多变量解耦控制系统

过程控制系统多变量解耦控制系统过程控制系统多变量解耦控制系统（Multivariable Decoupling Control System）是一种能够同时控制多个相关变量的控制系统。

在传统的控制系统中，通常只有一个控制回路，而多变量解耦控制系统则可以通过多个回路同时对多个变量进行控制，从而实现变量之间的解耦。

在实际的工程应用中，往往需要控制多个相关的变量。

这些变量之间可能存在交互作用，控制其中一个变量可能会对其他变量产生影响。

传统的单变量控制系统无法有效地解决这个问题，因为它们无法考虑到变量之间的相互关系。

多变量解耦控制系统通过建立多个独立的控制回路，每个回路分别控制一个相关变量，从而实现变量之间的解耦。

解耦的目标是使每个回路的输出变量不再受到其他变量的影响，即通过调整每个回路的控制器参数，使得系统变得稳定并能够达到预期的控制效果。

多变量解耦控制系统的设计一般包括两个主要步骤：解耦器设计和控制器设计。

解耦器的作用是抑制变量之间的相互干扰，从而实现变量的解耦。

解耦器通常根据系统的数学模型来设计，通过调整解耦器的参数，可以实现变量之间的解耦效果。

在解耦器设计的基础上，需要设计每个回路的控制器。

控制器的设计一般采用传统的控制方法，如PID控制器或者先进的控制算法。

控制器的目标是为每个回路选择合适的控制参数，使得系统的稳定性和控制精度得到保证。

多变量解耦控制系统在实际应用中具有广泛的应用。

例如，在化工过程中，需要控制多个过程变量，如温度、压力和流量等。

传统的单变量控制方法无法满足工艺的需求，而多变量解耦控制系统可以通过解耦变量之间的相互作用，实现高效的过程控制。

总之，多变量解耦控制系统是一种用于控制多个相关变量的控制系统。

它通过建立多个独立的控制回路，实现变量之间的解耦，并通过调整控制器参数，使得系统达到稳定和预期的控制效果。

在工程应用中，多变量解耦控制系统具有广泛的应用前景，可以提高工艺的控制精度和稳定性，从而实现更高效的过程控制。

多变量解耦控制方法多变量解耦控制（Multivariable Decoupling Control）是一种用于多变量控制系统的控制方法，旨在解决多变量系统中变量之间相互影响的问题，以实现对个别变量的独立控制。

本文将重点介绍多变量解耦控制的基本原理、应用领域以及实现方法。

多变量解耦控制的基本原理是将多变量控制系统转化为一组耦合度相对较小的单变量子系统，从而能够实现对这些单变量子系统的相对独立控制。

在多变量控制系统中，由于变量之间存在相互耦合的影响，当控制一些变量时，其他变量的变化也会受到影响，导致控制效果不理想。

多变量解耦控制通过重新设计系统的控制结构，使得系统中的耦合影响尽可能减小，从而实现对每个变量的独立控制。

多变量解耦控制在许多工业领域中得到广泛应用，如化工过程控制、能源系统控制、飞行器控制等。

这些系统通常由多个变量组成，变量之间存在耦合关系。

例如，在化工过程控制中，系统的温度、压力、流量等变量相互影响，为了实现对每个变量的独立控制，需要采用多变量解耦控制方法。

多变量解耦控制的实现方法有多种，其中最常用的方法是基于传递函数模型的解耦控制设计。

这种方法通常包括两个步骤：模型建立和解耦控制器设计。

首先，通过系统辨识方法获得多变量系统的传递函数模型，然后根据系统的传递函数模型设计解耦控制器。

在解耦控制器设计中，通常采用频域设计方法，通过对系统的传递函数进行频域分析，确定解耦控制器的参数。

除了基于传递函数模型的解耦控制方法，还有一些其他的多变量解耦控制方法，如基于状态空间模型的解耦控制、模型预测控制、自适应控制等。

这些方法基于不同的控制原理和数学模型来实现多变量系统的解耦控制，可以根据实际需要选择适当的方法。

总结起来，多变量解耦控制是一种用于多变量控制系统的控制方法，通过重新设计系统的控制结构，实现对每个变量的独立控制。

它在工业领域中得到广泛应用，可以通过基于传递函数模型、状态空间模型、模型预测控制、自适应控制等方法来实现。

单神经元PID多变量解耦控制研究摘要对于具有非线性、大迟滞、强耦合特点的多变量系统，研究人员很难找到理想方法解决控制中的诸多问题。

对于多变量系统之间的耦合，有些可以采取被调量和调节量之间的适当匹配，和重新整定调节器的方法加以克服。

PID控制方法是经典控制算法中的典型代表，并在多种控制场合取得了很好的效果，但随着生产工艺的日益复杂和人们对工业过程总体性能要求的不断提高，传统的PID控制方法往往难以满足闭环优化控制的要求。

