PI系统

PI系统（共12篇）

PI系统 篇1

0 引言

报表是电力企业信息系统不可或缺的组成部分, 是企业日常管理和专业运行数据的主要发布方式。随着电力信息化的发展, 对于报表的需求越来越高, 也促成了报表系统的不断更新换代, 从最初简单的Excel表格发展到如今种类繁多的报表工具。综合分析当前电力企业中的报表需求, 总结出如下几个评判报表系统的标准。

(1) 可维护性。电力企业的业务需求处于不断的变化之中, 报表系统应具备快速响应能力, 用户可以随时定义新的报表, 并能方便的维护已有报表, 所有的操作应能实时生效。

(2) 表现力。报表系统应支持表格、交叉表、图形、图表、自由格式等多种形式的报表, 丰富的表现力是成熟报表系统的必备特性。

(3) 二次开发能力。用户对于报表的个性化需求越来越多, 这些需求不可能都在报表系统的设计阶段考虑到, 因此, 系统需要提供二次开发机制, 使得高级用户或二次开发人员能够获得更灵活的报表设计能力。

(4) 输出形式。如今, 用户已经不满足于单一的报表输出形式, 报表系统应提供常见的如Excel、HTML、PDF、Word甚至Flash等输出形式。

(5) 开放性。报表系统不应成为信息的终点站, 而应该为其他应用系统留有接口。

(6) 管理功能。管理员可对报表数据实施访问控制管理, 以保证用户只能访问授权的数据, 报表计划和订阅也是报表管理功能的体现, 即在特定时间或非高峰时段生成报表并能传递给订阅者。

目前国内外存在众多琳琅满目的报表工具。 (1) 集成型。即与所使用的开发环境紧密结合或作为插件集成于开发环境中, 例如Microsoft SQL Server Reporting Services, 水晶报表等, 这类工具设计过程可视化、使用简单, 但是与开发工具绑定, 有时1个报表的改动可能需要重新编译整个系统; (2) 控件型。例如Formula One、华表Cell组件等, 它们设计灵活, 但是可视化设计工具不是必然提供; (3) OLE型。这种类型的报表工具将人们熟悉的Excel、Word等办公软件作为载体, 进行报表的设计、浏览, 其缺点是依赖性强, 且不适用于服务端程序。

分析结果表明, 很少有现成的报表工具能满足上述要求, 可以直接拿来使用。在PI3000平台基础框架的支撑下, 设计和实现了一套全新的报表系统, 用以解决电力企业信息系统运行过程中有关报表的各种需求。目前, 该报表系统已在多个信息系统实施项目中得到应用, 效果良好。

1 总体设计

PI3000平台是根据国网公司“SG186”工程统一应用平台的总体思路, 融合业界业务基础软件平台的理念, 基于模型驱动和构件化设计思想研发的一套面向电力行业的业务基础软件平台, 它采用多层分布式和面向服务架构。

作为PI3000平台的子系统, 报表系统依托平台提供的完备的基础框架, 并考虑到系统自身特点, 形成如图1所示的体系结构。

PI3000平台报表系统采用3层架构, 报表设计器和报表浏览器属于表示层, 报表服务、报表生成器属于应用逻辑层, 后台数据库包括2种, 一种是用来存储报表模板;另一种是报表中业务数据的来源库, 它们可以是同一个数据库。图2是报表系统的物理部署图。

2 报表服务

报表服务是整个报表系统的核心, 它被部署在报表服务器上, 通过标准的Web Services方式暴露服务接口, 分别为报表设计时和运行时提供服务方法支持。在设计时, 报表设计器调用报表服务进行报表模板存取、数据源测试、数据集测试、脚本预编译、设计期预览等。在运行时, 报表服务负责解释运行报表模板。

由于报表服务基于Web Services标准, 使得系统具备了良好的开放性, 为其他同质或异质系统预留了接口, 同时PI3000平台的其他子系统也可方便的访问报表服务, 完成平台内部的协作。

3 报表设计

3.1 报表模板

报表设计功能围绕着报表模板进行, 报表模板由数据信息和布局信息组成, 是根据现实中的具体报表数据和样式抽象而成。报表模板在报表设计器中被创建, 并保存在报表模板库中, 每个模板均对应1个编号, 是其唯一标识。在运行时, 报表模板由报表服务解释和生成最终报表。

报表模板为XML格式, 结构上参考了微软的RDL规范, 并在此基础上作了适当的修改, 丰富了其原有内容。图3是报表模板的组成结构图 (箭头表示包含关系) 。

由图3可以看出, 报表模板包含2种信息, 数据信息和布局信息。报表模板的数据信息由数据源、数据集、参数组成, 数据源指的是报表数据的来源数据库, 1张报表模板内可配置多个数据源。数据集指的是与数据源相关的数据库查询, 即SQL语句 (只能是select语句) , 在SQL语句中可以使用参数作为筛选数据的条件, 利用参数, 可设计出参数化的报表, 用户在运行时通过设置参数的值来更改报表的输出。

从布局角度看, 1张报表模板包括报表头、报表脚、页、页头、页脚等区域, 这些区域由报表项组成, 报表项类似于可视化程序设计中的控件, 系统目前提供7种报表项, 每种报表项均有不同的功能, 表1列举了各个报表项及其主要功能。

在报表模板设计过程中, 根据实际需求, 可只选用1种报表项, 也可以多种报表项组合使用。使用这些报表项可设计出各种表格报表、交叉表、图形报表、图表报表、自由格式报表等, 从而保证了报表系统的表现力。

3.2 报表设计器

报表设计器负责报表模板的定义和维护, 它提供了图形化的界面, 在客户端运行。在其中可定义报表的数据信息, 包括数据源、数据集、参数等。报表设计器提供的核心功能是可视化的布局设计, 在布局面板中, 可设计报表框架 (报表头、报表脚、页、页头、页脚) , 新建、删除、修改报表项, 设置报表项的位置、大小、样式等, 还可以编写和实时预编译脚本, 并且支持无限次的Undo/Redo操作。在设计时可随时预览报表, 以便于对布局效果做出调整。报表设计器提供报表模板的导入导出功能, 可将模板导出成XML文件保存在本地磁盘, 这样, 对于某些复用度较高的报表, 就避免了重复设

报表设计完成后, 调用报表服务将报表模板以XML格式保存到报表模板库中。当报表需求发生变动时, 在报表设计器中打开报表根据要求修改并保存, 保存后立即生效, 无需对系统的其他部分作任何变动。报表设计器提高了报表系统的可维护性。

3.3 二次开发

报表的二次开发能力已经成为衡量报表系统的重要标准, PI3000平台报表系统通过事件驱动的脚本提供了二次开发机制。脚本在报表模板设计过程中根据需要定义, 每个报表模板包含1个脚本段, 脚本段中可为报表布局中的每个元素定义脚本, 例如可为报表页、报表项定义脚本。脚本采用面向对象语言, 每个布局元素对应1个类, 它们有个共同的基类。除了在脚本事件中编写脚本外, 用户可在脚本段中编写自定义接口和类型。

在运行时, 报表脚本由报表生成器在报表生成过程中根据事件触发。下表列举了所有脚本事件定义。

对于文本框报表项, 除了可以绑定参数、数据集字段外, 还可编写表达式, 表达式中支持常见的数学运算、公式、函数等。

脚本的定义和执行提高了报表系统的灵活性, 可以解决用户的许多个性化需求, 大大增强了报表系统的生命力。

4 报表运行

4.1 报表生成器

报表生成器是服务端组件, 供报表服务调用, 负责报表模板的运行时解释, 其功能如图4所示。

在运行时, 报表浏览器传递报表模板编号和具体参数值 (如果模板中定义有参数) 给报表服务, 报表服务根据编号在报表模板库中提取模板定义的XML文件, 并调用报表生成器。根据报表模板中定义的数据源和数据集信息, 报表生成器从数据源中检索数据, 解释和运行报表模板, 生成报表实例, 如果模板中包含脚本, 则需要在生成过程中按照事件驱动的方式执行脚本。报表实例是包含了最终数据和布局信息的中间格式, 它与最终的输出形式无关, 也采用XML结构。上述过程可看成一次实例化过程, 生成的报表实例到最终用户可浏览的报表输出形式, 需要经过报表渲染器的呈现。

4.2 报表渲染器

报表渲染器是公用组件, 可供报表浏览器、报表Web站点、报表服务调用。它负责将报表实例呈现为具体的输出形式, 如图5所示。

每种输出形式均对应1个具体的报表渲染器, 如果需要扩展1种输出形式, 只需要再实现1个渲染器即可。报表渲染器实现了报表系统输出形式的多样化, 并具备了良好的可扩展性。

4.3 报表浏览

最终用户可通过2种方式浏览报表, 基于胖客户端的C/S方式和基于HTML的Web方式。在C/S方式下, 报表浏览器是1个胖客户端程序, 使用第3方单元格控件呈现报表, 事实上, 它也是利用该控件实现了1个报表渲染器, 将报表实例渲染成单元格方式的输出, 通过报表浏览器可导航页、打印报表, 并能将报表另存为其他格式 (Excel、PDF等) 。在Web方式下, 通过报表Web站点, 用户能在局域网或互联网环境下浏览报表, 且Web浏览器无需安装任何第3方插件, 因为报表是以纯HTML的方式渲染, 与C/S方式一样, 用户也可打印报表、将报表转存为其他格式。

5 报表管理

报表作为企业数据的展现方式, 也应该被纳入管理的范畴, 例如对于系统中的某些报表数据, 要求只有具备权限的用户才能浏览, 这对报表的安全控制提出了要求。另外, 由于企业信息系统中数据量及业务量的不断增长, 系统负载在某些时间段处于饱和状态, 对于那些需要检索大量数据, 耗费较长时间的报表, 就不适宜在系统负载的高峰时间段生成, 因此, 报表计划功能也很有意义。

总的来说, 报表系统的管理功能包括安全控制、报表计划、报表订阅等。

(1) 安全控制。系统利用PI3000平台的安全模型来对报表实施访问控制管理, 以保证用户只能访问授权的数据。PI3000安全模型属于PI3000平台基础框架的一部分, 提供了基于角色的多层次多粒度的权限控制。利用安全模型, 可对需要进行权限控制的报表模板, 添加授权角色, 这样, 对于授权角色以外的用户, 就无法浏览相关报表。

