第九章 仿人智能控制v2
《智能控制基础》第5章仿人智能控制-清华大学出版社
传统控制中以经典的时域性能指标和最优控制
的误差泛函积分评价指标系统进行的设计非常重要， e
但也存在着很大的局限性。经典的时域性能指标非
常直观，但不能直接用于设计，只能作为设计结束
后的评价。传统的单模态控制方式在设计时无法兼
顾所有的指标。最优控制的误差泛函积分评价指标
t
虽然可直接参与设计，但只能在各经典的时域性能
如图5-6中曲线（a）+（b）表明了一个
e
理想的定值控制过程；曲线（b）则为一个
理想的伺服控制的动态过程。如果以这样的
(a)
运动轨迹作为设计智能控制器的目标，理想
的情况就是，控制器迫使系统的动态特性在
该轨迹上滑动。但由于被控对象具有不确定
性和未知性，实际上运动的轨迹只可能处在
这条理想曲线周围的一曲柱中（对（e e ）
5.2.2 仿人智能控制的设计方法
控制系统的设计是在离线的情况下进行的。建立什么样的模型、以何种程 度反映实际被控对象来进行控制器的设计，是控制系统设计方法首先应当解决 的关键问题之一。然而，大多数的实际被控对象都具有非线性、时变性和不确 定性，要建立准确而又便于智能控制设计方法利用的模型非常困难。但是，控 制系统数学模型的“类等效”模型简化方法为设计者提供了一个十分有效的途 径。
仿人智能控制系统西安工程大学控制工程与智能检测实验教学示范中心
1 仿人控制原理与原型算法
1. 仿人控制的基本原理
参数校 正层 任务适 应层 公共数 据库 U
+ R _
E
直接控制层
扰动受控对 象
Y
反馈 仿人控制在结构和功能上具有以下基本特征： （1）递阶信息处理和决策机构； （2）在线特征辨识和特征记忆； （3）开闭环结合和定性与定量结合的多模态控制； （4）启发式和直觉推理问题求解.
特征模型的定义及形式化描述
1.人控制的特征模式与特征辨识
(2)
特征模型 Φ是一种智能控制系统动态特性的定量与定性综 合描述的模型 , 是根据不同的控制问题求解和控制指标要求而
对系统动态信息空间∑的一种划分；划分出的每个子区域表示
系统的一种特征状态φi。特征模型Φ为全部特征状态的集合,即 :
Φ ={ φ1，φ2，…，φr}，φi
控系统特征状态的特征信息源,并用集合E表示:
E {e, e, e}
e
根据受控系统输出偏差e、偏差导数
以及它们的适当组合构成的
特征变量,划分动态特征模式,并通过这些特征模式描述系统的动态 能控制决策提供依据。
行为特征,或用这些特征模式直观地反映系统的动态过程,以期为智
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仿人控制的特征模型和决策模态
un (t ) u0( n 1) kK p em,n kK p em,i
i 0 n
e 0 ee
0 ee
当系统误差处于误差相平面的 0或 第一与第三象限，即 e e 0 时，仿人智能控 e0 且 e 制器工作于比例控制模态； 当误差处于误差相平面的第二 0 0 或e 与第四象限，即 e e 时，仿人智能控制器工作于保 持控制模态。
1 仿人控制原理与原型算法
仿人智能控制算法在控制系统的应用
仿人智能控制算法在控制系统的应用引言随着科技的发展，人工智能技术得到了迅速发展。
仿人智能控制算法作为目前比较先进的智能控制算法，其应用领域也越来越广泛。
本文将着重介绍仿人智能控制算法在控制系统中的应用。
什么是仿人智能控制算法人工智能控制算法是一种模拟人类行为智能控制的算法，通过对人类认知过程进行建模和仿真，实现对复杂系统的控制。
仿人智能控制算法中应用了神经网络算法、模糊逻辑控制算法、遗传算法等多种人工智能技术，利用这些技术对系统进行建模、预测和控制。
仿人智能控制算法在控制系统中的应用智能交通控制仿人智能控制算法在智能交通控制中的应用较为广泛，其核心是对路况信息进行实时监测，通过智能算法来控制交通信号灯的变化，优化交通流量和速度。
由于交通流量和路况存在一定的随机性，因此仿人智能控制算法在实际应用中能够更加准确的分析和处理交通事故，并通过优化控制算法来减少道路拥堵。
生产制造在生产制造领域，仿人智能控制算法能够对产品质量及其流程进行智能控制，提高生产效率和产品质量。
同时，利用智能算法对生产环节进行优化，帮助企业提高生产效率和降低成本，提升企业的利润。
机器人控制随着人工智能技术的飞速发展，机器人应用也越来越广泛。
仿人智能控制算法可以让机器人更好地模拟人类行为，并通过数据分析和智能算法来对机器人进行优化控制，提高机器人的智能化程度和适应性。
在生产、医疗、军事等多个领域中都可以发挥重要作用。
仿人智能控制算法的优缺点分析优点•能够更准确的模拟人类行为特征，提高了系统的智能化程度。
•可以较好的处理非线性控制、不确定性、复杂度高等问题。
•通过对系统的学习和优化，可以更好的适应不同的环境和场景，提高系统的控制效果。
缺点•对算法的复杂度和运算资源的要求较高。
•对不同系统设计和环境的敏感度较高。
