第3章自动化控制技术.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,第,3,章自动化控制技术,3.1,自动控制技术概述,3.2 PID,控制技术,3.3,模糊控制理沦,3.4,计算机控制系统,3.5,先进控制方法简介,3.1,自动控制技术概述,3.1.1,自动控制系统的组成,由,图,3-1,可以看出，一般自动控制系统包括,:,(1),给定元件。由它调节给定信号,(,U,st,),，以调节输出量的大小，此处为给定电位器。,(2),检测元件。由它检测输出量,(,如炉温,T),的大小，并反馈到输入端。此外为热电偶。,(3),比较环节。在此处反馈信号与给定信号进行叠加，信号的极性以“,+”,或“,-”,表示。若为负反馈，则两信号极性相反。若极性相同，则为正反馈。,(4),放大元件。由于偏差信号一般很小，所以要经过电压放大和功率放大，以驱动执行元件。此处为晶体管放大器或集成运算放大器。,(5),执行元件。是驱动被控制对象的环节。此处为伺服电动机、减速器和调压器。,(6),控制对象。亦称被调对象。在此恒温系统中即为电炉。,下一页,返回,3.1,自动控制技术概述,(7),反馈环节。由它将输出量引出，再回送到控制部分。一般的闭环系统中反馈环节包括检测、分压、滤波等单元，反馈信号与输入信号极性相同则为正反馈相反，则为负反馈。,下一页,上一页,返回,3.1,自动控制技术概述,3.1.2,自动控制系统的组成和性能指标,1.,系统的稳定性,当扰动或给定值发生变化时，输出量将会偏离原来的稳定值，这时，由于反馈环节的作用，通过系统内部的自动调节，系统可能回到,(,或接近,),原来的稳定值或跟随给定值稳定下来，这属于稳定系统，如,图,3-3(a),所示。但也可能由于内部的相互作用，使系统出现发散而处于不稳定状态，成为不稳定系统，如,图,3-3(b),所示。显然，不稳定的系统是无法进行工作的。因此，对任何自动控制系统，首要的条件便是系统能稳定正常运行。,下一页,上一页,返回,3.1,自动控制技术概述,2.,系统的稳态性能指标,当系统从一个稳态过渡到新的稳态，或系统受扰动作用又重新平衡后，系统会出现偏差，这种偏差称为稳态误差。系统稳态误差的大小反映了系统的稳态精度,(,或静态精度,),，它表明了系统的准确程度。,3.,系统的动态性能指标,由于系统的对象和元件通常都具有一定的惯性,(,如机械惯性、电磁惯性、热惯性等,),，并且也由于能源功率的限制，系统中各种量值,(,如速度、位移、电流、温度等,),的变化不可能是突变的。因此，系统从一个稳态过渡到新的稳态都需要经历一段时间，即需要经历一个过渡过程。表征这个过渡过程性能的指标叫做态指标。,下一页,上一页,返回,3.1,自动控制技术概述,3.1.3,开环控制和闭环控制,1.,开环控制系统,若系统的输出量不被引回来对系统的控制部分产生影响，这样的系统称为开环控制系统。例如，一般洗衣机就是一个开环控制系统。其浸湿、洗涤、漂清和脱水过程都是依设定的时间程序依次进行的，而无需对输出量,(,如衣服清洁程度、脱水程度等,),进行测量,;,又如普通机床的自动加工过程，也是开环控制。它是根据预先设定的加工指令,(,切削深度、行程距离,),进行加工的，而不去检测其实际加工的程度。再如,图,3-5,所示的由步进电机驱动的数控加工机床，也是一个没有反馈环节的开环控制系统。,下一页,上一页,返回,3.1,自动控制技术概述,2.,闭环控制系统,若系统输出量通过反馈环节返回来作用于控制部分，形成闭合环路，这样的系统称为闭环控制系统，又称为反馈控制系统或自动控制系统。,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,PID(Proportional,Integral Differential),控制是比例积分微分控制的简称。在生产过程自动控制的发展历程中，,PID,控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。在,20,世纪,40,年代以前，除在最简单的情况下可采用开关控制外，它是唯一的控制方式。此后，随着科学技术的发展特别是电子计算机的诞生和发展，涌现出许多先进的控制方法。然而直到现在，,PID,控制由于它自身的优点仍然是应用最广泛的基本控制方式，占整个工业过程控制算法的,85%90%,PID,控制器根据系统的误差，利用误差的比例、积分、微分三个环节的不同组合计算出控制量。,图,3-6,是常规,PID,控制系统的原理框图。