(2) 报表计划。系统利用PI3000平台的任务调度系统实现了报表计划功能。任务调度系统是PI3000平台的1个子系统, 可定时或周期性的执行预定工作, 可按照系统规约定义任务执行组件。对于计划性报表的需求, 只需要编写1个任务执行组件, 在该组件中, 调用报表服务生成指定报表的输出, 并将其保存在指定位置, 由于报表服务的开放性, 使得任务调度系统与报表服务之间的协作变得非常容易。通过设置任务执行方式, 即任务执行时间或执行周期, 来控制报表计划的运行。对于数据量大、耗时长的报表, 可以将计划执行时间设置在系统负载的低谷时段, 避开高峰期。

(3) 报表订阅。很多情况下, 用户需要离线浏览报表, 例如, 用户出差外地或由于其它原因无法访问企业信息系统, 此时, 可结合PI3000平台消息系统, 将生成的报表发送到用户的电子邮箱或其他个人信息处理平台。PI3000消息系统是PI3000平台的另一个子系统, 可提供多种辅助消息通知方式, 如手机短信、Email、即时消息等, 并可被其它子系统灵活调用。报表系统利用消息系统强大的通信能力, 并联合任务调度系统实现报表的订阅功能, 报表设计者为报表模板添加订阅者, 并指定订阅者的接收方式。在系统运行期间, 任务调度系统定时或周期性的生成报表, 并调用消息系统将其发送到订阅者的个人信息处理平台。例如, 在调度生产管理信息系统中, 每天早晨上班之前将前一天的调度运行日报发送到每位相关员工的信箱, 这样既无损报表的有效性 (因为报表中都是前一天的数据) , 又避开了系统负荷高峰期, 提高了运行效率。

综上所述, 利用PI3000平台完善的底层框架和系统功能, 可拓展出很多衍生的报表管理功能。

6 结语

作为PI3000平台的子系统, 报表系统属于表达层, 它提高了整个平台的表达能力。报表系统通过图形化的报表设计器和齐全的报表布局元素, 实现了报表系统的可维护性, 丰富了系统的表现力, 增强了系统的柔性。同时, 利用事件脚本使系统具备了灵活的二次开发能力。由于选择标准的Web Services技术进行分布式处理, 系统获得了良好的开放性。另外, 构筑在PI3000平台之上的报表系统, 可充分利用平台的各种底层设施和其他子系统, 来实现报表系统的管理功能, 也体现了使用平台化的思想去构建企业信息系统的优势。

参考文献

[1]Wiegers Karl E.软件需求[M].北京:机械工业出版社, 2000.

[2]王东, 李宛洲.管理信息系统中报表生成子系统的设计与实现[J].计算机工程与应用, 2001, 10:88-90.

[3]李云, 范玉青.MI S系统中的报表工具模型的研究与实现[J].航空维修与工程, 2004 (2) :23-26.

[4]陈国华, 刘海林.管理信息系统中自定义报表工具的研究与设计[J].计算机应用与软件, 2006, 23 (5) :74-75.

PI系统 篇2

由于冷空气的到来，下午陪伴我的是一部电影，一部获得奥斯卡最佳摄影、最佳视觉效果的电影》(Life Of Pi)

我蜷缩在一个角落里，紧闭门窗，眼睛直呆呆的看着这部电影。

男主角苏拉·沙玛和一只孟加拉虎在海上独自漂流了两百二十七天，苏拉·沙玛靠坚定的信念存活了下来，也拯救了这只孟加拉虎。在海上，风轻轻地吹着，浪重重的.拍打着，然而，苏拉·沙玛并没有因此而被屈服，而是与其作斗争，在海上挣扎着。期待已久的这一天终于到来了，船漂泊到了岸边，苏拉·沙玛走进这片深林，在那儿呆上一晚便离开了。他拉着小船来到了岸边，他已经精疲力尽了，完全没有力气在站起来了，孟加拉虎走进森林里，头也没有抬便离开了，而苏拉·沙玛也因此而获救。

当我们身处逆境的时候，不要慌张，而要有目标、信念，寻找一些能帮到我们的东西，并发出求救信号。

PI系统 篇3

关键词：电梯;门机系统;模糊PI控制技术

中图分类号：TP273 文献标识码：A

电梯门机系统是电梯的主要组成部门，现在的电梯门机系统中一般采用电梯门机系统对门机系统进行控制，这种控制方法应用到电梯门机控制器中能够实现控制参数的免调试，大大提高了驱动系统对转动惯量较大范围变化的适应性，提高系统的动态性能。这宗控制技术的应用避免了传统控制系统的较多弊端，实现小体积、大转矩、性能高等优势，而且能够提高系统的稳定性与安全性，被广泛应用于各种电梯门机系统中。

一、模糊PI控制技术概述

模糊PI控制技术是建立在模糊数学理论的基础之上，1974年英国工程师提出将模糊控制思想应用于蒸汽机的控制中，模糊PI控制技术由此而得到迅速发展。模糊即是很难用语言或者数字来形容的一种现象，L.A.Zadeh教授提出的模糊理论能对模糊概念做了很好的描述。在实际工作中有经验的操作员可能不理解操作原理，但是能够根据经验准确的操作，模糊控制原理就是以数学为基础发展的模糊控制方法具有以下几个方面的特点：

1.它不需要准确的数学模型

2.操作者利用控制经验老控制系统

3.对系统参数的变化不敏感

4.利用规则达到控制的目的，利于理解和表达

模糊PI控制技术控制原理是：一般情况下PI控制方法是固定不变的，模糊PI控制器的两个输出分别作为积分系数和比例进行分析，根据实际运行的情况调整控制器参数，以此达到最好的控制效果，模糊PI控制框图如图一所示。

图一：模糊PI控制框图

模糊控制器的输入变量为无车误差变化量，模糊PI控制技术一般是利用模糊微分控制作用进行工作，但是模糊控制自身很难消除体统误差变化率，控制精确度有待提高，将模糊控制与PID控制结合能够实现实时调试调整比例、积分系数。获得较快的动态反应，提高机械的稳定性。

二、id =0矢量控制双闭环系统PI控制器设计参数

假设我们分析的电梯门机系统采用的是永磁同步电机，那么一般会采用d轴电流id =0的控制方法。在双闭环系统系统中将电流环等小城一个一阶惯性环节，大概为：1/T0 s+1，然后采用PI控制的速度环进行分析。在这里我们假设速度环的比例、积分系数、电流环等效时间、转矩系数、转动惯量、控制、负载转矩、给定速度、实际电机角速度、q轴电流分别为：KP、KI、K0、Kc、J、TC、Ti、wr*、wr、iq来表示。这样我们可以用的出函数公式：

GASR（s） ={KI KC[（KP /KI）×s+1]}/JS2（T0 s+1）

设定义变量h为中频宽度，可以得到速度环控制增益KP、KI为：

KI = （h+1）/2×[J/Kc （hT0）2]

KP = h T0 KI

从这些公式中可以看出速度环PI参数与转动惯量存在正相关的关系，而电流环与转动惯量没有关系，在这里对调速系统的速度环PI参数进行相应的调整。Te与iq呈正相关的关系，根据公式可以看出J较大时，摩擦因素TI变大，在一定的运动状态下，电流更大。

三、模糊PI控制技术在电梯门机系统中的应用

电梯门机系统在结构上主要包括门结构、电机控制系统、安全检测系统以及乘客监测系统等，电机控制系统的组成部件有：门机变频控制器、电机驱动装置、位置传感器等，其中电机控制系统是整个电梯的核心组成部分，不仅能完成外部信号的处理，而且能给定电机驱动信号，完成整个系统的控制策略。控制功能完成需要有功能稳定、强大的运算器件，现在很多的电机控制中都使用了电机运算处理单元，但是这样容易加大系统的成本，降低运行效率。我们将模糊PI控制技术应用到系统中，不仅能够解决上述问题，而且能提高电梯运行的各种性能。

把模糊PI控制技术应用到总量较重的电梯门上，电梯门的总量增加10倍以上，然后和轻度电梯门应用一样首先选定固定PI、普通模糊PI以及改进的模糊PI三种方式，分别调出合适的控制参数，然后根据效果图以及相关的控制参数公式分析应用结果。不过重量型电梯门由于重锤的作用，电梯在关门的时候重锤提供驱动转矩，开门时重锤会提供制动转矩。根据分析结果我们可以看出，应用于轻量级电梯中的PI参数应用到重量级电梯门机系统中，系统相应较慢，满足不了系统参数的要求，如果使用此方式，必须把控制参数值调大。所以说，模糊PI控制技术应用在电梯门机系统中，选择合适的参数控制系统能够起到很好的控制作用，提高电梯运行的稳定性、安全性应急系统的各项性能。

结语：在电梯门机系统中应用模糊PI控制技术，能够迅速抑制转速下降，使转速得到有效的回升，同时又不会干扰动态性能指标，提高系统的稳定性与转速性能。比传统的控制方法操作简便、功能齐全、安全稳定，可以省去人工调试的过程，减小控制误差，提高控制精确度，是电梯门机系统目前应用最好的控制技术。

参考文献：

[1]王鑫，韩洪洪.模糊PI控制技术在电梯门机系统中的应用[J].天津理工大学学报2012，28（4-5）：37-40

[2]王谦.电梯门机控制系统的研究[D].西北工业大学2003（12）：1-44

[3]尹志英，谢拴勤.自适应控制在电梯门机系统中的应用[J].科技热点2006，8（21）：114-115

PI系统 篇4

关键词：飞轮储能系统,PI控制器,粒子群优化,算法,双馈电机,优化,设计

0 引言

应用飞轮储能系统 (FESS) 提高电力系统稳定性[1,2,3,4,5], 要求FESS具有快速调节有功和无功功率的能力, 因此其控制器的性能非常关键。PI控制器因具有结构简单、实现容易、鲁棒性强等特点而在控制领域得到了广泛应用[6,7], 但其参数的优化设计在实际工程中常采用试凑法来整定。传统的设计方法[8]抗干扰能力较差。近年来, 随着智能优化算法的深入研究, 利用智能优化算法进行PI控制器参数优化设计受到越来越多的关注[9]。