结论仿人智能控制算法作为一种新兴的智能控制算法，可以在多个领域中发挥着非常重要的作用。
但是在实际应用中，其复杂度和对系统设计的特殊要求，也需要在工程实践中进行更加深入的研究和实践，以更好的实现系统的控制效果和优化。
第九章-仿人智能控制v2幻灯片
第九章 仿人智能控制
9.1 仿人智能控制的原理 9.1.1 基本思想 9.1.2 仿人智能控制行为的特征变量 9.1.3 系统特性的模式识别
9.2 几种仿人智能控制方案 9.2.1 仿人智能开关控制 9.2.2 仿人比例控制 9.2.3 仿人智能积分控制
9.3 专家PID控制
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智能控制的一个重要研究方向
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9.1.2 仿人智能控制行为的特征变量
图9.1 二阶系统的单位阶跃相应曲线
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几个不同点的分析
点a,b,F的值均等于y，但动态特征不同
点a: 系统偏差有偏离平衡点的趋势； 点b: 系统偏差有趋于平衡点的趋势； 点F:系统偏差恰好达到极值。
then
u(k)=U,t0(k)=0（全关） (3) if e(k)=0, e(k-1)<0 then
u(k)=U,t0(k)=K1 t0(k-1)
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（4）if e(k)=0 ，e(k-1)>0 then
u(k)=U,t0(k)= t0(k-1) （5）if |e(k)|<E, e(k)>0, Δe(k)>0
传统PID调节器无自适应能力。 研究专家PID或者智能PID十分必要。
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9.1.1 基本思想
PID －比例，积分和微分控制器 反馈控制，按偏差调节
控制器作用
人脑
P: 比例，线性放大缩小 I: 积分，细调 D: 微分，变化趋势
仿人智能控制基本原理
五 仿人智能控制基本原理源自在仿人智能控制原型算法中，控制策略与控制模 态的选择和确定，是依据误差变化趋势的特征进 行的，而这些确定误差变化趋势特征的集合，反 映在误差相平面上的全部特征，构成了整个控制 决策的依据，我们称之为特征模型。这与人控制 器拥有并依据先验知识进行控制的方式类似。 依据特征模型选择确定控制模态，这种决策推理 和信息处理的行为与人的直觉推理过程，即从 “认知到判断”再从“判断到操作”的决策推理 过程十分接近。
图3-3 仿人智能控制器 原形的动态特性
它表明了当系统受到 阶跃干扰的作用，输出响 应偏离给定值时，仿人智 能控制器在误差输入的作 用下，产生的控制输出与 误差响应的对应关系。 。
em3 em2
em1 e
t
u01 u02
u
t
B)抑制系数k偏小
五 仿人智能控制基本原理
2.2 动态特性分析
当抑制系数k取得偏大时，如图a）所示，误 差的动态响应将呈现过零的衰减振荡形式。 控制器相应的输出则呈现出以保持值u0i为中 心的反转锯齿状。当误差向偏离给定值的方 向变化时，控制器输出将在保持值u0i上叠加 一个与误差成比例的控制增量，即u = u0i + Kp e。当误差的变化指向给定值时，控制器 输出保持值u0i，随着误差曲线的衰减，保持 值u0i将趋向于一个稳定的值。
2.1 基本算法和静特性
图a）为保持模态中抑制系数k偏大时控制器的 静特性图 oa段—比例控制模式 ab段—增益抑制 bc段—开环保持模式 cd→df→fg段—第2个控制周期
五 仿人智能控制基本原理
2.1 基本算法和静特性
图b）为保持模态中抑制系数k偏小时控制 器的静特性图， oa→ab→bc段—第1个控制周期 cd→df→fg段—第2个控制周期 抑制系数k取得恰倒好处时
机械系统的仿人智能控制与协同助力
机械系统的仿人智能控制与协同助力随着科技的不断进步，机械系统的智能化程度也在不断提高。
仿人智能控制技术的引入，为机械系统的性能提升和操作效率的提高带来了巨大的潜力。
本文将探讨机械系统的仿人智能控制技术以及其与协同助力的关系。
首先，我们需要了解什么是仿人智能控制技术。
仿人智能控制技术是通过模拟人类的思维方式和行为特征，将人类的智能应用于机械系统的控制中。
这种技术使得机械系统能够更加智能化地感知环境、分析信息、做出决策和执行行动。
在机械系统的仿人智能控制中，关键的一环是感知环境的能力。
例如，利用视觉传感器和声音传感器等设备，机械系统能够感知周围的环境信息，如物体的位置、形状和颜色等。
通过对环境信息的感知，机械系统能够更好地适应复杂的工作环境，并做出相应的决策。
除了感知环境，仿人智能控制技术还包括对信息的分析和处理能力。
机械系统可以通过学习和模式识别等方法，对大量的信息进行分析，从而提取出有用的特征。
