解耦控制系统常规设计
航空发动机全包线自适应解耦控制器设计_彭靖波
第24卷第8期2009年8月航空动力学报Journal of Aerospace PowerVol.24No.8Aug.2009文章编号:1000-8055(2009)08-1866-06航空发动机全包线自适应解耦控制器设计彭靖波,谢寿生,吴 勇,翟旭升(空军工程大学工程学院,西安710038)摘 要:为实现航空发动机在全包线的解耦控制,在飞行包线内选择了若干点,使用遗传算法对单神经元自适应解耦控制器的比例系数进行了离线优化。
以优化得到的若干组参数为训练样本,离线训练径向基函数(RBF)神经网络,训练后的网络可映射高度、马赫数与比例系数之间的非线性关系,飞行包线内任意点的解耦控制器比例系数即可由该网络得到。
仿真表明:在设计点和非设计点,系统均具有良好的动态特性和解耦特性。
该方法结构简单、易于实现,具有实用价值。
关 键 词:航空发动机;单神经元;遗传算法;径向基函数(RBF )神经网络;解耦控制中图分类号:V233.7 文献标识码:A收稿日期:2008-08-15;修订日期:2008-12-21作者简介:彭靖波(1980-),男,湖南南县人,博士生,研究领域为航空发动机分布式控制与故障诊断.Design of an adaptive decoupling controller ofaero -engine over whole envelopPENG Jing -bo,XIE Shou -sheng,WU Yong,ZHA I Xu -sheng(The Engineering Institute,Air Fo rce Engineering Univer sity,Xi .an 710038,China)Abstract:In order to achieve decoupling control o f aero -eng ine ov er w ho le envelop,ge -netic algo rithm w as used to optimize the proportion par am eters of sing le neural adaptive de -coupling controller based on v ar io us po ints w ithin envelop,w hilst sev eral groups o f parame -ters optimized by the algo rithm w ere used as sam ple data to train radial basis function(RBF)netw ork,helping to map heig ht and mach number on propo rtio n parameter s after tuning.The proportion param eters at every operating po int can be calculated by RBF neural net -w o rk.The simulatio n results show that the control system has a fine per for mance o f dy nam ic and decoupling capability over w hole envelop,and the pro posed method is simple,feasible and effective.Key words:aero -eng ine;single neural;genetic algor ithm (GA);radial basis function (RBF)neural netw o rk;decoupling control现代航空发动机多采用复杂的多变量控制系统,随着控制参数和回路的增加,各变量和回路之间的耦合作用也越来越明显,使得系统的稳态和动态特性变坏.因此,消除变量之间的耦合作用是航空发动机控制系统设计的重要要求.对于航空发动机这种复杂的非线性对象,使用常规的线性系统解耦方法显然难以满足要求.神经网络以其高精度非线性逼近能力、很强的自适应和自学习能力,在控制系统设计、辨识建模、和非线性系统解耦方面应用广泛[1-3].目前对航空发动机解耦控制系统的设计也多采用神经网络、模糊控制等智能算法[4-8].