用S7_200PLC实现Smith预估控制

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s7200plc课程设计

s7200plc课程设计

s7 200 plc课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解S7-200 PLC的基本结构、工作原理及功能特点;2. 掌握PLC编程软件STEP 7-Micro/WIN的使用方法;3. 学会使用PLC指令进行逻辑控制程序的设计与调试;4. 了解PLC在工业自动化中的应用场景。

技能目标:1. 能够独立完成S7-200 PLC的硬件接线;2. 能够运用PLC编程软件进行程序编写、下载和调试;3. 能够运用PLC指令进行简单逻辑控制程序的设计与实现;4. 能够分析并解决PLC控制系统中的常见问题。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对工业自动化技术的兴趣,激发学习热情;2. 培养学生团队合作意识,学会与他人共同解决问题;3. 培养学生严谨、细致、负责的学习态度,注重实践操作的安全性;4. 增强学生对我国工业发展的认识,提高国家自豪感。

课程性质:本课程为实践性较强的专业课程,旨在培养学生掌握S7-200 PLC 的基本知识和操作技能。

学生特点:学生具备一定的电工电子基础知识,对PLC有一定了解,但实际操作经验不足。

教学要求:注重理论与实践相结合,强调实际操作能力的培养,提高学生解决实际问题的能力。

通过本课程的学习,使学生能够达到以上设定的知识、技能和情感态度价值观目标。

在教学过程中,将目标分解为具体的学习成果,以便进行后续的教学设计和评估。

二、教学内容1. S7-200 PLC硬件结构及功能特点:介绍PLC的基本组成、输入输出模块、通信模块等,使学生了解PLC硬件系统的搭建。

相关教材章节:第一章PLC概述。

2. PLC编程软件STEP 7-Micro/WIN操作:学习编程软件的安装、使用及基本操作,为后续编程打下基础。

相关教材章节:第二章PLC编程软件操作。

3. PLC指令系统:学习基本逻辑指令、定时器/计数器指令、比较指令等,为逻辑控制程序设计提供支持。

相关教材章节:第三章PLC指令系统。

4. PLC程序设计与调试:学习逻辑控制程序的设计方法、调试技巧,使学生具备实际操作能力。

4讲 内模控制IMC与Smith预估器

4讲 内模控制IMC与Smith预估器

越大响应越慢,操作变量变化柔和。

r 1,如对 r 2 ,滤波器:
1 f ( s) 2 2 s 2s 1
(10)

0.5
可使ISE最小
(2)若输入为斜坡响应无差,则 f 必有附加条件
利用式(8)
d ~ 由 [G p ( s)G IMC ( s)] s 0 0 得 ds
f ( s ) 为低通滤波器, 有理化调整; 目的是使 GIMC 变为有理;
则闭环 y ( s) 及 e( s) :
~ [ G ( s ) G ( s )] ~ ~ P P 式中 e H (s) GP f (s) 为灵敏函数 , ~ m GP ( s)
~ G P f ( s)[1 em ] y( s) [r ( s) Gd d ( s)] Gd d ( s) ~ 1 G P f ( s )e m ~ H ( s)[1 em ] [r ( s) Gd d ( s)] Gd d ( s) (5) ~ 1 H ( s )e m ~ 1 GP f ( s) e( s ) r ( s ) y ( s ) [r ( s) Gd ( s) d ( s)] ~ 1 G P f ( s )e m ~ 1 H ( s) [r ( s) Gd ( s) d ( s)] ~ (6) 1 H ( s )e m
~ 1 Ts 1 s 0 不可实现的预测 e ; 过程模型的逆: G p K
Ts 1 ~ 1 选IMC控制器: G IMC ( s) G p f K (s 1)
取 T ,则 GIMC 为超前环节 当模型匹配时,闭环响应: e s e s y( s) r ( s) [1 ]d ( s) s 1 s 1