例如，在一个自动化生产线上，机械系统可以通过检测产品的外观和质量，自动识别并剔除不合格品，从而提高生产效率和产品质量。
在机械系统中应用仿人智能控制技术不仅可以提高系统的自主性，还可以实现系统之间的协同助力。
通过互联网和物联网等技术手段，不同的机械系统可以相互通信和协调工作，共同完成复杂的任务。
例如，在一个仓库物流系统中，各个机械设备可以通过互联网实时传输和共享数据，从而提高仓库的运营效率。
随着机械系统的智能化程度越来越高，机械系统之间的协同助力也变得越来越重要。
机械系统之间的协同助力不仅可以提高系统的整体性能，还可以实现资源的有效利用。
例如，在一个智能家居系统中，各种机械设备可以通过互联网共享信息，实现智能化的配合。
空调可以根据温度传感器的数据调节室内温度，智能灯具可以根据光线传感器的数据自动调节亮度，从而提供一个舒适的居住环境。
然而，机械系统的仿人智能控制技术也面临一些挑战。
首先，由于机械系统的复杂性，需要大量的时间和精力来开发和调试相关的算法和控制系统。
智能控制导论课程论文-_关于仿人智能控制的研究_
智能控制导论课程论文题目：_______关于仿人智能控制的研究_____教务处制目录摘要 (3)一，关于仿人智能控制的简介 (3)二，仿人智能的应用目的及其价值 (3)三，仿人智能控制的基础研究 (3)四，仿人智能的发展研究方向 (4)1，工业机器人的仿人智能控制 (4)2，双足机器人动态步行仿人智能控制 (5)3，基于ＡＲＭ的仿人机器人及其控制平台研究 (8)五，结论：仿人智能控制的研究与实现 (10)引用查阅文献 (10)关于仿人智能控制（HISC）的研究摘要：针对现代社会的发展，人类用到的智能控制越来越多，涉及的范围广，专业的研究非常深入。
但人类发现不可能缺少人类去进行的一些控制时，就需要到仿人智能控制了。
仿人智能控制在很久以前就有人开始进行研究，并取得一定的成果，例如79年周其鉴教授提出了仿人智能控制的基本算法。
仿人智能控制是非常的复杂的，所以一般都是专攻的方法去进行开发其控制的方向。
仿人智能控制在现行社会中非常重要，能代替人类解决问题的同时效率也比人类要高，所以仿人智能控制在未来将会更加的重要，影响更加大。
本文将会介绍仿人智能控制的基本算法，以及3种在仿人智能控制中起重要作用的专攻方向作为例子。
一，关于仿人智能控制的简介在普通印象中，仿人智能就是模仿人类的行为动作。
但事实上仿人智能里面不仅仅只是仿人动作的仿生学，还包括人类的智能思考及反应等的人类思维层面的模仿。
仿人智能中，人类的智能思考及反应动作等都被应用于军事，工业或民用中。
而仿人智能的复杂程度难以想象，所以只能通过人类的研究来解锁他在机械中的应用。
现有仿人机器人系统的主要缺陷是对环境的适应性和学习能力的不足。
机器的智能来源于与外界环境的相互作用，同时也反映在对作业的独立完成度上。
机器人学习控制技术是实现仿人机器人在结构和非结构环境下实现智能化控制的一项重要技术。
但是由于受到传感器噪音，随机运动，在线学习方式以及训练时间的限制，学习控制的实时性还不能令人满意。
仿人智能控制
仿人智能控制仿人智能控制是仿效人的政行为而进行控制和决策，即在宏观结构上和功能上对人的控制进行模拟。
开展仿人智能控制的研究，是目前智能控制的一个重要研究方向。
1.仿人智能控制的原理1.1 仿人智能控制的基本思想传统的PID控制是一种反馈控制，存在着按偏差的比例、积分和微分三种控制作用。
比例：偏差一产生，控制器就有控制作用，使被控量想偏差减小的方向变化，器控制作用的强弱取决于比例系数Kp积分：它能对偏差进行记忆并积分，有利于消除静差，但作用太强，既Ti太大会是控制的动态性能变差，以至使系统不稳定。
微分：能敏感出偏差的变化趋势， To大可加快系统响应（使超调减小），但又会使系统抑制干扰的能力降低。
下面来分析一下PID控制中的三种控制作用的是指以及他们的功能与人的控制思维的某种智能差异，从而看出控制规律的智能化发展趋势。
1）比例；PID中实质是一种线性放大或缩小的作用，它类似于人的想象能力，可以把一个量想得大一些或小一些，但人的想象力是非线性的是变的，可根据情况灵活变化。
2）积分作用：对偏差信号的记忆功能（积分），人脑的记忆功能是人类的一种基本智能，人脑的记忆是具有某种选择性的。
可以记住有用的信息，而遗忘无用或长时间的信息，而PID中的积分是不加选择的长期记忆，其中包括对控制不利的信息，同比PID中不加选择的积分作用缺乏智能性。
3）微分：体现了信号的变化趋势，这种作用类似于人的预见性，但PID中的微分的预见性缺乏人的远见卓识，且对变化快的信号敏感，对变化慢的信号预见性差仿人智能控制的基本思想是指：在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为能力，最大限度的识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确数学模型的对象进行有效的控制1.2 仿人智能行为的特征变量对系统动态特征的模式识别，主要是对动态模式的分类，根据系统偏差e及偏差变化△e以及由它们相应的组合的特征变量来划分动态特征模式，通过这些特征模式刻画动态系统的动态行为特征，以便作为智能控制决策的依据。
