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粉状铵梯炸药生产智能控制系统的应用研究 第10页

更新时间:2009-9-6:  来源:毕业论文
粉状铵梯炸药生产智能控制系统的应用研究 第10页
模糊控制适用于处理不确定性、非线性、时变、时滞系统的控制,适
用表达模糊或定性的知识。其优点是:不依靠被控对象的数学模型而依靠
专家或操作人员的经验知识;具有较强的鲁棒性;提高了控制系统的实时
性;控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思文逻辑。其缺点
是:信息简单的模糊处理导致系统控制精度降低、动态品质变差、决策速
度降低;设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标,控制规则的选择、论域
的选择、模糊集的定义、量化因子的选取等多采用试凑法,这对复杂系统
的控制是难以奏效的。29
3模糊自适应PID控制器的设计
3.1绪言
自适应控制系统是一个具有一定适应能力的系统,它能够认识环境条
件的变化,并自动校正控制动作,使系统达到最优或次优的控制效果。在
工业生产过程中,许多被控对象随着负荷变化或干扰因素影响,其对象特
性参数或结构发生改变,自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征
参数,实时改变其控制策略,使控制系统品质指标保持在最佳范围内,但
其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度,这对于复杂系统是非常困难
的。因此,在工业生产过程控制系统广泛采用PID控制,它们的性能直接
关系到生产过程的平稳运行与产品的最终质量,因而其优化设计具有重要
的价值。PID调节器的特点是结构简单,使用起来比较方便;在过程控制
中的适应性强,在多种生产部门都得到应用,而且其应用时期较长,控制
工程师们已经积累了大量的PID控制器参数的调节经验。但是简单的PID
控制往往不能达到令人满意的程度,对于时变对象和非线性系统,传统的
PID控制更是显得无能为力。
随着计算机技术的发展,人们利用人工智能的方法将操作人员的调整
经验作为知识存入计算机中,根据现场实际情况,计算机能自动调整PID
参数,这样就出现了智能PID控制器。这种控制器把古典的PID控制与先
进的专家系统相结合,实现系统的最佳控制,它无需精确确定对象模型,
只须将操作人员(专家)长期实践积累的经验知识用控制规则模型化,然
后运用推理便可对PID参数实现最佳调整。由于操作者经验不易精确描述,
控制过程中各种信号量以及评价指标不易定量表示,模糊理论是解决这一
问题的有效途径,所以人们运用模糊数学的基本理论和方法,把规则的条
件、操作用模糊集表示,并把这些模糊控制规则以及有关信息(评价指标、
初始PID参数等)作为知识存入计算机知识库中,然后计算机根据控制系
统的实际响应情况(即专家系统的输入条件),运用模糊推理,即可自动
实现对PID参数的最佳调整
3.2 PID控制器参数模糊自适应调整原理
本文提出了一种误差分段智能控制算法。在误差大的时候,采用30
Bang-Bang控制,能迅速减小输出误差。同时为了提高系统的稳定性和控
制精度,在误差较小的时候,采用基于智能控制算法的PID控制策略。本
文的智能PID控制算法的本质为一传统PID控制器,但控制器的参数整定
和优化采用的是基于模糊自适应算法。此智能PID控制器除了具有传统
PID控制算法的优点外,还兼有智能控制算法适应控制对象变化,控制器
参数本身能自寻优的特点。
模糊自适应PID控制器目前有很多种结构形式,但在工作原理上基本
是一致的。本课题采用在线实时模糊自整定PID控制器,它的控制方案原
理图如3-1所示。图中的辨识机构是解决Bang-Bang控制和模糊自适应PID
控制转换作用的。在控制的初期阶段,采用Bang-Bang控制作为引导控制,
辨识机构根据该阶段得到的误差信息决定是进行Bang-Bang控制还是进行
模糊自适应PID控制。当误差大于某个设定值时进行Bang-Bang控制,当
误差小于某一个设定值时进行模糊自适应PID控制。
基于模糊逻辑推理的PID控制器是以控制专家整定控制器参数的经验
和知识为基础,通过对系统过渡过程模式的在线识别,对PID参数进行自
整定。
?
图3-1控制方案原理图
它是在PID算法的基础上增加了E与EC的计算,并将在工艺分析和
操作经验基础上总结的专家知识,以产生式语句if(条件)then(结果)的形
式组成知识库,经模糊合成推理形成模糊查询矩阵。如果在某一采样时刻
观察到响应曲线模式与所期望的模式不同,则可根据模式状态变量E和31
EC,通过实时调整机构在知识库中搜索相应的模糊推理矩阵,并进行参数
调整,直到其输出达到期望的响应模式为止。PID参数的模糊自动调整思
想是依据被控对象的响应在采样时刻的误差E和误差变化率EC两个因素
来确定参数调整的极性和大小的。本质上同时兼顾了被控对象响应的“静
态性能”(是高于还是低于给定位)和响应的“动态性能”(是靠拢还是偏
离给定位)两个因素,既看现状、也看动向。其算法过程是利用对应的规
则集将控制指标(条件)模糊化,然后将它与知识库中的模糊规则进行匹配
(即判断控制指标与规则集的条件部分是否相同),如有规则被匹配,则执
行该规则的结果部分,就可得到相应的参数调整量。因此有实际控制系统
的响应值(精确值)到模糊规则集的条件(模糊量)的转化过程(即模糊化)
和其规则的操作值(模糊量)到实际的调整系数(精确量)的转化(判决)过
程。
3.3 PID参数专家调整知识的模糊调整模型
模糊控制器设计的核心是总结专家的经验和知识建立合适的被控过
程的模糊规则模型。考虑到PID参数的模糊调整问题,通过总结一些生产
过程的操作经验,并根据对PID调节器个别调节规律的理论分析,构成PID
三个参数(
D
K)的模糊校正规则模型。
3.3.1 P I D参数对系统性能的影响
用位置式来描述PID控制器:
0
()()()()………………(3-1)
其中e(k),ec(k)分别为系统偏差、偏差的变化率,
别为比例作用、积分作用和微分作用的参数,由于
K是表征
PID控制器在控制过程中的比例、积分和微分作用程度的参数。在第二章
2.1节中分别从系统稳定性、响应速度、超调量和控制精度等方面特性来
分析PID三个参数对PID控制品质的影响。PID三个参数取值大小,对控
制系统的静态特性和动态特性影响很大,
K三个参数的整定要
根据控制对象的数学模型G(s)的参数来确定。对于非线性负载和时变、时
延负载,以及难以用G(s)描述的系统,这三个参数的整定就很困难,也就

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