Адаптивные регулирующие контроллеры

Адаптивные регулЯторы и системы управлениЯ

В конце 70-х годов разработчики систем автоматического управления получили средства микропроцессорной техники с их поистине безграничными возможностями. Тогда казалось, что наконец-то будут реализованы многообещающие идеи теории автоматического управления, в частности идеология оптимального адаптивного управления, позволяющая радикально повысить качество управления при априори неизвестной и к тому же непредвиденно меняющейся математической модели объекта. Последнее обстоятельство особенно радовало потребителей средств управления, поскольку оно, по существу, обещало устранение сложных и трудоемких работ по динамической настройке систем во время пуска, а затем по периодической подстройке в процессе эксплуатации.

И действительно, в первых серийных микропроцессорных системах управления технологическими процессами, примером которых может служить система <Novatune> (на рынке появилась в 1981 г.) шведской фирмы ASEA, были использованы модифицированные оптимальные адаптивные алгоритмы типа с цифровой моделью объекта. Согласно материалам фирмы эта система получила широкое распространение, правда, преимущественно в странах Северной Европы. Однако спустя некоторое время комментарии стали более сдержанными и даже скептическими а затем практически во всех появившихся на международном рынке микропроцессорных системах и индивидуальных контроллерах произошел возврат к традиционным ПИД алгоритмам регулирования. Принципиально новым в этих системах было появление модулей автоматизированной настройки; однако заложенные в этих модулях алгоритмы кардинально отличались от предсказывавшихся теорией адаптации. Создается впечатление, что разработчики новых микропроцессорных систем, разочаровавшись в теории, обратились к чисто прагматическим методам, взятым из опыта работы квалифицированных наладчиков истем автоматического регулирования. К настоящему времени господствующее положение заняли два подобных метода.

1.Экспертные методы автоматизированной настройки (например, EXACT алгоритм американской фирмы Foxboro и сходные алгоритмы контроллеров японских фирм Yokogawa и Hitachi), учитывающие рекомендации опытных экспертов-наладчиков, осуществляющих настройку подачей на действующую систему автоматического регулирования ступенчатых воздействий и анализирующих затем характер получаемой реакции на такие воздействия

2.Автоматизированный вариант полувековой давности эмпирического метода настройки Зиглера — Никольса, основанный на выводе действующей системы с П регулятором на границу устойчивости и расчете по критическим периодам колебаний и коэффициенту передачи регулятора оптимальных параметров настройки ПИД регулятора с использованием для этого простых эмпирических формул. Автоматизация метода состоит в замене настраиваемого регулятора двухпозиционным реле, что приводит к возникновению установившихся автоколебаний в контуре регулирования. На таком принципе работают блоки автонастройки контроллеров типа «Ремиконт» и «Протар».

В обоих методах не удалось реализовать адаптивное управление, которое, по самому определению этого термина, должно обеспечить слежение параметров настройки за непрерывно меняющимися свойствами объекта; успешно реализована лишь автоматизированная настройка параметров регулятора, осуществляемая только при практически неизменных во время настройки свойствах объекта.

Наиболее важной особенностью реализованных методов настройки является то, что последние выполняются с использованием тех или иных активных воздействий на систему: в первом случае - подачей ступенчатых идентифицирующих воздействий, во втором - изменением алгоритма регулирования. Правда, в материалах фирмы Foxboro утверждается, что в качестве ступенчатых идентифицирующих воздействий могут использоваться и ступенчатые изменения возмущений, и задания, возникающие в процессе нормальной эксплуатации системы. Однако анализ заложенных в контроллеры логических алгоритмов распознавания таких ситуаций показывает, что это возможно только при исключительно благоприятных для настройки условиях работы объекта, когда значение амплитуды отклонения регулируемой величины значительно превосходит средний уровень ее случайных изменений в процессе нормальной работы, на которые налагается отклонение, вызванное априори известными ступенчатыми возмущениями. Работоспособность ЕХАСТ- алгоритма в обычно существующих системах с относительно высоким уровнем случайных возмущений можно, по-видимому, объяснить только тем, что, в соответствии с инструкцией фирмы, включение контроллера в работу должна предшествовать настройка по экспериментальной переходной характеристике объектов (кривой разгона), а хаотическое изменение параметров, осуществляем ЕХАСТ- алгоритмом относительно этой настройки, не приводит к возникновению аварийных ситуаций только потому, что это изменение ограничивается заранее устанавливаемыми в контроллере пределами.

