内模控制
内模控制的概念
内模控制的概念
内模控制是一种控制理论和方法，旨在通过对控制系统内部模型进行建模和设计，来实现对系统的高性能控制。
它将系统模型与控制器相结合，以实现对系统输入输出信号的精确跟踪和鲁棒性。
与传统的外模控制不同，内模控制能够通过对系统内部结构和参数进行调整，控制系统的动态特性和稳定性质。
内模控制的核心思想包括两个关键概念：内模和内模控制器。
内模是指可以完全描述系统动态特性的模型，它能够准确地反映系统的输入输出关系。
内模控制器则是根据内模来设计的控制器，它能够根据系统的内部模型对输入信号进行调整，以实现对系统输出的精确控制。
内模控制的优点在于它能够适应各种复杂的现实控制系统，并具有一定的鲁棒性和适应性。
它能够实现对系统多变量输入输出的高性能控制，并具有抗干扰和鲁棒性强的特点。
此外，内模控制还能够利用系统内部的信息和模型来进行在线参数调整和自适应控制。
总的来说，内模控制是一种基于系统内部模型的高级控制方法，它通过对系统的内部结构和参数进行建模和设计，能够实现对复杂系统的高性能控制。
内模控制和Smith预估器
第五节 Smith 预估控制Smith 预估控制方法是在1957年由Smith 提出来的，其特点是预先估计被控系统在基本扰动下的动态特性，然后用预估器进行补偿，力图使被延迟的被控制量超前反映到控制器中，使控制器提前动作，从而显著地减小系统的超调量，同时加速系统的调节过程。
一、Smith 预估控制原理预估控制系统原理图如图7-24所示。
(a) 预估控制系统原理框图 (b) Smith 预估器图7-24 预估控制系统原理图 图中，s e s G τ−)(p 为具有时滞为τ的对象传递函数，其中)(p s G 为被控对象；)(m s G 为内部模型（又称为对象的标称或名义模型），即Smith 预估器的传递函数，()s e s G s G τ−−=1)()(p m ；)(s D 为（前馈）内模控制器；)(s d 为扰动；)(s R 为参考输入；)(s Y 为被控对象输出；)(m s Y 为内部模型输出。
由图7-24可知，将Smith 预估器与控制器（或被控对象）二者并联。
在理论上可以使被控对象的时间滞后得到完全补偿，控制器的设计就不必再考虑对象的时滞作用了。
现在，系统中假设没有补偿器（预估器），则控制器输出与被控量之间的传递函数便为 s e s G s U s Y τ−=)()()(p (7-50) 上式表明，受到)(s U 控制作用的被控量)(s Y 要经过纯滞后时间τ之后才能反馈到系统控制器输入端。
若采用预估补偿器，则控制量)(s U 与反馈到控制器输入端的反馈信号)(s Y ′之间的传递函数乃是两个并联通道之和，即)()()()(m p s G e s G s U s Y s +=′−τ (7-51) 为使反馈信号)(s Y ′不发生时间滞后τ，则要求(7-51)式满足)()())(()()(p m p s G s G e s s G s U s Y s =+=′−τ (7-52) 于是，就导出了Smith 预估补偿器的传递函数为()s e s G s G τ−−=1)()(p m (7-53) 在系统中设置了Smith 预估器的情况下，可以推导出系统的闭环传递函数为)()(1)()()1)(()(1)()(1)1)(()(1)()()()(p p p p p p s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D s R s Y s s s s+=−++−+=−−−−−ττττ (7-54) 由上式可以明显看出，在系统的特征方程中，已经不含有s e τ−项。
6.内模控制
这里 f 为IMC滤波器。选择滤波器的形式，以保证 内模控制器为真分式。
对于阶跃输入信号，可以确定Ⅰ型IMC滤波器的形式
1 f ( s) (Tf s 1)r
对于斜坡输入信号，可以确定Ⅱ型IMC滤波器的形式为
rTf s 1 f ( s) (Tf s 1)r
Tf ——滤波器时间常数。
4.采用理想控制器构成的系统，对模型误差极为敏感，鲁棒性、 稳定性变差。
2. 内模控制器的设计
步骤1 因式分解过程模型
ˆ G ˆ G ˆ G p p pˆ 包含了所有的纯滞后和右半平面的零点，并 式中，G p ˆ 为过程模型的最小相位部分。 规定其静态增益为1。G p
步骤2 设计控制器
GIMC ( s ) 1 ˆ ( s) G p f ( s)
过程无扰动Leabharlann 图6－3过程有扰动
例3－2 考虑实际过程为
R( s)
D( s)
10s 1 5s 1
1 G( s) e 10 s 10s 1
1 10 s 1
e
10 s
Y (s)
1 e 8s 10s 1
内部模型为
ˆ ( s) G 1 e8 s 10s 1
讨论（1）当 K 1 , T 2 , 1 时，滤波时间常数取不同值 时，系统的输出情况。（2）当 K 1 , T 2 ，由于外界干扰 使 由1变为1.3，取 Tf 不同值时，系统的输出情况。
1～4曲线分别为 Tf 取0.1、0.5、1.2、2.5时，系统的输 出曲线。
图6－2
2.若对象含有s平面右半平面（ RHP）零点，
ˆ 1 ( s) 中含有RHP极点，控制器本身不稳定，闭 则 GIMC (s) G p 环系统不稳定。
基于内模原理的PID控制器参数整定仿真实验
