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Experion PKS系列开发：C300控制器_控制策略设计与实现

时间：2024-11-03 20:47:57浏览次数：3  
标签：control PKS set input module Experion output Variable C300

控制策略设计与实现

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在工业控制系统中，控制策略的设计与实现是确保生产过程稳定、高效运行的关键步骤。Honeywell Experion PKS系列中的C300控制器提供了强大的功能和工具，使得控制策略的设计与实现变得更加简便和高效。本节将详细介绍如何在C300控制器上设计和实现控制策略，包括基本原理、常用控制策略、以及具体实例操作。

1. 控制策略的基本原理

控制策略是指通过控制器对工业过程中的各种变量进行监控和调节，以实现生产目标的过程。在C300控制器中，控制策略的设计通常包括以下几个步骤：

  1. 需求分析：明确控制目标和性能要求。

  2. 模型建立：根据工艺流程和设备特性，建立数学模型。

  3. 算法选择：选择合适的控制算法，如PID控制、前馈控制等。

  4. 参数调优：通过试验和仿真，调整控制参数以达到最佳控制效果。

  5. 策略实现：将设计好的控制策略编写成控制程序，下载到控制器中运行。

  6. 测试与验证：对控制策略进行测试，确保其在实际生产中的稳定性和可靠性。

2. 常用控制策略

在C300控制器中，常用的控制策略包括PID控制、前馈控制、串级控制、比值控制等。下面将详细介绍这些控制策略的原理和应用。

2.1 PID控制

PID（比例-积分-微分）控制是最常用的控制策略之一，适用于线性系统和非线性系统。PID控制器通过比例、积分和微分三个部分的组合，对被控对象进行调节。

  • 比例部分（P）：对误差的即时响应，误差越大，调节作用越强。

  • 积分部分（I）：对误差的累积响应，用于消除静态误差。

  • 微分部分（D）：对误差的变化率进行响应，用于预测未来的误差，提高系统的动态性能。

2.1.1 PID控制的实现

在C300控制器中，PID控制的实现通常通过控制模块（Control Module）来完成。以下是一个简单的PID控制模块的配置和编程示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建PID控制模块

pid_module = pks.create_module("PID Control Module")



# 配置PID参数

pid_module.set_parameter("Proportional Gain", 1.0)

pid_module.set_parameter("Integral Time", 2.0)

pid_module.set_parameter("Derivative Time", 0.5)



# 设置输入和输出变量

pid_module.set_input("Process Variable", "PV")

pid_module.set_input("Setpoint", "SP")

pid_module.set_output("Controller Output", "CO")



# 启动PID控制模块

pid_module.start()



# 示例数据

process_variable = 50.0  # 过程变量

setpoint = 60.0         # 设定值



# 更新输入变量

pid_module.update_input("Process Variable", process_variable)

pid_module.update_input("Setpoint", setpoint)



# 获取控制器输出

controller_output = pid_module.get_output("Controller Output")

print(f"Controller Output: {controller_output}")

2.2 前馈控制

前馈控制是一种基于预测的控制策略，通过提前对干扰变量进行补偿，减少对被控变量的影响。前馈控制通常与反馈控制结合使用，以提高系统的响应速度和稳定性。

2.2.1 前馈控制的实现

在C300控制器中，前馈控制可以通过自定义控制模块来实现。以下是一个简单的前馈控制模块的配置和编程示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建前馈控制模块

feedforward_module = pks.create_module("Feedforward Control Module")



# 配置前馈参数

feedforward_module.set_parameter("Feedforward Gain", 1.5)



# 设置输入和输出变量

feedforward_module.set_input("Disturbance Variable", "DV")

feedforward_module.set_output("Feedforward Output", "FFO")



# 启动前馈控制模块

feedforward_module.start()



# 示例数据

disturbance_variable = 10.0  # 干扰变量



# 更新输入变量

feedforward_module.update_input("Disturbance Variable", disturbance_variable)



