一种PI控制器参数劣化溯源方法技术

本发明专利技术公开了一种PID控制器参数劣化溯源方法，包括判断系统性能是否劣化、系统整定过快还是整定过慢；针对控制器整定过快的回路，判断回路是否存在振荡；若整定过快的回路存在振荡，使用基于互相关函数的同异相程度指数追溯PID控制器劣化的原因是比例作用过强主导还是积分作用过强主导；针对控制器整定过慢的回路，使用基于粒子群优化算法的分段曲线拟合方法对闭环脉冲响应序列进行拟合；计算所得拟合曲线比例主导区内的下降幅度指数，同时计算拟合曲线的下降时间，追溯PID控制器劣化的原因是比例作用过弱主导还是积分作用过弱主导。本发明专利技术的方法能及时发现、识别控制系统和回路的缺陷，优化控制系统参数，从而提升系统的可靠性和运行性能。性和运行性能。性和运行性能。

【技术实现步骤摘要】
一种PI控制器参数劣化溯源方法


[0001]本专利技术属于流程工业控制工程领域，特别的，涉及一种PI控制器参数劣化溯源方法。

技术介绍

[0002]现代工业过程系统中存在成百上千的控制回路。这些控制器在整个工业过程运行的初期都具有良好的性能，但随着时间的推移，会受到各种变化因素的影响，控制器性能会逐步劣化，最终导致实际性能与设计要求有很大的差距。据统计，工业现场大约60％的控制器存在着性能缺陷，这除了会降低产品质量、增加运行成本、建设设备使用时间外，还可能导致安全问题等。
[0003]在核电、石油、化工等传统工业过程中，PID控制器应用广泛，占比达90％以上，其控制性能优劣直接影响调节品质以及机组运行的稳定性。PID控制器是按一定的性能基准来设计的，随着运行时间的推移，其控制性能会下降，达不到预期的性能目标，导致实际性能与预期要求有较大的差距。而工业过程中有许多的性能不佳回路，性能普遍较差，排除阀门粘滞等因素外，这其中有不少回路是由控制参数设置不当导致。
[0004]因此，如何综合控制回路的运行数据，追溯PID控制器劣化的原因，进而指导工业现场控制器参数设置，已成为当今控制行业的一个迫切需求。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种PID控制器参数劣化溯源方法。
[0006]本专利技术所采用的具体技术方案如下：
[0007]本专利技术提供了一种PID控制器参数劣化溯源方法，具体如下：
[0008]S1：采集回路运行数据，计算PID控制回路的时间序列AR模型，计算闭环脉冲响应序列和闭环阶跃响应序列，采用基于调节性能指数的方法判断系统控制性能是否劣化；若系统控制性能不劣化，则结束判断；若系统控制性能劣化，则进行步骤S2；
[0009]S2：针对性能劣化的系统，使用二阶带时滞闭环传递函数模型SOPTD拟合闭环阶跃响应序列，通过时间常数τ和阻尼比ζ判断系统整定过快还是整定过慢；若系统整定过快，则进行步骤S3；若系统整定过慢，则进行步骤S5和S6；
[0010]S3：针对控制器整定过快的回路，使用基于ACF的改进振荡检测指标监测回路是否存在振荡；若回路不存在振荡，则结束判断；若回路存在振荡，则进行步骤S4；
[0011]S4：若整定过快的回路存在振荡，使用基于互相关函数的同异相程度指数追溯PID控制器劣化的原因是比例作用过强主导还是积分作用过强主导；
[0012]S5：针对控制器整定过慢的回路，使用基于粒子群优化算法的分段曲线拟合方法对闭环脉冲响应序列进行拟合，得到拟合曲线；
[0013]S6：计算所得拟合曲线比例主导区内的下降幅度指数，与50％比较，同时计算拟合曲线的下降时间，与期望回复时间比较，追溯PID控制器劣化的原因是比例作用过弱主导还
是积分作用过弱主导。
[0014]作为优选，所述步骤S1具体如下：
[0015]采集PID控制回路的运行数据，所述运行数据包括系统输入数据、系统输出数据和控制器输出数据；采用预测误差算法计算PID控制回路的时间序列AR模型；所述预测误差算法为一步预报误差法结合最终预测误差准则，预测误差算法采用如下模型结构，
[0016]AR模型：
[0017]y(k)+a1y(k
‑
1)+
…
+a
n
y(k
‑
n)＝e(k)
[0018]优化目标：
[0019][0020]其中，y表示回路的输出值；y(k)，y(k
‑
1)，
…
，y(k
‑
n)分别表示k时刻，(k
‑
1)时刻
…
，(k
‑
n)时刻回路的输出值；e(k)表示k时刻的白噪声值；a1，
…
，a
n
分别表示k时刻之前不同时刻对应不同输出值的模型参数；n为预设的时刻选择数量；θ表示模型参数矩阵，θ＝[a
1 a2ꢀ…ꢀ
a
n
]T
；N表示模型参数个数；为一步预报值，表示(k
‑
1)时刻对k时刻系统输出值的预测，具体形式如下式所示，
[0021]一步预报值：
[0022][0023]其中，输出数据集[
·
]T
表示转置；将所述优化目标进一步转化为如下公式表示的最小二乘命题
[0024][0025]计算得到AR模型后，转为MA模型，提取前d项，得到期望闭环模型；
[0026]MA模型：
[0027]y
t
＝(f0+f1q
‑1+
…
+f
d
‑1q
‑
d+1
+f
d
q
‑
d
+
…
