Программные средства оптимизации настройки систем управления

Московский государственный технический университет 
имени Н.Э. Баумана 

 
Н.П. Деменков  

 

ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА  
ОПТИМИЗАЦИИ НАСТРОЙКИ  
СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ  

Рекомендовано редсоветом МГТУ им. Н.Э. Баумана   
в качестве учебного пособия 
 
 

М о с к в а 
Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана 
2 0 0 6 

УДК 62-5(075.8) 
ББК 32.965 

Д-30 

Рецензенты: В.В. Девятков, А.Ф. Егоров 

Деменков Н.П. 

Д-30     Программные средства оптимизации настройки систем управ- 

ления: Учеб. пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 
2006. 244 с.: ил.  

 

Рассмотрены вопросы, связанные с использованием методов 

и средств автоматической и автоматизированной настройки систем управления.  

Изложены вопросы автоматизации настройки ПИД-регуляторов 

как с методологической зрения, так и с точки зрения их практической 
реализации. Значительное внимание уделено существующим пакетам 
прикладных программ, реализующим оптимальную настройку: Concept, Unity Pro, Трейс Моуд и др.  

Для студентов, изучающих курсы «Управление в технических сис
темах», «Оптимальное управление детерминированными процессами», 
«Управляющие ЭВМ и комплексы», «Проектирование систем управления производственными процессами», «Алгоритмическое и программное обеспечение систем управления». Настоящее издание будет полезным также для широкого круга научных работников, инженеров, аспирантов и студентов старших курсов технических университетов. 

Ил. 177. Табл. 42. Библиогр. 25 наим.  

УДК 62-5(075.8) 

                                                                                            ББК 32.965 

 

 
 МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006 

ВВЕДЕНИЕ 

Для современного производства характерны усложнение технологических процессов и ужесточение допустимых отклонений 
управляемого процесса от предписанных значений. 
Совершенствование методов управления в этих условиях 
предполагает разработку более сложных математических моделей процессов, позволяющих оптимизировать управление, а использование усложненных моделей порождает проблему задания 
значений характеристик и параметров модели, нужных для формирования требуемого управления. Однако в большинстве случаев принятые в эксплуатацию системы управления оказываются 
настроенными далеко не оптимальным образом, что влечет за 
собой экономические потери.  

Проведенные фирмой Honеуwell исследования качества работы 

100 тыс. контуров регулирования, находящихся в эксплуатации не 
менее пяти лет на 350 предприятиях в различных отраслях промышленного производства, выявили низкое качество работы систем 
регулирования [1]. Выяснилось, что на различных предприятиях от 
49 до 63 % контуров работают со «слабыми» (приближенными к 
размыканию контура) настройками. В эту группу включены как 
контуры, настройки которых «ослаблены» для обеспечения работы 
контура при изменении режима работы объекта (например, нагрузки), так и контуры с необоснованно чрезмерно «ослабленными» настройками (т. е. по существу регуляторы отключены, контур почти 
разомкнут). В среднем примерно треть контуров работает с нормальными настройками, треть – с «ослабленными», треть – практически разомкнуты «слабыми» настройками. К группе с намеренно 
«ослабленными» настройками отнесены и контуры с плохими регулирующими органами (люфт, выбег, гистерезис и т. п.). При обследовании было выявлено 16 % таких контуров. Несмотря на большое 
число плохо работающих контуров, за предыдущие два года настраивались только 4,4 % регуляторов. 

Мнение специалистов по наладке систем регулирования о при
чинах низкого качества их эксплуатации можно сформулировать 
следующим образом: 

• подавляющее большинство контуров функционирует в слож
ных структурах систем регулирования с перекрестными связями в 
объекте, через которые эти контуры взаимодействуют (таких контуров может быть 10, а в большинстве случаев 2-3). Настройки каждого контура существенно зависят от характеристик других контуров, 
в том числе от параметров настройки регуляторов в этих контурах. 
Поэтому настройка таких систем – очень сложная задача; 

• если в многомерной системе неправильно настроен один 

контур, чаще всего это отражается в появлении периодических 
колебаний одной частоты с разными амплитудами и фазами во 
всех взаимодействующих контурах. Определить контур с регулятором – виновником плохой работы системы (корневой контур) – 
весьма трудная задача. 

