模型偏差补偿控制
《补偿控制》课件
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详细描述
控制精度的挑战主要来源于系统建模误差、外部干扰和执行机构的非线性特性。为了提高控制精度， 可以采用更精确的模型描述系统动态，采用先进的控制算法，以及优化执行机构的设计和制造。
系统稳定性问题
总结词
系统稳定性是补偿控制中必须考虑的重要问题，直接关系到系统的长期运行效果。
详细描述
系统稳定性问题主要表现在系统出现振荡、发散或失控等现象。为了解决稳定性问题，可以采用现代控制理论中 的稳定性分析和设计方法，如李雅普诺夫稳定性定理、极点配置等，以确保系统在各种工况下都能保持稳定运行 。
实时性问题
总结词
实时性是补偿控制中必须考虑的重要因 素，直接关系到系统的响应速度和性能 。
VS
详细描述
实时性问题主要表现在系统的响应速度慢 、延迟时间长等方面。为了解决实时性问 题，可以采用快速算法、并行计算等技术 ，优化系统计算和数据处理流程，提高系 统的响应速度和实时性。
鲁棒性问题
总结词
鲁棒性是补偿控制中需要考虑的重要问题， 关系到系统在不确定性和扰动下的性能表现 。
偏差。
反馈补偿
根据被控变量的实际值与设定值的 偏差，调整控制量，以减小偏差。
复合补偿
结合前馈补偿和反馈补偿的优点， 同时考虑被控变量的变化趋势和实 际值与设定值的偏差，进行补偿控 制。
补偿控制算法
PID控制算法
神经网络控制算法
比例、积分、微分控制算法，通过调 整比例、积分和微分的系数，实现控 制量的计算。
自适应控制技术通过实时监测系统运行状态，自动调整控制参数，以适应外部环 境的变化。这种技术能够提高补偿控制的实时性和准确性，减少因环境变化引起 的误差。
智能控制技术
基于神经网络误差补偿的预测控制研究毕业论文
基于神经网络误差补偿的预测控制研究毕业论文目录摘要............................................... 错误!未定义书签。
1 预测控制 (2)1.1 预测控制的产生 (2)1.2 预测控制的发展 (3)1.3 预测控制算法及应用 (4)1.3.1模型控制算法（Model Algorithmic Control，MAC） (5)1.3.2动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control，DMC） (5)1.3.3广义预测控制（Generalized Predictive Control，GPC） (5)1.3.4极点配置广义预测控制 (5)1.3.5内模控制 (5)1.3.6模糊预测控制 (6)1.4 预测控制的基本特征 (6)1.4.1预测模型 (6)1.4.2反馈校正 (6)1.4.3滚动优化 (6)1.5预测控制的现状 (7)2 神经网络 (7)2.1 人工神经网络的生理原理 (8)2.2 神经网络的特征 (10)2.3 神经网络的发展历史 (11)2.4 神经网络的内容 (12)2.5 神经网络的优越性 (14)2.6 神经网络研究方向 (14)2.7 神经网络的应用分析 (14)2.8 神经网络使用注意事项 (17)2.9 神经网络的发展趋势 (18)2.10 BP神经网络 (18)2.10.1 BP神经网络模型 (18)2.10.2 BP网络模型的缺陷分析及优化策略 (19)2.10.3 神经网络仿真 (20)3．动态矩阵控制 (22)3.1 预测模型 (22)3.2 滚动优化 (23)3.3 反馈校正 (24)3.4 有约束多变量动态矩阵控制及其线性化 (27)3.5 动态矩阵控制仿真 (29)4 基于神经网络误差补偿的预测控制 (32)4.1 研究背景 (32)4.2 传统PID控制 (33)4.2.1位置式PID控制 (33)4.2.2 增量式PID控制 (35)4.3 基于神经网络的动态矩阵控制 (37)4.4 基于神经网络输出反馈的动态矩阵控制研究 (40)4.5 基于神经网络误差补偿的动态矩阵控制 (46)4.6 仿真效果验证 (51)总结 (57)参考文献 (58)1 预测控制1.1 预测控制的产生预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而首先是工业实践向控制提出的挑战。
ffe与dfe调节策略
ffe与dfe调节策略FFE（前馈等值环控制策略）和DFE（决策反馈环控制策略）是两种常见的调节策略，用于控制系统的性能优化和稳定性改进。
本文将详细介绍这两种策略的原理和应用，并比较它们的优缺点。
