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      定量給料機控制系統控制過程的淺析

      編輯:臨朐三星電子有限公司時間:2020-12-15

        據悉,振動式定量給料機的系統控制過程有以下的特點∶

       ?。?)控制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。

       ?。?)被控過程具有時變、隨機性,是工業過程中典型的滯后過程,較難建立準確的給料過程數學模型,只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制算法對控制電壓值進行預測學習控制。預測控制是一基于模型、滾動優化并且結合了反饋校正的新式計算機優化控制的算法。它對于模型失配、非較小相位系統、不明確干擾的影響有著較強的魯棒性,適合于控制不易于建立準確數學模型并且較為復雜的工業生產過程。動態矩陣的控制算法(DMC)是一種應用較為廣泛的預測控制算法,它采用系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制增量,可預測系統未來輸出值。

        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個采樣周期的控制增量,以使系統在未來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,然后將M個控制量在k時刻以后的M個采樣周期分別作用于系統。但在此期間內,模型誤差與隨機擾動等會使得系統輸出遠離期望值。為了克服這一缺點,簡單的方法是只取優解中的即時控制增量△u(k)構成實際控制量u(k)=u(k一1)十△u(k)作用于系統。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制算法是由預測、控制、校正3部分組成的。動態矩陣控制算法是一種增量算法。不管模型是否有誤差,它總能將系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,該算法也總能使系統輸出恢復到原來的設定狀態。

        本定量給料機系統中,經反復驗證修改,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,控制時域長度M=3,誤差加權矩陣為單位矩陣,調整控制加權矩陣系數。

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