文献[4]提出利用动态识别神经网络(DRNN)对被控对象进行在线辨识并由此得到对象的Jacobian 信息,通过带动量项的梯度优化算法对控制器的参数进行优化达到解耦的目的;文献[5]则采用递归网络辨识获得对象的Jacobian 信息,利用自调整机构对PID(pro -portion integ ration differentiation)控制器参数进第8期彭靖波等:航空发动机全包线自适应解耦控制器设计行优化完成解耦;文献[7]提出了P 范数的耦合度概念并给出了多目标优化解耦控制算法;文献[8]则提出了一种自学习模糊解耦控制器,将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来,利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库,在航空发动机上取得了较好的控制效果.针对航空发动机分布式数字控制系统,本文采用结构更为简单、且具有自学习和自适应能力的单神经元构成自适应控制器,通过遗传算法(GA )离线单神经元自适应控制器的比例系数使其具有快速的跟踪参考输入的能力,实现了发动机在飞行包线某一点的解耦控制,最后利用径向基函数(RBF)网络映射高度、马赫数与比例系数之间非线性关系,由此设计了全飞行包线范围内的航空发动机解耦控制器.1 单神经元自适应控制器单神经元自适应控制器结构如图1所示,由1个自适应神经元构成,可直接通过学习给出控制规律.图1 单神经元控制器Fig.1 Structure of sing le neur al contr oller在图1中,控制器输出u(t)=kEni =1w i (t)x i (t)E ni=1w i (t)(1)单神经元控制器通过对权系数的调整来实现自组织、自适应功能.权系数采用有监督的H Ebb 学习规则w i (t +1)=w i (t)+d @[r(t)-y (t)]@u(t)@x i (t)(2)式中r (t)为参考输入;y (t)为对象实际输出值;x i (t)为神经元输入信号;w i (t)为对应于x i (t)的权值;k 为神经元比例系数;d 为神经元学习速度;u(t)为神经元的输出.神经元输入信号x i (t)的取法对控制系统性能有很大影响,一般取参考输入与对象实际输出值之间的偏差,即x i (t)=e i (t)=r (t -i +1)-y (t -i +1)(3)由于神经元的自学习功能,权系数初值的选取对其以后的学习结果影响不大,经少数几次迭代即可得到满意控制效果的权系数.参数d 的取值自由度较大,取较大的值可以提高学习速率,增强网络适应性,取较小的值可以增强学习的平稳性.比例系数k 的选择非常重要,取值较大时系统响应速度快,但动态超调量大,取值较小时系统响应速度慢,学习较平稳.若k 取得过小,响应将无法跟踪给定值.权系数根据r (t)-y (t),u(t),x i (t)的变化来调整,不依赖于被控对象数学模型.在单神经元自适应控制系统中,自适应神经元能够通过自组织关联进行递进式学习,r (t)-y (t)决定了神经元的持续动作,直至偏差减小为零,当k 的取值使之有足够的搜索能力时,神经元就能够使偏差减小到零.2 航空发动机全包线单神经元自适应解耦控制结构211 航空发动机数学模型某型航空涡扇发动机采用双变量控制结构,使用主燃烧室供油量m f 和喷口面积A e 作为控制量,涡轮后燃气温度T 5和低压转速n L 作为被控量,在给定高度和马赫数条件下,不考虑部件容腔效应和非定常热交换,发动机非线性数学模型为n L =f 1(n L ,n H ,T 5,A e )n H =f 2(n L ,n H ,T 5,A e )y =f (n L ,n H ,T 5,A e )(4)其中y =[T 5,n L ]T,对上式在给定工作点处泰勒展开并对所有向量的分量均取相对增量形式,可得发动机相对增量形式的线性数学模型$n #L $n #H =A $n #L $n #H +B $m f $A e $T 5$n L=C$n L $n H+D$m f $A e(5)212 基于GA 的航空发动机单神经元自适应解耦控制结构及原理 根据上述航空发动机模型,设计航空发动机单神经元控制系统结构如图2所示,系统由两个单神经元控制器、参数优化机构GA 和对象组成.如前所述,单神经元自适应控制器的比例系数的1867航空动力学报第24卷选取非常重要,通过合理的选择比例系数可以实现输出快速跟踪给定值,从而实现发动机变量之间的解耦,这里通过GA离线整定单神经元控制器的比例系数.