粒子群优化 (PSO) 算法是一种新型的随机优化智能算法[10]。该算法因具有计算效率高、收敛速度快、鲁棒性好以及全局寻优能力强等特点, 在电力系统得到了广泛应用[11,12,13,14,15]。近年来, 也有专家学者将PSO算法用于PI控制器的设计[16,17]。文献[18]应用改进PSO算法优化FESS的PI控制器参数, 但其只应用于单个PI控制器参数的优化, 未提及FESS多PI控制器同时优化的情况。因此, 有必要进一步探讨FESS多PI控制器参数优化设计的问题。

本文应用加入模拟退火思想的改进粒子群优化 (AIPSO) 算法优化设计FESS有功和无功多PI控制器参数。该算法是在改进PSO算法 (即在传统PSO算法上加入混沌初始化、迭代中加入混沌扰动、自适应调整惯性权重系数等) 的基础上, 引入模拟退火的思想用于限制PSO位置更新范围, 进一步提高改进PSO算法的效率。文中给出了应用AIPSO算法优化FESS多PI控制器参数的方法, 并以FESS接入4机系统为例, 通过非线性仿真分析验证了优化结果的有效性。

1 FESS及控制系统模型

1.1 FESS简化三阶模型

文献[19]指出FESS采用双馈电机 (DFIM) 作为发电机/电动机, 不仅可以实现功率的四象限柔性调节, 并且由于转子侧的PWM只需交换滑差功率, 其实用性和经济性都比采用全容量PWM控制的异步电机好[7], 因此本文采用DFIM作为FESS的发电机/电动机。DFIM的数学模型在很多文献已有详细的讨论[1,2,3,4,5,18,20,21,22,23], 本文采用电动机惯例的三阶简化动态模型。

转子运动方程 (忽略阻尼转矩) :

其中, τj为电机惯性时间常数;且s为转差率, s= (ω0-ωr) /ω0, ωr为转子角速度, ω0为同步转速;Te是电磁转矩;由于飞轮储能没有原动机, 故机械转矩Tm=0。

定子电压方程:

其中, Uds、Uqs分别为DFIM定子d、q轴电压;Ids、Iqs分别为DFIM定子d、q轴电流; (为了区别于同步发电机的暂态电势) , xr r=xr+xm, xr和xm分别是转子漏电抗、励磁电抗, ψd r和ψqr分别为转子d、q轴磁链;x′=xss-xm2/xr r, xss=xs+xm, xs为定子漏电抗。

其中, Udr、Uqr分别为转子d轴、q轴上的电压;T′d 0=xrr/ (ω0rr) , rr为转子电阻。

式 (1) 和式 (3) 即为FESS的三阶动态模型。

1.2 FESS的PI控制器

DFIM共有2个控制量, 即转子电压Udr和Uqr。应用定子磁场定向控制策略[1,3,4,18,22], 即q轴是以并联接入点电压相量Us为参考, 各相量分别向Us所在的轴和滞后其90°的轴进行投影, 得到q轴分量和d轴分量, 从而能实现Uqr控制有功功率、Ud r控制无功功率的解耦控制。无功控制可以转化为电压控制, 有功和电压PI控制器框图如图1所示。

图中, Pref为FESS注入系统有功功率;PFESS_e=Ps+Pr为FESS实际输出的有功功率, Ps、Pr分别为定子、转子有功功率;PFESS_m为FESS输出有功功率的量测值;UFESS为FESS接入系统所在母线电压;UFESS_m为电压量测值;Gp_ps为含FESS的电力系统传递函数;Gp、Gu分别为有功和电压PI控制器传递函数, 其中KPP、KPU为比例系数, KIP、KIU为积分系数;Gt p、Gt u分别为有功和电压测量环节的传递函数, 其中τp、τu为惯性时间常数。

从图1中可看出, 有功控制包括3个环节, 其开环传递函数为

电压控制器包括3个环节, 其开环传递函数为

由式 (4) (5) 及图1可知, FESS有功和电压控制系统的闭环传递函数为

2 AIPSO算法

2.1 PSO算法的基本原理[10]

PSO算法的思想来源于鸟群捕食行为。在PSO算法中, 每个优化问题的解都看成是d维搜索空间的一只鸟, 称为“粒子”, 每个粒子都有一个当前速度vi= (vi, 1, vi, 2, …, vi, d) 和当前位置xi= (xi, 1, xi, 2, …, xi, d) , 并都有一个相应的适应度函数fi来评价自己。PSO算法先产生一群随机粒子 (随机解) , 然后通过迭代寻找最优解。在每一次迭代中, 每个粒子通过跟踪2个“极值”来更新自己:一个极值是该粒子本身所找到的最优解, 称为个体极值, 记为pbest= (pbest, 1, pbest, 2, …, pbest, d) ;另一个极值是目前整个群体找到的最优解, 称为全局极值, 记为gbest= (gbest, 1, gbest, 2, …, gbest, d) 。

PSO算法在第k+1步迭代计算时, 每个粒子根据式 (8) 和式 (9) 来更新自己的速度和位置:

其中, ω为惯性权重系数;c1、c2为非负常数;r为 (0, 1) 之间的随机数;j=1, 2, …, d;i=1, 2, …, m, m为粒子个数。

在应用式 (8) 更新速度vi, j时, vi, j会被控制在一个最大速度vmax (vmax>0) 内, 即若vi, j>vmax时, vi, j=vmax;若vi, j<-vmax时, vi, j=-vmax。

经过一定次数的迭代计算就可能找到优化问题的全局最优解。

2.2 AIPSO算法

文献[18]针对传统PSO算法在寻优搜索过程中存在效率低、易早熟等缺点, 提出了改进PSO (IPSO) 算法, 即

a.利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性对粒子进行初始化, 以提高初始值的质量;

b.在迭代中, 利用混沌扰动来跳出局部最优解;

c.采用自适应调整惯性权重系数方法来快速找到最优解。

但在应用中发现:如果位置的更新式 (9) 没有任何限制, 就可能出现新的位置变得“很坏”, 引起收敛速度变慢。由此, 可以考虑加入对位置更新的限制。位置更新限制容易想到采用类似速度更新限制的方法, 即每个位置被限制在一定范围内。这种位置更新方法虽然简单, 但会带来不利的方面, 如全局最优解不在所限定的范围内, 这时IPSO算法无法跳出当前局部最优解的范围, 导致陷入局部最优解。

更好的限制位置更新的方法是在IPSO算法中引入模拟退火的思想[24,25,26]。模拟退火优化算法[26]源于物理的退火过程, 与一般优化问题具有相似性。算法的基本思想是从一给定解开始, 从邻域中随机产生另一个解, 接受准则是允许目标函数在有限范围内变坏, 并以一定概率接受新的解。若设模拟退火算法中的起始温度T (0) 、终止温度T0和退火速度vα, 则式 (9) 更新位置后, 计算更新前后两位置的适应值变化量ΔE。若ΔE<0, 则接受新位置的值;若ΔE>0, 则若exp (ΔE/T) >rand (0, 1) (rand (0, 1) 表示0~1之间的随机数) , 也接受新位置的值, 否则不接受。若接受新位置的值, 而且T>T0, 则降温T (k+1) =vαT (k) ;否则不降温。

可见, 在IPSO算法中加入模拟退火思想后, 既达到限制新位置的目的, 又具有跳出局部最优解的可能性, 因此性能更好。该算法即为AIPSO算法。

3 应用AIPSO优化FESS多PI控制器参数

一般的参数优化设计方法是针对有功或电压PI控制器分别进行的[18], 但是由于2个PI控制器只是近似解耦控制, 分别设计可能会造成相互负影响。因此本文采用AIPSO算法进行2个PI控制器参数同时优化设计, 使得2个控制器性能都达到最优。

ITAE[16,17,18] (Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error) 准则指的是时间乘以误差绝对值的积分, 主要是限制过渡过程后期出现的误差, 故按ITAE准则设计的参数一般具有超调量小、过渡平稳、反应快速等特点。

FESS有功和电压的ITAE表达式分别为

其中, ta为动态响应调节时间;eP (t) 为系统动态响应过渡过程中FESS输出有功功率与给定有功参考量间的误差值;eU (t) 为系统动态响应过渡过程中FESS机端电压与给定电压参考量间的误差值。

取适应度函数为有功功率和电压偏差的ITAE指标的和, 即

因此, FESS有功和电压PI控制器参数优化问题的目标函数可表达为

其中, Kα为2个PI控制器的参数, 分别代表KPP、KIP、KPU或KIU;rα_min和rα_max分别为控制器参数的下限和上限值。

由式 (13) 可见, FESS多PI控制器参数同时优化问题转化为一个带不等式约束条件的最优化问题。

4 算例分析

以FESS接入4机系统[27]为例, 分析应用AIPSO算法设计FESS多PI控制器参数的效果。FESS安装在4机系统的节点7处, 如图2所示。

FESS参数取自文献[1], 初始状态为:Pe=0, Qe=0。PSO的种群规模为30, 最大迭代次数为50, c1=c2=2.0, ωmax=0.95, ωmin=0.10。

应用AIPSO优化FESS的有功PI控制器参数KPP、KIP、KPU和KIU, 共30次, 得到:

为了验证所优化的PI控制器参数性能, 对如图2所示的4机系统进行非线性仿真计算, 设定有功指令P*ref和电压指令U*ref分别为

其中, P*ref为有功参考值 (标幺值) , U*ref为电压参考值 (标幺值) , t为仿真时间 (单位是s) , 仿真时长为2 s。

仿真曲线如图3和图4所示 (U、Pe、Qe均为标幺值) 。从图中可以看出, FESS接入4机系统后, 在有功和电压指令变化时, FESS的有功和电压响应曲线基本无超调, 且调节时间很短, 具有良好的跟踪性能, 说明采用AIPSO算法整定的FESS有功和电压PI控制器参数是合理和有效的。