仿人智能控制算法
一、仿人智能控制算法1、原型算法控制机理仿人智能控制器的运行机理（1）比例控制模式。
当系统出现误差并且误差趋向增加时，即当e*e>0时，仿人智能控制器产生一个比例输出U=Kp*e,其中Kp为比例增益，大大超过传统比例控制器所允许的数值。
比例控制模式运行在e=0和e=em，1区间，em，1为误差出现的第一次极值。
当e达到了em，1以后，该闭环负反馈比例控制器立即结束，进入抑制过程。
（2）增益抑制控制模式。
这是当系统误差达到第一次极值时em，1以后所施加的一种阻尼作用，即把原来的高比例增益Kp乘上一个小于1的增益k，使其增益降低。
增益控制器有助于改善系统品质，增加稳定裕度。
（3）开环保持模式。
当到了一个新的位置以后，系统误差减小或误差保持为零，立即进入保持模式，减小控制作用，利用惯性让系统进入稳态。
这种仿人控制的智能算法以人对对象的观察、记忆、决策等智能作为基础，根据超调量、偏差及偏差的变化趋势来确定控制策略。
当系统的误差趋于增加或保持常值时，仿人智能控制器采用比例控制模式，产生强烈的控制作用，抑制系统的偏差增加或迫使系统的误差回零。
此时系统处于闭环状态；而在系统误差趋于减小或系统误差为零时，仿人智能控制器采用保持模式，进行观察，等一等，此时系统处于开环。
2原型算法的不足（1）按照原型算法，开始时偏差最大，控制输出量最大，oa段一直保持，直到出现超调，偏差过零点变为负时才变化为比例控制模式。
这种控制策略必然导致超调的产生，引起被控量的震荡。
正确的做法应该是随着偏差的减小，被控量趋向于恒定值，控制量应该逐渐减小，而不应该一直保持不变。
（2）在bc、de阶段，控制量应该也有所变化，不应一直保持不变。
（3）依赖于偏差和偏差的变化构成信息空间，确定动态特征信息，选择控制算法。
信息空间无论怎样细化（从双模到多模）都已引起控制系统在不同算法之间的频繁切换，同时抗噪声干扰性能差。
（4）采用变模控制的关键是按照要求各个模式区域之间不相互重叠，而且所有模式区域的总和应等于整个状态空间，因为一旦重叠，则会出现控制的二义性；或者出现不能覆盖的模式区域，则当系统的状态落入这个区域时就不会有相应的控制作用产生，更恶劣的情况是出现无法预计的控制作用。
人工智能-第九章仿人智能控制v2 精品
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Manlike IC
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几个不同点的分析
点a,b,F的值均等于y，但动态特征不同
点a: 系统偏差有偏离平衡点的趋势； 点b: 系统偏差有趋于平衡点的趋势； 点F:系统偏差恰好达到极值。
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Manlike IC
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9.1.3 系统特性的模式识别
根据输出偏差e和偏差变化Δe以及它们的 组合的特征变量，划分动态特征模式，特 征模式作为智能控制决策的依据。
第九章 仿人智能控制
9.1 仿人智能控制的原理 9.1.1 基本思想 9.1.2 仿人智能控制行为的特征变量 9.1.3 系统特性的模式识别
9.2 几种仿人智能控制方案 9.2.1 仿人智能开关控制 9.2.2 仿人比例控制 9.2.3 仿人智能积分控制
9.3 专家PID控制
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>0
>0
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en*Δen <0
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11
en*Δen表征动态偏差变化情况
en*Δen>0 偏差加大, 偏差的绝对值逐渐增大 en*Δen<0 偏差减小, 偏差的绝对值逐渐减小
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Δen*Δen-1 表征极值
Δen*Δen-1>0 无极值 Δen*Δen-1<0 有极值 B点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen>0 C’点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen<0 B点之后，偏差趋于减小，C’点之后，偏差
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智能控制的一个重要研究方向
