仿人智能控制

仿人智能控制
仿人智能控制

仿人智能控制

仿人智能控制是仿效人的政行为而进行控制和决策,即在宏观结构上和功能上对人的控制进行模拟。

开展仿人智能控制的研究,是目前智能控制的一个重要研究方向。

1.仿人智能控制的原理

1.1 仿人智能控制的基本思想

传统的PID控制是一种反馈控制,存在着按偏差的比例、积分和微分三种控制作用。

比例:偏差一产生,控制器就有控制作用,使被控量想偏差减小的方向变化,

器控制作用的强弱取决于比例系数Kp

积分:它能对偏差进行记忆并积分,有利于消除静差,但作用太强,既Ti太大

会是控制的动态性能变差,以至使系统不稳定。

微分:能敏感出偏差的变化趋势, To大可加快系统响应(使超调减小),但又会

使系统抑制干扰的能力降低。

下面来分析一下PID控制中的三种控制作用的是指以及他们的功能与人的控制思维的某种智能差异,从而看出控制规律的智能化发展趋势。1)比例;PID中实质是一种线性放大或缩小的作用,它类似于人的想象能力,可以把一个量想得大一些或小一些,但人的想象力是非线性的是变的,可根据情况灵活变化。

2)积分作用:对偏差信号的记忆功能(积分),人脑的记忆功能是人类的一种基本智能,人脑的记忆是具有某种选择性的。可以记住有用的信息,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,同比PID中不加选择的积分作用缺乏智能性。

3)微分:体现了信号的变化趋势,这种作用类似于人的预见性,但PID中的微分的预见性缺乏人的远见卓识,且对变化快的信号敏感,对变化慢的信号预见性差

仿人智能控制的基本思想是指:在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为能力,最大限度的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,从而实现对缺乏精确数学模型的对象进行有效的控制

1.2 仿人智能行为的特征变量

对系统动态特征的模式识别,主要是对动态模式的分类,根据系统偏差e及偏差变化△e以及由它们相应的组合的特征变量来划分动态特征模式,通过这些特征模式刻画动态系统的动态行为特征,以便作为智能控制决策的依据。

a b

图1 系统的典型阶跃响应曲线

图1给出了一个系统的典型阶跃响应曲线,曲线上a,b,F三处的系统输出是一样的,但他们的动态特征是不同的,a处偏差将继续偏离平衡

状态,b处偏差将回归平衡状态,F处偏差达到最大值。

为了更全面,更细致的刻画系统的动态特征,定义下列特征变量。1)偏差e n(e n表示偏离的大小,称为离散数)

e n =R—y n

2) 偏差变化△e n

△e n=e n--e n-1

3)e n△e n(偏差及偏差变化之积)

偏差与偏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。利用该特征变量的趋势是否大于0可以描述系统动态偏差变化的趋势,对应图1可得下表1

DE

CD

OA

BC

AB

e n>0 <0 <0 .>0 >0 △e n<0 <0 >0 >0 <0

e n△e n<0 >0 <0 >0 <0

a b

图1 系统的典型阶跃响应曲线

另外,当e n△e n<0(BC,DE)表明系统的动态过程正向着偏差减小的

方向变化,即偏差的绝对值逐渐减小;当e n△e n>0(AB,CD)表明系统的动态过程正向偏差增加的方向变化,即偏差的绝对值逐渐增大。

4)△e n△e n-1(相邻两次偏差变化之积)

△e n-1=e n-1--e n-2

这个特征量表示了偏差出现的极值状态的特征量。

若△e n△e n-1<0 表示出现极值状态;

△e n△e n-1>0 表示无极值状态出现;

将△e n△e n-1与e n△e n联合使用,可以判别动态过程当偏差出现极值后的变化趋势,如B和C’点:

B点:△e n△e n-1<0, e n△e n>0

C’点:△e n△e n-1<0, e n△e n<0

在B点后偏差逐渐减小,而在C’点后偏差逐渐变大

a b

图1’系统的典型阶跃响应曲线

5)|△e/e|(偏差变化的姿态)

这个特征量可以描述动态过程中偏差变化的姿态,

当|△e/e|大时,表明△e大,而e小或很小

当|△e/e|小时,表明e大,或△e很小

若β<|△e/e|<α,表明系统处于BC(或DE)中部一段,此时系统的动态过程是呈现偏差和偏差变化较大的姿态

6) |△e n/△e n-1|

这个特征变量反映了偏差的局部变化趋势,也间接表示出前期控制效果,若此值大,表明前期控制效果不显著或不佳

7)△(△e n)

表明偏差变化的变化率,即二次差分,对于图1所示曲线:

图1 系统的典型阶跃响应曲线

ABC段:△(△e n)>0 ,处于超调段

CDE段:△(△e n)<0, 处于回调段

通过对上述特征变量的分析可知,特征变量是对系统动态特性的一种定性预定两性结合的描述,它体现了对人们思维的一种模拟。

2.仿人智能开关控制

2.1 智能开关控制

开关(on--off)控制又称为Bang--Bang控制,在许多电加炉的控制中

被使用。智能开关控制就是根据偏差及其变化趋势来选择不同的开关控制策略。

2.2智能开关控制器设计示例

设控制过程为氧化还原反应的控制过程,控制量为交流电压U(t),其输出波形如图2,T为控制精度,为控制器输出时间或开关接通时间。

t

图2 控制电压波形图

图3 偏差变化曲线

设控制过程的温度偏差曲线如图3所示,其中K是输出采样时刻,t(k)

表示当前时刻的偏差,△e(k)表示当前前时刻偏差的变化。

考虑到被控过程的大惯性,既具有纯滞后,根据前述的部分相应过程特征变量,采用产生式规则来设计智能开关控制过程如下:

(1)IF |e(k)|≥M e(k)>0 THEN u(k)=U (K)=T (炉温低,

加入控制作用)

0t (2)IF |e(k)|≥M e(k)<0 THEN u(k)=0 (K)=0 (炉温高,

切断控制作用)

0t (3)IF e(k)=0 e(k-1)<0 THEN u(k)=U (K)=K1(K-1)

0t 0t (炉温正好,但是上一拍炉温低,加控制量以维护)

(4)IF e(k)=0 e(k-1)>0 THEN u(k)=U (K)=(K-1) (同上

基本一样)

0t 0t (5)IF |e(k)|0 △e(k)>0 THEN u(k)=U (K)=K2(K-1)

0t 0t (6) IF |e(k)|0 △e(k)<0 THEN u(k)=U (K)=K3(K-1)

0t 0t (7)IF |e(k)|0 △e(k)<0 THEN u(k)=U (K)=K4(K-1)

0t 0t (8)IF |e(k)|0 △e(k)>0 THEN u(k)=U (K)=(K-1)

0t 0t (9)IF E ≤|e(k)|0 △e(k)>0 THEN u(k)=U (K)=K5(K-1)

0t 0t

(10)IF E ≤|e(k)|0 THEN u(k)=U (K)=K6(K-1)

0t 0t (11)IF E ≤|e(k)|0 △e(k)<0 THEN u(k)=U (K)=K7(K-1)

0t 0t (12)IF E ≤|e(k)|0 THEN u(k)=U (K)=K8(K-1)

0t 0t 其中E 为炉温允许偏差的绝对值,M 为给定的常数M>E, (K) 和

(K-1)分别为本次和上一次控制量的输出时间,K0-K8位根据经验或实

验而整定的参数。

0t 0t

3. 仿人比例控制器

3.1 仿人比例控制原理

假定对象为线性定常系统,其比例反馈如图4所示,当K 较小时一般可以保证系统的稳定性,但会有较大的静差,满足不了稳定将度的要求。这是可采用仿人控制,不断调整给定值,使系统不断逼近期望值。