Smith预估计算机控制

Smith预估计算机控制

实验报告实验名称:Smith预估控算法设计仿真实验课程名称:计算机控制与组成学生姓名;专业班级:自动化1001 学生学号:实验时间:2013.5.7****:**:一、实验目的在控制算法学习的基础上,根据给定对象特性设计Smith 预估控制器算法,并利用Matlab 软件进行仿真实验,同时与PID 控制算法进行比较,加深对该控制算法的掌 握和理解。

二、实验内容和要求实验内容:设广义被控对象为:1011()()()1Ts sse e H s G s G s es T sττ----==⋅+控制系统框图为:T取T=1、τ=2、T 1=2.88,经采样(T=1s )保持后,其广义对象z 传递函数为00.2934()0.7066G z z =-, 而2se -转换为2个单位迟延。

控制器参数:Kp=0.5,Ki=0.2,Kd=0。

实验要求:(1)设计smith 预估控制算法,作给定值扰动和外部扰动响应实验,并绘制控制器输出P 和系统输出y 响应曲线。

(2)被控对象不变,采用理想PID 进行给定值扰动和外部扰动响应实验,并绘制控制器输出P 和系统输出y 响应曲线。

三、实验步骤1.根据实验原理图在Matlab 中搭建如下仿真结构图:上图中,上面的回路为Smith预估控制器与对象所构成的回路,下面的回路为PID控制算法与被控对象所构成的回路,通过scope可以看到两种控制算法对扰动产生的响应曲线,分别在两条回路中加入给定值扰动和二次扰动,且注意两次扰动加入的时间间隔开,以便观察两种算法对不同扰动的克服情况。

2.在搭建好的模型中给控制器设定参数,加入阶跃扰动,两次扰动时间差为30s,对系统进行仿真,记录仿真曲线。

3.保持Smith与控制算法回路参数不变,改变PID控制算法参数,使其响应曲线接近用Smith控制算法控制所得到的曲线,记录最接近时的两条曲线并记录此时PID 参数。

四、实验结果及分析1.控制器参数:Kp=0.5,Ki=0.2,Kd=0时,两种控制算法得到的曲线:(其中蓝色的为Smith算法控制下得到的阶跃响应曲线,绿线则为常规PID控制下得到的曲线)2.保持Smith预估控制器参数不变,调整PID调节器参数使其接近响应曲线接近前者的图此时对应的PID控制器的参数为:Kp=0.45,Ki=0.15,Kd=0。

第1章过程控制系统概述习题与思考题

第1章过程控制系统概述习题与思考题

第1章 过程控制系统概述习题与思考题1.1 什么是过程控制系统,它有那些特点?1.2 过程控制的目的有那些?1.3 过程控制系统由哪些环节组成的,各有什么作用?过程控制系统有那些分类方法?1.4 图1.11是一反应器温度控制系统示意图。

A 、B 两种物料进入反应器进行反应,通过改变进入夹套的冷却水流量来控制反应器的温度保持不变。

试画出该温度控制系统的方框图,并指出该控制系统中的被控过程、被控参数、控制参数及可能影响被控参数变化的扰动有哪些?1.5 锅炉是化工、炼油等企业中常见的主要设备。

汽包水位是影响蒸汽质量及锅炉安全的一个十分重要的参数。

水位过高,会使蒸汽带液,降低了蒸汽的质量和产量,甚至会损坏后续设备;而水位过低,轻则影响汽液平衡,重则烧干锅炉甚至引起爆炸。

因此,必须对汽包水位进行严格控制。

图1.12是一类简单锅炉汽包水位控制示意图,要求:1)画出该控制系统方框图。

2)指出该控制系统中的被控过程、被控参数、控制参数和扰动参数各是什么。

3)当蒸汽负荷突然增加,试分析该系统是如何实现自动控制的。

V-1图1.12 锅炉汽包水位控制示意图1.6 评价过程控制系统的衰减振荡过渡过程的品质指标有那些?有那些因素影响这些指标?1.7 为什么说研究过程控制系统的动态特性比研究其静态特性更意义?1.8 某反应器工艺规定操作温度为800 10℃。