基于内模原理的PID控制器参数整定仿真实验之迟辟智美创作1.内模控制内模控制器（IMC）是内部模型控制器（Internal model controller）的简称，由控制器和滤波器两部份组成，两者对系统的作用相对自力，前者影响系统的响应性能，后者影响系统的鲁棒性.它是一种实用性很强的控制方法，其主要特点是结构简单、设计直观简便，在线调节参数少，且调整方针明确，调整容易.特别是对鲁棒及抗扰性的改善和年夜时滞系统的控制，效果尤为显著.因此自从其发生以来，不单在慢响应的过程控制中获得了年夜量应用，在快响应的机电控制中也能取得了比PID更为优越的效果.IMC设计简单、跟踪性能好、鲁棒性强，能消除不成测干扰的影响，一直为控制界所重视内模控制(Internal Model Control IMC) 是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制战略.其设计简单、控制性能良好，易于在线分析.它不单是一种实用的先进控制算法，而且是研究预测控制等基于模型的控制战略的重要理论基础，也是提高惯例控制系统设计水平的有力工具.值得注意的是，目前已经证明，已胜利应用于年夜量工业过程的各类预测控制算法实质上都属于IMC类，在其等效的IMC结构中特殊之处只是其给定输入采纳了未来的超前值(预检控制系统)，这不单可以从结构上说明预测控制为何具有良好的性能，而且为其进一步的深入分析和改进提供了有力的工具.内模控制的结构框图如图1：图1-1 内模控制的结构图其中，IMC G —内模控制器；p G —实际被控过程对象；m G —被控过程的数学模型；d G —扰动通道传递函数.（1）那时0)(,0)(≠=s G s R d ，假若模型准确，即)()(s G s G m p =，由图可知，)]()(1)[()]()(1)[()(IMC IMC s G s G s G s G s G s G s Y m d d -=-=p ，假若“模型可倒”，即)(1s G m 可以实现，则可令)(1)(IMC s G s G m =，可得0)(=s Y ，不论)(s G d 如何变动，对)(s Y 的影响为零.标明控制器是克服外界扰动的理想控制器.（2）那时0)(,0)(≠=s R s G d ，假若模型准确，即)()(s G s G m p =，又因为0)(=s D ，则0)(ˆ=s D，有 )()()()(1)()()()(IMC s R s R s G s G s R s G s G s Y m ===pp ， )()]()(1[)()()()(IMC IMC s G s G s G s R s G s G s Y d p p -+=.当模型没有误差，且没有外界扰动时，其反馈信号0)()()]()([m p =+-s D s U s G s G ，标明控制器是)(s Y 跟踪)(s R 变动的理想控制器2．基于IMC 的控制器的设计2.1 因式分解过程模型式中，)(S G +m 包括了所有的纯滞后和右半平面的零点，并规定其静态增益1.)(S G m -为过程模型的最小相位部份.2.2 设计IMC 控制器这里F(S)为IMC 滤波器.选择滤波器的形式，以保证内模控制器为真分式.对阶跃输入信号，可以确定Ⅰ型IMC 滤波器的形式为：对斜坡输入信号，可以确定Ⅱ型IMC 滤波器的形式为： f T 为滤波时间常数，r 为整数，选择原则是使)(IMC s G 成为有理传递函数.因此，假设模型没有误差，可得设0)(=s G d 时，)(*)()()(s F s G s R s Y +=m .标明：滤波器F(s)与闭环性能有非常直接的关系.滤波器中的时间常数f T 是个可调整的参数.时间常数越小，Y(s)对R(s)的跟踪滞后越小.事实上，滤波器在内模控制中还有另一重要作用，即利用它可以调整系统的鲁棒性.其规律是，时间常数f T 越年夜，系统鲁棒性越好.2.3 与Smith 预估控制器相比力由图1-1内模控制的结构图，可以与Smith 预估控制器相比力.Smith 预估赔偿是在系统的反馈回路中引入赔偿装置，将控制通道传递函数中的纯滞后部份与其他部份分离.其特点是预先估计出系统在给定信号下的静态特性，然后由预估器进行赔偿，力图使被延迟了的被调量超前反映到调节器，使调节器提前举措，从而减少超调量并加速调节过程.如果预估模型准确，该方法能后获得较好的控制效果，从而消除纯滞后对系统的晦气影响，使系统品质与被控过程无纯滞后时相同.在下图所示的单回路控制系统中，控制器的传递函数为D(s)，被控对象传递函数为Gp(s)e-s ，被控对象中不包括纯滞后部份的传递函数为Gp(s)，被控对象纯滞后部份的传递函数为e-s.图1.2 史密斯赔偿后的控制系统此时系统的传递函数为：由上式可以看出，系统特征方程中含有纯滞后环节，它会降低系统的稳定性.史密斯赔偿的原理是：与控制器D(s)并接一个赔偿环节，用来赔偿被控对象中的纯滞后部份，这个赔偿环节传递函数为Gp(s)(1-e-s)，为纯滞后时间，赔偿后的系统如图1.3所示.图1.3 史密斯赔偿后的控制系统 +D(s)G p (s)e - s _R(s)U(s)C(s)由控制器D(s)和史密斯预估器组成的赔偿回路称为纯滞后赔偿器，其传递函数为由上式可以看出，经过赔偿后，纯滞后环节在闭环回路外，这样就消除纯滞后环节对系统稳定性的影响.拉氏变换的位移定理说明e-s 仅仅将控制作用在时间座标上推移了一个时间，而控制系统的过度过程及其它性能指标都与对象特性为Gp(s)时完全相同，其控制性能相当于无滞后系统2.4 比力IMC 和Smith 预估控制两种控制战略假设实际系统的s s s G 10e 1101)(-+=,在MATLAB 中利用simulink 构造IMC 和Smith 预估控制两种结构图，并对控制器存在和不存在模型误差的情况进行分析控制效果.IMC 控制器结构：图1.4 IMC 控制系统Smith 预估控制结构：（1） 当IMC 控制器和Smith 预估控制器不存在模型误差时，输出的波形如下图：由上图可知，在不存在模型误差的情况下，IMC 控制和Smith 预估控制器都能取得较好的控制效果，使输出值最终趋于稳定.同时smith 预估控制器调节速度较快，可是会有少许的超调量，而IMC 控制则上升时间比力长，可是波形比力平稳的趋于稳定.（2） IMC 控制器存在模型误差时，输出的波形如下图：由上图可知，在存在模型误差的情况下，IMC 控制器虽会发生超调，可是最终曲线稳定，使输出值最终趋于稳定.