一、前馈等值环控制策略（Feedforward Equivalent Control Strategy，FFE）1. FFE的原理和应用FFE是一种基于模型的控制策略，通过对系统进行建模和预测，利用模型的输出和参考信号之间的差异来生成一个补偿信号，用于消除系统的偏差。
它主要由前馈环和等值环两部分组成。
前馈环根据系统模型和参考信号预测系统的输出，得到一个预测值。
等值环通过将参考信号经过一系列的校正和滤波操作，得到一个与预测值相等的信号，并与系统的反馈信号进行比较，进一步生成补偿信号。
FFE适用于那些可以通过数学模型准确描述的系统，例如热力系统、电力系统等。
它可以在输入信号到达之前准确地进行系统补偿，避免了反馈环的信号延迟和误差。
2. FFE的优点和缺点（1）优点：-高响应速度：由于FFE可以在输入信号到达之前就进行系统补偿，因此具有非常高的响应速度。
-稳定性：FFE可以通过对模型的精确建立和调整，提高系统的稳定性和鲁棒性。
-改善系统性能：FFE可以对系统的误差和偏差进行准确的预测和补偿，从而改善系统的性能。
（2）缺点：-对模型要求高：FFE的效果受到系统模型的准确性和稳定性的影响，对模型要求较高。
如果模型错误或不准确，FFE可能导致系统不稳定或性能下降。
-受到干扰的影响：FFE主要通过模型预测进行补偿，对于无法准确建模的干扰信号，FFE的效果可能有限。
二、决策反馈环控制策略（Decision Feedback Control Strategy，DFE）1. DFE的原理和应用DFE是一种基于反馈的控制策略，通过利用系统的反馈信号和参考信号之间的差异来生成补偿信号，用于调节和优化系统的性能。
它主要由决策环和反馈环两部分组成。
理想值与实际值偏差补偿
理想值与实际值偏差补偿概述在现实生活中，我们常常会遇到理想值与实际值之间存在一定偏差的情况。
这种偏差可能是由各种原因引起的，例如测量误差、系统不完善、外部环境变化等。
为了准确地评估和控制这种偏差，我们需要进行补偿操作，使得实际值能够更加接近理想值。
1. 理想值与实际值的定义理想值是指在理论上或者预期中所期望的数值，它代表了一个最佳的、完美的状态或者结果。
实际值是指通过测量、观察或其他手段得到的真实数值，它可能与理想值存在一定的差异。
2. 偏差的原因偏差的产生可以有多种原因，下面是一些常见的原因：•测量误差：测量仪器的不准确性、操作人员的技术水平等都可能导致测量结果与真实值存在差异。
•系统不完善：在一些系统中，由于设计、制造或者使用过程中的问题，会导致实际值与理想值之间存在一定的差距。
•外部环境变化：外部环境的变化，例如温度、湿度、气压等的变化，也可能对实际值产生影响，使其与理想值不一致。
3. 补偿的方法为了减小或消除理想值与实际值之间的偏差，我们可以采取以下一些方法：校准校准是一种常用的方法，通过对测量仪器进行标定和调整，使其能够准确地测量出实际值。
校准的过程包括确定误差源并进行补偿，以及制定校准标准和程序。
调整参数在一些系统中，我们可以通过调整系统参数来减小理想值与实际值之间的差距。
例如，对于控制系统，我们可以调整控制器的参数来改善控制效果；对于传感器，我们可以调整灵敏度或者增益来提高测量精度。
优化算法在一些复杂的系统中，我们可以通过优化算法来减小理想值与实际值之间的差距。
优化算法可以通过对系统模型进行建立和优化，找到最佳的参数组合或者控制策略，使得系统的性能达到最优。
运动补偿在一些需要进行运动控制的系统中，由于运动带来的惯性、摩擦等因素，会导致实际值与理想值之间存在偏差。
为了减小这种偏差，我们可以采用运动补偿的方法，通过对运动参数进行补偿，使得实际值更加接近理想值。
4. 补偿的效果评估补偿的效果评估是衡量补偿方法有效性的重要指标。
rcwa模型误差
rcwa模型误差RCWA模型误差是指在使用反射率耦合波分析（RCWA）模型计算光学器件时，模型与实际情况之间存在的差异。
这种误差可能由多种因素引起，如模型中的近似假设、计算方法的精度限制以及材料参数的不确定性等。
在RCWA模型中，光学器件被抽象为具有周期性结构的多层薄膜。
通过求解Maxwell方程组，可以计算出光的传播和反射特性。
然而，由于模型对于材料参数、入射光角度等的假设，以及计算方法的近似性，导致计算结果与实际情况之间存在一定的差异。
其中一个主要误差来源是对材料参数的近似。
在RCWA模型中，常常假设材料是均匀各向同性的，而实际材料往往存在各种非均匀性和各向异性。
这种近似会导致计算结果与实际情况存在偏差。
另一个误差来源是对入射光角度的限制。
RCWA模型通常假设入射光是平行入射的，而实际情况中入射光的角度可能存在一定的偏离。
