第六章仿人智能控制

第6章仿人智能控制主要内容：1、仿人智能控制的基本原理2、仿人智能开关控制器3、仿人比例控制器4、仿人智能积分控制6.1仿人智能控制的基本原理智能控制从根本上说是要仿效人的智能行为进行控制和决策，即在宏观结构上和行为功能上对人的控制进行模拟。大量的实验表明：在得到必要的操作训练后，由人作为控制器的控制方法完全可以达到（或接近）最优的控制效果。仿人智能控制不需要了解被控对象的结构和参数，它可以根据积累的经验和知识在线确定（或变换）控制策略。因此，开展仿人智能控制的研究，是目前智能控制研究的一个重要方向。6.1.1仿人智能控制的基本思想对于大多数工业被控对象来说，由于它本身固有的惯性、纯滞后性、非线性，参数的时变性和外部环境扰动的不确定性，使得控制问题变得十分复杂，采用线性组合的PID控制往往难以取得满意的控制效果。下面着重来分析一下PID控制中三种控制作用的实质，以及它们与人的控制思维之间的差异。（1）比例作用比例作用实质是一种线性放大或缩小的作用，它有些类似于人脑的想象功能，人可以把一个量想象得大一些或小一些，但人的想象力具有非线性和时变性，人可以根据情况灵活地实施放大或缩小。（2）积分作用积分作用实际上是对偏差信号的记忆能力，人脑的记忆功能是人类的一种基本智能，但人脑的记忆功能是具有某种选择性的。人总是有选择地记忆某些有用的信息，而遗忘无用或长时间的信息；而PID中的积分是不加选择的长期记忆，其中包括对控制不利的信息，因此这种不加区分的积分作用缺乏智能性。（3）微分作用微分作用体现了信号的变化趋势，这种作用类似于人的预见性，但PID中微分的预见性缺乏人的远见卓识，且只对变化快的信号敏感，对变化慢的信号预见性差。从上述分析可以看出，常规PID控制中的比例、积分和微分三种控制作用，对于获得良好控制来说都是必要条件，但还不是充分条件。下面通过分析二阶系统的阶跃响应，找出经典控制方法的利弊，从而引出仿人智能控制的一些基本思想。10A1YBCDEFGHa0bcdefght为了获得好的控制特性，在OA段应该采取变增益控制。当输出达到稳态值时，由于本身惯性所致，系统输出不会保持在稳态值，这势必会造成超调。为了使系统输出既快又不至于超调过大，一个自然而又合理的想法是：当系统输出上升到接近稳态（其误差如图示）时，降低比例控制作用，使系统借助于惯性继续上升，这既有利于减小超调而又不至于影响上升时间。①OA段：这一段为系统在控制信号作用下，由静止向稳态转变的关键阶段。由于系统具有惯性，决定了这一段曲线呈倾斜方向上升。1②AB段：系统输出值已超过了稳态值，向误差增大的方向变化，到B点时误差达到了负的最大值。在AB段，控制作用应该尽力压低超调，除了采用比例控制外，应加入积分控制作用，以便通过对当前误差的积分而增强比例控制作用，使系统输出尽快回到稳态值。10A1YBCDEFGHa0bcdefght④CD段：系统输出减小，误差向相反方向变化，并向增大的趋势变化。此种情况，应采用比例加积分控制。⑤DE段：系统出现误差逐渐减小的趋势，控制作用不宜太强，否则会出现再次超调，显然这时不应施加积分控制作用。③BC段：在这一段误差开始减小，系统在控制作用下已呈现向稳态变化的趋势。这时如再继续施加积分控制作用，则会由于控制作用太强，而使系统出现回调现象，因此此段不应施加积分控制作用。10A1YBCDEFGHa0bcdefght由二阶系统的阶跃响应特性的分析可以看出：控制系统的动态过程是不断变化的。为了获得良好的控制性能，在控制决策过程中，经验丰富的操作者并不依据数学模型进行控制，而是根据操作经验以及控制系统的动态特征，在线地改变或调整控制策略，以便使控制器本身的控制规律适应于控制系统的需要。仿人智能控制的基本思想：是在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为，最大限度地识别和利用控制系统在动态过程中所提供的特征信息，进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象进行有效的控制。