基于知识且不依赖于模型的智能控制为解决这类问题提供了新的思路，成为目前提高过程控制质量的重要途经。

而神经网络作为现代信息处理技术的一种，正在很多应用中显示它的优越性，它在自动控制领域的应用成果---神经网络控制也成为令人瞩目的发展方向。

单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有很强的信息综合、学习记忆和自学习、自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，而且结构简单易于计算。

若将这两者结合，则可以在一定程度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的不足。

正是利用它们的优点做成单神经元自适应PID控制器对多变量系统进行解耦控制会起到一个很好的控制效果。

关键字：解耦控制系统；多变量解耦；单神经元自适应PIDThe Research Of Single Neuron PID Multivariable Decoupling ControlAbstractFor the nonlinear, heavy delay, the strong coupling characteristics of multivariable systems, Research ers are difficult to find an effective control strategy. For multivariable systems, the coupling, and some can be taken to adjust capacity and transfer the appropriate amount of matching, and re-tuning regulator approaches to overcome. PID control method is one of the traditional control methods and gets good effects under many application situations. But with the increase in complexity of manufacture technology and demands of industrial process performance, the conventional PID control can not meet the requirement of closed loop optimized control, Intelligent control independent of model of a plant and based on knowledge offers a new idea for improving the process control quality, of which neural network as one of modern information process technologies, has some advantages in man y applications. Neural network control became a regarded research direction. Single neuron as a neural network the basic unit, has the very strong ability in information synthesis, study memory, self-study, and adaptation, so, it can deal with some processes that are difficult to describe with the model or rule, structure is simple and calculation is very easy. *If they combination, they can to some extent solve the traditional PID controller difficult online real-time setting parameters, some difficult to deal with complex process and parameters slow time-varying systems for effective control inadequate. It is use the single neuron adaptive PID controller's advantages for multivariable control systems decoupling will play a very good control effect. Keywords:Decoupling Control System; Multivariable Decoupling;Single Neuron Adaptive PID目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景 (1)1.1.1 工业控制中常见的耦合现象 (1)1.1.2 研究解耦控制系统目的及意义 (2)1.2 解耦控制的国内外研究现状 (3)1.2.1 解耦控制研究现状和成果 (3)1.2.2 解耦控制的研究方法和内容 (3)第2章数字PID控制简介 (4)2.1 PID控制的基本原理 (4)2.2 数字PID控制算法 (4)2.2.1 位置式PID控制算法 (5)2.2.2 增量式PID控制算法 (5)第3章单神经元PID控制系统 (7)3.1 单神经元简介 (7)3.1.1 单神经元模型 (7)3.1.2 单神经元学习规则 (7)3.2 基于单神经元的PID控制 (8)3.2.1 基于单神经元的自适应PID控制器 (8)第4章多变量解耦控制 (12)4.1 多变量过程控制系统解耦控制 (12)4.1.1 多变量过程控制系统解耦原理与方法 (12)4.1.2 多变量过程控制系统智能解耦技术 (17)4.2 单神经元自适应PID多变量解耦控制 (18)结论 (20)致谢 (21)参考文献 (22)第1章绪论多输入多输出(MIMO)系统内部结构复杂，往往存在有一定程度的耦合作用，一个输入信号的变化可能会使多个输出量发生变化，每个输出量也不只受一个输入信号的影响。

多变量解耦控制方法随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多变量的解耦设计．．．．．．．．。

其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统，配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。

其发展主要以Morgan于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法．．．．．．．．及Rosenbrock于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法．．．．．为代表，但这两种方法都要求被控该方法是将补偿器逐个串入回路构成反馈，易于编程实现。

从解耦的角度看，类似三角解耦，但其补偿器的确定方法并不明确，不能实现完全解耦。

4)奇异值分解法包括奇异值带域法和逆结构正则化法。

主要是先绘制开环传递函数的奇异值图，采用主增益、主相位分析法，或者广义奈氏定理来确定主带域与临界点的关系，从而判别系统的鲁棒稳定性，特别适于无法特征分解或并矢分解的系统。

