遵循模型的过程控制

所有反馈控制器的设计都是为了消除过程变量和设定值之间的误差。模型跟随控制器通过强迫过程变量沿着指定的轨迹达到设定值来实现。

用户通过创建一个表示理想过程的数学模型来定义所需的轨迹——如果可以用某种方式代替实际过程，这个过程将更容易控制。然后，控制器测量模型的输出，而不是实际的过程变量，并试图沿着期望的轨迹将模型的输出推向设定值。

这样做可以为理想过程实现指定的闭环行为，但对实际过程没有任何作用。需要第二个控制器来同时强制实际过程变量匹配模型的输出，从而强制实际过程模拟理想过程行为。如果两个控制器都能实现各自的目标，则实际过程变量最终将沿着期望的轨迹走向设定值。

它是如何工作的

该图显示了这种“模型跟随”是如何用两个PID循环来完成的。在底部回路(蓝色)中，主PID控制器将其校正工作(“模型控制信号”)应用于模型，就好像它是一个真实的过程一样。然后，模型的输出被反馈并从设定值中减去，以产生输入主控制器的误差信号。

模型控制信号也被应用到实际过程中，并添加了由顶部环路(橙色)产生的“校正信号”。这个“校正回路”的误差信号是模型的输出和实际过程变量之间的差值。该差被输入“校正控制器”以产生校正信号，该信号被添加到模型控制信号中。然后，该总和作为应用于实际过程的纠正努力。

用户调整底部回路中的“模型控制器”，以响应设定值变化获得所需的轨迹。这个练习相当直接，因为理想化过程的行为是已知的，已经由用户定义了。可以使用任意数量的循环调谐规则将理想过程模型的增益和时间常数转换为模型控制器的调谐参数。(参见“循环调谐基础”，控制工程， 2003年7月)。

调优的权衡

在上环中调整校正控制器比较棘手，特别是当实际过程的增益和时间常数未知或时变时。校正回路也会受到实际负载的干扰，加上模型控制信号引起的人为干扰。

蓝色回路中的模型控制器将其工作应用于模型和实际过程。橙色回路中的校正控制器对实际过程施加额外的校正工作。模型控制器试图将模型输出推向设定值，而校正控制器试图将过程变量推向模型输出。

另一方面，如果用户定义的模型至少在某种程度上与实际过程相似，则校正控制器不应该需要精确调优。如果是这种情况，模型控制信号将使实际过程变量完全自行与模型的输出相当好地匹配。只需要一个相对较小的校正信号，因此校正控制器的调谐应该相对不重要。

只有当用户定义的模型与实际过程显著不同，导致过程变量与模型的输出显著不同时，校正控制器才需要做出剧烈的动作。需要更详细的数学分析和/或试错来调整校正控制器以处理较大的偏差。

健壮的应用程序

尽管存在这种权衡，但模型跟随控制器已被证明对需要鲁棒性的应用特别有用，因为与传统的单回路控制策略相比，它们往往对被控过程的行为变化不太敏感。用户定义的轨迹特征也有利于伺服控制问题，其中消除设定值和过程变量之间的误差只是战斗的一半。过程变量到达设定值的路径也必须加以控制，以避免过度振荡的闭环行为。

在基本的模型跟随控制策略的基础上，已经提出了几种变体，包括最近由芝加哥大学的Krzysztof Pietrusewicz教授发表的一种技术控制工程，捷克工业大学波兰控制工程公司．参见2007年1月链接到本文的在线额外内容www.globalelove.com/archive:“模型跟随控制”。同时保持健壮性和质量?”本文所讨论的实验在上面进行了概述。

作者信息

万斯·范多伦，体育博士，《控制工程．可以联系到他controleng@msn.com．

模型跟随控制实验

什切青工业大学控制工程研究所教授Krzysztof Pietrusewicz说，模型跟踪控制可以提高鲁棒性和质量。Pietrusewicz也是波兰控制工程公司他在2006年12月发表的论文《模型跟随控制:鲁棒性和质量同时存在?》这可能吗?”他认为，这些改进可能会产生广泛的影响，因为几乎95%的工业应用都是基于众所周知的比例-积分-导数(PID)控制算法。Pietrusewicz认为，近90%的加拿大锯木厂使用PI控制器，而PID因其简单和价值，在近60年来一直是控制工程实践的主流。

他的实验使用可编程逻辑控制器(PLC)和MFC/IMC(模型跟踪控制/内部模型控制)软件，使用模糊逻辑进行非线性校正控制，优化蒸汽锅炉中的氧化物含量。他说，所提供的结构对植物参数的变化显示出很强的鲁棒性，比如变化的时延。Pietrusewicz说，MFC/IMC系统为迄今为止采用的控制算法提供了一种有效的替代方案，可以在plc和可编程自动化控制器(pac)上实现。实验采用MFC/IMC系统的被控对象，该系统具有恒定参数、控制器的比例因子和被控对象的内部模型，而不是增益调度的PID控制。

被控对象参数被改变，以测试包含一个被控对象模型和两个PID控制器的双环控制结构的鲁棒性和对干扰的灵敏度，Pietrusewicz说。将该结构与经典单反馈环控制系统结构的性能进行了比较。氧化物含量优化系统防止燃烧过程中燃烧室中的氧化物水平下降。由于安全原因和燃烧过程中的效率损失，氧化物含量低于2%会导致锅炉停机。

在实验中，比较了被摄植物时滞和时间常数(在存在负载扰动的情况下，假设两个控制器的参数都不变)与针对每个蒸汽需求点调整PID控制器的经典控制系统的鲁棒性和控制性能。氧化物含量设定值从4%(2000)到2.5%(1000)不等。植物负荷被视为扰动。主控制器在实验条件下调至75%的燃烧器功率。在记录设备输出和控制信号后，推导出标称模型和模型控制器。校正控制器采用模糊非线性PID控制。Pietrusewicz表示，结果表明，使用模型跟随控制可以同时提供鲁棒性和质量。

马克T.霍斯克，控制工程

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