(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 110703718 A(43)申请公布日 2020.01.17
(21)申请号 201911107417.7(22)申请日 2019.11.13
(71)申请人 东北大学
地址 110169 辽宁省沈阳市浑南区创新路
195号(72)发明人 柴天佑 贾瑶 沙彦浩 唐光振 (74)专利代理机构 北京易捷胜知识产权代理事
务所(普通合伙) 11613
代理人 韩国胜(51)Int.Cl.
G05B 19/418(2006.01)
权利要求书2页 说明书11页 附图3页
(54)发明名称
一种基于信号补偿的工业过程控制方法(57)摘要
本发明属于工业生产过程控制技术领域，涉及一种基于信号补偿的工业过程控制方法。将该生产过程被控对象用确定线性模型和未建模动态描述，将未建模动态用精确求取的前一时刻未建模动态和其变化率来表示，并通过设计消除前一时刻未建模动态补偿器和消除其变化率的补偿器，叠加于基于确定线性模型设计的PID控制器，从而得到由PID控制算法和未建模动态补偿算法组成的基于信号补偿的PID控制方法，该方法能够改善工业生产过程的控制精度，满足工艺规定的控制要求。
CN 110703718 ACN 110703718 A
权 利 要 求 书
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1.一种基于信号补偿的工业过程控制方法，其特征在于，包括：101、采集预设时间段内蒸汽换热过程中的实时数据，所述实时数据包括：蒸汽调节阀门开度和蒸汽流量实际值；
102、采用预先建立的蒸汽流量机理模型和所述实时数据，建立蒸汽流量控制器设计模型；
103、根据建立的蒸汽流量控制器设计模型，确定蒸汽流量控制器驱动模型；104、根据所述蒸汽流量控制器驱动模型和所述实时数据，获取基于信号补偿的工业过程控制器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤101包括：采集预设时间段内蒸汽换热过程中的蒸汽流量瞬时值；采用一阶惯性滤波方法对蒸汽流量瞬时值进行滤波，得到作为蒸汽流量实际值的有效滤波值；
将有效滤波值和采集的蒸汽调节阀门开度进行存储。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤102中的预先建立的蒸汽流量机理模型，包括：
其中，τ为蒸汽调节阀门的时间常数；
S为蒸汽管路的横截面积；k2为蒸汽调节阀门特性常数，ζζmin和max分别为蒸汽调节阀门最小和最大阻力系数、ΔP1(t)为阀门前后压差；ρP1(t)为压力、v(P1(t),T1(t))为蒸汽密度、T1(t)为蒸汽温度、u(t)为蒸汽调节阀门开度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤102包括：对公式1)进行离散化，并在控制目标值附近线性化为由确定性线性模型和未建模动态，如公式2)；
A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k) 2)
A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)为确定线性模型，A(z-1)＝1+a1z-1，B(z-1)＝b0，a1和b0均为常数；其中，v(k)是关于u(t)和y(t)的未建模动态；v(k)＝v(k-1)+Δv(k)；v(k-1)＝y(k)+a1y(k-1)-b0u(k-1)；
公式2)为：A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k-1)+Δv(k)。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤103包括：令A*(z-1)＝A(z-1)-1，则y*(k)＝-A*(z-1)y(k)+B(z-1)u(k-1)为蒸汽流量控制器驱动模
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权 利 要 求 书
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型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤104包括：采用公式2)中线性部分A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)设计PI控制器，获取前一时刻未建模动态v(k-1)，并通过设计消除跟踪误差e(k+1)的补偿器来消除Δv(k)的影响，将该补偿器产生的补偿信号u2(k)、u3(k)叠加到PI控制器的输出u1(k)上，得到基于未建模动态的蒸汽流量PI控制器为：