В составе автоматизированной системы управления техноло
гическим процессом (АСУ ТП) один инженер, занимающийся 
настройкой регуляторов, несет ответственность за работу более 
чем 400 контуров. В этих условиях ликвидировать возникающие 
в системе предаварийные ситуации можно только наиболее 
простыми 
приемами, 
заключающимися 
в 
«ослаблении» 

настройки регуляторов. При этом будет снижаться качество 
работы системы, т. е. прибыль, но функционирование системы в 
этих условиях возможно. 

Вряд ли статистика эксплуатации систем автоматического ре
гулирования (САР) в России лучше приведенных данных. На наших тепловых станциях инженер отвечает за 40–50 контуров,  
однако нашим предприятиям приходится работать с менее стабильными характеристиками сырья и материалов, с худшей организацией труда. 
Автоматизация процесса настройки во время постоянной эксплуатации объекта управления, во-первых, позволяет сохранить 
оптимальную настройку системы в течение всего времени работы 
объекта несмотря на существующее всегда непредвиденное изменение его свойств, а во-вторых, способствует поиску путей совершенствования заложенных в проект решений, модернизации системы управления [2]. 
Внедрение программируемых логических контроллеров (ПЛК) 
в процессы управления дает возможность контролировать изменение параметров без прерывания технологического процесса и ис

пользовать текущие значения параметров (либо их оценки) для 
формирования управляющих воздействий. Если параметры изменяются во времени достаточно медленно, то такие методы управления могут оказаться весьма эффективными, поскольку не связаны с прерыванием технологического процесса для тестирования 
управляемого процесса. 
Цель настоящего пособия состоит в рассмотрении методов и 
программных средств автоматизированной и автоматической настройки систем управления во время ввода этих систем в действие, 
а также их последующей эксплуатации.  
С появлением ПЛК процесс автоматизированной настройки 
можно считать заключительной стадией автоматизированной разработки систем управления. 
Как известно, основная концепция проектирования систем автоматического управления техническими (и в том числе технологическими) объектами состоит в следующем. Заданы математическая 
модель объекта управления и критерий оптимального функционирования системы управления этим объектом со всеми ограничениями; требуется определить алгоритм функционирования управляющего устройства и осуществить его техническую реализацию так, 
чтобы удовлетворялись все поставленные требования. 
Для систем управления сложными технологическими объектами требуется определить еще и информационную структуру системы, т. е. число и местоположение дополнительных каналов связи 
объекта с управляющим устройством, поскольку подобные системы обычно строятся как многоконтурные и с компенсацией возмущений. Естественно, выбор информационной структуры системы влияет и на математическую модель объекта. 
Методология проектирования систем управления технологическими процессами достаточно хорошо отработана, однако ввод в 
действие таких систем, особенно если речь идет о головных образцах, как правило, связан со значительными затратами времени и 
средств. Часто ввод в эксплуатацию сопровождается даже изменением первоначальных проектных решений. Это приводит к крайне 
нежелательной необходимости в размещении новых заказов на 
оборудование, переделке щитов, коммутационных схем и т. п. 
Существует ряд ограничений на возможность получения достаточно хорошей модели объекта управления перед выполнением 
технического проекта системы управления. Эти ограничения 
обусловлены как организационными, так и принципиальными 
причинами [3]. 