图4中无功具有较大的超调量, 原因为支撑电压的快速响应造成了瞬间无功变化很大。

为了比较AIPSO算法的性能, 本文将AIPSO算法与自适应粒子群 (APSO) [17]算法、IPSO[18]算法和混沌粒子群 (CPSO) [27]算法作比较。每种算法各运算20次, 统计其平均迭代次数, 如表1所示。

优化过程中, 各种算法的适应值的收敛曲线如图5所示 (n为迭代次数) 。

从表1和图5中可以看出, AIPSO算法具有更高的效率, 优化性能更好。

5 结论

《少年pi的奇幻漂流》读后感 篇5

227天，一个令人惊讶的数字，一个不可思议的数字！而他，pi，就在海上漂泊了227天！而更让人难以置信的是，他随身还有一只极其危险的孟加拉虎，而他，竟然只凭着救生船上的工具，存活了227天。

这部小说的主人公pi是一个坚强、聪明、机智、勇敢、热爱宗教的人，在移民的航海中船在太平洋沉没，水手和乘客都淹死了，只有他爬到了救生艇上。活了下来。

视觉控制对PI设计的影响 篇6

关键词：Pl设计；产品设计；视觉控制

企业系列产品形象(简称PI)建立的前提条件有两个，一个是商品丰富，同类型产品之间竞争激烈；二个是由单一产品创下了较好的市场美誉度。企业系列产品形象与品牌之间有着密切的关系，在今天竞争激烈的市场中，企业系列产品形象的打造对企业而言显得尤为重要。

一、Pl的概念

Pl，Product ldentity的缩写，是企业系列产品形象的简称。一个企业生产的产品就如同一个家族，我们可以借用族群的概念来加以说明。

族群是民族学中的一个概念，在民族学中族群是指地理上靠近、语言上相近、血统同源、文化同源的一些民族的集合体，也称族团。简单地说，族群是指在同一时间、同一地点、同一生物问所形成的团体。在同一族群中的个体基因都可为该族群中所有成员共享，构成一族群的前提条件是在所有个体中会共享某种东西。

企业的产品往往具有族群的特点。这些族群常是指因为技术更迭、功能改进等原因生成的不同系列、不同型号的产品，这些不同系列、不同型号的产品在类别上仍是属于同一大类型。族群特征最重要的外显方面是在视觉上，那些在视觉上拥有共同的“家族”识别因素的产品最容易给人同一族群的感觉。通过对不同产品在视觉上进行控制，可以使不同的产品之间形成一种“血脉相连”的关系。好的企业也正是通过这种控制来强化企业的形象和品牌形象。具体来说，视觉控制的范围主要为诉诸视觉的因素，如：形态、色彩和材质等。

二、视觉控制与Pl设计的关系

在日常生活、生产中，通过对其中涉及到的某些元素实施改菩，将尽可能多的信息转化成人的“视觉”可以立刻获得的形式，以求达到“一目了然”的效果，这是视觉管理的任务。通过视觉管理可以提高工作效率，营造良好的工作条件。视觉控制是视觉管理的主要方式之一，它通过对所传递的信息加以控制，使信息标准化、规范化。已有的研究表明，人從外界获得的信息90％以上是由视觉获得的，通过视觉途径可以较准确地传递信息。

我们知道，人与人之间的交流是通过语言来实现的，人与物之间的沟通则是通过物的功能和物的形态来达到的。产品通过由形态、色彩、材质等构成一定的视觉形象，传递包括操作、性能等与产品本身有关，以及理念等信息。在产品设计中，产品被视为信息的载体，认可产品是信息的载体，也就是认可产品所负载的信息是可以被传递的，而这种传达的顺利进行，则是指产品所载信息是以人们共同的感受、社会共同的看法为基础的。这一观点的理论来源是20世纪对于符号学的研究。

通过形态、色彩、材质等构成一定的视觉形象，在消费者的认识、接受产品的过程中最终可以形成对产品特征的印象。视觉控制对产品而言，主要是指通过视觉途径来控制产品的特征，进而有效外显产品的内在品质。对于任何一个品牌而言，有序的视觉控制可以使产品特征固定下来，在消费者心目中形成清晰、稳定的族群印象。依靠产品族群的打造和设计可以有效地构建企业系列产品的形象，进而构成品牌的实体形象，而产品族群因为族群中的不同产品都拥有共同的特点而能轻易地被消费者识别，进而极容易形成整体效应，构成消费者心目中对一个品牌的印象。对于每一件具体的产品而言，视觉控制可以使产品在特征上符合品牌的整体风格。

三、Pl设计中具体的视觉控制途径

Pl的设计、打造必须注重打造非常清晰的族群特征，也即共同特征，这样才能有效构成产品族群。产品的族群特征的呈现方式有多种，但最有效的方式集中在视觉上。PI设计中的视觉控制主要为如下几个方面：

1、形态视觉控制

形态是产品外形设计中最重要的因素之一，也是最具传达力的要素之一。形态不论是对自然形态的模仿，还是抽象形态的创造，都会呈现出特定的状态，成为指示某一特殊涵义的形态符号。产品的形态不仅表达单件产品的功能和性能特征，而且还能表现强大的产品族群形态特点，同时还会传达特定的意义。通过有意识的形态视觉控制可以规范和加强产品族群的形态特征，进而有效控制系列产品之间形象上的特征。

形态视觉控制视具体的产品可以分为两种情况：一种是对产品的整体形态进行视觉控制；另一种是对产品的局部形态进行视觉控制。这两种情况都可以有效地控制产品的视觉特征。

如苹果公司的产品在整体形态上的视觉控制，主要表现为整体形态构成中突出直线与圆弧的结合，尤其是在大跨度的不同产品间依靠对直线和圆弧的运用，使形态保持了独有的优雅风格。

而宝马轿车前脸的“双肾”格栅、奔驰轿车前脸的横幅镀铬格栅和中央三叉型标志等，就是通过对产品局部形态进行视觉控制，来保持特有的视觉面貌。

正因为形态是最重要的视觉呈现因素，所以通过对形态的视觉控制可以巧妙地解决产品族群特征控制、企业系列产品之间特征控制的问题。

PI系统 篇7

关键词：动态一体化平台,电网调度,管理信息系统

0 引言

调度生产运行管理信息系统OMS是一类典型的分布式电力生产运行管理信息系统, 在电力调度生产运行以及相关专业管理过程中起着越来越重要的技术支撑作用。目前, 国家电网实行统一调度, 各级调度间分层控制, 分级管理的模式。按照此模式在四川电网的省、地、县调度机构间推行电网调度决策智能化、运行指标国际化和专业管理现代化建设, 迫切需要一个能实现统一信息交换、资源共享、生产流程控制以及决策支持的平台。为此, 四川电网进行了省、地调一体化调度生产运行信息系统OMS建设。这里以四川电网OMS建设方案为例, 结合以往调度生产运行管理信息系统建设的经验, 对其关键技术和发展方向进行了分析研究。

1 四川电网OMS总体技术要求

根据四川电网OMS建设前期需求分析结果, 系统将被建成为电网调度运行及专业管理的信息汇集和处理中心, 其建设过程分为两个阶段: (1) 系统在投运年应能实现四川省电力公司调度中心、通信自动化中心内部重要业务和生产数据的自动流转, 实现省地间调度生产管理重要业务和生产数据的纵向自动流转功能; (2) 在地调逐步推广建设后与省调系统互联, 最终建设成为省、地一体化电网调度生产管理系统, 实现整个四川电网调度运行生产日常工作的流程化管理。

四川电网OMS的设计方案要求采用目前先进的信息技术, 建立新型的信息体系结构:在统一的运行平台 (计算机硬件及网络、操作系统、数据库、应用软件等) 支撑下, 建立起统一的调度生产管理系统与调度生产数据平台, 将调度生产业务管理与调度生产数据处理进行一体化设计, 使硬件资源和软件资源得到合理的优化。四川电网OMS逻辑体系结构如图1所示。

2 OMS的设计原则

系统按照投运年为2008年, 水平年为2010年, 远景年为2015年进行设计。

(1) 四川OMS承担着电网调度生产重要业务信息的流转工作, 应具备高可靠性, 并且应符合国家电网公司颁布的电力二次系统信息安全防护的要求。

(2) 所设计的OMS系统应是一套功能完整、性能良好、运行可靠、硬件系统相对独立, 具有专用软件包的商用化系统。

(3) 该系统应统一基础平台, 强调基础结构的设计和开发, 强调数据的复用和关联, 尽可能消除信息孤岛, 避免由于信息多重维护而产生的额外工作量和数据不一致性, 提高应用集成性, 形成一体化系统。

(4) 该系统应基于通用的应用系统平台, 具有足够的业务敏捷性, 以适应用户需求的变化。应用系统平台建议采用模型驱动方式, 简单的用户需求变化和应用扩充通过修改模型即可实现, 无需人工编程, 以减少维护工作量, 提高系统的可维护性。通用应用系统平台还应具备完善的二次开发体系, 提供高级API接口和多种二次开发手段, 以适应复杂的业务需求。

(5) 该系统应尽可能遵循和支持现行可用的标准, 以支持将来与外部系统的互联。

(6) 该系统应具有很高的可靠性和安全性, 应确保系统的长时间持续稳定运行。系统应具备集群和负载均衡、故障自愈、异常捕获和跟踪等系统稳定性保障技术, 最大限度地提高系统的安全性和可靠性。

3 OMS实现中的关键技术

传统的电力管理信息系统开发方法中, 每次新建系统都要重新做一些很类似的工作, 比如基础数据的管理、报表统计管理、值班日志等模块。但这种组件模板重用由于缺乏统一基础环境支持以及相应扩展规范仍然不能适应大型信息管理系统建设的需求。而采用平台化模式的主要优势是能针对电力企业复杂多变的需求一致地创建和维护业务模型, 并能为个性化应用开发提供完备的基础设施, 自动或辅助应用系统的生成。平台支持的动态业务模型应包括系统的各个方面, 并且应能根据模型自动生成各种标准应用功能。采用平台技术可以避免大量纷繁复杂的编程工作, 集中人力物力于企业信息和业务过程的分析、整理和优化, 最大程度提高应用系统的开发和实施效率。

