火電廠計算機控制幻燈片(第四章-計算機控制系統(tǒng)常規(guī)及新型控制策略)

第四章計算機控制系統(tǒng)常規(guī)及新型控制策略

Chapter4Conventionalandnewtypecontrolstrategyofcomputer-controlledsystem

12/5/20231本章導航12/5/20232計算機控制系統(tǒng)的設計方法模擬設計法離散設計法〔Z傳遞函數(shù)〕狀態(tài)空間設計法〔狀態(tài)空間模型〕12/5/20233本章主要內容第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第五節(jié)自適應控制第六節(jié)預測控制第七節(jié)模糊控制12/5/20234第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第五節(jié)自適應控制第六節(jié)預測控制第七節(jié)模糊控制12/5/20235一、數(shù)字PID控制算法PID控制是根據(jù)被調量與給定值之間偏差的比例〔Proportional〕、積分〔Integral〕、微分〔Differential〕進行控制，是控制系統(tǒng)中應用最為廣泛的一種控制規(guī)律。12/5/202361907年，C.J.Tagliabue公司安裝了第一臺氣動比例〔Proportional，P〕控制器，用于控制牛奶巴氏消毒器的溫度。1922年，F(xiàn)oxboroInstrument公司獲得了一項氣動控制系統(tǒng)的專利，專利涉及到溫度的控制和測量，從功能的描述中知道，這應該是比例控制器。1920年，Leeds＆Northrop公司的創(chuàng)立者MorrisELeeds在1920年獲得了一項自動控制器專利，該控制器的獨到之處在于考慮了誤差和誤差的變化率。在此根底上，1929年，該公司生產(chǎn)出氣動比例積分控制器。PID的開展歷程〔1〕12/5/20237微分控制器〔Differential〕的創(chuàng)造來源于Taylor儀器公司在人造絲生產(chǎn)過程中的溫度控制器設計。生產(chǎn)過程要求溫度保持不變，但絨毛形狀的纖維素不導熱，使得熱交換的時間延長，采用PI控制器的系統(tǒng)處于不停的震蕩中。Taylor儀器公司的工程師Clarridge觀察發(fā)現(xiàn)，通過約束控制器中比例作用的線性反響，可以使得當給定值有一個突然的變化時，系統(tǒng)有很大的輸出響應。這個控制器有預測誤差信號變化的能力。1935年，微分控制器開始運用于生產(chǎn)過程的控制中。PID的開展歷程〔2〕12/5/202381939年，Taylor儀器公司和Foxboro儀器公司制造出完全具有PID控制功能的氣動控制器。A.Callender,A.B.Stevenson(1939)AutomaticControlofVariablePhysicalCharacteristic.

U.S.Patent2,175,985.

FiledFebruary17,1936inUnitedStates.

FiledFebruary1935inGreatBritain.

IssuedOctober10,1939inUnitedStates.PID的開展歷程〔3〕12/5/20239在當時，PID控制面臨的有三個主要問題：尋找一種簡單方法，能夠計算PID調節(jié)器的三個調節(jié)參數(shù)判斷生產(chǎn)過程是否可控PID控制器的操作不依賴于復雜易損的機械元件PID的開展歷程〔4〕12/5/202310J.G.ZieglerandN.B.Nichols〔1942〕developedmathematicalrulesforautomaticallyselectingtheparametervaluesforPIDcontrollers.Intheirinfluentialbook,K.J.AstromandT.Hagglund〔1995〕developedaworld-beatingPIDcontrollerthatoutperformsthe1942Ziegler-Nicholsrulesonanindustriallyrepresentativesetofplants.PID的開展歷程〔5〕12/5/202311現(xiàn)代控制理論飛速開展，取得了一系列引人注目的成果，但在工程應用上并沒有取得期望的進展?？刂茖ο笙蚨嘧兞俊⒏唠A、多輸入多輸出的延伸，給控制工程提出一系列的難題。目前，世界上在用的閉環(huán)控制系統(tǒng)中超過90%都包含有PID〔或者PI〕控制回路。PID的開展歷程〔6〕12/5/2023122000年，IFAC數(shù)字控制工作組在西班牙Terrassa舉行了專題為“Past，PresentandFutureofPIDControl〞的PID控制學術會議。PID的開展歷程〔7〕國際著名控制理論學者K.J.?strom教授在其論文《TheFutureofPIDControl》中指出，PID控制器在未來的控制工程中仍將繼續(xù)扮演重要的角色，同時將成為各種復雜控制器的根本單元。12/5/20231312/5/202314在過程控制中，采用如下圖的PID控制：PID控制算式為：對應的傳遞函數(shù)形式為：12/5/202315在連續(xù)系統(tǒng)中，PID控制規(guī)律是通過負反響系統(tǒng)來實現(xiàn)的。DDZ－Ⅱ型調節(jié)器隔離電路手操器輸入電路直流放大器PID運算電路偏差指示