它是近年来普遍使用的方法之一。

此外，还有一些比较成功的频率方法，包括相对增益法、逆曲线法、特征曲线分析法。

以上解耦方法中，补偿器严重依赖被控对象的精确建模，在现代的工业生产中不具有适应性，难以保证控制过程品质，甚至导致系统不稳定。

即使采用这些方法进行部分解耦或者单向解耦，也不能实现完全解耦，而且辅助设计的工作量很大，不易实现动态解耦。

1.2自适应解耦控制的解耦、控制和辨识结合起来，以此实现参数未知或时变系统的在线精确解耦控制。

它的实质是．．．．．将耦合项视为可测干扰，采用自校正前馈控制的方法，对耦合进行动、静态补偿，对补偿器的参数进行寻优。

它是智能解耦理论的基础，适于时变对象。

对于最小相位系统，自适应解耦控制采用最小方差．．．．控．制律．．可以抑制交联，对于非最小相位系统，它可采用广义最小方差控制律，只要性能指标函数中含有耦合项，就可达到消除耦合的目的，但需求解Diophantine方法，得到的解往往是最小二乘解。

第 3 章解耦控制系统3.1多变量解耦控制系统概述3.2解耦控制理论3.3解耦控制方法与设计3.3.1 解耦控制系统分类及解耦方法3.3.2 解耦控制方案3.3.3 解耦控制中的问题3.4解耦控制算法3.5几种先进解耦控制理论的介绍3.1 多变量解耦控制系统概述工业生产过程中的被控对象往往是多输入多输出系统(MIMO ,如冶金工业中的钢坯加热炉的多段炉温，轧机中的厚度与板型；电力工业中发电机组的蒸汽压力与温度；石化工业中的精馏塔顶部产品流量和成分、底部产品流量和成分；国防工业中的飞行控制、风动稳定段总压和试验段马赫数等，都是需要控制而又是彼此关联的量。

多变量系统的控制就是调整被控系统的多个输入作用使系统输出达到某些指定的目标。

在实际的工业过程中，常常遇到的多变量系统具有不确定性，也就是系统的某些参数位置或时变或受到未知的随机干扰。

因此，现代工业过程本身就是是一个复杂的变化过程，在现代化的工业生产中，为了达到指定的生产要求，不断出现一些较复杂的设备或装置。

然而，这些设备或装置的本身所要求的被控制参数往往较多，相应的，决定和影响这些参数的原因也不止一个。

随着生产规模的不断扩大化，对控制的要求也越来越高。

而且，在一个生产过程中，要求控制的变量以及操作往往不止一对，需要设置的控制回路也不止一个。

因此，必须设置多个控制回路对该种设备进行控制。

由于控制回路的增加，往往会在它们之间造成相互影响、相互干扰的作用。

因此大多数工业过程控制是一个相互关联的多输入多输出过程。

在这样的过程中，一个输入将影响到多个输出，而一个输出也将受到多个输入的影响。

也即系统中一些控制回路的输入信号对其它回路的输出都有影响，而一些回路的输出又会受到其它输入的作用。

如果将一对输入输出称为一个控制通道，则在各通道之间存在相互作用，我们把这种输入与输出间、通道与通道间复杂的相互影响与相互作用的因果关系称为过程变量或通道间的耦合。

由此看来，要想一个输入只去控制一个输出几乎不可能，这就构成了“耦合”系统。

品质管理十个误区在激烈的市场竞争中，只有靠品质才能赢得市场，要有效的达到品质管理的目标，必须由企业的管理层开始做起，那么品质管理的误区有哪些?误区之一：片面依赖于事后把关质量部门，就是单纯的质量检验部门，只有质量检验功能，而没有或弱化了质量管理体系保持功能、质量改进和完善功能。

宁愿将大量的人力、物力和精力投入到质量检验和不合格品处理，而不愿意将丝毫的资源投入到质量管理体系保持、改进和完善。

事前策划不落实，事中控制不到位，事后再追究不合格责任也不会有很好的效果。

忽视质量管理体系全面、系统控制，结果就是质量问题频发、合格率水平得不到提高、不良成本居高不下，向质量要效益也就是一句空话。

误区之二：忽视科学的措施和方法最主要的表现为：更多的依靠个人经验和喜好行事，以人为因素为主导，管理行为存在较大的主观随意性，而抛开文件化的质量管理体系，不讲究质量管理措施和方法的科学性、合理性。