图中e T,e c T,e d T分别为涡轮后温度期望值与实际值的偏差、偏差变化率和偏差变化量的变化率.e n,e c n,e d n分别为低压转速期望值与实际值的偏差、偏差变化率和偏差变化量的变化率.e T(t)=T50(t)-T5(t)(6) e n(t)=n L0(t)-n L(t)(7) e c T(t)=e T(t)-e T(t-1)(8) e c n(t)=e n(t)-e n(t-1)(9) e d T(t)=e c T(t)-e c T(t-1)(10) e d n(t)=e c n(t)-e c n(t-1)(11)u T(t)=k T w T1(t)e c T(t)+w T2(t)e T(t)+w T3(t)e d T(t)+w T4(t)e n(t)w T1(t)+w T2(t)+w T3(t)+w T4(t)(12)u n(t)=k n w n1(t)e c n(t)+w n2(t)e n(t)+w n3(t)e d n(t)+w n4(t)e n(t)w n1(t)+w n2(t)+w n3(t)+w n4(t)(13)图2航空发动机单神经元解耦控制系统F ig.2Str ucture o f single neural decoupling co ntro lsystem for aero-eng ine具体算法流程为Step1:t=1,初始化权系数w Tj,w n j,(j=1,2,3,4);Step2:按照式(6)~(11)计算神经元的输入信号;Step3:按照式(12)~(13)计算神经元输出;Step4:将神经元输出作用于被控对象,按照式(2)修正权系数;Step5:t=t+1,返回Step2.控制器的设计原则是通过GA优化比例系数k T,k n,以减弱或消除动态耦合,至少应实现或减弱静态耦合,使各输出较好的跟踪各自给定值.因此设定GA适应度函数为F i=1J i(14)J i=Emt=1[w1|e T(t)|+w2|e n(t)|+w3R T+w4R n]其中i为迭代代数;w1,w2,w3和w4为权重;R T,R n为两个通道的超调量,通过w1,w2来保证系统的稳态解耦,通过w3,w4来实现动态解耦.GA优化的具体流程参见文献[9]所述改进遗传算法.213基于RBF网络的全包线单神经元解耦控制器设计现代理论研究已经证明,三层神经网络可以逼近任意非线性系统,而多变量插值的径向基函数(RBF)网络更是具有良好的逼近任意非线性映射和处理系统内在难以解析表达的规律性的能力.其网络结构如图3所示,具体原理可参见文献[10]及其它相关文献.图3RBF网络结构Fig.3Structure of R BF netw or k若在飞行包线内选取若干点进行单神经元解耦控制器的设计,可得到若干组比例系数,显然,由于发动机的强非线性,各组比例系数与高度、马赫数的关系必然也是非线性的.若由RBF网络对这些数据进行训练,即可得到高度H、马赫数Ma与比例系数[k T,k n]之间的非线性关系.基于此思想,本文首先在飞行包线内选取20个点由GA离线优化得到20组单神经元比例系数,然后这些数据作为样本训练RBF网络,从而得到[H,M a] 1868第8期彭靖波等:航空发动机全包线自适应解耦控制器设计与[k T ,k n ]的非线性映射关系.回归检验结果如表1中前8组数据所示(篇幅所限,只列出了8组).为了检验网络的泛化能力,另取4个点对网络进行检验,GA 优化的原始数据与网络检验数据如表1中后4组数据所示,网络具有较强的泛化能力,可以适应于全包线.由此,基于RBF 网络的全包线单神经元解耦控制系统由两个单神经元控制器、RBF 网络和发动机对象组成.RBF 网络根据当前飞行状态输出两个单神经元控制器的比例系数[k T ,k n ],单神经元控制器通过自身的自学习和自适应能力实现发动机的解耦控制.表1 飞行包线内部分点比例系数Table 1 Propotion parameters of some points in envelop H /km Ma 原始数据k T k n 检验数据k T k n 0018.52413.99818.5314.0039016.38714.30716.37814.311911115.54411.40915.55111.30717212810989186981106918613,21291831016929182310169221111619771417851619751417891151119131203151124131204202127139491032713879104450151711691419411711621419511116108917331610719173915115121388916261213799164182101591111811016181112013 仿真结果以某型涡扇发动机为例,根据气动热力模型建立其小偏差动态数学模型建立相对增量形式线性数学模型如式(5)所示,在H =0km ,M a =0点,其系数矩阵为A =019673010068-010*********,B =01006201011301007101005C =010*******110000,D =01382-011110其中各系数均进行了归一化处理,考虑两个通道执行机构连续形式的传递函数为G T (S)=1012S +1, G n (S)=1013S +1针对上述模型,按照图2构造的单神经元自适应解耦控制系统,通过GA 对单神经元控制器比例系数进行离线优化,并经RBF 网络映射后得到了全包线范围的单神经元自适应解耦控制器.