王智勇 王勇慧 白 波
(中國核電工程有限公司河北分公司1,河北 石家莊 050011;河北大學(xué)保衛(wèi)處2,河北 保定 071002;河北大學(xué)工商學(xué)院3,河北 保定 071002)
在工業(yè)生產(chǎn)過程中,很多控制系統(tǒng)的性能會隨著時間的推移而退化,導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低,造成資源浪費,增加不合格產(chǎn)品。
Harris提出用最小方差控制(minimum variance control,MVC)作為性能指標(biāo),對單輸入單輸出系統(tǒng)進行評價。在此基礎(chǔ)上,眾多學(xué)者針對前饋/反饋、單變量/多變量控制系統(tǒng)提出了許多評價基準(zhǔn)[1-2]。Folake Olaleye、Biao Huang等人對多擾動動態(tài)下的PID控制器構(gòu)造了一種帶加權(quán)的綜合性能評價函數(shù),得到系統(tǒng)對各擾動動態(tài)的最佳折中性能[3-4]。Rachid A.Ghraizid等人通過計算控制器的預(yù)測誤差和殘差對控制系統(tǒng)進行性能監(jiān)控[5]。Ari Ingimundarson、Tore H?gglund采用擴展預(yù)測步長的方法,選擇實際控制器所能達到的最優(yōu)控制性能下限作為評價的基準(zhǔn)[6]。N.F.Thornhill等人基于 MVC 的方法提出了控制系統(tǒng)設(shè)定值跟蹤的性能評價方法[7-8]。
上述方法都只針對單一模式的性能指標(biāo)或動態(tài)性能評價控制系統(tǒng)的運行,但在多數(shù)情況下,控制系統(tǒng)的隨機性性能良好,確定性性能卻不理想,反之亦然。對此,本文針對多操作模式的過程控制系統(tǒng),基于誤差預(yù)報技術(shù),提取控制系統(tǒng)可達到的最小方差,實現(xiàn)對控制系統(tǒng)的綜合性能評價。
設(shè){ωk}為平穩(wěn)、零均值序列,則它可以用一系列白噪聲序列{ak}的自回歸滑動平均模型(ARMA模型)表示[9],即:
式中:{Gj}為脈沖傳遞函數(shù)的系數(shù)序列。
式(1)又可以表示為:
由于{ak}為白噪聲序列,在k時刻不能依據(jù)已有ak、ak-1、ak-2、…、a1的值去預(yù)測未來 ak+1、ak+2、…、ak+b的值,即{ak}的未來值是不可預(yù)測的。因此,式(2)中第一個括號內(nèi)的各項是無法計算的;而對于第二個括號內(nèi)的各項,由于在 k時刻,所有的 ak、ak-1、ak-2、…、a1都已確定,因此是可計算的,即時間序列{ωk}在k時刻及其以前的歷史數(shù)據(jù) ωk、ωk-1、ωk-2、…是已知的。由已知的歷史數(shù)據(jù)對(k+b)時刻的數(shù)據(jù)ωk+b進行預(yù)測,稱為時間序列{ωk}的第b步預(yù)報值,記作(b),其中b為預(yù)報步長。
式(3)中,被選定的系數(shù)序列{Gj}應(yīng)使預(yù)報誤差的均方值達到最小,預(yù)報誤差的均方值如式(4)所示。
因為{ωk}是零均值序列,所以:
可以證明,若b等于控制系統(tǒng)的時間延遲d,則式(5)等號右邊部分恰好為最小方差控制下的“反饋控制不變項”。式(5)選擇合適的b值,即可得到控制系統(tǒng)的最小方差。此外,對于平穩(wěn)、零均值序列,只要有有限個歷史數(shù)據(jù),就能遞推求得關(guān)于該序列任意步的平穩(wěn)最小方差預(yù)報。本文選取m個歷史數(shù)據(jù),可得:
預(yù)報值的方差為:
典型單輸入單輸出控制系統(tǒng)如圖1所示。
圖1 典型單輸入單輸出控制系統(tǒng)Fig.1 Typical SISO control system
對于如圖1所示的典型單輸入單輸出系統(tǒng),定義系統(tǒng)誤差:
式中:r(k)為設(shè)定值;y(k)為過程輸出值;Gc為控制器傳輸函數(shù);Gv為控制閥傳輸函數(shù);Gp為過程傳輸函數(shù);Nd為擾動傳輸函數(shù);a為擾動變量。此處擾動d=Nda為各擾動動態(tài)的通式,表示在不同操作模式下具有的不同擾動動態(tài)。
控制系統(tǒng)的誤差預(yù)報是指如果控制回路呈現(xiàn)“好”的性能,那么在(k+b)時刻,系統(tǒng)能夠有效克服k時刻進入回路的干擾或者能夠很好地跟蹤設(shè)定值的變化,即誤差為零。因為誤差預(yù)報值反映的是系統(tǒng)誤差在(k+b)時刻的趨勢,所以它也接近于零。如果控制回路呈現(xiàn)“差”的性能(如振蕩、穩(wěn)態(tài)誤差等),那么在(k+b)時刻系統(tǒng)誤差則呈現(xiàn)出相應(yīng)的形式。由于預(yù)報值要盡量準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)誤差在(k+b)時刻的動態(tài)行為,因此,它也會表現(xiàn)為其中的某種形式。