Одним из важнейших ограничений организационного порядка следует считать существующую практику ввода в действие системы управления одновременно с вводом в действие основного 
технологического оборудования. Это требует выдачи проектной 
документации на изготовление системы управления практически 
одновременно с проектом на технологическое оборудование. К 
началу проектирования системы управления реальный объект еще 
отсутствует и, следовательно, отсутствует возможность получения 
его математической модели экспериментальным путем. Получение 
моделей расчетным путем сопряжено с вводом большого числа 
упрощающих предположений, допустимость которых невозможно 
проверить из-за отсутствия эталона для сравнения.  
К организационной причине неполноты начальной информации о модели объекта может быть отнесено также сравнительно 
большое время, необходимое для проектирования, размещения 
заказов на оборудование, его получение и монтаж. За это время 
динамические свойства объекта успевают измениться настолько 
сильно, что первоначальная модель оказывается в значительной 
степени устаревшей. 
Принципиальные ограничения на точность моделей объектов управления, получаемых перед стадией проектирования, связаны с системным характером задачи создания математической 
модели объекта и возникающими вследствие этого парадоксами 
системного мышления типа парадоксов иерархичности и целостности. Речь идет о выборе структуры модели и критерия ее приближения к реальному объекту. Этот выбор не только определяется свойствами объекта, но зависит также и от выбора критерия 
оптимального функционирования системы управления в целом, а 
следовательно, и от алгоритма функционирования ее управляющей части. Возникает системный парадокс: для получения модели 
объекта необходимо знать алгоритм функционирования управляющего устройства, для отыскания которого, собственно, и нужна 
модель объекта. 
Неучет этого парадокса может привести к тому, что спроектированная по модели объекта оптимальная система управления после реализации ее на реальном объекте может оказаться не только 
неоптимальной, но даже неустойчивой. В этом отношении, как 
показывает анализ, особенно опасными могут оказаться модели 
объектов, построенные по критериям минимума среднеквадратического или интегрального квадратического приближений, т. е. по 
критериям, получившим преимущественное применение. 

Выход из этого парадокса, как и из всякого парадокса системного мышления, состоит в использовании метода последовательных приближений (итераций), который позволяет, основываясь на 
первоначальной заведомо неполной информации о модели объекта, постепенно пополнять ее одновременно с оптимизацией алгоритма управления. Организация такой итерационной процедуры 
«идентификации–оптимизации» должна включать и стадию ввода 
системы управления в действие.  
Необходимо разумное перераспределение задач, решаемых при 
разработке систем управления технологическими процессами, между отдельными стадиями.  
1. На стадии формулировки технического задания, технического и рабочего проектирования намечаются возможные варианты 
информационных структур системы управления и определяется 
информационное и техническое обеспечение, достаточное для 
реализации каждого варианта. Здесь допускается формулировка 
алгоритмов управления в общем виде; численные значения параметров настройки могут оцениваться с достаточно большой степенью приближения. 
В проект, помимо управляющих алгоритмов и реализующих 
эти алгоритмы технических средств, должны быть заложены как 
неотъемлемая часть проекта средства автоматизации процесса 
«идентификации–оптимизации», выполняемого на стадии ввода 
системы в действие, а также при последующей эксплуатации объекта в целях совершенствования системы.  
2. На стадии ввода (внедрения) системы в действие с помощью 
технических средств и программ, имеющихся в составе системы, 
осуществляется оптимизация принятых вариантов решений и выбор из них наилучшего. 
3. На стадии анализа функционирования системы проводится 
всестороннее изучение системы с целью: 
а) конкретизировать методологию автоматизированной оптимизации настройки применительно к данному объекту и выдачи 
рекомендаций эксплуатационному персоналу по ее реализации; 
б) выявить пути возможного совершенствования системы; 
в) пополнить банк данных САПР САУ для математических моделей объектов и оптимальных решений по выбору систем управления для использования этих данных в будущем. 
Сформулированная концепция проектирования в полном объеме 
может быть использована в системах управления, построенных на 
базе ПЛК, поскольку в таких системах имеется возможность: 