（3）Smith 预估控制器存在模型误差时，输出的波形如下图：由上图可知，在Smith 预估控制器存在模型误差的情况下，其实不能取得良好的控制效果，最终波形发散，不能趋于稳定，说明Smith 预估器对控制器与模型的误差有着严格的要求，对存在的模型误差不能够及时消除.假设实际系统的s s s s G 42e )18(12)(-++-=,在MATLAB 中利用simulink 构造IMC 和Smith 预估控制两种结构图，并对控制器存在和不存在模型误差的情况进行分析控制效果.取Tf=2,4,6进行仿真，当不存在模型误差时，simulink框图如下：仿真结果如下图：从上面Tf 的分歧取值的仿真结果可以看出，Tf 越年夜，闭环输出响应减慢，可是到达稳定的时间会缩短，Tf 值越小，闭环输出响应越快，随着Tf 增加调节时间也随之增加.当IMC 控制器存在模型误差的时候，仿真结果如下图： 从仿真结果曲线可知，尽管存在模型误差，招致最终的输出曲线会有少量的超调，可是最终曲线都趋于稳定，说明IMC 控制器对存在的模型误差能够有较好的克服能力.3．基于IMC 的PID 控制器的设计3.1 具有内模控制结构的PID 控制器图1可以等价变换为如图2所示的简单反馈控制系统图1-2 IMC 的等价结构框图基于图2的内环反馈控制器有：系统输入输出关系可以表达为：系统扰动的输入输出关系可以表达为：由以上三个式子可以获得系统的闭环响应为：系统的反馈信号为：如果模型准确， 即)()(s G s G m p =， 无外部扰动， 即0)(=s d ， 则模型的输入'y 与过程的输出y 相等， 此时反馈信号为零.这样， 在模型不确定和无未知输入的条件下， 内模控制系统具有开环结构.这就清楚地标明， 对开环稳定的过程而言， 反馈的目的是克服过程的不确定性.在工业实际过程控制时， 克服扰动是控制系统的主要任务， 而模型的不确定性是难免的.此时， 在图1-1所示的IMC 结构中， 反馈信号)(s d 就反映了过程模型的不确定性和扰动的影响，从而构成了闭环控制结构.理想的PID 控制器具有如下的形式：（1）由上图可得虚线框内等价的反馈控制器和内模控制器之间有如下关系:（2）内模控制器可分为三步进行设计.首先，暂不考虑系统的鲁棒性和约束，设计一个稳定的理想控制器；其次，引入滤波器，通过调整滤波器的结构和参数来获得期望的静态品质和鲁棒性；最后，对系统的抗干扰性进行验证.通常内模控制器的设计过程如下:第一步:把模型分解为全通部份和最小相位部份，即（3）式（3）中()M G s +是一个全通滤波器传递函数，对所有频率ω满足|()|0M G j ω=.在()M G s +中包括了所有时滞和右半平面零点.()M G s -是具有最小相位特征的传递函数，即()M G s -稳定且不包括预测项.第二步:模型误差的鲁棒性设计为抑制模型误差对系统的影响，增加系统的鲁棒性，在控制器中加入一个低通滤波器F( s) ，一般F( s) 取最简单形式如下:（4）式中阶次n 取决于的阶次以使控制可实现，为时间常数.这样两步设计所得的内模控制器为:（5）将式（5）代入式（1），得（6）当过程模型已知时，根据上式和PID 控制算式，由s 多项式各项幂次系数对应相等的原则，求解可得基于内模控制原理的PID 控制器各参数. 与单回路控制系统相比力，由于系统在结构上多了一个副回路，所以提高了系统抑制二次干扰的能力，可用信噪比来衡量系统的抗干扰能力.式（2）可以转化为下式：)()()(1)()(1)(m s F s G s G s F s G s G ---=m m c （7） 在S=0时，F （s ）=1，)(m )(G m s G s =-，则有∞==0|)(s s G c .可以看到控制器的零频增益为无穷年夜.因此可以消除由外界阶跃扰动引起的余差.这标明尽管内模控制器自己没有积分功能，但由内模控制的结构保证了整个内模控制可以消除余差.设计 如果给定的被控对象形式为()1s M P M K G s e T s τ-=+，其中s e τ-的近似为1212s s e s τττ--=+，那么原被控对象近似为(12)()(1)(12)M M M K s G s T s s ττ-=++，根据以上的分析，我们可以获得()(1)(12)M M M K G s T s s τ-=++，()12M G s s τ+=-. 根据以上公式，推算内模控制器和PID 参数之间的关系： 由此可以得出2(2)M P M T K K τλτ+=+，2I M T T τ=+，2(2)M D M T T T ττ=+. 因此，在整个整定过程中，只有滤波器的时间常数λ需要调整，其他所有控制器的参数如比例增益P K ，积分时间I T 和微分时间D T 都与λ有关.关于λ的取值问题： 一般情况下，考虑形如()()()s P N s G s e D s τ-=的高阶加纯滞后过程，此处()N s 和()D s 为s 的多项式.该式的过程模型一般用来近似多变量系统中某个特定过程变量在一个或更多的其它过程变量处于边环控制状态下对一个控制作用的响应.当()N s 没有s 平面右侧零点时，对上述过程而言，其内模控制器可以由下式给出：()()()(1)IMC D s G s N s s γλ=+.此处γ为()()N s D s 的相对阶次，即()N s 的阶次与()D s 的阶次之差. 假设被控对象为：s s s s G 10e 180)151(2)(-+-=，采纳simulink 进行仿真实验.分别取Tf=20,40,60进行仿真，计算出Kp,TI,Td 后，simulink 框图如下：当Tf 值分歧时，控制量仿真曲线结果如下图：当Tf 值分歧时，输出仿真曲线结果如下图：仿真曲线分析：由每种系统在分歧滤波器时间常数Tf 的值下的仿真结果图可以看出，Tf 值越年夜，闭环输出响应越慢，操纵量的变动缓和.Tf 值越小，闭环输出响应越快，能使闭环系统更快到达稳定.实际上，Tf 取值不能太年夜也不能太小，要权衡响应速度与稳定性之间的关系.与图 2-2比力图像基本一致，由于s τ-e 是取的近似，所以 IMC-PID 调节与 IMC 调节不能完全一致，图像有一些偏差与变动,但系统仍能取得较好的控制效果，输出曲线最终稳定在1.