典型大惯性过程的控制方法综述
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第2期2019年1月No.2January,2019惯性平台系统是广泛应用于航天、航空、航海、武器等领域的惯性测量设备,它为相关产品的工作提供惯性基准及导航服务,是三航及相关军事领域不可或缺的部件单元。
惯性平台系统在结构上包括惯性器件、台体、内外框架、支架基座、减震器等,陀螺和加速度表安装在台体上面。
当平台系统工作时,陀螺仪和加速度表会产生一定热量,因此,平台系统温度场会发生变化,液浮陀螺对温度十分敏感,进而会使得陀螺随机漂移增大,影响工作精度,因此,需要对惯性器件进行温度控制。
另一方面,平台内部温度场分布及平台外温度对其工作精度影响也非常大,需要对此进行一定温控工作[1]。
对于温度场研究来说,主要以经典传热学理论为基础,辅助以相关的分析工具及方法进行分析。
我们现在常用的是基于有限元方法的分析,相关工具有ANSYS 和UG ,通过对相关结构设备进行边界界定,可以从一定程度上分析出它们的温度场信息,为后续热设计提供基础。
国内外已有利用此技术对诸如机床之类的设备进行完善热分析研究的实例,目前在惯性平台系统方面有所欠缺[2]。
就具体措施而言,国内外有添加热均衡罩、加热片、设计风道、改善材料等。
相对来说惯性平台结构本身不好做大的改动,而使用加热罩、加热片等措施只能做宏观的调控,照顾不到较为细致的热问题,通过设计风道来调节可以起到很好的效果,但是其原理复杂,难以操作;改善材料以减少温度带来的影响在效果上较为显著,但是相关材料如铍等十分昂贵,无法普及,因此,在惯性平台热设计方面仍有很大发展空间,需要有更好的方法来调整热问题[3]。
1 惯性平台温度场进行研究对于惯性平台温度场的研究,主要使用的方法是有限元软件分析,有限元分析法现在已经广泛使用在相关结构的力学分析、热学分析、电磁分析等方面,成为工程常用的工具之一[5]。
ANSYS 有两种施加载荷的方式,即在有限元模型和实体模型上施加载荷,有限元模型是指单元和节点,实体模型包括关键点、线段、面和体,在实体模型上施加的载荷可以转变为有限元模型载荷。
一、引言惯性技术是惯性制导、惯性导航与惯性测量等技术的统称。
惯性技术已应用于军用与民用的众多技术领域中,应用于宇宙飞船、火箭、导弹、飞机、舰船等各种运载器上。
在各类导航系统(例如无线电导航、天文导航等)中,惯性导航系统被认为是最有发展前途的一种导航系统。
惯性导航系统依照惯性原理,利用惯性元件(加速度计和陀螺仪)来测量载体本身的加速度和角速度,经一系列运算后得到载体的导航参数,从而达到对载体导航定位的目的。
惯性导航是一种自主式的导航方法,它既不需要向外界发送信号,也不需要从外界接收信号,所以,它具有隐蔽性好,工作不受气象条件制约和外界干扰等优点,从而广泛地应用于军用和民用的众多领域中。
随着现代数学、现代控制理论与计算机技术的发展,在平台惯导系统的基础上又发展出了捷联惯导系统。
捷联系统是将惯性元件(陀螺和加速度计)直接安装在载体上,直接承受载体角运动,不再需要稳定平台和常平架系统的惯性导航系统。
捷联管道系统使用数学平台而非物理平台,简化了平台框架和相连的伺服装置,因而消除了平台稳定过程中的误差,简化了硬件,提高了可靠性和可维护性,降低了成本,体积小、重量轻。
在捷联惯导系统中,用加速度计代替陀螺仪测量运动载体的角速度,称为无陀螺捷联惯导系统(The Gyroscope Free Strapdown Inertial Navigation System,简称GFSINS)。
GFSINS舍弃了陀螺,所以能够避开由于陀螺的抗震性差、恢复时间长、动态范围小等缺陷所引起的一系列难以解决的关键技术问题。
目前无陀螺捷联惯导系统给的研究已经引起了国内外很多专家学者的重视。
无陀螺捷联惯导系统成本低,可靠性高,功率低,寿命长,反应速度快,适用于角加速度大、角速度动态范围大、冲击大的载体的惯性导航,也适合一些较短程飞行器的惯性制导,还可以与其它导航装置组成组合导航系统。
无陀螺捷联惯导系统虽然具有多种突出的优点,但也有美中不足之处。
大时滞过程控制方法及应用分析诸葛晓春南宁化工股份有限公司,广西南宁530001摘要:本文对常用控制方法中的PID控制、Smith预估控制、Dahlin控制以及现代控制方法中的内膜控制、预测控制等各种控制方法及特点进行介绍,并对大时滞过程控制方法的应用进行分析。
