第7章 智能控制應用示例(1)

1、第7章 智能控制(kngzh)的工程應用智能控制技術的應用與微電子技術、計算機的發(fā)展是緊密相關的。目前，智能控制的應用平臺主要有IPC工控機系統(tǒng)、數(shù)字單片機、PLC可編程控制器和專用(zhunyng)微機芯片等。 1共二十九頁7.1 電加熱爐爐溫(l wn)智能控制 1.電加熱爐結構(jigu)2共二十九頁2.對自動控制(z dn kn zh)提出的要求根據(jù)(gnj)不同的工藝要求，對不同的合金鋼，測試溫度不同，一般在5001200范圍之內，要求溫度從室溫升到規(guī)定溫度后長期（幾十小時，甚至上百小時，上千小時）穩(wěn)定在規(guī)定溫度范圍內，其溫差要求不超過2。3共二十九頁3. 智能控制(kngzh)的設

2、計智能控制器由數(shù)據(jù)庫、知識庫、推理機、學習(xux)環(huán)節(jié)、修正環(huán)節(jié)和黑板組成，其結構框圖如圖7.4所示。4共二十九頁（1）數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫中存放:各個(gg)時刻采樣值、偏差、控制量,生成控制量所用的控制規(guī)則序號、每條控制規(guī)則的加權系數(shù)。都以數(shù)組的形式存放。5共二十九頁（2）知識表達(biod)和知識庫的建立知識庫中的知識由產生式規(guī)則組成。 關鍵是如何表示電加熱爐溫控過程知識的問題.從人們對恒值調節(jié)經驗可知(k zh):et越大，則對應控制量越大；反之，控制量越小。det變化大，相應控制量越大；反之，控制量變化小。 。 6共二十九頁（3）控制機和黑板(hibn)知識庫中的規(guī)則集都是按順序排列的，

3、當求得偏差和被調整量后，借助黑板(hibn)進行正向推理，從上到下順序地搜索知識庫中的匹配模式，一旦找到匹配規(guī)則，即可求出控制量。這里的黑板是求解問題的框架，并存放求解問題過程中的狀態(tài)數(shù)據(jù)。黑板的數(shù)據(jù)一旦產生就保持不便，直到下次求解過程開始時被擦掉。 7共二十九頁控制(kngzh)量求解過程流程圖如圖7.8所示。 8共二十九頁4. 智能控制器的學習環(huán)節(jié)(hunji)和修正環(huán)節(jié)(hunji)（1）學習環(huán)節(jié)這里采用動態(tài)獎罰的學習方法，即在線判斷本時刻求解控制量u（k）的控制好與壞，據(jù)此對控制規(guī)則進行獎與罰。例如，若本時刻有減小偏差的好趨勢，則對產生導致這一變化(binhu)的控制規(guī)則進行獎勵，即乘

4、以一個大于1的加權系數(shù)，使其控制量增強；若本時刻有增大偏差的壞趨勢，則對產生導致這一變化的控制規(guī)則進行處罰，即乘以一個小于1的加權系數(shù)，使其控制作用減弱。9共二十九頁1）評價(pngji)函數(shù)若欲對控制規(guī)則進行動態(tài)獎罰，則如何(rh)確定某時刻的控制效果好與壞是關鍵問題，為此引入評價函數(shù)的概念。這種評價函數(shù)必須確切反映系統(tǒng)動態(tài)特征的好壞，而且它與控制規(guī)則應有一定對應關系，這樣才能保證系統(tǒng)進行動態(tài)學習。 10共二十九頁2）學習(xux)算法 學習過程是通過在線(zi xin)修正規(guī)則加權系數(shù)，使各控制規(guī)則所產生的控制量隨環(huán)境和控制效果的變化作出修正，從而實現(xiàn)自學習的功能。11共二十九頁（2）修正