6.1.2仿人智能控制行为的特征变量为了有效地模拟人的智能控制行为，并应用计算机实现智能控制，必须通过一些变量来描述控制系统的动态行为，表征其动态特征。通常，系统输出和给定值之间的误差e和误差变化比较容易得到，都可以用作控制器的输入变量。但如果只根据误差e的大小进行控制，那么对于一些复杂系统，则很难收到满意的控制效果。e从误差e和误差变化这两个基本的控制变量出发，引出其它特征变量，以便从动态过程中获取更多的特征信息，进而利用这些信息更好地设计仿人智能控制器。e10A1YBCDEFGHa0bcdefght左图给出一个系统的典型阶跃响应曲线。现令ek表示离散系统当前采样时刻的误差值，ek-1和ek-2分别表示前一个和前二个采样时刻的误差值，用表示误差变化。e1kkkeee112kkkeee21122kkkkkkeeeeee误差e同误差变化之积构成了一个新的描述系统动态过程的特征变量，利用该特征变量的取值是否大于零，可以描述系统动态过程误差变化的趋势。e（1）ee动态系统响应曲线的不同阶段，特征变量的取值符号由下表给出。ee当e•△e0时，如OA段、BC段和DE段，表明系统的动态过程正朝着误差减小的方向变化，即误差的绝对值逐渐减小；当e•△e0时，如AB段和CD段，表明系统的动态过程正朝着误差增加的方向变化，即误差的绝对值逐渐增大。在控制过程中，计算机很容易识别e•△e的符号，从而掌握系统动态过程的行为特征，以便更好地制定下一步的控制策略。（2）△2e误差的变化率，即二次差分，它是描述动态过程的又一个特征量。例如，对于图所示曲线，有ABC段：△2e0，处于超调段CDE段：△2e0，处于回调段通过对以上两个特征变量的分析可知，特征变量是对系统动态特性的定性与定量相结合的一种描述，它是对人们形象思维的一种模拟。仿人控制经常采用的特征变量还有以下三个：（3）△ek•△ek-1（4）|△ek/ek|（5）|△ek/△ek-1|6.2仿人智能开关控制器6.2.1智能开关控制开关（on–off）控制又称为Bang–Bang控制，由于这种控制方式简单且易于实现，因此在许多电加热炉的控制中经常被采用。常规的开关控制方式在控制周期内，其控制量只有两个状态：要么接通，为一固定常数值；要么断开，控制量为零。人工开关控制过程中，人要根据误差及误差变化趋势来选择不同的开关控制策略。这种以人的知识和经验为基础，根据实际误差变化规律及被控对象（或过程）的惯性、纯滞后及扰动等特性，按照一定的模式选择不同控制策略的开关控制称为智能开关控制。6.2.2智能开关控制器的设计示例设被控量为电加热炉的温度，控制量为电压u(t)，其波形如左图所示。其中T为控制周期，t0为控制输出时间或称开关接通时间。右图给出了开关控制过程中的一段温度误差曲线。()utU00tTt控制电压波形图0t温度误差变化曲线1t2t3t4t()et设k是当前采样时刻，e(k)表示当前时刻的误差，△e(k)表示当前时刻误差的变化。根据前一节的分析，特征变量有如下特征：根据上述特征，考虑到被控过程的大惯性及具有一定的纯滞后等特点，采用产生式规则来设计智能开关控制算法，共总结出12条规则，如下所示：（1）IF|e(k)|≥M,e(k)0THENt0(k)=T（2）IF|e(k)|≥M,e(k)0THENt0(k)=0（3）IFe(k)=0,e(k-1)0THENt0(k)=K1t0(k-1)1231234()()0,(0,)(,)()()0,(,)(,)ekekttortttekektttorttt（4）IFe(k)=0,e(k-1)0THENt0(k)=0（5）IF|e(k)|E,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=K2t0(k-1)（6）IF|e(k)|E,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=K3t0(k-1)（7）IF|e(k)|E,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=K4t0(k-1)（8）IF