Таким образом, мировой опыт подтверждает сформулированную в России (В.Я. Ротач) более четверти века назад концепцию построения САУ на базе типовых ПИД регуляторов с применением алгоритмов автоматизированной настройки, базирующейся на периодически вводимом в систему активном воздействии (сигнальном, алгоритмическом, структурном). При этом было показано, что ПИД алгоритмы в большинстве случаев достаточно близки к оптимальным, а поиск улучшения качества управления следует искать на пути усложнения информационных структур систем управления (переходом к многоконтурным, каскадным схемам и схемам с компенсацией возмущений).

Было также отмечено, что попытки реализовать адаптацию по данным нормального функционирования объекта без активного вмешательства в процесс регулирования из-за ряда причин системного характера обречены на неудачу. Реально существующая проблема состоит не в том, чтобы изобрести систему адаптации, функционирующую без вызванных идентифицирующими воздействиями добавочных отклонений регулируемой величины, а в том, чтобы сделать эти отклонения достаточно малыми, приемлемыми для практики. Соответственно одной из главных проблем в задаче адаптации становится оптимизация самого процесса настройки, т.е. достижение оптимума настройки при минимуме потерь. Этого можно добиться декомпозицией процедуры поиска с использованием в алгоритмах настройки нижнего уровня специально разработанных не экстремальных критериев / 11 /. Эта процедура основана на использовании активных частотных методов идентификации объектов и расчета оптимальной настройки регулятора. Применение частотных методов позволяет обеспечить помехозащищенность алгоритма, а также рационально организовать активный эксперимент на действующей системе в плане минимизации вмешательства в ее работу. Это связано с тем, что системы регулирования технологических процессов при оптимальной настройке обычно имеют частотные характеристики с одним резонансным пиком. При этом для точной настройки системы достаточно определить комплексную частотную характеристику объекта в узком диапазоне - в окрестности частоты резонанса. Так как резонансная частота системы остается неизвестной до окончания расчета ее оптимальной настройки, то разрешение этого противоречия достигается с помощью итерационной процедуры, на каждом шаге которой оценивается по возможности минимальное число точек частотной характеристики системы с использованием для расчета оптимальной настройки достаточно простой аппроксимирующей модели объекта, уточняющейся в процессе настройки системы.

Для реализации этого подхода рекомендуется алгоритм со структурой вида цикл в цикле. Во внутреннем цикле на каждом шаге оценивается вектор комплексной частотной характеристики системы лишь на одной частоте и рассчитывается оптимум настройки по модели объекта с двумя свободными коэффициентами. По окончании внутреннего цикла выполняется внешний цикл итерационной процедуры, в котором оцениваются векторы частотной характеристики на добавочных частотах. Это позволяет уточнить структуру модели объекта и численные значения ее коэффициентов, фиксируемых во внутреннем цикле.

На практике оказывается достаточным выполнить внешний цикл лишь при первоначальной настройке системы, а в дальнейшем можно ограничиться выполнением внутреннего цикла итерационной процедуры с контролем частотной характеристики системы на одной частоте.

Настроенная по этому методу система с ПИД регулятором удовлетворяет с достаточной для практики точностью следующим условиям оптимальности: обеспечивается достаточно интенсивное затухание собственных колебаний системы благодаря ограничению частотного показателя колебательности М; минимизируется линейный интегральный критерий, т. е. площадь под графиком ошибки регулирования при ступенчатом возмущении, а также среднее квадратическое отклонение регулируемой величины при воздействии низкочастотных случайных возмущений. Автоматическая настройка осуществляется без участия оператора.

Рассмотренный алгоритм настройки - лишь один из возможных. Он удобен в том отношении, что он самостоятельно выбирает частоту колебаний, заведомо принадлежащую существенному для каждого конкретного объекта диапазону частот, в пределах которого будет протекать процесс регулирования. Этот алгоритм относительно прост и позволяет оптимизировать параметры настройки регулятора независимо друг от друга. Практически очень важным его свойством является невозможность потери системой устойчивости при любых начальных параметрах настройки регулятора. Недостатки же этого алгоритма состоят в его относительно слабой помехозащищенности, возможности ошибок в оценке параметров при сильных возмущениях, действующих на объект во время выполнения настройки. Наладчик должен уметь правильно выбрать целесообразный в каждой конкретной ситуации алгоритм или оптимальную последовательность применения различных алгоритмов.

Дата добавления: 2014-01-06