令被控对象参数发生变动，进行仿真来检验系统的鲁棒性能.对我们所研究的被控过程的数学模型为s s s s G 10e 180)151(2)(-+-=，取Tf=60,但令被控对象的参数发生变动，再利用MATLAB 进行仿真，分析输出曲线.Tf=60时，系统的simulink 框图如下：Tf=60 ,令K 减少25%时的系统的simulink 框图为：Tf=60 ,令T 减少25%时的系统的simulink 框图为：仿真曲线为：仿真曲线分析：在滤波器时间常数Tf取值合理的情况下，被控对象参数发生变动25%，仍能坚持较好的性能，具有较好的静态响应速度，曲线能在短时间内到达稳定，具有良好的鲁棒性.3.4 总结内模控制具有良好的鲁棒性能，当实际生产过程参数发生变动时，系统均能在可以容忍的时间范围内到达稳态值，而且无较年夜振荡，只是静态过渡时间有所不同；可是分歧ε还是会影响到系统响应的，ε越小，单元阶跃响应超调量越年夜，ε越年夜，超调量越小.从以上内模PID 控制器的设计过程可以看出，只有滤波器的时间常数是需要整定的参数，方法比力简单，而且在系统特性变动的情况下具有很强的鲁棒性和抗干扰能力，输出超调很小或基本无超调，理论分析和仿真结果均标明控制量变动十分平稳，有利于现场执行机构的呵护.该方法为广泛使用的PID 控制器的参数整定提供了新的方法，具有较高的工程应用价值.。
内模控制
U (s)
Gp(s)
D (s) + Y (s)
+
受控过程
Gm(s)
Ym (s)
+
_
内部模型
IMC闭环传递函数
由基本的内模控制结构图，可得
U (s)
Gc (s)
(R(s) D(s))
1 Gc (s)(Gp (s) Gm (s))
Y (s) D(s)
Gp (s)Gc (s)
(R(s) D(s))
1 Gc (s)(Gp (s) Gm (s))
内模控制系统的性质 1
稳定性
当Gp(s) = Gm(s)时，闭环系统稳定的充 分条件是控制器与过程本身均为稳定。 推 论： （1）IMC不能直接应用于开环不稳定对象； （2）对于开环稳定对象，系统稳定的充分 必要条件为：控制器本身稳定。
内模控制系统的性质 2
逆模控制器
若Gm(s) = Gp(s) = Q(s) /P(s)*e-τs， 而且 Gp(s)为开环稳定；则存在理想控制器
Gc
(s)
P(s) Q (s)
*
Tc s
1
1 nc
其中Q-(s)由Q(s) 中的稳定零点部分组成。 问题：对模型误差过于敏感，即鲁棒性极差.
内模控制系统的性质 3
内模控制 （Internal Model Control）
戴连奎
浙江大学控制科学与工程系 浙江大学智能系统与决策研究所
2000/11/09
内容
引 言 基本内模控制结构 内模控制系统的性质 完全的内模控制系统 仿真举例
基本内模控制结构
R (s) + _
Gc(s) 控制器
内模控制和Smith预估器
第五节 Smith 预估控制Smith 预估控制方法是在1957年由Smith 提出来的，其特点是预先估计被控系统在基本扰动下的动态特性，然后用预估器进行补偿，力图使被延迟的被控制量超前反映到控制器中，使控制器提前动作，从而显著地减小系统的超调量，同时加速系统的调节过程。
一、Smith 预估控制原理预估控制系统原理图如图7-24所示。
(a) 预估控制系统原理框图 (b) Smith 预估器图7-24 预估控制系统原理图 图中，s e s G τ−)(p 为具有时滞为τ的对象传递函数，其中)(p s G 为被控对象；)(m s G 为内部模型（又称为对象的标称或名义模型），即Smith 预估器的传递函数，()s e s G s G τ−−=1)()(p m ；)(s D 为（前馈）内模控制器；)(s d 为扰动；)(s R 为参考输入；)(s Y 为被控对象输出；)(m s Y 为内部模型输出。
由图7-24可知，将Smith 预估器与控制器（或被控对象）二者并联。
在理论上可以使被控对象的时间滞后得到完全补偿，控制器的设计就不必再考虑对象的时滞作用了。
现在，系统中假设没有补偿器（预估器），则控制器输出与被控量之间的传递函数便为 s e s G s U s Y τ−=)()()(p (7-50) 上式表明，受到)(s U 控制作用的被控量)(s Y 要经过纯滞后时间τ之后才能反馈到系统控制器输入端。
若采用预估补偿器，则控制量)(s U 与反馈到控制器输入端的反馈信号)(s Y ′之间的传递函数乃是两个并联通道之和，即)()()()(m p s G e s G s U s Y s +=′−τ (7-51) 为使反馈信号)(s Y ′不发生时间滞后τ，则要求(7-51)式满足)()())(()()(p m p s G s G e s s G s U s Y s =+=′−τ (7-52) 于是，就导出了Smith 预估补偿器的传递函数为()s e s G s G τ−−=1)()(p m (7-53) 在系统中设置了Smith 预估器的情况下，可以推导出系统的闭环传递函数为)()(1)()()1)(()(1)()(1)1)(()(1)()()()(p p p p p p s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D s R s Y s s s s+=−++−+=−−−−−ττττ (7-54) 由上式可以明显看出，在系统的特征方程中，已经不含有s e τ−项。
内模控制
第二章 基本概念............................................................................................................. 4
2.1、 鲁棒性与鲁棒控制 .......................................................................................... 4