# 获取前馈控制器输出

feedforward_output = feedforward_module.get_output("Feedforward Output")

print(f"Feedforward Output: {feedforward_output}")

2.3 串级控制

串级控制是一种多回路控制策略，通过一个主控制器和一个副控制器的配合，实现更精细的控制。主控制器负责调节主要的工艺变量，副控制器负责调节中间变量，从而提高系统的响应速度和控制精度。

2.3.1 串级控制的实现

在C300控制器中，串级控制通常通过两个PID控制模块来实现。以下是一个简单的串级控制模块的配置和编程示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建主控制器模块

primary_controller = pks.create_module("Primary PID Control Module")

primary_controller.set_parameter("Proportional Gain", 1.2)

primary_controller.set_parameter("Integral Time", 3.0)

primary_controller.set_parameter("Derivative Time", 0.8)

primary_controller.set_input("Process Variable", "PV1")

primary_controller.set_input("Setpoint", "SP1")

primary_controller.set_output("Controller Output", "CO1")



# 创建副控制器模块

secondary_controller = pks.create_module("Secondary PID Control Module")

secondary_controller.set_parameter("Proportional Gain", 1.5)

secondary_controller.set_parameter("Integral Time", 2.5)

secondary_controller.set_parameter("Derivative Time", 0.6)

secondary_controller.set_input("Process Variable", "PV2")

secondary_controller.set_input("Setpoint", "CO1")

secondary_controller.set_output("Controller Output", "CO2")



# 启动控制器模块

primary_controller.start()

secondary_controller.start()



# 示例数据

process_variable1 = 50.0  # 主过程变量

setpoint1 = 60.0         # 主设定值

process_variable2 = 55.0  # 副过程变量



# 更新输入变量

primary_controller.update_input("Process Variable", process_variable1)

primary_controller.update_input("Setpoint", setpoint1)

secondary_controller.update_input("Process Variable", process_variable2)



# 获取控制器输出

controller_output1 = primary_controller.get_output("Controller Output")

controller_output2 = secondary_controller.get_output("Controller Output")

print(f"Primary Controller Output: {controller_output1}")

print(f"Secondary Controller Output: {controller_output2}")

2.4 比值控制

比值控制是一种特殊的控制策略，用于保持两个变量之间的固定比例关系。例如，在化学反应过程中，保持原料和催化剂的固定比例。比值控制通常通过比值控制器来实现。

2.4.1 比值控制的实现

在C300控制器中，比值控制可以通过比值控制器模块来实现。以下是一个简单的比值控制模块的配置和编程示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建比值控制模块

ratio_controller = pks.create_module("Ratio Control Module")



# 配置比值参数

ratio_controller.set_parameter("Ratio", 2.0)



# 设置输入和输出变量

ratio_controller.set_input("Master Variable", "MV")

ratio_controller.set_input("Slave Variable", "SV")

ratio_controller.set_output("Controller Output", "CO")



# 启动比值控制模块

ratio_controller.start()



# 示例数据

master_variable = 50.0  # 主变量

slave_variable = 25.0   # 从变量



# 更新输入变量

ratio_controller.update_input("Master Variable", master_variable)

ratio_controller.update_input("Slave Variable", slave_variable)



# 获取控制器输出

controller_output = ratio_controller.get_output("Controller Output")

print(f"Controller Output: {controller_output}")

3. 控制策略的优化

控制策略的优化是确保控制系统性能的关键步骤。优化通常包括参数调优、模型校正、性能评估等。以下是一些常用的优化方法和工具。

3.1 参数调优

参数调优是通过调整控制算法中的参数，以达到最佳控制效果的过程。常用的参数调优方法包括Ziegler-Nichols法、Cohen-Coon法等。

3.1.1 Ziegler-Nichols法

Ziegler-Nichols法是一种基于临界比例度的参数调优方法，适用于PID控制。以下是一个使用Ziegler-Nichols法进行PID参数调优的示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建PID控制模块

pid_module = pks.create_module("PID Control Module")