关键词:大时滞;控制方法;应用分析时滞是工业生产中常见的现象。
存在时滞,意味着系统的扰动不能及时地在控制作用上得到反映,而是延迟一段时间后才在对象输出上反映出来。
因此,选择适当的控制方法,能有效控制时滞系统,保证工业生产的安全可靠性。
1.经典控制方法1.1Smith预估控制Smith预估控制方法是由瑞典科学家Smith提出的,它的基本控制思路是预估出系统在扰动状态下的特征,再通过构建函数,以向内反馈的形式,使常规控制器的时滞得到补偿,达到控制作用超前反映在对象输出上的目的。
从理论上讲,Smith预估控制法可以避免时滞现象带来的影响,然而在实际的实践中却大相径庭。
被控制对象的精确的数学模型是Smith预估控制器得以实现的基础,因此,当数学模型与控制对象存在偏差时,控制器便达不到预期的控制效果,甚至还有恶化的可能。
1.2Dahlin控制Dahlin控制是由Dahlin在1968年提出的一种数字控制方法,它主要是针对大纯滞后系统,即对当纯滞后时间τ与对象时间常数T之比(τ/T),大于0.5甚或超过1.0时的对象进行控制。
它的基本思路是使得闭环系统等效为一个一阶惯性环节加纯滞后环节,并期望整个闭环系统的纯滞后时间和被控对象的纯滞后时间相同。
Dahlin算法方法比较简单,只要根据传递函数设计出合适的且可以实现的数字调节器,就能够有效地克服纯滞后的不利影响。
但采用Dahlin控制会出现振铃现象,即闭环系统的输出以指数形式较快地趋向稳态值,而数字控制器的输出则以二分之一的采样频率大幅度的衰减震荡。
这样一来,会造成执行机构大幅度的摆动,加剧磨损,甚至引起系统的稳定性下降。
一种应用在大惯性系统下的PI算法摘要:在某所5吨的摇摆平台控制系统中,由于负载的惯性比较大,而控制单元采用PLC,控制精度为50ms,简单的采用位置式PI控制算法可能会造成系统的失控,系统的运行曲线无法达到指定的正旋波。
在系统调试中采用位置式PI算法加入一阶惯性环节,并考虑到死区和速度限制,在实际调试中取得了比较好的效果。
关键词:大惯性系统一阶惯性环节PI算法Abstract:In a 5 ton swing set’s control system,which is a big inertial system,the main control chip is PLC.In the control system which control cycle is 50ms,the position’s PI arithmetic is not accurately enough to control the swing set for running in a sine wave.It cause the swing set is out of control.During system debugging,a step inertial part is added into the position’s PI arithmetic on controlling the swing set.A control dead area and move speed restrict are added also.Via above update,a very nice sine ware is realized very well as a good practice.Key words:big inertial system;a step inertial part;PI arithmetic在随动系统中,采用数字PI控制可以达到控制精度高、无超调、响应快、曲线拟合精度高等优点,并简化了控制电路。
典型大惯性过程的控制方法综述(共5篇)第一篇:典型大惯性过程的控制方法综述典型大惯性过程的控制方法在工业生产过程中,经常由于物料或能量的传输带来时间延迟的问题,即被控对象具有不同程度的纯滞后,不能及时反映系统所受的扰动。
此外,测量信号到达控制器,即使执行机构接受信号后立即动作,也需要经过一个滞后时间才能影响到被控制量实现控制。
该种类型过程必然会产生较大的超调和较长的调节时间,使过渡过程变坏,系统的稳定性降低。
设τ为纯滞后时间, T为对象的容量滞后时间,当τ/T增加时,过程中的相位滞后增加而使超调增大,甚至会因为严重超调而出现生产安全事故。
