会计学就业前景？

第9章解耦控制系统目录9.1解耦控制的基本概念9.2解耦控制系统的分析9.3解耦控制系统的9.4解耦控制系统的实施本章小结.前面所讨论的控制系统中，假设过程只有一个被控变量（即输出量），在影响这个被控变量的诸多因素中，仅选择一个控制变量（即输入量），而把其它因素都看成扰动，这样的系统就是所谓的单输入单输出系统。但实际的工业过程是复杂的，往往有多个过程参数需要进行控制，影响这些参数的控制变量也不只有一个，这样的系统称之为多输入多输出系统。当多输入多输出系统中输入和输出之间相互影响较强时，不能简单地化为多个单输入单输出系统，此时必须考虑到变量间的耦合，以便对系统采取相应的解耦措施后再实施有效的控制。.9.1解耦控制的基本概念9.1.l控制回路间的耦合在一个生产过程中，被控变量和控制变量往往不止一对，只有设置若干个控制回路，才能对生产过程中的多个被控变量进行准确、稳定地调节。在这种情况下，多个控制回路之间就有可能产生某种程度的相互关联、相互耦合和相互影响。而且这些控制回路之间的相互耦合还将直接妨碍各被控变量和控制变量之间的独立控制作用，有时甚至会破坏各系统的正常工作，使之不能投入运行。..图9-1所示是化工生产中的精馏塔温度控制。ul的改变不仅仅影响y1，同时还会影响y2；同样地，u2的改变不仅仅影响y2，同时还会影响y1。因此，这两个控制回路之间存在着相互关联、相互耦合。这种相关与耦合关系如图9-2所示。耦合是过程控制系统普遍存在的一种现象。耦合结构的复杂程度主要取决于实际的被控对象以及对控制系统的品质要求。因此如果对工艺生产不了解，那么设计的控制方案不可能是完善的和有效的。.9.1.2被控对象的典型耦合结构对于具有相同数目的输入量和输出量的被控对象，典型的耦合结构可分为P耦合和V规范耦合。图9-3为P规范耦合对象。.它有n个输入和n个输出，并且每一个输出变量Yi(i=1,2,3,…,n）都受到所有输入变量Ui(i=1,2,3,…,n）的影响。如果用pij(s)表示第j个输入量Uj与第i个输出量Yi之间的传递函数，则P规范耦合对象的数学描述式如下：..9.2解耦控制系统的分析9.2.1耦合程度的分析确定各变量之间的耦合程度是多变量耦合控制系统设计的关键问题。常用的耦合程度分析方法有两种：直接法和相对增益法。相对增益分析法将在后面详细介绍，下面简要介绍直接法。.例9-1试用直接法分析图9-5所示双变量耦合系统的耦合程度。.解用直接法分析耦合程度时，一般采用静态耦合结构。所谓静态耦合是指系统处在稳态时的一种耦合结构，与图9-5动态耦合系统对应的静态耦合结构如图9-6所示。.由图9-6可得化简后得由上两式可知，Y1主要取决于R1，但也和R2有关。而Y2主要取决于R2，但也和R1有关。方程式中的系数则代表每一个被控变量与每一个控制变量之间的耦合程度。系数越大，则耦合程度越强；反之，系数越小，则耦合程度越弱。.9.2.2相对增益分析法1．相对增益矩阵的定义相对增益可以：确定过程中每个被控变量相对每个控制变量的响应特性，并以此为依据去构成控制系统。相对增益还可以指出过程关联的程度和类型，以及对回路控制性能的影响。相对增益可以一个预先选定的控制变量Uj对一个特定的被控变量Yi的影响程度。而且这种影响程度是相对于过程中其他控制变量对该被控变量Yi而言的。.对于一个多变量系统，假设Y是包含系统所有被控变量Yi的列向量；U是包含所有控制变量Uj的列向量。为了衡量系统的关联性质首先在所有其它回路均为开环，即所有其它控制变量都保持不变的情况下，得到开环增益矩阵P。这里记作Y=PU（9-5）对于一个耦合系统，因为每一个控制变量不只影响一个被控变量，所以只计算在所有其他控制变量都固定不变的情况下的开环增益是不够的。