基于负载扰动的单入单出控制回路PI控制器优化方法与流程

本发明涉及一种基于负载扰动的控制回路的pi控制器优化方法，属于控制技术领域。

背景技术

复杂工业过程一般包含诸多控制回路。随着时间的推移，常常出现被控对象特性发生变化以及执行机构老化等现象，造成控制器性能下降，影响经济效益甚至带来安全隐患。因此，对控制回路的控制器进行性能评价和调整优化，具有非常重要的实际意义。

目前，分散控制系统(dcs)已广泛应用于工业控制领域，为实时获取控制回路的运行数据提供了平台。相应地，对控制器进行在线评价和调整优化成为了当前的研究热点。对控制器进行在线评价的指标可分为随机性指标和确定性指标。常用的随机性指标为最小方差基准(ma基准)，该方法需要获取控制回路的精确时间延迟信息，因而在实际应用时面临较大困难。常用的确定性指标包括上升时间、调节时间、衰减率、最大动态偏差、稳态误差等，应用时存在以下缺点：(1)指标的计算需依赖设定值扰动工况，而工业现场通常不允许进行设定值的扰动；(2)指标大多数有量纲，导致评价结论及优化建议与具体控制回路的被控对象模型相关而缺乏通用性。因此，构造无需控制回路模型信息且无量纲的性能评价指标以用于控制器的调整优化，具有重要的理论意义和工程应用价值。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，所述方法不依赖于控制回路的模型信息，通用性强。

本发明所述问题是以下述技术方案解决的：

一种基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，所述方法首先采集待优化控制回路的设定值、被控变量和控制器输出的当前时刻数据；然后进行设定值扰动检测和负载扰动检测，若仅检测到了负载扰动，则采集并存储待优化控制回路的设定值、被控变量和控制器输出的当前时刻数据，待控制回路进入稳态后判断负载扰动是否有效，若有效则利用所存储的数据计算性能指标ii和ai，最后根据计算结果给出控制回路pi控制器参数的优化建议，其中，ii指标是描述被控变量(pv)和控制器输出变量(op)相关性关系的性能指标，所述指标主要适用于检测只受负载扰动影响且响应较迟缓的回路；ai指标是描述控制器输出(op)信号的振荡衰减情况的性能指标，用于检测受负载扰动后回路响应的过激性或缓慢性。

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，所述方法包括以下步骤：

a、采集待优化控制回路的设定值sp、被控变量pv和控制器输出co的当前时刻数据；

b、进行设定值扰动检测，若未检测到发生设定值扰动，则转至步骤c，否则等待设定值扰动结束后返回步骤a；

c、进行负载扰动检测，若检测到发生负载扰动，则转至步骤d，否则返回步骤a；

d、采集并存储待优化控制回路的设定值sp、被控变量pv和控制器输出co的当前时刻数据，并判断控制回路是否进入稳态；若控制回路未达到稳态则继续采集和存储数据，若回路已经进入稳态，则判断负载扰动是否有效，若负载扰动有效则转至步骤e，若负载扰动无效则返回步骤a；

e、利用所存储的待优化控制回路的设定值sp、被控变量pv和控制器输出co的时间序列数据，计算性能指标ii和ai；

f、根据计算出的性能指标ii和ai，给出控制回路pi控制器参数的优化建议。

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，进行设定值扰动检测的方法为：设上一时刻k-1采集的设定值数据为sp(k-1)，当前时刻k采集的设定值数据为sp(k)，若有|sp(k)-sp(k-1)|＞δsp，则判断为发生了设定值扰动，否则，判断为未发生设定值扰动，其中，δsp是设定值扰动阈值。

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，进行负载扰动检测的方法为：设上一时刻k-1采集的被控变量数据为pv(k-1)，控制器输出数据为co(k-1)，当前时刻k采集的被控变量数据为pv(k)，控制器输出数据为co(k)，若|pv(k)-pv(k-1)|和|co(k)-co(k-1)|有任何一个不为零，则判断为发生了负载扰动。