通常将纯滞后时间与过程的时间常数之比大于0.3的过程认为是具有大滞后的过程。
即:TP=T传统的PID控制一般不能解决过程控制上的大滞后问题,具有大滞后的过程控制被公认为是较难的控制问题,一直以来都是过程控制研究的热点。
加热装置的炉温控制具有典型的时间滞后特点。
基于前人研究成果,本文对适用于大惯性过程中的典型控制算法进行总结,并适当的列举当下较为突出的相关控制策略,做出相应的说明和阐述。
一、传统控制的改进1.串级控制由于系统纯延迟时间较长,而且扰动的因素多,单回路反馈控制系统不能满足控制品质的要求。
为了提高控制质量,采用串级控制系统,运用副回路的快速作用,有效地提高控制质量,满足生产要求。
串级控制系统采用两套检测变送器和两个调节器,前一个调节器的输出作为后一个调节器的设定,后一个调节器的输出送往调节阀。
若选择锅炉为大延迟对象,则串级控制方框图可以设计成如图1-1所示。
x ― 主调节器― 副调节器调节阀炉膛管壁物料y副测量变送器主测量变送器图1-1 整个系统包括两个控制回路,主回路和副回路。
副回路由副变量检测变送、副调节器、调节阀和副过程构成;主回路由主变量检测变送、主调节器、副调节器、调节阀、副过程和主过程构成。
前一个调节器称为主调节器,它所检测和控制的变量称主变量(主被控参数),即工艺控制指标;后一个调节器称为副调节器,它所检测和控制的变量称副变量(副被控参数),是为了稳定主变量而引入的辅助变量。
组织惯性研究文献综述引言组织惯性是一个重要的概念,指的是组织在面对变化时的固有惰性或抵抗力。
组织惯性研究着眼于揭示组织对变革的反应和适应过程,对于理解组织行为和管理实践具有重要的意义。
本文将对近年来的组织惯性相关研究进行综述,梳理其研究背景、主要发现和未来研究方向。
背景随着社会和经济的不断变化,组织面临着各种内外部的挑战和变革。
然而,组织在面对变革时往往呈现出一定的固有惰性或抵抗力,这种固有惰性即为组织惯性。
组织惯性不仅影响着组织的改变速度和效果,还影响着组织的竞争力和持续发展。
因此,研究组织惯性对于提高组织的适应性和灵活性具有重要的现实意义。
主要发现组织惯性的内部原因组织惯性的形成和存在源于组织内部的各种因素。
一方面,组织的历史发展和积累的经验是组织惯性的重要来源,组织在长期的发展过程中形成了一定的模式和规律,并且对于改变新的模式和规律抱有一定的抵触态度。
另一方面,组织的文化和价值观也是组织惯性的重要影响因素,组织成员对于组织文化和价值观的认同程度将决定他们对于变革的态度和行为。
组织惯性的外部原因组织惯性的形成和存在也受到外部环境的影响。
组织所处的行业和市场竞争状况将决定组织的变革需求和竞争压力,而这些因素对于组织的惯性程度有着直接的影响。
此外,组织所处的政治和法律环境、技术进步和人力资源市场等因素也将对组织的惯性产生重要的影响。
组织惯性的影响效果组织惯性对组织的影响具有多方面的效果。
首先,组织惯性会导致组织的变革速度变慢,组织对于新事物和新思维的接受和应用需要付出更多的时间和精力。
其次,组织惯性还会导致组织的创新能力下降,组织难以主动适应和把握变化,限制了组织的竞争力和发展潜力。
此外,组织惯性还可能导致组织内部的冲突和不和谐,组织成员之间可能因为对于变革的态度产生分歧。
未来研究方向虽然组织惯性已经引起了广泛的研究关注,但仍存在一些需要进一步研究的问题和方向。
一方面,目前的研究多集中在对组织惯性的理论探讨和影响因素的分析,而较少涉及组织惯性应对变革的策略和方法的研究。
针对大惯性工业对象,设计了一种新的自适应调节器控制算法并应用于工业温度控制系统中。
实验结果表明,利用人工智能算法与PID自适应算法的有机结合,可以使温度控制曲线在不同的阶段平滑过渡,使系统控制过程达到最优。
由于PID调节器规律简单、运行可靠、易于实现等特点,PID控制器仍是目前工业生产过程控制系统中应用最广泛的一类控制器。
然而,随着工业过程对控制性能要求的不断提高,传统的PID算法已不能完全满足生产实际的要求。
为此不少学者在现代控制理论的基础上建立了一些新的控制算法[1,2]及PID参数的自动整定方法[3],但许多算法在工程应用过程中比较复杂,特别对于多段温度控制系统,在升降温过程中会出现振荡等现象。