指示電路輸入設定輸出12/5/202316在計算機控制系統(tǒng)中，PID控制規(guī)律由數(shù)字PID調節(jié)器來實現(xiàn)。為了便于計算機實現(xiàn)PID控制算式，必須把PID控制的微分方程轉換成差分方程。

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當采樣周期相當短時，可以用求和來近似積分項，用后向差分來近似微分項。將上式代入PID控制算式，得到PID控制規(guī)律的差分方程。

上式的計算值提供了執(zhí)行機構的位置u〔k〕，如閥門的開度，所以被稱為位置式數(shù)字PID算式。12/5/202318第k時刻的實際控制量為

上式的計算值對應于第k時刻執(zhí)行機構位置的增量，所以稱此式為增量式數(shù)字PID算式。積分系數(shù)微分系數(shù)比例增益〔δ為比例帶〕寫出數(shù)字PID控制算式的u〔k〕和u〔k-1〕，將兩式相減，可得：12/5/202319二、數(shù)字PID控制算法的改進12/5/202320積分別離數(shù)字PID算法變速積分數(shù)字PID算法抗積分飽和梯形積分消除積分不靈敏區(qū)〔一〕積分算法的改進12/5/2023211．積分別離數(shù)字PID算法積分別離系數(shù)積分別離閥值采用積分別離算法，可以顯著降低超調量，縮短調節(jié)時間。但積分別離閥值E0須合理選擇。12/5/2023222．變速積分數(shù)字PID算法系數(shù)函數(shù)f［e〔k〕］。當｜e〔k〕|增大時，f［e〔k〕］減小，反之增大。變速積分PID控制算法可以消除積分飽和現(xiàn)象，大大減小超調量，使PID控制的適應能力顯著增強。12/5/2023233．抗積分飽和飽和效應積分飽和如果由于計算機給出的控制量u超出其數(shù)值和變化率的有限范圍，那么實際執(zhí)行的控制量就不再是計算值，由此將得不到預期的效果，這種效應通常稱為飽和效應。這類現(xiàn)象在給定值發(fā)生突變時特別容易發(fā)生，所以有時也稱為啟動效應。在位置式PID控制算法中，如果執(zhí)行機構已到極限位置或執(zhí)行元件已進入飽和區(qū)，仍然不能消除偏差時，由于積分作用，盡管計算PID位置算式所得到的運算結果繼續(xù)增大或減小，而執(zhí)行機構已無相應的動作，這種主要由積分作用引起的飽和現(xiàn)象稱為積分飽和。

12/5/202324〔1〕遇限削弱積分法〔2〕有效偏差法〔3〕給定值變化限制〔4〕增量式PID算法克服積分飽和現(xiàn)象的方法12/5/2023254．梯形積分梯形積分矩形積分12/5/2023265．消除積分不靈敏區(qū)〔1〕增加A／D轉換位數(shù)，加長運算字長，提高運算精度；〔2〕當增量式PID算式的積分項連續(xù)出現(xiàn)小于輸出精度ε情況時，不要將它們作為“零〞舍掉，而是把它們一次次累加起來。直到累加值Si大于ε時，才輸出Si，同時把累加單元清零。12/5/202327〔二〕微分算法的改進12/5/202328理想微分理想微分PID控制的實際控制效果并不理想。由于理想微分作用持續(xù)時間很短，動作幅度很大，執(zhí)行機構不可能按控制器輸出動作；理想微分容易引入高頻干擾，且對過程噪聲有放大作用，致使執(zhí)行機構動作頻繁，不利于設備的長期運行。12/5/2023291．實際微分數(shù)字PID算法12/5/202330標準實際微分PID算法的傳遞函數(shù)為其中，Kp為比例增益，Ti為積分時間，Td為微分時間，Kd為微分增益。〔1〕標準實際微分PID算法實際微分12/5/202331實際微分PID算法12/5/202332實際微分的增量式PID算法12/5/202333微分作用容易引入高頻干擾，因此可以在數(shù)字PID控制器中串接低通濾波器〔一階慣性環(huán)節(jié)〕來抑制高頻干擾，這就組成了不完全微分PID控制算法。圖中低通濾波器的傳遞函數(shù)為〔2〕不完全微分數(shù)字PID算法12/5/202334不完全微分數(shù)字PID算法12/5/202335不完全微分PID的位置式控制算法令：12/5/202336不完全微分數(shù)字PID的增量式算法在不完全微分PID算式中，如果令Tf=Td/Kd，那么其中的微分項與前面的標準實際微分相同。12/5/202337理想微分PID算法與實際微分PID算法控制效果的比較12/5/202338設控制器輸入為階躍序列：當使用理想微分PID算法時，微分項輸出為，k＝0，1，2，…將e〔k〕代入上式可得理想微分PID控制算法的控制效果12/5/202339理想微分PID控制算法的控制效果12/5/202340設控制器輸入為階躍序列：當使用不完全微分PID算式時，微分項的輸出為，k＝0，1，2，…實際微分PID控制算法的控制效果12/5/202341實際微分PID控制算法的控制效果12/5/202342當k≥0時，e(k)＝a，由上式可得：實際微分PID控制算法的控制效果顯然，ud(k)≠0，k＝0，1，2，…，并且：12/5/202343實際微分PID控制算法的控制效果在第一個采樣周期里不完全微分數(shù)字PID算法的輸出比理想微分數(shù)字PID算法的輸出幅度要小得多。12/5/202344①理想微分數(shù)字PID算法的控制品質較差，其原因是微分作用僅局限于第一個采樣周期的大幅度輸出，一般的工業(yè)執(zhí)行機構，無法在較短的時間采樣周期內跟蹤較大的微分輸出。兩種數(shù)字PID算法的階躍響應比較②實際微分數(shù)字PID算法的控制品質較好，其原因是微分作用能緩慢地持續(xù)多個采樣周期，使得執(zhí)行機構能夠較好地跟蹤控制輸出。12/5/2023452．微分先行數(shù)字PID控制算法

