董君伊等：球磨机制粉系统的线性自抗扰控制 515 1.5 0.10 口 1.0 0.05 0.5 线性自抗扰控制方案 200 400 600 500 10001500 2000 800 1.5 1.0 0.5 PID方案 200 400 600 800 500 1000 1500 2000 时间/s 时间s 摄动模型一 —标称模型 预期量一·一·一估计值 图16出口温度回路蒙特卡洛实验结果 图14扩张状态曲线 Fig.16 Monte-Carlo experiments of the second loop Fig.14 Curves of extended states 15 0.0005 1.0 量 05 线性自抗扰控制方案 -0.0005 8 100 200 300 400 15 -0.0010 0 500 1000 1500 2000 1.0 4 05 PID方案 8 100 200 300 400 0 时间s 摄动模型一 标称模型 500 10001500 2000 时间s 图17入口负压回路蒙特卡洛实验结果 图15观测误差曲线 Fig.17 Monte-Carlo experiments of the third loop Fig.15 Curves of observing error 生随机摄动时，线性自抗扰控制器方案下蒙特卡洛 对包含输入扰动在内的扩张状态进行了有效地估计， 实验结果更为集中，控制系统性能指标的均值及标 因而具有更强的抑制输入扰动的能力.同时，图15给 准差都较小，表明线性自抗扰控制器具有更强的性 出了扩张状态的观测误差曲线.由图可知在动态响应 能鲁棒性. 阶段，系统中留有少量未被补偿的干扰 3.2.3蒙特卡洛实验 50 PID 在控制器参数不变的情况下，使磨煤机系统的模 。线性自抗扰控制 型参数相对于标称模型发生±10%的随机摄动，产生 40 样本数量为500的被控对象族{Gv(s)}.对{G,(s)} 30 中各被控对象的出口温度和入口负压回路加入正向单 位阶跃的设定值，检验控制器在被控对象存在不确定 20 性情况下的性能鲁棒性.两种控制方案下蒙特卡洛实 验结果见图16和图17. 0 统计蒙特卡洛实验中摄动系统的调节时间T和超 调量σ，绘制其分布图如图18和图19，相应的统计数 200 400 600 据见表3. 由图18、图19及表3、表4可知，在标称模型发 图18出口温度回路摄动系统性能指标分布 Fig.18 Performance index distribution of the second loop董君伊等: 球磨机制粉系统的线性自抗扰控制 图 14 扩张状态曲线 Fig． 14 Curves of extended states 图 15 观测误差曲线 Fig． 15 Curves of observing error 对包含输入扰动在内的扩张状态进行了有效地估计， 因而具有更强的抑制输入扰动的能力． 同时，图 15 给 出了扩张状态的观测误差曲线． 由图可知在动态响应 阶段，系统中留有少量未被补偿的干扰． 3. 2. 3 蒙特卡洛实验 在控制器参数不变的情况下，使磨煤机系统的模 型参数相对于标称模型发生 ± 10% 的随机摄动，产生 样本数量为 500 的被控对象族{ GM ( s) } ． 对{ GM ( s) } 中各被控对象的出口温度和入口负压回路加入正向单 位阶跃的设定值，检验控制器在被控对象存在不确定 性情况下的性能鲁棒性． 两种控制方案下蒙特卡洛实 验结果见图 16 和图 17． 统计蒙特卡洛实验中摄动系统的调节时间 T 和超 调量 σ，绘制其分布图如图 18 和图 19，相应的统计数 据见表 3． 由图 18、图 19 及表 3、表 4 可知，在标称模型发 图 16 出口温度回路蒙特卡洛实验结果 Fig． 16 Monte-Carlo experiments of the second loop 图 17 入口负压回路蒙特卡洛实验结果 Fig． 17 Monte-Carlo experiments of the third loop 生随机摄动时，线性自抗扰控制器方案下蒙特卡洛 实验结果更为集中，控制系统性能指标的均值及标 准差都较小，表明线性自抗扰控制器具有更强的性 能鲁棒性． 图 18 出口温度回路摄动系统性能指标分布 Fig． 18 Performance index distribution of the second loop · 515 ·