5、(xizhng)環(huán)節(jié)系統(tǒng)爐溫控制是一個慢過程，一般采樣間隔長，約為3060s。在此間隔時間內，被控對象可能受內部參數(shù)變化或隨機干擾影響，因而可能導致時刻(shk)發(fā)出的控制量使控制效果變差，影響系統(tǒng)的控制性能。為了彌補這一不足，引入動態(tài)修正環(huán)節(jié):12共二十九頁5. 電加熱爐爐溫(l wn)實時控制結果 智能控制系統(tǒng)(xtng)升溫快，數(shù)字PID進入穩(wěn)態(tài)需要127min，而智能系統(tǒng)(xtng)第三次運行進入穩(wěn)態(tài)只用56min； 智能控制系統(tǒng)精度高，數(shù)字PID穩(wěn)態(tài)誤差在-3+3.5范圍內，而智能控制的穩(wěn)態(tài)誤差可達到1.5以內，這一溫控精度比隨機最優(yōu)控制和非線性PID控制還要高。13共二十九頁7.2

6、復雜工業(yè)過程(guchng)的智能控制以鋼鐵生產為例 鋼鐵企業(yè)中，高爐又叫鼓風爐，它的操作是一個十分復雜的過程，鐵礦和焦炭從爐頂加入(jir)，鼓風機由底部吹風，這是一個非常重要的生產環(huán)節(jié)，生鐵冶煉的質量將直接影響煉鋼的過程與鋼的品質。為此，高爐安裝了幾百個傳感器，從采集的數(shù)據(jù)中觀察高爐內的狀況。 14共二十九頁圖7-10 高爐(gol)操作控制概況15共二十九頁三個主要(zhyo)的功能 (1)數(shù)據(jù)分析功能。分析和采集傳感器的數(shù)據(jù)。(2)爐內靜態(tài)狀況分析功能。當操作約束條件改變很大時，要根據(jù)(gnj)分析結果來尋求最合適的操作方法。(3)爐況診斷功能。16共二十九頁對于常規(guī)(chnggu)的

7、控制操作當爐況比較(bjio)穩(wěn)定時，這種操作是比較(bjio)有效的。但是，爐內狀況非常復雜，當爐內發(fā)生不正常工況，嚴重干擾爐子運行時，很多操作還是要依靠有經驗操作員或專家的知識和經驗。因此有必要引入專家系統(tǒng)或智能控制系統(tǒng)來改善高爐運行條件，提高生鐵的質量。日本川崎鋼鐵廠在80年代后期就開發(fā)和建立了專家控制系統(tǒng)和對高爐進行控制。 17共二十九頁7.2.1高爐監(jiān)控專家系統(tǒng)(xtng)1.系統(tǒng)(xtng)的結構與功能這個系統(tǒng)由兩部分組成，第一部分是“不正常爐況的預測系統(tǒng)”(AFS)，它預測爐內爐料滑動和溝道的產生；第二部分是“高爐熔煉的監(jiān)控系統(tǒng)”(HCS),它判斷爐內熔煉過程(guchng)并指

8、示操作員對高爐進行合理的操作。18共二十九頁 系統(tǒng)(xtng)的結構 19共二十九頁系統(tǒng)(xtng)的功能可分成二部分： 其一是推理的預處理部分，它用常規(guī)的方法在過程計算機上執(zhí)行。其二是推理部分，它用知識工程技術在AI處理器上實施。前者采集傳感器的數(shù)據(jù)，將它們寄存在時間序列數(shù)據(jù)庫中，在預處理之后(zhhu)形成推理所需的事實數(shù)據(jù)，并將推理結果進行顯示。后者利用前者所產生的事實數(shù)據(jù)和知識庫的規(guī)則，對高爐的狀況進行推理。 20共二十九頁2. 系統(tǒng)的開發(fā)(kif)過程 決定目標：明確系統(tǒng)的功能與所涉及的范圍。 獲取(huq)知識：研究有關高爐領域的技術書籍和報告，研究高爐操作員手冊；從領域專家中搜集