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，判断控制回路是否进入稳态的方法为：对于最近5个时刻，即k-4,k-3,k-2,k-1,k所采集的被控变量数据与控制器输出数据，若均满足|pv(i)-pv(i-1)|＜dy且|co(i)-co(i-1)|＜du(i＝k-4,k-3,k-2,k-1,k)，则判断为进入稳态，否则判断为未进入稳态，其中，pv(i)为时刻i采集的被控变量数据，co(i)为时刻i采集的控制器输出数据，dy和du分别是被控变量和控制器输出的判稳死区。

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，判断控制回路负载扰动是否有效的方法为：

设pvmax为当前负载扰动过程存储的pv时间序列数据的最大值，steadyvaluepv为当前负载扰动过程存储的pv时间序列数据的稳态值，令δd＝|pvmax-steadyvaluepv|；

设steadyvalueco为当前负载扰动过程存储的co时间序列数据的稳态值，coinit为上次负载扰动过程存储的co时间序列数据的稳态值；令ad＝|steadyvalueco-coinit|；

设td为当前负载扰动过程的稳态时间，令

如果满足则判断负载扰动有效，否则负载扰动无效，其中adiinit为一阈值。

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，性能指标ii和ai的计算方法为：

计算ii指标：

令

δy(k)＝|pv(k)-pv(k-1)|

δu(k)＝|co(k)-co(k-1)|

且

其中k＝2,3,…,m，m为所存储的时间序列数据的长度，δt为数据采集的时间间隔；

则ii指标为

计算ai指标：

计算控制器输出变量co的稳态值steadyvalueco

计算控制器输出变量co与稳态值steadyvalueco的交叉区域面积ai：

其中，r1,r2,r3,…,rn为co与steadyvalueco的交点，n为交点个数，i＝1,2,…,n-1，

计算出所有交叉区域面积中的最大值am及面积之和atot：

am＝max{a1,a2,l,an-1}

则ai指标为

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，控制回路pi控制器参数的优化建议如下：

若0＜ai＜0.35，-1＜ii＜-0.6，则比例增益kp偏高或/且积分时间ti偏低，需要计算输出指标oi，并根据输出指标oi对pi控制器进行调节；

若0＜ai＜0.35，-0.6≤ii≤1，则ti偏高，需要减小ti的值；

若0.35≤ai＜0.7，-1＜ii＜-0.6，则kp和ti的值合适，无需进行调整；

若0.35≤ai＜0.7，-0.6≤ii≤0，则kp和ti均偏低，需增大二者的值；

若0.35≤ai＜0.7，0＜ii≤1，则kp偏低而ti偏高，需增大kp，减小ti；

若0.7＜ai≤1，-1＜ii＜-0.6，则kp偏低，需增大kp的值；

若0.7＜ai≤1，-0.6≤ii≤0，则kp和ti均偏低，需增大二者的值；

若0.7＜ai≤1，0＜ii≤1，则kp偏低而ti偏高，需增大kp，减小ti。

上述基于负载扰动的单入单出控制回路pi控制器优化方法，计算输出指标oi，并根据输出指标oi对pi控制器进行调节的具体方法如下：

输出指标oi的计算：

求被控变量pv的稳态值steadyvaluepv：

求被控变量pv与稳态值steadyvaluepv的交叉区域负面积ank和正面积apk：

其中，r1,r2,r3,…,rn为pv与steadyvaluepv的交点序号，n为交点个数，i＝1,2,…,n，k＝1,2,…,n-1；

求出所有交叉区域正面积中的最大值apmax和负面积中的最大值anmax：

apmax＝max{ap1,ap2,l,apn-1}

anmax＝max{an1,an2,l,ann-1}

求取正负载扰动下交叉负区域面积总和ansum、负负载扰动下交叉正区域面积总和apsum，及除去最大面积的交叉区域正面积之和appsum和除去最大面积的交叉区域负面积之和annsum，k＝1,2,…,n-1

appsum＝apsum-apmax

annsum＝ansum-anmax

输出指标oi包括正负载扰动下的输出指数oi⁺和负负载扰动下的输出指数oi^-，二者的计算公式为：

如果oi⁺和oi^-小于0.35，则需减小kp和ti，否则建议减小kp。

本发明通过构造基于负载扰动的无量纲的性能评价指标实现对pi控制器的评价和优化，该方法无需控制回路的精确模型，也不依赖于设定值扰动工况，可帮助操作人员及时把握系统运行的优劣程度，并根据所给出的优化建议来改善回路的运行性能。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步详述。