12/5/202346微分先行數(shù)字PID控制算法只對被調量y〔t〕進行微分，而對給定值r〔t〕無微分作用。該算法適用于給定值頻繁升降的系統(tǒng)，可以防止因給定值升降所引起的超調量過大、調節(jié)閥門動作過分劇烈的搖蕩。這種算法對于串級控制系統(tǒng)中的副回路不適用。12/5/20234712/5/202348〔三〕帶死區(qū)的數(shù)字PID控制算法12/5/202349可防止控制作用的變化過于頻繁。非線性環(huán)節(jié)帶死區(qū)的數(shù)字PID控制算法12/5/202350〔四〕其他自校正PID控制器自適應PID控制器模糊－PID復合控制器模糊PID控制器神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器

PID專家控制系統(tǒng)12/5/202351第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第五節(jié)自適應控制第六節(jié)預測控制第七節(jié)模糊控制12/5/202352模擬PID控制器硬設備〔模擬電路〕硬接線方式連接多個單元共同完成特定的控制功能只能控制一個回路數(shù)字PID控制器軟設備〔功能塊，即程序〕組態(tài)軟連接可在線調整參數(shù)可以被多個控制回路調用12/5/202353數(shù)據(jù)區(qū)〔參數(shù)表〕PID控制程序數(shù)字PID控制器PID控制功能塊12/5/202354PID控制功能塊的組成12/5/20235512/5/20235612/5/202357一、給定值處理通過選擇給定值方式〔SV＿MODE〕的值為0,1或2，分別對應軟開關LOC，CAS或SCC，可以構成內給定、串級或監(jiān)控狀態(tài)。減少給定值突變對控制系統(tǒng)的擾動，防止比例〔P〕、微分〔D〕飽和，以實現(xiàn)平穩(wěn)控制。12/5/202358二、被調量處理12/5/202359偏差處理主要包括偏差的正反作用計算、偏差報警、非線性特性和輸入補償4局部。三、偏差處理12/5/2023601．計算偏差根據(jù)PID控制器正/反作用方式〔D_R〕計算偏差DV。當D_R＝OFF，代表正作用，此時偏差即被調量增加時，使控制量增加；當D_R＝ON，代表反作用，此時偏差即被調量增加時，使控制量減少。12/5/2023612．偏差報警對于控制要求較高的對象，不僅要設置被調量PV的高、低限報警，而且要設置偏差DV報警。3．非線性特性為了實現(xiàn)非線性PID控制或帶死區(qū)的PID控制，設置了非線性區(qū)－NA至＋NA和非線性區(qū)增益NK。4．輸入補償為了擴展PID控制性能，對偏差進行輸入補償。輸入補償方式有無補償、加補償、減補償和置換補償。利用輸入補償，可以組成復雜的PID控制回路，如前饋控制或純遲延補償控制。12/5/202362PID計算分為選擇PID計算的算式〔EQ_MODE〕、微分方式〔DV_PV〕和控制量限幅〔OH，OL〕處理3局部。四、PID計算12/5/202363為了擴展PID控制功能，實現(xiàn)平安平穩(wěn)操作，必須對控制量進行處理，主要有輸出補償、輸出保持和輸出平安3局部。五、控制量處理12/5/202364自動/手動切換包括PID工作方式〔OV_MODE〕、輸出跟蹤、輸出控制量變化率限制及限幅4局部。六、自動/手動切換12/5/202365輸出跟蹤12/5/202366第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第五節(jié)預測控制第六節(jié)自適應控制第七節(jié)模糊控制12/5/202367一、控制系統(tǒng)的主要性能指標穩(wěn)態(tài)誤差ess＝r－y∞超調量衰減率調節(jié)時間ts12/5/202368二、PID控制器參數(shù)對控制性能的影響12/5/2023691、比例系數(shù)Kp對系統(tǒng)性能的影響加大比例系數(shù)Kp，在系統(tǒng)穩(wěn)定的情況下，可以減少穩(wěn)態(tài)誤差ess，提高控制精度，但是不能完全消除穩(wěn)態(tài)誤差。12/5/2023702、積分時間Ti對系統(tǒng)性能的影響積分作用通常使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降。Ti太小系統(tǒng)將不穩(wěn)定；Ti偏小時振蕩次數(shù)較多；Ti太大時對系統(tǒng)的穩(wěn)定性影響較小，但會導致不能減小穩(wěn)態(tài)誤差。12/5/2023713、微分時間Td對系統(tǒng)性能的影響無論Td偏大還是偏小，都會引起超調量的增大和調節(jié)時間的加長，只有選擇適宜時，才可能得到滿意的過渡過程。12/5/202372三、采樣周期T的選擇香農采樣定理僅從理論上給出了選擇采樣周期的上限。在實際選擇采樣周期時，要考慮如下因素：1、對象的動態(tài)特性。2、作用于系統(tǒng)的擾動信號頻率。3、執(zhí)行機構的特性。