因此，特定的被控变量Yi对选定的控制变量的响应还取决于其他控制变量处于何种状况。.其中，矩阵P的元素pij的静态值称为Uj到Yi通道的第一放大系数。它是指控制变量Uj改变了一个Uj时，其它控制变量Uk(kj)均不变的情况下，Uj与Yi之间通道的开环增益。显然它就是除Uj到Yi通道以外，其它通道全部断开时所得到的Uj到Yi通道的静态增益，pij可表示为(9-6).然后，在所有其它回路均闭合，即保持其它被控变量都不变的情况下，找出各通道的开环增益，记作矩阵Q。它的元素qij的静态值称为Uj与Yi通道的第二放大系数。它是指利用闭合回路固定其它被控变量时，Uj与Yi的开环增益。qij可以表为(9-7).pij与qij之比定义为相对增益或相对放大系数ij，ij可表示为(9-8)由相对增益ij元素构成的矩阵称为相对增益矩阵。即(9-9).如果在上述两种情况下，开环增益没有变化，即相对增益ij=l，这就表明由Yi和Uj组成的控制回路与其它回路之间没有关联。这是因为无论其它回路闭合与否都不影响Uj到Yi通道的开环增益。如果当其它控制变量都保持不变时Yi不受Uj的影响，那么ij为零，因而就不能用Uj来控制Yi。如果存在某种关联，则Uj的改变将不但影响Yi，而且还影响其它被控变量Yk(ki)。因此，在确定第二放大系数时，使其它回路闭环，被控变量Yk保持不变，则其余的控制变量Uk(kj)必然会改变。其结果在两个放大系数之间就会出现差异，以致ij既不是零，也不是1。.另外，还有一种极端情况，当(9-8)中分母趋于零，则其它闭合回路的存在使得Yi不受Uj的影响，此时ij趋于无穷大。关于相对增益具有不同数值时的含义将在下面关于相对增益性质中予以讨论。.2．相对增益的计算从相对增益的定义可以看出，确定相对增益，关键是计算第一放大系数和第二放大系数。最基本的方法有两种。一种方法是按相对增益的定义对过程的参数表达式进行微分，分别求出第一放大系数和第二放大系数，最后得到相对增益矩阵。另一种方法是先计算第一放大系数，再由第一放大系数直接计算第二放大系数，从而得到相对增益矩阵，即所谓的第二放大系数直接计算法。.(1)定义计算法①第一放大系数pij的计算第一放大系数pij是在其余通道开路情况下，该通道的静态增益。现以图9-7所示双变量静态耦合系统为例说明pij的计算。.如图9-7所示，当计算p11时，可将支路（2）、（3）和（4）断开，或令控制器Gc2(s)的增益Kc2=0，改变控制变量Ul，求出被控变量Y1，这两者的变化量之比即为p11，不难看出，p11=K11。实际上，由图9-7所示的双变量静态耦合系统方框图可得(9-10)根据第一放大系数pij的定义，对式(9-10)求导也可得如下的p11(9-11)同理可得，p21=K21，p12=K12，p22=K22。.另外，利用式（9-10）得Y1与U1和Y2之间的关系表达式(9-12)再根据第二放大系数qij的定义，对式(9-10)求导也可得如下的第二放大系数q11②第二放大系数qij的计算第二放大系数qij是在其他通道闭合且保持Yk（ki）恒定的条件下，计算该通道的静态增益。(9-12a).类似地可求得根据定义可得相对增益ij（9-13）.从上述分析可知，第一放大系数pij是比较容易确定的，但第二放大系数qij则要求其他回路开环增益为较为复杂，特别是多变量系统。事实上，由式（9-12）和式（9-13）可看出，第二放大系数qij完全取决于各个第一放大系数pij，这说明有可能由第一放大系数直接求第二放大系数，从而求得耦合系统的相对增益ij。.(2)直接计算法现以图9-7所示双变量耦合系统为例说明如何由第一放大系数直接求第二放大系数。引入P矩阵，式（9-10）可写成矩阵形式，即（9-14）由式（9-14）得（9-15）.