先进控制策略在线视频

现在是第十六讲

先进控制策略

在前几讲里

我们讲述的是

自动控制系统的结构设计方法

这些指的是控制系统的结构

没有谈到控制器

那么控制器还有没有更好的呢

有

有哪几种 我们来看

第一种自适应控制

自适应控制就是

能自动地适时地

调节系统本身的控制规律和参数

以适应外界或内部

引起的各种干扰

及系统本身参数的变化

使系统运行在最佳状态

这是我们的目标 很理想

那么怎么样做呢

那么对一个控制系统来讲

就是这样的方框图

一样还是控制器 执行器

被控对象 传感器

只是这里头的控制器

要随时随地地发生变化

也可能是结构发生变化

也可能是参数发生变化

以适应外界及内部变化

对它产生的扰动

经过几十年的发展

现在已经形成了

两种自适应控制策略

一种是模型参考自适应控制

我们看第一幅图

这幅图里边

控制回路没有发生变化

只是控制器参数和结构

在发生变化

那么它怎样变化呢

我有一个自适应机构

这个自适应机构

接收被控对象的输出

以及参考模型的输出

它们两个输出相减

使这个偏差达到最小

这样的话

我系统的输出

就会跟随参考模型的输出而变化

这是我们最需要的结果

这样的一个自适应机构

就会来调整控制器的参数和结构

那么这样的控制结构 好不好呢

从我们的目标来讲

应该是好的

但是实现起来特别特别的困难

原因是什么呢

原因是

这是一种非线性控制策略

对非线性控制系统的调节品质

它不但与控制器的参数有关

与它的结构有关

还与实际当中运行的状态有关

所以说

自适应控制在理论上是可行的

而且控制品质是好的

但是在工程上是很难应用的

第二种我们称作

自校正自适应控制

所谓自校正自适应控制

就是我们通过在线检测

被控对象的数学模型

根据这个模型

不断地整定控制器的参数

那么你想象一下

我们需要在线测量

被控对象的数学模型

你能不能测准呢

当你测不准的时候

你控制器的参数也不会准

所以说这种控制策略

也只是理论上的

实际当中很少在应用

第二种先进控制策略

我们把它称作预测控制

预测控制系统的结构

如下图所示

在预测控制系统当中

时刻预测被控对象的数学模型

根据这个模型

预测出来未来的输出

那么把实际的输出

与预测的未来输出 相比较

得到一个偏差

这个偏差就送给我们的控制器

控制器根据这个偏差产生控制

所以说称作预测控制

只是在预测控制系统当中

我们的希望值

不是直接给了控制器

而是通过一个参考轨迹

然后再送给我们的控制器

什么是参考轨迹呢

其实就是希望被控对象的输出

和自适应控制算法的参考模型

是一个道理

有许多学者对预测控制算法

进行了很多的研究

也取得了一定的成就

但是预测控制

有一个最大的缺陷是

当你预测模型准确的时候

它控制品质比较好

如果是预测模型不准确

那么它的控制效果还不如PID

由此我们可以得到

这样的一个结论

无论是自适应控制

还是预测控制

虽然它的思想比较先进

但是由于在工程中

实现比较困难

所以说它的应用还是非常有限的

还有一种先进的控制算法

智能控制

智能控制里边

最典型的一种控制算法

就是模糊控制

什么是模糊控制呢

我们来看这样一个例子

在洗澡过程当中

怎样调节的温度

当我们用第一只手

去感受温度的时候

我们并没有测量实际的温度

而是说

这个温度适合不适合于我洗澡

这个量我们把它称作模糊量

通过你的大脑运算

你就指挥你的另外一只手

去改变阀门的开度

向左开还是向右开

但是这个开度

你给出来的也是一个模糊量

并没有确切地说要开多大

这就是一个模糊控制系统

所以

模糊控制系统方框图如下所示

在该方框图当中

有这些环节组成

我们看看它的具体作用

从传感器出来的信号

经过一个采样开关

再经过一个AD转换

输入给控制器

这个时候输入的是确切的数字量

所谓的确切的

就是我们确切的知道

它等于多少

然后和希望值进行比较

希望值也是很确切的

它们的比较偏差送入控制器

这个时候和一般的控制系统

没有什么区别

但是进到控制器里边以后

我们的运算

就变成了模糊运算了

也就是说

你大脑感受的温度

我不能用确切量来描述

我得用模糊量来描述

你给我的比如说是40度

但是到大脑里边

我只能说40度低

或者是40度是高

低和高是一个模糊量

然后你的大脑进行模糊运算

算完了以后

你就得到了一个控制指令

送给另外一只手

这个控制指令

不是说告诉你

去确切地把阀门开多大

而是告诉它

要把阀门向左开或者向右开

但是这个向左开向右开

如果让我们人来做的话

我们是能做到的

可是让计算机做

它就做不到了

它必须要知道

你让我开多大的一个指令

怎么做呢

就得必须把你这个模糊量

给变成确切量

所以说需要有这样一个环节

把模糊量变成确切量的环节

我们叫做非模糊化处理

非模糊化处理完了以后

就完成了确切量了

通过D/A转换送给执行器

构成我们这个控制系统

你看

和我们常规的控制

没有什么区别

只是输入以后

我们要把这个确切量变成模糊量

然后进行模糊运算

再把模糊运算的结果变成确切量

然后再送给执行器

那么模糊控制的效果会怎么样呢

通过大量的实践证明

模糊控制在工程当中的应用

还是比较困难的

其实这里头原因也很简单

主要是模糊控制算法

也是非线性控制算法

对于非线性控制算法来说

又是存在同样的问题

它不但跟控制器的参数有关

还跟现场的运行情况有关

这样你设计出来的模糊控制器

一时是好的

但是长期应用下去

就变得不好了

所以说

现在我们在工程当中

应用最常见的算法是PID控制律