第六章自动控制基本原理第六章自动控制基本原理第六章自动控制基本原理生产实践中,人们总是希望生产过程按人们的期望进行,而生产过程中会发生各种各样的变化,这些变化可能是人们所希望的,也可能是人们所不希望的。
为了是生产过程按人们预期的方式进行,就需要对生产过程进行干预,从而按某种规律变化。
这些干预可由操作人员按生产要求进行操作,这叫做人工操作。
也可能由一些装置代替人们按一定规律对生产过程进行操作,则生产也能按要求进行下去。
这叫做自动操作。
生产过程总是会受到各方面的影响,产生会发生各种各样的变化,人们希望生产过程受到影响之后还能按预先希望的那样,按某种规律变化。
这种为抵抗干扰所做的干预可能是人为进行的,也可能是自动进行的。
当人们发现生产过程偏离了预先期望,由人手工进行干预,这叫做人为控制。
如果由检测装置检测生产过程状况,当生产过程偏离的预期状态,按预先设计好的控制策略,由某些装置进行自动干预,使得生产过程回到预期状态,这种控制方式为自动控制。
总结上面的描述,自动控制是利用一些装置替代人对生产过程进行干预,这种干预方式叫做生产过程的自动控制。
第一节基本概念一.系统的概念系统是一个比较模糊的概念。
系统的基本定义可概括为:由若干个具有相互作用的环节构成一个系统。
环节是构成系统的单元,系统的单元也可能是一个子系统。
一个系统也可能是一个大系统的环节。
具有相互作用是指环节之间具有某些信息联系。
某种信息联系是指人们所关注的信息。
不同的关注会构成不同的系统。
例如某个固定的人群,在疾病防治人员眼里是疾病发生、传染与防治系统;在心理学家眼里是一个社会心理学系统;在管理学者眼里是一个人力资源管理系统。
系统分析中强调的是环节间的信息联系。
关注点不同系统与环节之间关系也不同,某些场合下系统本身就是一个环节,而环节又可能是一个系统,所以系统与环节之间没有本质区别。
在系统分析过程中,常常会将一个系统等效为一个环节,也可能对某个环节进行深入分析,此时该环节就演变为一个系统了。
二.开环控制与闭环控制上面所介绍的这两种情况都是干预生产过程的方式,人工操作与自动操作是按一定规律对生产过程进行干预,而操作人员或操作装置不检查干预的结果。
人为控制与自动控制则是根据生产过程偏离期望状态对生产过程进行干预。
例如煤气发生炉,根据生产要求,首先需要向炉子内鼓风,使得炉内温度升高,然后向炉子内通入水蒸汽使得炉内产生半水煤气。
随着蒸汽的通入,炉内温度会下降,然后需要停止向炉内通入蒸汽,对炉子内部进行吹扫以便将炉子内部的半水煤气吹扫干净,再向炉子内部鼓风一提高炉温。
接下来进入下一个循环。
可以由操作人员直接操作生产设备上的阀门进行人工操作,也可以利用自动化设备对设备上的阀门进行自动操作。
这种操作可由图6.1-1的方块图来表示。
煤气阀图6.1-1煤气发生该操作的特点是,操作人员按一定的时间规律进行操作,而并不穿插操作的结果。
还有另一类,例如生产过程中对储水槽内的水温进行控制。
储水槽上有两条管道,一条是热水管道,一条是冷水管道。
每条管道上都装有阀门。
首先向储水槽内放一些冷水,然后打开热水阀门向里注入热水,根据储水槽内水温的情况,开大或关小热水阀门,直至水温符合要求为止。
同样,可以由操作人员直接操作生产设备上的阀门进行人工操作,也可以利用自动化设备对设备上的阀门进行自动操作。
这种操作可由图6.1-2的方块图来表示。
图6.1-2中操作人员观察储水槽水温,与期望数值进行比较,然后根据偏储阀图6.1-2储水槽水水观离期望数值的高低和大小,来判断是开大热水阀还是关小热水阀,需要开大或关小多少。