4、對象所要求的控制質量。5、性能價格比。6、控制回路數(shù)。采樣周期T的選擇應考慮被控對象的時間常數(shù)T和純遲延時間τ。擾動信號的頻率越高，那么采樣頻率也應越高，即采樣周期應遠小于對象的擾動信號的周期，以使系統(tǒng)具有良好的抗干擾和快速響應特性。過短的采樣周期，執(zhí)行機構將來不及響應；采樣周期過大，保持器跳變加大，控制作用粗糙度增加?？刂凭纫笤礁撸敲床蓸又芷谠蕉?。但采樣周期的選擇必須大到使由計算機精度造成的“積分殘差〞減小到可以接受的程度?？刂苹芈窋?shù)多，計算量大，采樣周期要大；反之，可以減小采樣周期。12/5/202373四、數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定方法控制器參數(shù)的整定方法理論整定法工程整定法湊試法實驗經(jīng)驗法穩(wěn)定邊界法（臨界比例帶法）衰減曲線法動態(tài)特性法基于偏差積分指標最小的整定方法PID控制器參數(shù)自整定基于繼電反饋的參數(shù)自整定基于模式識別的參數(shù)自整定12/5/202374通過調整PID控制器的三個參數(shù)Kp、Ti、Td，將系統(tǒng)的閉環(huán)特征根分布在s域左半平面的某一特定域內，以保證系統(tǒng)具有足夠的穩(wěn)定裕度并滿足給定的性能指標。PID整定的理論方法12/5/202375通過模擬或閉環(huán)運行觀察系統(tǒng)的響應曲線，然后根據(jù)各環(huán)節(jié)參數(shù)對系統(tǒng)響應的大致影響，反復湊試參數(shù)，以到達滿意的響應，從而確定PID參數(shù)。湊試法確定PID控制器參數(shù)12/5/202376整定比例局部。如果僅調節(jié)比例調節(jié)器參數(shù)，系統(tǒng)的靜差還達不到設計要求時，那么需參加積分環(huán)節(jié)。假設使用比例積分器，能消除靜差，但動態(tài)過程經(jīng)反復調整后仍達不到要求，這時可參加微分環(huán)節(jié)。在湊試時，可根據(jù)各參數(shù)對控制過程的影響趨勢，按先比例，后積分，再微分的整定步驟進行：湊試法確定PID控制器參數(shù)12/5/202377常見被控量的PID參數(shù)經(jīng)驗選擇范圍12/5/202378臨界比例帶法〔齊格勒—尼柯爾斯1942年提出，Z－N法〕自平衡對象，對純比例調節(jié)器，形成閉環(huán)，逐漸減小比例帶δ(δ=1/Kp〕，直到系統(tǒng)發(fā)生持續(xù)等幅振蕩。記錄發(fā)生振蕩的臨界比例帶和周期δu及振蕩Tu。試驗經(jīng)驗法確定PID控制器參數(shù)控制規(guī)律KpTiTdP0．5Ku∞0PI0．45KuTu／1．20PID0．6KuTu／20．125Tu12/5/202379是一種閉環(huán)整定方法，試驗過程與穩(wěn)定邊界法相似。所不同的是要調整比例帶δ〔從大到小〕直到被控量y出現(xiàn)4：1的衰減振蕩。然后根據(jù)此時的比例帶δv及振蕩周期Tv按照經(jīng)驗公式確定控制器的參數(shù)?？刂埔?guī)律δTiTdPδv∞0PI1．2δv0．5Tv0PID0．8δv0．3Tv0．1Tv衰減曲線法12/5/202380動態(tài)特性法是在系統(tǒng)處于開環(huán)情況下，根據(jù)被控對象的階躍響應曲線，求得被控對象的動態(tài)特性參數(shù)：遲延時間τ、響應速度ε〔無自平衡能力對象〕或遲延時間τ、時間常數(shù)Tc和放大系數(shù)K〔有自平衡能力對象〕，然后按經(jīng)驗公式計算比例帶δ、積分時間Ti和微分時間Td。動態(tài)特性法〔階躍響應曲線法〕12/5/202381整定參數(shù)尋最正確，從小到大逐步查;先調比例后積分，微分作用最后加;曲線震蕩很頻繁，比例刻度要放大;曲線漂浮波動大，比例刻度要拉小;曲線偏離回復慢，積分時間往小降;曲線波動周期長，積分時間要加長;曲線震蕩動作繁，微分時間要加長。12/5/202382第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第五節(jié)自適應控制第六節(jié)預測控制第七節(jié)模糊控制12/5/202383一、串級控制系統(tǒng)采用串級控制系統(tǒng)需要滿足三個條件，一是對象可以分段；二是中間信號〔如副參數(shù)〕可測；三是副對象和主對象的時間常數(shù)相差較大，通常副對象的時間常數(shù)小，因此副回路為快速回路，而主對象時間常數(shù)大，相應的主回路為慢速回路。在計算機控制系統(tǒng)中，不管串級控制有多少級，計算機計算的順序總是從最外面的回路向內回路進行。串級控制系統(tǒng)的控制方式有兩種，一種是異步采樣控制，另一種是同步采樣控制。12/5/202384二、前饋-反響控制系統(tǒng)采用計算機實現(xiàn)前饋-反響控制算法的步驟是首先計算反響控制的偏差，第二步計算反響控制器的輸出，第三步計算前饋控制器的輸出，最后計算前饋-反響控制的輸出。12/5/202385

