智能閥門定位器的仿人智能PID控制策略研究

程予任,葉靈宋,余昭旭

(1.華東理工大學信息科學與工程學院，上海 200237；2.上海自動化儀表有限公司，上海 200072)

0 引言

調節閥是一種過程控制儀表，普遍應用于現代工業生產過程。閥門定位器作為氣動調節閥的配套設備，對調節閥的過程控制性能起到至關重要的作用。定位器能夠控制氣動直行程或角行程執行機構，通過對調節閥閥桿的精確定位控制，實現對管道內流體流量的調節或通斷，從而盡可能保證系統運行安全和控制品質[1]。它能優化調節閥的流量特性、加快調節速度、減少控制信號的傳遞滯后、降低閥桿移動的摩擦力和閥芯不平衡力導致的影響，以及提高調節閥系統的控制精度和響應速度。這些特點對于現代工業生產過程的平穩、安全有著重要意義，并且能夠節約最終用戶的成本[2]。

智能閥門定位器是目前閥門定位器的主要研究方向和未來發展趨勢。正是由于其相較于傳統閥門定位器有著明顯的優化和改進,更適合現代工業生產過程的需要。智能閥門定位器的控制算法是實現調節閥精確定位控制的核心。

調節閥在運行時會受到閥桿移動的摩擦力和閥芯所受流體力等時變力。同時，類型不同、負載改變、氣源壓力穩定性差以及調節閥的安裝也會對其產生影響，使系統具有非線性、大慣性或大滯后等問題。所以，對被控系統建立統一的數學模型難度較大[3]，并且其控制算法始終是氣動控制系統的研究難點。目前，氣動閥門定位器中普遍使用的控制算法有比例積分微分(proportional integral differential,PID)控制和模糊控制。文獻[4]對智能閥門定位器的控制算法進行研究，實現了線性化方法和分段比例積分(proportional integral,PI)這兩種可變脈沖寬度調制(pulse width modulation,PWM)占空比的方法,在小范圍階躍控制過程中,能夠加速閥位啟動、提高小范圍階躍控制速度。但是，該方法只能改善小范圍階躍的調節速度。文獻[5]在模糊自適應PID控制的基礎上，結合了Smith預估控制方法。Smith預估控制方法能夠補償控制對象純滯后性,而模糊PID算法能夠使系統具有較小的超調量和較好的適應性。但是該方法未考慮如何提高閥門運動的快速性。

本文提出了一種智能閥門定位器的仿人智能PID控制方法。該方法根據誤差的大小和變化趨勢設計了仿人智能控制規則，并根據仿真結果進行顯示。該控制算法能夠明顯加快調節閥的響應速度，同時輸出響應曲線平滑、無明顯波動，從而有效地改善了調節閥的速度和精度、提高了系統的魯棒性。

1 智能閥門定位器

1.1 智能閥門定位器的發展

水、汽、油等流體與工業生產密切相關。流體在工業生產過程中的應用必然需要管道設施。閥門對于管道設施而言至關重要。閥門定位器是閥門控制調節必不可少的部件，可改善調節閥的控制效果，以及確定調節閥系統的控制精度、響應速度[6]。在一些應用領域，對閥門的控制并不單純是普通的開關控制，同時涵蓋了開度大小的調節以及頻繁的控制動作。因此，閥門定位器的智能性和適應性必須滿足更高的要求。在20世紀 90 年代，過程控制發展水平的提升以及計算機技術的日益成熟，推動了帶微處理器的智能儀表的發展。于是，壓力變送器、溫度變送器等現場變送器產生了很多改進和升級，智能閥門定位器也應運而生[7]。由于智能閥門定位器可靠性高、精度高，能夠進行功能擴展和通信，對于當今工業過程控制中網絡化、集成化、智能化的發展要求具有更高的適應性。

1.2 智能閥門定位器的工作原理

智能閥門定位器一般有電氣轉換單元、閥位檢測反饋單元和中央控制單元三個部分[8]。智能閥門定位器原理如圖1所示。

圖1 智能閥門定位器原理圖

智能閥門定位器在高度集成的微控制器的基礎上，采用數字化技術進行數據處理和決策生成，利用電氣轉換器實現電信號與氣動信號的轉化，實現了電氣轉換和精確定位的功能[9]。在智能閥門定位器控制系統中，4～20 mA輸入信號與閥位反饋信號通過閥門定位器的控制單元處理，根據兩者偏差輸出脈沖控制信號到電氣轉換單元(壓電閥)，控制電氣轉換單元(壓電閥)的輸出氣壓改變，可控制氣動調節閥的閥桿運動。同時，位移傳感器檢測到閥桿的行程并反饋到閥門定位器的控制單元，實現閉環控制。

2 控制器原理與設計

2.1 仿人智能PID控制原理

仿人智能PID控制器分為仿人智能控制和PID控制兩部分。根據誤差大小以及誤差變化趨勢自適應調節PID控制參數，可達到抑制動態誤差、改善控制性能的效果。仿人智能PID控制器的本質為效仿人類的思維過程和智能行為進行決策和控制，不需要了解對象的結構和參數，不依賴于對象的數學模型，而是利用受控對象和控制規律的知識和經驗進行推理和變換控制策略[10]。仿人智能PID控制器結構如圖2所示。

圖2 仿人智能PID控制器結構圖

2.2 仿人智能PID控制器設計

常規增量式PID控制器的輸出為：

u(k)=u(k-1)+{Kp[e(k)-e(k-1)]+Kie(k)+

Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]}

(1)

式中：u(k)為第k次控制器的輸出；u(k-1)為第(k-1)次控制器的輸出；e(k)為當前采樣時刻的誤差值；e(k-1)、e(k-2)分別為前一個和前兩個采樣時刻的誤差值；Kp、Ki、Kd分別為PID控制器的比例、積分、微分系數。

