先進控制技術綜述

1、先進控制技術綜述1引言在實際的工業(yè)控制過程中，很多系統(tǒng)具有高度的非線性、多變量耦合性、不確 定性、信息不完全性和大滯后等特性。對于這種系統(tǒng)很難獲得精確的數學模型，并 且常規(guī)的控制無法獲得滿意的控制效果。面對這些復雜的工業(yè)控制產生了新的控制策略，即先進控制技術。先進控制技 術包括：自適應控制，預測控制，推理控制，魯棒控制以及包括模糊控制與神經網 絡在內的智能控制方法。本文詳細介紹了自適應控制、預測控制以及這兩種先進控 制的應用領域和優(yōu)缺點。2自適應控制自適應控制的思想是對于系統(tǒng)中的不確定性，以及控制任務的艱巨性，對于部 分未建模的動態(tài)特性、變化的被控對象和干擾信號，及時地測得它們的信息，并根 據

2、此信息按一定的設計方法，自動地做出控制決策、修改控制器結構和參數，使其 控制信號能夠適應對象和擾動的動態(tài)變化，在某種意義上達到控制效果最優(yōu)或次 優(yōu)。2. 1自適應控制介紹目前自適應控制的種類很多，從總體上可以分為三大類：自校正控制、模型參 考自適應控制和其他類型的自適應控制。自校正控制的主要問題是用遞推辨識算法辨識系統(tǒng)參數，根據系統(tǒng)運行指標來 確定調節(jié)器或控制器的參數。其原理簡單、容易實現(xiàn)，現(xiàn)已廣泛地用在參數變化、 有遲滯和時變過程特性，以及具有隨機擾動的復雜系統(tǒng)。自校正控制系統(tǒng)的一般結 構圖如圖1所示。自校正控制適用于離散隨機控制系統(tǒng)2。把模型參考自適應控制與參考模型期望的性能指標相比較；用

3、性能指標偏差通過非線性反饋的自適應機構產生自適應律來調節(jié)可調系統(tǒng)，以抵消可調系統(tǒng)因不確定性”所造成的性能指標的偏差，最后達到使被控的可調系統(tǒng)獲得較好的性能指標的目 的。模型參考自適應控制可以處理緩慢變化的不確定性對象的控制問題。由于模型參考自適應控制可以不必經過系統(tǒng)辨識而度量性能指標，因而有可能獲得快速跟蹤 控制。模型參考自適應控制結構框圖如圖2所示，模型參考自適應控制一般用于確定性連續(xù)控制系統(tǒng)。試驗信號自適應框圖其他形式的自適應控制系統(tǒng)是指除前內所描述的自校正控制系統(tǒng)和模型參考控 制系統(tǒng)以外基于先進理論的自自適應控制系統(tǒng)和權系數自適應控制系統(tǒng)等。2.2自適應控制應用及其優(yōu)缺點多變量過程自適應

4、控制系統(tǒng)、非線性自適應機控制器參數的調整最早出現(xiàn)于 F40年，直到 龍世紀5o年代末，由于飛機控制器的需要，麻省理工學院首先提出了飛機自動駕駛儀的模型參考自適應控制方案。I960年至1970年間，伴隨著控制理論的發(fā)展，自適應控制設計有了有效的基礎，進 入20世紀80年代后，隨著數字機性能價格比的迅速改善和微機應用技術的不斷提 高，至此自適應控制得到了充分的應用。如今自適應控制得到進一步發(fā)展，其不僅 在工業(yè)領域取得了較大的成功，而且在社會、經濟和醫(yī)學等非工業(yè)領域也進行了有 益的探索。自適應控制的應用主要有以下幾個方面：工業(yè)過程控制，智能化高精密 機電或電液系統(tǒng)控制，電力系統(tǒng)的控制，航天航空、航海