为确保生产安全,控制中温度最高不得超过850℃。

现运行的温度控制系统在最大阶跃扰动下的过渡过程曲线如图1.13所示。

1)分别求出稳态误差、衰减比和过渡过程时间。

2)说明此温度控制系统是否已满足工艺要求。

T/℃图1.13 某反应器温度控制系统过渡过程曲线1.9 简述过程控制技术的发展。

1.10 过程控制系统与运动控制系统有何区别?过程控制的任务是什么?设计过程 控制系统时应注意哪些问题?第3章 过程执行器习题与思考题3.1 试简述气动和电动执行机构的特点。

3.2 调节阀的结构形式有哪些?3.3 阀门定位器有何作用?3.4 调节阀的理想流量特性有哪些?实际工作时特性有何变化?3.5 已知阀的最大流量min v q =50m 3,可调范围R=30。

基于PLC控制的音乐喷泉系统

基于PLC控制的音乐喷泉系统

3.1 信号源
信号从声卡中直接提取,声卡是从话筒中获取声音 模拟信号,通过模数转换器 (ADC,)将声波振幅信号采 样转换成一串数字信号,存储到计算机中 ;重放时,这 些数字信号送到数模转换器 (DAC,)以同样的采样速度 还原为模拟波形,放大后送到扬声器发声。但是在实验 时发现从扬声器采样的电流信号的数值变化频繁,这样 就容易导致变频器的寿命降低,为了避免这样的情况出 现,在编写 PLC 程序时,采用简单的数字滤波算法,把 每 10 次的采样值进行平均作为新的采样值并输出 ;为 了减少水泵电机启动的延时滞后和频繁启动的电流冲击, 程序设计时宜选择合适的初始转速 ( 输入为 0 时有一定转 速不进入停止状态,即对送入 AQW0的数字量应设定一 个最小值,本系统设置为 10000,十六进制为 2710),这
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Application of MCU & PLD
1 音乐喷泉的原理

Байду номын сангаас

M
利用从电脑声卡中采集出来的音乐信号,一路由音

西 门
响设备直接播放 ;一路把从音响设备扬声器两端取得的


器 水泵

电流信号,送入西门子 PLCS7-200模拟模块进行 A/D 转
PLC S7-200
水 下
换,利用 PLC 对转换后的数字量进行滤波、限幅等处理,
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微处理器与可编程器件应用
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样可使喷泉喷水反应迅速,既与音乐节奏适应又避免频 繁启动水泵电机对整个系统的电流冲击。
3.2 变频调速
变频器接收西门子 PLCS7-200模拟模块处理后的
0~10V直流电压信号,根据电压变化,按照内部编程进

内模控制和Smith预估器

内模控制和Smith预估器

第五节 Smith 预估控制Smith 预估控制方法是在1957年由Smith 提出来的,其特点是预先估计被控系统在基本扰动下的动态特性,然后用预估器进行补偿,力图使被延迟的被控制量超前反映到控制器中,使控制器提前动作,从而显著地减小系统的超调量,同时加速系统的调节过程。

一、Smith 预估控制原理预估控制系统原理图如图7-24所示。

(a) 预估控制系统原理框图 (b) Smith 预估器图7-24 预估控制系统原理图 图中,s e s G τ−)(p 为具有时滞为τ的对象传递函数,其中)(p s G 为被控对象;)(m s G 为内部模型(又称为对象的标称或名义模型),即Smith 预估器的传递函数,()s e s G s G τ−−=1)()(p m ;)(s D 为(前馈)内模控制器;)(s d 为扰动;)(s R 为参考输入;)(s Y 为被控对象输出;)(m s Y 为内部模型输出。

由图7-24可知,将Smith 预估器与控制器(或被控对象)二者并联。

在理论上可以使被控对象的时间滞后得到完全补偿,控制器的设计就不必再考虑对象的时滞作用了。

现在,系统中假设没有补偿器(预估器),则控制器输出与被控量之间的传递函数便为 s e s G s U s Y τ−=)()()(p (7-50) 上式表明,受到)(s U 控制作用的被控量)(s Y 要经过纯滞后时间τ之后才能反馈到系统控制器输入端。