如此循环往复,经过几个调整步骤之后,使水温达到期望数值。
与图6.1-1方块图比较可知,操作人员对水温的观察会影响到操作人员对阀门的操作,对对阀门的操作影响水温,再进一步影响操作人员的操作。
观察图6.1-1和图6.1-2可以看出,图6.1-2中有一个封闭的环路,图6.1-1则没有环路。
所以类似于图6.1-1所示的系统叫作开环系统,类似于图6.1-1所示的系统叫作闭环系统。
如果将图6.1-1和图6.1-2中的操作人员换成自动化设备,则变为开环自动操作系统和自动闭环控制系统。
第二节自动控制系统组成自动控制系统是仿照人的控制方式工作的。
人的控制方式是首先观察被控参数的情况如何,偏离了预先设定数值有多少。
然后根据偏差的大小与正负,去改变其他参数使得被控参数重新回到预期数值。
下面图6.1-3是人控制一个液位的示意图。
根据图6.2-1,可以画出人控制液位的方块图,方块图如图6.2-2所示。
采用自动控制器进行自动控制时,其示意图如图6.2-3所示。
储入口图6.2-2储水槽液液观比期望根据图6.2-3,可以画出人控制液位的方块图,方块图如图6.2-4所示。
``图6.2-3 液位储控制图6.2-4储水槽液液检控期望—储水槽液位自动控制采用一个自动控制器,将入口阀换为自动控制阀,用检测装置取代人对液位进行测量。
与液位的人工控制相比较,检测装置相当于人的眼睛;自动控制器相当于人的大脑,对测量获得的液位信号进行比较判断,然后按一定的控制规律给出控制信号;自动控制阀相当于人的手,根据获得的控制信号自动调整流入流量。
由图可以看出,自动控制系统由五部分组成:1)被控对象。
被控对象是生产装置上的相关设备。
储水槽液位自动控制中为储水槽。
被控对象有时也简称为对象。
2)检测装置。
可以是各种液位传感器或液位变送器。
3)控制器。
控制器可以是智能控制器,可编程控制器(PLC)等具体的确设备,也可以是计算机中的一个虚拟控制器。
4)执行器。
这里是一个自动控制阀。
自动控制阀是根据作用其上的信号大小来改变流通能力的阀门。
5)各个部分之间的连线。
这些连线表示的图6.2-5储水槽液如果图6.2-3中通过改变水槽流出阀来控制液位,物料是流出水槽的,但是其方块图仍然是:此时方块图中控制阀与储水槽之间的连线仍然是指向储水槽的。
这表示流出阀的动作会影响到储水槽的液位。
图6.2-5中将系统的输出引回到系统的输入端,从而影响系统的输入,具有这样的结构叫做反馈。
如果反馈回来的信号增强了系统的输入叫作正反馈,如果反馈回来的信号减弱了系统的输入叫作负反馈。
反馈结构是自动控制系统最基本的结构,从系统论的观点来看,正反馈系统是不稳定系统,负反馈系统在一定条件下是稳定系统。
所以自动控制系统绝大部分是负反馈系统。
第三节对象特性与数学模型一.被控对象特性自动控制系统中的被控对象是多种多样的,其特性也是千差万别。
例如一个截面积比较小的水槽,其液位对流入量的反应就比较快,截面积大的水槽,对相同的流入量反应就比较慢。
再比如对应出口阀门开度小的水槽,单位流入量的改变所能改变的液位高度变化,就比出口阀门开度大时改变液位高度要大。
这在自动控制中关系到被控对象的各种输入对被控参数的影响方式和程度如何的问题。
显然有必要对被控对象的这些特性进行深入的研究。
过程工业中,特别是在石油、化工等生产领域,需要用到许多换热器、反应器、流体输送设备精馏塔等。
这些设备中,物料通常是以气态或液态在设备及管路中连续流动的,物料的温度、压力、液位、流量、组分等状态是随时间变化而连续变化的。