这种偏离会导致模型计算结果与实际情况之间存在差异。
RCWA模型还可能受到计算方法的精度限制影响。
由于计算资源的限制，通常需要对模型进行离散化处理。
这种离散化会引入误差，特别是在处理高频光时更加明显。
为了减小RCWA模型误差，可以采取一些方法。
首先，可以通过使用更准确的材料参数来改进模型的精度。
例如，可以利用实验测量得到的材料参数来替代理论计算的数值。
其次，可以采用更精细的离散化方法来提高计算的精度。
例如，可以增加离散化的点数或者采用更高阶的展开方法。
此外，还可以通过引入更精确的入射光条件来改善模型的准确性。
RCWA模型误差是在使用RCWA模型计算光学器件时不可避免的。
了解和减小这种误差对于提高模型的准确性和可靠性至关重要。
通过合理选择材料参数、改进计算方法和精确控制入射光条件，可以减小RCWA模型误差，提高计算结果与实际情况的吻合度。
生物反应器中的过程监控与控制
生物反应器中的过程监控与控制生物反应器是一种能够培养生物组织、细胞和微生物培养物的设备，由于其具有高效、稳定、可控的特点，被广泛应用于生物化工、药物制造、生物制品和食品生产等领域。
而对于其中过程的监控与控制则成为了关键的问题，因为它们直接影响着产品的质量和产量。
本文将介绍生物反应器中的过程监控与控制的相关技术和方法。
一、生物反应器中的过程监控1.参数监测：生物反应器中常见的参数包括温度、pH值、氧气含量和压力等。
这些参数对生化过程和微生物的生长都有着十分重要的影响，因此需要实时地对这些参数进行监测。
现代生物反应器通常都具备自动化控制系统，可以通过传感器实时地获取这些参数的值，并自动调节操作。
2.微生物生长监测：微生物的生长速率和生长阶段对反应器中过程的监测和控制也有着非常重要的作用。
一些光学技术，如荧光假膜染料和生物发光技术，可以用于实时监测微生物的生长。
此外，也可以通过取样并检测微生物数量和代谢产物等方式进行监测。
3.培养物中有害物质检测：生物反应器中存在的某些化合物或微生物，可能对产品的质量造成一定的影响，因此需要在反应器中对这些物质进行实时检测。
现代生物反应器通常都配备有气体色谱仪、液流色谱仪、光谱仪等高分辨率仪器，可以针对不同物质进行检测。
4.反应器状态监测：反应器的运行状态也是一项很重要的监测内容。
主要包括反应器内压力、温度、容积、氧气含量等的监测，通过这些信息来判断反应器是否正常运行，并作出相应的控制调整。
二、生物反应器中的过程控制1.实时反馈控制：实时反馈控制是针对反应器中的参数实时取样和分析，以实现反馈控制的方式。
通过反应釜内的传感器来反馈反应器内各个数据，包括压力、温度、气体浓度等，从而控制反应器内的物质输送，保证了反应体系内重要参数的稳定。
2.偏差误差控制：偏差误差控制是针对反应器中参数的误差，进行误差控制的方式。
读数误差、时间延迟误差、传感器响应误差等误差需要通过不同的控制方式进行补偿。
谈时间延迟过程的PID补偿控制
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载谈时间延迟过程的PID补偿控制地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容时间延迟过程的PID补偿控制1998-2002年：一项调查摘要时间延迟可以被定义为有一个系统中一个事件从这个点开始到另一个点结束之间所造成的时间间隔。
延迟也广泛存在于运输迟缓或死区时间，他们出现在物理，化学，生物和经济生活中，以及在过程测量和计算中。
时间延迟过程的补偿方法大致可分成比例、积分、微分（PID）为基础的控制器，该控制器的参数可根据该控制器的结构调整以及优化，得以在该控制器中以最优化的形式适应过程模型的结构和参数。
本文的目的是总结在1998-2002年五年间的杂志岀版物中涉及到的用于延迟过程中的PID控制器的发展、调整、执行的本质。
该文件将提供一个以前文章中可能没有出现过的框架。
引言现状表示在产业中PID控制器的使用无处不在，例如，在过程控制应用中有超过95％的控制器是PID型（Astrom和赫格伦1995年）。
尽管在过去40年中可替代的控制算法开发有所进步，但事实是PID控制器已广泛应用于工业差不多60年来，他们越来越受欢迎，例如，根据记录在2000年有83家涉及PID 控制器控制延迟过程的出版物（德怀尔2003年a）。
然而，安德（1993）认为，在大量的被控过程的数以千计的控制闭环中，超过30％的控制器在手动模式下运行和65％在自动模式下运行,但自动运行产生较多的延时（即自动控制器是很不谐调的），考虑到各个文章中信息对于确定控制器参数值，这是非常明显的。
表1很好的证明了这点。
