来,根据交通信号灯的控制器来控制交通流量。
输入变量为当前交通信号灯的状态(比如是红色、绿色或黄色),输出变量为当前道路的畅通状况。
假设道路的通行状态可以表示为$C_1$、$C_2$、$C_3$等,那么交通网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial C} = -frac{1}{C_1}+frac{1}{C_2} -frac{1}{C_3} text{。
}$$要求这个熵值函数的最小二乘解。
3. 求解一个神经网络的熵值函数:神经网络由若干个神经元连接起来,根据输入变量和权重参数来计算输出变量。
输入变量可以是图像、语音等信号,输出变量可以是分类结果、情感分析等。
假设神经网络的权重参数可以表示为$W_1$、$W_2$、$W_3$等,那么神经网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial w} = -frac{sum_{i=1}^3 w_i^2 p(x_i)}{n(x_i)} text{。
}$$其中,$S$为神经网络的熵,$p(x_i)$为输入变量$x_i$的概率分布,$n(x_i)$为输入变量$x_i$的样本数。
基于模式识别的PID控制在色谱仪温控中的应用
（ｃｏｌ ｆ ｌ ｔｃｌ ｎ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇＸｈ ａＵ ｉｅｓｙ Ｃ ｅｇｕ６ ０ ３ ， ｈｎ） Ｓ ｈｏ ｏ ｅ ｒ ａ ａｄＩ ｏｍａｏ ｎｉｅｒ ， ｉｕ ｎｖｒｉ ， ｈｎ ｄ １０ ９ Ｃ ｉａ Ｅ ｃｉ ｎ ｉ ｎ ｔ
…
卜
、 ＼
ＭＡ Ｘ
＼
图 １ 模式分类 图
根据误差相平 面的定 义与分析 ， 考虑模 式与响应 线问 的
关系 ， 定义下述 １ ５种预定模 式 ， 成预定模 式集 Ｍ ＝｛ Ｉ ， 构 ，
气相色谱仪 目前 已经广泛用于石油 、 化工 、 冶金、 环保 等领 域， 是一种 高效、 快速 的分 析技术 ， 它可 以在 很短 的时 间内分离 几十种甚 至上百种化学组分 的混合物 ， 可以对化 学物质进行 定
种 特 征状 态 。
ｅ＝． 缸Ｐ ｅ ＝ ｋｅ ，
性和定量 的分 析… ， 其测 量 精 度 可 以达 到 ｐ ｂ级 （ ｐ 十亿 分 之
高 ４倍 以上 。
关 键词 ： 相 色谱 仪 ； 度控 制 器 ； 式 识 别 ； 字 ＰＤ 气 温 模 数 Ｉ 中 图分 类号 ：Ｐ ７ Ｔ ２３ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：００— ８ ９ ２０ ） １ ０ ３ ０ １０ ８ ２ （０ ７ １ — ０ ６— ２
Ａｐｐｉａ ｉ ｎ ｏ Ｄ ｎ ｒ ｌＢａ ｅ ｎ Ｍ ｏ ｅ Ｒｅ ｌｚ ｔｏ ｆ ｒ Ｐｒ ｃｓ ｌ ｔｏ ｆＰＩ Ｃｏ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ｃ ｄ ａ ｉａ ｉｎ ｏ ｅ ｉｅ Ｔｅ ｐｅ ａ ｕｒ ｎ ｒ ｌ ｒｉ ａ ｍ ｒ ｔ ｅ Ｃｏ ｔ ｏ ｌ ｎ Ｇ ｓ Ｃｈｒ ｍ ａ ｏ ｒ ｐ ｅ ｏ ｔ ｇ ａ ｈｙ
基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真_毕业设计(论文)
华北电力大学毕业设计(论文)题目基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真摘要目前，因为PID控制具有简单的控制结构，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，在实际应用中又较易于整定，所以广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其在可建立精确模型的确定性控制系统中应用比较多。
然而随着现代工业过程的日益复杂，对控制要求的逐步增高（如稳定性、准确性、快速性等），经典控制理论面临着严重的挑战。
对工业控制领域中非线性系统，采用传统PID 控制不能获得满意的控制效果。
采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络，它将神经网络和PID控制技术融为一体，既具有常规PID控制器结构简单、物理意义明确的优点，同时又具有神经网络自学习、自适应的功能。
因此，本文通过对RBF神经网络的结构和计算方法的学习，设计一个基于RBF神经网络整定的PID控制器，构建其模型，进而编写M语言程序。
运用MATLAB软件对所设计的RBF神经网络整定的PID控制算法进行仿真研究。
