基于空气混合过程的Smith预估控制教学实验平台

岳 恒, 马志鑫, 李 健, 贾 瑶

(东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室, 辽宁 沈阳 110819)

自动化是一门工程学科,用于解决实际工业问题,但目前自动化教学发展存在着理科化的控制教学倾向的问题[1]。Åström指出控制教育必须平衡对控制理论的过度证明与实际物理直觉和物理控制系统理解间的矛盾,而控制实验教学是解决这一问题的重要手段,提供了抽象控制理论与现实世界的联系[2]。在自动化教学活动中,涉及控制系统安全性、可靠性和人机界面等问题往往被忽略[3],这些要素以及工业环境中的仪表、电气、控制系统等都应该在自动化教学实验平台中得到体现。

自动化教学实验平台分为2类：运动控制教学实验平台与过程控制教学实验平台。运动控制教学实验平台常以倒立摆、直升机等作为被控对象,以嵌入式系统等作为控制器,被控量主要为位置、速度等运动量,如文献[4]在二级倒立摆实验平台上设计了H∞鲁棒控制器,验证了LQG控制器很难使该过程稳定,文献[5]在直升机实验平台上基于李雅普诺夫方法分析了三时间尺度直升机模型的稳定性;过程控制教学实验平台常以水箱等作为被控对象,被控量主要为温度、流量、压力、液位与浓度等过程量,文献[6]基于四容水箱实验平台进行了多控制器切换策略的应用教学,文献[7-8]针对德国高等专科学校开发了基于DCS的四容水箱实验平台,并使用了Matlab快速建立控制模型,文献[9]介绍了选矿半实物仿真实验平台,为基于物联网技术的选矿生产执行系统搭建了工业化的实验环境。

Smith预估控制是解决大滞后对象的经典算法,也是过程控制教学的重点和难点之一,本文研究开发了一种与工业环境高度一致的由空气混合过程、智能通道、PLC控制系统与模型计算机组成的Smith预估控制教学实验平台,为自动化教学改革和创新提供了有力的支撑。

1 Smith预估器简介及实验平台需求分析

1.1 Smith预估器简介

大滞后过程控制的难点在于控制量需经纯滞后时间τ才能反应到被控量上,因此难以达到令人满意的控制性能指标[10]。Smith预估控制利用预估器抵消掉纯滞后时间的影响,其基本原理是通过估计纯滞后过程的动态特性,由预估器进行补偿,使滞后了τ的被控量超前反映到控制器中,使其提前动作[11],因此预估器与纯滞后过程共同形成了一个无时间滞后的广义被控对象。Smith预估控制的结构如图1所示,若预估器中的Gm(s) =Go(s),则广义被控对象传递函数变为Go(s),从而消除了纯滞后环节,因此常规的PI控制器就可满足控制需求。

图1 Smith预估控制系统结构图

1.2 实验平台需求分析

Smith预估控制要求被控对象具有大延迟特性,一般认为纯滞后时间τ与主要时间常数T之比超过0.3,则说明该过程具有大延迟特性,比值τ/T越大,难控程度也越大[10],因此教学实验平台应具有任意配置被控对象时延的功能。工业现场的被控对象多样且多变,这要求教学实验平台的被控对象应具有足够的复杂度,因此要选择一个多入多出的被控对象,可对输入输出进行配对以形成多种控制方案,满足各类教学实验。

过程控制教学不止是单纯的讲授控制理论,还应使学生了解一个实际的控制系统在工业现场是怎样运作的,因此教学实验平台应高度模拟工业现场环境,应选用工业环境下的软硬件平台、仪表，执行机构的选型应与工业现场一致,控制系统应选用主流工控厂家的PLC/DCS。

Smith预估控制是通过构造预估器来抵消纯滞后环节的影响,预估器的构造需要被控对象的数学模型,因此教学实验平台应能方便地对被控对象进行辨识实验。在教学实验中,除Smith预估算法外还应有经典基础的算法与其进行比较以体现Smith预估控制的特点,如PID算法,因此实验平台应预留出开放接口,便于其他控制算法的实现。