u(k)＝u1(k)+u2(k)+u3(k)；其中，u1(k)、u2(k)、u3(k)分别表示PI控制器输出值、前一时刻未建模动态补偿器输出值、未建模动态变化率补偿器输出值。
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储程序，所述处理器执行所述存储器中的程序，具体包括执行上述权利要求1至6任一所述的方法。
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说 明 书
一种基于信号补偿的工业过程控制方法
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技术领域
[0001]本发明属于工业生产过程控制技术领域，尤其涉及一种基于信号补偿的工业过程控制方法。
背景技术
[0002]工业过程是由一个或多个工业装备组成的生产工序，其功能是将进入的原料加工成为下道工序所需要的半成品材料，多个生产工序构成了全流程生产线。为了使得该过程的运行指标在目标值范围内，使产品质量和效率尽可能高，使成本和能耗尽可能低，实现工业过程的优化控制，基础要求是将回路控制层的输出精准的跟踪其设定值。[0003]工业过程回路控制的被控对象大都具有非线性、多变量强耦合、不确定性、机理模型复杂、难以建立精确的数学模型等动态特性，但由于其运行在工作点附近，因此在工作点附近可以用线性模型和未建模动态来表示，其未建模动态的稳态大都是常数。由于PID控制器的积分作用，可以消除跟踪误差，当被控对象受到未知与频繁的随机干扰，始终处于动态，从而使积分器失效，难以获得好的控制性能。基于数据与模型相结合的先进控制方法，如基于智能控制受到工程界的广泛关注，但由于其方法的复杂性，难以直接应用到实际工业过程中。如工业换热过程经常受到频繁的随机不可测干扰的影响，使得被控对象模型参数发生未知随机变化，导致控制器的积分作用失效。[0004]因此，为解决上述问题，探索一类计算简单，易于工业应用的控制方法具有较大的理论和实践意义。
发明内容
[0005]针对现有存在的技术问题，本发明提供一种基于信号补偿的工业过程控制方法，当被控对象受到频繁的随机不可测干扰的影响时，能够解决现有技术难以将被控输出控制在工艺规定的目标值范围的问题。[0006]为了达到上述的目的，本发明采用的主要技术方案包括：[0007]第一方面，本发明提供一种基于信号补偿的工业过程控制方法，包括：[0008]101、采集预设时间段内蒸汽换热过程中的实时数据，所述实时数据包括：蒸汽调节阀门开度和蒸汽流量实际值；[0009]102、采用预先建立的蒸汽流量机理模型和所述实时数据，建立蒸汽流量控制器设计模型；
[0010]103、根据建立的蒸汽流量控制器设计模型，确定蒸汽流量控制器驱动模型；[0011]104、根据所述蒸汽流量控制器驱动模型和所述实时数据，获取基于信号补偿的工业过程控制器。[0012]可选地，所述步骤101包括：
[0013]采集预设时间段内蒸汽换热过程中的蒸汽流量瞬时值；[0014]采用一阶惯性滤波方法对蒸汽流量瞬时值进行滤波，得到作为蒸汽流量实际值的
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说 明 书
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有效滤波值；
[0015]将有效滤波值和采集的蒸汽调节阀门开度进行存储。[0016]可选地，所述步骤102中的预先建立的蒸汽流量机理模型，包括：
[0017]
[0018]其中，τ为蒸汽调节阀门的时间常数；
S为蒸汽管路的横截面积；k2为蒸汽调节阀门特性常数，ζζmin和max分别为蒸汽调节阀门最小和最大阻力系数、ΔP1(t)为阀门前后压差；ρP1(t)为v(P1(t),T1(t))为蒸汽密度、压力、T1(t)为蒸汽温度、u(t)为蒸汽调节阀门开度。[0020]可选地，所述步骤102包括：[0021]对公式1)进行离散化，并在控制目标值附近线性化为由确定性线性模型和未建模动态，如公式2)；