引入H矩阵，则式（9-15）可写成矩阵形式，即（9-16）式中根据第二放大系数的定义见（9-12a），不难看出（9-17).由式（9-14）和式（9-16）可知或根据相对增益的定义，得（9-18）由此可见，相对增益可表示为矩阵P中的每个元素与H的转置矩阵中的相应元素的乘积。于是,相对增益矩阵可表示成矩阵P中每个元素与逆矩阵P-1的转置矩阵中相应元素的乘积（点积），即（9-19）相对增益具体计算公式可写为（9-20）式中，Pij为矩阵P的代数余子式；detP为矩阵P的行列式。这就是由静态增益pij计算相对增益ij的一般公式。.3．相对增益矩阵的特性由式（9-20）可知相对增益矩阵为（9-21）可以证明，矩阵第i行ij元素之和为（9-22）类似地，矩阵第j列ij元素之和为（9-23）式（9-22）和式（9-23）表明相对增益矩阵中每行元素之和为1，每列元素之和也为1。此结论也同样适用于多变量耦合系统。.例9-2如图9-9所示，U1、U2两种液体在管道中均匀混合后，生成一种所需成分的混合液。要求对混合液的成分Y1和总流量Y2进行控制，设利用混合液的成分Y1控制液体Y2的质量百分数为0.3，试求被控变量与控制变量之间的正确配对关系。.分析表明，相对增益系数可以反映如下耦合特性：(1)如果相对增益ij接近于1时，例如0.8<1.5时，它表明系统中存在着非常严重的耦合，必须进行解耦设计。见书P243-244两例的计算.9.2.3减少及消除耦合的方法一个耦合系统，有时会发生这样的情况，每个控制回路的设计、调试都是正确的，可是当它们都投入运行时，由于回路间耦合严重，系统不能正常工作。此时如将变量重新配对、调试，整个系统就能工作了。这说明正确的变量配对是进行良好控制的必要条件。除此以外还应看到，有时系统之间互相耦合还可能隐藏着使系统不稳定的反馈回路。尽管每个回路本身的控制性能合格，但当最后一个控制器投入自动时，系统可能完全失去控制。如果把其中的一个或同时把几个控制器重新加以整定，就有可能使系统恢复稳定，虽然这需要以降低控制性能为代价。.1．选用最佳的变量配对选用适当的变量配对关系，也可以减少系统的耦合程。.2．重新整定控制器参数对于系统之间的耦合，有些可以采用重新整定控制器参数的方法来加以克服。实验证明，减少系统耦合程度最有效的办法之一就是加大控制器的增益，见书P246。以上是减少与解除耦合的两种常用方法，其它解耦方法还包括：通过减少控制回路、采用模式控制系统以及多变量控制器等途径也能实现减少或消除耦合的目的等。因篇幅所限，此处不再赘述。.9.3解耦控制系统的设计对于有些多变量控制系统，在耦合非常严重的情况下，即使采用最好的变量匹配关系或重新整定控制器的方法，有时也得不到满意的控制效果。两个特性相同的回路尤其麻烦，因为它们之间具有共振的动态响应。如果都是快速回路（例如流量回路），把一个或更多的控制器加以特殊的整定就可以克服相互影响；但这并不适用于都是慢速回路（如成分回路）的情况。因此，对于耦合严重的多变量系统需要进行解耦设计，否则系统不可能稳定。.解耦控制设计的主要任务是解除控制回路或系统变量之间的耦合。解耦设计可分为完全解耦和部分解耦。完全解耦的要求是，在实现解耦之后，不仅控制变量与被控变量之间可以进行一对一的独立控制，而且干扰与被控变量之间同样产生一对一的影响。对多变量耦合系统的解耦，目前，用得较多的有下述四种方法。.9.3.l前馈补偿解耦法前馈补偿解耦是多变量解耦控制中最早使用的一种解耦方法。该方法结构简单，易于实现，效果显著，因此得到了广泛应用。图9-13所示是一个带前馈补偿器的双变量全解耦系统。.如果要实现对Uc2与Y1、Uc1与Y2之间的解耦，根据前馈补偿原理可得（9-31）（9-32）因此，前馈补偿解耦器的传递函数为（9-33）（9-34）.利用前馈补偿解耦还可以实现对扰动信号的解耦。