图1是一般单入单出siso控制回路框图；

图2是本发明中siso回路pi控制器优化流程图；

图3(a)是在matlab中建立的控制回路仿真示例1的pv响应曲线；

图3(b)是在matlab中建立的控制回路仿真示例1的co响应曲线；

图4(a)是在matlab中建立的控制回路仿真示例2的pv响应曲线；

图4(b)是在matlab中建立的控制回路仿真示例2的co响应曲线；

图5(a)是在matlab中建立的控制回路仿真示例3的pv响应曲线；

图5(b)是在matlab中建立的控制回路仿真示例3的co响应曲线；

图6(a)是在matlab中建立的控制回路仿真示例4的pv响应曲线；

图6(b)是在matlab中建立的控制回路仿真示例4的co响应曲线；

图7(a)是某电厂2018年01月2708:53到10:23间的1080个pv的运行数据；

图7(b)是某电厂2018年01月2708:53到10:23间的1080个co的运行数据。

图中和文中各符号为：r(s)为设定值输入，e(s)是误差信号，gc(s)是控制器传递函数，gp(s)是控制对象传递函数，gl(s)是扰动模型，l(s)是负荷扰动信号，y(s)是被控变量输出，sp为待优化控制回路的设定值，sp(k)为时刻k采集的设定值数据为，pv为被控变量，pv(k)为时刻k采集的被控变量数据为，co为控制器输出，co(k)为时刻k采集的控制器输出数据，dy和du分别是被控变量和控制器输出的判稳死区，pvmax为当前负载扰动过程存储的pv时间序列数据的最大值，steadyvaluepv为当前负载扰动过程存储的pv时间序列数据的稳态值，steadyvalueco为当前负载扰动过程存储的co时间序列数据的稳态值，coinit为上次负载扰动过程存储的co时间序列数据的稳态值，td为当前负载扰动过程的稳态时间，m为所存储的时间序列数据的长度，δt为数据采集的时间间隔，steadyvalueco为控制器输出变量co的稳态值，ai为控制器输出变量co与稳态值steadyvalueco的交叉区域面积，am为所有交叉区域面积中的最大值，atot为所有交叉区域面积之和，steadyvaluepv为被控变量pv的稳态值，ank为被控变量pv与稳态值steadyvaluepv的交叉区域负面积，apk为被控变量pv与稳态值steadyvaluepv的交叉区域正面积，apmax为所有交叉区域正面积中的最大值，anmax为所有交叉区域负面积中的最大值，ansum为正负载扰动下交叉负区域面积总和，apsum为负负载扰动下交叉正区域面积总和，appsum为除去最大面积的交叉区域正面积之和，annsum为除去最大面积的交叉区域负面积之和，oi+为正负载扰动下的输出指数，oi-为负负载扰动下的输出指数，kp为比例增益，ti为积分时间。

具体实施方式

本发明针对采用pi控制器的单输入单输出控制回路(siso)，通过构造基于负载扰动的、无量纲的性能评价指标，提出一种pi控制器优化方法。该方法包括如下步骤(参照图2)：

a、采集待优化控制回路的设定值sp、被控变量pv和控制器输出co的当前时刻数据；

b、进行设定值扰动检测，若未检测到发生设定值扰动，则转至步骤c，否则等待设定值扰动结束标志有效后返回步骤a；

c、进行负载扰动检测，若检测到发生负载扰动，则转至步骤d，否则返回步骤a；

d、采集并存储待优化控制回路的设定值sp、被控变量pv和控制器输出co的当前时刻数据，并判断控制回路是否进入稳态；若控制回路未达到稳态则继续采集和存储数据，若回路已经进入稳态，则判断负载扰动是否有效，若负载扰动有效则转至步骤e，若负载扰动无效则返回步骤a；