[0022]A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k) 2)[0023]A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)为确定线性模型，[0024]A(z-1)＝1+a1z-1，B(z-1)＝b0，a1和b0均为常数；[0025]其中，v(k)是关于u(t)和y(t)的未建模动态；v(k)＝v(k-1)+Δv(k)；v(k-1)＝y(k)+a1y(k-1)-b0u(k-1)；[0026]公式2)为：A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k-1)+Δv(k)。[0027]可选地，所述步骤103包括：[0028]令A*(z-1)＝A(z-1)-1，则y*(k)＝-A*(z-1)y(k)+B(z-1)u(k-1)为蒸汽流量控制器驱动模型。
[0029]可选地，所述步骤104包括：
[0030]采用公式2)中线性部分A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)设计PI控制器，[0031]获取前一时刻未建模动态v(k-1)，并通过设计消除跟踪误差e(k+1)的补偿器来消除Δv(k)的影响，将该补偿器产生的补偿信号u2(k)、u3(k)叠加到PI控制器的输出u1(k)上，得到基于未建模动态的蒸汽流量PI控制器为：[0032]u(k)＝u1(k)+u2(k)+u3(k)；[0033]其中，u1(k)、u2(k)、u3(k)分别表示PI控制器输出值、前一时刻未建模动态补偿器输出值、未建模动态变化率补偿器输出值。[0034]第二方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储程序，所述处理器执行所述存储器中的程序，具体包括执行上述第一方面任一所述的方法。[0035]本实施例的电子设备可为控制器或者其他控制的装置。
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[0019]
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本发明的有益效果是：
[0037]本发明将该生产过程被控对象用确定线性模型和未建模动态描述，将未建模动态用精确求取的前一时刻未建模动态和其变化率来表示，并通过设计消除前一时刻未建模动态补偿器和消除其变化率的补偿器，叠加于基于确定线性模型设计的PID控制器，从而得到由PID控制算法和未建模动态补偿算法组成的基于信号补偿的PID控制方法，该方法能够改善工业生产过程的控制精度，满足工艺规定的控制要求。[0038]本发明的有益效果是：本发明提供的控制方法，由PID控制器、前一时刻未建模动态补偿器与其变化率补偿器组成，工业实验结果表明，当受到未知随机干扰时，所提出的控制方法能够改善蒸汽流量的控制精度，满足工艺规定的控制要求。附图说明
[0039]图1为本发明应用的工业换热系统换热过程实景示意图；
[0040]图2为本发明一实施例提供的基于信号补偿法的蒸汽流量PI控制方法的结构示意图；
[0041]图3为本发明的图2中使用的信号补偿器的结构示意图；
[0042]图4为采用常规PI控制算法时蒸汽流量在蒸汽压力变化情况下的控制效果示意图；
[0043]图5为采用本发明控制算法时蒸汽流量在蒸汽压力变化情况下的控制效果示意图。
具体实施方式
[0044]为了更好地解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。[0045]实施例一
[0046]本发明实施例提供一种基于信号补偿法的工业过程PI控制方法，该方法包括如下的步骤：
[0047]101、采集预设时间段内蒸汽换热过程中的实时数据，所述实时数据包括：蒸汽调节阀门开度和蒸汽流量实际值。[0048]举例来说，采集预设时间段内蒸汽换热过程中的蒸汽流量瞬时值；[0049]采用一阶惯性滤波方法对蒸汽流量瞬时值进行滤波，得到作为蒸汽流量实际值的有效滤波值；
[0050]将有效滤波值和采集的蒸汽调节阀门开度进行存储。[0051]102、采用预先建立的蒸汽流量机理模型和所述实时数据，建立蒸汽流量控制器设计模型。
[0052]在本实施例中，预先建立的蒸汽流量机理模型，包括：
[0053]
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[0054]其中，τ为蒸汽调节阀门的时间常数；
S为蒸汽管路的横截面积；k2为蒸汽调节阀门特性常数，ζζmin和max分别为蒸汽调节