5、和無人駕駛，柔性結構與 振動和噪聲的控制，生物工程及武器系統(tǒng)。同一般的反饋控制相比，自適應控制具有如下優(yōu)點：(1) 一般反饋控制主要適用于事先確知的對象或確定性對象。自適應控制可應用 先前無法確知的對象和時變對象。(2) 一般反饋控制具有抗干擾能力，能夠消除狀態(tài)擾動引起的系統(tǒng)誤差。自適應 控制因為有辨識對象和在線修改參數的能力，因而不僅能夠消除狀態(tài)擾動引起的系 統(tǒng)誤差，還能消除系統(tǒng)結構擾動引起的系統(tǒng)誤差。(3) 般反饋控制系統(tǒng)的設計需要掌握描述系統(tǒng)特性的數學模型及其環(huán)境變化狀 況。自適應控制系統(tǒng)設計很少依賴數學模型，只需要較少的先驗知識，就可以通過 自適應的控制設計實現(xiàn)控制目標。(4) 自適應

6、控制是更復雜的反饋控制，與一般反饋控制相比增加了自適應控制機 構或辨識器，還附加了一個可調系統(tǒng)，可以解決更復雜的控制問題。3預測控制預測控制是一種基于預測模型的控制方法，采用了滾動優(yōu)化，反饋矯正等方 法。(1) 預測模型：預測控制是一種基于模型的控制算法，這一模型稱為預測模型， 預測模型的功能是根據對象的歷史信息和未來輸入預測其未來輸出，這里只強調模 型的功能而不強調其結構形式；因此預測模型既可以是差分方程、微分方程等參數 模型，也可以是被控過程的脈沖響應、階躍響應等非參數模型。（2）滾動優(yōu)化：預測控制是一種優(yōu)化算法，它是通過某一性能指標的最優(yōu)來取得 未來控制作用的，與通常的離散最優(yōu)控制算法不

7、同，其不是采用一個對全局相同的 優(yōu)化性能指標，而是在每一時刻有一個相對于該時刻的優(yōu)化性能指標。（3）反饋校正：預測控制是一種閉環(huán)控制算法。由于實際系統(tǒng)受非線性、時變、模型失配、干擾等因素的影響，基于不變模型的預測輸出不可能與系統(tǒng)的實際輸出 完全一致，而在滾動實施優(yōu)化過程中，又要求模型輸出與系統(tǒng)實際輸出保持一致， 為此在預測控制算法中采用檢測實際輸出與模型輸出之間的誤差進行反饋校正來彌 補這一缺陷。3.1預測控制介紹現(xiàn)在比較流行的算法包括有：動態(tài)矩陣控制（DMC）;廣義預測控制（GPC）;內 模控制（IMC）等。DMC算法是采用基于對象階躍響應特征的預測模型。設計過程中采用固定格 式，用二次型目

8、標函數決定控制量最優(yōu)值增量序列，采用自校正動態(tài)矩陣控制等多 種算法，用改變二次型目標函數中的權系數陣來實現(xiàn)。DMC算法是一種基于對象階躍響應模型的預測控制算法，適用于漸近穩(wěn)定的線 性對象，其結構如圖3所示。圖3 DMC結構示意圖DMC算法主要特點是，算法比較簡單、計算量較少、魯棒性較強，比較適用于 有純時延、開環(huán)漸進穩(wěn)定的非最小相位系統(tǒng)。該方法近年來已在冶金、石油、化工 等領域得到了廣泛的應用。廣義預測控制（GPC）是80年代末產生的一種新型預測控制算法，該方法融合 了自適應控制與預測控制的基本思想，與模型算法控制（MAC ）和動態(tài)矩陣控制（DMC ）的主要區(qū)別在于采用受控可控自回歸積分滑動平

9、均模型（ CARIMA ）。廣 義預測控制改進了最小方差自適應控制中對非最小相位系統(tǒng)敏感等缺點，具有模型 參數少，對擾動、隨機噪聲、時滯變化有較強的魯棒性等特點3，GPC方法的結構如圖4所示。r圖4 GPC控制結構框圖在廣義預測控制中，通過輸出的測量值與模型的預估值，得到模型的預測誤 差，在利用模型預測誤差來校正模型的預測值，從而得到更為準確的將來輸出的預 測值，文獻中給出了一種PID結構的廣義預測控制控制，并分析了該方法在智能 車轉向上的應用。內?？刂?IMC )是預測控制的重要組成部分，最先由Garcia于1982年提出的，因為它的設計簡單、跟蹤調節(jié)性能好、魯棒性強、可以消除不可測干擾的影