在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程中，普遍存在著時滯。典型的時滯工藝過程皮帶輸送過程管道輸送過程大多數(shù)熱力過程時滯產(chǎn)生的主要原因對系統(tǒng)變量的測量系統(tǒng)中設備的物理性質物或信號的傳遞三、純滯后補償控制系統(tǒng)12/5/202386當對象的純滯后時間與對象的時間常數(shù)之比大于0.3時(稱為大時滯或大滯后過程)，采用常規(guī)控制方法很難獲得滿意的控制性能。12/5/202387自動控制界的人士一致公認，大時滯過程是工業(yè)控制中的難題。過程控制專家F.G.Shinskey說：“具有滯后的系統(tǒng)，在輸入作用下不能立刻觀察出它對輸出的影響，因此，控制問題就變得復雜了?；谶@個原因，滯后就被認為是本來就存在于物理系統(tǒng)中的最難控制的動態(tài)環(huán)節(jié)。〞F.G.Shinskey先生是美國著名的過程控制專家，在Foxboro公司任職期間提出了許多新穎的過程控制系統(tǒng)方案，并將這些方案成功應用于各類實際工業(yè)生產(chǎn)過程中，同時與E.布里斯頓先生一道開創(chuàng)了多變量過程控制系統(tǒng)的解耦理論，在前饋控制應用方面也做出了許多奉獻。12/5/2023881957年，由C.Smith教授首次提出了針對時滯系統(tǒng)的預估控制方法。

該方法的根本思路是：預先估計出系統(tǒng)在根本擾動下的動態(tài)特性，然后由預估器對時滯進行補償，力圖使被延遲了的被調量超前反映到調節(jié)器，使調節(jié)器提前動作，從而抵消掉時滯特性所造成的影響，減小超調量，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，加速調節(jié)過程，提高系統(tǒng)的快速性。12/5/20238912/5/202390等效對象12/5/20239112/5/202392史密斯預估控制系統(tǒng)等效方框圖〔1〕帶純滯后補償?shù)目刂破飨到y(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)缺乏之處：不能很好地消除外部干擾的影響，系統(tǒng)的擾動響應緩慢；它對模型誤差較敏感，適應對象參數(shù)變化能力較差。12/5/202393

從理論上分析，Smith預估器可以完全消除時滯的影響，從而成為一種對線性、時不變和單輸入單輸出時滯系統(tǒng)的理想控制方案。但是在實際應用中卻不盡人意，主要原因在于：