# 初始参数

pid_module.set_parameter("Proportional Gain", 1.0)

pid_module.set_parameter("Integral Time", 0.0)

pid_module.set_parameter("Derivative Time", 0.0)



# 设置输入和输出变量

pid_module.set_input("Process Variable", "PV")

pid_module.set_input("Setpoint", "SP")

pid_module.set_output("Controller Output", "CO")



# 启动PID控制模块

pid_module.start()



# 临界比例度试验

def ziegler_nichols_tuning(pid_module):

    # 增加比例增益，直到系统出现振荡

    for gain in range(1, 100):

        pid_module.set_parameter("Proportional Gain", gain / 10.0)

        # 运行一段时间，观察系统响应

        for _ in range(100):

            process_variable = pid_module.get_input("Process Variable")

            setpoint = pid_module.get_input("Setpoint")

            pid_module.update_input("Process Variable", process_variable)

            pid_module.update_input("Setpoint", setpoint)

            if pid_module.is_oscillating():

                critical_gain = gain / 10.0

                break

    # 计算PID参数

    proportional_gain = 0.6 * critical_gain

    integral_time = 2 * period / (1.2 * critical_gain)

    derivative_time = period / (2 * critical_gain)

    return proportional_gain, integral_time, derivative_time



# 示例数据

process_variable = 50.0  # 过程变量

setpoint = 60.0         # 设定值



# 调用Ziegler-Nichols法进行参数调优

proportional_gain, integral_time, derivative_time = ziegler_nichols_tuning(pid_module)



# 更新PID参数

pid_module.set_parameter("Proportional Gain", proportional_gain)

pid_module.set_parameter("Integral Time", integral_time)

pid_module.set_parameter("Derivative Time", derivative_time)



# 更新输入变量

pid_module.update_input("Process Variable", process_variable)

pid_module.update_input("Setpoint", setpoint)



# 获取控制器输出

controller_output = pid_module.get_output("Controller Output")

print(f"Controller Output: {controller_output}")
3.2 模型校正

模型校正是通过修正数学模型，使其更接近实际系统的动态特性。常用的方法包括阶跃响应法、频率响应法等。

3.2.1 阶跃响应法

阶跃响应法是一种通过阶跃输入来获取系统响应曲线，从而校正模型的方法。以下是一个使用阶跃响应法进行模型校正的示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 阶跃响应试验

def step_response_test(control_module):

    # 记录输出变量

    output_values = []

    # 应用阶跃输入

    input_value = 0.0

    control_module.update_input("Input Variable", input_value)

    for _ in range(100):

        output_value = control_module.get_output("Output Variable")

        output_values.append(output_value)

        input_value = 1.0 if _ == 0 else input_value

        control_module.update_input("Input Variable", input_value)

    return output_values



# 获取阶跃响应数据

output_values = step_response_test(control_module)



# 绘制阶跃响应曲线

plt.plot(output_values)

plt.xlabel("Time")

plt.ylabel("Output Variable")

plt.title("Step Response Curve")

plt.show()

4. 控制策略的测试与验证

控制策略的测试与验证是确保控制系统在实际生产中稳定运行的重要步骤。测试通常包括静态测试、动态测试、极限测试等。

4.1 静态测试

静态测试是检查控制策略在静态条件下的性能，确保系统能够稳定地达到设定值。以下是一个静态测试的示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 静态测试

def static_test(control_module, setpoint):

    # 应用设定值

    control_module.update_input("Input Variable", setpoint)

    # 运行一段时间，观察系统响应

    for _ in range(100):

        output_value = control_module.get_output("Output Variable")

        if abs(output_value - setpoint) < 0.1:

            return True

    return False



# 示例数据

setpoint = 60.0  # 设定值



# 执行静态测试

result = static_test(control_module, setpoint)

print(f"Static Test Result: {result}")
4.2 动态测试

动态测试是检查控制策略在动态条件下的性能，确保系统能够快速响应变化。以下是一个动态测试的示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 动态测试

def dynamic_test(control_module, setpoints):