为此,将常规PID控制器与自校正算法相结合并利用人工智能系统使其在系统状态变化的每一时刻自动调节PID参数,让控制过程时刻处于最优状态是每个编程人员都力争实现的。
为了达到这种目的,笔者利用改进的Z-N算法与人工智能结合,完成PID参数的初始值设定,利用测量误差改变调节器步长的方法实现PID参数的自动整定,在大型加热炉的多段温度曲线控制中取得了非常满意的效果。
1利用Z-N算法获得PID参数的初始值Ziegler Nichols方法(简称Z-N算法)是基于简单的被控过程的Niquist曲线的临界点计算PID参数初值的方法。
它采用的整定准则是要求系统的暂态过程衰减率为0.75,其最大优点是计算方法简单,使用方便。
但实际过程中,许多工业对象对自动控制系统的要求各不相同,生产过程的暂态衰减率不同于0 75。
因此,本文采用修正的Z-N整定方法,即利用4∶1的衰减比性能准则获得PID参数的初始值。
给系统施加一阶跃输入U(可取U为40%功率),由于温度控制系统有一S 形响应曲线,可以利用一阶延时系统进行近似:U(s)/T(s)=Ke-τs/(1+Ts)假如温度达到50%和75%时所用的时间分别为:t1、t2,如图1—1。
惯性控制技术及其在某型飞行器上的应用刘浠哈尔滨工程大学摘要:惯性技术是用来实现运动物体姿态和运动轨迹控制的一门技术,它是惯性仪表、惯性稳定、惯性系统、惯性制导与惯性测量等及其相关技术的总称。
惯性技术的两大部件:陀螺仪、加速度计,其中以陀螺仪最为核心,整个惯性技术建立在陀螺仪之上。
本文介绍了惯性技术的研究历史、现状和发展趋势、研究的关键技术及其应用。
关键词:惯性技术、惯性导航、陀螺仪加速度计application of inertial technologyAbstract:The inertial technology is the only independent means to establishthe position and attitude reference of a vehicle. The roadmap of inertial technology as well as the application of currentinertial technology at home and abroad is reviewed in this paper. At the same time, the research status and the mainachievement of inertial technology are given. Moreover, the gap between the level in China and the international leadinglevel of inertial technology is analyzed in the paper. Finally, the foreground of the inertial technology is described.Key words:Inertial technology、inertial navigation、gyroscope、accelerometer实用文档1 惯性技术的研究历史惯性技术起源于西方,发展于西方,是一门涉及精密机械、计算机技术、微电子、光学、自动控制、材料等多种学科和领域的综合技术。
大时滞过程的控制方法
大时滞过程的控制方法是一种非线性系统控制技术,它提出了一种新的理论框架来解决传统线性系统控制算法的技术局限性。
这种方法的核心是使用一种叫做“单元时间延迟”的量度来评价两个控制器之间的关系,这种测量方法能够更好地根据系统特性实现控制目标。
与传统的线性控制技术相比,大时滞过程的控制具有很多优势。
首先,它考虑了系统的动态特性,把这一点作为控制策略的考虑因素之一,从而使控制器能够更好地适应工况的变化。
其次,大时滞过程的控制以最小的扰动完成稳定的调整,比起传统的控制方法,这能够降低参数调整时造成的干扰。
同时,大时滞过程的控制能够有效抑制噪声干扰,这使得控制信号更加稳定有效。
大时滞过程的控制方法主要应用于非线性动态系统的控制,常用于如下场景:工业过程控制,飞行控制,中高空航空器控制,等等。
在上述场景中,大时滞过程的控制能够有效地降低系统的动态失灵和消偏作用,提高控制稳定性。
而且,大时滞过程的控制能够更加精准地实现控制目标,从而节省能源、降低成本。