若采用预估补偿器,则控制量)(s U 与反馈到控制器输入端的反馈信号)(s Y ′之间的传递函数乃是两个并联通道之和,即)()()()(m p s G e s G s U s Y s +=′−τ (7-51) 为使反馈信号)(s Y ′不发生时间滞后τ,则要求(7-51)式满足)()())(()()(p m p s G s G e s s G s U s Y s =+=′−τ (7-52) 于是,就导出了Smith 预估补偿器的传递函数为()s e s G s G τ−−=1)()(p m (7-53) 在系统中设置了Smith 预估器的情况下,可以推导出系统的闭环传递函数为)()(1)()()1)(()(1)()(1)1)(()(1)()()()(p p p p p p s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D s R s Y s s s s+=−++−+=−−−−−ττττ (7-54) 由上式可以明显看出,在系统的特征方程中,已经不含有s e τ−项。

机械手程序的设计(西门子s7-200)

机械手程序的设计(西门子s7-200)
步是根据PLC输出状态的变化来划分的,在任何一步内,各输出状态不变,但是相邻步之间输出状态是不同的。
例如:
2)步的分类 ①初始步:初始状态所对应的步,即系统等待命令的相对静止状态。用双线的方框表示。每个顺序功能图至少要一个初始步。一般初始步由SM0.1触点驱动。
S0.0
SM0.1
转换条件的确定
【项目任务】机械手梯形图程序的设计。
分析工艺过程,确定输入输出,列出I/O分配表。
输入地址分配
启动按钮(SB1) I0.0
停止按钮(SB2) I0.1
上限位开关 (SQ1) I0.2
下限位开关 (SQ2) I0.3
左限位开关 (SQ3) I0.4
右限位开关 (SQ4) I0.5
R Q0.4
I0.3
M0.7
Q0.0
T38
M1.0
Q0.3
I0.2
I0.5
2、绘制顺序功能图
SM0.1
T37
T38
【练习】液体自动混合箱 步
动作1
动作2
动作3
动作4
动作5
动作
③转换条件
4-5
3-4
1-2
02
04
05
2-3
0-1
5-1
03
M0.0
M2.1
SM0.1
Q0.0
M2.2
Q0.1
M2.3
M2.2
Q0.1
M2.3
Q0.2
M2.4
M2.5
Q0.3
I0.0
I0.2
SB1
I0.0
L1
I0.1
L2
I0.2
L3
I0.3
T
I0.4

计算机控制—史密斯预估器编程

计算机控制—史密斯预估器编程

东南大学能源与环境学院实验报告课程名称:实验名称:院(系):专业:姓名:杨康学号:实验室:实验组别:同组人员:实验时间:年月日评定成绩:审阅教师:目录一.实验目的 (3)二.实验内容 (3)三.实验步骤 (3)四.实验分析 (12)实验二 Smith预估控制实验指导书一实验目的通过实验掌握Smith预估控制的方法及程序编制及调试。

二实验内容1.Smith预估控制系统如图所示,图一对象G(S)= K·e-τs / (1+TS),K = 1, T1 = 10 s , τ = 5 s ,1Wc(z)采用数字PI控制规律。

