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