常规控制的智能化

《常规控制的智能化》由会员分享，可在线阅读，更多相关《常规控制的智能化（77页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、常规控制的智能化,智能控制导论课程作业,1.什么是常规控制的智能化 概述 1.1 智能控制发展的历程 1.2常规控制方法及其存在的问题 1.3智能PID控制的基本概念 2.模糊PID控制的思想和原理 概述 2.1数学概念 2.2模型建立 2.3参数整定 3.最新研究进展 4.评价 附.主要参考文献,主要内容,概述 人类的进化归根结底是智能的进化，而智能的进化又反过来促进人类的进化。我们学习和研究科技，其目的是在于创造和应用“智能”，因此智能化是科技发展和人类进步的必然趋势。,1.什么是常规控制的智能化,1.什么是常规控制的智能化,在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科学一样，他的产生与发展主

2、要由人类的生产发展需求和当时的知识水平所决定和限制的。 20世纪前页，在世界大战催生下，控制科学得到了长足发展。许多经典控制思想和方法被提出，并广泛应用到电子通讯、航空航天和机械制造工业等领域。,20世纪60年代，由于空间技术、海洋技术和机器人技术的发展的需要，控制领域面临着被控对象的复杂性和不确定性，以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。 被控对象的复杂性和不确定性表现在对象特性高度非线性和不确定性、高噪声干扰、系统工作点动作的突变性、以及分散的传感元件与执行元件、分层和分散的决策机构、复杂的信息模式和庞大的数据源。 由此，智能控制应运而生。,1.什么是常规控制的智能化,1.1智能控制的发展

3、历程,1.什么是常规控制的智能化,智能控制思想最早是由美国普渡大学的K.S.Fu教授于60年代中期提出的，他在1965年发表的论文中率先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习系统，这篇开创性论文为自动控制迈向智能化揭开了崭新的一页。,图.普顿大学,70年代关于智能控制的研究是对60年代这一思想雏形的进一步深化，是智能控制的诞生和形成期. 1974年，英国的Mamdani教授首次成功地将模糊逻辑用于蒸汽机控制，开创了模糊控制的新方向；,1.什么是常规控制的智能化,1977年，Saridis的专著出版，并于1979年发表了综述文章，全面地论述了从反馈控制到最优控制、随机控制及至自适应控制、自组织控

4、制、学习控制，最终向智能控制发展的过程，提出了智能控制是人工智能、运筹学、自动控制相交叉的“三元论”思想及分级递阶的智能控制系统框架.,图.萨里迪斯（ Saridis ）,80年代，智能控制的研究进入了迅速发展时期： 1984年，Astrom发表了论文，这是第一篇直接将人工智能的专家系统技术引入到控制系统的代表，明确地提出了建立专家控制的新概念；,1.什么是常规控制的智能化,与此同时，Hopfield提出的Hopfield网络及Rumelhart提出的BP算法为70年代以来一直处于低潮的人工神经网络的研究注入了新的活力，继60年代 Kilmer和McClloch提出KBM模型实现对“阿波罗”登

5、月车的控制之后，人工神经网络再次被引入控制领域，并迅速得到了广泛的应用，从而开辟了神经网络控制；,图.霍普费尔德（ Hopfield ）,1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会；1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算机学会联合召开了第一届智能控制国际会议，这标志着智能控制作为一门新学科正式建立起来.,1.什么是常规控制的智能化,图、美国电气和电子工程师协会(IEEE),1.什么是常规控制的智能化,控制思想的进步促进了控制技术的发展，控制技术的实践又反过来证实和丰富了控制思想。在20世纪后半页智能控制思想日趋成熟的同时，常规控制技术也逐渐引入智能控制思想

6、，逐步实现了智能化。 常规控制智能化的实质是控制技术从低级走向高级、从简单走向复杂的一个过程，是控制技术为解决实际问题而做出的改革与创新。 PID控制是常规控制中最具有代表性的控制方法，是工程应用中最为频繁的控制。所以本次阐述仅以PID控制为研究对象，对其智能化方法进行阐述。,1.2典型常规控制及其存在的问题 PID控制器问世至今已有几十年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便这些优点而成为工业控制的主要技术之一。 当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为