另一方面, 电力企业管理过程的标准化是渐进的和长期的。企业与厂商在信息系统建设中也曾多次注意到管理流程规范化的问题, 在做法上却往往希望将管理流程一次性地固定下来, 然后, 在此基础上开发和推广信息系统。由于这种做法违背了渐进性和长性期的规律, 因此, 往往不能收到较为满意的效果。PI3000平台在SG186一体化平台的理论基础上进一步提出了动态一体化的思想, 即平台构建的一体化信息模型还需具有很强的动态能力, 以适应管理需求的发展变化, 如图2所示。

动态一体化思想强调一体化不是僵化的, 它应具有足够的灵活性以便能随着业务和管理思想的发展动态变化, 否则一体化将逐步失去生命力。该思想的应用是覆盖于系统建设和应用的整个周期, 对于一般的业务需求变化, 维护人员只需对模型进行调整便可满足, 系统能实时自动适应, 无需或是少量在源代码级进行修改。因此, 动态一体化平台化建设方法是适应未来电力调度管理信息系统发展趋势的方法。

3.1 统一应用平台PI3000

四川电网OMS建设采用直接面向调度管理业务并具有动态建模能力的统一应用系统平台PI3000构建。PI3000平台是基于模型驱动和构件化设计思想研发的一套面向电力行业的业务基础软件平台, 其总体技术线路如下:

(1) 数据层通过自主研发的通用数据访问组件实现与Oracle、DB2、SqlServer等不同类型的关系型数据库的交互。基于该组件及标准SQL规范开发的业务应用可自动适应并运行在不同类型的数据库系统上。数据层自主实现了OR Mapping机制, 可让上层应用开发人员以面向对象的方式访问业务模型和数据, 提高开发效率。

(2) 服务层采用SOA架构, 各服务功能均以WebService、XmlRpc等标准规约发布, 实现与前端或第三方系统的集成。采用无状态设计模式 (如IIS群集方案) , 方便并优化与第三方群集技术集成, 从而实现整个系统的负载均衡, 提高系统的稳定性和可靠性。

(3) 表现层采用B/S和C/S混合模式。C/S模式的客户端虽需初次部署, 但能够充分利用客户端计算资源, 可满足生产管理所需的部分复杂应用场景。PI3000平台的B/S客户端采用了大量本地计算技术, 并通过Ajax等技术尽可能提高用户端的使用效率。

PI3000平台构建采用了插件结构, 其主体是一个很小的内核, 除此之外的缺省组件及业务扩展组件都以插件的形式注册到系统之中, 并由平台内核统一加载到主应用域运行。从数据访问层到业务逻辑层, 再到界面表现层, 平台均为业务应用系统的开发提供了不同粒度的、丰富的基础设施和扩展规范。平台主体构架如图3示。

PI3000平台采用WEB SER-VICE技术将系统平台级应用服务集成Web服务, 主要包含有代理服务、业务基础服务、文件服务、工作流服务、报表服务、消息服务、任务调度服务等, 同时平台针对这些应用服务都提供了统一的基于Web页面的监控管理界面。此外, 平台本身的实现是数据库无关的, 即可以在不更改源代码的情况下运行于不同数据库之上。

3.2 工作流服务

工作流服务是系统实现业务流程化的核心。该系统的设计采用了动态模型驱动技术和面向服务体系结构, 满足了业务系统对流程快速构建、柔性变化的要求, 实现系统的开放性和可扩展性。其设计目标是能够针对电力企业复杂易变的需求, 敏捷地构建和维护流程模型, 并为个性化应用的二次开发提供完备的基础设施和服务支持, 最大程度地提高应用系统的实施效率。另一方面, 作为独立的子系统, 工作流模型与对象模型相对独立, 2者集成共同实现对业务的具体需求, 这种工作流模型与对象模型解耦合的方式可以方便的和其他应用系统集成。

系统设计采用典型的三层架构, 由流程建模工具、流程运行控制引擎和运行处理及监控界面组成, 如图4所示。

其中流程建模工具提供可视化的方式对多版本流程模板、流程步骤、参与者、处理表单等进行定义, 直观便捷, 能快速响应不断变化的业务需求。流程建模支持分支步骤、同步步骤、多种会签方式、回退步骤等复杂业务规则的定义。通过活动参数的定义, 流程关联表单可与对象系统的类型相关联, 并可在不同步骤关联不同的类型状态, 复用在平台对象系统中定义的权限控制策略。工作流引擎则负责基于流程模型执行流程实例的启动、迁移、回退、追回、结束等操作。流程运行界面则通过与流程引擎的交互, 在B/S、C/S方式下完成最终用户对流程实例的各种处理操作。另外可以开发流程监控工具, 企业可实时监控业务流程运行状态, 并对历史数据进行分析, 为优化流程和过程重组提供支持。为满足灵活复杂的业务需求, 工作流系统支持流程脚本、活动脚本和迁移脚本的定义。

工作流系统不仅提供流程的设计、协调和运行, 而且提供对流程生命周期的监控和对历史数据的统计、分析功能, 为优化流程和过程改进提供了有力的支持, 最终达到系统可服务化, 可配置化, 可管理化, 可模型化的目标。

3.3 报表服务

报表系统的设计是与应用平台无关、基于数据源、三层架构的报表定义和生成系统。该系统由报表定义器、报表浏览器、报表引擎服务、报表WEB服务4部分组成, 总体结构如图5所示。

报表系统的引擎服务提供统一开放的报表模板存取、解析以及报表实例的生成。报表的定义器用于报表的数据源、数据集、参数、布局设计和预览等定义。报表的 (C/S) 浏览器提供C/S模式下的报表浏览。报表的WEB服务程序与报表引擎交互, 形成WEB报表浏览站点, 用户通过浏览器访问报表WEB服务器, 浏览报表。报表系统的设计还遵循了以下规范:

(1) 支持动态参数化的报表。提供用户交互接口, 可根据用户输入的预定义参数动态生成报表。

(2) 支持多数据源定义, 即报表的数据来源可分散在多个物理数据库中, 而不必将所有数据集中在数据库中。

(3) 支持自定义脚本, 利用脚本可以报表中实现自定义的业务规则, 可动态控制显示样式。

(4) 报表模板符合XML规范, 支持导入导出功能, 便于移植和复用。

(5) 支持报表的定义和呈现分离, 即在一次模板定义后, 由报表引擎生成XML格式的实例报表文件, 并可转换为Excel、Html、PDF等格式以供客户端浏览。

(6) 提供开放的基于Web Service的数据接口, 可为其他应用系统提供报表服务。

3.4 其他关键基础服务

消息服务为PI3000平台提供统一消息发布和传送功能。平台的其他子系统或业务模块都可通过此系统进行消息的发布。消息系统的特点是消息内容和消息接收者、消息发送器分离, 即同一条消息可关联多个不同种类的发送器, 并同时发送给多个接收者。消息系统提供可扩展的消息大纲和消息发送器的实现框架, 即可动态增加新类型的消息发送方式。

任务调度服务能以定时、周期或主动触发方式执行预定义任务的自动化系统。它采用3层架构, 主要由客户端定义器和服务端任务执行引擎及任务执行监控界面组成。任务调度系统的任务定义器采用图形化方式定义一个任务中各个任务项及其之间的关系。任务项是一个自动化任务的分解执行步骤, 可以和预定义的任务执行组件关联。任务项之间可以定义迁移规则。任务执行引擎可根据任务优先级管理任务实例的执行、继续执行、重新执行、暂停、终止等操作。任务项迁移规则除定义全局参数判定条件外, 还可以脚本方式实现更为灵活的规则。

为实现各级调度OMS系统间大量数据的交换, PI3000开发了数据交换系统, 并在此基础上提供了服务代理组件, 从而平台用户可以更为便捷的使用数据交换功能, 同时也屏蔽了各级数据交换系统的版本差异。除上述介绍的重要服务以外, PI3000还根据业务需求对PI2000原有部分业务基础功能模块进行改进并封装成W E B SERVICE, 更好地实现多级调度了OMS系统的分布式计算扩展。

4 结语

PI系统 篇8

无刷直流电机是随着半导体技术发展而出现的新型机电一体化电机,它是现代电力电子技术、控制理论和电机技术相结合的产物[1,2]。无刷直流电机传统的控制方案一般采用方波控制,其具有控制方案简单、成本低的优点; 但其本质上是一种平均功角90°的控制方式,所以会产生较大的转矩波动和运行噪音[3]。

矢量控制最初是上世纪70 年代提出的,最初被运用于异步电机; 随后被移植于永磁同步电机[4]。与方波控制比较,其具有转矩脉动低,电机运行平滑,噪音小,调速范围宽等优点,因而被越来越多地运用于电机控制中。

传统的永磁同步电机矢量控制系统采用双闭环PI控制,其具有算法简单、可靠性高、参数易整等优点; 但因其本质上是一种线性控制[5],而本研究的控制对象BLDCM本身是一种非线性、强耦合性以及时变的系统,会使得线性常参数的PI控制无法得到令人满意的鲁棒性[6]。

综合,本研究提出基于模糊-PI双模控制下的无刷直流电机矢量控制系统。首先建立在两相旋转坐标系下BLDCM的数学模型; 然后分析设计模糊-PI智能控制器,给出软件设计流程; 其次利用Simulink搭建相应的矢量控制系统,得到转速、和转矩的仿真波形; 最后,通过实验得到电压调制波形和相电流波形,证明模糊-PI双模控制无刷直流电机矢量控制系统具有可行性及良好的鲁棒性。

1无刷直流电机d-q坐标下数学模型

现以两极三相无刷直流电机为例,利用相变量来建立数学模型。在理想情况下[7,8,9,10,11,12],三相定子变量建立的无刷直流电机的简化数学模型为:

式中: p—微分算子; ua,ub,uc—定子三相电压; ea,eb,ec—三相反电动势; ia,ib,ic—三相电流; R—三相绕组电阻; L—三相绕组自感LS与三相绕组之间的互感LM的差。

