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基于FF现场总线的动态矩阵控制软件

随着科学技术的不断进步,工业控制系统正向着开放化、数字化、智能化、分布化和网络化的方向发展。现场总线控制系统FCS即顺应了这一发展方向,正替代着传统的DCS和PLC系统而成为主流的控制系统。国内外最近几年在现场总线控制技术的研究方面较为活跃，我国在FF现场总线技术研究以及符合FF协议的现场设备产品开发方面己经取得了长足的进步。如中科院沈阳自动化研究所等已经开发出各种基金会现场总线产品，例如NCS-IF105现场总线变送器、NCS-FI105现场总线变送器、NCS-LD105现场总线网关等。然而中科院沈阳自动化研究所设计的这套基于FF现场总线的过程控制实验系统所采用的控制算法主要是常规PID控制。
在平时的实验中被控对象常常有纯滞后的存在，这种情况下，控制产生的作用要滞后一段时间才能在输出端反映出来，利用实际输出作为反馈信息往往不能及时地改变控制作用。常规的PID控制算法是基于当前时刻的输出偏差，对纯滞后无能为力，导致控制效果较差甚至极差。DMC作为一种预测控制算法，本身已具备这一功能，可以直接用于时滞对象而无需附加其它的控制结构。因此在利用VB6.0设计实际的先进监控软件系统时,利用OPC技术把动态矩阵控制算法与FF现场总线控制系统的集成,更大发挥它们各自的优势,可以获取令人满意的结果。
1. FF现场总线控制系统的过程控制实验系统
本实验系统包括两个部分:FF现场总线部分和现场控制模型部分。FF现场总线包括低速现场总线H1和高速现场总线HSE。低速现场总线H1=31. 25Kbps，可用于温变、液位及流量等控制场合，信号类型为电压信号；高速现场总线HSE=100Mbp，一般用于高级控制、远程输入/输出和高速工厂自动化等场合，信号类型为电流和电压信号。现场控制模型可以利用实验室的原有设备，从而节约了投资。原有的模拟仪表可以通过电流信号到现场总线信号变送器转接到现场总线。

图 1 现场实验装置接线图
图中，LT表示液位变送器，Qi，Qo分别表示输入流量和输出流量，在该现场总线控制系统中，液位变送器LT将检测到的液位高度转化为0-10mA的电流输出，NCS-IF105现场总线变送器再将液位2的模拟量信号（0-10mA）转换为符合FF现场总线协议的数字量信号，经过上位机中的动态矩阵预测控制算法的计算，得到数字控制信号，NCS-FI105变送器则将符合FF现场总线协议的数字量控制信号转换为0-10V的电压信号，送到变频器控制端，使变频器输出相应的电压和频率(0–50 Hz)，从而改变水泵转速，达到控制液位的目的。
该过程为自衡非振荡，具有相互影响的双容过程。其数学模型可用如下传递函数描述: 该过程为自衡非振荡.具有相互影响的双容过程.其数学模型可用如卜传递函数描述:G( s) =式中, Kp , Tp ,τ为过程的增益、时间常数和时滞。
2. 动态矩阵预测控制算法
动态矩阵控制是一种利用被控对象的单位阶跃响应采样数据作为预测模型的预测控制算法。设被控对象的单位阶跃采样数据为{ a1 , a2 , ⋯}，对于渐近稳定的系统,其阶跃响应在若干个采样周期后就趋于稳态值,即aN≈ a (∝) , 因此可以用单位阶跃响应采样数据的前有限项描述系统的动态特性{ a1 , a2 , ⋯, aN}
由线性系统的叠加原理,可以得到系统输出的预测模型为
Ym ( k + 1) = AΔU( k) + A0 U( k - 1) …………………………………………………… (1)
其中
Ym ( k + 1) ———k 时刻预测有Δu ( k) 作用时未来N 个时刻的预测模型输出矢量
—待求控制增量矢量;
—已知控制矢量;