,下一页,返回,3.2 PID,控制技术,其中广义被控对象包括调节阀、被控对象和测量变送元件,;,虚线框内部分是,PID,控制器，其输入为设定值,r(t,),与被调量实测值,y(t),构成的控制偏差信号,e(t,),输出为该偏差信号的比例、积分和微分的线性组合，也即,PID,控制律,:,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,3.2.1,数字,PID,控制,1.,数字,PID,的控制算法,考虑式,(3-2),所述的模拟,PID,控制算法，为将其离散化，首先将连续的时间,t,离散化为一系列采样时刻点,kT(k,为采样序号，,T,为采样周期,),，而后以求和取代积分，以向后差分取代微分，于是得离散化的,PID,控制算法,:,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,上式就是基本的数字,PID,算法。不难看出，基本的数字,PID,控制仍包含三个部分，比例部分，积分部分和微分部分。由于计算机输出,u(k,),是直接控制执行机构动作的，,u(k,),的值与执行机构的位置一一对应，所以通常称式,(3,一,4),为位置式,PID,控制算法。,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,实际应用中，位置式,PID,控制算法会遇到一些问题,:,由于计算时要对,e(k,),累加，所以过去的所有状态均要保存，这无疑增大了计算机的存储量和运算的工作量,;,由于计算机输出,u(k,),的直接对应执行机构的实际位置，所以一旦计算机出现故障使得,u(k,),大幅度变化，必会引起执行机构的大幅变化，而这在生产实践中是不允许的，在某些场合甚至会造成重大的生产事故,;,有些执行机构,(,如步进电机,),要求控制器的输出为增量形式，这些情况下位置式,PID,控制都不能使用，为此对位置式,PID,控制算法进行改进，引入增量式,PID,控制。,所谓增量即两个相邻时刻控制输出的绝对量之差。根据式,(3-4),不难写出,u(k-1),的表达式，即,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,用式,(3-4),减去式,(3,一,5),即得增量式,PID,控制算法,:,为编程方便，可将式,(3-5),整理成如下形式,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,图,3-7,给出了增量式,PID,控制系统示意图。,2.,数字,PID,参数的整定,实际确定采样周期,(,频率,),时主要考虑以下几个方面。,(1),给定值的变化频率。系统的给定值变化频率越高，采样频率应越高。这样，给定值的改变可以迅速通过采样得到反映。,(2),被控对象的特性。若被控对象是慢速的热工或化工对象时，采样周期一般取得较大,;,若被控对象是较快速的系统时，如机电系统，采样周期应取得较小。,(3),执行机构的类型。若执行机构动作惯性大，采样周期也应大一些，否则执行机构来不及反应数字控制器输出值的变化。如用步进电动机时，采样周期较小,;,用气动、液压机构时，采样周期较大。,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,(4),控制的回路数。控制的回路数,n,与采样周期,T,有下列关系,3.2.2,智能,PID,控制方法,1.,模糊,PID,控制,自适应,PID,控制通过在线辨识被控过程参数来实时整定控制参数，其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的。而实际上，尽管有些系统非常复杂，操作人员仍有许多成功的经验对其进行控制，人们自然就想到将这些经验存人计算机，由计算机根据现场实际情况自动调整,PID,参数进而实时控制，于是就出现了模糊,PID,控制。,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,模糊控制和,PID,控制的结合形式有很多。,图,3-8,给出利用模糊推理自整定,PID,参数的一种实现方法。,2.,神经网络,PID,控制,神经网络,(Neural Network),模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索机制，是一种以简单计算处理单元,(,即神经元,),为节点，采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，可以用来描述几乎任意的非线性系统,;,不仅如此，神经网络还具有学习能力、记忆能力、计算能力以及各种智能处理能力。,将神经网络与,PID,控制相结合，将,PID,控制算法用神经网络的结构来表达，就可以利用神经网络的学习机制对,PID,控制参数进行调整，从而使,PID,控制能适应生产过程的变化，保证甚至优化控制性能，,图,3-10,所示的单神经元自适应,PID,控制即体现了这一思想。