阀门最小和最大阻力系数、ΔP1(t)为阀门前后压差；ρP1(t)为v(P1(t),T1(t))为蒸汽密度、压力、T1(t)为蒸汽温度、u(t)为蒸汽调节阀门开度。[0056]对公式1)进行离散化，并在控制目标值附近线性化为由确定性线性模型和未建模动态，如公式2)；
[0057]A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k) 2)
[0058]A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)为确定线性模型，[0059]A(z-1)＝1+a1z-1，B(z-1)＝b0，a1和b0均为常数；[0060]其中，v(k)是关于u(t)和y(t)的未建模动态；v(k)＝v(k-1)+Δv(k)；v(k-1)＝y(k)+a1y(k-1)-b0u(k-1)；[0061]公式2)为：A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k-1)+Δv(k)。[0062]103、根据建立的蒸汽流量控制器设计模型，确定蒸汽流量控制器驱动模型。[0063]在本实施例中，令A*(z-1)＝A(z-1)-1，则y*(k)＝-A*(z-1)y(k)+B(z-1)u(k-1)为蒸汽流量控制器驱动模型。[0064]104、根据所述蒸汽流量控制器驱动模型和所述实时数据，获取基于信号补偿的工业过程控制器。[0065]具体地，采用公式2)中线性部分A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)设计PI控制器，[0066]获取前一时刻未建模动态v(k-1)，并通过设计消除跟踪误差e(k+1)的补偿器来消除Δv(k)的影响，将该补偿器产生的补偿信号u2(k)、u3(k)叠加到PI控制器的输出u1(k)上，得到基于未建模动态的蒸汽流量PI控制器为：[0067]u(k)＝u1(k)+u2(k)+u3(k)；[0068]其中，u1(k)、u2(k)、u3(k)分别表示PI控制器输出值、前一时刻未建模动态补偿器输出值、未建模动态变化率补偿器输出值。[0069]本实施例中，将该生产过程被控对象用确定线性模型和未建模动态描述，将未建模动态用精确求取的前一时刻未建模动态和其变化率来表示，并通过设计消除前一时刻未建模动态补偿器和消除其变化率的补偿器，叠加于基于确定线性模型设计的PID控制器，从而得到由PID控制算法和未建模动态补偿算法组成的基于信号补偿的PID控制方法，该方法能够改善工业生产过程的控制精度，满足工艺规定的控制要求。[0070]实施例二
[0071]参照图2和图3，本发明公开了一种基于信号补偿法的工业过程PI控制方法，步骤如下：
[0072]步骤一：建立蒸汽流量机理模型；
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[0055]
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通过改变蒸汽调节阀门的开度，改变调节阀的节流面积进而改变蒸汽管道蒸汽流
量，在建立蒸汽流量模型时的假设条件为：蒸汽流动是一维的；在管路中按等温过程流动。[0074]利用直线调节阀门的流量特征可建立以蒸汽调节阀门开度u(t)为输入，以蒸汽流量y(t)为输出的静态数学模型，即：
[0075][0076]
公式一中，S为蒸汽管路的横截面积；k2为蒸汽调节阀门特性常数，ζζmin和max分别为蒸汽调节阀门最小和最大阻力系数，是与蒸汽特性和阀门特性有关的未知常数；ΔP1(t)为阀门前后压差；ρ是与蒸汽压力P1(t)和蒸汽温度T1(t)有关的v(P1(t),T1(t))为蒸汽密度，未知非线性函数，t表示连续的时间t，例如y(t)表示t时刻的y的值。[0077]由于公式一基于调节阀门动力方程描述的静态模型，忽略了实际调节阀门的惯性环节，因此，考虑阀门的惯性环节，将公式一表示为：
[0078]
[0079][0080][0081][0082]
公式二式中，τ为蒸汽调节阀门的时间常数，u(t)表示t时刻阀门的开度。
将公式二表示为：
公式三中，
[0083]
蒸汽流量动态模型由公式三和公式四描述。
[0085]步骤二：对换热过程的实时数据进行采集并存储，需要采集的实时数据包括：蒸汽调节阀门开度和蒸汽流量实际值。[0086]换热过程中，由于蒸汽压力、室外温度和循环水水质以及循环水流量的波动，使得工业换热过程受到频繁的随机干扰。这些干扰对蒸汽流量的瞬时值影响严重，因此需要对采集到的蒸汽流量瞬时值进行滤波，再存入数据库中，以保证测量数据的准确性和有效性。[0087]上述滤波采用一阶惯性滤波方法，将本次采样值与上次滤波输出值进行加权，得到有效滤波值作为当前蒸汽流量的瞬时值。[0088]步骤三：建立蒸汽流量控制器设计模型
