基于广义预测控制的储罐液位系统的仿真分析.pdf

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1、第42卷第11期当代化工Vo1．42．No．112013年11月ContemporaryChemicalIndustryNovember，2013基于广义预测控制的储罐液位系统的仿真分析张月静，徐酷(1．辽宁石油化工大学，辽宁抚顺】13001；2．中国寰球工程公司辽宁分公司，辽宁抚顺113006)摘要：广义预测控制对控制系统的模型精度要求低，并且具有良好的跟踪性能及较强的自适应能力，因此被广泛应用于工业生产过程控制中。以储罐液位系统为被控对象，采用广义预测控制(generalizedpredictivecontrolGPC)进行研究，提高了液位控制精度。关键词：广义预测控Stl；储

2、罐液位；过程控制中图分类号：TQ056文献标识码：A文章编号：1671-0460(2013)11-1605-03SimulationAnalysisofOilTankLiquidLevelSystemBasedonGeneralizedPredictiveControlZHANGYue-jing，XVZhe。(1．LiaoningShihuaUniversity，LiaoningFushun113001，China；2．ChinaHuanqiuEngineeringCompanyLiaoningBranch，LiaoningFushun113006，China)Abstract：G

3、eneralizedpredictivecontrolhaslowrequirementfortheaccuracyofthemodelofthecontrolsystem，andhasgoodtrackingperformanceandstrongadaptiveability，soitiswidelyusedintheindustrialproductionprocesscontro1．Inthisarticle，takingthetanklevelsystemasthecontrolledobject，thegeneralizedpredictivecontrol(gener

4、alizedpredictivecontrolGPC)wasused，andthecontrolaccuracyofliquidlevelwasimproved．Keywords：Generalizedpredictivecontrol；Tanklevel；Processcontrol在工业生产的发展过程中，液位系统的应用越来越广泛，它通常是时变的，具有明显的滞后特性⋯。为保证生产的安全进行，对液位控制也将提出精确的要求。我们早期采用的PID控制虽然方法简便，控制快捷，但参数调整相当麻烦，况且由于系统的非线性、时变等不确定性，使得PID控制难以实现系统的控制精度。为了提高液位控制精

5、度，以储罐液位系统为被控对象，采用广义预测控制(generalizedpredictivecontrolGPC)进行研究。与其他控制方法相比，GPC是基于参数模型并随着自适应控制的研究而发展起来的预测控制方法，它具有预测模型、滚动优化和反馈校正等特征。GPC对控制系统的模型精度要求低，并且具有良好的跟踪性能及较强的自适应能力，因此被广泛应用于工业生产过程控制中。1一阶过程的数学模型下面以图1所示的储罐液位过程为例来分析如何建立一阶过程的数学模型。图1中(a)为储罐(b)液位，图1中(b)为液位过程的阶跃响应曲线。图1储罐液位过程(1)首先明确液位过程的输入变量和输出变F．111an

6、klevelnrocesscurve量收稿日期：2013-04—26作者简介：张月静(1982一)，女，辽宁抚顺人，讲师，硕士，研究方向：工业过程控制。E-ma1]：zhangyuej1ng2[][]6@163．COrn。化工^^^图1所示的储罐是一个简单的液位过程，流人^Y(+1)=[(七+1)Y(+2)⋯Y(+，)】储罐的流量是由进料阀LV1来控制的；流出储罐的流量取决于储罐液位月和出料阀LV2的开度，AU=[Au(k)，Au(k+1)，⋯，Au(k+u，一1)】为控带0增量。而出料阀LV2的开度是随用户需要而改变的。这里，g液位H是被控变量(即输出变量)，进料阀LV1为g‰控

7、制系统中的控制阀，它所控制的进料流量是过G：程的控制输入(即操纵量)，出料流量是外部扰gtg·动。本例仅以进料流量作为输入变量进行分析。液位过程的阻力系数为：．gg流阻R：液位的变化量／出料流量的变化量Y(七+)为设定值的柔化序列，由如下方程产生容量系数C=储存物料的变化量／液位的变化lY(七)=．)，()量通常将一阶过程的微分方程写成下述的标准形}Y，．(七+)，(七+一1)+(1一)(尼)式：Rc里+△(f)：△(f)式中，0≤<1为柔化因子，Y(k)是当前dt、