,下一页,上一页,返回,3.2 PID,控制技术,3.,专家智能自整定,PID,控制,典型的专家智能自整定,PID,控制系统如,图,3-11,所示。专家系统包含了专家知识库、数据库和逻辑推理机三个部分。此处的专家系统可视为广义调节器，专家知识库中已经把熟练操作工或专家的经验和知识构成,PID,参数选择手册，这部手册记载了各种工况下被控对象特性所对应的,P,I,D,参数，数据库将被控对象的输入与输出信号及给定信号提供给知识库和推理机。推理机能进行启发式推理，决定控制策略。优秀的专家系统可对已有知识和规则进行学习和修正，这样对被控过程对象的知识了解可大大降低，仅根据输入、输出信息，就能实现智能自整定控制。,上一页,返回,3.3,模糊控制理论,所谓“模糊”，其意思是指客观事物彼此间的差异在中间过渡时，界限不分明。比如，我们说“天气热”，那么气温到底多少度才算“热”,?,显然，没有明确的界限，这种概念称之为模糊概念。口常生活中和生产实践中，存在着大量的模糊现象，以精确性为主要特点的经典数学，对于这类问题是无能为力的，而这类问题，正是模糊数学的用武之地。,3.3.1,模糊集合的基本概念,模糊数学是用精确的数学方法来描述模糊现象的数学。在模糊数学中，用模糊集合来表征模糊现象。普通集合的特征函数只有,2,个值,:1,或,0,，分别表示元素属于或不属于某集合。而模糊集合的特征函数可以在,0,1,区间内连续取值。,下一页,返回,3.3,模糊控制理论,模糊集合的表示方法有,:,(1),当模糊集合中的元素为有限个时，模糊集合可以表示为,令,zadeh,表示法,向量表示发,序偶表示法,下一页,上一页,返回,3.3,模糊控制理论,(2),当模糊集合中的元素为无穷多个时，模糊集合可用,Zadeh,表示法表示为,3.3.2,模糊推理,1.,模糊语言算子,模糊语言是用来表达一定沦域上的模糊集合，其任务是对人类语言进行定量化。模糊语言算子是指一类加强或削弱模糊语言表达程度的同。如“特别”“很”“相当”等，可加在其他模糊同的前面进行修饰。,下一页,上一页,返回,3.3,模糊控制理论,2.,模糊推理,推理是由已知判断获得另一个新判断的思维过程。其中的已知判断称为前提，新判断称为结沦。,判断句与推理句,:,判断句型为“,u,是,a”;,推理句型为“若,u,是,a,，则,u,是,b”,。以上,u,为研究对象,(,论域中的元素,),a,和,b,为概念同或概念同组。当,a,和,b,的概念为模糊集合时，则为模糊推理语句。,模糊条件推理，模糊条件推理语句可用模糊关系表示。设,A,是沦域,X,上的模糊子集，,B,和,C,是,Y,上的模糊子集，若条件推理语句为“若,A,则,B,，否则,C”,则该条件推理语句可用模糊关系表示为,下一页,上一页,返回,3.3,模糊控制理论,上式所表示的,R,中的元素可按下式求得,:,3.3.3,模糊控制器原理及设计,模糊控制首先根据人的思维方式，总结人的操作经验，然后用模糊语言和一系列的模糊条件语句，描述控制策略,(,控制规则,),，最后通过计算机或专用模块实现这些规则，完成控制作用。模糊控制的设计不依赖于被控对象的精确的数学模型。,模糊控制系统的组成如,图,3-12,所示。,下一页,上一页,返回,3.3,模糊控制理论,1.,模糊控制原理,图,3-13,是一个二维模糊控制系统的示意图。,2.,模糊控制系统的设计,模糊控制系统设计的关键在于设计出模糊控制器。由,图,3-13,可知，模糊控制器由三部分组成,:,模糊化处理，模糊控制算法器,(,包含模糊规则和模糊推理决策,),和非模糊化处理。下面以二维模糊控制器为例，详细介绍模糊控制系统的设计步骤。,一般说来，设计一个模糊控制系统包括,:,模糊系统中个模糊概念的确定,;,输入精确量的模糊化,;,模糊控制算和模糊控制规则的确定,;,控制量的非模糊化处理和模糊控制查询表的生成共,5,个环节。,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.4.1,计算机控制系统的组成,将模拟式自动控制系统中的控制器的功能用计算机来实现，就组成了一个典型的计算机控制系统，如,图,3-15,所示。因此，简单地说，计算机控制系统就是采用计算机来实现的工业自动控制系统。,在控制系统中引入计算机，可以充分利用计算机的运算、逻辑判断和记忆等功能完成多种控制任务。在系统中，由于计算机只能处理数字信号，因而给定值和反馈量要先经过,A/D,转换器将其转换为数字量，才能输入计算机。当计算机接收了给定量和反馈量后，依照偏差值，按某种控制规律进行运算,(,如,PID,运算,),，计算结果,(,数字信号,),再经过,D/A,转换器，将数字信号转换成模拟控制信号输出到执行机构，便完成了对系统的控制作用。,下一页,返回,3.4,计算机控制系统,典型的机电一体化控制系统结构可用,图,3,一,16,来示意，它可分为硬件和软件两大部分。