Smith預估器需要確知被控對象的精確數(shù)學模型，而且它只能用于定常系統(tǒng)。這一條件事實上相當苛刻，因而影響了Smith預估器在實際應用中的控制性能。12/5/202394在Smith預估器的根底上，許多學者提出了擴展型的或者改進型的方案。在Smith方法的根底上提出增益自適應補償方案在Smith補償回路中增加反響環(huán)節(jié)，以到達抗干擾目的在Smith預估器結構中參加過濾器來增加系統(tǒng)的魯棒性多變量Smith預估控制非線性系統(tǒng)的Smith預估器改進的Smith預估器這些改進方法都一定程度地提高了Smith預估器的適應能力，但由于并沒有減小對系統(tǒng)數(shù)學模型的依賴程度，因而同樣也具有很大的局限性。12/5/202395燃料量送風量引風量電廠鍋爐燃燒對象汽壓過?？諝庀禂?shù)爐膛負壓調節(jié)量被調量四、解耦控制12/5/202396鍋爐主控指令汽機主控指令負荷控制對象電功率主汽壓力12/5/202397壓力增高開大閥門流量增加關小閥門壓力控制回路和流量控制回路之間存在耦合12/5/20239812/5/20239912/5/2023100如果系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)矩陣為一個對角矩陣，即：那么，這個多變量控制系統(tǒng)各控制回路之間是相互獨立的。12/5/2023101引入解耦補償裝置F〔s〕系統(tǒng)的開環(huán)傳遞矩陣變?yōu)椋嚎刂凭仃囈褳閷蔷仃囍灰谠O計時使G〔s〕F〔s〕為對角矩陣就可以使系統(tǒng)的開環(huán)傳遞函數(shù)矩陣為對角矩陣那么系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)矩陣為對角陣那么系統(tǒng)解耦，系統(tǒng)各控制回路之間相互獨立。12/5/2023102多變量解耦控制的設計要求是：根據(jù)對象的傳遞函數(shù)矩陣G〔s〕，設計一個解耦補償裝置F〔s〕，使得G〔s〕F〔s〕為對角矩陣。多變量解耦控制的綜合方法主要有對角線矩陣綜合法、單位矩陣綜合法和前饋補償綜合法等。12/5/2023103第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第五節(jié)自適應控制第六節(jié)預測控制第七節(jié)模糊控制12/5/2023104“自適應〞〔Adaptive〕最初來源于生物系統(tǒng)，指生物變更自己的習性以適應新的環(huán)境的一種特征。人體的體溫、血壓等系統(tǒng)都是典型的自適應系統(tǒng)。什么是自適應控制？12/5/2023105前蘇聯(lián)學者Tsypkin在《學習系統(tǒng)的理論根底》一書中引用了馬克.吐溫的一段話來說明自適應：“一只貓在燒熱的灶上燙了一次，這只貓再也不敢在灶上坐了，即使這只灶是冷的。〞說明了自適應過程的機械性。什么是自適應控制？12/5/2023106“自適應控制〞這個名詞出現(xiàn)在20世紀50年代。大百科全書中定義：能在系統(tǒng)和環(huán)境的信息不完備的情況下改變自身特性來保持良好工作品質的控制系統(tǒng)，稱為自適應控制系統(tǒng)。什么是自適應控制？12/5/2023107在反響控制和最優(yōu)控制中，都假定被控對象或過程的數(shù)學模型是的，并且具有線性定常的特性。背景12/5/2023108飛機控制

近地點和高空的空氣密度不同，飛機控制特性隨高度、飛行速度的不同而有很大的變化12/5/2023109導彈控制

導彈的質量和重心隨燃料的消耗迅速變化12/5/2023110過程控制

連續(xù)生產(chǎn)過程設備參數(shù)隨著環(huán)境溫度和輸入輸出流量而改變；鍋爐機組過熱蒸氣溫度的動態(tài)參數(shù)隨著負荷變化而變化

12/5/2023111電力拖動

造紙：卷紙筒慣性變化，為保持紙張力不變，馬達的轉矩需改變12/5/2023112船舶的航線控制 傳遞函數(shù)的動態(tài)參數(shù)隨著船載、速度、吃水深度和環(huán)境〔即波浪、風速、海潮等〕的變化而變化12/5/2023113自適應控制的研究對象是具有一定程度不確定性的系統(tǒng)，這里所謂的“不確定性〞是指描述被控對象及其環(huán)境的數(shù)學模型不是完全確定的，其中包含一些未知因素和隨機因素。自適應控制和系統(tǒng)辨識是分不開的。12/5/2023114自適應系統(tǒng)的原理框圖〔1〕控制器被控對象自適應器參考輸入r(t)控制量u(t)干擾v(t)輸出量y(t)12/5/2023115調節(jié)器最優(yōu)預報參數(shù)辨識時變時滯過程r(t)＋－y(t)自適應系統(tǒng)的原理框圖(2)12/5/2023116控制器可調增加了自適應回路適用對象與反響控制系統(tǒng)相比，自適應控制系統(tǒng)有三個顯著特點：12/5/2023117模型參考自適應預估控制自適應預估最優(yōu)控制極點配置最優(yōu)預報自校正PID控制器大時滯系統(tǒng)的自抗擾控制時滯并聯(lián)自適應控制零極點配置的自校正內?？刂苿討B(tài)矩陣控制自適應控制由于具有對時變參數(shù)的良好的自適應能力，因而在時變時滯系統(tǒng)中得到了廣泛的應用?，F(xiàn)已提出的控制方法包括：12/5/2023118模型參考自適應控制12/5/2023119第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第六節(jié)預測控制第五節(jié)自適應控制第七節(jié)模糊控制12/5/2023120預測控制的根本思想y〔k〕為當前的和過去的過程輸出為過程模型預測的輸出yd為設定值u〔k＋i〕為優(yōu)化控制規(guī)律12/5/2023121預測控制系統(tǒng)根本結構預測模型

