第7章 控制

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比例控制器另一作用是调整系统的开环放大 倍数，加快系统的响应速度。 考虑图7.14所示带有比例控制器校正的控制系 统，系统的闭环传递函数为
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可见，Kp 愈大，稳态精度愈高，系统的时间常 数τ＝T/(1+Kp )愈小，则系统响应速度愈快。 [例7.4]被控对象为一阶惯性的比例控制器控 制时SIMULINK仿真 如图7.15所示，一阶惯性环节为10/(5s+1) ，比例控制器增益为1时，系统输出为指数上升 形式。 如图7.16所示，被控对象不变，比例控制器 增益为10，系统输出仍为指数上升形式，输出与 输入不相等，仍为有差系统，但误差减小，且响 应速度加快，读者可计算验证。
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由图7.36可见，校正前原系统是O型系统(无积 分器）是有静差系统。校正后系统成为I型系统(含 有一个积分器)，在阶跃输入下能实现无静差，改 善了系统的稳态性能。校正前原系统相位裕量＝ 88º ，校正后相位裕量＝65，相位裕量是减小的， 意味着系统的超调量将增加，降低了系统的稳定 性。总之，采用PI校正，能改善系统的稳态性能， 而动态性能可能受到一定的影响。
第7章 自动控制系统控制器及其 校正与设计
本章主要讲述自动控制系统中常用的控制器 及其校正。在对自动控制系统分析后，发现系统 不能满足性能指标的要求，需要对系统进行改进， 在原有的系统中，有目的地增添一些装置和元件， 人为地改变系统的结构和性能，使之满足所要求 的性能指标，这种方法就称为校正。常用的校正 方法有串联校正、反馈校正和顺馈补偿。同时， 本章还简要叙述常用的工程上的设计方法。
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SIMULINK仿真结果如图7.20所示，输出波形 虽有振荡，但超调量减小，振荡次数减少，系统响 应得到了改善。 7．2．3 积分控制器(I)校正

3．数字计算机已经作为控制仪表成为控制系统的一个组成部 分 由于计算机技术的飞速发展，作为构成控制系统的控制设备， 数字计算机已经被广泛的用于工业生产过程自动化中，用数字 计算机替代常规仪表完成控制器及其校正装置的功能。图7-2 所示为数字控制系统原理框图。
r(t) e(t) A/D e*(t)
u*(t)
r r r e r r T r 脉冲控制器 r 保持器 r c r
图7-1
典型采样系统结构图

e是连续的误差信号，经采样开关后，变成一组脉冲序列e， 脉冲控制器对e进行某种运算，产生控制信号脉冲序列u， 保持器将采样信号u变成模拟信号u，作用于被控对象G(s)。
2．被控对象存在的大延迟大惯性

工业自动控制系统中，有一类被控对象的惯 性非常大并具有滞后特性。尤其是电站的电 力生产过程，这种延迟和惯性显得更为严重。 对于这类被控对象，采用简单的连续控制系 统的设计方法，容易出现过调现象，往往很 难得到高质量的控制效果。离散控制系统的 合理应用可以较好地解决这一问题。
|E (j )|
|E *(j )| 1/T
|H(j )| 1
- m
0
m
t
- m 0 - s/2
m s/2
t
- s/2
0
s/2

图7-5单一频谱
图 7-6多频谱之和
图 7-7 理想滤波器的频率特性

如果加大采样周期T,采样角频率ω相应能够 的减小，采样频谱中的补分量相互交叠，致 使采样器输出的信号发生畸变，这时即使采 用理想滤波器(理想滤波器的频率特性如图77所示），也无法恢复原来连续信号的频谱， 因此，对采样周期T的设定有一个约束条件， 用于保证附加频谱不覆盖主频谱。所以如何 选择采样周期时离散控制系统设计过程中的 一个重要问题 。

PS NM NS NS ZO ZO
PM NB NB NM NM NS
PB NB NB NB NM NM
NB NS ZO PS PB
R1：如果E是NB 且 EC是NB，则U是NB
第一节 模糊控制 二.模糊控制器
3. 模糊推理
利用模糊规则和近似推理获得模糊控制作用
C ( z ) { [ A ( x ) A ( x )]} { [ B ( y ) B ( y )]} C ( z )
第二节 专家规则控制 二.专家系统

专家系统结构
第二节 专家规则控制 二.专家系统
(1) 知识库：存储某个具体领域的专门知识
产生式规则，if … then … (2) 数据库 表征应用对象的特性、状态、求解目标等 (3) 推理机：自动推理的计算机软件
运用知识库提供的知识，基于某种通用的问题 求解模型，自动推理、求解问题

情况
偏差及导数的变化、生产要求或负荷的变化、 设备情况的变化、环境条件的变化

规则 来自知识
如产生式规则：if … then …
第二节 专家规则控制
专家规则控制可在3个层次实施

基本控制层：用一组控制规则作为控制率，依 据工况的不同，选用不同的规则

特性监测控制层：依据控制过程情况，选用不 同的控制器参数，仍采用传统的控制器 监督层：进行有效的决策或选择适当的控制器 结构
x y
( 1 2 ) C 1 ( z )
ω1∧ω2表示“如果x 是A’且y是B’”对于“如果x 是A且y是B”的匹配程度，称为激励函数
第一节 模糊控制 一.模糊数学基础
模糊推理过程
μ A1 A’ μ min

驱动控制器2
驱动控制器3
驱动控制器4
机器人本体
机器人控制系统的构成
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第七章 机器人控制
分析各层（级）的关系与区别
知识粒度 数据处理 功能类别
作业控制级
粗
模糊
决策
运动控制级
中
精确 任务分解
驱动控制级
细
精确
控制
通过分层递阶的组织形式才能完成复杂任务
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第七章 机器人控制
Θ为表示旋转关节或平移关节位移的n×1向量;
为表示旋转关节力矩或平移关节力的n×1向量
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前馈控制和超前控制 前馈控制：从给定信号中提取速度、加速度信号。把它加在伺服系统 的适当部位，以消除系统的速度和加速度跟踪误差。 超前控制：估计下一时刻的位置误差，并把这个估计量加到下一时刻 的控制量中。
2019/9/514 Nhomakorabea第七章 机器人控制
各种智能控制策略
记忆－修正控制 (迭代学习控制 ) 记忆前一次的运动误差，改进后一次的控制量；适用于 重复操作的场合。 听觉控制 有的机器人可以根据人的口头命令做出回答或执行任务， 这是利用了声音识别系统。 视觉控制 常将视觉系统用于判别物体形状和物体之间的关系，也 可以用来测量距离、选择运动途径。 递阶控制（组织级、协调级、执行级） 最低层是各关节的伺服系统，最高层是管理（主）计算 机；大系统控制理论可以用在机器人系统中。
解耦控制(decoupling control) 鲁棒控制(robustness control) 容错控制(fault tolerant control)
第七章 机器人控制
多变量控制系统的一般结构 传递函数矩阵：开环传递函数矩阵，闭环传递函数矩 阵 多变量系统分析和计算的特殊性：变量是向量，传函 是矩阵（矩阵的计算不满足交换律） 多变量系统控制的发展： 1.状态空间法：