硬件是指计算机本身及其外围设备，一般包括中央处理器、内存储器、磁盘驱动器、各种接口电路、以,A/D,转换和,D/A,转换为核心的模拟量,I/O,通道、数字量,I/O,通道以及各种显示、记录设备、运行操作台等。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.4.2,计算机在控制中的应用方式,1.,操作指导控制系统,如,图,3-17,所示，在操作指导控制系统中，计算机的输出不直接用来控制生产对象。计算机只是对生产过程的参数进行采集，然后根据一定的控制算法计算出供操作人员参考、选择的操作方案和最佳设定值等，操作人员根据计算机的输出信息去改变调节器的设定值，或者根据计算机输出的控制量执行相应的操作。操作指导控制系统的优点是结构简单，控制灵活安全，特别适用于未摸清控制规律的系统，常常被用于计算机控制系统研制的初级阶段，或用于试验新的数学模型和调试新的控制程序等。由于最终需人工操作，故不适用于快速过程的控制。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,2.,直接数字控制系统,直接数字控制,DDC(Direct,Digital Control),系统是计算机用于工业过程控制最普遍的一种方式，其结构如,图,3-18,所示。计算机通过输入通道对一个或多个物理量进行巡回检测，并根据规定的控制规律进行运算，然后发出控制信号，通过输出通道直接控制调节阀等执行机构。,3.,监督计算机控制系统,(SCC),在监督计算机控制,(Supervisory Computer Control),系统中,yl,_,算机根据工艺参数和过程参量检测值，按照所设计的控制算法进行计算，计算出最佳设定值直接传送给常规模拟调节器或者,DCC,计算机，最后由模拟调节器或,SCC,计算机控制生产过程。,SCC,系统有两种类型，一种是,SCC+,模拟调节器，另一种是,SCC+DCC,控制系统。监督计算机控制系统构成示意图如,图,3-19,所示。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,4.,分级计算机控制系统,生产过程中既存在控制问题，也存在大量的管理问题。同时，设备一般分布在不同的区域，其中各工序，各设备同时并行地工作，基本相互独立，故全系统是比较复杂的。这种系统的特点是功能分散，用多台计算机分别执行不同的控制功能，既能进行控制又能实现管理。,图,3-20,是一个四级计算机控制系统。其中过程控制级为最底层，对生产设备进行直接数字控制,;,车间管理级负责本车间各设备间的协调管理,;,工厂管理级负责全厂各车间生产协调，包括安排生产计划、备品备件等,;,企业,(,公司,),管理级负责总的协调，安排总生产计划，进行企业,(,公司,),经营方向的决策等。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.4.3,工业控制计算机,工业控制计算机是用于工业控制现场的计算机，它是处理来自检测传感器的输入信息，并把处理结果输出到执行机构去控制生产过程，同时可对生产进行监督、管理的计算机系统。应用于工业控制的计算机主要有单片微型计算机、可编程序控制器,(PLC),、总线工控机等类型。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,由于工业控制计算机的应用对象及使用环境的特殊性，决定了工业控制机主要有以下一些特点和要求。,1.,实时性,实时性是指计算机控制系统能在限定的时间内对外来事件做出反应的能力。为满足实时控制要求，通常既要求从信息采集到生产设备受到控制作用的时间尽可能短，又要求系统能实时地监视现场的各种工艺参数，并进行在线修正，对紧急事故能及时处理。因此，工业控制计算机应具有较完善的中断处理系统以及快速信号通道。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,2.,高可靠性,工业控制计算机通常控制着工业过程的运行，如果其质量不高，运行时发生故障，又没有相应的冗余措施，则轻者使生产停顿，重者可能产生灾难性的后果。很多生产过程是口夜不停地连续运转，因此要求与这些过程相连的工业控制机也必须无故障地连续运行，实现对生产过程的正确控制。另外，许多用于工业现场工业控制机，环境恶劣，振动、冲击、噪声、高频辐射及电磁波干扰往往,I,一分严重，以上这一切都要求工业控制计算机具有高质量和很强的抗干扰能力，并且具有较长的平均无故障间隔时间。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.,硬件配置的可装配可扩充性,工业控制计算机的使用场合千差万别，系统性能、容量要求、处理速度等都不一样，特别是与现场相连接的外围设备的接口种类、数量等差别更大，因此宜采用模块化设计方法。