一种微分超前广义智能内部模型集PID控制器设计方法与流程

技术特征：

1.一种微分超前广义智能内部模型集PID控制器设计方法，在石油化工生产过程中，被控变量往往要求平缓的变化，即使在工艺需要改变生产计划时，也需要各被控变量平缓地过渡到新的稳态；为防止设定值改变或输入有高频干扰信号时造成输出波动幅度大，严重时可造成事故的风险，因此，引入了微分超前PID控制，即微分只对测量值起作用，比例和积分对偏差起作用，如此设定以避免设定值变化造成的输出参数大幅波动；

R(s)为回路设定值；Y(s)为被控变量输出值；为控制器的比例和积分作用部分传递函数，K为比例系数，T_I为积分时间常数；为微分部分传递函数，T_D为微分时间常数，α为微分放大系数，取值为0.05～0.1；G_P(s)为过程对象传递函数；s为拉普拉斯变换算子；

其特征在于：

λ为鲁棒提升系数，在控制器参数设计阶段计算求得，该鲁棒提升系数的适当取值有利于回路的鲁棒性能；G′_P(s)为名义过程控制对象传递函数：

进行等价转换，得微分超前广义内部模型控制回路结构，称为广义内部模型控制；

G_C(s)称为广义内部模型控制器，其传递函数如下：

控制器参数设计目标为确定全新的控制器参数K、T_I、T_D，使控制回路前向通道G_C(s)G′_P(s)的输入输出响应等价于一阶惯性环节在设定值R(s)改变后，被控变量实现比较理想的平稳过度过程，控制器参数及鲁棒提升系数计算采用随机搜索优化方法。

2.根据权利要求1所述的一种微分超前广义智能内部模型集PID控制器设计方法，其特征在于：为了使上述所设计的控制器参数能够在多种工况正常运行，在微分超前控制器设计方法的基础上，综合生产控制回路过程对象多时段、多工况的有效模型集，智能选取出适应多种工况的全局优化控制器：

(G′_P1(s)，G′_P2(s)，…，G′_Pm(s))为当前控制回路的名义过程对象模型集，表达式如下：

其中，实际的过程对象模型为(G_P1(s)，G_P2(s)，…，G_Pm(s))，m为模型集中包含模型的数量，i表示模型的序列；

在基于内部模型集的全局优化智能控制器参数的设计中，采用ITAE即时间乘误差绝对值积分作为最终最优参数确定指标，该指标计算公式如下：

其中，η_ITAE为全局优化控制器参数性能指标；m为当前回路对象模型集包含模型数量；n为计算模型集中各模型动态响应性能选取时间段包含的数据点数；y_i(t_j)为模型集中第i个模型在t_j时刻输出动态响应值；r_i为第i个模型输入给定值；t_j为第j个采样数据值的时间，j表示采样数据值的序号。

3.根据权利要求1所述的一种微分超前广义智能内部模型集PID控制器设计方法，其特征在于：本方法所设计的全局优化智能控制器即采用随机搜索优化算法，该优化算法可快速选取出一组智能控制器参数，直接在PID控制器实施，使得在该组控制器参数控制下，被控过程对象的输出动态响应在上述性能指标η_ITAE的约束下，使得该性能指标取值最小，实现适应多工况的全局优化智能控制器控制目标，设计方法步骤如下：

S1、根据采集到的现场生产过程对象多时段、多工况的有效数据，并采用混合Box-Jenkins模型闭环辨识方法建立过程对象多工况精准模型，形成对象内部模型集；

S2、对对象内部模型集中各精准模型，采用微分超前广义内部模型控制器设计方法，分别采用随机搜索优化方法对各工况模型设计出相应的控制器K、T_I、T_D参数组；

S3、根据S2得到的控制器K、T_I、T_D参数组，计算出各组控制器K、T_I、T_D参数平均值，作为采用随机搜索优化算法求取全局优化控制器参数的初值；

S4、采用随机搜索优化算法，以S3计算出的参数平均值作为初值，搜索出一组智能控制器参数，使得对象模型集中各工况模型在该组控制器参数控制下，性能指标η_ITAE取值最小，即达到全局优化智能控制器的设计目标。