总之,大时滞过程的控制方法具有较强的实用性,可用于更多复杂系统的控制和调节。
此外,与传统的控制方法相比,它更加先进、结构更加紧凑,具有良好的抗干扰能力以及准确的控制效果,是解决非线性动态系统的首选控制方案。
专利名称:热连轧精轧机组大惯性活套稳定控制方法专利类型:发明专利
发明人:张奉贤,王雨刚,陈晓亮,张奇迅
申请号:CN201510367932.4
申请日:20150629
公开号:CN106311753A
公开日:
20170111
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供一种热连轧精轧机组大惯性活套稳定控制方法。
本发明的方法包括:(1)活套力矩控制:活套实际工作角度大于等于(θ-2度)时,以带钢设定单位张力、轧制的带钢厚度和宽度、机架间的距离长度、活套的机械尺寸以及活套实际工作角度计算出活套力矩控制所需的力矩给定值,并进行力矩闭环控制;(2)活套套量控制:以活套设定工作角度为基准,活套实际工作角度与设定工作角度产生偏差时,计算出对应的套量值,以套量值为变量对活套上游机架进行速度调节;以活套在不同角度检测的带钢单位张力反馈值与设定单位张力值的偏差作为变量,对活套上游机架进行速度调节。
本发明能够实现带钢张力、活套角度的相对恒定,保证精轧机组轧制的稳定。
申请人:上海梅山钢铁股份有限公司
地址:210039 江苏省南京市雨花台区中华门外新建
国籍:CN
代理机构:南京众联专利代理有限公司
代理人:顾进
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典型大惯性过程的控制方法在工业生产过程中,经常由于物料或能量的传输带来时间延迟的问题,即被控对象具有不同程度的纯滞后,不能及时反映系统所受的扰动。
此外,测量信号到达控制器,即使执行机构接受信号后立即动作,也需要经过一个滞后时间才能影响到被控制量实现控制。
该种类型过程必然会产生较大的超调和较长的调节时间,使过渡过程变坏,系统的稳定性降低。
设τ为纯滞后时间, T 为对象的容量滞后时间,当τ/T 增加时,过程中的相位滞后增加而使超调增大,甚至会因为严重超调而出现生产安全事故。
通常将纯滞后时间与过程的时间常数之比大于0. 3的过程认为是具有大滞后的过程。
即:P T =T传统的PID 控制一般不能解决过程控制上的大滞后问题,具有大滞后的过程控制被公认为是较难的控制问题,一直以来都是过程控制研究的热点。
加热装置的炉温控制具有典型的时间滞后特点。
基于前人研究成果,本文对适用于大惯性过程中的典型控制算法进行总结,并适当的列举当下较为突出的相关控制策略,做出相应的说明和阐述。
一、传统控制的改进1. 串级控制由于系统纯延迟时间较长,而且扰动的因素多,单回路反馈控制系统不能满足控制品质的要求。
为了提高控制质量,采用串级控制系统,运用副回路的快速作用,有效地提高控制质量,满足生产要求。
串级控制系统采用两套检测变送器和两个调节器,前一个调节器的输出作为后一个调节器的设定,后一个调节器的输出送往调节阀。
若选择锅炉为大延迟对象,则串级控制方框图可以设计成如图1-1所示。
y图1-1整个系统包括两个控制回路,主回路和副回路。
副回路由副变量检测变送、副调节器、调节阀和副过程构成;主回路由主变量检测变送、主调节器、副调节器、调节阀、副过程和主过程构成。
前一个调节器称为主调节器,它所检测和控制的变量称主变量(主被控参数),即工艺控制指标;后一个调节器称为副调节器,它所检测和控制的变量称副变量(副被控参数),是为了稳定主变量而引入的辅助变量。
分析可以看到:在串级控制系统中,由于引入了一个副回路,不仅能及早克服进入副回路的扰动,而且又能改善过程特性。
副调节器具有“粗调”的作用,主调节器具有“细调”的作用,从而使其控制品质得到进一步提高。
2. Smith 预估控制为了解决纯延迟对象的大滞后控制问题,Smith 提出了一种纯滞后补偿方法,被称为Smith 预估器。
该方法结构简单、概念明确,是一种得到广泛应用的时滞过程控制方案。
传统的Smith 预估控制方框图如图1-2所示。
图1-2最终使得等效对象0()()e G s G s =。
但是因为0(1)()s e G s τ--很难在控制系统中实现,是模型。
可以计算实现,一旦实现后是固定不变的。