然后再进一步通过仿真实验数据，研究本控制系统的稳定性，鲁棒性，抗干扰能力等。
关键词：PID；RBF神经网络；参数整定SETTING OF THE PID CONTROLLER BASED ON RBF NEURAL NETWORK DESIGN AND SIMULATIONAbstractAt present, because the PID control has a simple control structure, through adjusting the proportional integral and differential gain basic satisfactory control performance, and is relatively easy to setting in practical application, so widely used in process control and motion control, especially in the accurate model can be built more deterministic control system application. With the increasingly complex of the modern industrial process, however, increased step by step to control requirements (e.g., stability, accuracy and quickness, etc.), classical control theory is faced with severe challenges. Non-linear systems in industrial control field, using the traditional PID control can not obtain satisfactory control effect. Optimized RBF neural network based on gradient descent algorithm, it will be integrated neural network and PID control technology, with a conventional PID controller has simple structure, physical meaning is clear advantages, at the same time with neural network self-learning, adaptive function. Therefore, this article through to the RBF neural network structure and the calculation method of learning, to design a setting of the PID controller based on RBF neural network, constructs its model, and then write M language program. Using the MATLAB software to design the RBF neural network setting of PID control algorithm simulation research. Data and then further through simulation experiment, the control system stability, robustness, anti-interference ability, etc.Keywords: PID; RBF neural network; Parameter setting目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2神经网络的发展历史 (3)2 神经网络 (6)2.1神经网络的基本概念和特点 (6)2.2人工神经网络构成的基本原理 (7)2.3神经网络的结构 (8)2.3.1前馈网络 (8)2.3.2 反馈网络 (8)2.4神经网络的学习方式 (9)2.4.1监督学习(有教师学习) (9)2.4.2非监督学习(无教师学习) (9)2.4.3再励学习(强化学习) (9)2.5 RBF神经网络 (10)2.5.1 RBF神经网络的发展简史 (10)2.5.2 RBF的数学模型 (10)2.5.3被控对象Jacobian信息的辨识算法 (11)2.5.4 RBF神经网络的学习算法 (12)2.6 本章小结 (14)3 PID控制器 (14)3.1 PID控制器简介 (14)3.2 经典PID控制原理 (14)3.3 现有PID控制器参数整定方法 (16)3.4 PID控制的局限 (17)3.5本章小结 (17)4 基于RBF神经网络整定的PID控制器设计 (17)4.1 RBF神经网络的PID整定原理 (17)4.2 神经网络PID控制器的设计 (18)4.3 本章小结 (19)5 仿真分析 (19)5.1 系统的稳定性分析 (19)5.2 系统抗干扰能力分析 (21)5.3 系统鲁棒性分析 (22)5.4 本章小结 (24)结论 (25)参考文献 (26)致谢 (27)附录仿真程序 (28)1 绪论1.1 课题研究背景及意义PID控制器（按比例、积分和微分进行控制的调节器）是最早发展起来的应用经典控制理论的控制策略之一，是工业过程控制中应用最广泛，历史最悠久，生命力最强的控制方式，在目前的工业生产中，90％以上的控制器为PID控制器。
串级控制在空调水系统控制中的应用研究及仿真
以使 系统在 低负荷 时定温差小 流量 运行 ， 省了二次泵 节
组 的输送动 力 ， 到节能 的 目的 。温差 控制 回路与压差 达 控制相似 ， 是单 闭环 控制 。见 图 ３ 都 。
速调节 的 目的 ； 如果 扰动的幅值 较大 ， 虽然经过副 回路 的
及 时校正 ， 仍影响冷冻水供 回水温差 ， 此时再 由主 回路进
（ 西安建筑科 技大 学 信息 与控制工程学 院 ， 陕西 西安 ７ ０ ５ ） １ ０ ５
摘 要 ： 在对 空调水 系统 中现有的两种控制策略进行分析后 ， 出于提 高系统节 能效 果的 目的 ， 出了将 串级控制方法引入到空调水系 提
统控 制中的思想， 以西安建筑科技大学变风量空调实验室 内的冷水系统为对象 ， 通过最小二乘法辨识 出其主、 副环 的传递函数 ，
ｉ ｇ ｗａ ｅ ｙ ｔ ｍ ． ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｉ ｈ ａ ｅ ， ａ ｃ ｄ ｏ ｔｏ ｓｂ ｅ ｐ ｌｅ ｎ ｃ ｎ ｒ ｌｉ ｇ ｏ ｅ ｃ ｎ ｉｉ ｎ ｎ ｎ ｔｒｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｃ ｓ ａ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｅ ｎ ａ ｐ ｉ ｄ ｉ ｏ ｔｏ ｌ ｆｔ ｏ ｄ ｔ ｉ ｇ ｉ ｎ ｈ ｏ
于 是我们 引入 串级 控制 。其 系统框 图如 图 ４所 示 。
图 ６ 空调 水 系统结构 示意 图 图 ４ 串级控 制原理框 图
串级 控制系 统 比单 回路控 制系统 多 了一个副 回路 ， 从 而形成双 闭环 。其主 回路（ 外环 ） 是一个定值 控制系统 ， 采用最小二 乘法对 主、副对象进 行辨 识 ， 于 ＳＳ 对 ＩＯ
２２ 温差控制法 ．
温差 控制 法根 据二 次泵 的供 回水 温差 控制二 次泵 组 的转速 ， 使得 供 回水 温差 维持在 设定值 ， 种方法 可 这
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锅炉温度定值控制系统模式识别及仿真专业：电气工程及其自动化姓名：郭光普指导教师：马安仁摘要本文首先简要介绍了锅炉内胆温度控制系统的控制原理和参数辨识的概念及切线近似法模式识别的基本原理，然后对该系统的温控曲线进行模式识别，而后着重介绍了用串级控制和Smith预估器设计一个新的温度控制系统，并在MATLAB的Simulink中搭建仿真模型进行仿真。
关键词温度控制，模式识别，串级控制，Smith预测控制ABSTRACTThis article first briefly introduced in the boiler the gallbladder temperature control system's control principle and the parameter identification concept and the tangent approximate method pattern recognition basic principle, then controls the curve to this system to carry on the pattern recognition warm, then emphatically introduced designs a new temperature control system with the cascade control and the Smith estimator, and carries on the simulation in the Simulink of MATLAB build simulation model.Key Words:Temperature control, Pattern recognition, Cascade control, Smith predictive control1.