A =
A0=
称为系统的动态矩阵;
A0 U( k - 1) ———k 时刻预测无Δu ( k) 作用时未来N 个时刻的输出初始矢量,它是由k 时刻以前加在系统输入端的控制增量产生的。假定从( k - N) 到( k - 1) 时刻加入的控制增量分别为Δu ( k - N) 、Δu ( k - N + 1) 、⋯Δu ( k - 1) ,而在( k - N- 1) 时刻以前均假定
Δu ( k - N - 1) = Δu ( k - N - 2) = 0 ,则(1) 式是用过去施加于系统的控制量表示初值的预测模型输出，由此可知预测模型输出由两部分组成:待求的未知控制增量和过去控制量产生的系统已知输出初值。由于模型误差和干扰等的影响,系统的输出预测值需要在预测模型输出的基础上用实际输出误差修正,即
YP ( k + 1)= Ym ( k + 1) + h[ y ( k) - ym ( k) ]
AΔU( k) + A0 U( k - 1) + he ( k)
式中
YP ( k + 1) —系统输出预测矢量;
YP ( k + 1) = [ yP ( k + 1) , yP ( k + 2) , ⋯, yP ( k + P) ] T e ( k) —k时刻预测模型输出误差;
e ( k) = y ( k) - ym ( k)
h —误差修正系数;
h = [ h1 , h2 , ⋯, hp ] T
优化下列性能指标
Jp = [ yp ( k + 1) - yr ( k + 1) ] TQ[ Yp ( k + 1) - Yr ( k + 1) ]+ ΔUT ( k)λΔU( k) (3)
其中
Yr ( k + 1) = [ yr ( k + 1) , yr ( k + 2) , ⋯, yr ( k + P) ] T , Yr ( k + 1)是参考轨迹;
Q = diag ( q1 , q2 , ⋯, qp) , P 是预测时域;
λ= diag (λ1 ,λ2 , ⋯,λM) , M 是控制时域;得到
ΔU( k) = ( ATQA +λ) - 1 ATQ[ Yr ( k + 1) - A0 U ( k - 1) -he ( k) ] （4）
即时控制增量取为
Δu ( k) = dT[ Yr ( k + 1) - A0 U( k - 1) - he ( k) ]
dT = (1 ,0 , ⋯,0) ( ATQA +λ) - 1ATQ 为取首行运算。
3. 基于OPC的动态矩阵控制软件
PC计算机上运行以下软件：
①Windows2000操作系统；
②中科院沈阳自动化研究所开发的SIACON-Configurator组态软件,用来下载控制调度；
③中科院沈阳自动化研究所开发的SiaView监控软件,支标准(作为OPC的客户端),并具有完善的历史数据管理,可以连接任意数据库系统；
④SQL Server 2000数据库,用来记录检测点的历史数据；
⑤中科院沈阳自动化研究所开发的FF H1和FF HSE OPC服务器, 每秒钟刷新一次,实现设备的实时数据和历史数据共享以及报警等功能;
⑥Hse Init接口软件,作为HSE协议栈为组态软件、监控软件及OPC服务器等上层应用软件提供的API接口；
监控软件SiaView和OPC服务器都可以同时获得现场实验装置的采样数据，
方便地实现两系统的同时监测与控制。系统所有软件运行的关系结构如图2所示。

图 2 基于OPC动态矩阵控制软件原理图
上图中，MicroCyber .FFServer.1 OPC服务器符合OPC基金会制订的OPC DA2.0规范标准，提供了访问现场数据的标准接口，因此可以开发出属于自己的OPC客户端和动态矩阵控制相结合的监控软件体系。
4. 1OPC客户程序的开发
OPC客户程序通过OPC接口与OPC服务器交互，它通过OPC接口调用服务器提供的方法。OPC规范描述了OPC服务器需要实现的COM对象及其接口，它定义了两种标准接口：定制接口（custom interface）和自动化接口（automation interface）。因此可以用VB6.0通过自动化接口来开发OPC客户程序。
用VB编写OPC客户端程序包含以下步骤：
（1）添加服务器的引用，创建 OPC 服务器对象，并将客户程序与服务器相连；
（2）创建组集合，添加组对象；
（3）添加 OPC项，利用 OPCBrowser方法浏览整个服务器中所有的项，选择需要的项，将其添加到规定的组中，并显示其值和状态；
（4）在主画面中显示添加的组和项。
为了能够随时调用在OPC服务器上采集的数据，这里把选择的数据存放在指定的数据库中。在进行算法的仿真的时候，既可以从历史数据库中取数据，同时随着数据的采集，可以不断刷新数据，进行算法的优化 。

图 3 VB运行界面1

图4 VB运行界面2
4.2动态矩阵控制软件的开发
动态矩阵控制软件的主要功能是按照DMC算法确定控制作用。在这里，采用VB6.0进行编程。在设计中将DMC控制类型抽象为一个DMC控制类(DMC Class )，并相应生成一个对象(object)。描述实体的属性成为数据被封装在对象的内部.即将DMC控制所需的各项参数如:模型时域长度N，优化时域长度P，控制时域长度M等作为DMC控制类的私有成员(Private). DMC控制对象的外部程序不能对这些数据进行访问，而DMC控制的初始化，DMC控制的在线计算等作为公共接口(Public)，外部程序可以对其进行存取。