10、 響，可以用來分析和設計預測控制系統(tǒng)。1989年Morari透徹研究了內?？刂频聂敯粜院头€(wěn)定性，并且由其他學者推廣 到非線性系統(tǒng)，蓬勃發(fā)展中的神經網絡也引入到內模控制中。內?？刂七€和許多 其它控制方式相結合，如內?？刂婆c模糊控制、內?？刂坪妥赃m應控制、內?？?制和最優(yōu)控制、預測控制的結合使內?？刂撇粩嗟玫礁倪M并廣泛應用于工程實踐 中，取得了良好的效果。內?？刂频幕究刂迫鐖D5所示：D(s)圖5內模控制結構框圖在上圖中給出的是連續(xù)系統(tǒng)的內?？刂平Y構框圖，其中R(s)為給定輸入；Gr(s)為參考輸入濾波器；Gc(s)為內?？刂破?；Gf (s)為反饋濾波器；G(s)為被控 對象模型；Gm(s)為預測

11、對象模型，也稱為內部模型；D(s)為外部不可測擾動；De(s)為反饋差值；Y(S)為被控對象的輸出量。內部模型 Gm(s)的選取可以有多種方 法，可以為參數模型，也可以是非參數模型，人們常常將預測控制算法等價變換為 相應的內模結構，通過內模控制理論的結果來分析預測控制的穩(wěn)定性和魯棒性6。當內部模型與實際模型精確相等(Gp(s)=Gm(s)，且沒有擾動時時開環(huán)控制，但實際生產過程中系統(tǒng)模型是無法準確的得到的，因此內?？刂茖嶋H應用中是 一種閉環(huán)控制方法，De(s)反映了模型不確定性與外加擾動對系統(tǒng)的影響。IMC系統(tǒng)具有對偶穩(wěn)定性、理想控制器特性、零穩(wěn)態(tài)偏差特性等優(yōu)良特征。內?？刂破髟O計可分為兩個階

12、段：首先，設計一個穩(wěn)定的理想控制器，而不考 慮系統(tǒng)的魯棒性和約束；其次，引進濾波器，通過調整濾波器的結構和參數來獲得 期望的動態(tài)品質和魯棒性o 3.2預測控制應用及其優(yōu)缺點預測控制控制效果好、魯棒性強，適用于控制不易建立精確數學模型，且比較 復雜的工藝過程，并已在許多不同的控制對象中取得了成功的應用，如電力、化 工、冶金、機器人手臂、投資決策、醫(yī)療、飛機自動駕駛儀、船舶自動舵、故障診 斷等7 o目前，常用的預測控制應用于變化比較緩慢的生產過程或對象時，一般能取得 較好的結果，而對于變化迅速而復雜的過程或對象，由于模型不精確、控制算法復 雜和運算量大，往往難以實現(xiàn)在線實時控制。因此，尋找算法簡單

13、，建模容易，控 制迅速而有效的方法一直是人們努力的方向。將智能技術引入控制系統(tǒng)是控制學科 發(fā)展的必然趨勢，對于大滯后過程來說，由于當前施加的控制作用，需要經過較長 的時間才會在輸出中反映出來，可見實現(xiàn)大滯后過程控制的關鍵在于對系統(tǒng)輸出的 預測。二十世紀70年代末從實踐中發(fā)展起來的預測控制算法為大滯后系統(tǒng)的控制提 供了一種方法。但現(xiàn)有的一些預測方法，如史密斯預估法，模型算法控制，動態(tài)矩 陣預報控制等，都需要較精確的系統(tǒng)數學模型，因此建模成了預測控制發(fā)展的一個 瓶頸。目前，預測控制系統(tǒng)的研究方向，不僅先進預測控制和智能預測控制的研究備 受人們關注，預測函數控制、多速率采樣預測控制、多模型切換預測控