此外,在工业现场中控制系统还涉及到许多实际问题,如人机交互设计、设备逻辑启停、手自动切换等问题,教学实验平台应包含这些内容。

2 实验平台设计

2.1 实验平台系统架构

本教学实验平台的整体系统结构由空气混合系统、智能通道、控制系统与模型计算机构成,如图2所示。

其中空气混合系统由空气混合过程、执行机构与检测仪表构成,是整个教学实验平台的被控对象;控制系统为教学实验平台的核心,完成整个Smith预估控制的相关实验,实现回路控制、逻辑控制与Smith预估器,并提供Smith预估算法与常规控制算法的比较,同时配有友好的运行监控界面。为使学生了解更多主流厂家的控制系统,并提供更宽泛的教学实验条件,本平台配有2套控制系统,每次实验仅有1套控制系统起作用;指定特定的控制系统后,智能通道配置相应控制系统与空气混合系统的通道映射,同时提供Smith预估控制实验所要求的时延配置;Smith预估控制实验不仅要对被控对象进行建模,而且要对预估器进行设计,这其中包含了复杂的矩阵和多项式计算,控制系统中的控制器难以满足复杂运算的要求,因此在模型计算机上开发出一套平台软件为2套控制系统的建模与控制器设计提供支撑与服务。

2.2 空气混合系统

空气混合系统基于文献[12]中介绍的空气混合过程,如图3所示。

空气混合系统的工艺流程如图4所示,空气混合系统有两路进风管道通过Y形接口汇合成一路出口管道。两路进风管道的入口分别先后装有调节阀、变频风机,其中一路进风管道变频风机后串接了1台电加热器,将冷风加热成高于入口温度的热风。

图2 实验平台的系统架构

图3 空气混合系统

图4 空气混合过程控制系统工艺流程

在空气加热混合过程中,热风管路上配备了调节阀门(下文简称热风阀)、变频鼓风机(下文简称热风机)和电加热器,冷风管路上配备了调节阀门(以下简称冷风阀)和变频鼓风机(以下简称冷风机)。空气混合过程正常运行时,热风机和冷风机的电机运行将空气分别鼓入热风管路和冷风管路。在热风管路中,通过调节热风管路中的电加热器对管路中空气的加热,形成了系统实验平台中的热风。两路管道以Y形混合为一路管道,空气最终通过混合管道排出。

空气混合过程共有5个控制量,分别是两路管道的风机与阀门指令和电加热器指令,同时有5个被控量,分别是热风与冷风流量、热风温度、混合温度及总管压力,选择不同的控制量与被控量可构造出不同的被控对象。

2.3 智能通道

智能通道主要用于I/O信号的通道映射选择与被控对象的时滞配置。利用智能通道可模拟工业现场的信号传输管道,可将来自和去往被控对象的I/O信号自由、灵活地映射到任意控制系统I/O板卡的任意通道中,因此可选择不同的控制系统对空气混合系统进行控制。同时I/O信号处理器可将被控对象的被控量延迟一段时间再送往控制系统,对于控制系统而言,智能通道和空气混合系统共同构成了广义被控对象,从而实现了被控对象的时滞配置。

2.4 控制系统

控制系统为西门子控制系统与罗克韦尔控制系统,这两套控制系统完成同样的功能,每次实验仅有一套控制系统起作用,相应的I/O信号通过智能通道进行切换。

控制系统主要由控制器与运行监控界面组成。控制器实现了Smith预估、回路控制与设备逻辑控制,通过回路控制可获取阶跃响应曲线,该曲线导入模型计算机后,通过辨识实验课获得Smith预估的参数。此外,控制器还提供了公共接口,学生可在其中编写常规控制算法或其他算法与Smith预估控制进行比较。运行监控界面显示了空气混合系统运行时的状态,通过操作面板可改变空气混合系统的状态。

