Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: B-BAC

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Podstawy teoretyczne i zastosowanie metodologii sterowania B-BAC

Czeczot J.

Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska

2007

z. 149

3-124

Tematem pracy jest metodologia adaptacyjnego sterowania procesami przemysłowymi B-BAC (Balance-Based Adaptive Control). W tej metodologii dużą wagę przywiązuje się do postaci uproszczonego modelu obiektu sterowania, zapisanego w postaci równania dynamiki pierwszego rzędu i opisującego zmiany wielkości sterowanej. Model ten uzyskuje się na podstawie ogólnych praw zachowania masy lub energii, a wszystkie nieznane nieliniowości i niedokładności modelowania są w nim reprezentowany przez jeden zmienny parametr, który może także obejmować niemierzalne lub trudno mierzalne człony części bilansowej modelu, co pozwala na zmniejszenie liczby wymaganych sygnałów pomiarowych dla zakłóceń (działanie feedforward) i uzyskanie tym samym minimalnej realizacji regulatora B-BAC. Wartość tego parametru pozostaje nieznana i dlatego musi być ona estymowana na bieżąco. W tym celu wykorzystuje się ważoną rekurencyjną metodę najmniejszych kwadratów, i względu na fakt, iż zawsze estymowany jest tylko jeden parametr, metoda estymacji zapisana jest w postaci skalarnej, co sprawia, iż wartość estymowana jest zawsze zbieżna z wartością rzeczywistą, z dynamiką pierwszego rzędu o stałej czasowej zależnej od współczynnika zapominania. W szczególności nie wymaga się stosowania żadnych wejściowych sygnałów nieustannie pobudzających, a wielkość estymowana jest zbieżna nawet wtedy, gdy obiekt pracuje w stanie ustalonym bez żadnych wymuszeń. Takie podejście do modelowania pozwala na ujednolicenie postaci uproszczonego modelu i decyduje o jego ogólności pomimo tego, iż postać ta jest dość mocno sformalizowana. Dotyczy to szczególnie znanej części bilansowej, która musi zawierać w sobie wielkość sterującą. Nie stanowi to jednak istotnego ograniczenia, a zapewnia, iż model ten ma postać afiniczną, co jest pomocne przy wyprowadzaniu prawa sterowania. Drugie ograniczenie jest już bardziej restrykcyjne - wszystkie składowe ujęte w znanej części bilansowej muszą być mierzalne lub znane. Pozwala to na uzyskanie działania feedforward w prawie sterowania w naturalny sposób, wynikający z postaci modelu uproszczonego, ale wymaga wykorzystania większej liczby czujników pomiarowych. Regulator B-BAC uzyskuje się przez zastosowanie metodologii linearyzującej w postaci przeznaczonej do sterowania obiektami pierwszego rzędu do uproszczonego modelu procesu. Po wskazaniu wielkości sterującej możliwe jest wyprowadzenie ostatecznej i jawnej postaci prawa sterowania. Zaimplementowanie go wraz z procedurą estymacji nieznanego parametru reprezentującego nieliniowości i niedokładności modelowania pozwala na efektywne sterowania szeroką gamą procesów przemysłowych. Adaptacyjne własności tego regulatora wynikają z wykorzystania procedury estymacji, która nie wymaga żadnych dodatkowych sygnałów pomiarowych ponad te, które są konieczne do obliczania prawa sterowania. Przedstawione w pracy rezultaty pozwalają uznać, iż metodologia B-BAC jest uniwersalną metodologią sterowania. Przy zachowaniu pewnych ograniczeń jej uniwersalność może być porównywana z uniwersalnością konwencjonalnego