14、制和有約束 預測控制的研究也使很多專家學者產生了濃厚的興趣，并且在這些方面的研究也取 得了不少有意義的研究成果9 o預測控制是基于模型的算法，而復雜時變的非線性系統(tǒng)難以用常規(guī)的方法來建 立模型，致使常規(guī)的預測控制算法難以實現(xiàn)，其次預測控制算法中不可避免的存在 著大量大矩陣的相乘、求逆等運算，計算周期過長，不適合于那些動態(tài)過程比較快 的對象實時控制要求。還有由于預測控制采用以大范圍輸出預測為基礎的在線滾動 優(yōu)化控制策略，使得預測控制閉環(huán)輸入輸出方程非常復雜，其主要設計參數都是以 蘊含的方式出現(xiàn)在閉環(huán)傳遞函數中，而難以用解讀表示式表示出各參數變化對閉環(huán) 系統(tǒng)動靜態(tài)特性、穩(wěn)定性和魯棒性的影響，難以給

15、出設計參數變化的選擇準則。這 表明現(xiàn)有的理論研究仍遠遠落后于工業(yè)生產實際。因此，突破現(xiàn)狀解決預測控制中存在的問題，對促進這類富有生命力的新型計 算機控制算法的進一步發(fā)展具有重要意義。4 總結 在今后一段時間內，相對簡單的反饋、前饋和其他成熟的控制技術仍將繼續(xù)顯 示出其優(yōu)點。由此，自適應控制和預測控制必須有新的突破性進展，在工程應用中 才有可能對 PI D 控制等傳統(tǒng)方法取得壓倒性優(yōu)勢，結合神經網絡、模糊邏輯、知識 庫和專家系統(tǒng)等人工智能技術是最終實現(xiàn)這一遠景的可能途徑。參考文獻1 毛志忠 ,常自清 . 先進控制技術 M. 北京：科學出版社， 2012.2 劉楚輝 . 自適應控制的應用研究綜述

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17、.9 禹柳飛.神經網絡技術在預測控制中的應用研究D.碩士學位論文，湖南大學論文，2003.基于故障樹分析法的智能故障診斷方法故障樹分析（Fault Tree Analysis,簡稱FTA），是用于大型復雜系統(tǒng)可靠性、安全 性分析、風險評價和故障診斷的一種方法。1961年美國貝爾實驗室首先應用 FTA在 民兵導彈的發(fā)射控制系統(tǒng)可靠性研究中獲得成功。 1965 年波音公司在系統(tǒng)安全年會 上正式發(fā)表了在故障樹方面的研究成果的報告，引起了科研人員的高度重視。 1974 年美國原子能委員會發(fā)表的核電站安全評價報告中，主要的分析技術就是事件樹分 析和故障樹分析。故障樹分析這種圖形化的分析方法隨著計算機技術

18、的發(fā)展已經逐 漸的滲入到其他科技領域，例如，化工、電力、航空、航天等，并且逐步地形成了 完整的理論、工程分析方法和程序。我國從 1978 年開始了 FTA 的研究。經過幾十 年的發(fā)展，我國的 FTA 技術得到了極大的發(fā)展，并廣泛運用于核工業(yè)、航天、航 空、機械、電子、化工等各領域。1 、故障樹分析法的應用和特點FTA 法可用于系統(tǒng)的設計、試制和服役等各階段，作為判明基本故障并確定其 原因和影響以及發(fā)生概率的一種分析工具，大致來說， FTA 已經在以下八個方面獲 得了成功：（1）預測系統(tǒng)安全性和可靠性。（2）系統(tǒng)的風險評估。（3）尋找系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)，制定預防措施。（4）事故分析。（5）系統(tǒng)故障分析，指定故障查找程序，尋找故障檢測最佳部位。（6）系統(tǒng)元、部件的重要度分析。（7）制定維修決策。（8）故障樹模擬分析，實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化。2、故障樹具有以下優(yōu)點：（1）故障樹是一種圖形演繹法，它用圖形清晰的表達了系統(tǒng)故障事件的內在聯(lián) 系并指出了單元故障與系統(tǒng)故障之間的邏輯關系。（2）故障樹分析法能夠把系統(tǒng)故障各種可能因素聯(lián)系起來，