2.5 模型计算机

模型计算机开发的软件平台负责被控对象的建模与控制器的设计。由于涉及到矩阵与多项式的运算,软件平台应具有复杂数值运算的能力。同时,由于控制器位于控制系统当中,软件平台辨识得到的控制器参数应当能够传输到控制系统中,这要求软件平台能与控制系统进行稳定、可靠与实时的通信。

辨识的本质是寻找合适的模型结构与模型参数以较好的拟合被辨识的曲线,因此软件平台需要开发人机界面,可视化的展示与比较辨识得到的曲线与原始曲线。

3 实验平台的开发与实现

3.1 实验平台网络支撑

本教学实验平台分别通过工业以太网与硬接线使平台中的计算机与控制器、物理设备与控制器相互连接,具体的连接方式如图5所示。

空气混合系统除了空气混合过程外还拥有执行机构与检测仪表等设备,这些设备通过硬接线实现与智能通道的实时通信,收发相应的I/O信号;智能通道的I/O信号处理器通过硬接线与控制系统进行通信,同时开发了相应的人机界面,使得通道映射与时滞配置的操作更为灵活;控制系统为西门子控制系统或罗克韦尔控制系统,2套系统的结构与功能完全一样,控制系统由控制器、工程师站与操作员站组成,三者通过工业以太网相互连接,工程师站设计相应的控制逻辑,操作员站设计空气混合系统的运行监控界面,控制系统与模型计算机的通信也通过工业以太网实现;模型计算机安装Matlab与OPC Scount,Matlab中的Matlab GUI完成辨识界面的设计,Matlab的M函数完成辨识算法的实现,OPC Scount用于实现与控制系统的实时通信。

3.2 智能通道开发

智能通道的I/O信号处理器是实现Smith预估控制教学实验的重点。I/O信号处理器应具有基本的逻辑控制能力,其硬件可选择嵌入式控制器、PLC等,本文利用实验室的一套S7 300PLC旧设备实现I/O信号处理器,其相应的人机界面由组态软件Wincc实现,通过以太网进行实时通信。

I/O信号处理器采用模块化开发的思想,使得I/O通道映射具有高扩展性。其基本原理是开发2套I/O接口,1套面向空气混合过程,另外1套面向实际控制器,切换到不同的控制器时则将面向控制器的接口映射到相应控制器I/O板卡的接口中,2套接口并不一一固定对应,根据需要可自主选择2套接口的具体对应关系。

接口的设计为时滞配置提供了条件,I/O信号处理器通过接口读取空气混合过程的被控量信号,放入数组,经过一段时间后由面向实际控制器的接口读取该信号。

智能通道的人机交互界面如图6所示。在图6中,可自主选择所需的控制系统与I/O通道映射关系,其中I/O通道映射关系可手动选择,也可利用控件自动保存当前选择的映射关系生成Excel文件,在通道文件操作框中可导入Excel文件自动选择映射关系,被选择的I/O通道将被点亮,其所对应的数字量状态或模拟量大小也将显示在监控界面中,此外还开发了时滞操作面板,当时滞使能后,可对空气混合过程的5个被控量进行0-1 000 s的时滞配置。

图5 实验平台的硬件架构

图6 智能通道的人机交互界面

3.3 控制系统开发

本教学实验平台配备了2套控制系统,分别为西门子控制系统与罗克韦尔控制系统,2套控制系统的架构完全一致,都是由控制器、工程师站与操作员站通过以太网连接构成,因此选用西门子控制系统来介绍控制系统的开发。

西门子控制系统的控制器采用西门子PLC300,工程师站使用Step7软件,操作员站使用Wincc软件。整个控制系统的示意图如图7所示。

工程师站主要负责设备逻辑控制、回路控制与Smith预估器的实现。空气混合系统中的逻辑控制主要体现在执行机构的逻辑启停与某些设备的联锁设计,如切断阀与冷风机需要联锁控制。控制系统中的控制方案由不同的配对方案决定,不同的控制方案使用不同的回路进行控制实验,工程师站对每种回路控制设置了手自动切换、控制量超值限幅等模块,并且使手自动切换与回路切换都实现无扰。工程师站实现了常规控制算法与Smith预估控制算法,常规控制算法中的PID参数通过工程整定法获取,而Smith预估控制算法的控制参数一部分通过工程整定法获取,另一部分采用模型计算机传输的参数。

