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过程与控制课件
演讲人：
2025-09-06
02.
控制理论基础
04.
建模与仿真技术
05.
先进控制策略
01.
03.
控制系统结构
06.
应用案例与实践
引言与概述
引言与概述
01
PART
过程控制基本概念
定义与核心要素
过程控制是指通过测量、反馈和调节手段，使工业生产或系统运行参数维持在预定范围内的技术，核心要素包括传感器、控制器、执行器和被控对象。
03
02
01
开环与闭环控制
开环控制依赖预设指令而无反馈修正，适用于简单系统；闭环控制通过实时反馈动态调整输出，提高精度和抗干扰能力，广泛应用于复杂工业场景。
控制性能指标
衡量系统优劣的关键指标包括稳定性（无持续振荡）、快速性（响应时间短）、准确性（稳态误差小）和鲁棒性（抗参数变化能力强）。
课程目标与结构
知识体系构建
课程旨在使学生掌握PID控制、状态空间分析等理论基础，并熟悉PLC、DCS等工业控制系统的设计与实现方法。
能力培养重点
强调解决实际问题的能力，如通过Matlab/Simulink仿真调试参数，或分析化工生产中温度控制的动态特性。
分阶段学习路径
课程分为三大模块——基础理论（数学建模、传递函数）、控制算法（PID、模糊控制）和工程实践（仿真实验、案例分析）。
实际应用背景
智能家居与交通
从家用空调的温湿度调节到城市交通信号灯的实时配时优化，均依赖过程控制算法提升系统效能。
能源与环保应用
在火力发电中优化锅炉燃烧效率，或通过污水处理系统的DO（溶解氧）控制降低能耗。
工业自动化领域
过程控制是石油炼化、制药、食品加工等行业的核心技术，例如精馏塔的液位控制和反应釜的温度调节。
控制理论基础
02
PART
反馈控制原理
闭环控制结构
反馈控制通过实时采集系统输出信号与期望值比较，生成误差信号并调整控制量，形成闭环调节机制，显著提升系统抗干扰能力和精度。
传感器精度影响
反馈控制性能高度依赖传感器测量精度，噪声或延迟会导致控制偏差，需采用滤波算法或高精度传感器优化系统性能。
PID控制器应用
比例-积分-微分（PID）控制器是反馈控制的核心算法，通过动态调整比例、积分和微分参数，实现快速响应、消除稳态误差及抑制超调。
扰动补偿原理
前馈-反馈复合控制结合两者的优势，前馈快速抵消主要扰动，反馈修正残余误差，常用于高精度工业过程（如化工反应釜控制）。
与反馈的协同作用
模型依赖性
前馈控制需精确的系统数学模型，若模型失配（如参数漂移或非线性），可能导致补偿失效，需定期校准或采用自适应算法。
前馈控制通过预先测量或建模系统扰动，直接生成补偿信号作用于控制器，显著减少扰动对输出的影响，适用于已知干扰源（如温度波动、负载变化）。
前馈控制机制
系统稳定性分析
劳斯判据与奈奎斯特判据
劳斯判据通过特征方程系数判别线性系统稳定性，奈奎斯特判据则基于开环频率响应曲线分析闭环稳定性，适用于复杂频域系统。
相位裕度与增益裕度
通过伯德图量化系统稳定裕度，相位裕度反映抗延迟能力，增益裕度表征抗增益变化能力，二者共同确保鲁棒性。
非线性系统稳定性
针对非线性系统（如含死区或滞环），需采用描述函数法或李雅普诺夫直接法分析稳定性，避免线性化导致的误判。
控制系统结构
03
PART
控制器类型与选择
比例-积分-微分控制器是最常见的工业控制器，适用于线性系统，通过调节比例、积分和微分参数实现精确控制，但需注意参数整定对系统稳定性的影响。
PID控制器
适用于非线性或模型不明确的系统，通过模拟人类决策过程处理模糊输入，但设计复杂度较高且依赖专家经验。
模糊逻辑控制器
能够根据系统动态变化自动调整参数，适用于环境或负载波动大的场景，但对实时计算能力要求较高。
自适应控制器
基于系统模型预测未来状态并优化控制动作，多用于多变量系统，但计算量大且需高精度模型支持。
模型预测控制（MPC）
传感器和执行器功能
传感器数据采集
传感器负责实时监测温度、压力、流量等物理量，需考虑精度、响应速度和抗干扰能力，例如热电偶用于高温测量而光电编码器用于位置反馈。
01
执行器驱动机制
执行器如电机、气动阀等将控制信号转化为机械动作，需匹配负载特性（如步进电机用于精准定位，伺服电机用于高速动态响应）。
信号调理与接口
传感器信号需经放大、滤波或模数转换后输入控制器，执行器则需驱动电路（如H桥驱动直流电机），确保信号兼容性与可靠性。
冗余与容错设计
关键系统需配置冗余传感器（如双通道编码器）和执行器（如并联电磁阀），以提升系统容错能力。
02
03
04
系统集成方法
通过实时仿真器连接实际控制器，验证控制算法在虚拟环境中的表现，缩短开发周期并降低物理测试成本。
硬件在环（HIL）测试
将控制系统分解为独立功能模块（如通信模块、电源模块），便于升级维护，需定义标准化接口（如CAN总
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