仿人智能控制课题论文报告(重庆大学)

目录

1、引言 (2)

2、PID控制原理与设计 (2)

（1）开环控制系统 (2)

（2）闭环控制系统 (3)

（3）阶跃响应 (3)

（4）PID控制的原理和特点 (3)

3、仿人智能控制原理与设计 (5)

4、系统仿真设计与分析 (6)

（1）伺服控制系统仿真 (6)

（2）定值控制系统仿真 (7)

（3）伺服控制下系统仿真结果 (8)

（4）定值控制下系统仿真结果 (10)

（5）系统仿真心得体会 (11)

1、引言

工业生产对象大多在不同程度上存在着纯滞后，例如流量控制系统因传输管道引起的纯滞后、流体成分在线分析引起的纯滞后等等。在这些过程中，纯τ滞后使得被调量不能及时反映控制信号的动作，控制信号的作用只有在延迟τ以后才能反映到被调量；另一方面，当对象受到干扰而引起被调量改变时，控制器产生的控制作用不能立即对干扰产生抑制作用。因此，含有纯滞后环节的闭环控制系统必然存在较大的超调量和较长的调节时间。纯滞后对象也因此而成为难控的对象，而且，纯滞后τ占整个动态过程的时间越长，难控的程度越大。纯滞后系统的控制一直受到许多学者的关注，成为重要的研究课题之一。最初，Ziegle—Nichols对纯滞后系统提出了常规PID控制器参数的整定方法，解决了τ/T = 0.15—0.6的纯滞后对象的控制问题，然而对于具有更大纯滞后的系统，该方法显得力不从心。1959年，O.J.Smith发表了题为“A Controller to Overcome Dead Time”的论文，提出了著名的Smith预估器来控制含有纯滞后环节的对象，从理论上解决了纯滞后系统的控制问题。之后，许多学者对Smith预估器进行了改进，得到了更好的结果。但由于不可能获得实际系统的精确数学模型，使得该方法很难得到实际应用。因此，研究一种适合于大纯滞后、特大纯滞后对象的实用控制方法就显得相当重要。

本文首先简要介绍了常规PID控制器控制纯滞后对象的方法，然后介绍了作者提出的仿人智能控制器在超大纯滞后对象中的应用，最后给出了τ=10，τ=20，τ=30的超大纯滞后对象的仿真结果，及作出相应对比。结果表明该方法对于超大纯滞后系统具有较好的控制性能。

2、PID控制原理与设计

自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的，其中PID控制，其参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法得以实现。

（1）开环控制系统

开环控制系统(open-loop control system)是指被控对象的输出(被控制量)对控制器(controller)的输出没有影响。在这种控制系统中，不依赖将被控量反送回来以形成任何闭环回路。

（2）闭环控制系统

闭环控制系统(closed-loop control system)的特点是系统被控对象的输出(被控制量)会反送回来影响控制器的输出，形成一个或多个闭环。闭环控制系统有正反馈和负反馈，若反馈信号与系统给定值信号相反，则称为负反馈( Negative Feedback)，若极性相同，则称为正反馈，一般闭环控制系统均采用负反馈，又称负反馈控制系统。闭环控制系统的例子很多。比如人就是一个具有负反馈的闭环控制系统，眼睛便是传感器，充当反馈，人体系统能通过不断的修正最后作出各种正确的动作。如果没有眼睛，就没有了反馈回路，也就成了一个开环控制系统。

（3）阶跃响应

阶跃响应是指将一个阶跃输入（step function）加到系统上时，系统的输出。稳态误差是指系统的响应进入稳态后，系统的期望输出与实际输出之差。控制系统的性能可以用稳、准、快三个字来描述。稳是指系统的稳定性(stability)，一个系统要能正常工作，首先必须是稳定的，从阶跃响应上看应该是收敛的；准是指控制系统的准确性、控制精度，通常用稳态误差来(Steady-state error)描述，它表示系统输出稳态值与期望值之差；快是指控制系统响应的快速性，通常用上升时间来定量描述。

（4）PID控制的原理和特点

在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即，当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。

采用不同的PID参数，控制系统的效果大不相同，系统的闭环特性很大程度上取决于PID控制器的性能，因此控制器参数的调节和优化决定着PID控制系统最终能达到的控制性能。工业中常见的PID控制器的控制形式为：

其中u(t)为控制器的输出信号，e(t)的定义为，（r(t)为系统的参考输入信号）；Kp为比例环节比例系数；Td为微分环节时间常数；Ti为积分环节时间常数。其结构如图2.1所示。

图2.1 PID控制结果模型

比例（P）控制

比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。

积分（I）控制

在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统（System with Steady-state Error）。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。

微分（D）控制

在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后(delay)组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。

从PID控制器的3个参数KP、Ti、Td的作用可以看出3个参数直接影响控制效果的好坏，所以要取得较好的控制效果，就必须对比例、积分、微分3种控制作用进行调节。总之，比例主要用于偏差的“粗调”，保证控制系统的“稳”；积分主要用于偏差的“细调”，保证控制系统的“准”；微分主要用于偏差的“细调”，保证控制系统的“快”。