,4.,可维护性,工业控制计算机应有很好的可维护性，这要求系统的结构设计合理，便于维修，系统使用的板级产品一致性好，更换模板后，系统的运行状态和精度不受影响,;,软件和硬件的诊断功能强，在系统出现故障时，能快速准确地定位。另外，模块化模板上的信号应加上隔离措施，保证发生故障时故障不会扩散，这也使故障定位变得容易。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.4.3.1,单片微型计算机,单片微型计算机简称为单片机，它是将,CPU,RAM,ROM,和,I/O,接口集成在一块芯片上，同时还具有定时,/,计数、通信和中断等功能的微型计算机。自,1976,年,Intel,公司首片单片机问世以来，随着集成电路制造技术的发展，单片机的,CPU,依次出现了,8,位和,16,位机型，并使运行速度、存储器容量和集成度不断提高。现在比较常用的单片机一般具有数十,KB,的闪存、,16,位的,A/D,及看门狗等功能，而各种满足专门需要的单片机也可由生产厂家定做。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,1.MCS-51,单片机系列,MCS 51,系列是市场上应用最普遍的机型。它具有强大的存储器扩展能力、丰富的指令系统和配置了较多的实用功能。,MCS 51,单片机是,8,位的单片机，该系列包括有,8031,8051,8751,2051,89051,等多种机型。,2.MCS-96,单片机系列,MCS 96,系列是,16,位单片机，适用于高速控制和复杂数据处理系统中，硬件和指令系统的设计上较,8,位机有很多不同之处。,MCS 96,单片机系列主要有,8096,8094,8396,8394,8796,等多种机型。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.4.3.2,可编程序逻辑控制器,(PLC),1.PLC,的组成原理,(1)CPU,。与通用微机,CPU,一样，它按,PC,系统程序的要求，接收并存储从编程器输入的用户程序和数据,;,用扫描的方式接收现场输入装置的状态和数据，并存入输入状态表或数据寄存器中,;,诊断电源、内部电路的故障和编程过程中的语法错误等。,PC,进入运行状态后，从存储器逐条读入用户程序，经过命令解释后按指令规定的任务产生相应的控制输出，去启动有关的控制门电路，分时、分渠道地执行数据的存取、传送、组合、比较和变换等工作,;,完成用户程序规定的逻辑和算术运算等任务,;,根据运算结果更新有关标志位的状态和输出状态寄存器的内容，再由输出状态表的位状态和数据寄存器的有关内容，实现输出控制、制表打印和数据通信等内容。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,(2),存储器。存储器分为系统程序存储器和用户程序存储器。,系统程序存储器的作用是存放监控程序、命令解释、功能子程序、调用管理程序和各种系统参数等。系统程序是由,PC,生产厂家提供的，并固化在存储器中。,用户存储器的作用是存储用户编写的梯形逻辑图等程序。用户程序是使用者根据现场的生产过程和工艺要求编写的控制程序。,PC,产品说明中提供的存储器型号和容量一般指的是用户程序存储器。,(3),接口模块。它是,CPU,与现场,I/O,装置和其他外部设备之间的连接部件。,PLC,是通过接口模块来实现对工业设备或生产过程的检测、控制和联网通信。各个生产厂家都有各自的模块系列供用户选用。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,2.PLC,的性能特点,(1),存储器。可以是带有电源保护的,RnM,EPROM,或,EEPROM,(2),数字量输入,/,输出端子。具有继电逻辑控制中的输入,/,输出继电器功能，端子点数多少是决定,PLC,控制规模的主要参数。,(3),计数器和定时器。在,PLC,的逻辑顺序控制中，替代继电器逻辑控制中的时间继电器和计数继电器。,(4),标志,(,软继电器,),。在,PLC,的逻辑顺序控制中用作中间继电器，其中的部分标志具有保持作用。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,(5),平均扫描时间。指扫描用户程序的时间，决定了,PLC,的控制响应速度。,(6),诊断。由通电检查和故障指示的软件完成。,(7),通信接口。一般采用,RS232,接口标准，可以连接打印机和上位机等设备。,(8),编程语言。一般采用继电器控制方式的梯形图语言和语句表，并在此基础上建立的控制系统流程图和顺序功能图等语言。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.PLC,的结构特点,(1),单元式。