[0089]采用欧拉法将被控对象给蒸汽流量模型公式三进行离散化并在工作点附近线性化为由确定性线性模型和未建模动态进行描述为：[0090]A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k) 公式五；
[0084]
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其中，工作点就是工艺要求的控制目标值，稳态值。公式五描述的是在控制目标值
附近，蒸汽流量y和阀门开度u之间的关系模型表达式。z表示公式Z变换后在Z域的表达形式。公式五中的k表示由原连续的时间t离散化后的，第k个点。[0092]A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)为确定线性模型，A(z-1)＝1+a1z-1，B(z-1)＝b0，a1和b0为待求解的常数，利用蒸汽流量输出数据和调节阀门开度输入数据并通过最小二乘辨识确定A(z-1)、B(z-1)的参数；v(k)是关于u(t)和y(t)的未建模动态，包含了因给蒸汽流量模型中的滞后时间、阀门前后压差和蒸汽密度变化导致的动态性能的变化，且v(k)是有界的。[0093]未建模动态v(k)在k时刻是未知的，将其表示为前一时刻未建模动态与其变化率之和的形式，即v(k)＝v(k-1)+Δv(k)，Δv(k)表示v(k)和v(k-1)的差，则由蒸汽流量动态模型公式五可得蒸汽流量控制器设计模型为：
[0094]A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)+v(k-1)+Δv(k) 公式六；[0095]步骤四：求蒸汽流量控制器驱动模型[0096]令A*(z-1)＝A(z-1)-1，则y*(k)＝-A*(z-1)y(k)+B(z-1)u(k-1)为蒸汽流量控制器驱动模型。
[0097]本实施例中z表示的含义是相同的，都是将模型放在Z域中分析。[0098]步骤五：求k-1时刻未建模动态v(k-1)[0099]由公式六可得，前一时刻的未建模动态v(k-1)为：
[0100][0101]
在此步骤中，k-1时刻未建模动态的v(k-1)求解包括以下具体步骤：[0102]步骤a：采集蒸汽流量和调节阀门开度的历史数据，使用最小二乘法辨识蒸汽流量控制器设计模型公式六中的参数a1和b0；[0103]步骤b：采集k、k-1时刻的蒸汽流量数据y(k)、y(k-1)和k-1时刻的调节阀门开度u(k-1)；
[0104]步骤c：代入未建模动态计算方程公式七得k-1时刻未建模动态：[0105]v(k-1)＝y(k)+a1y(k-1)-b0u(k-1) 公式八；[0106]步骤六：基于信号补偿法的工业过程控制器设计
[0107]采用模型公式六中的确定线性部分A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)可以设计PI控制器，由公式八可知，前一时刻未建模动态v(k-1)可以精确获得，因此可以设计消除其影响的控制器，虽然未建模动态变化率Δv(k)未知，但可以通过设计消除跟踪误差e(k+1)的补偿器来消除Δv(k)的影响，将上述补偿器产生的补偿信号u2(k)、u3(k)叠加到PI控制器的输出u1(k)上，于是得基于未建模动态的蒸汽流量PI控制器为：[0108]u(k)＝u1(k)+u2(k)+u3(k) 公式九；[0109]为更好的理解上述步骤六中的过程，以下对步骤六中所述的基于信号补偿法的工业过程控制器设计的具体步骤如下：[0110]步骤A：以公式六的确定线性模型A(z-1)y(k+1)＝B(z-1)u(k)设计PI控制器为：[0111]H(z-1)u1(k)＝G(z-1)e(k) 公式十；[0112]式中，H(z-1)＝1-z-1，G(z-1)＝g0+g1z-1，g0和g1为PI控制参数，e(k)＝ysp(k)-y(k)为
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跟踪误差，ysp(k)为蒸汽流量设定值。[0113]步骤B：设计k-1时刻未建模动态v(k-1)补偿器为：[0114]u22(k)＝-K(z-1)v(k-1) 公式十一；[0115]式中，K(z-1)为补偿器的参数。[0116]步骤C：采用一步最优前馈补偿律来求解G(z-1)和K(z-1)的参数，将公式十中的u1(k)和公式十一中的u2(k)代入公式九中得到u(k)为：