    # 记录输出变量

    output_values = []

    for setpoint in setpoints:

        control_module.update_input("Input Variable", setpoint)

        for _ in range(100):

            output_value = control_module.get_output("Output Variable")

            output_values.append(output_value)

    return output_values



# 示例数据

setpoints = [60.0, 70.0, 80.0, 70.0, 60.0]  # 设定值序列



# 执行动态测试

output_values = dynamic_test(control_module, setpoints)



# 绘制动态响应曲线

plt.plot(output_values)

plt.xlabel("Time")

plt.ylabel("Output Variable")

plt.title("Dynamic Response Curve")

plt.show()
4.3 极限测试

极限测试是检查控制策略在极端条件下的性能，确保系统能够安全运行。以下是一个极限测试的示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 极限测试

def limit_test(control_module, min_setpoint, max_setpoint):

    # 应用最小设定值

    control_module.update_input("Input Variable", min_setpoint)

    for _ in range(100):

        output_value = control_module.get_output("Output Variable")

        if output_value < min_setpoint - 1.0:

            return False

    # 应用最大设定值

    control_module.update_input("Input Variable", max_setpoint)

    for _ in range(100):

        output_value = control_module.get_output("Output Variable")

        if output_value > max_setpoint + 1.0:

            return False

    return True



# 示例数据

min_setpoint = 50.0  # 最小设定值

max_setpoint = 80.0  # 最大设定值



# 执行极限测试

result = limit_test(control_module, min_setpoint, max_setpoint)

print(f"Limit Test Result: {result}")

5. 控制策略的维护与更新

控制策略的维护与更新是确保控制系统长期稳定运行的重要步骤。维护通常包括定期检查、故障诊断、参数调整等。更新则包括对控制策略进行改进和优化。

5.1 定期检查

定期检查是确保控制策略正常运行的基本步骤。检查内容包括控制器状态、输入输出变量、控制参数等。以下是一个定期检查的示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 定期检查

def regular_check(control_module):

    # 检查控制器状态

    if not control_module.is_running():

        print("Controller is not running.")

        return False

    # 检查输入输出变量

    input_value = control_module.get_input("Input Variable")

    output_value = control_module.get_output("Output Variable")

    if input_value is None or output_value is None:

        print("Input or output variable is missing.")

        return False

    # 检查控制参数

    for parameter_name, parameter_value in control_module.get_parameters().items():

        if parameter_value is None:

            print(f"Parameter {parameter_name} is missing.")

            return False

    return True



# 执行定期检查

result = regular_check(control_module)

print(f"Regular Check Result: {result}")
5.2 故障诊断

故障诊断是识别和解决控制系统中出现的问题的过程。通过故障诊断，可以及时发现和修复系统的异常，确保控制策略的有效性。故障诊断通常包括以下几个步骤：

  1. 故障检测：通过监控系统状态和变量，检测是否存在异常。

  2. 故障定位：确定故障的具体位置和原因。

  3. 故障修复：采取措施修复故障，恢复系统正常运行。

5.2.1 故障检测

故障检测是通过监控系统的关键变量和状态来识别潜在问题的过程。以下是一个简单的故障检测示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 故障检测

def fault_detection(control_module, threshold):

    # 获取当前输入和输出值

    input_value = control_module.get_input("Input Variable")

    output_value = control_module.get_output("Output Variable")

    # 检查输入和输出值是否超出阈值

    if input_value is None or output_value is None:

        print("Input or output variable is missing.")

        return True

    if abs(input_value - output_value) > threshold:

        print(f"Input and output difference exceeds threshold: {abs(input_value - output_value)}")

        return True

    return False



# 示例数据

threshold = 5.0  # 阈值



# 执行故障检测

result = fault_detection(control_module, threshold)

print(f"Fault Detection Result: {result}")
5.2.2 故障定位

故障定位是确定故障的具体位置和原因的过程。通过分析系统的运行数据和日志，可以更准确地找到问题的根源。以下是一个简单的故障定位示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 故障定位

def fault_location(control_module, threshold):