2.对象扰动实验画出U(t) = u0·1(t)时,y(t)曲线。

3.Smith预估控制(1)构造Wτ(S),求出Wτ(Z)。

(2)整定Wc(s)(按什么整定?)(3)按图仿真,并打印曲线。

(4)改变Wτ(S)中K,τ(对象不变),进行仿真比较,观察它们对调节过程的影响。

三实验步骤1、对象扰动实验(1)差分方程如附录。

(2)源程序如下:#include"iostream.h"#include"math.h"#include"fstream.h"void main(){fstream outfile("data1.xls",ios::out);double t;double u0;cout<<"请输入采样周期:";cin>>t;cout<<"请输入阶跃幅值:";cin>>u0;double ee=pow(2.718,(-t/10.0));int N;int i;double u[100],y[100];for(i=0;i<100;i++){u[i]=u0;y[i]=0.0;}N=1+5/t;for(i=N;i<100;i++){y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee;}for(i=0;i*t<100;i++){cout<<y[i]<<'\t';}for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<i*t<<'\t';}outfile<<'\n';for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<y[i]<<'\t';}outfile.close();}(3)输出结果:当采样周期T=1,阶跃幅值为1时:Y(t)输出数据:0 0 0 0 0 0 0.0951532 0.181252 0.259159 0.3296520.393438 0.451154 0.503379 0.550634 0.593392 0.6320820.667091 0.698768 0.727431 0.753367 0.776835 0.798070.817284 0.83467 0.850402 0.864637 0.877517 0.8891720.899717 0.909259 0.917894 0.925706 0.932776 0.9391720.94496 0.950197 0.954936 0.959224 0.963104 0.9666150.969792 0.972666 0.975267 0.97762 0.97975 0.9816770.98342 0.984998 0.986425 0.987717 0.988886 0.9899430.9909 0.991766 0.99255 0.993259 0.9939 0.99448 0.9950060.995481 0.995911 0.9963 0.996652 0.996971 0.9972590.99752 0.997756 0.997969 0.998162 0.998337 0.9984960.998639 0.998768 0.998885 0.998991 0.999087 0.9991740.999253 0.999324 0.999388 0.999446 0.999499 0.9995470.99959 0.999629 0.999664 0.999696 0.999725 0.9997510.999775 0.999796 0.999816 0.999833 0.999849 0.9998630.999876 0.999888 0.999899 0.999908 0.999917阶跃响应曲线如下:图二2、Smith预估控制(1)差分方程见附录:(2)源程序如下:#include"iostream.h"#include"math.h"#include"fstream.h"void main(){fstream outfile("data1.xls",ios::out);double t,kp,ki;int t1,k;cout<<"请输入Wt(s)中的K:";cin>>k;cout<<"请输入Wt(s)中的迟延时间t:";cin>>t1;cout<<"请输入采样周期:";cin>>t;cout<<"请输入PI调节器的参数kp:";cin>>kp;cout<<"请输入PI调节器的参数ki:";cin>>ki;double ee=pow(2.718,(-t/10.0));int N,N1;int i;double r[100],e1[100],e2[100],cm[100],q[100],u[100],y[100];for(i=0;i<100;i++){r[i]=1.0;e1[i]=0.0;e2[i]=0.0;u[i]=0.0;y[i]=0.0;cm[i]=0.0;q[i]=0.0;}N=1+5/t;N1=t1/t;cout<<N<<'\t'<<N1<<endl;for(i=0;i<100;i++){if(i==0){e1[i]=r[i];cm[i]=0;q[i]=0;e2[i]=e1[i]-q[i];u[i]=kp*e2[i]+ki*e2[i];}if(i>0&&i<N1){e1[i]=r[i]-y[i-1];cm[i]=ee*cm[i-1]+k*(1-ee)*u[i-1];q[i]=cm[i];e2[i]=e1[i]-q[i];u[i]=u[i-1]+kp*(e2[i]-e2[i-1])+ki*e2[i];if(i>=N){y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee;}}if(i>=N1){e1[i]=r[i]-y[i-1];cm[i]=ee*cm[i-1]+k*(1-ee)*u[i-1];q[i]=cm[i]-cm[i-N1];e2[i]=e1[i]-q[i];u[i]=u[i-1]+kp*(e2[i]-e2[i-1])+ki*e2[i];if(i>=N){y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee;}}}for(i=0;i*t<100;i++){cout<<y[i]<<'\t';}for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<i*t<<'\t';}outfile<<'\n';for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<y[i]<<'\t';}outfile.close();}(3)输出结果:以下所涉及到的采样周期均为T=1,PI控制器的参数均为Kp=1,Ki=1;当Smith预估器中的K=1,延迟时间τ=5时(即与对象的特性完全符合):Y(t)输出数据:0 