а) безболезненного и практически любого изменения алгоритмов и структуры управления непосредственно в процессе пуска 
системы на действующем объекте; 
б) включения в их состав специального математического обеспечения программы идентификации и оптимизации с организацией диалогового режима с наладочным персоналом. 
Описание вопросов (методики, алгоритмов, программного и 
технического обеспечения), связанных с организацией итерационной процедуры оптимизации настройки действующих систем 
управления технологическими процессами, дано в последующих 
главах. 
Первая глава является постановочной. В ней рассматриваются 
причины, определяющие практическую неизбежность существования проблемы оптимизации настройки систем управления на 
стадии ввода их в действие и необходимость использования итерационных методов адаптивного управления. 
Вторая глава посвящена организации процесса адаптивной настройки системы управления. Рассмотрены выбор алгоритмов и 
расчет параметров настройки систем управления, особенности 
технологических объектов и систем регулирования, параметрический синтез типовых регуляторов на основе интерполяционного 
метода и метода уравнений синтеза, адаптивный ПИД-регулятор с 
предсказателем, адаптация по переходным характеристикам замкнутого контура и по частотным характеристикам, адаптивный 
ПИД-регулятор при сигнальном воздействии на систему, реализация адаптивных ПИД-регуляторов в SCADA-системе Трейс Моуд 
и контроллере Ремиконт Р-130, настройка каскадных (многоконтурных) схем регулирования. 
Одним из лучших в мире является контроллер Quantum французской компании Schneider Electric, центром компетенции которой является учебно-научный центр «Интеллектуальные системы» 
при МГТУ им. Н.Э. Баумана. Пакет Unity Pro для программирования контроллеров на всех пяти языках международного стандарта 
IEC 61131–3 имеет обширную библиотеку алгоритмов для организации процессов регулирования, в том числе и по автоматической 
настройке регуляторов. Поэтому в последующих главах речь идет 
о реализации алгоритмов автонастройки в Unity Pro. 
Третья глава посвящена типам данных и пользовательским 
функциональным блокам, в том числе и диагностическим. Такие 
функциональные блоки создаются самими пользователями и 
включаются в общую библиотеку алгоритмов. 

В четвертой главе кратко рассмотрены штатные функциональные блоки, в которых реализованы различные алгоритмы, используемые для решения задач непрерывного управления. 
Пятая глава посвящена автоматизированной настройке систем 
регулирования в Unity Pro. Рассмотрены решения следующих проблем: моделирование объекта управления и возмущений; программирование, отладка и управление ПИД-регулятором; адаптация и автоматическая настройка ПИД-регулятора. 
В шестой главе речь идет об управлении проектом в Unity Pro. 
Рассматриваются редактор прав доступа; настройка параметров 
проекта и конфигурирование контроллера Quantum; переменные и 
структура приложения; управление функциональными библиотеками; операторские экраны. Заканчивается глава примером автонастройки ПИД-регулятора. 

ГЛАВА 1. ОПТИМИЗАЦИЯ НАСТРОЙКИ СИСТЕМ 

УПРАВЛЕНИЯ И АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ 

1.1. Постановка задачи оптимизации настройки систем 

управления 

Всякий процесс регулирования (управления) предполагает наличие двух подсистем: управляемой системы, т. е. одного или нескольких объектов управления и управляющей или регулирующей системы (регулятора), которые в совокупности образуют 
систему САР, обобщенная схема которой приведена на рис. 1.1. 
 

Рис. 1.1 

На рисунке ЗДН – задающее воздействие; ВХ – вход регулятора (регулируемая величина, выход системы); ВЫХ – выход регулятора (регулирующее воздействие); ε – рассогласование 
(ошибка); ИМ – исполнительные механизмы; Д – датчики; АЦП – 
аналого-цифровые преобразователи; ЦАП – цифроаналоговые 
преобразователи. 
Объект управления, выполняющий определенные технические 
операции над материальными и(или) информационными компонентами, является основным элементом САР, требуемый режим 
работы которого должен поддерживаться регуляторами.