由于篇幅的考虑，本文将大体介绍连续时间的PID补偿，这是自1998年提出的，系统为具有时间延迟的单输入单输出流程。
数控机床误差与补偿
误差补偿法
通过软件或硬件方法，对机床的热变形进行补偿，减小或消 除热误差对加工精度的影响。
04
几何误差补偿
几何误差来源与分类
01
制造误差
由于机床零部件制造精度不足导致 的误差。
热误差
由于机床运行过程中温度变化导致 的误差。
03
02
装配误差
电气误差补偿
通过调整电机的电气参数，如电 流、电压等，来减小或消除由于 电机性能差异和传动系统误差引 起的误差。
传感误差补偿
通过使用高精度的传感器来检测 机床的实际位置和姿态，并将这 些信息反馈给控制系统，以实现 误差的实时补偿。
软件补偿
数学模型补偿
通过建立机床的数学模型，并利用软件算法对模型进行优化，以减小或消除误差。这种方法需要精确的数学模型和高 效的算法支持。
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THANKS
几何误差补偿方法
硬件补偿
通过改进机床零部件制造和装配精度来降低几何误差。
软件补偿
利用数控系统软件对几何误差进行补偿，如螺距误差 补偿、反向间隙补偿等。
复合补偿
结合硬件和软件补偿方法，通过优化机床结构设计和 改进控制系统实现更精确的几何误差补偿。
05
运动误差补偿
运动误差产生机理
机械传动误差
由于数控机床的机械传动系统（如丝杠、齿轮等）存在制造和装 配误差，导致运动过程中产生误差。
自适应补偿技术
总结词
自适应补偿技术是一种能够自动调整和 优化补偿参数的误差补偿方法。
VS
详细描述
传统的误差补偿方法通常需要人工设定和 调整补偿参数，操作复杂且精度不高。自 适应补偿技术能够根据加工过程中的实时 反馈信息，自动调整和优化补偿参数，实 现动态误差补偿，进一步提高数控机床的 加工精度和稳定性。
打造高效稳定的控制系统PID调试技术大揭秘
打造高效稳定的控制系统PID调试技术大揭秘控制系统是工业生产过程中的重要组成部分，而PID调试技术则是提高控制系统稳定性和性能的关键。
PID控制器通过不断调整反馈信号和输出信号之间的比例、积分和微分关系，使得系统能够迅速响应、稳定控制。
本文将揭示一些高效稳定的PID调试技术，帮助读者更好地掌握这一关键技术。
1. PID调试前的准备在进行PID调试之前，首先需要对控制系统的稳定性和工作范围进行评估。
这包括确定系统的传递函数、输入信号的变化范围和预期的响应速度。
同时，还需要对系统的控制模式、输出限制和传感器特性等进行了解。
这些准备工作是保证调试结果准确有效的基础。
2. 基本参数调试PID控制器的基本参数包括比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td。
调试时，可以使用逐步法来逐个调整这些参数，并观察系统的响应。
首先设置Kp为一个较小值，将Ti和Td设为较大值，观察系统是否能够稳定运行。
根据响应结果，逐渐增大Kp的值，直至出现震荡或振荡的现象。
然后再逐渐减小Kp的值，找到最佳的稳定工作点。
接下来，调整Ti和Td的值，使得系统的响应更加灵敏和稳定。
3. 预补偿技术在一些特殊的控制系统中，预补偿技术可以提高系统的稳定性和响应速度。
预补偿是通过提前纠正输入信号中的偏差，使得系统能够更加准确地控制输出。
常见的预补偿技术包括前馈控制和模型预测控制。
前馈控制是根据系统的数学模型，提前计算出输入信号的期望值，并通过控制器对其进行补偿。
模型预测控制利用系统的数学模型，预测未来一段时间内的输出值，并根据预测结果进行控制。
这些技术可以在PID调试的基础上，进一步提高控制系统的性能。
4. 自适应控制技术传统的PID控制器参数是固定的，无法适应不同工况下的控制要求。
自适应控制技术的出现，为控制系统的稳定性和性能带来了新的突破。
自适应控制技术根据系统的实际工作状态，自动调整PID控制器的参数，使得系统能够稳定运行。
常见的自适应控制技术包括模型参考自适应控制和模糊自适应控制。
基于ARM的温度控制算法的设计与实现
基于ＡＲＭ的温度控制算法的设计与实现作者：何伟戴义保蒋伟来源：《现代电子技术》2008年第19期摘要：基于ARM实现了对系统温度的控制，重点研究了温度控制算法以及在测控系统中的实现。
针对大惯性温度控制对象，设计了一种采用模型偏差补偿控制原理的控制算法并应用于工业嵌入式智能温度控制系统中。
实验结果表明，利用该人工智能原理设计的控制算法能够实现高精度的温度控制，可以应用在生产、科研等对温度要求高的场合。