0 0 0 0 0 0.190306 0.421441 0.663641 0.8917551.08676 1.23639 1.37128 1.47104 1.5311 1.549551.52761 1.46956 1.38931 1.29344 1.18983 1.085670.987246 0.89981 0.828799 0.776983 0.745653 0.7345240.741955 0.765251 0.801257 0.846217 0.896223 0.947450.996402 1.04011 1.07631 1.1035 1.1209 1.12848 1.126831.11708 1.10079 1.07973 1.05581 1.03093 1.00680.984919 0.966463 0.952253 0.942744 0.938032 0.937890.941816 0.949101 0.958895 0.970279 0.982333 0.9941951.00511 1.01448 1.02186 1.02698 1.02978 1.030321.02882 1.02561 1.02108 1.01569 1.00987 1.004060.998627 0.993893 0.990086 0.98735 0.985745 0.9852490.985771 0.987163 0.989238 0.991783 0.994581 0.997421.00011 1.0025 1.00445 1.0059 1.0068 1.00715 1.0071.00641 1.00547 1.00428 1.00293 1.00155 1.000220.999027 0.998028 0.997269 0.996773扰动曲线如下:图三当Smith预估器中的K=1,延迟时间τ=2时(即与对象的特性不完全符合):Y(t)输出数据如下:0 0 0 0 0 0 0.190306 0.421441 0.663641 0.9279711.21095 1.50619 1.810532.08577 2.31463 2.489892.60123 2.63889 2.59562 2.46564 2.25095 1.958931.59989 1.18774 0.740093 0.277571 -0.176632 -0.598368-0.963966 -1.25121 -1.44044 -1.51579 -1.4662 -1.28642-0.977633 -0.547714 -0.0112532 0.610765 1.29164 1.999962.700933.358 3.934554.39588 4.71103 4.854644.80862 4.56351 4.11952 3.48712 2.68715 1.750360.716479 -0.367272 -1.44817 -2.47036 -3.37751 -4.11571-4.63639 -4.89916 -4.87439 -4.54543 -3.91026 -2.98249-1.79168 -0.38278 1.18524 2.8415 4.5062 6.09408 7.518558.69603 9.55045 10.0176 10.0494 9.61689 8.713477.35632 5.58704 3.47109 1.09587 -1.43244 -3.99312-6.45626 -8.68888 -10.5616 -11.9554 -12.7687 -12.9234-12.3704 -11.0941 -9.11507 -6.49149 -3.31832 0.2752394.13026 8.06445 11.88 15.3731 18.3435扰动曲线如下:图四当Smith预估器中的K=2,延迟时间τ=2时(即与对象的特性不完全符合):Y(t)输出数据如下:0 0 0 0 0 0 0.190306 0.385225 0.546344 0.7250840.920371 1.11455 1.30834 1.46909 1.59338 1.692661.7608 1.79027 1.78227 1.73766 1.66147 1.560211.43778 1.29949 1.15302 1.00558 0.863901 0.7341210.621319 0.529913 0.463425 0.423874 0.411896 0.4269230.467201 0.529943 0.611457 0.707298 0.812552 0.9221031.03084 1.13389 1.22683 1.30585 1.36793 1.410941.4337 1.43598 1.41848 1.38278 1.33121 1.266721.19274 1.11298 1.03127 0.951381 0.876845 0.8108160.75594 0.714253 0.687116 0.675179 0.67838 0.6959770.726605 0.768367 0.818936 0.875681 0.935797 0.9964341.05484 1.10845 1.15505 1.19281 1.22037 1.236891.24206 1.23609 1.21971 1.19405 1.16064 1.12131.07804 1.03296 0.988182 0.945705 0.907359 0.8747110.849012 0.831146 0.82161 0.820506 0.82755 0.8421020.863208 0.889656 0.920041 0.952835 0.986462 1.01937扰动曲线如下:图五四实验分析当系统是特征方程中含有纯迟延项的时候,系统的闭环稳定性事下降的,当迟延时间τ比较大的时候,系统就会不稳定。