智能控制，根本上是要仿效人的智能行为进行决策
和控制。
必要的训练之后，人实现的控制方法接近最优。
仿人智能控制不需要了解对象的结构、参数，即不
依赖于对象的数学模型，而是根据积累的经验和
知识进行在线的推理确定和变换控制策略。
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调节器参数的自动整定问题
Δen/Δen-1比值大,前期控制效果差
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Δ(Δe)
表征偏差变化的变化率
Δ(Δe)>0 超调阶段 ABC段 Δ(Δe)<0 回调阶段 CDE段 特征变量是对系统动态特性的一种定性与定量相 结合的描述，它体现了对人的形象思维的一种 模拟。
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智能开关控制实验结果及参数分析
实验取液位为50， 其余参数都为零， 电压分为三级加到 伺服阀上，稳定以 后电压迅速频繁地 切换，曲线比较稳 定，但是饲服阀的 开口很小才能达到 如此效果
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9.2.2 仿人比例控制
常规控制， K 小，系统稳定性好，静态误差大。 仿人控制，不断调整给定值，使系统输出不断 逼近给定值，提高系统精度。
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9.1.3 系统特性的模式识别
根据输出偏差 e 和偏差变化 Δe 以及它们的 组合的特征变量，划分动态特征模式，特 征模式作为智能控制决策的依据。 偏差: en=r-yn 偏差变化: Δen=en – en-1
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3) e*Δe
PID需要试验加试凑方法整定。需要熟练的技
巧，并且相当费时。
传统PID调节器无自适应能力。 研究专家PID或者智能PID十分必要。
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9.1.1 基本思想
PID －比例，积分和微分控制器 反馈控制，按偏差调节
控制器作用 P: 比例，线性放大缩小 I: 积分，细调 D: 微分，变化趋势 人脑 想象功能，具有非线性放大能力 记忆功能，选择性记忆能力 预见功能，远见卓识的预见能力
存放于RB和DB中。ST产生的M进入DB取
代原有的控制参数集, MC产生输出u*，经
K输出u=Ku*，去控制被控对象G。
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9.2 几种仿人智能控制方案
9.2.1 仿人智能开关控制(Bang-Bang)控制 开关（on-off)控制—bang-bang控制，简单， 易于实现。 电加热炉的控制中常常应用。 问题：精度较低，系统振荡幅度较大。 分析：常规方法， 两态： 开、关；没有人工控 制根据变化趋势调节的特点。
R+ -
e
K
u
对象
y
比例反馈控制系统
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控制原理：
初始给定＝1，yss0系统稳态输出值，ess0静差。 系统进入稳态后，增加给定值ess0->1＋ess0。 第二级稳态输出为yss0 +yss1,静差减小为ess1。 第三级输入给定为1＋ ess0＋ess1。依此下去， 有
第九章 仿人智能控制
9.1 仿人智能控制的原理 9.1.1 基本思想 9.1.2 仿人智能控制行为的特征变量 9.1.3 系统特性的模式识别 9.2 几种仿人智能控制方案 9.2.1 仿人智能开关控制 9.2.2 仿人比例控制 9.2.3 仿人智能积分控制 9.3 专家PID控制
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对象
y
仿人比例控制
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规则为
if K 0 K K 0 N , e(k ) e(k 1) then e e
n 0 n 1 0
e
δ：允许静差的2倍，N正比于
/T
算法实质：比例加智能积分。
未满足条件时，仅比例控制；
稳态后，积分器每 N个周期工作一次，避免传统积 分带来的相位裕量减小。
e*Δe的符号，表征动态偏差变化情况. >0, 离开平衡点 <0, 趋于平衡点
表9－1 特征变量的符号变化
OA段
AB段
BC段
CD段
DE段
en
Δe
>0
<0 <0
<0
<0 >0
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<0