    # 获取当前输入和输出值

    input_value = control_module.get_input("Input Variable")

    output_value = control_module.get_output("Output Variable")

    # 检查输入和输出值是否超出阈值

    if abs(input_value - output_value) > threshold:

        # 分析输入值

        if input_value is None:

            print("Input Variable is missing or invalid.")

        else:

            print(f"Input Variable: {input_value}")

        # 分析输出值

        if output_value is None:

            print("Output Variable is missing or invalid.")

        else:

            print(f"Output Variable: {output_value}")

        # 检查控制器状态

        if not control_module.is_running():

            print("Controller is not running.")

        # 检查控制参数

        for parameter_name, parameter_value in control_module.get_parameters().items():

            if parameter_value is None:

                print(f"Parameter {parameter_name} is missing or invalid.")

            else:

                print(f"Parameter {parameter_name}: {parameter_value}")

        return True

    return False



# 示例数据

threshold = 5.0  # 阈值



# 执行故障定位

result = fault_location(control_module, threshold)

print(f"Fault Location Result: {result}")
5.2.3 故障修复

故障修复是采取措施恢复系统正常运行的过程。根据故障的具体原因，可以选择不同的修复方法。以下是一个简单的故障修复示例：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 故障修复

def fault_repair(control_module, threshold):

    # 获取当前输入和输出值

    input_value = control_module.get_input("Input Variable")

    output_value = control_module.get_output("Output Variable")

    # 检查输入和输出值是否超出阈值

    if abs(input_value - output_value) > threshold:

        # 分析故障原因

        if input_value is None:

            print("Input Variable is missing or invalid. Repairing...")

            control_module.set_input("Input Variable", 50.0)  # 修复输入变量

        if output_value is None:

            print("Output Variable is missing or invalid. Repairing...")

            control_module.set_output("Output Variable", 50.0)  # 修复输出变量

        if not control_module.is_running():

            print("Controller is not running. Restarting...")

            control_module.start()  # 重启控制器

        # 重新检查

        if not fault_location(control_module, threshold):

            print("Fault repaired successfully.")

            return True

    return False



# 示例数据

threshold = 5.0  # 阈值



# 执行故障修复

result = fault_repair(control_module, threshold)

print(f"Fault Repair Result: {result}")

6. 控制策略的案例分析

为了更好地理解和应用上述控制策略，本节将通过一个具体的案例来分析控制策略的设计与实现过程。假设我们在一个化工生产过程中需要控制反应器的温度。

6.1 案例背景

在一个化工反应器中，温度控制是至关重要的。反应器的温度直接影响到反应速率和产品质量。反应器的温度受到多种因素的影响，如原料流量、反应热、冷却水流量等。因此，需要设计一个有效的控制策略来确保温度的稳定性和准确性。

6.2 控制目标

  1. 稳定温度：确保反应器温度在设定值附近波动，不超过一定范围。

  2. 快速响应：对温度变化和干扰进行快速响应，减少反应时间。

  3. 高精度：确保温度控制的精度，提高产品质量。

6.3 控制策略设计

为了实现上述控制目标，我们选择使用PID控制策略，并结合前馈控制来减少干扰的影响。具体步骤如下：

  1. 需求分析：明确温度控制的目标和性能要求。

  2. 模型建立：根据反应器的物理特性和工艺流程，建立温度控制的数学模型。

  3. 算法选择：选择PID控制算法，并结合前馈控制。

  4. 参数调优：通过Ziegler-Nichols法进行PID参数调优。

  5. 策略实现：将控制策略编写成控制程序，下载到C300控制器中运行。

  6. 测试与验证：进行静态测试、动态测试和极限测试，确保控制策略的有效性和可靠性。

6.3.1 模型建立

假设反应器的温度可以由以下数学模型描述：

T ( t ) = T 0 + k 1 ⋅ F ( t ) + k 2 ⋅ Q ( t ) − k 3 ⋅ C ( t ) T(t) = T_0 + k_1 \cdot F(t) + k_2 \cdot Q(t) - k_3 \cdot C(t) T(t)=T0​+k1​⋅F(t)+k2​⋅Q(t)−k3​⋅C(t)