regulatora PI. Uzyskuje się więc metodologię syntezy prawa sterowania typu model-based, która, dzięki zunifikowanej postaci modelu bazowego, wykazuje uniwersalność przewyższającą takie metody syntezy regulatora na podstawie fenomenologicznego modelu procesu, jak: PMBC i sterowań linearyzujące i pozwalającą na poprawę jakości sterowania szeroką klasą obiektów przemysłowych. Rozdział pierwszy przedstawia aktualny stan wiedzy na temat sterowania procesami przemysłowymi na podstawie ich uproszczonych modeli fizykalnych. Prezentuje się w nim także ogólną charakterystykę metodologii B-BAC oraz omawia się metody badawcze wykorzystywane w pracy (badania symulacyjne, eksperymenty praktyczne, kryteria oceny przebiegów). Rozdział drugi poświęcony jest podstawom teoretycznym omawianej metodologii. Przedstawia się w nim sposób tworzenia uproszczonego modelu procesu, a następnie wyprowadzenie ogólnej postaci prawa sterowania B-BAC wraz z procedurą estymacji nieznanego parametru. Dalej dyskutowane są podstawowe własności uzyskanego regulatora, takie jak stabilność i analiza zbieżności wartości estymowanej. Omawiane zagadnienia przedstawia się na przykładzie prostego mieszalnika wody zimnej i ciepłej. Wprowadza się także pojęcie minimalnej realizacji regulatora B-BAC, pozwalające na zmniejszenie liczby wymaganych czujników pomiarowych. Zakończenie rozdziału stanowi analiza porównawcza metodologii B-BAC z jednokrokową i wielokrokową regulacją predykcyjną. Dyskutuje się możliwość wykorzystania uproszczonego modelu procesu do wyprowadzenia odpowiednich regulatorów predykcyjnych. W rozdziale trzecim zawarto wyniki symulacyjnej weryfikacji regulatora B-BAC w zastosowaniu do sterowania wybranymi procesami przemysłowymi. Pod uwagę wzięto procesy biotechnologiczne (bioreaktory o parametrach skupionych i rozłożonych), proces neutralizacji, nieizotermiczny reaktor chemiczny z płaszczem chłodzącym oraz przepływowy piec elektryczny. Działanie regulatora B-BAC w pełnej i minimalnej realizacji porównywano z regulatorem PI z programową zmianą nastaw. Tak duża różnorodność rozpatrywanych procesów wskazuje na ogólność proponowanego podejścia, gdyż metodologia B-BAC może być zastosowana do sterowania każdym z obiektów, bez żadnych znaczących modyfikacji. W każdym z rozpatrywanych przypadków wykazano, iż zastosowanie pełnej lub minimalnej realizacji regulatora B-BAC pozwala na znaczącą poprawę jakości sterowania w porównaniu do regulatora PI o stałych lub programowo zmienianych nastawach. Poprawę tę uzyskuje się nawet wówczas, gdy wprowadza się znaczący błąd pomiarowy dla sygnałów zakłócających, uwzględnionych w końcowej postaci prawa sterowania B-BAC i procedury estymacji, co wynika z kompensacyjnych właściwości tej procedury. Rozdział czwarty przedstawia wyniki praktycznej weryfikacji metodologii B-BAC. Dla potrzeb pracy zaimplementowano i przebadano układy sterowania elektrycznym piecem przepływowym oraz zaworem stałoprocentowym. Wyniki badań pozwalają na porównanie działania regulatora B-BAC z konwencjonalnym regulatorem PI i dowodzą, iż omawiana metodologia sterowania nie tylko nadaje się do praktycznej implementacji, ale także, w przypadku elektrycznego pieca przepływowego, pozwala na znaczącą poprawę jakości sterowania. Zakończenie zawiera krótkie podsumowanie uzyskanych wyników oraz najważniejsze wnioski.