3.2、前馈控制器 Q 的设计 ....................................................................................... 9
3.3、反馈滤波器 F................................................................................................... 10
1.2、发展现状
经过十多年的发展，IMC 方法不仅已扩展到了多变量和非线性系统，还产生了 多种设计方法，较典型的有零极点对消法、预测控制法、针对 PID 控制器设计的 IMC 法、有限拍法等。IMC 与其他控制方法的结合也是很容易的，如自适应 IMC，采用 模糊决策、仿人控制、神经网络的智能型 IMC 等.值得注意的是，目前已经证明，已 成功应用于大量工业过程的各类预测控制算法本质上都属于 IMC 类，在其等效的 IMC 结构中特殊之处只是其给定输入采用了未来的超前值(预检控制系统)，这不仅 可以从结构上说明预测控制为何具有良好的性能，而且为其进一步的深入分析和改 进提供了有力的工具。
内模控制器设计 ： 摘 要 将内模控制器和传统的 Smith 控制器进行比较对照，总体论述内模控
内模控制.ppt
内模控制的主要性质
2.理想控制器特性
当模型是准确的，且模型稳定，若设计控制器
使
GIMC
(s)
1 Gp (s)
，且 1 存在并可实现
Gp (s)
则，控制器具有理想控制器特性，即在所有时间 内和任何干扰作用下，系统输出都等于输入设定 值，保证对参考输入的无偏差跟踪。
内模控制的主要性质
3.零稳态偏差特性
Gˆ p Gˆ pGˆ p-
式中，Gˆ p 包含了所有的纯滞后和右半平面的零点，并 规定其静态增益为1。Gˆ p 为过程模型的最小相位部分。
步骤2 设计控制器
1 GIMC(s) Gˆ p (s) f (s)
这里 f 为IMC滤波器。选择滤波器的形式，以保证
内模控制器为真分式。
对于阶跃输入信号，可以确定Ⅰ型IMC滤波器的形式
其反馈信号
Dˆ (s) [Gp(s) Gˆp(s)]U(s) D(s) 0 ——内模控制系统具有开环结构。
内模控制的主要性质
1.对偶稳定性 若模型是准确的，则IMC系统内部稳定的充要
条件是过程与控制器都是稳定的。 所以，IMC系统闭环稳定性只取决于前向通
道的各环节自身的稳定性。 结论：对于开环不稳定系统，在使用IMC之
R(s)
GIMC(s) U(s)
Dˆ (s)
Gp (s)
D(s)
Y (s)
Gˆ p ( s)
Ym (s)
图6－1 内模控制结构框图
Gp (s) ——实际对象； Gˆ p(s) ——对象模型；
R(s) ——给定值；
Y (s) ——系统输出；
内模控制器的设计思路是从 理想控制器出发，然后考虑 了某些实际存在的约束，再 回到实际控制器的。
第4章 内模控制
控制器传递函数为:
模型匹配时
思考:SMPC的缺陷？
第4章 内模控制 4.7 内模控制的工业应用
4.7.2 热交换器温度控制
右图所示是一个蒸汽加热器实 验装置，加热介质为蒸汽，冷流 体为水。控制目标是通过调节加 热蒸汽流量来保证热交换器出口 热水温度平稳。 图中温度控制器采用微机实现。
(一) 对象建模
热交换器出口温度与蒸汽流量 的关系可由开环阶跃响应的实验获得:
第4章 内模控制 (二) 内模控制器设计
(i)对象模型分解: (ii)滤波器设计（即IMC控制器设计）:
(三) 算法实现
第4章 内模控制
4.3.2 滤波器设计
f (s) p(s) q(s) 取如下形式：
满足上式的滤波器最简单形式为：
滤波器可以采取其他形式，甚至可获得更快的响应。 例如r＝2，滤波器可取为：
第4章 内模控制
4.3.3 设计示例
4.3.3.1 一阶加纯滞后过程
4.3.3.2 高阶过程
情形A.无右半平面(RHP)零点
结构和参数，可以有效地抑制输出振荡，且可获得所期望的动态特性 和鲁棒性。
通常，反馈滤波器可选较为简单的一阶形式:
第4章 内模控制
在反馈通道中插人滤波器，可使原来不稳定的闭环系统镇定下来， 同时还有另外一个作用：就是可抑制干扰的作用。 模型匹配时，由于干扰引起的输出为: 举例:
若已知输出端的干扰为指数上升形式，即
2. 类型2系统 若闭环系统稳定，即使模型与过程失配，即 , 只要控制器满足 ，且 则此系统属于类型2。该系统对于所有斜坡输入和干扰均不存 在稳态误差。
第4章 内模控制 4.2.3 内模控制的实现问题 对于IMC系统，在模型准确情况下，只要令 即可获得理想的设定值跟踪和完全的干扰抑制效果。 然而，理想控制器性质常难以获得，其原因在于: 1. 若对象含有时滞特性； 2. 若对象模型含有右半平面(RHP)零点； 3. 若对象模型严格有理； 4. 采用理想控制器构成的系统，对于模型误差极为敏感，若 模型不准确，则无法确保闭环系统的鲁棒稳定性。 为了解决上述问题，在设计内模控制器时应分为两步进行: 1. 设计一个稳定的理想控制器，而不考虑系统的鲁棒性和约束; 2. 引人滤波器，通过调整滤波器的结构和参数来获得期望的动 态品质和鲁棒性。
内模控制介绍
内模控制内模控制是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略。
它与史，控制器设计可由过程模型直接求取。
密斯预估控制很相似，有一个被称为内部模型的过程模型设计简单、控制性能好、鲁棒性强，并且便于系统分析。
内模控制方法由Garcia 和Morari 于1982年首先正式提出。
可以和许多其它控制方式相结合，如内模控制与神经网络、内模控制与模糊控制、内模控制和自适应控制、内模控制和最优控制、预测控制的结合使内模控制不断得到改进并广泛应用于工程实践中，取得了良好的效果。
内模控制结构：内模控制器的设计思路是从理想控制器出发，然后考虑了某些实际存在的约束，再回到实际控制器的。