而过程和实际特性是不断变化的。
这样就使得系统等效对象0()()e G s G s ≠,这样控制系统的品质就会严重恶化,而且纯延迟变化,对控制系统的品质的影响尤其突出。
于是提出了很多关于Smith 预估的改进方案,例如:增益自适应Smith 控制、动态参数自适应Smith 控制等等。
本文介绍一种串级-Smith 预估控制策略,即采用串级控制结构结合Smith 预估控制器的控制方案。
内环采用Smith 预估器,大幅度降低滞后对控制系统动态性能的影响;外环采用PI 控制实现系统无静差[1]。
Smith 预估加串级控制系统的整体框图如图1-3所示。
图1-3由于系统过程纯滞后时间较长,传统的PID 控制不能取得较好的控制效果,因此采用串级结合Smith预估补偿的控制方案。
考虑到实际装置及串级结构的特点,选择了纯滞后较大的部分作为副回路。
在副回路中采用Smith预估补偿控制, Smith预估控制是针对大时延过程的预估补偿,其原理是按照过程的特性预估出一种模型加入到反馈控制系统中,使被延时了τ时间的被控量超前反映到调节器的输入端,使调节器提前动作,从而明显地减小超调量和加速调节过程,是一种得到广泛应用的方案。
串级-Smith预估控制也没有很好的解决模型失配的问题,在此基础之上再运用动态参数自适应Smith控制效果会明显改善。
3.内模控制内模控制(简称IMC)是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略。
由于其设计简单、控制性能好和在系统分析方面的优越性,因而内模控制不仅是一种实用的先进控制算法,而且是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础,以及提高常规控制系统设计水平的有力工具。
内模控制是在传统Smith预估器的基础上导出的,其方框图如图1-4所示。
图1-4当估计模型精确时,使()IG s用于调节扰动()d s,()IG s相当于一个扰动补偿器或前馈控制器,所以对它的设计就很简单。
当估计模型不精确时,()Md s包含模型失配信息,有利于系统的稳定。
因此它无需精确的对象模型,当在反馈回路中引入滤波器后,系统可以获得较好的鲁棒性,且内模控制器的设计简单,控制器参数调节方便。
是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础,以及提高常规控制系统设计水平的工具。
二、先进控制算法1.最优控制所谓最优控制理论,是对一个受控的动力学系统或运动过程,从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案,使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时,其性能指标值为最优。
为了解决最优控制问题,必须建立描述受控运动过程的运动方程,给出控制变量的允许取值范围,指定运动过程的初始状态和目标状态,并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。
通常,性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。
系统的运动状态受到运动方程的约束,而控制函数只能在允许的范围内选取。
本文介绍一种基于Smith预估器的最优控制策略[2]。
该方案基于Smith预估器,调节器按最优控制设计,引入自适应控制,使最优调节器以及预估器能不断地跟踪过程特性参数的变化,确保系统在对象参数变化时仍保持优良的控制性能。
其基本结构如下图所示,主要由被控对象、预估器、参数在线估计器、自适应控制器和监控器组成。
图2-1在线参数估计器不断地估计出被控对象的参数, 并实时地修改预估器和最优控制器的参数, 使它们在系统的运行过程中能不断地跟踪对象模型的参数,从而达到预估器与对象模型保持匹配以及具有自校正控制的能力; 监控器的作用是, 根据被控对象参数的变化快慢, 调整参数估计算法中的遗忘因子的值,以提高参数估值的精度, 而当被控对象的参数变化很慢时, 暂停参数估计器的算法,控制器和预估模型的参数不更新, 从而减少计算量, 加速系统的控制过程。
经仿真实验表明,系统的输出响应具有良好的性能品质。
2.人工神经网络控制人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