图4 比例反馈控制系统

具体做法是:若系统进入稳定后,在给一个幅值为的阶跃输出,此时给定值变为1+,系统稳定输出为+,此时再给一个幅值

0ss e 0ss e 0ss y 1ss y

为的阶跃输入,则产生++的稳定输出,依次下去有:

1ss e 0ss n y y 0ss y ?n 0→1ss y ???→?2ss y → k=1 (1) ssi n i y y ∑==0

0ss y ????→?n

ssn e (2) 实际上只要n 足够大就可以,例如若原比例控制静差=20%,则

=0.8。若要求警差度为1%,则

0ss e y y =++

0ss 1ss y 2ss y =+%20+%20%20=0.8+0.16+0.032=0.992

0ss 0ss y 0ss y 即可满足要求了。

图5 阶跃响应曲线

3.2 仿人比例控制算法

仿人比例控制系统如下图6所示:图中积分开关只有在满足稳定输出

时才闭合一次,完成运动后又立即断开,此后不变。 n

e 0e e n =0n +?10e

图6 仿人比例控制

为了判断系统处于稳定状态而不受干扰和扰动的影响,给出如下判据:系统处于稳定的充分条件是存在一个ko 使得ko ≤k ≤ko+N 时,

|e(k)-e(k-1)|< δ

或者以连续N 满足|e(k)-e(k-1)|< δ作为判稳条件。

为实现仿人比例控制方法,可采用如下产生式规则描述:

IF ko ≤k ≤ko+N, |e(k)-e(k-1)|< δ THEN (k)

e e e n n +=?100常数δ取系统允许稳定差的1.5—2倍。N 与对象的时间常数P 和纯滞后τ有关。设采样时间为T ,则N ∝(P/T+τ/T)

上述控制算法实质上等价于比例控制加智能积分。(未满足条件仅起比例作用,稳定条件满足积分起一次作用)。

上述的仿人比例控制算法=比例+智能积分,有效地解决了传统控制器设计中稳态精度与稳态误差的矛盾。

4. 仿人智能积分控制

4.1 仿人智能积分的原理

在控制系统中引入积分控制作用是减小系统稳态偏差的重要途径,在常规PID 控制中,其积分是对时间轴上的所有数据的全时效积分,即记

忆了偏差的存在及其变化的全部信息,它有以下几个缺点:(1)积分控制作用针对性弱

(2)只要偏差存在,积分就起作用,易于引起积分饱和现象

(3)积分参数选择不当即易造成系统的振荡

造成上述积分控制作用不佳的原因在于:它没有很好的体现有经验的操作人员的控决策思想。下图给出了系统PID 中的积分和人类积分的响应曲线。

图 7 偏差与积分

对ab和bc段而言:在ab段已出现超调,正确的作用是使控制量在常志上加一个负量控制以压低超调尽快减小偏差,但是PID中控制量还是正的,这是因为oa积分作用过大,ab是负积分难以抵消oa的影响,故积分控制量仍是正值。从而导致超调不能迅速降低,延长系统的过渡

时间。

为克服上述积分控制作用的缺点,采用第二种积分作用,即在(a,b)(c,d)(e,f)等区间中积分,这时的积分能为积分控制作用及时给出正确的积分控制量,能有效的抑制系统误差的增加,而在(o,a)(b,c)(d,e)区间上停止积分作用,只利用系统借助于惯性向稳态过渡,而此时系统并不失控,它还受到比例等控制作用的抑制。

4.2 仿人智能控制算法

根据前面的分析,可以得到引入智能积分的判断条件为:

当e△e>0时,对偏差进行积分;当e△e<0时,不对偏差进行积分。在考虑到偏差及偏差变化的极值点的情况,可把引入积分和不引入积分的条件综合如下:

(1)i f e△e>0 or (△e=0 and e≠0) then 积分

(2)i f e△e<0 or e=0 then 不积分

这样引入的积分即为智能积分作用,下图8为具有智能积分的控制系统结构图。

图8 具有智能控制积分控制的控制系统

仿人智能控制

仿人智能控制 仿人智能控制是仿效人的政行为而进行控制和决策,即在宏观结构上和功能上对人的控制进行模拟。 开展仿人智能控制的研究,是目前智能控制的一个重要研究方向。 1.仿人智能控制的原理 1.1 仿人智能控制的基本思想 传统的PID控制是一种反馈控制,存在着按偏差的比例、积分和微分三种控制作用。 比例:偏差一产生,控制器就有控制作用,使被控量想偏差减小的方向变化, 器控制作用的强弱取决于比例系数Kp 积分:它能对偏差进行记忆并积分,有利于消除静差,但作用太强,既Ti太大 会是控制的动态性能变差,以至使系统不稳定。 微分:能敏感出偏差的变化趋势, To大可加快系统响应(使超调减小),但又会 使系统抑制干扰的能力降低。 下面来分析一下PID控制中的三种控制作用的是指以及他们的功能与人的控制思维的某种智能差异,从而看出控制规律的智能化发展趋势。1)比例;PID中实质是一种线性放大或缩小的作用,它类似于人的想象能力,可以把一个量想得大一些或小一些,但人的想象力是非线性的是变的,可根据情况灵活变化。 2)积分作用:对偏差信号的记忆功能(积分),人脑的记忆功能是人类的一种基本智能,人脑的记忆是具有某种选择性的。可以记住有用的信息,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,同比PID中不加选择的积分作用缺乏智能性。 3)微分:体现了信号的变化趋势,这种作用类似于人的预见性,但PID中的微分的预见性缺乏人的远见卓识,且对变化快的信号敏感,对变化慢的信号预见性差 仿人智能控制的基本思想是指:在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为能力,最大限度的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,从而实现对缺乏精确数学模型的对象进行有效的控制 1.2 仿人智能行为的特征变量 对系统动态特征的模式识别,主要是对动态模式的分类,根据系统偏差e及偏差变化△e以及由它们相应的组合的特征变量来划分动态特征模式,通过这些特征模式刻画动态系统的动态行为特征,以便作为智能控制决策的依据。 a b 图1 系统的典型阶跃响应曲线 图1给出了一个系统的典型阶跃响应曲线,曲线上a,b,F三处的系统输出是一样的,但他们的动态特征是不同的,a处偏差将继续偏离平衡

仿人智能PID控制

仿人智能PID控制器设计 摘要:PID控制算法简单,参数调整方便,应用广泛。但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。该文设计的仿人智能PID控制器用正态函数拟和模糊控制规则,辅以根据误差和误差变化率的调整,能根据实际情况调整和完善PID 参数,具有鲁棒性强,响应速度快,稳态精度高等优点。该方法在导弹自动驾驶仪的设计中有很好的应用效果。 关键词:控制器;模糊控制;自动驾驶仪;仿真 1 引言 据统计,工业控制的控制器中PID类控制器占90%上。PID控制器是最早出现的控制器类型,因其结构简单,各个控制器参数有着明显的物理意义,调整方便,所以这类控制器很受工程技术人员的欢迎。随着控制理论的发展,出现了各种分支,如专家系统、模糊逻辑、神经网络、灰色系统理论等,它们和传统的PID控制策略相结合又派生出各种新型的PID 控制器,大大改进了传统PID控制器的性能。本文设计的仿人智能PID 控制器把模糊控制规则函数化。能根据实际情况自动调整和完善PID参数的控制规则实现在线调整PID参数。 2 设计仿人智能PID控制器的参数 PID控制器的控制量的表达形式一般是: u = k p*error+k i*errori+k d*errord (1) 仿人智能 PID控制器的参数整定是找到PID控制的三个参数k p 、k i 、k d 与 误差e、误差变化率ē之间的关系,在运行中不断检测 e和ē;,根据控 制原理对k p 、k i 、k d 进行在线修改以满足不同 e和ē时对控制参数的不同 要求,而使得被控对象具有良好的动态、静态性能。 2.1 仿人智能 PID控制器参数的设计原则 从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面考虑k p 、k i 、 k d 的作用如下: 1)比例系数k p的作用是加快系统的响应速度,提高系统的调节精度。k p越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但易产生超调,甚至会

