无模型自适应控制方法的应用研究

无模型自适应控制方法的应用研究
XXX
（北京化工大学自动化系，北京100029）
摘要：概述了一种新型的控制方法无模型自适应控制。

目的是对当前无模型自
适应控制有一个总体的认识, 它是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。

与传统的基于模型的控制方法相比，无模型控制既不是基于模型也不是基于规则，它是一种基于信息的控制方法。

无模型控制器作为一种先进的控制策略，具有很强的参数自适应性和结构自适应性。

基于以上背景，首先介绍了无模型自适应控制的性质及特征，结合对北京化工大学405仿真实验室三级液位控制系统的仿真研究，并将其与PID控制器的效果进行了对比。

仿真表明, 无模型控制器具有良好的抗干扰能力、参数自适应性和结构自适应性。

关键字：无模型；自适应；控制；
Model Free Adaptive Control Theory and its Applications
XXX
(Department of Automation, Beijing University of Chemical Technology
Beijing 100029)
Abstract: A new kind of control method model-free adaptive control is given. The purpose is to make MFA to be understood. Model free adaptive control(MFAC)theory is an adaptive control method which does not need to model the industrial process．Compared with traditional control methods based on modeling，MFAC is an advanced control strategy which based on information of Input／Output Data．It has parameter adaptability and structure adaptability．Based on the background，First the property and character of MFA are introduced, Then Combining 405 Simulation Laboratory of Beijing University of Chemical technology three- level control system simulation．The simulation results show that MFAC controller has excellent robustness，anti-jamming capability, parameter and structure adaptability．
1 引言
PID调节器规律简单、运行可靠、易于实现,目前仍然是工业生产过程控制系统中应用较广泛的一类控制器。

然而, 传统的自适应控制器在处理非线性、可变结构及滞后对象时比较困难。

鲁棒控制适用于将控制系统的稳定性和可靠性作为首要目标, 同时过程的动态特性已知且不确定性因素的变化范围可以预估的情况。

预测控制系统的设计一般较为复杂, 需要由专家来完成, 它非常适用于先进过程控制和监督控制领域, 但不太适用于调节控制方面。

本文介绍一种无模型自适应控制方法, 无模型自适应控制器(Model Free Adaptive)无需数学建模以及复杂的人工参数整定即可控制时变、多变量等复杂过程。

2 无模型控制方法的定义与分类
无模型控制理论与方法是指：“控制器的设计仅利用受控系统的I／O数据，控制器中不包含受控过程数学模型的任何信息的控制理论与方法”。

按照这一定义，目前国内外已存在的典型无模型控制方法有：
1) PID类控制技术及相关的方法：PID控制利用偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)的线性加权和构成控制量，对被控对象进行控制。

2) 学习控制：包括迭代学习控制和重复控制。

迭代学习控制在设计时不需要事先已知受控系统的数学模型，但系统的收敛性分析以及对控制器增益的选取则需要知道受控系统输出关于控制变量偏导数的上下界，并要求系统严格满足全局Lipschitz条件、系统可重复性两个条.
3) 无模型自适应控制。

无模型自适应控制(Model Free Adaptive ,MFA)，是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。

与PID、自整定PID、模糊控制、神经网络、专家系统控制等流行的控制方式不同的是，MFA既不是基于模型也不是基于规则，可以说它是一种基于信息的全新的控制方法。

3 无模型自适应控制系统的特征
无模型自适应控制系统无需过程的精确的定量知识, 系统中不含过程辨识机制和辨识器, 不需要针对某一过程进行控制器设计, 不需要复杂的人工控制器参数整定, 具有闭环系统稳定性分析和判据, 确保系统的稳定性.
1)过程辨识对于传统的自适应控制方法,如果不能获得过程的定量信息, 一
般需要采用某种辨识机制, 以在线或离线的方式获得系统的动态特性。