7、方便。,1.什么是常规控制的智能化,1.2典型常规控制及其存在的问题 PID控制中一个至关重要的问题，就是控制器三参数（比例系数（P）、积分时间(I)、微分时间(D)）的整定。整定的好坏不但会影响到控制质量，而且还会影响到控制器的鲁棒性（指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性）。,1.什么是常规控制的智能化,连续时间PID控制器方程的标准形式为： 式中： Kp、Ti、Td 分别为模拟调节器的比例增益（比例系数）、积分时间常数和微分时间常数, u0为偏差 e=0 时的调节器输出, 又称之为稳态工作点。,1.什么是常规控制的智能化,由于计算机技术的飞速发展，人们已将工业控制

8、计算机和单片机等应用于生产过程中，并形成多级控制网络。对于应用计算机技术的PID控制，首先必须将上式离散化： 在控制器的采样时刻 t=kT时： 当采样周期相当短时，用求和代替积分，用后项差分代替微分即： 因此，PID的数字算式如下： 式,1.什么是常规控制的智能化,数字PID又可写成： 上面两个算式又被称为PID位置算式。 式中： 被称为积分系数； 被称为微分系数；,1.什么是常规控制的智能化,数字PID算法的改进 积分的作用：消除残差，提高精度 改进方法： 1、积分分离 2、抗积分饱和 3、梯形积分 4、消除积分不灵敏区 微分的作用：克服系统的惯性、减少超调、抑制振荡 改进方法： 1、不完全

9、微分 2、微分先行,1.什么是常规控制的智能化,问题的产生 随着工业的发展，控制对象的复杂性、高度非线性和不确定性逐渐提高导致系统辨识和建模更加困难，同时对象的特性和控制任务的日趋复杂，使定性、逻辑、语言控制等控制手段无法精确的运用数学语言表达，大大加深了控制过程的复杂程度。 尤其对于大滞后、时变的、非线性的复杂系统： 其中有的参数未知或缓慢变化； 有的带有延时或随机干扰； 有的无法获得精确的数学模型或模型非常粗糙； 加之人们对控制品质的要求日益提高，常规PID控制的缺陷逐渐暴露出来。对于时变对象和非线性系统，传统的PID控制更是显得无能为力。因此常规PID控制的应用受到很大限制和挑战。,1.

10、什么是常规控制的智能化,优势及问题 优势： 结构简单 各个控制器参数有着明显的物理意义 调整方便 局限性： 当控制对象具有复杂的非线性特性时，难以建立精确的数学模型，且由于对象和环境的不确定性，往往难以达到满意的控制效果。 结论： 对常规PID控制进行智能化改进，满足现行的复杂问题要求。,1.什么是常规控制的智能化,1.2.3智能PID控制的基本概念 常规PID控制的智能化就是将智能控制(intelligent control)思想与传统的PID控制技术相结合。 其主要设计思想是利用专家系统（Expert System）、模糊控制(fuzzy control)和神经网络(neural netw

11、ork)技术，将人工智能以非线性控制方式引入到控制器中，使系统在任何运行状态下均能得到比传统PID控制更好的控制性能。 智能PID控制技术具有不依赖系统精确数学模型和控制器参数在线自动调整等特点，对系统参数变化具有较好的适应性。,1.什么是常规控制的智能化,1.2.3.1智能PID控制器的分类 1）模糊PID控制器 模糊PID控制是利用当前的控制偏差和偏差，结合被控过程动态特性的变化，以及针对具体过程的实际经验，根据一定的控制要求或目标函数，通过模糊规则推理，对PID控制器的三个参数进行在线调整。 在进行模糊PID设计时，要总结以往的实际经验，针对三个参数建立合适的模糊规则表，然后确立模糊控制