因BLDCM的反电动势不再呈现正弦式[13],故需重新讨论。现以A相反电势ea为例推导三相反电势数学模型:

式中: ψ( θ) —A相绕组匝链的永磁磁链,θ—转子位置角。

假设转子逆时针旋转,绕组AX沿x轴正方向移动,A相绕组有效磁通转子角度不断变化。转子位置角为 θ 如图1( a) 所示,A相绕组磁链为:

式中: φ( θ) —转子位置角为 θ 时A相绕组磁通; N—A相绕组匝数; S—绕组在定子内径表面围成面积;B( x) —沿x轴成梯形分布的转子永磁体径向气隙磁密,B( x) 周期为2π,同时满足B( x + π) = - B( x) 。结合式( 2) 和式( 3) 可得:

式中: ωr—转子电角度; ψm—A相绕组磁链幅值,ψm=2NSBm; fa( x) —A相幅值为1 的单位反电势,fa( x) =B (x + π /2) 。

假设电机气隙磁场为标准的梯形波,平顶宽度为120°,那么磁密分布B( x) 的具体数学模型为:

式中: Bm—B( x) 磁通分布中120°平顶对应的磁通幅值,具体如图1( b) 所示。

同理可得,B相和C相的反电势数学模型为:

根据clack和park变换及其逆变换,可将三相静止坐标系下定子电压变量转换成同步旋转坐标系下d、q轴电压分量:

d-q坐标系下转矩公式:

2模糊-PI双模控制原理与实现

2. 1 模糊-PI双模控制原理

传统的模糊控制器具有PD控制器的特性,它具有良好的动态特性,但是却无法消除静态误差,始终是模糊控制器的一个弊病; 而传统的PI控制器有很高的稳态精度,因此笔者将两者并联,以此改善无刷直流电机矢量控制系统的静动态特性。

模糊-PI双模控制器结构如图2 所示。

图2 中模糊模糊控制器采用工程中应用比较广泛的二维控制器,其输入量选用转速给定值与转速给定偏差E和偏差变化Ec,输出值U作为电流给定值。

本研究通过智能选择器使得在模糊控制器和PI控制器之间进行自由切换,切换的主要依据根据实际运行时系统的参数来设定。切换的依据就存储在智能选择器中,主要通过系统误差E来进行判别选择:1若E的绝对值小于ES( ES是智能选择器预先设定的值) ,则系统处于传统PI控制状态; 2若系统误差E的绝对值大于ES,则模糊控制器开始工作,控制系统的控制量输出,以提高响应速度和减小超调量。模糊控制器可通过基于专家知识建立的模糊规则库,对系统发生震荡或超调的情况作出迅速有效地判断,并予以消除。

2. 2 模糊-PI双模控制软件实现

本研究采用的单片机是ST公司的STM32FEBK,针对程序总体设计的特点( 即模块化设计,前台为涉及控制对象的相关功能程序循环执行,后台即为各种中断处理) ,故笔者将上述模糊-PI控制模块置于高级定时器TIM1 中断中。针对被控对象—BLDCM在实际运行过程中有转速平滑、电磁转矩脉动小等要求,本研究设计TIM1 中断的间隔时间为80 μs,即每80 μs高级定时器TIM1 就产生一次更新中断。

具体模糊-PI软件实现流程如图3 所示。

3系统仿真分析

3. 1 仿真模型搭建与仿真波形

本研究搭建了基于模糊-PI双模控制的无刷直流电机矢量控制系统,系统采用电流的矢量控制策略,采用传统的双闭环控制。系统参数都为Udc= 100 V,电机参数暂设定为: ,Rs= 0. 958 5 Ω,Ld= Lq= 0. 008 5 H,极对数P = 4。基于模糊-PI双模控制下搭建的矢量控制系统如图4 所示。

本研究在上述系统中分别设置速度给定为750r / min,仿真时间设定为0. 3 s。当t = 0 s时,电机负载为0. 8 N·m; t = 0. 15 s时,负载转矩增加至1. 2 N·m。基于模糊-PI双模控制下的转矩转速波形如图5 所示。

3. 2 仿真波形分析

从上述的转速转矩波形中可得出: 模糊-PI双模控制下的系统几乎消除了转速超调量,同时系统启动时间也被缩短至0. 02 s左右。在0. 15 s电机突变负载时,其转速几乎没有受到影响,而其转矩也从原有的0. 8 N·m平稳的迅速增加至1. 2 N·m,这主要因为模糊-PI控制系统能够准确地识别偏差E的变化和变化率,对电流进行快速地调整,有效克服外界的扰动。

4系统实现与测试

上文已提及本研究所搭建测试系统的主控芯片是STM32FEBK,系统软件程序是基于编译软件IAR Embedded 6. 50 的开发环境进行的,利用汇编语言编写整套程序和ST-LINK/V2 作为程序调试工具。除此之外,系统中还包括: 一台三相星型轮毂无刷直流电机、一个调试用的正弦波控制器、Tektronix示波器、直流稳压源等。

程序分为主程序和中断程序两部分。主程序主要实现系统的初始化、控制系统异常检测和系统常规功能( 如刹车检测、巡航等) ; 中断服务程序主要实现矢量角增量、占空比的计算与调制、模糊-PI双模控制算法的实现,同时将电压、转把信号等采样值也放置于中断服务程序中。

示波器上观测到的三相电压调制波形如图6 所示,实测的三相霍尔与A相相电流稳态波形如图7所示。

经系统实验证明,基于模糊-PI无刷直流电机矢量控制系统能够实现正弦式的相电流,从而降低电机在运行中的转矩波动与运行噪音。

5结束语

PI系统 篇9

关键词：Matlab/Simulink仿真,PI调节,直接转矩控制,空间矢量脉宽调制

0 引言

传统的直接转矩 (DTC) 控制系统具有诸如结构简单、转矩响应快以及对参数鲁棒性好等优点。然而, 直接转矩控制的固有缺陷如转矩、磁链脉动大、逆变器开关频率不恒定等也不容忽视。直接转矩的无差拍控制在理论上可以消除转矩和磁链的误差[1], 但其计算量大, 而且计算过程依赖电机参数, 对电机参数变化的鲁棒性有所降低。基于PI调节产生参考电压矢量的方法[2,3,4], 消除了转矩和磁链误差, 实现简单, 鲁棒性较好 (仅用到定子电阻) 。空间矢量脉宽调制 (SVPWM) 技术以电机获得逼近由正弦波供电的圆形旋转磁场为目标, 具有转矩脉动小、噪声低、直流电压利用率高等优点。用参考电压矢量脉宽调制控制逆变器, 能够保持逆变器开关频率恒定。本文基于Matlab/Simulink软件对PI-DTC调速系统进行仿真研究。

1 PI-DTC的系统框图

PI-DTC的系统框图如图1所示。

转速给定n*与实际转速n比较后的误差经转速PI调节器后输出电磁转矩给定ne*。磁链给定和磁链反馈进行比较产生磁链误差, 经PI调节得Vx*;转矩给定和转矩反馈进行比较产生转矩误差, 经PI调节后得Vy*, V*xy=Vx*+j Vy*。V*xy经过xy到αβ坐标旋转变换后, 得参考电压矢量V*=V*xye-jθs (θs磁链角) 。用SVPWM逆变器实现了PI-DTC策略, 使电机的定子磁链矢量的运动轨迹逼近圆形, 达到调速系统的转速快速跟踪给定转速的目的。

2 基于Simulink的PI-DTC仿真研究

2.1 PI-DTC控制器

异步电机在以ωs旋转的xy坐标系下的定子电压方程为ωs为定子磁链矢量ψs相对静止α轴的角速度, 注意x轴与定子磁链矢量ψs同向,

将上式代入定子电压方程得:

由式 (2) 得:

将上式代入电磁转矩方程, 有:

由式 (1) 、 (3) 可知, 定子磁链仅受控于在恒定的情况下, 可以用对电磁转矩进行独立控制。

PI-DTC控制器由转矩PI调节器、磁链PI调节器以及坐标旋转变换、磁链计算和转矩计算这几个单元构成。转矩、磁链PI调节器产生的电压矢量V*xy经过坐标旋转变换得参考电压矢量坐标变换如下:

θs:磁链角, 即定子磁链矢量ψs相对静止α轴的角度。定子磁链αβ分量计算:

电磁转矩计算:

2.2 空间矢量合成技术

参考矢量合成如图2所示。

用伏秒等效原理计算工作电压矢量V1、V2的作用时间T1、T2, 以及零矢量作用时间T0、T7[2], 如下:

其中,

TP为控制周期;

T1、T2为TP内V1、V2作用的时间;

T0、T7为TP内零电压矢量作用的时间;

r为V*与V1的夹角。

2.3 空间矢量PWM电压源型逆变器

逆变器开关变量定义如下:

逆变器输出电压空间矢量与开关变量的关系:

us为逆变器输出的电压空间矢量, Udc为直流母线电压。逆变器三相开关Sa、Sb、Sc的PWM信号分别为PWMa、PWMb、PWMc。PWM信号为“1”则上桥臂导通, 为“0”则下桥臂导通。PWM3、PWM2、PWM1代表三种不同的PWM信号, 他们在一个控制周期内的占空比分别为T3on、T2on、T1on。其中, T3on=T1+T2+T7;T2on=T2+T7;T1on=T7。空间矢量PWM如图3所示。逆变器输出三相PWM信号如表1所示。

3 仿真研究

对一台2.2 k W的三相四极感应电动机进行仿真研究。控制周期Tp=50μs, 直流母线电压Udc=540 V。将基于PI的直接转矩控制系统 (下文称为PI-DTC) 的仿真结果和传统的直接转矩控制系统 (下文称为Basic-DTC) 进行对比。

3.1 定子磁链幅值响应

定子磁链幅值的给定为0.9 Wb。Basic-DTC在8 ms时定子磁链幅值达到给定, 而PI-DTC仅需3.1 ms。Basic-DTC在一个控制周期内只能提供六个工作电压矢量和两个零电压矢量, 固定的电压矢量限制了Basic-DTC对转矩和磁链的调节能力。PI-DTC根据转矩和磁链的需要, 通过空间矢量合成参考电压矢量, 有效地补偿了定子磁链误差。定子磁链如图4所示。

3.2 转速响应

在转速给定的情况下, 转速从0上升到1000r/min, PI-DTC用了18 ms, 而Basic-DTC需要21 ms。从1 000 r/min突变到900 r/min时, PI-DTC的超调较小。转速响应如图5所示。

3.3 电磁转矩响应

在转速给定情况下, Basic-DTC的转矩脉动为±1 N·m, PI-DTC转矩脉动则能控制在±2 N·m内, 显著地减小了稳态的转矩脉动。电磁转矩响应如图6所示。

3.4 定子电流波形

稳态时PI-DTC的三相定子电流更平滑, 能够减小导致转矩脉动的谐波。定子电流波形如图7所示。

4 结语

从仿真结果可以看出, 基于PI的直接转矩控制方法改善了异步电机调速系统的静、动态性能: (1) 减小磁链误差, 提高磁链动态响应; (2) 加快转速响应; (3) 显著降低了转矩脉动; (4) 定子电流波形更平滑。证明了PI-DTC策略的有效性。

参考文献

[1]胡虎, 李永东.交流电机直接转矩控制策略——现状与趋势[J].电气传动, 2004, 34 (3) :3-8.