[0117][0118]
步骤D：引入下列性能指标：
[0119]
[0120][0121][0122][0123][0124]
其中，P(z-1)、R(z-1)、Q(z-1)和均是关于z-1的加权多项式。
步骤E：引入广义输出φ(k+1)为：φ(k+1)＝P(z-1)y(k+1) 公式十四；步骤F：定义广义理想输出y*(k+1)为：
步骤G：定义公式十四中的P(z-1)为：
[0126]P(z-1)＝A(z-1)+z-1G(z-1) 公式十六；[0127]步骤H：由公式六和公式十四式可得：
[0128]P(z-1)y(k+1)＝G(z-1)y(k)+B(z-1)u(k)+v(k-1)+Δv(k) 公式十七；[0129]步骤I：将公式十五代入公式十三，使J最小(Jmin＝Δvi(k))可得带有未建模动态补偿的一步最优控制律为：
[0125][0130]
[0131]
步骤J：由公式十二和公式十八可得Q(z-1)、R(z-1)和
为：
[0132]
[0133]
步骤K：将公式十八和公式十九代入蒸汽流量控制器设计模型公式六中得到蒸汽
流量闭环系统方程为：
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[0134]
步骤L：选择G(z-1)的参数g0和g1使公式二十所示闭环系统稳定，即：A(z-1)H(z-1)+
z-1B(z-1)G(z-1)≠0,|z|≥1，从而得到PI控制器u1(k)：[0136]u1(k)＝u1(k-1)+[g0+g1z-1]e(k) 公式二十一；[0137]步骤M：由公式二十可知，为补偿v(k-1)对蒸汽流量的影响，选择K(z-1)使1-B(z-1)
[0135]
K(z-1)＝0，即：
[0138][0139][0140][0141][0142][0143]
于是得到前一时刻未建模动态v(k-1)补偿器u2(k)：
u2(k)＝-kvv(k-1) 公式二十二；
对u2(k)做如公式二十三所示的输出限幅：
式中，c1表示u2(k)的输出限幅值。步骤N：于是公式二十为：
步骤O：虽然未建模动态变化率Δv(k)未知，但其造成的跟踪误差e(k)已知，因此
以消除跟踪误差e(k+1)为目标，设计补偿器u3(k)，将公式二十四两边同时减A(z-1)H(z-1)ysp(k+1)，可以将公式二十四表示为以e(k+1)为输出，以u3(k)为输入的系统，即：
[0145][A(z-1)H(z-1)+z-1B(z-1)G(z-1)]e(k+1)＝-B(z-1)H(z-1)u3(k)-H(z-1)Δv(k)+A(z-1
)H(z-1)ysp(k+1)
[0146] 公式二十五；[0147]步骤P：为了尽可能地消除e(k+1)，引入一步最优调节律设计u3(k)，引入下列性能指标：
[0148]J′＝[e(k+1)+λ(1-z-1)u3(k)]2 公式二十六；[0149]步骤Q：引入Diophantine方程：
[0150]A(z-1)H(z-1)+z-1B(z-1)G(z-1)+z-1G′(z-1)＝1
[0151] 公式二十七；[0152]步骤R：由公式二十七可得G'(z-1)为：
-1[0153]G′(z-1)＝A(z-1)-B(z-1)G(z-1)-a1＝g′0+g′1z
[0154] 公式二十八；[0155]其中，g'0＝1-b0g0-a1，g'1＝a1-b0g1。[0156]步骤S：将公式二十七代入公式二十五中得：[0157]e(k+1)＝G′(z-1)e(k)-B(z-1)H(z-1)u3(k)-H(z-1)Δv(k)+A(z-1)H(z-1)ysp(k+1)[0158] 公式二十
[0144]
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九；
[0159][0160]
步骤T：由公式二十九可知，跟踪误差的一步最优预报e*i(k+1/k)为：e*(k+1/k)＝G′(z-1)e(k)-B(z-1)H(z-1)u3(k)-H(z-1)Δv(k-1)+A(z-1)H(z-1)ysp(k+ 公式三十；其中，Δv(k-1)＝v(k-1)-v(k-2)。步骤U：由公式二十六和公式三十，有：
1)
[0161][0162][0163][0164][0165]
步骤V：由公式三十一，可得补偿信号u3(k)为：
[0166]
[0167][0168][0169]
式中，未建模动态变化率补偿器参数G'(z-1)由公式二十八获得。
对u3(k)做如公式三十三所示的增量限幅以及如公式三十四所示的幅值限幅：