特点是结构紧凑、体积小、成本低、安装方便。它是将所有的电路都装在一个机箱内，构成一个整体。为了实现输入,/,输出点数的灵活配置和易于扩展，通常都有不同点数的基本单元和扩展单元，其中某些单元为全输入和全输出型。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,(2),采用积木式组成方式。在机架上按需要插上,CPU,、电源、,I/O,模块、及各种特殊功能模块，构成一个综合控制系统。这种结构的特点是,CPU,与各种接口模块都是独立的模块，因此配置很灵活，可以根据不同的系统规模要求选用不同档次的,CPU,等各种模块。由于不同档次模块的结构尺寸和连接方式相同，对,I/O,点数很多的系统选型、安装调试、扩展、维护都非常方便。目前大的,PLC,控制系统均采用该种结构。这种结构形式的,PLC,除了各种模块外，还需要用主基板、扩展基板及基板间连接电缆将各模块联成整体。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,3.4.3.3,总线工控机,1.STD,总线工业控制机,STD,总线最早是由美国的,Pro-log,公司在,1978,年推出的，是目前国际上工业控制领域最流行的标准总线之一，也是我国优先重点发展的工业标准微机总线之一，它的正式标准为,IEEE 961,标准。按,STD,总线标准设计制造的模块式计算机系统，称为,STD,总线工业控制机。,典型,STD,总线工控机系统的构成如,图,3-21,所示，其突出特点是,:,模块化设计，系统组成、修改和扩展方便,;,各模块间相对独立，使检测、调试、故障查找简便迅速,;,有多种功能模板可供选用，大大减少了硬件设计工作量,;,系统中可运行多种操作系统及系统开发的支持软件，使控制软件开发的难度大幅降低。因此，在用,STD,总线进行控制系统设计的主要硬件设计工作是选择合适的标准化功能模板，并将这些模板通过,STD,总线连接成所需的控制装置。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,2.PC,总线工业控制机,IBM,公司的,PC,总线微机最初是为了个人或办公室使用而设计的，它早期主要用于文字处理或一些简单的办公室事务处理。早期产品基于一块大底板结构，加上几个,I/O,扩充槽。大底板上具有,8088,处理器，加上一些存储器，控制逻辑电路等。加入,I/O,扩充槽的目的是为了外接一些打印机、显示器、内存扩充和软盘驱动器接口卡等。,随着微处理器的更新换代，为了充分利用,16,位机如,Intc180286,等的性能，通过在原,Pc,总线的基础上增加一个,36,引脚的扩展插座，形成了,AT,总线。这种结构也称为,ISA(Industry,Standard Architecture),工业标准结构。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,PC/AT,总线工业控制机，对原有微机作了以下几方面的改进。,(1),机械结构加固，使微机的抗振性好。,(2),采用标准模板结构。改进整机结构，用,CPU,模板取代原有的大底板，使硬件构成积木化，便于维修更换，也便于用户组织硬件系统。,(3),加上带过滤器的强力通风系统，加强散热，增加系统抵抗粉尘的能力。,(4),采用电子软盘取代普通的软磁盘，使之能适于在恶劣的工业环境下工作。,(5),根据工业控制的特点，常采用实时多任务操作系统。,下一页,上一页,返回,3.4,计算机控制系统,采用,PC,总线工业控制机有许多优点，尤其是支持软件特别丰富，各种软件包不计其数，这可大大减少软件开发的工作量，而且,PC,机联网方便，容易构成多微机控制与管理一体化的综合系统、分级计算机控制系统和集散控制系统。,表,3-2,给出了三种常用工业控制计算机的性能比较关系。,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,3.5.1,模型预测控制,模型预测控制是一种基于模型的滚动优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和电力等复杂工业过程中得到了广泛的应用。模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便地处理过程的被控变量和操纵变量中的各种约束。,一般而言，可将模型预测控制分为三大类。,第一类，基于非参数模型的预测控制算法。代表性的算法有模型算法控制,(MAC),和动态矩阵控制,(DMC),。这类算法分别采用有限脉冲响应模型和有限阶跃响应模型作为过程预测模型，无需考虑模型结构和阶次。可将过程时滞纳入模型中，尤其适合表示动态响应不规则的对象特性，适合处理开环稳定多变量过程约束问题的控制。