對存在干擾的控制系統(tǒng)的輸出,認為是系統(tǒng)對大量連續(xù)脈沖的響應(yīng)。性能“好”的控制回路在一定的預(yù)報步長b后系統(tǒng)誤差預(yù)報值接近于零,其方差較小;而性能“差”的控制回路,在相同的預(yù)報步長b后誤差預(yù)報值不能達到零狀態(tài)而是表現(xiàn)為相應(yīng)的形式,其方差就比較大。
在實際工業(yè)過程中,擾動信號是許多不同類型的信號的混合體且存在多種操作模式?;谡`差預(yù)報的控制系統(tǒng)綜合性能評價方法是針對多操作模式的過程控制系統(tǒng),提取控制系統(tǒng)可達到的最小方差,通過比較實際誤差序列的方差和預(yù)報序列的方差來確定系統(tǒng)的性能指標(biāo),實現(xiàn)對控制系統(tǒng)的綜合性能評價。
定義基于誤差預(yù)報的控制系統(tǒng)綜合性能指標(biāo)為:
式中:m為模型的階次,同時表示了k時刻及其以前的歷史數(shù)據(jù)的個數(shù),m太小影響預(yù)報的準(zhǔn)確性,太大影響運算速度,因此,必須選擇合適的m,以便所使用的歷史數(shù)據(jù)能夠反映時間序列的特征,一般可選取m為稍大于控制回路的調(diào)整時間;b為預(yù)報步長,它影響控制系統(tǒng)可達到的最小方差,b太小不能反映系統(tǒng)抑制干擾的能力,太大則不能準(zhǔn)確識別系統(tǒng)的性能,一般可以依據(jù)經(jīng)驗公式b=minsη(s)≤0.1選擇;n為時間序列的樣本數(shù),n太小不能完全反映控制回路的特性,而太大則會掩蓋很多重要的信息,同時還會引起很大的計算量,因此,n的選擇既要能夠合理反映回路的特性(尤其是對于設(shè)定值改變的過程),又不能引起太長的運算時間。
田納西-伊斯曼過程(Tennessee-Eastman process,TEP)仿真平臺是由Eastman化學(xué)品公司開發(fā)的一個現(xiàn)實工業(yè)過程,反應(yīng)器是其中主要的設(shè)備單元之一[10]。TE過程反應(yīng)器流程圖如圖2所示,氣體原料進入反應(yīng)器,生成的產(chǎn)品進入下一個流程。該反應(yīng)是一個不可逆的放熱過程,反應(yīng)器溫度通過冷卻水回路進行調(diào)節(jié)。反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)主要包括溫度控制器TC、冷卻水出口溫度TI和控制閥V1。
圖2 TE過程反應(yīng)器流程圖Fig.2 Flowchart of TE process reactor
14組試驗下反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)棒圖如圖3所示。
圖3 反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)性能指標(biāo)Fig.3 Performance indexes of reactor temperature control system
選擇參數(shù) m=30、n=1000、b=15,針對系統(tǒng)設(shè)定值改變的過程、影響系統(tǒng)輸出的階躍干擾過程和控制閥粘滯過程三種情況,對溫度控制系統(tǒng)的綜合性能進行分析,在整個試驗過程中均存在隨機干擾。
由圖3可以看出,第6、10、12、14組的性能指標(biāo)值很大,表明在這些時間段內(nèi)控制系統(tǒng)的性能很差,而第13組的性能指標(biāo)值稍小,說明此時控制系統(tǒng)的性能較差。
結(jié)合系統(tǒng)的輸出誤差和誤差預(yù)報曲線,對綜合性能評價方法進行具體說明。
控制系統(tǒng)性能差的一個主要原因是控制器參數(shù)設(shè)置不合適。當(dāng)溫度設(shè)定值改變時,如果控制器參數(shù)設(shè)定合適,系統(tǒng)就能夠有效抑制干擾的影響,反應(yīng)器溫度會很快達到新的穩(wěn)態(tài)值,使得系統(tǒng)性能良好,如圖4(a)所示,這對應(yīng)于圖3中第2、3組性能指標(biāo)值很小的情況;而如果控制器參數(shù)不合適,反應(yīng)器溫度要經(jīng)過很長的時間才能達到新的穩(wěn)定狀態(tài),使得系統(tǒng)性能很差,誤差及其預(yù)報值也會長時間偏離零狀態(tài),從而呈現(xiàn)較大的方差,如圖4(b)所示,這對應(yīng)圖3的第12組和第14組試驗,其性能評價指標(biāo)值分別為0.4520和0.4600。在同樣的控制器參數(shù)下,單看系統(tǒng)在隨機干擾情況下的性能指標(biāo)值(圖3的第13組數(shù)據(jù)η=0.1682),并不能準(zhǔn)確判斷系統(tǒng)性能的優(yōu)劣。
圖4 反應(yīng)器溫度誤差和誤差預(yù)報曲線Fig.4 Reactor temperature error and error predictive curves
當(dāng)反應(yīng)器冷卻水入口溫度發(fā)生階躍變化時,反應(yīng)器的溫度會突然升高,這就需要通過閉環(huán)控制回路進行調(diào)節(jié)。與階躍過程的分析類似,當(dāng)控制器參數(shù)合適時,系統(tǒng)性能良好,對應(yīng)于圖3第4組和第5組試驗,其性能指標(biāo)η分別為0.0696和0.0644;當(dāng)控制器參數(shù)改變后,控制系統(tǒng)要經(jīng)過較長的時間達到穩(wěn)定狀態(tài);而如果控制器參數(shù)作進一步改變,系統(tǒng)的性能將會更差,圖3中第4、5、9、10組性能指標(biāo)反映了這種情況。