e、利用所存储的待优化控制回路的设定值sp、被控变量pv和控制器输出co的时间序列数据，计算性能指标ii和ai；

f、基于计算出的性能指标ii和ai，给出控制回路pi控制器参数的优化建议。

上述步骤b中，进行设定值扰动检测方法为：设上一时刻k-1采集的设定值数据为sp(k-1)，当前时刻k采集的设定值数据为sp(k)，若有|sp(k)-sp(k-1)|＞δsp，则判断为发生了设定值扰动，否则，判断为未发生设定值扰动，其中，δsp是设定值扰动阈值，本发明中δsp设为参考设定值的2％。

上述步骤c中，进行负载扰动检测的方法为：设上一时刻k-1采集的被控变量数据为pv(k-1)，控制器输出数据为co(k-1)，当前时刻k采集的被控变量数据为pv(k)，控制器输出数据为co(k)，若|pv(k)-pv(k-1)|和|co(k)-co(k-1)|有任何一个不为零，则判断为发生了负载扰动，开始存储数据。

上述步骤d中，判断控制回路是否进入稳态的方法为：对于最近5个时刻(k-4,k-3,k-2,k-1,k)所采集的被控变量数据与控制器输出数据，若均满足|pv(i)-pv(i-1)|＜dy且|co(i)-co(i-1)|＜du(i＝k-4,k-3,k-2,k-1,k)，则判断为进入稳态，否则判断为未进入稳态，其中，dy和du分别是被控变量和控制器输出的判稳死区，本发明中dy和du分别为pv和co稳态值的1％。

上述步骤d中，判断控制回路负载扰动是否有效的方法为：

设pvmax为当前负载扰动过程存储的pv时间序列数据的最大值，steadyvaluepv为当前负载扰动过程存储的pv时间序列数据的稳态值，令δd＝|pvmax-steadyvaluepv|；

设steadyvalueco为当前负载扰动过程存储的co时间序列数据的稳态值，coinit为上次负载扰动过程存储的co时间序列数据的稳态值；令ad＝|steadyvalueco-coinit|；

设td为当前负载扰动过程的稳态时间，令

如果满足则判断负载扰动有效，否则负载扰动无效，其中adiinit为一阈值。

上述步骤e中，性能指标ii和ai的计算方法为：

计算ii指标：

令

δy(k)＝|pv(k)-pv(k-1)|

δu(k)＝|co(k)-co(k-1)|

且

则

其中k＝2,3,…,m，m为所存储的时间序列数据的长度，δt为数据采集的时间间隔；

则ii指标为

计算ai指标：

计算控制器输出变量co的稳态值steadyvalueco

计算控制器输出变量co与稳态值steadyvalueco的交叉区域面积ai，其中，r1,r2,r3,…,rn为co与steadyvalueco的交点，n为交点个数，i＝1,2,…,n-1，

计算出所有交叉区域面积中的最大值am及面积之和atot，并计算面积指数ai

am＝max{a1,a2,l,an-1}

则ai指标为

计算输出指标即oi指标：

求被调量pv的稳态值steadyvaluepv，其中m：输出数据长度

求过程变量pv与稳态值steadyvaluepv的交叉区域负(正)面积ank(apk)，其中，r1,r2,r3,…,rn为pv与steadyvaluepv的交点序号，n为交点个数，i＝1,2,…,n，k＝1,2,…,n-1

求出所有交叉区域正(负)面积中的最大值apmax(anmax)

apmax＝max{ap1,ap2,l,apn-1}

anmax＝max{an1,an2,l,ann-1}

求取正(负)负载扰动下交叉负(正)区域面积总和apnsum(anpsum)，及除去最大面积的交叉区域正(负)面积之和appsum(annsum)，k＝1,2,…,n-1

appsum＝apsum-apmax

annsum＝ansum-anmax

计算正负载扰动下的输出指数oi⁺和负负载扰动下的输出指数oi^-，二者的计算公式为：

上述步骤f中，控制回路pi控制器参数的优化建议参见表1：

表1

a需要更进一步地计算输出指标oi，如果oi⁺和oi^-小于0.35，则需减小kp和ti，否则建议减小kp。

通常情况下，工业过程中的许多控制回路都是单入单出回路(siso)，其输入数据(sp)、被控变量数据(pv)以及控制器输出数据(co)都可以通过dcs获得，一般单入单出控制回路结构的方框图为附图1所示。