关键词：ARM;温度控制;算法;模型偏差补偿控制;嵌入式中图分类号：TP23文献标识码：B文章编号：1004373X(2008)1914003Research and Implement of Temperature Control Arithmetic for ARM SystemHE Wei,DAI Yibao,JIANG Wei(School of Automation,Southeast University,Nanjing,210096,China)Abstract：A temperature control system based on ARM processor,research on control arithmetic and actualization in the detect-control system are introduced.Aiming at temperature control object with heavy inertia,a new control arithmetic based on the model gap compensating control theory is designed and applied in the embedded intelligent control system.The experiment shows that this arithmetic which is designed by artificial intelligence theory above can achieve the high accurate temperature process,and can be applicable to the high accurate control in the manufacture and research process.Keywords：ARM;temperature control;arithmetic;model gap compensating control;embedded工业生产控制过程需要应用大量智能控制仪表，尤其是温度控制。
飞行器控制中的制导和姿态控制技术
飞行器控制中的制导和姿态控制技术飞行器作为现代航空运输工具的重要组成部分，其安全性和性能指标的提高，关系到人类文明进步、国家安全以及人民幸福的重大问题。
而制导与姿态控制技术则是飞行器控制系统的两个核心技术，其是否合理、高效、可靠，直接关系到飞行的安全、舒适性、运输效率和经济效益。
一、制导技术制导是指飞行过程中，通过指挥飞行器在所期望的轨道上自动或半自动飞行的一种技术。
制导系统的任务是自动或半自动地进行导航、规划、跟踪飞行轨迹，以及在允许范围内对轨迹误差进行补偿和校正。
常见的制导技术有惯性制导、GPS制导、光电制导及组合制导等。
其中惯性导航是最为常见的一种，其系统通过测量飞行载体加速度与角速度，以及改变速度和方向的环境载荷，计算出自身的飞行状态，进而实现导航与姿态控制。
而GPS制导、光电制导等技术则通过卫星信号和目标识别等手段，对飞行状态进行测量和矫正。
二、姿态控制技术姿态控制技术是指在飞行过程中，保持飞行器的稳定状态和期望的位置、方向和速度等参数，防止受到外界扰动而出现姿态失控、飞行不稳定等情况。
姿态控制系统对飞行器的姿态控制进行监视，并对不稳定的姿态状态进行补偿或控制，以实现飞行器的平稳、稳定地运行。
常见的姿态控制技术有PID反馈控制法、模型预测控制法、自适应控制法等。
PID控制法是一种传统的控制技术，通过对姿态转角误差、偏差和积分项等要素进行测算和控制，从而实现对飞行器姿态的控制。
模型预测控制法则是一种基于预测模型的控制技术，通过对飞行器状态和扰动进行预测，并对姿态进行补偿和控制，逐渐实现从预测精度转向实际精度的实时控制。
自适应控制法则通过对飞行器的复杂、不确定的动态特性进行建模和控制，实现了对飞行器姿态控制的更加高效和准确。
三、制导和姿态控制的结合制导与姿态控制两个技术的结合，协同作战，对飞行器的控制系统进行完美的设计和优化，不但可提高飞行器的性能和安全性，还能更好地适应不同的任务需求和环境变化。
补偿控制
T1 T2 T1 T2
T1 / T2
t
一阶超前—滞后动态前馈控制器的实现框图所示。
K
输入
1 T2 s 1
-
K ff
K
K T1 -1 T2
输出
3）具有纯滞后的超前—滞后动态前馈控制器 具有纯滞后的超前—滞后动态前馈控制器的传递函数为
n0
c0
c
Yc - Yc0 Yc K ff Yn - Yn0 Yn
2． T1 、T2 参数的整定
G ff ( s) K ff
T1 s 1 T2 s 1