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实施 Smith 预估控制, 必须求取补偿器中所采用的被控对 象 的 数 学 模 型 ,若 Smith 预 估 补 偿 控 制 器 Gk(s)中 的 对 象 模 型 与被控对象特性不一致时,闭环特征方程中还会存在时滞项,两 者严重不一致时,甚至会使系统稳定性变得很差。
项 目 的 PID 控 制 器 基 于 识 别 出 来 的 对 象 模 型 进 行 设 计 ,通 过现场的调试,达到了由环境温度(调试投运时是 21℃)上 升 到 目标温度 85℃历时 13min,仅仅有 0.6℃超 调 ,温 度 误 差±0.8℃ 的技术指标,优于采用分段 PID 控制由环境温度(调试投运时是 21℃)上 升 到 目 标 温 度 85℃历 时 17min,仅 仅 有 0.8℃超 调 ,温 度误差±1℃的技术 指 标 ;可 见 预 估 模 型 与 被 控 对 象 的 适 配 性 也 较为理想。
)= 0.276 204s+1
(1- 1 + 169s ) 169s+1 169s+1
-τs
图 5 Smith 预估器 Gk(s)=Gp (s)(1-e )框图 4.4 Smith 预估控制的实现
按照经典 PID 控制器的设计, 再将图一中的 Gc (s) 采用 S7-200 PLC 的 PID 7 编程实现就完成了整个 Smith 预估控制 器的实现。 5 结束语
系统,它也能提供极具价格竞争力的解决方案。 其编程调试软件
STEP 7-Micro / Win 提供了简单 PID 控制的开发功能, 软件还
包含了一个 PID 整定控制面板, 能够以图形的方式来监视 PID
回路。 本文采用 S7-200 PLC 8 个模拟量回路中的两个来实现
Padé 近 似 算 法 , 采 用 STEP 7-Micro / Win 来 编 制 相 应 控 制 程
-τs
Gp (s)(1-e ),Smith 预估算法原理如图 1。
图 1 Smith 预估控制算法原理图
-τs
图中,Gp (s)(1-e )是系统的控制对象,Gc(s)是控制器传
递函数,Gk(s)是 Smith 引入的预估补偿器传递函数:Gk (s)= G
-τs
-τs
p (s)(1-e ),Gk (s)与 Gp (s)e 密 切 相 关 ,Smith 预 估 控 制 基
2+1),对 照 标 准 的 一 阶 惯 性 环 节 :G(s)=K / (Ts+1)和 实 际 的 微
分环节:G(s)=KdTds / (Tds+1),最后将其写为:
-τs
e=
K
+ Kd Td s
(4)
Ts+1 Td s+1
式 中 :K =1,T =τ / 2;Kd =-1,Td =τ / 2; 进 而 :K =1,T =169; Kd=-1,Td=169。
68
用 S7-200 PLC 实现 Smith 预估控制
序 来 实 现 中 药 提 取 这 一 纯 滞 后 生 产 过 程 的 Smith 预 估 控 制 算

