过程控制课程设计--工业被控过程建模与控制器参数的工程整定

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1、工业被控过程建模与控制器参数的工程整定1选题背景和设计任务1.1选题背景过程控制是自动技术的重要应用领域，它是指对液位、温度、流量等过程变量进行控制，在冶金、机械、化工、电力等方面得到了广泛应用。尤其是液位控制技术在现实生活、生产中发挥了重要作用。锅炉汽包液位的控制，如果锅炉内液位过低，会使锅炉过热，可能发生事故。在这些生产领域里，基本上都是劳动强度大或者操作有一定危险性的工作性质，极容易出现操作失误，引起事故，造成厂家的的损失。可见，在实际生产中，液位控制的准确程度和控制效果直接影响到工厂的生产成本、经济效益甚至设备的安全系数。所以，为了保证安全条件、

2、方便操作，就必须研究开发先进的液位控制方法和策略。由于工业生产过程复杂多样，因此，在设计工业生产过程控制系统时，首先必须花大量的时间和精力去了解该工业生产过程的基本原理、操作过程和过程特性，这是设计和实现一个工业生产过程的首要条件。要实现过程自动控制，还需要对整个工业生产过程的物料流、能源流和生产过程中的有关状态进行准确的测量和计量。根据测量得到的数据和信息，用生产过程工艺和控制理论知识来管理和控制该生产过程。MBATLA软件是一款进行高效工程计算、数据分析与可视化编程、系统仿真、科学和工程绘图等功能强大的优秀软件。能够用于系统建模和仿真，方便用于系统参

3、数整定。1.2设计任务工业生产过程的扰动作用使得生产过程操作不稳定，从而影响工厂生产过程的经济效益。过程控制的任务就是使生产过程达到安全、平稳、优质、高效。作为自动化最根本的目标应是使生产过程安全并平稳的运行。本课程设计是工业被控过程建模与控制器参数的工程整定，主要是针对单容储液槽的水位平衡进行机理建模。本设计要求完成如下两个大的设计任务，分别是：1）对某一工程对象进行机理建模，应用MATLAB软件对给定的工程数据进行工程测试建模。2）对所建立的被控对象（广义）数学模型，应用MATLAB软件，建立闭环控制系统模型，并进行工程整定的仿真。最终给出仿真结果和

4、结论。132设计方案2.1建模的一般方法建立被控过程数学模型的方法一般有：机理建模、试验建模、混合建模。机理建模是根据对象或是生产过程的内部机理，写出各种有关的平衡方程，如物料平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程以及某些设备方程、化学反应定律等，从而得到对象的数学模型。这类模型通常称为机理模型。这种方法建立的模型的最大优点是具有非常明显的物理意义，模型具有很大的适应性，便于模型参数的调整。试验建模是在机理建模难以建立的情况下，可以采用试验建模的方法得到对象的数学模型。试验建模针对所要研究的对象，人为地施加一个输入作用，然后用仪表记录表征对象特性的物理量随

5、着时间变化的规律，得到一系列的试验数据或者是曲线。通过对曲线的分析获得必要的规律信息。混合建模将机理建模和试验建模结合起来就是混合建模。混合建模是一种比较实用的方法，它先由机理分析的方法提出数学结构模式，然后对其中某些未知的或不确定的参数利用试验的方法予以确定。2.2控制体统参数的工程整定方法一：经验法：根据经验和先验知识确定一组参数，然后根据各参数的影响，调整参数，直至满意为止。由于我们经验和先验知识不足，所以本次设计中不使用此方法。方法二：临界比例度（带）法：比例度（带）δ(%)：与比例系数Kc成反比关系。这种整定方法是在闭环情况下进行的。设TI=∞

6、，TD=0，使控制器工作在纯比例，使系统的输出响应情况下，将比例带由大逐渐变小(对应的比例系数Kc由小逐渐变大)呈现等幅振荡。等幅震荡的波形及相关参数的获取如图2.1所示：图2.1等幅震荡波形图13临界比例度法整定经验公式如表1所示，最后对参数进行微调，直到动态过程满意为止。表1临界比例度法整定经验公式δTi(S)Td(S)P2δSPI2.2δSTS/1.2PID1.6δS0.5TS0.125TS方法三：衰减曲线法：在闭环系统中，先把控制器设置为纯比例作用，然后把比例带由大逐渐减小(对应的比例系数Kc由小逐渐变大)，加阶跃扰动观察输出响应的衰减过程

7、，直至出现4:1衰减过程为止，如图2.2所示。图2.2加阶跃扰动的输出曲线这时的比例带称为4:1衰减比例带，用δS表示之。相邻两波峰间的距离称为衰减周期TS，记录δS和TS。按表2所示经验公式整定。最后对参数进行微调，直到动态过程满意为止。表2衰减曲线法相关参数的整定δ（%）(S)(S)PPI1.20.5PID0.80.30.113方法四：响应曲线法：其控制原理图如图2.3所示。图2.3响应曲线法控制原理图令控制器的输出为幅度为x0,的阶跃信号，则对象经测量变送器后的输出Y（t），由该图可确定τ、T和Kc。相关参数的确定如图2.4所示。图2.4输出波形及

8、相关参数的确定通过下式将比例系数转化为比例度：利用表3所示的经验公式，就可计算出