自动控制系统许多控制回路采用pi控制器进行调节，典型的pi控制器的传递函数如下，其中kp是比例增益，ti是积分时间：

回路控制器的参数优化通常需要一个性能度量作为优化基准。性能度量经常被选择为绝对误差(iae)的积分，平方误差的积分(ise)或时间加权绝对误差(itae)的积分。本文选择绝对误差积分作为控制器的性能度量，即

其中ysp是被控变量的设定值。

下面我们通过设置不同的控制器参数来验证上述性能优化指标的合理性和有效性。采用典型一阶惯性加纯迟延的控制回路为例，其传递函数为：

为验证本性能优化方法的有效性，先在matlab中建立该控制回路的模型，设置不同的控制器参数，负载上加单位阶跃扰动后的响应曲线如图3～图6所示，图3(a)和图3(b)分别为示例1的pv和co响应曲线，从图中可以看出扰动后的响应良好,kp和ti均合适；图4(a)和图4(b)分别为示例2的pv和co响应曲线，从图中可以看出kp偏高；图5(a)和图5(b)分别为示例3的pv和co响应曲线，从图中可以看出kp和ti均偏高；图6(a)和图6(b)分别为示例4的pv和co响应曲线，从图中可以看出kp偏高和/或ti偏低。每对参数对应的ai和ii指标如下：

表2

下面介绍以gensystem平台为支撑的热工自动控制回路性能优化模型。

gensystem平台是基于性能评估算法库，可以完成评估模型的配置，支持每个算法模块的修改和调整。它可以在线或离线进行。同时，它提供了一个开放的数据接口，方便了与外界的数据通信，为系统的调试、优化和完善计算模型提供了一个有利的手段。

基于平台与数据库的通信链路，实现了控制回路服务数据的在线交换。在检测到一定的负载扰动后，可以存储索引算法所需的数据，然后计算相关指标。经过一段时间的统计和分析，最终计算出该时段内指标的平均值，并给出相应的建议。

下面使用内蒙古某电厂#1机组实际的排汽凝结水箱液位控制数据验证本发明的可靠性。排汽凝结水箱液位控制回路的被控变量pv是凝汽器水位，控制器输出变量是贮箱至凝汽器补水调门指令。分别采集2018年01月2708:53到10:23间的1080个pv和co的运行数据做分析。

两个变量的输出曲线如图7(a)和图7(b)所示。负载扰动检测程序能够判断出扰动的稳态值，确定好负载扰动结束的时刻，计算结束前的有效扰动下控制回路的性能指标值。在一段时间内，计算指标平均值并给出优化建议。

负载检测程序检测到回路在这段时间内只受到负载扰动，计算得到两个指标值分别是ai＝0.5567和ii＝-0.5036。根据控制回路pi控制器参数优化建议表可知，kp、ti均偏低，给出的调节建议是适当增大kp和ti的值。由于采集的是电厂运行状况欠佳时的数据，因此优化建议与机组实际状况符合，再一次证明了性能优化综合方法的有效性。

本发明从dcs数据实时采集和存储系统在线运行的数据，同时在线计算无量纲的确定性性能指标ii和ai，结合两个性能指标给出控制回路控制器参数的优化建议。该方法无需回路的精确模型，仅仅需要对回路的设定值输入数据sp、被控变量数据pv和控制器输出数据co等进行采集、存储、分析和计算。该方法将非常有助于操作人员及时地把握系统运行的安全、健康的优劣程度，并根据所给出的优化建议来改善回路的运行性能。

上述实施例仅用于说明本发明的原理，在不脱离本发明核心技术的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些等同的变化和改进都应落入本发明要求保护的范围内。