,下一页,返回,3.5,先进控制方法简介,第二类，基于,ARMA,或,CARIMA,等输入,/,输出参数化模型的预测控制算法。这类算法由经典自适应控制发展而来，融合了自校正控制和预测控制的优点，其反馈校正通过模型的在线辨识和控制律的在线修正以自校正的方式实现，其中最具代表性的是广义预测控制,(GPC),算法，它可用于开环不稳定、非最小相位和时变时滞等较难控制的对象，并对系统的时滞和阶次不确定有良好的鲁棒性。但对于多变量系统，算法实施较困难。,第三类，称为“滚动时域控制”，在理沦界，由著名的,LQ,或,LQG,算法发展而来。对于状态空间模型，用有限时域二次性能指标再加终端约束的滚动时域控制方法来保证系统稳定性。它已拓展至跟踪控制和输出反馈控制。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,模型预测控制的算法形式多样，但其基本原理都是相同的，都是在每个采样周期，以系统当前状态为起点，在线求解有限时域开环最优问题，得到一个最优控制序列，并将该序列的第一个控制量应用到被控系统。作为一种有限时域滚动优化控制策略，,MPC,具有三个基本要素，预测模型、滚动优化和反馈校正，概括如下。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,(1),在当前时刻，基于过程的动态模型，对未来某段时域内的过程输出序列做出预测，这些预测值是当前和未来控制作用的函数,;,(2),按照某个目标函数确定当前和未来控制作用的大小，这些控制作用将使未来输出预测序列沿某个参考轨迹“最优地”达到期望的输出设定值，但只实施当前控制量,;,(3),在下一时刻，根据最新实测数据对前一时刻的过程输出预测序列做出校正，并重复执行,(1),(2),下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,基于对生产过程测试中得到的过程动态数学模型，模型预测控制算法采用在线滚动优化，且在优化过程中不断通过系统实际输出与模型预测输出之差来进行反馈校正。因此，它能在一定的程度上克服由于预测模型误差和某些不确定性干扰等的影响，从而增强控制系统的鲁棒性。从理沦上看，模型预测控制具有下列三个基本特征,:,(1),建立预测模型方便。,(2),采用滚动优化策略。,(3),采用误差反馈校正。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,3.5.2,自适应控制,1.,模型参考自适应控制系统,(Model Reference Adaptive System,MRAS),模型参考自适应控制系统由以下几部分组成，即参考模型、被控对象、反馈控制器和调整控制器参数的自适应机构等部分，如,图,3-23,所示。从图可以看出这类控制系统包含两个环路,:,内环和外环。内环是由被控对象和控制器组成的普通反馈回路，而控制器的参数则由外环调整。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,2.,自校正调节器,(Self-tuning Regulator,S TR),这类自适应控制系统的一个主要特点是具有一个被控对象数学模型的在线辨识环节，具体地说是加入了一个对象参数的递推估计器。由于估计的是对象参数，而且调节器参数还要求解一个设计问题方能解出，所以这种自适应控制系统可用,图,3-24,的结构描述。这种自适应调节器也可设想成有内环和外环两个环路组成，内环包括被控对象和一个普通的线性反馈调节器，这个调节器的参数由外环调节，外环则由一个递推参数估计器和一个设计机构所组成。这种系统过程建模和控制的设计都是自动进行的，每个采样周期都要更新一次。这种结构的自适应控制器称为自校正调节器。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,3.5.3,智能控制,智能控制就是应用人工智能的理沦和技术及运筹学的优化方法同控制理沦方法和技术相结合，在未知环境下，仿效人类的智能，实现对系统的控制。,一般可以把智能控制系统功能概括为下面的三点,:,(1),学习功能。系统对一个过程或未知环境所提供的信息进行识别、记忆、学习并利用积累的经验进一步改善系统的性能，这种功能同人的学习过程相类似。,(2),适应功能。这种适应能力包括更高层次的含义，除包括对输入,/,输出自适应估计外，还包括故障情况下自修复等。,(3),组织功能。对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性。智能控制器可以在任务要求范围内进行自行决策，主动采取行动，当出现多目标冲突时，在一定的限制下，各控制器可以在一定范围内自行解决。