与现代质量管理的科学原则相比，忽视科学的措施和方法，类似于“头痛医头、脚痛医脚”和漫无目标地将资源、精力分散到各种不知是否正确的事情上。

因此，忽视科学的措施和方法的质量管理，不得要领，自然不会有明显成效，事倍功半甚至徒劳。

误区之三：不注重质量管理体系系统的建设和完善片面强调员工个人改进而不注重质量管理体系系统的建设和完善，忽视了系统环境对个人意识和能力的影响，没有认识到两者的相辅相成的关系。

凡出现质量问题，只向员工个人追究责任，而不寻找质量管理体系的系统漏洞和缺陷。

片面要求员工提高改进个人意识和技能，而忽视创造员工提高改进意识和技能的条件，不提供培训资源、管理制度保障和激励等改进的环境。

陷于处理具体的质量问题、不合格品泥潭，只知道埋头“发现问题-处理问题-再发现问题”的无穷恶性循环，并将问题的原因归咎于员工个人素质的不足，只知追究员工的不合格责任，而忽视导致这些质量问题的管理体系系统漏洞和缺陷。

误区之四：对不良品质现象只治标不治本对不良品质现象只治标不治本，就好比治理环境污染，只清理污染物，而不去堵塞污染的源头，结果是永远忙于“污染-清理-再污染”的无尽循环。

薛昊洋 刘红军（华北电力大学自动化系，保定市 ０７１００３）Xue Haoyang Liu Hongjun(Automatic Department of North China Electric Power University, Baoding 071003)基于ＢＰ神经网络的多变量ＰＩＤ解耦控制Multivariate Decoupling Control Based on Back Propagation Neural NetworkAbstract: Intelligent PID control strategy, which is based on neural network, is according to classical PID control,realized through neural network parameter setting which has self study function for multivariate decoupling control.The structure and the algorithm were given and the real-time simulation results of double variable and strong-coupled time-varying system were shown in the paper. It proved that PID control based on neural network has preferably self study and self adapting decoupling control ability through simulation. The system, which inosculates the decoupler and controler, is easy to implement and applicable for multivariate decoupling control. It makes the decoupled system have better dynamic behavior and static characteristic. Especially, it makes parameters astringe fast when determing initial value of network according to BP control law.Key words: PID Control Neural Network Multivariable System Decoupling Control【摘 要】基于神经网络实现智能ＰＩＤ控制的策略，它以经典的ＰＩＤ控制为基础，通过神经网络参数整定实现，进而进行自学，用于多变量系统的解耦控制。

多变量解耦控制方法随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多变量的解耦设计．．．．．．．．。

其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统，配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。

其发展主要以Morgan于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法．．．．．．．．及Rosenbrock于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法．．．．．为代表，但这两种方法都要求被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。

近年来，随着控制理论的发展，如特征结构配置解耦、自校正解耦、线性二次型解耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解耦等等。

解耦控制一直是一个充满活力、富有挑战性的问题。

本文针对解耦方法进行了概述，并分析了其应用现状。

一、解耦控制的现状及问题1.1 传统解耦控制传统解耦方法包括前置补偿法和现代频率法。

前者包括矩阵求逆解耦、不变性解耦和逆向解耦；后者包括时域方法，其核心和基础是对角优势，奈氏(Nyquist)稳定判据是其理论基础，比较适合于线性定常MIMO系统。

主要包括：1)逆奈氏阵列法逆奈氏阵列法是对控制对象进行预先补偿，使传统函数的逆成为具有对角优势和正规性的矩阵。

由于正规阵特征值对摄动不敏感，因而有较强的鲁棒性，其应用广泛。

当然，当正规阵的上(下)三角元素明显大于下(上)三角元素时，可采用非平衡补偿法进行修正来提高鲁棒性，同时由于利用逆奈氏判据选择反馈增益时并不能保证闭环传递函数本身的对角优势，因此需反复调整补偿器的参数，使设计结果真正符合对角优势。

2)特征轨迹法特征轨迹法是一种分析MIMO系统性态的精确方法。

当采用其中的增益平衡法和特征向量配正法对补偿器进行近似处理时，其精确性难以得到保证，因而工程应用有限。