如图9-14是控制器结合解耦环节的前馈补偿全解耦系统。见书P247.如果要实现对参考输入量R1(s)、R2(s)和输出量Y1(s)、Y2(s)之间的解耦则根据前馈补偿原理得（9-39）（9-40）故（9-41）（9-42）比较以上分析结果，不难看出，若对扰动量能实现前馈补偿全解耦，则参考输入与对象输出之间就不能实现解耦。因此，单独采用前馈补偿解耦一般不能同时实现对扰动量以及参考输入对输出的解耦。.9.3.2反馈解耦法(不讲)反馈解耦设计是多变量系统解耦控制非常有效的方法。该方法的解耦器通常配置在反馈通道上，而不是配置在系统的前向通道上。反馈解耦方式只采用P规范解耦结构，但被控对象可以是P规范结构或V规范结构。图9-16和图9-17分别为双变量P规范对象和V规范对象的反馈解耦系统。.由于两种形式的效果相同，以下仅对第2种形式进行分析。针对图9-17，如果对输出量Y1和Y2实现解耦，则（9-43）（9-44）于是得反馈解耦器的传递函数为（9-45）（9-46）.因此，系统的输出分别为（9-47）（9-48）由此可见，反馈解耦可以实现完全解耦。解耦以后的系统完全相当于断开一切耦合关系，即断开和以后，原耦合系统等效成为具有两个独立控制通道的系统。.9.3.3对角阵解耦法对角阵解耦设计是一种常见的解耦方法，尤其对复杂系统应用非常广泛。其目的是通过在控制系统中附加一解耦环节矩阵，使该矩阵与被控对象特性矩阵的乘积等于对角阵。现以图9-18所示的双变量解耦系统为例，说明对角阵解耦的设计过程。.根据对角阵解耦设计要求，即（9-49）因此，被控对象的输出与输入变量之间应满足如下矩阵方程：（9-50）假设对象传递矩阵Gp(s)为非奇异阵，即.于是得到解耦器数学模型为（9-51）.下面验证Uc1(s)与Y2(s)之间已经实现解耦，即控制变量Uc1(s)对被控变量Y2(s)没有影响。由图9-19可知，在Uc1(s)作用下，被控变量Y2(s)为（9-52）将式（9-51）中的GN11(s)和GN21(s)代入式(9-25)，则有Y2(s)=0同理可证，Uc2(s)与Y1(s)之间也已解除耦合，即控制变量Uc2(s)对被控变量Yl(s)没有影响。图9-19是利用对角阵解耦得到的两个彼此独立的等效控制系统。图9-19对角阵解耦后的等效控制系统.9.3.4单位阵解耦法单位阵解耦设计是对角阵解耦设计的一种特殊情况。它要求被控对象特性矩阵与解耦环节矩阵的乘积等于单位阵。即（9-53）因此，系统输入输出方程满足如下关系（9-54）.于是得解耦器的数学模型为.同理可以证明，Uc1(s)对Y2(s)影响等于零，Uc2(s)对Y1(s)影响等于零。即Uc1(s)对Y2(s)之间、Uc2(s)对Y1(s)之间的耦合关系已被解除。图9-20是利用单位阵解耦得到的两个彼此独立的等效控制系统。图9-20单位阵解耦后的等效控制系统.9.4解耦控制系统的实施在多变量系统的解耦设计过程中，还要考虑解耦系统的实现问题。事实上，求出了解耦器的数学模型并不等于实现了解耦。解耦器一般比较复杂，由于它要用来补偿过程的时滞或纯迟延，往往需要超前，有时甚至是高阶微分环节，而后者是不可能实现的。因此，在解决了解耦系统综合方法后，需进一步研究解耦系统的实现问题。如稳定性、部分解耦以及系统的简化等问题，才能使这种系统得到广泛应用。.9.4.1解耦系统的稳定性虽然确定解耦器的数学模型是十分容易的，但要获得并保持它们的理想值就完全是另外一回事了。过程通常是非线性的和时变的，因此，对于绝大多数情况来说，解耦器的增益不应该是常数。如果要达到最优化，则解耦器必须是非线性的，甚至是适应性的。如果解耦器是线性和定常的，那么可以预料解耦将是不完善的。在某些情况下解耦器的误差可能引起不稳定。