The Fastest Response Algorithm for Thermal Plants with a Time Delay: Application in a Hybrid System Containing a PID Controller and an Automatic Tuning Unit


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The article discusses matters concerned with improving the performance of automatic closed-loop control systems of thermal plants with a time delay in responding to a change in the setpoint. The improvement is achieved by applying the fastest response algorithm (FRA) according to the Pontryagin maximum principle and using linear prediction of the controlled variable. It is shown that, during operation with switching the maximum control outputs applied to a plant with a time delay, linear prediction is inefficient, and self-oscillations may occur in the system. The technical solution proposed for eliminating self-oscillations implies the use of a hybrid closed-loop control system comprising an FRA, a PID controller, and an automatic controller tuning (ACT) unit, which performs the function of determining the plant model parameters and optimizing the controller parameters. The actuator is considered as a proportional section that is used as part of the plant. The control limitations are related to the level of the control output applied to the plant. The ACT unit comprises accelerated controller tuning algorithms that use active plant identification methods based on analyzing the response to an impulse input and two cycles of the excited self-oscillations. These algorithms make it possible to determine four parameters of the second-order plant model with a time delay. The self-oscillations occurring in systems with the FRA and plants with a time delay are eliminated at the end of the transient by making a switchover to PID control. Four embodiment versions of a system with the FRA are analyzed, specifically, those with and without control output reversal and also with using the plant simulation model without a time delay that is obtained from the ACT operating in parallel with the plant. For practical embodiment of the MSRA as part of a hybrid system, it is recommended to use its version without control output reversal. Relations for calculating the controlled variable prediction coefficient in terms of the plant model parameters in a wide range are obtained. Two examples of using the hybrid system equipped with industry-grade controllers for a temperature control system are given: one with the electric heater power controlled using a pulse-width modulator and the other with a constant speed actuator.

Об авторах

V. Kuzishchin

National Research University Moscow Power Engineering Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: KuzishchinV@yandex.ru
Россия, Moscow, 111250

E. Merzlikina

National Research University Moscow Power Engineering Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: MerzlikinaYI@mpei.ru
Россия, Moscow, 111250

V. Hoang

EVN Information Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: Hoangvatdh@gmail.com
Вьетнам, Truc Bach Ward, Cua Bac Street, 11, Hanoi City, Ba Dinh District

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».