|e(k)|E,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=t0(k-1)（9）IFE≤|e(k)|M,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=K5t0(k-1)（10）IFE≤|e(k)|M,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=K6t0(k-1)（11）IFE≤|e(k)|M,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=K7t0(k-1)（12）IFE≤|e(k)|M,e(k)0,△e(k)0THENt0(k)=K8t0(k-1)每次控制量的作用时间是根据误差的大小及其变化趋势综合确定的，因此这种具有仿人智能的开关控制较普通的开关控制具有更高的控制精度和更强的鲁棒性，故称其为智能开关控制。6.3仿人比例控制器对于一些被控对象，虽然简单的比例反馈控制能保证其稳定，但常有较大的静差，满足不了稳态精度的要求。利用计算机模仿人的操作，不断地调整给定值，使系统输出不断逼近期望值，从而可以提高稳态精度，这就是一种仿人比例控制的基本思想。假定被控对象为线性定常系统，其比例反馈控制系统如图所示。K对象reuy比例反馈控制系统下图是该系统的单位闭环阶跃响应曲线，其中yss0为系统的稳态输出值，ess0为静差。y1.00sse0ssyt阶跃响应曲线0K对象reuy比例反馈控制系统若系统输出响应进入稳态后，再给一个阶跃输入，幅值为ess0，则此时给定值变为1+ess0。系统第二级稳态输出为yss0+yss1，静差减小为ess1。再给一个幅值为ess1的阶跃输入，此时系统的给定变为1+ess0+ess1，系统第三级稳态输出变为yss0+yss1+yss2，静差进一步减小为ess2。如此下去，系统整个输出过程如图所示。y1.0t0ssy0sse1sse2sse1ssy2ssy比例反馈控制响应曲线0输出0nssiiyyn1y静差ssnen0实际上，为保证静态精度的要求，只要选择n足够大即可。例如原比例控制静差为ess0=20%，yss0=80%，若精度要求为1%，只须取n=2，稳态误差变为0.8%，已能满足要求。由右图可以看出：6.4仿人智能积分控制在控制系统中引入积分控制作用是减小系统稳态误差的重要途径。常规PID控制中的积分控制作用在一定程度上模拟了人的记忆特性，记忆了误差的存在及其变化的全部信息。但它有以下几个缺点：（1）积分控制作用针对性不强，甚至有时不符合控制系统的客观需要；（2）只要误差存在就一直进行积分，在实际应用中易导致“积分饱和”，会使系统的快速性下降；（3）积分参数不易选择，选择不当会导致系统出现振荡。()yt()et()it000ABCDEFGHtttabcdefghabcdefgh误差及其误差积分曲线（a）（b）（c）在积分曲线(a,b)区间，正确的控制策略应该是使控制量在比例控制的基础上加一个负量，以压低超调，尽快降低误差。但在此区间PID的积分控制可能作用却增加了一个正量，这是由于在(0,a)区间的误差积累很难被(a,b)区间的误差积累抵消而改变符号，故积分控制量仍保持为正。这样的结果势必导致系统超调不能迅速降低，从而延长了系统的过渡过程时间。在上述积分曲线的(b,c)区间应去掉积分作用，以有利于系统向稳态过渡。如果像PID积分控制那样增加一个负量，其结果势必造成系统出现较大的反向超调，这时的积分作用对系统的有效控制帮了倒忙。在上述积分曲线的(c,d)区间，积分作用应增加一个正量，以有利于减小回调；但在(d,e)区间则应去掉积分作用。综上所述，仿人智能积分控制采用如图中的积分曲线，即在(a,b)、(c,d)及(e,f)等区间上进行积分，这种积分能够为积分控制作用及时地提供正确的附加控制量，从而有效地抑制系统误差的增加。而在(0,a)、(b,c)、(d,e)等区间上停止积分作用，将有利于系统借助于惯性向稳态过渡。此时系统并不处于失控状态，它还受到比