法,达到提取工艺所需的控制精度。
4 Smith 预估控制的实现
-τs
4.1 e 的理论实现
通过系统辨识,我们得到:
-338s
Go
(s)=
0.276e 204s+1
2
3
4
+p1 (τs) +p2 (τs) +p3 (τs) +…
式 中 :p1、p2、p3… 为 待 定 的 Padé 近 似 系 数 , 有 的 资 料 取 p1=5 / 44、p1=1 / 66 按 3 阶有理系统近似; 我们的系统是一个工
-τs
程系统 ,控制对象模型 Gp (s)e 由系统辨识获得 ,由于测 量 信
《工业控制计算机》2012 年第 25 卷第 5 期
67
用 S7-200 PLC 实现 Smith 预估控制
Appliction of Smith Predictive Control Algorithm Based on S7-200 PLC
杨津听 1,2 熊 浩 3 丁黎梅 4 (1 昆明理工大学信息自动化学院,云南 昆明 650093;2 昆明电器科学研究所,云南 昆明 650221;
(3)
于 是 :τ=338、T=204,τ / T=338 / 204=1.656863>0.3,Gp(s)
-τs -338s
=0.276 / 204s+1,e =e 。
-τs
-τs
将 式 (2)e =(1-τs / 2) / (1+τs / 2)改 写 为 :e =1 / (1+τs /
-τs
2)-τs / 2(1+τs / 2),进一步可写为 :e =1 / (τs / 2+1)-τs / 2(τs /
于控制对象模型。
2 Padé 近似算法
1892 年,法 国 数 学 家 Padé 提 出 了 一 种 著 名 的 有 理 逼 近 方
法用于逼近 e-τs,后人将之命名为 Padé 近似算法,其表达式为:
1- τs
-τs
e=
2
2
3
4
+p1 (τs) -p2 (τs) +p3 (τs) -…
(1)
1+
τs 2
-τs
4.3 Smith 预估控制器 Gp (s)(1-e )的实现
-τs
Smith 预估补偿控制器的传递函数是:Gk (s)=Gp (s)(1-e ),
据 式 (4)对 照 系 统 辨 识 结 果 式 (3):
Gk
(s)=Gp
-τs
(s) (1 -e
)=Gp
(s) (1 -
K Ts+1
- Kd Td s Ts+1
3 南天电子信息产业股份有限公司,云南 昆明 650041;4 昆明物理研究所,云南 昆明 650223)
摘要
经典控制论中,对纯滞后生产过程的控制一般采用 Smith 预估控制算法;Smith 预估控制算法基于系统辨识,由辨识结
-τs
-τs
-τs
果 Gp (s)e 设计预估控制补偿器 Gp (s)(1-e );采用 Padé 算法的一阶近似式逼近 e ,利用 S7-200 PLC 实现 Gp (s)
-τs
close to e through Padé approximant algorithm,then on S7-200 PLC achieve the funtion of control compensator-G p (s)
-τs
(1-e ).Through some project applications,the control model get the more perfect result than separated PID control model.
-τs
(1-e );实践证明,控制效果优于分段 PID 的控制效果;对整个实现过程给予阐述。
关键词:纯滞后环节,Smith 预估控制算法,Padé 近似算法,S7-200 PLC,工程实现
Abstract
According to the classical control theory,generally make use of Smith predictive control algorithm which is based on
号的缘故,模型精度可用于工程不能用于科研;据此,我们采用:
1- τs
-τs
e=
2
(2)
1+ τs
2
作为 Padé 近似算法公式。
3 S7-200 PLC
S7-200 PLC 是西门子公司开发的小型化的 PLC, 它的用
户程序中可以包括位逻辑、计数器、定时器、复杂数学运算以及
与其它智能模块通讯等的指令, 对于 8 个以下闭环的小型控制
5 输出端信号叠加后取反,再加上 Gc(s)控制器的输出信号送到
-τs
PID 6 的输入端,PID 6 的输出信号即为预估器 Gp (s)(1-e ) 的输出信号。 如图 5。
图 2 PID 控制器组态图
图 3 4 号控制器设计结果图
-τs
将 PID 4 与 PID 5 的输出信号叠加即的 e 环节的输出信号。
-τs
制 器 ,采 用 Padé 算 法 逼 近 纯 滞 后 环 节 e ,然 后 实 现 Smith 预
-τs
估 控 制 器 :Gp (s)(1-e ),最 后 通 过 Smith 预 估 控 制 器 控 制 中
-τs
药提取罐:Gp (s)e 。 1 Smith 预估控制算法
史密斯(O.J.M.Smith)于 1957 年提出了一种预估补偿控制 算法。 它针对纯滞后系统中闭环特征方程含有纯滞后项,在 PID 反馈控制基础上,引入了一个预估补偿环节,从而使闭环特征方 程不含纯滞后项,提高了控制质量。 其实质是设计和整定 Smith 预估控制器:
中 山 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 ),2001 ,40 (1 ) [4]高磊.室温 PID 控制实验系统的研究[D].天津:天津大学,2008
[收 稿 日 期 :2011.11.28 ]
system identification theory to control the pure time delay productive process.Through the algorithm,get the result that is G p
-τs
-τs
(s)e ,on which can design a control compensator-Gp (s) (1-e ).This paper get approximate value which will illimitably
参考文献 [1]孙 优 贤.褚 健.工 业 过 程 控 制 技 术 (方 法 篇 )[M].北 京 :化 学 工 业 出 版
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