引言随着现代工业生产的迅速发展,对工艺操作条件的要求更加严格,对安全运行及对控制质量的要求也更高。
在工业生产中，某些生产过程对温度的要求较高，只有在特定的温度下才能有较好的质量，比如医药化工行业、钢铁行业、种子的培育和鸡蛋的孵化等，都对温度有较高的要求，所以往往要对温度进行精确控制以达到生产的要求。
研究锅炉内胆水温定值控制系统有很大的意义。
而水温定值控制系统由于其具有大纯滞后性和不确定性，使得采用一般的PID控制达不到工艺要求。
为此，研究一种鲁棒性好、抗干扰能力强的具有大纯滞后补偿能力的控制方案是必要的。
本文用串级控制和Simth预估控制分别对锅炉内胆温度控制系统的控制方法进行改进，收到了很好的效果。
2.锅炉内胆温度控制系统概述锅炉内胆水温定值控制系统的结构图和方框图如下图1所示：(a)结构图(b)方框图图1 锅炉内胆水温定值控制系统锅炉内胆水温定值控制系统以锅炉内胆作为被控对象，内胆的水温为系统的被控量。
要求锅炉内胆的水温稳定至给定量，将铂电阻TT1检测到锅炉内胆温度信号作为反馈信号，在给定量比较后的差值通过调节器控制三相调压模块的输出电压（即三相电加热管的端电压），以达到控制锅炉内胆水温的目的。
在锅炉内胆水温的定值控制系统中，其参数整定方法与其他单回路控制系统一样，但由于加热过程容量时延较大，所以其控制过渡时间也较长，系统的调节器可选择PD 或PID 控制。
通常锅炉内胆水温定值控制系统的控制方法采用传统PID 控制，控制效果不够理想，其理论阶跃响应曲线如下图2所示：图2 温度控制系统理论阶跃响应曲线由曲线知传统PID 控制的阶跃响应曲线有较大超调且响应速度较慢，动态性能较差，控制效果不够理想，应采取有效措施改进。
()t h ()1h (2h3.锅炉温度控制系统曲线模式识别对锅炉内胆水温定值控制系统进行智能仪表控制，采用传统的PID控制方法，合理整定P、I、D三个参数，待系统达到稳定后，突然增加一正的阶跃量，系统会在自动调节下重新达到稳定。
记录试验结果曲线如下图3所示：图3 传统PID锅炉温度定值控制阶跃响应曲线由图3中曲线和图2中曲线比较可知，实际响应曲线和理论曲线不一致。
理论上温度定值控制系统属于二阶以上高阶系统，但实际上为分析与处理方便，往往将其简化为一阶系统。
本试验所得曲线就可近似为一阶曲线，故我们在分析时也可以将其看作一阶系统来处理。
工程上常用阶跃响应曲线求对象传递函数的方法有切线近似法、图解法和两点法，因切线近似法简单且实践证明它可以成功地应用于PID控制器的参数整定，所以我们将采用切线近似法将图3所示系统进行模式识别。
3.1 切线近似法的原理具有纯滞后一阶对象的传递函数为：())10+=-Ts Ke s W s τ (1)其阶跃响应曲线的切线近似法原理如下图4所示：图4 有纯滞后对象的切线近似法其中静态放大系数K 可由下面的公式求出：()()[]()x y x y y K ∆∞=∆-∞=0 (2)在图4中响应曲线的拐点D 做切线，切线与()∞y 的渐近线交于A 点，而与时间轴交于B 点，由A 点向时间轴作垂线，与时间轴交于C 点，则OB 对应延迟时间τ，BC 对应时间常数T ，即可得到传递函数。
3.2 用切线近似法对试验曲线模式识别利用切线近似法对试验曲线进行模式识别的方法如下图5所示：图5 锅炉温度控制曲线的切线近似法模式识别由前面分析知，本系统可近似为具有纯滞后的一阶系统，通过实验数据观察可知)(∞y 为50，而试验初始值为27.5左右，所以可以确定系统的静态放大系数K 为：()()[]()25.2105.27500=-=∆-∞=x y y K (3)从而根据上述的切线近似法可以读出：s 456075.0=⨯=τ (4)s T 5.262min 375.4625.4449==-= (5) 所以可得曲线的传递函数为：15.26225.2)(45+=-s e s G s(6) 4.锅炉内胆温度控制系统串级控制设计4.1 串级控制的原理串级控制系统采用两套检测变送器和两个调节器，前一个调节器的输出作为后一个调节器的设定，后一个调节器的输出送往调节阀。