This work deals with the B-BAC (Balance-Based Adaptive Control) methodology that is dedicated to control a wide range of technological processes. In this methodology, the most important role plays the simplified model of a process written in the form of the first-order dynamic equation describing a controlled variable. The final form of this model is derived on the basis of the general mass or energy conservation law. All the unknown nonlinearities and modelling inaccuracy are represented in the model by the only one time varying parameter. This parameter can also represent non measurable terms of the known balance part of the model, which allows for limiting the number of necessary sensors for disturbances (feedforward action) and results in the minimum form of the B-BAC controller. The value of this parameter is unknown and thus it has to be estimated on-line. The estimation procedure is based on the weighted least-squares method, which can be written in the scalar form due to the fact that there is always the only one unknown parameter that is to be estimated. This scalar form results in very good accuracy of the estimation procedure - the estimate always converges to its real value according to the first-order dynamics with the time constant depending on the value of the forgetting factor. Moreover, there is no need to apply any additional external excitation signals because the estimate converges even if a process works at the steady state. Such a modelling approach allows for the unification of the form of the simplified model and ensures its generality, even if this form is strictly defined. Especially, a manipulated variable must be included in the known balance part of the model. This limitation is not very restrictive and it results in the affine form of the simplified model, which is a very desirable feature for any model-based approach to the controller synthesis. The second limitation is much more restrictive - all terms of the known balance part of the model must be measurable on-line or known by choice of the user. It ensures that the feedforward action is very easy to implement but it requires the additional sensors for measurable disturbances. The B-BAC control law is derived by applying the linearization technique in the form dedicated for first-order systems to the simplified model of a process. Once a manipulated variable has been chosen, it is possible to obtain the final and explicit form of the controller. The implementation of the B-BAC controller (the final form of the control law together with the estimation procedure for the unknown parameter representing nonlinearities and modelling inaccuracy) allows for the effective control of a wide range of industrial processes. The adaptability of this approach results from the application of the estimation procedure and this procedure requires exactly the same measurement data that is necessary for computing the final form of the control law. The presented results show that the B-BAC methodology can be considered as the general control methodology. In fact, this generality is comparable with the generality of the conventional PI controller with some limitations. It ensures that the suggested methodology can be classified as the model-based approach with the unified form of the simplified model of a process, which ensures that it can be an attractive alternative for the other model-based strategies, such as PMBC or linearizing control, especially because it allows for significant improvement of the control properties. Section 1 presents the state-of-the-art in the field of process control that is based on the simplified physical models. It also introduces the general features of the B-BAC methodology and presents the materials and methods applied in the work (simulation experiments, practical experiments, criteria of the control performance). In section 2, the theoretical approach to the considered methodology is given. It is presented how to derive the simplified model of a process and then how to use this model as a basis for the synthesis of the B-BAC controller and of the estimation procedure for the unknown parameter. The most important properties of this controller are also discussed, such as stability and convergence of the estimation procedure. The simple example of the mixer of cold and hot water illustrates the considered problems. Additionally, the minimum form of the B-BAC controller is introduced, which allows for significant limitation of the necessary number of measurement sensors for disturbances. Finally, the B-BAC methodology is compared with one-step and multi-step predictive controllers. It is discussed if the suggested simplified model of a process can be applied for the synthesis of these predictive controllers. Section 3 consists of the simulation results for the application of the B-BAC controller to the control of the example processes, such as the biotechnological processes (lumped and distributed parameter bioreactors), the neutralization process, the nonisothermal chemical reactor with the cooling jacket and the electric flow heater. The control performance of the minimum form and of the complete form of the B-BAC controller is compared with the conventional PI controller and, if possible, with the PI controller with gain scheduling. The variety of the considered processes proves the generality of the suggested B-BAC methodology because it can be applied to the control of each process without any significant modifications. For every process it is shown that the application of the minimum form or of the complete form of the B-BAC controller allows for the significant improvement of the control performance in comparison to the conventional PI controller or to the PI controller with gain scheduling. This improvement takes place even if the constant measurement bias for disturbing signal is applied to the closed-loop system, which results from the compensating properties of the estimation procedure. In section 4 the results of the practical experiments of the B-BAC methodology are presented. Two cases are considered; the control of the electric flow heater and of the equal percentage valve. The results allow for comparison of the B-BAC controller with the conventional PI controller. They also prove that the suggested control methodology not only can be applied in the practice but also, in the case of the electric flow heater, it allows for the significant improvement of the control performance. Concluding remarks and the short summary complete the work.