选取H =0km ,Ma =0;H =11km ,M a =110和H =15km ,Ma =115三个点进行仿真.解耦控制效果如图4、图5、图6所示,由图可见,当单独对$n L0施加阶跃输入时,系统输出$n L 响应迅速且能马上稳定,$T 5则表现为略微振荡后迅速跟踪给定值.当单独对$T 50施加阶跃输入时,解耦效果也非常明显.可见,经优化后的单神经元自适应控制器能够在全包线范围内对带执行机构的发动机实现解耦控制,且具有良好的动态特性.图4 解耦控制仿真(H =0km,M a =0)Fig.4 Decoupling co nt rol simulation (H =0km,M a =0)1869航 空 动 力 学 报第24卷4 结 论本文针对航空发动机各控制变量和回路之间的耦合作用,设计了一类全包线自适应解耦控制器.该控制器由RBF 网络和单神经元自适应解耦控制器组成.首先在包线内的若干点通过GA 离线优化获得若干组比例系数,然后利用RBF 网络映射高度、马赫数与比例系数之间非线性关系.在实际应用时,只需根据飞行状态由RBF 网络获得单神经元解耦控制器的比例系数,然后通过单神经元解耦控制器的自学习自适应能力实现对发动机的解耦控制.研究表明,该控制器结构、算法简单有效,在分布式数字控制系统中易于实现;对被控对象模型要求不高,不需要被控对象的Jacob-i an 信息,直接通过对误差的学习产生控制规律;对航空发动机控制具有良好的动静态特性和解耦能力.参考文献:[1] W ittenmark B,M iddleton R,Goodwin G C.Adaptive de -cou pling of m ultivariable sys tems [J].Con troller,1987,46(6):1993-20091[2] Phom D T ,Liu X.Training of elman n etw orks and dy -namic system modeling[J].International J ournal of Sys -tem S cien ce,1996,27(2):221-2261[3] Ch en S,Billing S A.Neureal netw or ks for n on -lin ear dy -namics sy stem modelin g and identification [J ].Int.J.C on tr ol,1992,56(2):319-3461[4] 朱玉斌,樊思齐,任新宇,等.基于DRNN 网络的航空发动机多变量解耦控制[J ].推进技术,2006,27(2):150-1531ZH U Yub in,FAN Siqi,REN Xinyu ,et al.A m ultivar-i able decou pling control b as ed on DRNN for aero -engine [J].J ournal of Propulsion T ech nology,2006,27(2):150-1531(in Ch ines e)[5] 刘建勋,李应红,陈永刚,等.航空发动机递归神经网络分路式解耦控制[J].航空动力学报,2005,20(2):287-29111870第8期彭靖波等:航空发动机全包线自适应解耦控制器设计LIU Jianxu n,LI Yinghong,CHE N Yon ggang,et al.Aer-o-engine separate decoupling control based on recursiveneural netw orks[J].Journal of Aerospace Pow er,2005,20(2):287-2911(in Chinese)[6]朱玉斌,樊思齐,张秀华,等.基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制[J].航空动力学报,2007,22(3):490-4941ZHU Yub in,FAN Siqi,ZH ANG Xiuh ua,et al.M ultiva-riable adaptive decoupling control bas ed on auto-tunin gneurons for aero-engin e[J].Jou rnal of Aer os pace Pow er,2007,22(3):490-4941(in Chin ese)[7]杨刚,孙健国.航空发动机多目标优化解耦控制设计方法[J].