滾動優(yōu)化

反響校正12/5/2023122預測模型的功能是根據(jù)被控對象的歷史信息和未來的輸入，預測系統(tǒng)的未來輸出。預測模型可以是被控過程的脈沖響應、階躍響應等非參數(shù)模型，也可以是微分方程、差分方程等參數(shù)模型。在預測控制中，大多數(shù)算法都是將脈沖響應或階躍響應作為預測模型。1、預測模型12/5/2023123單位階躍響應曲線模型12/5/20231242、滾動優(yōu)化通過某一性能指標〔該性能指標涉及到系統(tǒng)未來行為〕的最優(yōu)化來確定未來的控制作用，且隨時間的推移在線優(yōu)化，即每個采樣時刻，優(yōu)化性能指標只涉及到從該時刻起的未來有限時間；到下一個采樣時刻，優(yōu)化時段同時向前推移。12/5/20231253、反響校正通過滾動優(yōu)化，預測控制在確定了一系列未來的控制作用后，為了防止模型失配或環(huán)境干擾引起控制對理想狀態(tài)的偏離，通常的做法并不是將這些控制作用逐一全部實施，而只是實施當前時刻的控制作用；到下一采樣時刻，首先檢測對象的實際輸出，并利用這一實時測量信息對基于模型的預測輸出值進行修正，然后進行新的優(yōu)化。12/5/2023126第一節(jié)數(shù)字PID控制算法第二節(jié)數(shù)字PID控制器的工程實現(xiàn)第三節(jié)數(shù)字PID控制器的參數(shù)整定第四節(jié)復雜控制系統(tǒng)第五節(jié)自適應控制第六節(jié)預測控制第七節(jié)模糊控制12/5/20231271965年，美國的L.A.Zadeh創(chuàng)立了模糊集合論；1973年他給出了模糊邏輯控制的定義和相關的定理。1974年，英國的E.H.Mamdani首先用模糊控制語句組成模糊控制器，并把它應用于鍋爐和蒸汽機的控制，在實驗室獲得成功。這一開拓性的工作標志著模糊控制論的誕生。0、模糊控制概況模糊邏輯控制〔FuzzyLogicControl〕簡稱模糊控制〔FuzzyControl〕，是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為根底的一種計算機數(shù)字控制技術。12/5/2023128ZadehwasborninSovietAzerbaijanin1921.Whenhewas10,hisfamilymovedtoIran,whereheattendedanAmericanPresbyterianmissionaryschool.“Bysixorseven,IalreadyknewIwantedtobeascientistorengineer,〞herecalls.HestudiedelectricalengineeringattheUniversityofTehran,graduatingin1942.Hereceivedhismaster’sfromMIT,hisPh.D.fromColumbia,and,in1959,wasrecruitedtoBerkeleyfromafullprofessorshipatColumbia.ProfessorLotfiZadehknownworldwideasthe“FatherofFuzzylogic,〞12/5/2023129模糊控制的根本思想和主要特點模糊控制的根本思想是利用計算機來實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗，而這些經(jīng)驗多是用語言表達的具有相當模糊性的控制規(guī)那么。模糊控制的主要特點：模糊控制是一種基于規(guī)那么的控制，不需要建立被控對象的數(shù)學模型。12/5/2023130模糊控制研究方向展望模糊系統(tǒng)理論還有一些重要的理論課題沒有解決。其中兩個重要的問題是:如何獲得模糊規(guī)那么及隸屬函數(shù);如何保證模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性。12/5/2023131模糊控制研究方向展望在模糊控制理論和應用研究方面的主要課題包括：穩(wěn)定性分析方法；模糊控制規(guī)那么設計方法；模糊控制器的系統(tǒng)化設計方法；模糊控制器參數(shù)最優(yōu)調整理論；模糊動態(tài)模型的辨識方法；12/5/2023132一、模糊集合和隸屬度函數(shù)在經(jīng)典集合論中，一事物要么屬于某集合，要么不屬于某集合，兩者必具其一，沒有模棱兩可的情況。而對于“高〞與“低〞，“青年〞、“中年〞和“老年〞，“幾個〞等這樣的模糊概念，就不能用經(jīng)典集合來描述，因為它們的邊界都是不明確的。12/5/2023133給定論域X，X上的一個模糊子集A＝｛x｝是指：對任何x∈X，都有一個數(shù)μA〔x〕∈［0，1］與之相對應。這里［0，1］表示從0到1的閉區(qū)間。μA〔x〕稱為x屬于模糊子集A的隸屬度函數(shù)。模糊集合的定義例如：給定論域X＝{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}將模糊概念“幾個〞作為一個模糊集合。每一個元素x屬于“幾個〞這個模糊集合A的程度叫做x屬于A的隸屬度或隸屬度函數(shù)，記為μA〔x〕。如可設μA〔1〕＝0，μA〔2〕＝0，μA〔3〕＝0.3，μA〔4〕＝0.7，μA〔5〕＝1，μA〔6〕＝1，μA〔7〕＝0.7，μA〔8〕＝0.3，μA〔9〕＝0，μA〔10〕＝0。12/5/2023134模糊集合的表示方法第一種方法：A∈{〔x，μA〔x〕〕|x∈X}，稱為序偶形式。第二種方法：，稱為“分數(shù)〞表示形式。第三種方法：A＝[μA〔x1〕，μA〔x2〕，…，μA〔xn〕]。稱為向量表示形式。A＝{(0，1),(2，0),(3，0.3),(4，0.7),(5，1),(6，1),(7，0.7),(8，0.3),(9，0),(10，0)}A＝[000.30.7110.70.300]12/5/2023135二、模糊控制系統(tǒng)的組成將輸入的精確量〔數(shù)字量〕轉換為模糊量模糊控制是語言控制，規(guī)那么庫是用條件語句描述的專家的手動控制策略。它可以表示為從誤差論域到控制量論域的模糊關系矩陣R。通過誤差的模糊量E‘和誤差變化的模糊量EC‘與模糊關系R的合成進行模糊推理。將得到的模糊控制量轉化為精確量。12/5/2023136三、模糊控制器的輸入輸出變量及其模糊化1、模糊控制器的輸入輸出變量的選擇一維模糊控制器被控量的誤差E二維模糊控制器被控量的誤差E被控量誤差的變化EC三維模糊控制器被控量的誤差E被控量誤差的變化EC被控量誤差變化的速率ER控制量的增量控制量的增量控制量的增量12/5/20231372、模糊控制器輸入輸出變量的描述三、模糊控制器的輸入輸出變量及其模糊化在模糊控制中，輸入輸出變量大小是以語言形式描述的，因此要選擇描述這些變量的詞匯。一般都選用“大、中、小〞三個詞匯來描述模糊控制器的輸入、輸出變量的狀態(tài)，再加上正負兩個方向和零狀態(tài)，共有七個詞匯。｛負大，負中，負小，零，正小，正中，正大｝｛NB，NM，NS，O，PS，PM，PB｝｛負大，負中，負小，負零，正零，正小，正中，正大｝｛NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB｝