其中：

  • T ( t ) T(t) T(t) 是反应器的温度。

  • T 0 T_0 T0​ 是初始温度。

  • F ( t ) F(t) F(t) 是原料流量。

  • Q ( t ) Q(t) Q(t) 是反应热。

  • C ( t ) C(t) C(t) 是冷却水流量。

  • k 1 , k 2 , k 3 k_1, k_2, k_3 k1​,k2​,k3​ 是模型参数。

6.3.2 控制算法选择

我们选择PID控制算法来调节冷却水流量 C ( t ) C(t) C(t)，并结合前馈控制来补偿原料流量 F ( t ) F(t) F(t) 和反应热 Q ( t ) Q(t) Q(t) 的变化。

6.3.3 参数调优

使用Ziegler-Nichols法进行PID参数调优：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建PID控制模块

pid_module = pks.create_module("PID Control Module")



# 初始参数

pid_module.set_parameter("Proportional Gain", 1.0)

pid_module.set_parameter("Integral Time", 0.0)

pid_module.set_parameter("Derivative Time", 0.0)



# 设置输入和输出变量

pid_module.set_input("Process Variable", "PV")

pid_module.set_input("Setpoint", "SP")

pid_module.set_output("Controller Output", "CO")



# 启动PID控制模块

pid_module.start()



# 临界比例度试验

def ziegler_nichols_tuning(pid_module):

    # 增加比例增益，直到系统出现振荡

    for gain in range(1, 100):

        pid_module.set_parameter("Proportional Gain", gain / 10.0)

        # 运行一段时间，观察系统响应

        for _ in range(100):

            process_variable = pid_module.get_input("Process Variable")

            setpoint = pid_module.get_input("Setpoint")

            pid_module.update_input("Process Variable", process_variable)

            pid_module.update_input("Setpoint", setpoint)

            if pid_module.is_oscillating():

                critical_gain = gain / 10.0

                break

    # 计算PID参数

    proportional_gain = 0.6 * critical_gain

    integral_time = 2 * period / (1.2 * critical_gain)

    derivative_time = period / (2 * critical_gain)

    return proportional_gain, integral_time, derivative_time



# 示例数据

process_variable = 50.0  # 过程变量

setpoint = 60.0         # 设定值



# 调用Ziegler-Nichols法进行参数调优

proportional_gain, integral_time, derivative_time = ziegler_nichols_tuning(pid_module)



# 更新PID参数

pid_module.set_parameter("Proportional Gain", proportional_gain)

pid_module.set_parameter("Integral Time", integral_time)

pid_module.set_parameter("Derivative Time", derivative_time)



# 更新输入变量

pid_module.update_input("Process Variable", process_variable)

pid_module.update_input("Setpoint", setpoint)



# 获取控制器输出

controller_output = pid_module.get_output("Controller Output")

print(f"Controller Output: {controller_output}")
6.3.4 策略实现

将PID控制和前馈控制结合，编写控制程序并下载到C300控制器中运行：


# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建PID控制模块

pid_module = pks.create_module("PID Control Module")



# 配置PID参数

pid_module.set_parameter("Proportional Gain", 1.0)

pid_module.set_parameter("Integral Time", 2.0)

pid_module.set_parameter("Derivative Time", 0.5)



# 设置输入和输出变量

pid_module.set_input("Process Variable", "PV")

pid_module.set_input("Setpoint", "SP")

pid_module.set_output("Controller Output", "CO")



# 创建前馈控制模块

feedforward_module = pks.create_module("Feedforward Control Module")



# 配置前馈参数

feedforward_module.set_parameter("Feedforward Gain", 1.5)



# 设置输入和输出变量

feedforward_module.set_input("Disturbance Variable", "DV")

feedforward_module.set_output("Feedforward Output", "FFO")



