分布式控制系统（DCS）系列：Yokogawa CENTUM VP (用于石油和天然气行业)_（11）.CENTUM VP的控制策略与算法.docx

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CENTUMVP的控制策略与算法

1.控制策略概述

在石油和天然气行业中，分布式控制系统（DCS）是实现高效、可靠和安全生产的基石。YokogawaCENTUMVP作为一种先进的DCS系统，提供了多种控制策略，以满足不同生产过程的需求。控制策略是系统如何根据输入信号和预设目标调整输出信号，以确保过程稳定和优化。这些策略包括但不限于PID控制、模型预测控制（MPC）、前馈控制和自适应控制等。

1.1PID控制

PID（比例-积分-微分）控制是最常用的控制策略之一。它通过比例、积分和微分三个部分的组合，对过程变量进行调节，以达到设定值。PID控制器的输出是这三个部分的线性组合，其数学表达式如下：

u

其中：

ut

et

Kp

Ki

Kd

1.2PID控制器的参数调整

PID控制器的参数调整是确保控制效果的关键。YokogawaCENTUMVP提供了多种工具和方法来调整这些参数。常见的调整方法包括Ziegler-Nichols方法、Cohen-Coon方法和自动调整工具。

1.2.1Ziegler-Nichols方法

Ziegler-Nichols方法通过逐步增加比例增益，使系统进入振荡状态，然后根据振荡周期和振荡幅度来计算PID参数。具体步骤如下：

设置控制器：将控制器设置为纯比例模式（即Ki=0和

调整比例增益：逐步增加比例增益Kp

记录振荡周期：记录系统进入等幅振荡时的周期Tu和振荡幅度K

计算PID参数：根据下表计算PID参数。

模式|Kp|Ti|T

|————|————|————|————|

经典|0.6Ku|0.5Tu|

P-only|0.5Ku

PI模式|0.45Ku|0.83

PID模式|0.6Ku|0.5Tu|

1.2.2自动调整工具

YokogawaCENTUMVP内置的自动调整工具可以简化PID参数的调整过程。用户只需选择目标过程变量和控制器类型，系统会自动执行调整过程并提供优化的PID参数。

2.模型预测控制（MPC）

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，适用于多变量、非线性和时滞过程。MPC通过建立过程的数学模型，预测未来的过程行为，并优化控制动作以达到最佳控制效果。

2.1MPC的基本原理

MPC的核心是建立过程的动态模型，并基于该模型进行预测。常用的模型包括线性模型和非线性模型。线性模型可以通过状态空间表示：

x

y

其中：

xt

ut

yt

A、B、C和D是模型参数矩阵。

2.2MPC的应用实例

假设我们有一个简单的温度控制过程，需要使用MPC来实现温度的稳定控制。以下是一个Python代码示例，使用控制库control来实现MPC。

importnumpyasnp

importcontrolasct

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义过程模型

A=np.array([[0.9,0.1],[0,0.8]])

B=np.array([[0.1],[0.2]])

C=np.array([[1,0]])

D=np.array([[0]])

#创建状态空间模型

sys=ct.ss(A,B,C,D)

#定义MPC参数

N=10#预测步长

Q=np.eye(2)#状态权重矩阵

R=1#输入权重

P=np.eye(2)#终端权重矩阵

#创建MPC控制器

mpc=ct.mpc(sys,N,Q,R,P)

#定义设定值

setpoint=50

#模拟过程

t=np.arange(0,100,1)

y=np.zeros_like(t)

u=np.zeros_like(t)

#初始状态

x0=np.array([30,0])

foriinrange(len(t)):

#当前状态

x=x0ifi==0elsex_next

#计算控制输入

u[i]=mpc.control(x,setpoint)

#计算下一个状态

x_next=sys.A@x+sys.B*u[i]

#计算输出

y[i]=sys.C@x_next+sys.D*u[i]

#绘制结果

plt.figure()

plt.plot(t,y,label=温度)

plt