航空发动机,2006,32(4):31-351YANG Gang,SUN Jianguo.An aero-engine decouplin gcon tr ol m ethod based on mult-i objective optimization[J].Aeroengin e,2006,32(4):31-351(in Chinese)[8]任新宇,樊思齐.航空发动机多变量自学习模糊解耦控制[J].推进技术,2004,25(6):535-5371REN Xinyu,FAN Siqi.Aero-engine multivariable learn-ing fuzz y decouple control[J].J ournal of Propuls ionT echnology,2004,25(6):535-5371(in Chinese)[9]彭靖波,谢寿生,王运生,等.基于遗传算法的发动机控制通道数学模型辨识[J].推进技术,2007,28(6):653-6561PENG Jingbo,XIE S housh eng,WANG Yun sheng,et al.M athematic m odel identification of aero-engine main con-trol pas sage based on genetic algorithm[J].Journal ofPropulsion Technology,2007,28(6):653-6561(in Ch-inese)[10]彭靖波,谢寿生.基于RBF神经网络的压气机特性仿真[J].推进技术,2006,27(1):30-321PENG Jingbo,XIE Shous pressor characteristics imulation b as ed on RBF n eural netw ork[J].Jou rnal ofPropulsion Techn ology,2006,27(1):30-321(in Chinese)1871。
系统设计解耦原则
系统设计解耦原则
系统设计解耦原则是指在系统设计过程中，将各个模块之间的耦合度降到最低，使得系统的各个部分可以独立地进行开发、测试和维护。
这样可以提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性，降低系统的复杂度和风险。
在系统设计中，解耦原则有以下几个方面：
1. 模块化设计：将系统划分为若干个模块，每个模块只负责完成一个特定的功能，模块之间通过接口进行通信。
这样可以降低模块之间的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。
2. 接口设计：接口是模块之间进行通信的桥梁，接口的设计应该尽量简单、清晰、稳定和可扩展。
接口的设计应该遵循开闭原则，即对扩展开放，对修改关闭。
3. 依赖倒置原则：依赖倒置原则是指高层模块不应该依赖于低层模块，而是应该依赖于抽象接口。
这样可以降低模块之间的耦合度，提高系统的可扩展性和可重用性。
4. 单一职责原则：单一职责原则是指每个模块应该只负责完成一个特定的功能，不应该承担过多的责任。
这样可以降低模块之间的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。
5. 迪米特法则：迪米特法则是指一个模块不应该知道其他模块的内
部实现细节，只需要知道其他模块提供的接口即可。
这样可以降低模块之间的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。
系统设计解耦原则是一个非常重要的设计原则，它可以帮助我们设计出高质量、可维护、可扩展和可重用的系统。
在实际的系统设计中，我们应该尽可能地遵循这些原则，以提高系统的质量和效率。
过程控制系统多变量解耦控制系统
过程控制系统多变量解耦控制系统过程控制系统多变量解耦控制系统（Multivariable Decoupling Control System）是一种能够同时控制多个相关变量的控制系统。
在传统的控制系统中，通常只有一个控制回路，而多变量解耦控制系统则可以通过多个回路同时对多个变量进行控制，从而实现变量之间的解耦。
在实际的工程应用中，往往需要控制多个相关的变量。
这些变量之间可能存在交互作用，控制其中一个变量可能会对其他变量产生影响。
传统的单变量控制系统无法有效地解决这个问题，因为它们无法考虑到变量之间的相互关系。
多变量解耦控制系统通过建立多个独立的控制回路，每个回路分别控制一个相关变量，从而实现变量之间的解耦。
解耦的目标是使每个回路的输出变量不再受到其他变量的影响，即通过调整每个回路的控制器参数，使得系统变得稳定并能够达到预期的控制效果。
多变量解耦控制系统的设计一般包括两个主要步骤：解耦器设计和控制器设计。
解耦器的作用是抑制变量之间的相互干扰，从而实现变量的解耦。
解耦器通常根据系统的数学模型来设计，通过调整解耦器的参数，可以实现变量之间的解耦效果。