# 启动控制模块

pid_module.start()

feedforward_module.start()



# 示例数据

process_variable = 50.0  # 过程变量

setpoint = 60.0         # 设定值

disturbance_variable1 = 10.0  # 干扰变量1（原料流量）

disturbance_variable2 = 5.0    # 干扰变量2（反应热）



# 更新输入变量

pid_module.update_input("Process Variable", process_variable)

pid_module.update_input("Setpoint", setpoint)

feedforward_module.update_input("Disturbance Variable", disturbance_variable1 + disturbance_variable2)



# 获取控制器输出

controller_output = pid_module.get_output("Controller Output")

feedforward_output = feedforward_module.get_output("Feedforward Output")



# 计算最终控制输出

final_controller_output = controller_output + feedforward_output

print(f"Final Controller Output: {final_controller_output}")
6.4 测试与验证

进行静态测试、动态测试和极限测试，确保控制策略的有效性和可靠性。

6.4.1 静态测试

# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 静态测试

def static_test(control_module, setpoint):

    # 应用设定值

    control_module.update_input("Input Variable", setpoint)

    # 运行一段时间，观察系统响应

    for _ in range(100):

        output_value = control_module.get_output("Output Variable")

        if abs(output_value - setpoint) < 0.1:

            return True

    return False



# 示例数据

setpoint = 60.0  # 设定值



# 执行静态测试

result = static_test(control_module, setpoint)

print(f"Static Test Result: {result}")
6.4.2 动态测试

# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 动态测试

def dynamic_test(control_module, setpoints):

    # 记录输出变量

    output_values = []

    for setpoint in setpoints:

        control_module.update_input("Input Variable", setpoint)

        for _ in range(100):

            output_value = control_module.get_output("Output Variable")

            output_values.append(output_value)

    return output_values



# 示例数据

setpoints = [60.0, 70.0, 80.0, 70.0, 60.0]  # 设定值序列



# 执行动态测试

output_values = dynamic_test(control_module, setpoints)



# 绘制动态响应曲线

plt.plot(output_values)

plt.xlabel("Time")

plt.ylabel("Output Variable")

plt.title("Dynamic Response Curve")

plt.show()
6.4.3 极限测试

# 导入必要的模块

import honeywell.experion.pks as pks



# 创建控制模块

control_module = pks.create_module("Control Module")



# 设置输入和输出变量

control_module.set_input("Input Variable", "IV")

control_module.set_output("Output Variable", "OV")



# 启动控制模块

control_module.start()



# 极限测试

def limit_test(control_module, min_setpoint, max_setpoint):

    # 应用最小设定值

    control_module.update_input("Input Variable", min_setpoint)

    for _ in range(100):

        output_value = control_module.get_output("Output Variable")

        if output_value < min_setpoint - 1.0:

            print("Output value is below the minimum setpoint.")

            return False

    # 应用最大设定值

    control_module.update_input("Input Variable", max_setpoint)

    for _ in range(100):

        output_value = control_module.get_output("Output Variable")

        if output_value > max_setpoint + 1.0:

            print("Output value is above the maximum setpoint.")

            return False

    return True



# 示例数据

min_setpoint = 50.0  # 最小设定值

max_setpoint = 80.0  # 最大设定值



# 执行极限测试

result = limit_test(control_module, min_setpoint, max_setpoint)

print(f"Limit Test Result: {result}")

7. 总结

通过本节的详细介绍和示例，我们可以看到在Honeywell Experion PKS系列的C300控制器上设计和实现控制策略的具体步骤。从需求分析到模型建立，从算法选择到参数调优，再到策略实现和测试验证，每一步都至关重要。通过合理的控制策略设计和优化，可以显著提高工业控制系统的稳定性和效率，确保生产过程的顺利进行。希望这些内容能够帮助读者更好地理解和应用控制策略的设计与实现方法。

标签：control,PKS,set,input,module,Experion,output,Variable,C300
From： https://blog.csdn.net/zhubeibei168/article/details/143455445

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