而本次simulink下的仿真实验正是为了能够准确地将PID控制器与仿人智能控制器做出很好的对比。

3、仿人智能控制原理与设计

“仿人智能控制”（Human-Simulated Intelligent Control，简称HSIC）理论及其应用研究是由重庆大学周其鉴教授最早倡导和提出，并由李祖枢教授和凃亚庆教授进一步发展并完善成为一门新兴的智能控制理论。HSIC的基本思想是：模仿人的动觉智能原理，认识并建立被控对象运动特征模型，进行直觉推理和启发完成特征辨别和特征记忆，再根据不同类型特征采用不同的控制模态和策略实现变结构多模态控制。仿人智能控制以其灵活多变，基于现场应用的策略表现出了突出的优势，它摒弃了复杂的推理和运算，直接吸取人工操作的专家经验，模仿人脑的智能识别、智能决策，对复杂不确定性系统进行有效控制。该方法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动态过程所提供的特征信息，进行启发和直觉推理，引入一些非线性的控制方式，借助经验和直观判断采取灵活机动的方法（如突变增益、智能积分等多种途径），实现对对象的有效控制，解决控制系统中存在的稳定性和准确性之间调节的矛盾。具体而言，仿人智能控制就是根据被控对象偏差变化的大小、方向及速率等动态特征，采取变参数，智能积分、开闭环结合等非线性的方法来实现快速、稳定的控制。

如，设一个具有超大滞后环节的高阶滞后过程对象的数学模型为：

其中。

则本设计中T=2.5，滞后时间为10s、20s、30s，显然系统为超大滞后系统，可以分别设计出在跟踪设定值变化的伺服控制和在克服扰动的定值控制系统。仿人智能控制器的特征模态和多模态控制算法如下：

伺服控制：

式中，K为对象的静态增益；Kp为PI控制的比例系数；Ki为PI控制的积分系数初始值；为系统设定的变化量；β为模态切换阈值。

定值控制：

式中，为系统误差的第一次峰值。

根据上述仿人智能控制器的设计方法，设计出的HSIC控制器模型框图如图3.1所示：

图3.1 HSIC控制器模型

由于被控对象的静态增益K=5，当伺服输入阶跃信号,的幅值由0变化为1时，

，则伺服控制中保持模态下仿人智能控制器的输出为

；在后文展示的定值控制系统中令系统输入为0，则在扰动为阶跃信号（幅值由0变为1），可以近似初始认为，则定值控制中保持模态下仿人智能控制器的输出为，由此可见，两种控制系统中保持模态下仿人智能控制器的输出是相同的，在实际系统参数调节过程中只需调节β、Kp、Ki即可。

4、系统仿真设计与分析

（1）伺服控制系统仿真

伺服控制作用下，系统的仿真模型如图4.1所示，该模型中包括了无控制器作用时的闭环系统模型、含PID控制器的闭环系统模型、含仿人智能控制器HSIC 的闭环系统模型。

图4.1 伺服控制下系统仿真模型

在该系统中阶跃信号发生器‘Step’的最终值被设为1，阶跃动作时刻为t=1s，则在τ=10s，τ=20s，τ=30s三种不同的滞后时间下，且系统输出响应最优时，PID 控制器、HSIC控制器参数调节情况分别如表1、表2所示。

表1 PID调节参数（伺服控制）

PID参数

P I D

滞后时间

0.0742 0.012 0

0.00245 0.005 0

0.0025 0.0035 0

表2 HSIC调节参数（伺服控制）

HSIC参数

滞后时间

0.1 0.025 0.0138

0.05 0.0083 0.00815

0.05 0.0083 0.0058 （2）定值控制系统仿真

定值控制作用下，系统的仿真模型如图4.2所示，该模型中包括了无控制器作用时的闭环系统模型、含PID控制器的闭环系统模型、含仿人智能控制器HSIC 的闭环系统模型。

图4.2 定值控制下系统仿真模型

在该系统中阶跃信号发生器‘Step’的最终值被设为1，阶跃动作时刻为t=1s，则在τ =10s，τ =20s，τ =30s三种不同的滞后时间下，且系统输出响应最优时，PID控制器、HSIC控制器的参数的调节情况如表3、表4所示。

表3 PID调节参数（定值控制）

PID参数

P I D

滞后时间

0.0735 0.0115 0

0.00416 0.0048 0

0.0032 0.0031 0

表4 HSIC调节参数（定值控制）

HSIC参数

滞后时间

0.1 0.032 0.0138

0.05 0.012 0.00815

0.05 0.012 0.0058 （3）伺服控制下系统仿真结果

1) 滞后时间为10s

滞后时间为10s时无控制器作用、含PID控制器、含HSIC控制器的闭环系统输出响应曲线情况如图4.3、图4.4中内容所示。

图4.3 τ =10s时无控制器（上）和PID控制器（下）作用时伺服控制仿真结果

图4.4 τ =10s时PID（上）和HISC控制器（下）作用的伺服控制仿真结果2) 滞后时间为20s

图4.5 时PID（上）和HISC控制器（下）作用的伺服控制仿真结果

3) 滞后时间为30s

图4.6 时PID（上）和HISC控制器（下）作用的伺服控制仿真结果（4）定值控制下系统仿真结果

1) 滞后时间为10s

图4.7 时PID（上）和HISC控制器（下）作用的定值控制仿真结果2) 滞后时间为20s

图4.8 时PID（上）和HISC控制器（下）作用的定值控制仿真结果

3) 滞后时间为30s

图4.9 τ =30s时PID（上）和HISC控制器（下）作用的定值控制仿真结果（5）系统仿真心得体会

从PID控制器和仿人智能控制器HSIC的控制调节效果对比来看，仿人智能控制器的作用效果要比PID控制器效果显著，主要表现如下。首先，仿人智能控制器通过变模态阈值参数的控制保证了输出曲线稳定时的余差，不会像PID控制器那样有明显的超调量以及震荡过程；其次，仿人智能控制器调节时能够使输出响应快速达到期望值，即系统的上升时间比PID控制器的要短。总体来讲，仿人智能控制器可以在较短的时间内使系统输出达到期望值，并且产生了极小的超调量和震荡，稳定输出的余差很小。而且，无控制器作用时，闭环系统输出响应存在较大的超调量及震荡现象，并且系统输出响应曲线呈现出发散现象，系统很难达到稳定，而加入控制器后，系统可以达到稳定状态。