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,智能控制系统分为智能控制器和外部环境两大部分。智能控制器由智能信息识别和处理、数据库、控制决策、认知实习、控制知识库、评价机构,6,部分组成,;,外部环境由广义被控对象、传感器和执行器、外部各种干扰等不确定性因素等组成。,智能控制系统的种类有,:,递阶控制、基于知识的专家控制和仿人智能控制。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,专家控制是指将专家系统的理沦和技术同控制理沦方法与技术结合，在未知环境下，仿效专家的智能，实现对系统的控制。专家控制的原理所设计的系统或控制器，分别称为专家控制系统或专家控制器。专家控制系统是指相当于,(,领域,),专家处理知识和解决问题能力的计算机智能软件系统。专家控制系统不同于离线的专家系统，它不仅是独立的决策者，而且具有获得反馈信息并能实时在线控制的系统。,专家控制系统的特点,:,高可靠性及长期运行的连续行、在线控制的实时性、优良的控制性能及抗干扰性、使用的灵活性。如,图,3-25,所示为一个专家控制系统的结构图,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,3.5.4,神经控制,传统的基于模型的控制方式，是根据被控对象的数学模型及控制系统的性能指标来设计控制器，并对控制规律加以数学解析描述,;,模糊控制是基于专家经验和领域知识总结出若干条模糊控制规则，构成描述具有不确定性复杂对象的模糊关系，通过被控系统输出误差及误差变化和模糊关系的推理合成获得控制量，从而对系统控制。这两种控制方式都具有显式表达知识的特点，而神经网络不善于显式表达知识，但是它具有很强的逼近非线性函数的能力，即非线性映射能力。把神经网络用于控制正是利用它的这个独特优点。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,众所周知，控制系统的目的在于通过确定适当的控制量输入，使得系统获得期望的输出特性，,图,3-26,给出了一般反馈控制系统的原理图，其中,图,3-27,采用的神经网络代替,图,3-26,中的控制器，为了完成同样的控制任务，分析一下神经网络是如何工作的。,设被控制对象的输入,u,和系统输出,y,之间满足如下非线性函数关系,控制的目的是确定最佳的控制量输入,u,，使系统的实际输出,y,等于期望的输出,y,d,。在该系统中，可把神经网络的功能看作输入,/,输出的某种映射，或称函数变换，并设它的函数关系为,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,为了满足系统输出,y,等于期望的输出,y,d,，将式,(3-18),代入式,(3-19),，可得,由于要采用神经网络控制的被控对象一般是复杂的且多具有不确定性，因此非线性函数,g(g,),是难以建立的，可以利用神经网络具有逼近非线性函数的能力来模拟,g,l(g,),，尽管,g(g,),的形式未知，但通过系统的实际输出,y,与期望输出,y,d,之间的误差来调整神经网络中的连接权重，即让神经网络学习，直至误差,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,的过程，就是神经网络模拟,g,l(g,),的过程，它实际上是对被控对象的一种求逆过程，由神经网络的学习算法实现这一求逆过程，就是神经网络实现直接控制的基本思想。,根据上述定义，可以将神经网络在控制中的作用分为以下几种,:,在基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型,;,在反馈控制系统中直接充当控制器的作用,;,在传统控制系统中起优化计算作用,;,在与其他智能控制方法和优化算法，如模糊控制、专家控制及遗传算法等相融合中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、推理模型及故障诊断等。,下一页,上一页,返回,3.5,先进控制方法简介,基于神经网络的智能控制是指只由神经网络单独进行控制或者由神经网络同其他智能控制方式相融合的控制的统称，前者称神经控制，后者称为神经智能控制。属于这一类的有以下形式,:,(1),神经网络直接反馈控制，这种控制方式使神经网络直接作为控制器，利用反馈和使用遗传算法进行自学习控制。,(2),神经网络专家系统控制，专家系统善于表达知识和逻辑推理，神经网络长于非线性映射和直觉推理，将二者相结合发挥各自的优势，就会获得更好的控制效果。,(3),神经网络模糊逻辑控制，模糊逻辑具有模拟人脑抽象思维的特点，而神经网络具有模拟人脑形象思维的特点，将二者相结合将有助于以抽象和形象思维两方面模拟人脑的思维特点，是目前实现智能控制的重要形式。,上一页,返回,表,3