[0170]
式中，c2表示u3(k)的增量限幅值，c3表示u3(k)的幅值限幅值。
[0172]步骤W：将公式二十七和公式三十一代入到公式二十五中，有：[0173][B(z-1)-λA(z-1)H(z-1)-z-1λG(z-1)B(z-1)]e(k+1)
[0174] ＝[λ-B(z-1)H(z-1)]H(z-1)Δv(k)-λA(z-1)H(z-1)ysp(k+1)[0175]公式三十五；[0176]步骤X：根据公式三十五，选择参数λ满足：[0177]B(z-1)-λA(z-1)H(z-1)-z-1λG(z-1)B(z-1)≠0,|z|＞1 公式三十六；
[0178]由公式二十一、公式二十二、公式三十二和公式九可得由PI控制器、前一时刻未建模动态补偿器与其变化率补偿器之和组成的基于信号补偿法的工业过程控制器的输出u(k)为：
[0171]
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[0179]
[0180][0181][0182]
对u(k)做如公式三十八所示的输出限幅：
其中，c表示u(k)的幅值限幅值。
[0183]实施例三
[0184]将上述实施例一和实施例二中的方法应用到如图1所示的工业换热过程中，此时，控制器使用西门子S7-300 PLC控制系统来实现，其相关器件的信息参照下述的表1所示。[0185]本发明根据工业换热的工艺特点，所设计的控制器参数具体为：[0186]控制器设计模型参数：a1＝-0.953z-1,b0＝0.2149；[0187]PI控制器参数：g0＝11.9636,g1＝-9.7884；[0188]前一时刻未建模动态补偿器参数：kv＝37.594；[0189]前一时刻未建模动态补偿器输出限幅：c1＝10；[0190]未建模动态变化率补偿器参数：g′g′0＝1.4656,1＝-0.5234；[0191]未建模动态变化率补偿器输出增量限幅和幅值限幅：c2＝5c3＝10；[0192]基于信号补偿法的工业过程控制器输出幅值限幅：c＝10；
[0193]使用本发明可以较好的实现工业换热过程中对蒸汽流量的自动控制。图4表示采用传统PI算法、图5表示采用本发明控制算法在蒸汽压力变化情况下的蒸汽流量控制效果，通过图4和图5可以看出，采样周期同为1s的情况下，在PI控制下蒸汽流量波动很大，无法将蒸汽流量的测量值稳定在目标值上，且调节时间长，超调量大；而在本发明的控制方法下的蒸汽流量的波动明显小于PI控制下的情况，可以将工业换热过程中蒸汽流量控制在目标值上，满足工艺要求。
[0194]通过下述表2性能评价数据可知，更改蒸汽压力后，相对于传统PI控制方法，采用本发明方法可以将超调量分别减少6.48％，将误差均方差减少53.49％，将误差均方差减少78.04％。可以极大程度上减少蒸汽流量波动，使蒸汽流量精确控制在目标值上。本发明的控制效果明显优于传统PI控制方法。[0195]通过上述说明，本发明在对蒸汽流量的控制方面要优于传统PI控制方法，对难以采用常规PI控制方法的复杂工业过程的控制器设计具有参考价值，对实际生产具有指导意义。
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[0196]
[0197][0198][0199][0200]
表1
控制器性能评价表(干扰为蒸汽压力)
表2
[0202]另外，本发明实施例中还提供一种电子设备例如控制器或控制的装置等，电子设备包括存储器和处理器，存储器存储程序，所述处理器执行所述存储器中的程序，具体包括执行前述实施例一或实施例二所述的方法。
[0203]以上对本发明的具体实施例进行的描述只是为了说明本发明的技术路线和特点，其目的在于让本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，但本发明并不限于上述特定实施方式。凡是在本发明权利要求的范围内做出的各种变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。
[0201]
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图1
图2
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图3
图4
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图5
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