当 T1＞T2 时，前馈控制器在动态补偿过程中
起超前作用； 当 T1 ＜T2 时，则前馈控制器在动态补偿过程 中起滞后作用； 当 T ＝T 时，动态补偿不起作用。
道的特性。而要实现对干扰的完全补偿，必须十分精确的 知道对象干扰通道和控制通道的特性，这在工业过程中是
十分困难的，也是不现实的。
大部分工业过程都具有非周期与过阻尼特性，常常可 表示为一阶或二阶加纯滞后环节。假定系统控制通道的传 递函数为：
K1 s G0 ( s) e T1 s 1
1
干扰通道的传递函数为：
致控制不及时，是否可在反馈控制中增加
“补偿控制”，是系统的特性得到大大地
改善。
热交换器的反馈控制为例：
2
蒸汽
设定值 TC TT
热交换器的反馈控制
进料量 冷凝水 出口温度
给定信号和扰动信号同时作用下系统的单位阶跃响应如图所示，系统对干扰作用下的 超调量达到100%，调节时间1530s，控制的动态特性较差。
电机云母槽下刻机偏差补偿控制系统设计
ｔｎ ｙｓｅ ｈｃ ｓ ｉ ｅ ａ ｔ ｅ ｉ ａ ｉｎ ｔ ａ ｈ ￣ｓｉｇ ｅｅ ｔｏ ｏ ｏ ｃ 。ｌ ｔ ｈ ｓ ｌ ｇ ｍ ａ ｈｉ ａ ｎ ｔ ｉｇ ｓ ｔｍ ｗ ｉｈ ｉ ａｍ ｄ ｔ ｈ ｓｔ ｔｏ ｈ ｔ ｔ ｅ ｅ ｔ ｌｃ ｒ ｍ ｔ ｒ ｍｉａ ｓｏ ｃ ｉｅｉ ｃ ｎｅ ｃ ｎ ｏ ｕ ｎ ｎ ｃ ｍ ｐｅ ｓ ｔ ｏ ｅ ｉｔｏ ｆｔ ｅ ｍｉａ ｓｏ ｅ ｔ ｒｉｅＴｈ ｏ ｔｏ ｙｓｅ ｃ ｍｐｅ ａｅ ｒｔ ｅｄ ｖｉｔｏ ｐｐｒ ｐｒ－ ｏ ｎ ａｅ ｆ ｒｄ ｖ ａ ｉｎ ｏ ｈ ｃ － ｌｔｃ ｎ ｅｌ ． ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｔ ｍ ｏ ｎ ｎｓｔ ｓ ｆ ｈ ｅ ａ ｉｎ ａ ｏ ｏ ｉ
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模型偏差补偿控制
随着系统运行环境和工况的变化，补偿控 制策略的效果可能会受到影响，因此需要 持续优化和改进策略。
05
模型偏差补偿控制效果评估
评估指标选择
预测精度
衡量模型预测结果的准确度，通常使 用均方误差（MSE）、均方根误差 （RMSE）等指标。
鲁棒性
评估模型在不同数据分布下的表现， 包括异常值、噪声等影响。
数据质量不足
数据不完整
数据中存在缺失值或异常值，导致模型无法准确学习数据特征。
数据不平衡
训练数据中各类样本分布不均衡，导致模型对某些类别的预测能 力较弱。
数据噪音大
数据中存在大量无关信息或噪声，干扰模型的学习和预测。
模型过拟合
训练数据量不足
过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较 差。当训练数据量不足时，模型容易过拟合。
03
补偿控制方法
基于规则的补偿方法
总结词
基于规则的补偿方法是一种传统的控制方法，通过建立一套固定的规则或逻辑来 补偿模型偏差。
详细描述
这种方法通常需要预先定义一系列规则或逻辑，根据模型偏差的大小和性质，选 择合适的规则进行补偿。规则可以是数学表达式、逻辑语句或经验公式等。基于 规则的补偿方法简单易行，但对于复杂系统或未知干扰，其适应性较差。
案例二：医疗诊断模型偏差补偿控制
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ总结词
通过数据预处理和模型集成，改善医疗诊断 模型的准确性和可靠性。
详细描述
医疗诊断模型的准确性和可靠性对于患者治 疗和疾病预防至关重要。为了减少模型偏差 ，可以采用数据预处理技术，如缺失值填充 、异常值处理、标准化等，以提高数据质量
。同时，可以采用模型集成方法，如 bagging、boosting等，将多个模型的预 测结果进行综合，提高模型的准确性和可靠
自动控制原理误差分析知识点总结
自动控制原理误差分析知识点总结自动控制是现代科学技术的重要组成部分，广泛应用于各个领域。
误差分析是自动控制中的一个关键概念，用于评估实际输出与期望输出之间的差异，并通过相应的控制策略来减小该差异。
本文将对自动控制原理中的误差分析知识点进行总结。
一、误差定义与分类在自动控制中，误差是指实际输出值与期望输出值之间的差别。
根据误差的来源和性质，可以将误差分为系统误差和随机误差两类。
1. 系统误差：指由于系统本身结构、参数、非线性等因素引起的误差，具有一定的规律性和可预测性。
2. 随机误差：指由于外界干扰、测量误差等原因引起的误差，具有无规律性和不可预测性。
二、误差分析方法为了准确评估误差并找到相应的控制策略，可以采用以下常用的误差分析方法。