由此产生了以下一些难以解决的问题需要离线学习辨识所需的不断的激励信号与系统平稳运行的矛盾模型收敛和局部最小值问题系统稳定性问题。

MFA 控制系统中没有辨识环节, 因此可以避免上述问题。

一旦运行,MFA控制器就可立刻接管控制。

控制器中刷新权值的算法是基于一个单一的目标, 即缩小设定值和过程变量之间的偏差。

2)控制器设计MFA控制器是通用型控制器,并已经开发出一系列MFA控制
器用于控制各种问题回路。

如SISO MFA控制器可直接取代PID, 免去了复杂的控制器参数整定;非线性MFA控制器能控制极端非线性过程;抗滞后MFA控制器能控制大滞后过程;MIMO MFA控制器能控制多变量过程前馈控制器能抑制可测的扰动;鲁棒MFA控制器能迫使过程变量维持在预定的范围。

3)控制器参数整定MFA自适应控制器不需要人工整定参数, 无模型自适应
控制器真正实现了这一点。

无需参数整定, MFA就能自适应过程动态特性的变化并克服潜在的扰动以满足新的操作条件。

4)系统稳定性控制系统的闭环稳定性对于控制器是否实用非常重要。

如果
掌握了闭环控制系统的稳定性判据, 就可以利用它来判断控制系统能否安全投人使用。

4 无模型控制器的仿真研究
在本文中，我们针对一种典型的工业被控对象的控制问题来讨论无模型控制器在实际中的应用。

首先介绍被控对象的结构特点及其计算机控制系统的设计与构成，接着运用无模型自适应控制理论设计无模型控制器来进行计算机控制，最后给出系统仿真结果。

通过计算机仿真来说明无模型自适应控制方案的有效性。

本文还将对无模型控制器与PID控制器的控制效果进行仿真研究对比。

被控对象流程说明：见下图，第一级液位系统为卧式储罐，其上游设双效阀V1，入口流量F1，储罐液位L1，储罐下部出口快开阀S1（开关），离心泵，离心泵入口压力P2，离心泵出口压力P3，离心泵出口流量F2，离心泵高点排气阀S3（开关），排气完成指示灯D1，离心泵出口双效阀V2。

第一级液位系统和离心泵另设独立的实验项目，系统结构及所有内容与三级液位的第一级完全相同。

针对此控制对象，本文设计了基于无模型自适应控制理论的无模型控制器。

为了充分认识MFA的控制性能，本文也将针对同一被控对象设计了PID控制器。

在同一条件下，对分别采用PID控制、无模型自适应控制设计的控制器进行了控制性能仿真对比。

1)无模型控制器设计
本文采用无模型控制理论设计MFA控制器，如下图所示，是采用以MFA
为控制器的线性系统的结构原理框图。

MFAC的控制律算法和伪偏导数估计算法如下，
系统初值设为
2)PID控制器设计
PID参数采用4:1衰减振荡法进行整定。

3)仿真结果分析
采用上述设计的PID控制器和无模型控制器，仿真结果分别见图1和图2。

图1 图2
由仿真结果分析可知：对于常规线性系统，模糊控制器和无模型自适应控制器都能很好地、快速实现其控制目标。

但PID控制器伴随着剧烈的震荡调节过程，而无模型控制器在整个控制过程中，平滑性好，输出超调量也几乎为零。

5 MFA与其他控制策略的比较
PID, 模型预测控制, 鲁棒控制, 基于模型的自适应控制和无模型自适应控
制之间的比较见下表。

从上表中可看出, 结合了所有控制方法的优点, 是下一代主流过程控制器的最佳候选者。

6 结语
本文介绍的无模型自适应控制技术在多变量非线性过程中的成功应用, 显示了它的优点。

MFA不需要过程的定量参数, 不需要过程辨识, 不需要复杂的控制器设计及参数的整定等步骤就可应用于复杂系统的控制。

因此, 它在工业控制领域应用范围将更广。

参考文献：
【1】刘金琨，先进PID控制及其MATLAB仿真，北京：电子工业出版社，2003 【2】韩志刚，王德进，无模型控制器，黑龙江大学自然科学学报，1994，11(4)：29-35
【3】韩志刚，无模型控制器的应用，控制工程，2002，9(4)：22—25
【4】侯忠生，非参数模型及其自适应控制理论，北京：科学出版社，1999 【5】王千一，吴春诚，吴相林，玻璃窑炉的无模型自适应控制，2007，26(1)：159-163
【6】朱凌峰，李宏光，PH过程的无模型自适应控制，仪器仪表用户，2006，13(4)：44-45。