前一个调节器称为主调节器，它所检测和控制的变量称主变量（主被控参数），即工艺控制指标；后一个调节器称为副调节器，它所检测和控制的变量称副变量（副被控参数），是为了稳定主变量而引入的辅助变量。
整个系统包括两个控制回路，主回路和副回路。
副回路由副变量检测变送、副调节器、调节阀和副过程构成；主回路由主变量检测变送、主调节器、副调节器、调节阀、副过程和主过程构成。
一次扰动：作用在主被控过程上的，而不包括在副回路范围内的扰动。
二次扰动：作用在副被控过程上的，即包括在副回路范围内的扰动。
锅炉内胆温度串级控制系统的设计框图如下图6所示：图6 锅炉内胆温度串级控制系统的设计框图4.2 锅炉内胆温度串级控制的设计由以上分析所得锅炉内胆温度控制系统模式识别的结果和锅炉内胆温度串级控制系统的设计框图，选择合理的控制器整定值，可以在MATLAB 的Simulink 中搭建锅炉内胆温度串级控制的仿真图如下图7所示：图7 锅炉内胆温度串级控制Simulink 仿真图串级控制系统从主回路来看是一个定值控制系统，对主变量有较高的质量要求，其控制质量指标与单回路定值控制系统要求一样。
从副回路来看，是一个随动系统，对副变量的控制质量一般要求不高，只要求能快速准确地跟随主控制器的输出变化就行。
因此必须根据两个回路各自的作用对主、副变量的要求去确定主、副控制器的参数。
两步法整定串级控制系统的参数：1、先整定副回路。
在主、副回路均闭合，主、副控制器都置于⊗)(1s R +纯比例作用的条件下，现将主控制器的比例带放在100%处。
按照单回路控制系统整定方法整定副回路：逐渐降低副控制回路的比例度，得到副变量在4:1递减比下的副控制器的比例度s 2δ和副变量振荡周期s T 2。
2、然后整定主回路。
主、副回路仍然闭合，将副控制器的比例度置于s 2δ值上，将副回路看作主回路的一个环节，用同样的办法整定主控制器：即降低主控制器的比例度，得到主变量在4:1递减比下的主控制器的比例度s 1δ和副变量振荡周期s T 1。
3、按上面得到的s 1δ、s T 1、s 2δ和s T 2值，分别计算主、副控制器的整定参数值：比例度δ、积分时间i T 和微分时间D T 。
4、按先副环后主环，先比例次积分后微分的顺序，将计算出的参数设置到相应的控制器上。
在图7的仿真图中按上面的步骤整定好各参数的值后，可得仿真曲线如下图8所示：图8 锅炉温度控制系统串级控制仿真曲线5.锅炉温度控制系统Smith 预估控制5.1 Smith 预估控制器的原理假定广义对象的传递函数为s s k e s G e s T K s G ττ--=+=)(1)(000 (7) 式中，)(0s G 是广义函数中不包含纯时延的部分。
在这个广义对象上并联一个补偿环节，补偿环节的传递函数为)(s G τ，如图9所示：图9 纯时延的补偿原理图令并联后的传递函数为)(0s G ，即)()()()()(00s G S G e s G s P s Y s =+=-ττ (8) 得到 )1)(()(0s e s G s G ττ--= (9)当上式满足时，图9中并联环节的传递函数与纯时延部分无关，即消除了纯时延的影响。
设对象有纯时延的单回路控制系统如下图10所示：图10 有纯时延的单回路控制系统利用Smith 补偿法给具有纯时延的对象加上Smith 补偿器，并构成单回路控制系统，即为Smith 预估补偿控制系统，如下图11所示： ⊗)(sY图11 Smith 预估补偿控制系统原理图5.2 锅炉内胆温度Smith 预估控制器的设计Smith 预估控制从理论上提供了将含有纯滞后的对象简化为不含纯滞后的对象进行控制的方法。
由以上分析所得到的锅炉内胆温度控制系统模式识别的结果和锅炉内胆温度Smith 预估补偿控制系统的原理图，选择合理的PID 控制器整定值，可以在MATLAB 的Simulink 中搭建锅炉内胆温度Smith 预估补偿控制的仿真图，如下图12所示：图12锅炉内胆温度Smith 预估控制Simulink 仿真图实际中，Smith 预估控制模型不是并联在控制过程上，而是反向并联在控制器上。
反向并联的传递函数与被控对象的传递函数相同，反向并联的纯时延和被控对象纯时延相同，都为s 45=τ。
合理整定PID 控制器的参数后，运行Simulink 可得到仿真曲线如下图13所示：⊗)(s R +-图13锅炉温度控制系统Smith预估控制仿真曲线6.串级控制与Smith预估控制结果比较由图3 传统PID锅炉温度定值控制阶跃响应曲线与图8 锅炉温度控制系统串级控制仿真图比较可看出，传统PID控制的调节时间很长，而串级控制的调节时间明显比传统PID控制的调节时间短。