12/5/2023138三、模糊控制器的輸入輸出變量及其模糊化輸入的精確量〔數(shù)字量〕需要轉換為模糊量，這個過程稱為“模糊化〞〔Fuzzification〕；另一方面，模糊算法所得到的模糊控制量需要轉換為精確的控制量，這個過程稱為“清晰化〞或者“反模糊化〞〔Defuzzification

〕。3、模糊控制器輸入、輸出變量的模糊化和清晰化根本論域[a，b]｛－n，－n＋1，…，0，…，n－1，n｝模糊子集論域[－n，n]12/5/2023139

e

μE－6－5－4－3－2－1－0＋0＋1＋2＋3＋4＋5＋6PB00000000000.10.40.81.0PM0000000000.20.71.00.70.2PS00000000.30.81.00.50.100PO00000001.00.60.10000NO00000.10.61.00000000NS000.10.51.00.80.30000000NM0.20.71.00.70.2000000000NB1.00.80.40.10000000000模糊變量E的賦值12/5/2023140

ec

μE－6－5－4－3－2－10＋1＋2＋3＋4＋5＋6PB0000000000.10.40.81.0PM000000000.20.71.00.70.2PS00000000.91.00.70.200O000000.51.00.500000NS000.20.71.00.90000000NM0.20.71.00.70.200000000NB1.00.80.40.1000000000模糊變量EC的賦值12/5/2023141

u

μU－7－6－5－4－3－2－10＋1＋2＋3＋4＋5＋6+7PB000000000000.10.40.81.0PM0000000000.20.71.00.70.20PS000000001.00.80.40.1000O0000000.51.00.50000