在解耦器设计的基础上，需要设计每个回路的控制器。
控制器的设计一般采用传统的控制方法，如PID控制器或者先进的控制算法。
控制器的目标是为每个回路选择合适的控制参数，使得系统的稳定性和控制精度得到保证。
多变量解耦控制系统在实际应用中具有广泛的应用。
例如，在化工过程中，需要控制多个过程变量，如温度、压力和流量等。
传统的单变量控制方法无法满足工艺的需求，而多变量解耦控制系统可以通过解耦变量之间的相互作用，实现高效的过程控制。
总之，多变量解耦控制系统是一种用于控制多个相关变量的控制系统。
它通过建立多个独立的控制回路，实现变量之间的解耦，并通过调整控制器参数，使得系统达到稳定和预期的控制效果。
在工程应用中，多变量解耦控制系统具有广泛的应用前景，可以提高工艺的控制精度和稳定性，从而实现更高效的过程控制。
(工业过程控制)10.解耦控制
在系统运行过程中，通过动态调整控制参数或策略，实现耦合的 实时解耦。
解耦控制的方法与策略
状态反馈解耦
通过引入状态反馈控制 器，对系统状态进行实 时监测和调整，实现解
耦。
输入/输出解耦
通过合理设计输入和输 出信号，降低变量之间
的耦合程度。
参数优化解耦
通过对系统参数进行优 化调整，改善耦合状况， 实现更好的解耦效果。
通过线性化模型，利用线性控制理论设计控制器，实现系统 解耦。
非线性解耦控制
针对非线性系统，采用非线性控制方法，如滑模控制、反步 法等，实现系统解耦。
状态反馈与动态补偿解耦控制
状态反馈解耦控制
通过状态反馈技术，将系统状态反馈 到控制器中，实现系统解耦。
动态补偿解耦控制
通过动态补偿器对系统进行补偿，消 除耦合项，实现系统解耦。
特点
解耦控制能够简化系统分析和设计过 程，提高系统的可维护性和可扩展性 ，同时降低系统各部分之间的相互影 响，增强系统的鲁棒性。
解耦控制的重要性
01
02
03
提高系统性能
通过解耦控制，可以减小 系统各部分之间的相互干 扰，提高系统的整体性能。
简化系统设计
解耦控制能够将复杂的系 统分解为若干个独立的子 系统，简化系统的分析和 设计过程。
调试和维护困难
耦合问题增加了系统调试和维护的难度，提高了运营成本。
解耦控制在工业过程控制中的实施
建立数学模型
01
对工业过程进行数学建模，明确各变量之间的耦合关系。
选择合适的解耦策略
02
根据耦合程度和系统特性，选择合适的解耦策略，如状态反馈、
输出反馈等。
控制器设计
03
第6章 解耦控制_747506481.doc1
第六章 解耦控制解耦控制是多输入多输出系统的重要问题，目的是寻找合适的控制规律使系统的参考输入和输出之间实现一一对应的控制，成为若干个互不影响的单输入单输出系统，使系统的控制和分析简单化。
本章仅讨论输入输出维数相同的线性定常系统的解耦问题。
§1 串联补偿器方法设受控系统的传递函数阵是)(s O G ，串联补偿器方法的设想如下图所示：用原系统的逆系统“抵消”原系统，得到所希望的新系统)(s L G 。
为了实现解耦控制，)(s L G 应为非奇异对角阵。
图1-1 串联补偿解耦控制显然，给定)(s O G 和)(s L G ，串联补偿器的设计如下：)()()(1s s s L O C G G G -=（1-1）注意，)(s O G 中每个元素的分母与分子均为s 的多项式，通常分母的幂次高于分子，对)(1s O -G 而言（若数学上存在的话），则是分子的幂次高于分母（非因果）。
为了保证)(s C G 在物理上可实现，)(s L G 分母的幂次应高于分子，一个最简单的形式如下：m ,,i n,α,s s s i ααL m1111)(1=≤≤⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=G （1-2）[定义1-1] 传递函数阵为非奇异对角阵的系统称为输入输出解耦系统，简称为解耦系统。
[定义1-2] 对角元素为α阶积分器的解耦系统称为α阶积分型解耦系统，简称为D I 系统。
uv)(s C G(s O G )(s O G (sO G )(s L G(sO G )(1s O -G(sO G y[例1-1] 求一个串联补偿器使下述系统实现解耦控制。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡++-+-=11)1(1111)(s s s s s ss O G 解：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+--++=-s s s s s s s O 2)1(212121)(221G 由于)()()(1s s s L O C G G G -=，为了保证)(s C G 可实现，可选：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=s s s L 1,1diag)(G 从而得到：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+--++=22222)1(212121)(s s ss s s ss s CG思考：本例中，)(s L G 还可以取其它形式吗？如：⎥⎦⎤⎢⎣⎡s 1,1diag ， ⎥⎦⎤⎢⎣⎡21,1diag s s §2状态反馈＋输入变换串联补偿器增加了系统的动态，实现起来也比较复杂。