其简单结构如图2-2所示。
a1a2an1t图2-2神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)和之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function )。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。
神经网络有很强的非线性拟合能力,可映射任意复杂的非线性关系,而且学习规则简单,便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此有很大的应用市场。
但是其最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据, 而且当数据不充分的时候,神经网络就无法进行工作。
其理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
本文针对大滞后过程,介绍一种模糊人工神经网络控制器做控制机构[3],用参考模型输出作理想训练目标及以此为基础而建立的广义BP 算法做自适应机构的参考模型的人工神经网络系统。
其基本结构如图2-3所示,图2-3图中FANNC 为模糊人工神经网络控制器,r(t)表示参考输入,P y 表示被控制对象的输出,()m y t 表示参考模型的输出,()y e t 和()y c t 分别表示参考模型输出与被控对象输出之间的误差和误差变化量。
()e t 和()c t 则表示被控对象翰出与参考输人之间的误差和误差变化量。
自适应机构采用广义BP算法结构,它给出FANNC中权值的修正值。
仿真结果表明,用FANNC代替了传统模型参考自适应模糊控制系统中的PID 调节器,利用参考模型输出作为网络学习的期望目标,并以此形成广义BP算法解决了以往网络学习算法中缺乏理想动态特征的不足及选取理想训练目标的困难。
同时,在性能指标中引入误差的化量,从而有效的提高了稳态精度。
从根本上为一类缺乏精确的数学模型的大滞后大惯性对象提供了一种有效的方法。
3.模糊控制算法模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
模糊控制器的基本工作原理为将测量得到的被控对象的状态经过模糊化接口转换为用人类自然语言描述的模糊量,而后根据人类的语言控制规则,经过模糊推理得到输出控制量的模糊取值,控制量的模糊取值再经过清晰化接口转换为执行机构能够接收的精确量。
模糊控制器的基本结构通常由四个部分组成:模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口。
图2-4分析可知模糊控制具有如下优点:设计时不需要建立被控制对象的数学模型,只要求掌握人类的控制经验;系统的鲁棒性强,尤其适用于非线性时变、滞后系统的控制。
主要存在的不足是:确立模糊化的方法主要靠试凑,缺少理论方法;总结模糊控制规则较为困难;稳态精度不是很高。
针对大惯性过程,在前面的模糊神经网络的基础上在介绍一种模糊PID控制策略[4]。
Fuzzy-PID 复合控制策略的主要思想是根据系统偏差大小,响应调整控制方式,使系统获得良好的控制效果。
当偏差较大时,利用模糊控制器动态响应性能好的优点,使系统响应输出快速跟踪系统输入;当被调量逼近设定值时,此时系统偏差已大大减小,此时采用PID控制算法,利用其积分作用消除系统的余差,提高系统的稳态精度。
因此,Fuzzy-PID复合控制器兼具模糊控制与PID控制两者的优点,从而进一步提高了系统的调节品质。
针对本文所研究的一阶时滞过程对象,所设计的控制系统如图2-5所示。
图2-5仿真结果表明,Fuzzy-PID 复合控制算法改善了系统的动态品质,系统超调量、调节时间等指标得到明显改善。
4. 预测控制预测控制是七十年代末期提出的既具有优良的控制品质,又对模型精度要求不高的控制算法。
其基本思想是不仅利用过程当前及过去的偏差,还要利用模型预测过程输出在未来时刻的变化,根据未来输出与设定值之间的偏差进行计算当前的控制作用,能使控制系统提前动作。
因此预测控制在本质上要优于自校正算法。
主要分为三个步骤:多步预测模型、在线反馈校正、滚动优化。