仿人与专家智能控制 (1)

第二章 仿人与专家智能控制 2.1 仿人智能控制的基本思想和概念 1.仿人智能控制(Simulating Human Intelligent Control,SHIC)的基本思想 “仿人, 仿智”, 强调对人脑的宏观结构模拟与对人控制器模拟的结合。 仿人智能控制器应具有的基本结构和功能: (1)分层的信息处理和决策的高阶产生式系统结构; (2)在线的特征辨识与特征记忆; (3)开、闭环控制,正、负反馈,定性决策与定量控制相结合的 多模态控制; (4)启发式和直觉推理逻辑的应用。 2.仿人智能控制基本特点: (1) 研究的主要目标不是控制对象,而是控制器自身如何对控制专家结构和行为的模仿; (2) 辨识和建模的目标不是对象的定量数学模型,而是系统的动态特征模型和控制器定性与定量描述相结合的知识模型; (3)基于特征辨识与特征记忆的多模态控制可实现系统动态特性变化与控制器输出的多值影射关系,因而能使系统实现多种性能指标的优化。 (4)启发式与直觉推理,分层递阶的信息处理和多CPU并行的计算机硬、软件系统为仿人智能控制提供了具有在线自整定、自学

习和自适应能力的快速实时运行条件。 2.2 仿人智能控制的基本概念 1. 特征变量(Characteristic Variable ) 用来描述控制系统的动态特征和行为的变量称为特征变量。 (1)e e Δ? 0<Δ?e e ,表明系统动态过程正向误差减小的方向变化, 0>Δ?e e ,表明系统动态过程正向误差增大的方向变化。 (2)1?Δ?Δn n e e 相邻两次误差变化之积: 01<Δ?Δ?n n e e 表示出现极值(误差反方向) ; 01>Δ?Δ?n n e e 表示无极值。 2.特征模型 (Characteristic Model ) 仿人智能控制的特征模型定义为系统动态特性的一种定性和定量相结合的描述,它是根据控制问题求解和控制指标的不同要求,对系统动态信息空间∑的一种划分。 Σ∈=i n φφφφφ}, ,...,,{21 例如: ]/0[211δδαφ>>>≥Δ?=e e e e e e ∩∩ ∩ 特征状态由一些特征基元组合而成: },......,,{21m q q q =φ q 1: 0≥?e e 或 0≤ 或 ; q 3: 1δ

