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定量給料機控製係統控製過程的淺析

編輯:臨朐番茄视频社区app下载有限公司時間:2020-12-15

  據悉,振動式定量給料機的係統控製過程有以下的特點∶

  (1)控製物料的被控流向是為不可逆的。給料的過程之中放下來的物料不能收回,所以輸出結果不能經過調量及時加以調節。

  (2)被控過程具有時變、隨機性,是工業過程中典型的滯後過程,較難建立準確的給料過程數學模型,隻能通過參考模型進行靠近。

  因此,定量輸送給料機采用了預測控製算法對控製電壓值進行預測學習控製。預測控製是一基於模型、滾動優化並且結合了反饋校正的新式計算機優化控製的算法。它對於模型失配、非較小相位係統、不明確幹擾的影響有著較強的魯棒性,適合於控製不易於建立準確數學模型並且較為複雜的工業生產過程。動態矩陣的控製算法(DMC)是一種應用較為廣泛的預測控製算法,它采用係統階躍響應序列作為對象模型,建模方便,算法有著較好的魯棒性。DMC算法包括3個部分∶預測模型、滾動優化、反饋校正。

  預測模型∶測試被控對象階躍響應,得到采樣數據 a;(i=1,2,…,N),構成DMC算法中的預測模型參數。利用對象單位階躍響應模型與給定的輸入控製增量,可預測係統未來輸出值。

  滾動優化∶定量給料機通過越為優化準則確定從某時刻起M個采樣周期的控製增量,以使係統在未來P個時刻的輸出值盡可能接近期望值。理論上可以每隔M個采樣周期重新計算1次,然後將M個控製量在k時刻以後的M個采樣周期分別作用於係統。但在此期間內,模型誤差與隨機擾動等會使得係統輸出遠離期望值。為了克服這一缺點,簡單的方法是隻取優解中的即時控製增量△u(k)構成實際控製量u(k)=u(k一1)十△u(k)作用於係統。到下一時刻,它又提出類似的優化問題求出△u(k+1)。這就是所謂的"滾動優化"的策略。

  總之,整個定量機動態矩陣的控製算法是由預測、控製、校正3部分組成的。動態矩陣控製算法是一種增量算法。不管模型是否有誤差,它總能將係統輸出調節到期望值而不產生靜差。對作用在對象輸出端的階躍形式的擾動,該算法也總能使係統輸出恢複到原來的設定狀態。

  本定量給料機係統中,經反複驗證修改,取采樣周期 T=1s,階躍響應模型時域長度N=20,預測時域長度P=8,控製時域長度M=3,誤差加權矩陣為單位矩陣,調整控製加權矩陣係數。