1. 均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）：通过计算误差的平方和的均值再开方得到，用于评估系统的总体误差水平。
2. 最大偏差（Maximum Deviation）：指实际输出值与期望输出值之间的最大差异，用于评估系统的极端误差情况。
3. 稳态误差（Steady-state Error）：指系统在稳态下输出值与期望输出值之间的差别，用于评估系统的稳定性能。
4. 频域分析：通过对系统的频率响应进行分析，评估不同频率下的误差变化情况，用于优化系统的频率特性。
三、误差补偿控制方法误差分析的目的是找到相应的控制策略来减小误差，常用的误差补偿控制方法包括：1. 比例控制（Proportional Control）：根据误差的大小进行比例调整，控制输出与期望输出之间的比例关系。
2. 积分控制（Integral Control）：通过积分误差以消除稳态误差，使输出趋于期望输出。
3. 微分控制（Derivative Control）：通过对误差的变化率进行调整，改善系统的动态响应特性。
4. 预测控制（Predictive Control）：基于模型对未来误差进行预测，提前采取相应控制策略以减小误差。
补偿控制
补偿的目的是： 预估器控制方框图 补偿的目的是：U(s) --> Y’(s)无延迟 无延迟 Smith预估器控制方框图 图7.6 Smith
7 补偿控制
Y ′( s ) = G p ( s ) e −τ s + G ′p ( s ) = G p ( s ) U (s)
Smith预估器的传递函数为： 预估器的传递函数为： 预估器的传递函数为
Y ( s ) G d ( s ) + G ff ( s ) G p ( s ) = D ( s ) 1 + H ( s )G c ( s )G p ( s )
干扰D(S)作用下，对被控量 作用下， 干扰 作用下 Y(S)完全补偿的条件是： 完全补偿的条件是： 完全补偿的条件是 D (s) ≠ 0 而 Y (s) = 0 R(s ) G (s ) 因此有
前馈控制
扰动量的变化进行控制 的变化进行控制， 按扰动量的变化进行控制，即控制器的输入是扰动 量。 前馈”的意思：根据扰动量的大小（ “前馈”的意思：根据扰动量的大小（而非被控量 反馈后得到的偏差）来直接改变控制量， 反馈后得到的偏差）来直接改变控制量，以抵消或 减小扰动对被控量的影响。 减小扰动对被控量的影响。
G c (s ) R (s )
G1 ( s )
D (s )
G2 ( s )
(a)
C (s )
5
7 补偿控制
前馈控制之——扰动量补偿 扰动量补偿 前馈控制之
将系统的扰动输入量D(s)经过处理（Gc(s) ）后 经过处理（ 将系统的扰动输入量 经过处理 向前传递，并与主控制器的输出进行迭加。 向前传递，并与主控制器的输出进行迭加。
G c (s )
R (s )
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8.4 时延系统的模型偏差补偿控制 8.4.1 引言
模型偏差补偿控制思想的关键点在于 正确分析误差构成，正确“分离”、正确 补偿。不同类型的系统可能具有不同的模 型偏差补偿控制方案（公式）。
对诸如造纸、化工等过程控制系统， 其被控对象一般都具有大惯性、大时延的 特点。若对象有较大未建模动态、尤其是 对象的惯性、时延量值不确切知道，目前 尚无好的控制方案。
情况的分析，我们对一类时变非线性系统、起 点一致的连续轨迹跟踪问题得到了基本形式的 模型偏差补偿控制方案。（应用时系统应满足 一定的假设条件）。可以说，从仿真的角度说， 对满足应用条件的系统，将得到最好的跟踪效 果。
能否取得很好的实用效果呢？ 一个偶然的机会，把模型偏差补偿控制和PID 联系起来，得到了很多有益的结果。
控制目标：给定期望轨迹，当已知模型为
fˆ1 tx& 5t sin(t)x 4 或 fˆ2 0
时，给出系统的跟踪曲线、误差曲线和控制曲线。
期望轨迹为
xd
1 t2 4
t,
t2
1, t 2
画出 xd
取滑模线
s e& 3e
取 T 0.01s
。
情况一：当已知 fˆ1 tx& 5t sin(t)x 4
u(k) uˆeq(k) us (k) uM (k) 其中: uˆeq (k ) xd(n) (k ) c1e(n1) cn1e fˆ
us (k) K ps(k) s(k) /T
uM (k) uM (k 1) ˆ(k) uM (k 1) s(k) / T
uM (0) 0 , s(0) 0 , T : 采样周期