过程控制中的仿人智能控制

过程控制中的仿人智能控制 引言 过程控制是工业自动化中一个最重要的分支,它主要针对所谓六大参数,即温度、压力、流量、液位、成分和物性等参数的控制问题。在过程控制中,了解被控对象的动态特性十分重要,控制系统的设计是依据被控对象的控制要求和动态特性进行的。过程控制涉及的被控对象大多具有以下特点:①被控对象的动态特性通常是单调曲线,被控量的变化一般比较缓;②被控对象在动态特性通常存在迟延或纯滞后;③被控对象的动态特性存在稳定的自衡过程,中性稳定的非自衡过程;④被控对象往往具有诸如饱和、死区、滞环和倒S形等非线形特性;⑤被控对象往往存在时变性和不确定性;⑥复杂的过程对象还可能是多变量和具有分布参数的性质。仿人智能控制的本质就是在宏观结构上及行为功能上对人控制器进行模拟。它以人的思维方式、控制经验、行为和直觉推理为基础,避开了求解繁琐的对象模型或建立脑模型时遇到的种种难题,所以更易于工程实践和应用。对于那些模型复杂或模型不存在的系统,仿人智能控制就成为最佳选择。而过程控制对象难以建立精确的数学模型,但一般说来可得到拟合简化后的模型结构,并且也很容易近似获取其中主要的特征参数;在获得一些基本的先验知识的前提下,仿人智能控制将会显示出其独特的优势。 1. 仿人智能控制的基本思想 仿人智能控制器(HSIC)在结构上是一个分层递阶的信息处理系统。直接控制层直接面对实时控制问题。自校正层解决直接控制层中控制模态的参数自校正问题。任务自适应层解决直接控制层或参数校正层中特征模型,推理规则和控制与决策模态或参数值的选择、修改、以至生成的问题。它与直接控制层和参数校正层一起构成一个典型的具有高阶产生式系统结构的单元智能控制器。智能控制器算法的设计过程就是建立特征模型及多模态控模型的过程。可用产生式规则IF<条件>THEN<结果>形式描述,条件是特征,结果是决策。这种形式描述了根据征辨识结果进行决策的过程,是对人(专家)决策过程的拟。 2. 仿人智能控制的基本理论 智能控制的基本思想是仿人、仿智,无数事实表明,迄今为止世界上最有效最高级的控制系统是人类自身,研究自身表现出来的控制机制,并用机器加以模仿是智能控制研究的重要捷径。 生物机体是一个庞大的复杂系统,人脑是我们至今知道的复杂系统之一,人的精神世界素有“第二宇宙”之称。要从结构功能上完全模仿人脑,以目前的科学技术水平而言,还只是幻想。在宏观结构模拟的基础上研究人的控制行为功能并加以模拟实现应该是必由之路。 在人参与的控制过程中,经验丰富的操作者并不是依据数学模型进行控制的,而是按过去积累的经验,如系统动态信息特征的定性认识进行直觉推理,在线确定

锅炉炉膛负压仿人智能控制毕业论文

锅炉炉膛负压仿人智能控制毕业论文 目录 1 绪论........................................................ 错误!未定义书签。 1.1 课题背景及目的............................... 错误!未定义书签。 1.2 国外研究状况................................. 错误!未定义书签。 1.3 研究的容及要求............................... 错误!未定义书签。 1.4 设计难点及解决手段........................... 错误!未定义书签。 2 仿人智能控制系统的原理及特点........................... 错误!未定义书签。 2.1 仿人智能控制的原理........................... 错误!未定义书签。 2.1.1 仿人智能控制的基本思路.................. 错误!未定义书签。 2.1.2 仿人智能行为的特征变量.................. 错误!未定义书签。 2.2 仿人智能控制与PID控制相结合................. 错误!未定义书签。 2.2.1 PID控制的原理.......................... 错误!未定义书签。 2.4.2 仿人智能PlD控制器...................... 错误!未定义书签。 2.3 仿人智能控制系统的设计方法................... 错误!未定义书签。 2.3.1 被控对象的“类等效”简化模型............ 错误!未定义书签。 2.3.2 被控对象的模型处理...................... 错误!未定义书签。 2.4 仿人智能控制算法研究......................... 错误!未定义书签。 2.4.1 仿人比例控制算法........................ 错误!未定义书签。 2.4.2 仿人积分控制算法........................ 错误!未定义书签。 2.4.3 仿人智能控制器算法模型.................. 错误!未定义书签。 3 500t/h CFB锅炉炉膛负压仿人智能控制系统设计....... 错误!未定义书签。 3.1 500t/hCFB锅炉炉膛负压控制系统的简介.......... 错误!未定义书签。 3.1.1 炉膛压力控制系统简介.................... 错误!未定义书签。 3.1.2 炉膛压力的测量.......................... 错误!未定义书签。

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。

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