9、知識。 知識的匯編與系統(tǒng)化：將專家的思維過程進行整理分類；檢查其合理性以及存在的矛盾；將傳感器數(shù)據(jù)模式整理和分類、數(shù)據(jù)濾波、分級和求導（差分）；知識模糊性（不確定性）的表示。 21共二十九頁2. 系統(tǒng)的開發(fā)(kif)過程（續(xù)） 規(guī)則結構的設計：將規(guī)則分組和結構化，這時需考慮推理的速度。 系統(tǒng)功能的劃分：實現(xiàn)在線實時處理；將系統(tǒng)功能劃分成預處理和推理二部分。 構造原型系統(tǒng)：描述規(guī)則和黑板模型；將實際系統(tǒng)和測試系統(tǒng)形式化。 評估與調整：利用離線測試系統(tǒng)調試系統(tǒng)；檢查系統(tǒng)的有效性；調節(jié)確定性因子的值。 應用(yngyng)和升級：增加和校正規(guī)則。22共二十九頁3. 知識的表示(biosh)與知識庫結

10、構由高爐工程師和操作員所采集到的領域專門知識和啟發(fā)性規(guī)則(guz)都存放在AI計算機的知識庫中，基本上采用產生式規(guī)則來表示知識。在高爐監(jiān)控中，主要問題是根據(jù)摶感器的信息來判斷爐內工況，預測非正常爐況的發(fā)生并采取合適的操作。因此，專家系統(tǒng)應構造成特征分析型的（專家）系統(tǒng)。23共二十九頁知識(zh shi)的遞階式結構 24共二十九頁遞階式結構(jigu)的特點： 因為知識庫按遞階形式構成，這使得我們容易以不同(b tn)的方式來表示各子庫的專家知識。 將規(guī)則集合分到各子知識庫，便于檢查規(guī)則集之間的有效性。 如果不將規(guī)則劃分，隨著規(guī)則數(shù)目的增加，推理時間也就不斷增長，采用遞階式多知識庫結構可以改善

11、推理的效率。25共二十九頁4. 傳感器數(shù)據(jù)(shj)的預處理和不確定性的表示第一步是對傳感器數(shù)據(jù)進行平滑。鼓風爐有200多個數(shù)據(jù)。不同的數(shù)據(jù)，例如爐子的壓力和溫度，往往(wngwng)受到擾動和由于加料所造成的非周期性變化的影響，為了去除這種影響，采用統(tǒng)計方法作平滑處理。爐頂氣體溫度如圖7.14所示， 26共二十九頁第二步則是利用第一步的結果，抽取傳感器數(shù)據(jù)特定的交變模式（這些數(shù)據(jù)造成爐況的變化）。抽取的過程包括： 比較數(shù)據(jù)變化的趨向。譬如計算氣體入口溫度、爐子軸向溫度的變化率；計算氣體利用率等。 計算數(shù)據(jù)的級別。即計算頂部氣體壓力、吹風壓力損失以及(yj)爐料下降速度等等數(shù)據(jù)所處的范圍，看它們是否大于（或小于）極限值。 計算方差。 計算數(shù)據(jù)的積分值。 預測（擬合）典型的變化模式。 計算變化的量。27共二十九頁控制(kngzh)效果：高爐采用智能控制以后，不但可以減輕(jinqng)操作工人的勞動強度，在發(fā)生故障時能及時、正確進行處理；而且能提高生產率58%。28共二十九頁內容摘要第7章 智能控制的工程應用。目前，智能控制的應用平臺主要有IPC工控機系統(tǒng)、數(shù)字單片機、PLC可編程控制器和專用微機芯片等。det變化大，相應控制量越大。這里的黑板是求解問題的框架，并存放求解問題過程中的狀態(tài)數(shù)據(jù)。4. 智能控制器的學習環(huán)節(jié)和