大惯性滞后系统的建模与多变量协调控制
发布时间：2016-11-22
对接截止时间：2016-12-06
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功能用途
1.需求描述：
在以蒸汽为热源的对干冷物料输送过程中进行干燥、浓缩或增湿的工艺环节，由于热交换介质与物料接触时间长、热交换缓慢等因素，控制对象普遍存在滞后和大惯性的特点。大惯性大滞后的存在，使得被控变量无法及时反映系统所受到的扰动变化，这使得传统的控制算法如PID等，难以满足细化生产的工艺要求。
先进控制算法利用大量的实测信息，采用合理的控制结构，能够解决系统鲁棒性和快速性难以满足工艺要求的缺陷。但是，先进控制算法的设计和运用大多基于被控系统的数学模型，对于受外界温湿度环境影响较大，物料物理特性复杂、品种规格较多，被控变量之间存在强耦合的非线性系统，难以建立适用于不同生产条件（如温湿度环境、天气、海拔等）的准确的系统数学模型。针对此类以蒸汽为热源的设备的系统特性，研究克服系统滞后性和大惯性强耦合对控制品质的影响，利用现场采集的大量生产过程数据，辨识出与实际生产过程相吻合的动态数学模型，开发出可移植的先进控制程序软件包，与底层PLC系统无缝对接，实现多变量协调控制，为最终物料快速形成稳定的温湿度场分布，是本课题的主要需求。
2.技术难点和创新点：
（1）生产过程数据的采集和数据分析处理
为达到数据分析目标，需设计合理的数据采集条件，包括采集环境与对象、采集样本数量、采集周期、变量稳定条件等。采集到实测的过程数据后，需采用合理的数学方法进行数据处理和分析，筛选有效数据，进行函数拟合等，最终达到数据采集目标。
（2）在线动态数学模型辨识和实时修正
对数据库中的历史数据和实时数据进行动态数学模型辨识，由于生产过程的环境干扰、非线性、变量耦合等因素，需对动态辨识模型进行周期修正，并把动态数学模型和修正过程嵌入到控制系统中。
（3）基于动态数学模型的控制算法求解与优化
对基于系统辨识的动态数学模型采用适用于大惯性滞后系统的控制算法，并设计合理的优化目标函数，使得所设计控制算法能够进行实时优化计算。
（4）多变量协调控制分配策略
研究多输入与多被控变量之间的相关度，确定合理的分配控制策略，实现多变量协调控制。
（5）先进控制程序软件包开发
选用合适的软件开发平台，形成先进控制程序软件包。该软件包应具有较好的移植性，并对大惯性滞后系统有普遍适用性。
产品规格及主要技术指标
3.相关要求以及考核指标：
系统设计遵循工程实用性、经济性原则，考核指标主要从应用的安全性、稳定性，系统的鲁棒性、快速性考核。
（1）安全性
控制系统投入使用前，应进行严格测试，保证生产过程中的人身、设备和物料安全，系统应具有参数越限报警、事故报警、饱和处理、连锁保护等安全措施。
（2）系统稳定性
控制系统投入使用后，对于物料含水率的控制偏差≤±0.5%，同时物料温度的控制偏差≤±3℃。系统应具备长期稳定运行的能力。对相同设备具备移植性、可靠性和稳定性。
（3）系统鲁棒性
所设计开发控制系统应具有较强抵御干扰的能力，包括环境干扰，生产负荷变化干扰，物料状态变化干扰等，当一定范围值扰动变化施加于被控系统时，系统被控变量应维持在控制偏差允许范围内。
（4）系统快速性
当设定工艺指标值变化时，被控变量应能快速跟踪变化值，快速性采用系统调节时间考核，即被控变量从开始改变到达到系统设定值±0.5%范围内的时间。
4.预算：可议价。
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