为了研究发生这种情况的可能性，需要推导出解耦过程的相对增益。对于相对增益在0和l之间的回路，无论解耦器误差多大都不会降低回路的性能。而相对增益有大于1（小于0）时解耦就有可能引起系统的不稳定。.9.4.2部分解耦当系统中出现相对增益大于1时，就必然存在着小于零的增益。如前所述，一个小于零的相对增益意味着系统存在着不稳定回路。此时若采用部分解耦，即只采用一个解耦器，解除部分系统的关联，就可能切断第三反馈回路，从而消除系统的不稳定性；此外，还可以防止第一回路的干扰进入第二个回路，虽然第二个回路的干扰仍然可以传到第一个回路，但是决不会再返回到第二个回路。.部分解耦具有以下优点：①切断了经过两个解耦器的第三回路，从而避免此反馈回路出现不稳定；②阻止干扰进入解耦回路；③避免解耦器误差所引起的不稳定④比完全解耦更易于设计和调整。因此，部分解耦得到较广泛的应用。例如已成功地应用于精馏塔的成分控制。.9.4.3解耦系统的简化由解耦系统的各种综合方法可知，它们都是以获得过程数学模型为前提的，而工业过程千变万化，影响因素众多，要想得到精确的数学模型相当困难，即使采用机理分析方法或实验方法得到了数学模型，利用它们来设计的解耦器往往也非常复杂、难以实现。因此必需对过程的数学模型进行简化。简化的方法很多，但从解耦的目的出发，可以有一些简单的处理方法，例如过程各通道的时间常数不等，如果最大的时间常数与最小的时间常数相差甚多，则可忽略最小的时间常数；如各时间常数虽然不等但相差不多，则可让它们相等。.9.5利用MATLAB对解耦控制系统进行仿真例9-5某锅炉燃烧系统，控制变量为燃烧流量和助燃空气流量，被控变量为系统蒸汽压和温度，试利用前馈补偿解耦方法对该系统进行仿真研究。解(1)系统传递函数阵的获取对于该双输入双输出锅炉燃烧系统，初步选用输入U1、U2分别对应输出Y1、Y2。将实验测试法建模可得系统输入输出之间的传递函数阵为.(2)系统相对增益求取和系统耦合分析由于系统存在负耦合，则容易形成正反馈，应对系统进行解耦分析。(3)前馈补偿解耦器的确定根据式（9-33）和式（9-34），可得前馈补偿解耦器的传递函数分别为(4)控制器形式选择与参数整定考虑到PID应用的广泛性和系统无静差要求，控制器Gc1(s)和Gc2(s)均采用PI控制。Gc1(s)和Gc2(s)参数的整定，可分别通过两个独立的单输入单输出系统进行。.图9-23带前馈补偿器的双变量全解耦系统Simulink仿真图图9-22单位阶跃响应曲线(5)系统仿真.例9-6纯原料量与含水量是影响混凝土快干性和强度的两个因素。系统输入量为纯原料量与含水量，系统输出为混凝土的快干性和强度，试采用对角阵解耦方法对该系统进行仿真研究。解(1)系统传递函数阵的获取对于该双输入双输出系统，初步选用输入U1、U2分别对应输出Y1、Y2。将实验测试法建模可得系统输入输出之间的传递函数阵为.(2)系统相对增益求取和系统耦合分析通道间的相互耦合较强，应对系统进行解耦分析。(3)对角阵解耦器的确定(4)控制器形式选择与参数整定控制器Gc1(s)和Gc2(s)均采用PI控制。Gc1(s)和Gc2(s)参数的整定，可分别通过两个独立的单输入单输出系统进行。.图9-26带对角阵解耦补偿器的双变量全解耦系统Simulink仿真图图9-25单位阶跃响应曲线(5)系统仿真.本章小结多输入多输出系统各个控制回路之间有可能存在的相互关联（即耦合），会妨碍各回路变量的独立控制作用，甚至破坏系统的正常工作。因此，必须设法减少或消除耦合。确定各变量之间的耦合程度是多变量耦合控制系统设计的关键问题。常用的耦合程度分析方法有两种：直接法和相对增益法。用相对增益进行分析和配对选择对多变量耦合系统的解耦，目前，用得较多的有四种方法：前馈补偿解耦法、反馈解耦法、对角阵解耦法和单位阵解耦法。.