[2]魏欣, 陈大跃, 赵春宇.基于空间矢量调制的异步电机直接转矩控制[J].系统仿真学报, 2006, 18 (2) :405-408.

[3]李华德, 杨立永, 李世平.直接转矩控制技术的新发展[J].变频器世界, 2005 (3) :6-10.

PI系统 篇10

我国农业贡献已体现到我国各行各业中,但我国农业的发展方式主要是传统的农业生产方式,通过增加人力、物力等单位投入以获得更大的产出[1]; 而不恰当地使用化肥和农药,出现了土地退化、土壤的生产力下降等现象,也生产出许多在质量上不符合“绿色”标准的农产品。因此,研究如何实现农业现代化,并使其绿色、健康、高效发展显得日益突出[2]。智能控制是有效提高精准农业施肥施药的有效途径,本次研究选用自适应模糊PID与变参数PI算法复合实现对变量施肥的精确控制,从而有助于实现农业生产的可持续发展。

目前,国内外将智能控制应用于精准农业的方法越来越多。于合龙、陈桂芬等采用拉格朗日乘子方法,计算以化肥量和土壤养分含量为输入量、生产量为输出量的BP神经网络的精准施肥模型[3],能有效得到施肥效量,比传统计算更有效。袁媛、李淼等用GP( The Genetic Programming,GP) 构造施肥模型,并通过GA( Genetic Algo - rithm,GA) 优化初始施肥模型参数,通过该模型可以比较好地预测化肥使用量[4]。李勇、赵军等利用精准农业GIS和地统计学建立施肥决策处方图及施肥模型,并在Super Map Object平台上研发施肥决策系统[5],指导用户使用化肥量。这些方法有效地解决了农田需要的化肥量,但根据农田需要的化肥量如何精确、准确地将该化肥量撒播到田间呢? 这是本文要解决的问题。本次研究首先对采用常规PID控制,其次采用自适应模糊PID与PI的复合控制对施肥系统进行设计,然后根据处方图、施肥车的速度和机具宽幅的要求,来精准控制田间颗粒肥施肥量,最后对其进行数学建模,并经过Mat Lab仿真得出精确施肥的结果。

1 设计思想

施肥系统在相应地格上要完成准确施肥和均匀施肥的任务,施肥系统原理图如图1所示。施肥系统具有大滞后、强时变和非线性的特点,既要具有理想的动态品质,又要有准确的稳态精度。传统的控制方法很难解决这样的矛盾,单纯采用一种PI( 比例积分)控制方案或PID( 比例积分微分) 控制难以取得理想的控制效果,而采用PI和自适应模糊PID的复合控制方式不失为一种理想的控制方法[6]。它既具有模糊控制鲁棒性且适应性强的优点,又具有PI控制精度高响应速度快的特点。给定施肥量与实际施肥量之差为误差e,将误差分为3段: 误差很大( 即| e |≥e1,e1为很大的一个误差值) ,误差较大( 即e1≥| e |≥e2,e2为较小的一个误差值) ,误差较小( 即| e |≤e2) 。给定施肥量与实际施肥量为大误差时( 即| e |≥e1) ,选择开关将PI控制器( P主导作用) 与PWM驱动电路接通;此时的PI控制器中P参数权重很大,I参数权重很小,PI控制器类似于Bang - Bang控制,目的是使系统具有最佳的快速性。给定施肥量与实际施肥量为较大误差时( 即e1≥| e |≥e2) ,选择开关将模糊PID控制器与PWM驱动电路接通,此时的系统不但要考虑快速性还要考虑稳定性。模糊PID控制器正好可以满足此时系统的动态特性,模糊PID控制器的PID参数Kp、Ki、Kd由Fuzzy控制通过在线修改,实时动态自整定,使模糊PID控制器参数达到自整定,从而进一步改善控制效果。给定施肥量与实际施肥量为小误差时( 即| e |≤e2) ,选择开关将PI控制器( I主导作用)与PWM驱动电路接通,此时的PI控制器中P参数权重很小,I参数权重很大,这是PI控制器积分器的主导应用,控制器的目的是消除误差、提高系统稳定性。通过这样设计控制器,使施肥系统既具有快速性又具有稳定性。也就是说,施肥系统起始阶段主要考虑快速性,系统中段快速性稳定性同时考虑,系统末段主要考虑稳定性。该控制器有效地解决了快速性与稳定性之间的矛盾[6]。

2 模型的建立

2. 1 电动执行器模型

电动执行器的主要部件是直流伺服电机,当其正常工作时,复论域方程为[7]

其中,U( S) 为复论域电枢电压; R为复论域电枢电阻; I( S) 为复论域电枢电流; E( S) 为复论域反电动势; T( S) 为复论域输出转矩; ω ( S) 为复论域角速度;L为复论域电枢电感; Ke为复论域反电动势系数; KT为复论域力矩系数; Ja为复论域电枢的转动惯量; JL—复论域负载的转动惯量。

根据式( 1) ~ 式( 4) 可得出直流伺服电机的动态结构图,如图2所示。

2. 2 PWM 脉宽调制环节的传递函数

按照PWM变换器的原理,当脉冲频率或占空比变化后,原PWM变换器的频率或占空比延迟1个采样周期PWM才随之改变。因此,PWM变换器可看成1个延时环节,其延时最大不超过1个开关周期[8],故电机驱动模块的传递函数可以表示为

其中,KPWM为PWM变换器的增益; US为电机驱动电路的电源电压; Umax为控制芯片( 如单片机等) 输出控制电压的最大值。

2. 3 模糊 PID 控制器的设计

2. 3. 1 模糊控制器的隶属函数设计

根据实际情况和仿真要求,给定施肥量与实际施肥量之差为误差e及其误差变化率ec的选取范围为e∈[0,0. 9],ec∈[- 4. 67,0]。将e和ec经模糊化后分别得到语言变量E和EC,它们的糊集合均为{ NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} ( NB为负大,NM为负中,NS为负小,ZO为零,PS为正小,PM为正中,PB为正大,下同) ,论域均为{ - 6,- 4,- 2,0,2,4,6} 。两者的隶属函数均选择三角形型隶属函数,如图3所示。

以控制量u作为输出,其中u∈[- 1. 127,0. 853]。输出放言变量U特性与输入语言变量相同,如图3所示。

模糊控制器采用的模糊规则语句形式为“if E isαand EC isβ,then U isγ. ”。其中,α、β、γ均表示各参数对应的模糊集。根据专家的经验和认知处理后,得到49条控制规则[9],如表1所示。

2. 3. 2 模糊 PID 控制器的设计

模糊PID控制器结构图如图4所示。

其中,PID参数设计为: 通过计算给定施肥量与实际施肥量的误差e和误差变化率ec,e和ec通过模糊化、模糊推理及反模糊化得到PID参数的增量ΔKP、ΔKi、ΔKd( ΔKp为比例增益增量; ΔKi为积分系数增量;ΔKd为微分系数增量,下同)[6]; 再与当前PID初值相加,得到下一时刻的PID控制量,Kp= Kp 0+ ΔKP,Ki=Ki 0+ ΔKi,Kd= Kd 0+ ΔKd( 其中Kp 0、Ki 0、Kd 0为PID初值,Kp、Ki、Kd为PID下一时刻的值) ,实现PID参数Kp、Ki和Kd的在线自整定。利用模糊求出PID参数的增量ΔKP、ΔKi、ΔKd,本控制器在专家长期实践积累的经验知识的基础上建立合适的模糊规则表[10,11,12]。△Kp、△Ki、△Kd这3个参数的模糊控制规则表如表2~ 表4所示。

e 为当前系统误差; ec 为当前系统误差的变化率,下同。

PID控制器实时根据模糊控制器的输出及PID初值自适应得出输出的控制量,可控制可控硅PWM模块; 由可控硅PWM输出占空比来控制电机的转速,通过电机从而精确控制施肥系统的实际施肥量。

3 变量施肥系统仿真

根据电机模型、PWM模型、模糊控制器、PI控制器和选择开关在Simulink环境下建立施肥系统仿真模型,如图5所示。其中,PID控制器初值的参数为: Kp 0= 1 . 931、Ki 0= 0 . 064、Kd 0= 4 . 508 ; 电机参数为KT= 0. 042、R = 0. 002 09、L = 3. 78、Ja+ JL= 0. 000 198、Ke= 0. 00 525; PWM的参数为KPWM= 4. 8、TPWM= 0.017。仿真结果如图6所示。

从仿真曲线可以看出: 自适应模糊PID与PI复合控制的动态、静态性能较好,即超调量较小,稳态误差趋近于0,最大超调量不超过2. 21% ,响应时间为0. 23s。PID控制的稳态误差为±0. 16% ,最大超调量约为32. 4% ,响应时间为0. 94s。变量施肥系统的自适应模糊PID与PI复合控制的性能优于PID控制。