讨论两种不同输入情况下，系统的输出情况：（1）当 0)(,0)(≠=s D s R 假若模型准确，即 由图可见)()(ˆs G s G p P =)()(ˆs D s D =)](ˆ)(1)[()]()(1)[()(IM C IM C s G s G s D s G s G s D s Y pp -=-= 可以实现 )(ˆ1s p)(=s Y 可得 不管如何变化，对 的影响为零。
表明控制器是克服外界扰动的理想控制器。
则令 )(s D )(s Y——实际对象； ——对象模型； ——给定值； ——系统输出； ——在控制对象输出上叠加的扰动。
)(s G p )(ˆs G p)(s R )(s Y )(s D（2）当时： 0)(,0)(≠=s R s D )()(ˆs G s G pP =假若模型准确，即 0)(=s D 0)(ˆ=s D表明控制器是 跟踪 变化的理想控制器。
)(s R )(s Y 当模型没有误差)()]()(1[)()()()(IMC IMC s D s G s G s R s G s G s Y p p -+=其反馈信号 0)()()](ˆ)([)(ˆpp =+-=s D s U s G s G s D ——内模控制系统具有开环结构。
神经网络内模控制
目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论 (1)1.1选题背景和意义 (1)1.2国内外同类研究或同类设计的概况综述 (1)1.3立题依据 (3)1.4本文所做的主要工作 (3)2神经网络的基本原理 (5)2.1人工神经元模型 (5)2.2神经网络的学习方式和学习规则 (6)2.3神经网络的特点 (7)3基于神经网络的内模控制系统 (8)3.1内模控制的简介 (8)3.2内模控制的发展现状 (8)3.3内模控制的基本原理 (8)3.5线性内模控制器的设计 (9)3.6神经非线性内模控制 (11)4基于BP神经网络的内模控制 (14)4.1BP神经网络 (14)4.1.1BP神经网络的结构 (14)4.1.2BP神经网络的算法 (15)4.2基于BP网络的内模控制仿真研究 (20)4.1.1BP网络的算法流程 (20)4.2.2神经网络模型结构和算法 (21)4.3具体对象的仿真 (22)4.3.1线性系统的内模控制 (22)4.3.2非线性系统的内模控制 (24)参考文献 (28)致谢.......................................................................................................................................错误！未定义书签。
附录A. (30)附录B (34)基于神经网络的非线性内模控制摘要本毕业设计主要研究了基于神经网络的非线性内模控制系统。
内模控制从其诞生开始就因为结构简单、参数调节灵活等优点表现出了强大的生命力，并且得到了广泛的应用。
神经网络内模控制融合了内模控制鲁棒性（指在不确定因素存在情况下，系统保持其原有性质的能力）、抗干扰能力强的优点和神经网络自适应控制的优点，受到了自动控制理论界的普遍关注。
本文主要针对基于神经网络的线性与非线性内模控制展开研究，探测其鲁棒性，抗干扰能力，以及跟踪逼近各种信号的能力。
基于内模控制原理的PID控制器设计
5、结论
本次演示基于内模控制原理设计了PID控制器，并对其参数设置、性能等进行 了详细分析。通过仿真实验，我们验证了该控制器在工业控制中的应用效果。 结果表明，基于内模控制原理设计的PID控制器具有优异的控制效果、稳定性 和鲁棒性，可为工业控制系统提供更加精确、快速的控制。
未来研究方向可包括进一步优化PID控制器的参数设置方法，研究更加智能的 控制策略，以及拓展PID控制器在其他领域的应用等。结合具体工程应用实例， 对PID控制器进行实践和验证，也是极具意义的研究方向。
参考内容
一、引言
在工业控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器被广泛使用，其对于误差 的及时响应和精确的控制使其在许多领域中表现出色。然而，传统的PID控制 器并不总是能提供最佳的控制效果，尤其是在复杂的、非线性的、时变的系统 中。为了解决这个问题，我们提出了一种基于内模控制的PID控制系统，以提 高控制器的性能和鲁棒性。
（4）仿真验证：利用仿真实验对设计的PID控制器进行验证，以确定其性能和 稳定性。
2、参数设置
Hale Waihona Puke PID控制器的三个主要参数为比例系数、积分时间和微分时间，它们对控制器 的性能有着重要影响。
比例系数用于调节控制器对误差的敏感度，增大比例系数可以使系统更快地响 应误差信号，但过大的比例系数会使系统不稳定。积分时间用于调节控制器对 误差的累积效应，它的作用是消除系统的稳态误差，但过长的积分时间可能导 致系统超调增大。微分时间则用于调节控制器对误差的变化率，它有助于减小 系统的超调量，但过大的微分时间可能导致系统对噪声的敏感度增加。
一、PID控制器原理及应用
PID控制器是一种线性控制器，通过比较设定值与实际输出值之间的误差，利 用比例、积分和微分三个环节对误差进行修正。它的基本原理是：误差信号经 过比例环节后得到比例输出，再经过积分环节得到积分输出，微分环节则给出 微分输出，最后将这三个输出加起来得到最终的控制信号。
内模控制技术讲解
表明控制器是Y (s) 跟踪 R(s) 变化的 理想控制器。
1 Y (s) GIMC(s)Gp (s)R(s) Gˆ p (s) Gp (s)R (s) R(s)
Y (s) GIMC(s)Gp (s)R (s) [1 GIMC(s)Gp (s)]D (s) 当模型没有误差，且没有外界扰动时
其反馈信号
Dˆ (s) [Gp(s) Gˆp(s)]U(s) D(s) 0 ——内模控制系统具有开环结构。