12、器的输入量（一般为控制量偏差和偏差变化率）和输出量（即PID控制器的比例、积分、微分系数）的论域和隶属度函数（若对论域（研究的范围）U中的任一元素x，都有一个数A（x）0，1与之对应，则称A为U上的模糊集，A（x ）称为x对A的隶属度。当x在U中变动时，A（ x）就是一个函数，称为A的隶属函数）。系统工作时首先对输入的清晰量进行模糊化处理，而后通过查询内部的模糊控制规则进行模糊推理，由此得到PID控制参数。,1.什么是常规控制的智能化,2）专家PID控制器 专家系统是一种能在某个特定领域内以人类专家水平解决该领域中专门任务的计算器系统其内部具有某个领域中大量专家水平的知识与经验能够利用人类专家

13、的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。 专家PID控制是采用规则PID控制形式，通过对系统误差和系统输出的识别，以了解被控对象过程动态特性的变化，在线调整PID三个参数，直到过程的响应曲线为某种最佳响应曲线。它是一种基于启发式规则推理的自适应技术，其目的就是为了应付过程中出现的不确定性。 。,1.什么是常规控制的智能化,3）基于神经网络的PID控制器 神经网络系统亦称为人工神经网络就是将人工神经元按某种方式联结组成的网络用于模拟人脑神经元活动的过程实现对信息的加工处理存储等。神经网络有前向网络（前馈网络）反馈网络等网络结构形式。 与模糊PID控制和专家PID控制不同，基于神经网络的PID控

14、制不是用神经网络来整定PID的参数，而是用神经网络直接作为控制器，通过训练神经网络的权系数间接地调整PID参数。,1.什么是常规控制的智能化,3）基于神经网络的PID控制器 人工神经网络ANN(artificial neural network)是最近发展起来的十分热门的交叉学科。它涉及生物、电子计算机、数学和物理等学科，有着非常广泛的应用背景，这门学科的发展对目前和未来的科学技术的发展将有着重要的影响。,1.什么是常规控制的智能化,3）基于神经网络的PID控制器 以大规模并行处理为主要特征的神经网络具有学习、记忆、联想、容错、并行处理等能力，已在控制领域得到广泛的应用。基于神经网络的PID控

15、制，其结构方式有两类： 一类是单神经元控制，即神经元输入权值一一对应PID参数，神经元输入值为经过比例、积分、微分处理的偏差值，其主要局限性在于单神经元结构无任意函数逼近能力； 另一类是在常规PID控制器的基础上增加一个神经网络模块，按照BP学习算法(如前向算法和反传算法)进行离线学习，实时调整出PID参数，同时还要继续学习不断地调整神经网络中各神经元间权系数，以适应被控对象的变化，因此，具有很强的适应性。,1.什么是常规控制的智能化,4）遗传算法PID控制器 20世纪90年代末，即在遗传算法GA（Genetic Algorithms）等进化计算思想提出20年后，在生物医学界和自动控制界出现了

16、研究进化控制的苗头。遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法达尔文的“适者生存”基本理论贯穿于整个算法。基本思想是将待求解问题转换成个体组成的演化群体和对该群体进行操作的一组遗传算子，包括4个基本操作：选择、复制、交叉、变异。,1.什么是常规控制的智能化,5）预测PID控制算法PID控制器 分类： 模型算法控制（Model Algorithmic Control,Mac） 动态矩阵控制(Dynamic Matrix Contorl) 模型预测启发控制(Model Predictive Heuristic Control,MPHC) 广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC),1.什么是常规控制的智能化,5）预测PID控制算法PID控制器 虽然这些算法在表现形式上各不相同，但都包括：预测模型，滚动优化，反馈校正三个部分。 预测模型： 在预测系统中，需要一个描述系统动态行为的基础模型，这一模型称为预测模型。它的主要功能是根据被控对象的历史信息和未来的输入，预测系统的未来输出。它只强调模型的功能，并不强