制阶次差2的系统。 一阶用PI，三阶PIDD。 (4) PID对慢时变非线性系统也适用。 (5) PID不适于跟踪阶跃输入。从模型偏差补偿 控制理论不难得知，传统教科书上用阶跃响 应设计PID参数的理论是错的。
(6) 关于控制方案的比较。人们现在评价一个控制方 法的好坏一般会和PID比较。这是因为PID在实际 系统中应用广泛，成效显著。但对于许多对象， 往往会出现仿真效果优于PID，而实际效果却不如 PID。主要原因：1)这些方法仿真假设条件和实际 不相符（人为噪声、阶数不对等），2)仿真跟踪 阶跃是不合适的。实际系统中PID不跟踪阶跃，或 用积分分离、或用“软启动”。在合理的轨迹规 划条件下，很多系统采用PID控制结构，按模型偏 差补偿原理去选择参数，不管是仿真还是实用， 我认为就是最好的方法。
造纸机定量水分控制系统
空调控制系统
在实际系统中，大部分对象 是开环稳定的，也即当施加一 个阶跃输入时，对象的输出经 一段时间后能达到稳态。
对此类系统，我们可以根据 模型偏差补偿原理设计出简单 有效的控制方案。
8.4.2 实例分析 以家用热水器系统为例。其中，出水温度主
要通过调节火阀的开度来完成。
时，利用模型偏差补 偿控制得到的跟踪曲 线、误差曲线和控制 曲线分别如下
跟踪曲线
Байду номын сангаас
误差曲线
控制曲线
情况二：当系统模型未知，即 fˆ2 0
时，利用模型偏差补 偿控制得到的跟踪曲 线、误差曲线和控制 曲线分别如下
跟踪曲线
误差曲线
控制曲线
8.3 模型偏差补偿控制和PID的联系 模型偏差补偿是一个思想，通过对误差构成
知道。
对这样的系统，人工调节如何进行 呢？通常，我们会先根据外部环境 温度预调火阀的开度（冬天时阀门 开大一些，夏天开小一些），然后 点火开水龙头。用水者将根据出水 温度适当间歇调节火阀的开度。经 过几次调节，出水温度就可达到令 人满意的程度。
这种调节方法表面上看很简单，但实际 上却很有效。其实，人在调节过程中已 不知不觉地用了两种控制：1)前馈，2) 补偿。对这样的系统，用计算机控制时 该如何设计控制规律呢？实际上，人工 能控的系统，计算机一定能控，且控制 效果更好。前提条件是计算机采用了对 该系统人工能控且有效的本质规律，再 加上计算机的不知疲倦地工作。
对象的动力学模型具有如下形式：
x(n) f (t, x, , x(n1) , w) bu
其中：
f 是分段连续的时变非线性函数； w 是分段连续的外界干扰； b 是己知常数，不失一般性，设b=1。
对系统初始状态和期望轨迹起点一 致的连续轨迹跟踪问题，模型偏差 补偿控制方案能正确应用的必要条 件是： (1) 系统状态能控能观，且x，…,x(n-1) 中的观测噪声可以通过适当的软硬 件滤波器近似滤除。 (2) 系统状态x，…,x(n-1)不会突变（对 能量有限的系统，该条件显然满 足）。 (3) f(t,x,…,x(n-1),w) 是分段连续的， 且关于采样周期是慢时变的。
模型偏差补偿控制方案 所采用的模型偏差补偿控制方案具有 如下形式： u ueq us uM
其中，uM是模型偏差补偿项； us=Kp*s是状态误差修正项；ueq是等 价控制；s是滑动误差。 滑动线方程由下式决定：
s e(n1) c1e(n2) cn1e 0
其中，e xd， xxd为期望轨迹，ci可按期 望的动态性能选取。
二阶系统： x f (t, x, x, w) u
选滑动线： s e ce
上节课得到的基本形式的模型偏差补偿 控制方案（连续形式）去掉前馈，得到：
u Kps KI sdt (Kpc KI )e KIc edt Kpe
明白： (1) PID是模型偏差补偿控制的一个子集。去掉
了前馈、起点一致的轨迹跟踪、二阶系统。 (2) PID真正有效的原理是模型偏差补偿。 (3) PID一般只适用于二阶系统或系统阶次和控
该系统的近似模型可写成：
Y
e t (1) u
K(t)(1 Ts)
其中，Y代表出水温度、u对应于火阀开度、 K（t）是和水箱温度及煤气压力都有关的非线
性时变函数，但相对于控制周期而言可近似看
成是时不变的。纯时延τ主要和热水器到出水口 的水管长度有关,还和水压有一定关系。T为惯
性时间常数。一般说来，τ 、T、K(t)均不确切
将上述控制规律写成连续形式：
t
u
uˆeq K p s KI
sdt
0
其中: K p 1/ T , KI 1/ T 2 , s : 滑动误差, ueq : 等价控制
控制框图
xd (t)
e
x
模型偏差补偿算法 例子
控制器 fˆ
u
对象 f
被控对象
f
&x& 2tx& 3t2 sin(t)x 8 u