常規PID是一種線性控制器。參數整定是PID控制系統設計的主要內容。對于調節閥系統這種非線性系統而言，這種控制算法不能妥善地解決系統穩定性、準確性與快速性之間的矛盾。

仿人智能控制的設計依據是調節閥流量控制相關的一系列經驗規則，根據控制系統的誤差e(k)和誤差的增量Δe(k)進行設計。把e(k)·Δe(k)和Δe(k)·Δe(k-1)這兩個特征量作為調節依據，在線實時變換控制策略，調節控制參數。其中：Δe(k)=e(k)-e(k-1)；Δe(k-1)=e(k-1)-e(k-2)。

典型的二階系統單位階躍響應曲線如圖3所示。

圖3 典型的二階系統單位階躍響應曲線

當誤差的絕對值非常大時，不需要考慮誤差的變化趨勢，直接采用Bang-Bang控制就可以使得系統具有較快的響應速度。此時，控制器的輸出按照最大輸出，以便迅速減小誤差。

當誤差較小時，如果e(k)·Δe(k)>0(如AB段或CD段),表明誤差處于增大的過程中。此時，控制器傾向于實施PID作用,需要改變誤差絕對值變化的方向、增大反向控制作用、減小超調，以達到迅速減小誤差絕對值的目的。如果e(k)·Δe(k)<0(如BC段或DE段),表明誤差絕對值處于減小的過程中。此時，考慮使PID控制器保持輸出不變，使得系統通過慣性的作用過渡到穩態。

當Δe(k)·Δe(k-1)>0,表明誤差不存在極值，比如在A、C、E時刻。當Δe(k)·Δe(k-1)<0，表明誤差存在極值，比如在B、D時刻。此時，將以上兩個特征量相結合就可以推斷系統誤差的變化趨勢。比如：當某一時刻e(k)·Δe(k)>0且Δe(k)·Δe(k-1)<0，則該時刻后的誤差從增大變為減小趨勢。當某一時刻e(k)·Δe(k)<0且Δe(k)·Δe(k-1)<0，則該時刻后的誤差從減小變為增大趨勢。

在FG段,Δe(k)=0,但是e(k)≠0,表明系統誤差在此時為一個定值,應當加上積分作用,從而達到快速消除誤差的目的。

當誤差絕對值很小時，它可能是由系統靜差導致。此時，應當引入積分作用，以減小系統的穩態誤差。

仿人智能控制的原型算法為：

(2)

將仿人智能控制與PID控制相結合，設計控制器。

①建立特征模型。

φ={φ1,φ2,φ3,φ4,φ5,φ6,φ7,φ8,φ9}=

(3)

式中：M1和M2為兩個誤差界限，M1>M2；M3為誤差的極小值。

②構建控制策略。

ψ={ψ1,ψ2,ψ3,ψ4,ψ5,ψ6,ψ7}=

(4)

式中：u(k)為第k次控制器的輸出；u(k-1)為第(k-1)次控制器的輸出；sgn為符號函數；Umax為控制器開環輸出；k1為增益放大系數，k1>0；k2為增益抑制系數，0

③構建控制模態集：

Ω={Ω1,Ω2,Ω3,Ω4,Ω5,Ω6,Ω7,Ω8}=

(5)

3 仿真結果分析

氣動調節閥的閥門特性能夠表示為工業控制過程中普遍的一階慣性時滯對象[11]。調節閥控制對象的傳遞函數為:

(6)

給定階躍信號，采用仿人智能PID控制器、傳統PID控制器和模糊PID控制器進行仿真試驗。設置參數Kp=2.9、Ki=5.6、Kd=0.66，且模糊PID控制器的模糊規則設計參考文獻[12]。仿真運行時間設置為30 s。

控制系統階躍響應及誤差曲線如圖4所示。由圖4可知：在仿人智能PID控制下，階躍響應達到目標值的調整時間為2.61 s,系統無超調；在傳統PID控制下，調整時間為5.41 s，其超調量為1.4%;在模糊PID控制下，系統無超調，但調整時間為3.98 s。由此可知，相較于傳統PID控制器和模糊PID控制器，仿人智能PID控制器無超調且響應速度更快、控制性能更好。

圖4 控制系統階躍響應及誤差曲線

為了檢驗控制器的魯棒性，將控制對象轉化為：

(7)

在控制器的控制參數不變的情況下，控制方法的階躍響應及誤差曲線如圖5所示。由圖5可知：在仿人智能PID控制下，階躍響應達到目標值的調整時間為3.08 s,系統無超調；在傳統PID控制下，調整時間為7.33 s，其超調量為4.7%；在模糊PID控制下，調整時間為7.62 s，其超調量為9.3%。由此可知，仿人智能PID控制器在對象變化后，較之傳統 PID 控制器和模糊PID控制器仍然具有更好的穩態性能和動態性能，魯棒性也更強，更適用于智能閥門定位器系統的控制。

圖5 控制系統魯棒化階躍響應及誤差曲線

4 結論

本文介紹了智能閥門定位器的發展過程以及工作原理，基于調節閥非線性、大慣性以及大滯后的特點，提出了一種新的仿人智能PID控制方法，并將其應用于智能閥門定位器中。根據調節閥流量控制的一系列經驗規則，設計了仿人智能控制規則，并通過MATLAB進行仿真驗證。仿真結果表明，該控制算法能夠實現精確控制,與傳統的PID控制算法和模糊PID控制算法相比具有更快的響應時間、更好的魯棒性，是一種性能更優越的智能閥門定位器控制算法。