4 结论

根据变量施肥系统的特点,设计了PWM驱动的控制系统,建立了变量施肥系统中驱动模块、电机模块的传递函数模型; 为变量施肥系统设计了自适应模糊PID与PI的复合控制器,在Simulink系统中对变量施肥系统进行了自适应模糊PID与PI的复合控制系统组建,并仿真调试。

PI系统 篇11

摘要：PWM整流器模型中的非线性特性给控制器的设计带来一定的困难，且随着对整流器性能的要求日益提高，传统控制在性能上已难以令人满意。对此提出一种新的双闭环控制策略，电压外环采用模糊PI控制，电流内环采用内模控制。模糊PI控制使系统具有更快的动态响应和更小的超调，电流环内模控制解决控制器过分依赖精确数学模型的问题，提高电流环的抗扰性能，并简化了控制器设计。理论分析和仿真对比验证了所提控制策略的正确性和可行性。

关键词：PWM整流器；模糊PI；内模控制；三相

中图分类号：TM461文献标识码：A

1概述

因具有高功率因数、直流侧电压稳定可控以及网侧电流低谐波等优点，PWM整流技术被广泛用于各种功率应用场合[1-3]。PWM整流器非线性、强耦合等特性，给设计带来了不便，控制器的设计显得至关重要，近年来不断有新的控制方法提出[4-6]。文献[4]在直接功率控制中提出用预测方法确定电压空间矢量的作用时间，减少运算量，改善了功率控制中开关表控制结构复杂的问题。文献[5]提出在电流环比例谐振控制基础上对电网电压谐波进行预测，省去两次坐标变换和前馈解耦，从而提高了动态响应性能。文献[6]针对无差拍电流控制数字控制器滞后、采样延时等导致运算实时性不高，过分依赖精确参数的问题，提出重复控制思想对电网电流预测值进行补偿的超前一拍控制算法，改善了无差拍控制性能。

PI系统 篇12

目前,冷连轧自动厚度控制系统一般采用解耦控制,即PID控制外加各种补偿。但是冷轧机自动厚度控制系统的强耦合、非线性及大延时等特性,使得传统的PID控制不能取得很好的控制效果。广义预测控制( Generalized Predictive Control,GPC) 是由Clarke等人于1984 年提出的,是基于自适应的研究发展而来的,GPC在广义最小方差控制的基础上,引入了多步预测和滚动优化的思想,使其对有扰动、有噪声和时延大的系统有很好的控制效果。具有PID结构的广义预测控制器,通过将GPC的目标函数改成PID型,就可以利用PID反馈信息改善系统性能,但PID型GPC计算量很大,因而笔者将引入简化的PI型GPC,以减少计算量; 同时利用GPC预测信息抑制超调,提高系统稳定性。结合两者的优点,得到PI型广义预测算法( PIGPC) 。

1 PIGPC控制器

1. 1 PIGPC控制原理

PIGPC借助智能控制策略改善传统PI控制的性能,又能对GPC控制的不可控超调起到抑制作用。GPC可以在模型反馈信息的基础上多步预测、滚动优化,这使得该控制策略对建模误差及环境干扰等不确定性影响有很强的适应能力。PIGPC结构如图1 所示。

1. 2 GPC控制器模型

基于广义预测受控自回归积分滑动平均模型( CARIMA) 构建的冷轧带钢厚度系统模型为:

Δ = 1 - z- 1,为差分算子; y( t) 、u( t) 和 ξ( t) 分别为系统的输出量、输入量和正态白噪声干扰,d为延时步长。{ ai} 、{ bi} 和{ ci} 分别为多项式A、B和C的系数,na、nb和nc对应其阶次。

标准广义预测控制的目标函数为:

其中,E为数学期望; N表示预测时域; M表示控制时域; λ( j) 为输出预测误差与控制加权系数,通常为简化计算设其为常数 λ[2],λ > 0,1≤M≤N,当j = M + 1,M + 2,…,N时,Δu( t + j - 1) =0; { w( t) } 为设定值参考序列,其数值可由下式计算:

式中yr( t) ———t时刻的设定值;

η ———柔化因子,0≤η < 1。

1. 3 PIGPC控制器

设误差序列e( t + j) = w( t + j) - y( t + j) ,在广义预测控制的目标函数中加入PI参数可得:

其中e( t) = Δe( t) = 0,KP为比例项系数,KI为积分项系数。

对其进行计算推导后[3,4],式( 1) 可表示为:

将J对未知控制增量矢量 ΔU求导,并令∂J /∂u = 0,可得控制规律为:

当采用即时PIGPC控制策略时,可取KP和KI的首行得到:

1. 4 简化的PIGPC控制器

PIGPC控制相较PID计算量有所减少,但计算量仍是不可忽略的因素。这里使用简化的PIGPC控制,并使用柔化系统输入,避免矩阵逆运算,以大幅减少计算量。

PIGPC控制的积分部分是与传统GPC控制中的预测输出和实际输出的差值相对应的,比例环节和积分环节的引入可以使响应曲线更加平滑,基于此,将式( 1) 简化为:

将其改成矩阵形式,可表示为:

为了进一步减少计算量,提高整个算法的实时性,引进柔化系统输入的阶梯型算法[5]:

将式( 7) 代入式( 6) 并对二次型指标求最小值,可得:

由式( 8) 可以看出,当前最优控制增量中不包含矩阵的求逆运算,同时比例环节只使用了单步的值,这就减少了计算量,提高了控制的实时性。

2 冷连轧机厚控系统数学模型

冷连轧机采用的是外环为厚度控制、内环为辊缝控制的双闭环控制方式。自动厚度控制系统( Automatic Gauge Control,AGC) 的执行系统为自动位置控制系统( Automatic Position Control,APC) ,是AGC系统的内环,APC系统由位移传感器测量液压缸位移量或测量轧辊辊缝的位移量构成反馈闭环控制。APC主要由伺服阀、液压缸和伺服放大器组成。对其进行设计并且调整其参数,可以整定成一个二阶振荡环节[6]:

其中,Gf*( s) 为辊缝给定值; Gf( s) 为工作辊的辊缝( 对应于液压缸活塞的位移) ; u( s) 为厚度控制器的输出; 参数 ωn和 ξ 随着油温及油膜厚度等参数的变化,有一定的不确定性。

从轧机工作辊缝Gf( s) 到冷连轧带钢出口的厚度h( s) 为厚控系统的外环部分,其传递函数可以近似表示为:

其中,TI为惯性时间常数; 系数K0随轧制道次、轧制带材的塑性刚度、种类及来料厚度等因素的变化而变化,在薄带钢轧制过程中,K0一般取值在0. 9 ~ 2. 0 之间; τ 为测厚仪检测滞后时间常数,τ = L /v,L为测厚仪到轧机中心线的距离,v为带钢轧制速度。

3 仿真分析

为了检验简化PIGPC的控制效果,选用传统PI控制、GPC控制和简化PIGPC控制,通过仿真图形对比,验证新的控制策略在冷连轧厚度控制系统中的控制效果。将某钢厂1 450mm冷连轧机厚度控制系统的参数 ξ = 0. 9、ωn= 28. 8rad / s、TI= 0. 25、K0= 1. 2、τ = 0. 6s代入式( 9) 、( 10) ,得到该系统的传递函数:

对于该系统的PI控制仿真采用的是Matlab的Simulink工具箱,直接调用相关功能块即可实现( 图2) 。由于Simulink中没有广义预测控制相关的功能块,所以PIGPC的仿真是以M文件的形式实现的。

在PID模块中设置参数: P = 0. 5,I = 0. 8,按图2 模型仿真得到如图3 所示的曲线。

可以看出,传统的PI控制超调较大,调节时间长,控制效果不尽如人意。PIGPC需要设定的参数比较多,有KP、KI、λ、η、β、N及M等,KP和KI增大,系统动态性能提高,响应速度加快,但会加剧超调,稳定性下降; N增大,提高了系统的稳定性和鲁棒性,但响应速度变慢; M增大,改善了跟踪性能,提高了控制灵敏度,但稳定性和鲁棒性降低; λ 的作用是限制控制增量的剧烈变化,λ 越大,限制作用越明显; η 增大,跟踪速度变慢,超调量减小。为了达到令人满意的控制效果,需要平衡各参数间的关系,为突出相同条件下的不同控制效果,参数设为: N = 10、M = 3、λ = 0. 3、η =0. 2、KP= 1. 8、KI= 0. 8、β = 0. 5,所得GPC控制仿真曲线如图4 所示,可以看出,GPC难以抑制系统超调,仿真时间为0. 604s。

相同参数下,PIGPC的控制曲线如图5 所示。由仿真曲线可以看出,PIGPC能很好地抑制系统超调,但计算量较大,仿真时间为0. 749s。

相同参数下,简化PIGPC控制曲线如图6 所示,由仿真曲线可以看出,简化PIGPC能很好地抑制系统超调,计算量减小,仿真时间仅为0. 652s。

对比仿真图像可以看出,简化PIGPC控制方式相比传统PID控制,能提高系统稳定,具有更好的跟踪性能和更高的控制精度; 相比GPC控制,能较好地抑制超调,改善控制品质,计算量增加不大,实时性较高,适合在工业现场使用,使得冷轧带钢具有更高的厚度精度。

4 结束语

基于广义预测控制理论,与经典PI控制相结合,设计了用于冷连轧机厚控系统的简化PIGPC控制策略,充分地利用了GPC的预测信息调节了控制量。通过仿真结果的对比可以看出: 简化PIGPC能很好地抑制超调,具有更好的动态性能和跟踪速度快,其控制精度有所提高。

摘要：针对冷连轧带钢自动厚度控制系统的多变量、强耦合、非线性及纯延时等特点,提出具有简化PI结构的广义预测控制策略。将广义预测控制的目标函数改造成PI形式后,利用PI的反馈信息改善系统性能指标、抑制超调。简化后的PIGPC控制策略,计算量减少,提高了控制的实时性;同时利用预测信息提高了系统的稳定性;通过滚动优化,改善了系统的自适应抗干扰能力。仿真实验结果表明:采用简化后的PIGPC控制策略,有效地改善了系统的动态特性,抑制了超调,提高了跟踪速度和控制精度。