+f
n
q
‑
n
+
…
)e
t
[0028]期望闭环模型：
[0029][0030]其中d为系统的时延；q为前向传递算子，q
‑1f(k)＝f(k
‑
1)；α＝exp(
‑
t
s
/τ
C
)，t
s
是采样时间，τ
C
是期望回复时间；f
i
为MA模型的参数；e
t
为白噪声；
[0031]随后使用MA模型计算闭环脉冲响应序列和闭环阶跃响应序列；
[0032]接着采用基于调节性能指数的方法判断系统性能是否劣化，具体如下：
[0033]调节性能指数：
[0034][0035]其中表示期望闭环系统的输出方差，表示实际系统的输出方差，表示白噪声的输出方差，RPI取值范围为(0,1)；若RPI小于0.8，则认为系统控制性能出现劣化。
[0036]作为优选，所述步骤S2具体如下：
[0037]针对控制性能劣化的系统，使用如下二阶带时滞闭环传递函数模型SOPTD拟合步骤S1得到的闭环阶跃响应序列；
[0038]SOPTD模型：
[0039][0040]其中，θ表示时滞，s表示复变量；
[0041]随后通过时间常数τ和阻尼比ζ判断系统整定过快还是整定过慢。
[0042]作为优选，所述步骤S3中基于ACF的改进振荡检测指标
[0043][0044]上式中
[0045][0046]其中，h1定义为时滞为0时的自相关系数值与零坐标轴的距离，h
i
定义为自相关图中曲线的连续极值点，n为极值点的个数；当OsctIndex<0.25时，认为回路不存在振荡；当0.25≤OsctIndex<1时，认为回路存在振荡。
[0047]作为优选，所述步骤S4具体如下：
[0048]若整定过快的回路存在振荡，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种PID控制器参数劣化溯源方法，其特征在于，具体如下：S1：采集回路运行数据，计算PID控制回路的时间序列AR模型，计算闭环脉冲响应序列和闭环阶跃响应序列，采用基于调节性能指数的方法判断系统控制性能是否劣化；若系统控制性能不劣化，则结束判断；若系统控制性能劣化，则进行步骤S2；S2：针对性能劣化的系统，使用二阶带时滞闭环传递函数模型SOPTD拟合闭环阶跃响应序列，通过时间常数τ和阻尼比ζ判断系统整定过快还是整定过慢；若系统整定过快，则进行步骤S3；若系统整定过慢，则进行步骤S5和S6；S3：针对控制器整定过快的回路，使用基于ACF的改进振荡检测指标监测回路是否存在振荡；若回路不存在振荡，则结束判断；若回路存在振荡，则进行步骤S4；S4：若整定过快的回路存在振荡，使用基于互相关函数的同异相程度指数追溯PID控制器劣化的原因是比例作用过强主导还是积分作用过强主导；S5：针对控制器整定过慢的回路，使用基于粒子群优化算法的分段曲线拟合方法对闭环脉冲响应序列进行拟合，得到拟合曲线；S6：计算所得拟合曲线比例主导区内的下降幅度指数，与50％比较，同时计算拟合曲线的下降时间，与期望回复时间比较，追溯PID控制器劣化的原因是比例作用过弱主导还是积分作用过弱主导。2.根据权利要求1所述的PID控制器参数劣化溯源方法，其特征在于，所述步骤S1具体如下：采集PID控制回路的运行数据，所述运行数据包括系统输入数据、系统输出数据和控制器输出数据；采用预测误差算法计算PID控制回路的时间序列AR模型；所述预测误差算法为一步预报误差法结合最终预测误差准则，预测误差算法采用如下模型结构，AR模型：y(k)+a1y(k
‑
1)+
…
+a
n
y(k
‑
n)＝e(k)优化目标：其中，y表示回路的输出值；y(k)，y(k
‑
1)，
…
，y(k
‑
n)分别表示k时刻，(k
‑
1)时刻
…
，(k
‑
n)时刻回路的输出值；e(k)表示k时刻的白噪声值；a1，
…
，a
n
分别表示k时刻之前不同时刻对应不同输出值的模型参数；n为预设的时刻选择数量；θ表示模型参数矩阵，θ＝[a
1 a2…
a
n
]
T
；N表示模型参数个数；为一步预报值，表示(k
‑
1)时刻对k时刻系统输出值的预测，具体形式如下式所示，一步预报值：其中，输出数据集[
·
]
T
表示转置；将所述优化目标进一步转化为如下公式表示的最小二乘命题
计算得到AR模型后，转为MA模型，提取前d项，得到期望闭环模型；MA模型：y
t
＝(f0+f1q
‑1+
…
+f
d
‑1q
‑
d+1
+f
d
q
‑
d
+
…
+f
n
q
‑
n
+
…
)e
t
期望闭环模型：其中d为系统的时延；q为前向传递算子，q
‑1f(k)＝f(k
‑
1)；α＝exp(
‑
t
s
/τ
C
)，t
s
是采样时间，τ
C
是期望回复时间；f
i
为MA模型的参数；e
t
为白噪声；随后使用MA模型计算闭环脉冲响应序列和闭环阶跃响应序列；接着采用基于调节性能指数的方法判断系统性能是否劣化，具体如下：调节性能指数...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐祖华，林志义，赵均，宋春跃，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：