基于模型参数学习的调节阀最优控制策略

简介

为提高智能气动调节阀的控制性能,本文根据气动执行机构的建模分析,提出一种基于模型参数自学习的调节阀最优控制策略。首先,建立气动执行装置的动力学模型,并对五步开关控制算法进行分析。其次,基于模型设计最优控制所需要的控制参数自学习策略。最后,根据参数自学习获得的控制参数,对五步控制方法进行改进,给出一种优化控制策略及实施步骤。实验结果表明,所提优化控制算法控制过程中无明显超调产生,震荡显著减弱。控制精度明显提高,调节时间显著缩短,其中小行程平均调节时间缩短了38.1%,平均误差减小了61.4%;大行程平均调节时间缩短了38.7%,控制精度提高了39.4%。