控制閥的粘滯是工業(yè)界常見的引起控制系統(tǒng)性能變差的原因。如圖5所示,在同樣的控制器參數(shù)下,圖5(a)中反應(yīng)器溫度輸出穩(wěn)定,誤差很小,系統(tǒng)綜合性能良好,對應(yīng)于圖3的第1個性能指標(biāo)值;但是第6個性能指標(biāo)值很大(η=0.2119),表明控制系統(tǒng)性能較差。分析發(fā)現(xiàn),這是由于該段時間內(nèi)控制閥性能的惡化使系統(tǒng)性能很差。由于控制閥的粘滯,導(dǎo)致過程輸出和誤差曲線均呈現(xiàn)明顯的振蕩趨勢,誤差預(yù)報序列也表現(xiàn)為振蕩形式,方差變大,使得性能指標(biāo)增大,如圖5(b)所示。
圖5 控制閥粘滯誤差和誤差預(yù)報曲線Fig.5 Control valve sticky error and error predictive curves
通過實例分析表明,在工業(yè)過程出現(xiàn)擾動和操作模式改變情況下,只采用針對單一模式的控制系統(tǒng)性能評價方式會得出片面的結(jié)論,導(dǎo)致錯誤的判斷?;谡`差預(yù)報的控制系統(tǒng)綜合性能評價方法能同時針對多種操作模式,利用控制系統(tǒng)可達到的最小方差,對控制系統(tǒng)進行全面分析,從而獲得綜合性能評價指標(biāo),使評價結(jié)果更加合理,并減少錯誤的判斷。該方法不需要估計擾動模型的特性,彌補了MVC方法的不足,使在線實時評價控制系統(tǒng)的性能成為可能。
本文提出了一種基于誤差預(yù)報的控制系統(tǒng)綜合性能評價方法,通過計算系統(tǒng)預(yù)報誤差和實際誤差方差的比值得出性能指標(biāo),反映控制系統(tǒng)的綜合性能。該指標(biāo)值可以合理評價控制系統(tǒng)一段時間內(nèi)的控制效果,使控制工程師能夠?qū)崟r監(jiān)測控制系統(tǒng)的性能,從而采取合理有效的措施。實例分析證明了該方法的有效性和實用性。
[1]Jelali M.An overview of control performance assessment technology and industrial applications[J].Control Engineering Pratice,2006,14(5):441-466.
[2]熊曉菲.過程控制系統(tǒng)性能評價研究與實現(xiàn)[D].北京:北京化工大學(xué),2007.
[3]Olaleye F,Huang B,Tamayo E.Performance assessment of control loops with time-variant disturbance dynamics[J].Journal of Process Control,2004,14(8):867-877.
[4]Xu Fangwei,Huang Biao,Tamayo E C.Performance assessment of MIMO control systems with time-variant disturbance dynamics[J].Computers & Chemical Engineering,2008,32(9):2144-2154.
[5]Ghraizid R A,Mart'inez E,Prada C'esar de,et al.Performance monitoring of industrial controllers based on the predictability of controller behavior[J].Computers & Chemical Engineering,2007,31(5-6):477-486.
[6]Ingimundarson A,H?gglund T.Closed-loop performance monitoring using loop tuning[J].Journal of Process Control,2005,15(2):127-133.
[7]Thornhill N F,Huang B,Shah S L.Controller performance assessment in set point tracking and regulatory control[J].Control Signal Process,2003,17(7-9):709-727.
[8]Thornhill N F,Oettinger M,F(xiàn)edenczuk P.Refinery-wide control loop performance assessment[J].Process Control,1999,9(2):109-124.
[9]項靜恬,杜金觀,史久恩.動態(tài)數(shù)據(jù)處理——時間序列分析[M].北京:氣象出版社,1986:277-280.
[10]蔣浩天.工業(yè)系統(tǒng)的故障檢測與診斷[M].北京:機械工業(yè)出版社,2003:98-107.