图7 控制系统示意图

操作员站对空气混合系统的运行进行监控。监控界面分为4个部分：(1)显示空气混合系统所有参数的曲线与当前控制方案的控制结构与工艺流程;(2)可自主选择配对方案,使用不同的控制方案;(3)构造不同控制算法与各执行机构的操作面板;(4)控制混合系统中各设备的异常报警、控制量与被控量的实时归档等。

3.4 模型计算机开发

模型计算机采用Matlab作为软件平台以辨识被控对象模型,利用Matlab GUI来可视化辨识操作过程。

图8为辨识过程的流程图,模型辨识方法采用文献[12]提出的阶跃响应曲线法,利用机理分析出待辨识对象的模型结构,利用该模型结构图解阶跃响应曲线得到模型参数,最终确定待辨识对象的传函,本平台提供一阶惯性加纯滞后、二阶惯性加纯滞后与高阶等3种模型的辨识。在本平台中,辨识过程为先选择配对方案,即被控对象所对应的设定值y与控制指令u,通过机理分析得出模型结构,选择平台中的模型形式,将Wincc中的阶跃响应曲线数据导入辨识平台,运行辨识算法得到拟合模型和曲线,通过反复调节模型相关参数使得辨识曲线与实际曲线更加相符,待辨识误差满足要求后保存相关参数,并通过OPC传输到工程师站的预估器中。

图8 阶跃响应曲线拟合辨识方法流程

4 实验验证

本次实验所选择配对方案的被控变量为热风流量、控制指令为热风机频率。

首先进行阶跃响应实验,控制在手动模式,热风机频率从25 Hz阶跃至35 Hz,热风流量相应的从244.94 m3/h上升到344.57 m3/h。将相关数据导入模型计算机的辨识平台,其辨识界面如图9所示。图9采用4.4节所述的一阶惯性加纯滞后模型的阶跃响应曲线辨识方法和流程,得到如下辨识模型传递函数：

图9 辨识界面图

Smith预估控制器的PID参数Kp为0.06、TI为3 s、TD为0,控制投入自动模式后,热风流量设定值从245 m3/h→345 m3/h→245 m3/h,其后,加入热风阀扰动,热风阀动作为99%→49%→99%,记录闭环控制下的流量跟踪设定值曲线及相关频率和阀门曲线。作为对比,同样的实验条件下,进行了常规PID控制实验,常规PID控制中的PID参数Kp为0.01、TI为3 s、TD为0。实验结果如图10所示,可以看出不管是对于设定值阶跃扰动还是外界扰动,Smith预估控制的性能远远优于PID控制。

图10 Smith预估算法与PID算法对10 s延时后的热风流量过程的控制效果对比图

在实验平台中,利用智能通道将热风流量延时20 s,重复上述在控制系统中的实验操作,获得如图11所示的实验结果。值得注意的是,Smith预估控制的PID参数无发生变化,而PID控制的参数若保持原样则会使被控量发散,因此通过整定将其Kp值调整为0.005,这说明随着时延的增加,控制系统对PID控制的要求变得更为严苛。从图中可以看出,Smith预估控制的上升时间与调节时间、在扰动情况下的回复时间与图10相比无明显变化,而在PID控制中,相应的时间远远增加。

图11 Smith预估算法与PID算法对20 s延时后的热风流量过程的控制效果对比图

5 结语

基于空气混合过程的Smith预估控制教学实验平台贴近实际工业现场,为过程控制教学实验提供了一个开放性的平台,在该平台上,学生可选择不同的基于空气混合过程的被控对象且可任意改变该对象的时延特性,从而对流量、温度或压力的大延迟特性进行灵活研究,进一步加深对建模、控制算法、控制器设计、控制系统的理解。本实验平台补足了国内对于Smith预估控制教学实验平台的空白,同时对于其他教学实验平台的设计与开发具有参考意义。