对于过程中的各个单元,有些可能比较好操作,反应比较灵敏;有些可能比较难操作,反应比较迟钝。
这些设备操作的难易程度如何,是自动化人员所关心的内容。
为此首先应当搞清楚被控对象的这些特性。
这种采用数学方法描述对象输入/输出关系的数学公式就是该对象的数学模型。
需要注意,1)对应于一个特定的对象,不同输入/输出关系所对应的数学模型是不同的。
2)用于自动控制数学模型可能与其他专业(工艺的、设备的)的数学模型不尽相同。
3)描写输入/输出静态(稳定之后)关系的叫做静态数学模型;描写输入/输出动态关系的叫做动态数学模型。
4)控制用数学模型是在设备大小、结构、内部填充等条件决定之后,经过分析所得出的模型。
一旦这些条件变化则数学模型也要发生变化。
二.被控对象的数学模型建立对象的数学模型,其目的主要以下几个方面:1)设计更合理的控制方案。
对被控对象的深入分析了解,全面掌握其特性,对于设计控制方案是非常重要的。
例如选择被控变量、选择控制变量(操纵变量)、控制系统的结构形式等,这些都需要了解掌握对象特性。
2)便于控制系统调试与控制器参数整定。
设计好控制系统之后,配合生产过程开车,需要对控制系统进行调试。
生产过程开车结束之后,还需要整定控制器参数,以便获得最佳的控制质量。
3)制定生产过程的优化方案。
生产过程优化的目的是使生产过程工作在最佳点上以获得最佳效益。
因此需要掌握生产对象的数学模型。
4)先进控制方案及控制算法的确定。
例如预测控制、推理控制、动态补偿等,这些控制方案及控制算法都需要掌握对象的数学模型。
5)通过计算机仿真技术,实现对生产对象的模拟仿真。
采用模拟仿真技术可以离线训练生产过程操作,即可重复操作,又可避免对生产过程的干扰。
对生产对象的模拟仿真需要掌握生产对象的数学模型。
6) 故障检测与故障诊断。
过程工业的特点是相互关联严重,对象滞后比较大。
因此一点出现异常就会影响上游、下游生产设备,出现异常现象的生产点不一定就是故障的起因。
通过对生产对象的数学分析,可检测出故障点,从而诊断出故障原因。
分析过程就需要生产对象的数学模型。
对于线性集中参数对象,通常可用常系数线性微分方程来描述,如 用x (t )表示对象的输入;用y (t )表示对象的输出,则对象特性可用:xb x b x b x b y a y a y a y a m m m m n n n n 0'1)1(1)(0'1)1(1)(++++=++++----(6—1)过程工业对象动态特性通常忽略输入的各阶导数项,即:()(1)'1100n n n n a y a y a y a y b x --++++=建立对象的数学模型常用的有两种方法,一种是根据对象的特点和规律,通过深入分析,利用数学的方法来建立对象数学模型,这种方法叫做机理模型。
另一种方法是实验方法。
首先在对象稳定工况下,人为的改变某个参数,记录对象的输出参数,根据经验大致估计对象数学模型的类型,然后通过数据处理的方法,确定数学模型中的一些待定系数。
这两种方法各有优缺,对象的机理模型比较精确,但对复杂对象难以实现,特别是一些非线性、时变性、分布参数对象,通过详细的机理分析来建立对象数学模型非常困难。
实验模型的方法是建立在测试基础上的,有些经验因素在里边。
如果数据处理方法得当,也可获得符合精度要求的对象数学模型。
还有一种将这两种方法结合,即采取一定的机理分析,也采取一些经验估计的方法。
该方法的重点是采取一些近似方法,忽略一些次要因素,通过适当的数据处理,最后获得符合精度要求的对象数学模型。