内模控制的主要性质
1.对偶稳定性 若模型是准确的，则IMC系统内部稳定的充要
条件是过程与控制器都是稳定的。 所以，IMC系统闭环稳定性只取决于前向通
道的各环节自身的稳定性。 结论：对来自开环不稳定系统，在使用IMC之
G (s)
Gm (s)
es
Y（s）
带纯滞后特性闭环系统的典型结构图
2.带纯滞后特性闭环系统的近似模型
Gb
(s)
1
Gc (s)G(s)es Gc (s)G(s)Gm (s)es
Gc (s)G(s)es
1 Gc (s)G(s)Gm (s)Pd (s)
R（s） -
Gc(s) Gm (s)
G (s) Pd(s)
前将其稳定。
内模控制的主要性质
2.理想控制器特性
当模型是准确的，且模型稳定，若设计控制器
使
GIMC
(s)
1 Gp (s)
，且 1 存在并可实现
Gp (s)
则，控制器具有理想控制器特性，即在所有时间 内和任何干扰作用下，系统输出都等于输入设定 值，保证对参考输入的无偏差跟踪。
内模控制的主要性质
3.零稳态偏差特性
I型系统（模型存在偏差，闭环系统稳定，只要设
IMC控制
p 1
如果过程包含N个采样周期的纯滞后，则 ˆ ( z ) z ( N 1) G
p
反映采样过程的 固有延迟。
ˆ ( z ) z 1 。 在过程没有纯滞后的情况下，G p
如果过程模型中包含有单位圆外的零点
z Vi 1 Vi ˆ Gp1 ( z ) z V 1 V i i ˆ ( z ) 的零点，而且 式中， V 是 G
(a)IMC系统结构
D( s)
1 101 2s
1 10 s 1
e
10 s
Y (s)
比较IMC和Smith预 估控制两种控制策 略。
1 e 8 s
1 10 s 1
（b）Smith预估控制系统结构 图6－4 存在模型误差时的系统结构图
(b)
(a) (a)不存在模型误差仿真输出
GIMC ( s) Gc ( s ) ˆ ( s) 1 GIMC （s)G p
可以看到控制器 Gc ( s) 的
因为在 s 0 时，
f ( s) 1 ˆ ( s) G ˆ ( s) G p p
得： Gc ( s) | s 0
零频增益为无穷大。因此 可以消除由外界阶跃扰动 引起的余差。这表明尽管 内模控制器 GIMC ( s) 本身 没有积分功能，但由内模 控制的结构保证了整个内 模控制可以消除余差。
f 是可调整参数，当 f 很小，能改善闭环性能，但 对模型误差变得敏感；而当 f 较大时，则相反。
2 模型预测控制技术
模型预测控制算法是以模型为基础，同时 包含有预测的原理；另外，作为一种优化控制 算法，它还具有最优控制的基本特征。 模型预测控制不管其算法形式如何，都具 有以下三个基本特征；即模型预测、滚动优化 和反馈校正。
内模控制器设计
(1) 当对象含有时滞特性时 ，控制器物理上是不可实 现的 ； (2)当对象模型严格有理，而控制器非有理； (3) 当对象模型含有右半平面零点 ，致控制器本身不稳 定，从而使闭环系统也不稳定 ； (4) 由理想控制器构成的控制系统，对于模型误差极为 敏感 ，当模型不匹配时，无法确保闭环稳定性。
第二部分 内模控制器设计
1
1.内模控制原理
内模控制系统结构如图所示
2
内模控制的核心有三部分： 内部模型，用以预测被控对象的输
出并加以较正； 内模控制器，调节控制量使生产过
程的输出跟踪控制系统的给定值； 滤波器，改善控制系统的鲁棒性。
3
内模控制器的设计思路：使 其传递函数为被控对象传递函数
的逆
即： Gc (s) Gm1(s)
8
4.内模控制器的设计步骤
第一步设计一个稳定的理想控制器， 而不考虑系统的鲁棒性和约束；
第二步引入一个滤波器，通过调整 滤波器的结构，使控制其物理可实现， 通过参数调整来获得期望的动态品质和 鲁棒性。
9
步骤1. 过程模型的分解：
Gm (s) Gm (s) *Gm (s)
步骤2 . IMC控制器设计
必须增加 的值以克服它们的影响，而
的增加又提高了系统的鲁棒性。
19
u1 Gc * r
u2
Gc * Gm * u1 1 Gc * Gm
y p Gmu1 Gu1 Gpu2
16
对象稳定，要系统稳定，则要虚线 框环节稳定。根据小增益理论
|| Gc (s)Gm (s) || 1
|| Gc (s)Gm (s)W * (s) || 117Fra bibliotek结论：
(1) IMC系统的本质是一种开环控制系统 ；
内模控制原理
内模控制原理介绍如下：
内模控制是一种先进控制策略，内模控制器的设计是基于被控对象过程数学模型的。
内模控制具有设计结构简单、调节参数方便的特点；特别是增强了控制系统的鲁棒性，并且提高了系统的抗干扰能力。
内模控制方法在工业过程控制中应用广泛，与传统的控制方法相比内模控制方法具有更好的控制效果，具有实际的应用价值。
可以互相转换，但单位负反馈系统与内模控制系统的设计思路存在本质不同。
在单位负反馈系统中，将过程的输出作为反馈，使得外部扰动在反馈量中与其它因素混在一起影响输出，有时得不到及时的补偿。
在内模控制系统中，反馈量变为扰动估计量，在模型与对象不匹配时，扰动估计量包含模型失配的一些信息，使系统的鲁棒性更强，当模型与对象匹配时，系统相当于幵环。
的主要作用是实现对设定值。
的良好跟踪，保证控制系统的跟踪性、鲁棒性和抗干扰性。
线性系统内模控制器设计简单，分为模型完全可逆和模型不堯全可逆两种情况；当模型完全可逆时控制器由模型的逆和合适的滤波器组成；当模型不完全可逆时，模线性系统内模控制器设计简单，分为模型完全可逆和模型不堯全可逆两种情况；当模型完全可逆时控制器由模型的逆和合适的滤波器组成；当模型不完全可逆时，模型可以分解为可逆和不可逆两部分，控制器由可逆部分的逆和合适的滤波器组成。
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然后在反馈和输人通道上增加反馈滤波器
和输人滤波器
，通过调整滤波器的结构和参数，使系统获得所期望的性能。 下面就对开环稳定过程进行离散内模控制器设计。