系统设计解耦原则
系统设计解耦原则
在系统设计中，解耦原则是一个非常关键的概念。
解耦就是将系统中的各个部分分离开来，减少它们之间的依赖性，从而使得系统更加灵活、可扩展、易于维护和修改。
解耦原则包括以下几个方面：
1. 单一职责原则：每个类或模块应该只负责一项功能，这样可以减少不必要的依赖和耦合。
2. 接口隔离原则：客户端不应该依赖它不需要的接口，接口应该被划分为更小的粒度，以减少不必要的依赖和耦合。
3. 依赖倒置原则：高层模块不应该依赖于低层模块，而是应该依赖于它们的抽象接口。
这样可以减少模块之间的依赖性，提高系统的可扩展性。
4. 开放封闭原则：系统应该对扩展开放，对修改封闭。
这就意味着，系统的设计应该充分考虑到未来的需求变化，而尽可能避免对现有代码进行修改。
通过遵循解耦原则，可以使得系统的各个部分更加独立，更加容易维护和修改。
同时，也可以提高系统的可扩展性和可重用性，从而为系统的长期发展打下坚实的基础。
- 1 -。
解耦控制
对于双输入双输出情况，图7 10为前馈解耦控制系统的方框图： 对于双输入双输出情况，图7-10为前馈解耦控制系统的方框图：
控制器Gc(s) R1
P(s)
解耦装置D(s)
U(s)
过程控制 G(s) Y1
—
控制器—1 控制器—2
D11=1 D12 D21 D22=1
G11 G12 G21 G22 Y2
解耦控制系统
王凯 20100270 检测技术与自动化装置
安徽工业大学电气信息学院
目 录
• • • • • 一. 二. 三. 四. 五. 解耦控制的发展 系统的关联 减少与解除耦合途径 讨论 参考文献
一. 解耦控制的发展
1.1解耦的含义 1.1解耦的含义 • 首先要明确有个“耦合”的物理概念，耦合是指两个或两个以上 的体系或两种运动形式间通过相互作用而彼此影响以至联合起来的现 象。 • 解耦就是用数学方法将两种运动分离开来处理问题，常用解耦方 法就是忽略或简化对所研究问题影响较小的一种运动，只分析主要的 运动。数学中解耦是指使含有多个变量的数学方程变成能够用单个变 量表示的方程组，即变量不再同时共同直接影响一个方程的结果，从 而简化分析计算。通过适当的控制量的选取，坐标变换等手段将一个 多变量系统化为多个独立的单变量系统的数学模型，即解除各个变量 之间的耦合。最常见的有发电机控制，锅炉调节等系统。
3.3减少控制回路 3.3减少控制回路 • 把上一方法推到极限，次要控制回路的控制器取无穷大的比例度， 此时这个控制回路不再存在，他对主要控制回路的关联作用也就消失。 例如，在精馏塔的控制系统设计中，工艺对塔顶和塔底的组分均有一 定要求时，若设计成7-6所示的控制系统，这两个控制系统是相关的， 在扰动较大时无法投产。为此，目前一般采取减少控制回路的方法来 解决。如塔顶重要，则塔顶设置控制回路，塔底不设置控制回路的方 法来解决。
(最新整理)第七章解耦控制
影响程度.
2032/712/7/26
23
7.1 相对增益
2、相对增益与耦合程度
当通道的相对增益接近于1，无需进行解耦系统设计。 例如0.8< λ<1.2，则表明其它通道对该通道的关联作用很小。
当相对增益小于零或接近于零时，说明使用本通道调节器不能得 到良好的控制效果。或者说，这个通道的变量选配不适当，应重新 选择。 当相对增益0.3＜λ＜0.7或λ＞1.5时，则表明系统中存在着非常严重 的耦合。需要考虑进行解耦设计或采用多变量控制系统设计方法。
K11K22
K1
1K2 2K1 2K2 K1 2K2 1
1
K1 1K2 2K1 2K2 1
K12K21
K1
1K2 2K1 2K2 K1 1K2 2
1
K1 1K2 2K1 2K2 1
21072/712/7/26
17
7.1 相对增益
[例7-1]
PC QC
p1 h
PT DT
p0
p2
μ1
μ2
μ1
h
3
第7章 解耦控制
7.1
相对增益
7.2
耦合系统中的变量匹配和调节参数整定
7.3
解耦控制设计方法
7.4
实现解耦控制系统的几个问题
240/7221/7/26
4
第7章 解耦控制
在一个生产装置中，往往需要设置若干个控制回路，来稳定各 个被控变量。在这种情况下，几个回路之间，就可能相互关联， 相互耦合，相互影响，构成多输入-多输出的相关（耦合）控制系 统。
y2
21
22