第 过程控制系统建模PPT课件.pptx

过程控制系统建模是工业自动化领域中的核心环节，它涉及到如何用数学语言描述实际的物理过程，以便于设计和优化控制策略。本章主要探讨了过程建模的基本概念、方法、模型的类型以及建模的目的和要求。 首先，过程建模的主要目的是设计有效的控制系统，调整控制器参数，优化工业流程，以及进行仿真实验。在控制系统的构建中，数学模型的准确性并不需要过分精确，因为控制系统本身具有一定的鲁棒性，能够抵消模型误差带来的影响。然而，对于复杂的实际生产过程，建模时需要简化模型，突出关键因素，忽略次要因素，以构建出实用的模型。 过程模型主要分为静态模型和动态模型。静态模型描述了输入和输出变量在没有时间变化条件下的关系，常用于工艺设计和优化。动态模型则关注输出变量随时间如何响应输入变量的变化，常见的动态模型类型包括集总参数模型、分布参数模型和多级模型。动态模型的表达形式多样，其建立的目标决定了模型的具体形式。 自衡过程和非自衡过程是两种重要的过程类型。自衡过程是指对象在受到扰动后，无需外部干预就能自动恢复到平衡状态，其自衡能力可以用静态增益的倒数来衡量。而非自衡过程则需要外部控制作用来恢复平衡。 常见的过程模型类型包括自衡非振荡过程、无自衡非振荡过程、自衡振荡过程和具有反向特性的过程。这些分类有助于理解和设计针对不同过程的控制策略。 过程建模方法主要包括机理法和测试法。机理法基于物理过程的内在机制建立模型，而测试法则依赖于实际测量的数据，包括经典的时域、频域和相关分析法，以及更先进的系统辨识法，后者能够有效去除数据中的噪声。 阶跃响应法是实践中常用的一种建模方法，通过记录系统对阶跃输入的响应来获取模型。在执行阶跃响应测试时，需要注意扰动信号幅度的选择，以及确保试验开始前系统处于稳定状态。 总结来说，过程控制系统建模是工业自动化领域的基石，它涵盖了模型的分类、建模目的、方法和实际应用，旨在为控制系统的优化和设计提供理论支持。理解并掌握这些知识点，对于提升工业过程的效率和稳定性至关重要。