考虑一般情况，令被控对象为有纯滞后的非最小相位过程，则过
程模型可分解为两部分：
控制器取为： 设计时为保持闭环系统零稳态偏差特性，需满足：
可实现因子可取为:
经输人滤波器
后再送至控制器。
经柔化后的输人参考轨迹的一般形式为:
即
第4章 内模控制 4.6 简化模型预测控制（SMPC） 内模控制是一种极具理论价值的基于模型的控制策略，但其工程实
现因涉及模型求逆和滤波器合理设计等问题，设计过程较为复杂，尤
其是对于多输人多输出过程，实施难度更大。 1987年以后，Arulalan等人提出了一种简化模型预测控制(SMPC)，其
对象输入为:
闭环系统输出为:
闭环系统误差为:
其中:
第4章 内模控制
对于模型无差，即 em (s) 的 0特殊情况，上式可简化为：
以上两式表明：对于无模型失配的情形，闭环传递函数
除了
中必须包含所有的滞后和右半
平面零点，且 必须有足够的阶次来避免物理上的不可实
现外，其他都是可以任意选择的。因此，闭环响应可以直接设
第4章 内模控制 4.3.3 设计示例
4.3.3.1 一阶加纯滞后过程
4.3.3.2 高阶过程
情形A.无右半平面(RHP)零点
情形B.具有右半平面(RHP)零点
第4章 内模控制
4.4 内模控制器设计——离散过程
当过程模型采用离散脉冲传递函数形式时，内模控制系统的性质仍
然成立。在离散时间条件下，设计内模控制器也仍然分为两步进行： 首先是设计一个稳定的理想控制器；
2. 对于具有反向特性，即包含不稳定零点的过程, 会含有不稳定极点。
中将
第4章 内模控制
三 零稳态偏差特性
1. 类型1系统
若闭环系统稳定，即使模型与过程失配，即
,
只要控制器设计满足
，即控制器的稳态增益等
于模型稳态增益的倒数，则此系统属于类型1，且对于阶跃输 入和常值干扰均不存在稳态偏差。
2. 类型2系统
若闭环系统稳定，即使模型与过程失配，即
,
只要控制器满足
，且
则此系统属于类型2。该系统对于所有斜坡输入和干扰均不存
在稳态误差。
第4章 内模控制 4.2.3 内模控制的实现问题 对于IMC系统，在模型准确情况下，只要令 即可获得理想的设定值跟踪和完全的干扰抑制效果。
然而，理想控制器性质常难以获得，其原因在于: 1. 若对象含有时滞特性； 2. 若对象模型含有右半平面(RHP)零点； 3. 若对象模型严格有理； 4. 采用理想控制器构成的系统，对于模型误差极为敏感，若 模型不准确，则无法确保闭环系统的鲁棒稳定性。
第4章 内模控制 4.2 内模控制基本原理 4.2.1 内模控制的结 构及其等价形式
则系统的闭环响应为：
第4章 内模控制 内模控制系统的反馈信号为：
4.2.2 内模控制的主要性质 一 对偶稳定性
当模型匹配时，IMC系统的闭环稳定性只取决于前向通道 各环节的自身的开环稳定性。
内模控制稳定性条件比起经典控制理论中常用的劳斯判 据、根轨迹判据和频率特性等稳定性分析方法要简单得多。
计，且设计步骤比常规反馈控制器要清楚很多。
第4章 内模控制
4.3.1
～
G p (s)
的分解
(i): (ii): 对于最小相位系统：
第4章 内模控制 4.3.2 滤波器设计
f (s) p(s) q(s) 取如下形式： 满足上式的滤波器最简单形式为：
滤波器可以采取其他形式，甚至可获得更快的响应。 例如r＝2，滤波器可取为：
基本思想是“系统的闭环响应至少能达到其开环响应的性能”，由此导 出
控4制.6算.1法后常，规引SM入PC一算个法整定参数，使响应加快到比较满意的程度。
为了解决上述问题，在设计内模控制器时应分为两步进行: 1. 设计一个稳定的理想控制器，而不考虑系统的鲁棒性和约束; 2. 引人滤波器，通过调整滤波器的结构和参数来获得期望的动 态品质和鲁棒性。
第4章 内模控制 4.3 内模控制器设计——连续过程
基本内模控制结构
• IMC→常规控制器：
Gc
(s)
1
GIMC (s) GIMC (s)Gm
(s)
第4章 内模控制 常规的反馈控制系统
• 常规控制器→IMC：
GIMC
(s)
1
Gc (s) Gc (s)Gm
(
s)
第4章 内模控制
一、内模控制器设计应分两步进行：
步骤1：过程模型
～
G
p
(的s) 分解
步骤2：IMC控制器设 计
控制器设为：
低通 滤波器
第4章 内模控制 二、内模控制器对闭环 系统的影响：
与内模控制相比，传统的反馈控制结构在如何选择控制器 类型和控制器参数以保证闭环系统的稳定性等间题上则显得 不够清晰。
第4章 内模控制 二 理想控制器特性
在理想情况下，IMC能实现对参考输人的无偏差跟踪. 然而:
1. 由于对象中常见的时滞和惯性环节，
中将出现纯超前
和纯微分环节，因此，理想控制器很难实现。
第4章 内模控制
下面将验证一下闭环系统输出方程是否具有零稳态偏差特性：
模型匹配时，系统闭环响应为:
第4章 内模控制
若模型失配或有干扰存在时，则闭环系统不一定能获得所期望的动 态性能，甚至会出现闭环系统不稳定的情况。
解决方法：在反馈通道中插人一个反馈滤波器，适当选取波器的
结构和参数，可以有效地抑制输出振荡，且可获得所期望的动态特性 和鲁棒性。
第4章 内模控制
三 内模控制的结构
图中虚线框内是整个 控制系统的内部结构， 由于该结构中除了有控 制器外，还包含了过程 模型，内模控制因此而 得名。
四 内模控制的特点
1. 内模控制不仅在工业过程控制中获得了成功的应用，而且 表现出在控制系统稳定性和鲁棒性理论分析方面的优势。 2. 在工业过程中，内模控制用于强耦合多变量过程、强非线 性过程和大时滞过程。
通常，反馈滤波器可选较为简单的一阶形式:
第4章 内模控制
在反馈通道中插人滤波器，可使原来不稳定的闭环系统镇定下来， 同时还有另外一个作用：就是可抑制干扰的作用。 模型匹配时，由于干扰引起的输出为:
举例:
若已知输出端的干扰为指数上升形式，即
若取 若取 若取
， ，
,
第4章 内模控制
为了减少突加设定值时的冲击，柔化控制动作，通常将设定值