>0 <0
>0
>0 >0
>0
<0 <0
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en*Δen
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en*Δen表征动态偏差变化情况
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（4）if e(k)=0 ，e(k-1)>0 then u(k)=U,t0(k)= t0(k-1) （5）if |e(k)|<E, e(k)>0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= K2 t0(k-1) （6）if |e(k)|<E, e(k)>0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K3 t0(k-1) （7） if |e(k)|<E, e(k)>0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K4 t0(k-1) （8） if |e(k)|<E, e(k)<0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= t0(k-1)
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12条规则：
设k为当前采样时刻，e(k)为偏差，Δe(k） 为偏差变化率，U为全开控制量，T为控制 周期，t0为开关接通时间。 (1) if |e(k)|≥M e(k)>0 then u(k)=U,t0(k)=T（全开） (2) if |e(k)|≥M e(k)<0 then u(k)=U,t0(k)=0（全关） (3) if e(k)=0, e(k-1)<0 then u(k)=U,t0(k)=K1 t0(k-1)
Kp可以较小，增大增益裕量。有效解决稳态精度和 稳定裕量的关系。
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仿人比例温度控制仿真曲线
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仿真结果1
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仿真结果2
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温度控制系统硬件框图
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9.2.3 仿人智能积分控制
常规积分的缺点： 1) 针对性不强，（处处积分起作用） 2) 积分饱和 3) 参数选择不当时，系统容易振荡
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人工控制，可以根据误差和误差变化率选择开关
接通的时间。
智能开关控制即是 ” 考虑实际误差变化规律和被
控对象的特征，纯滞后及扰动等因素的开关控 制策略。”
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智能开关控制的控制电压和偏差变化曲线
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实际值远小于给定值时，输出一个较大的控制电
压，提高液位的上升速率，减少上升时间；随着
偏差的减小，逐步减少控制电压，以减小系统的
超调量和稳定时间。经过多次实验，选择3V，
2.25V, 1.75V, 0.05V四种控制电压。
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首先将标准化后的误 差送入形参err，然后根 据err的值，选择一个输 出电压，当液位上升后， m[1]的值分阶段减小，当 液位超过了设定值，err 成为负值，只输出一个很 小的电压（0.05V），液 位下降，从而达到控制液 位的功能 。
en*Δen>0 偏差加大, 偏差的绝对值逐渐增大 en*Δen<0 偏差减小, 偏差的绝对值逐渐减小
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Δen*Δen-1 表征极值
Δen*Δen-1>0 无极值 Δen*Δen-1<0 有极值 B点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen>0 C’点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen<0 B点之后，偏差趋于减小，C’点之后，偏差 逐渐加大。
PC
Tg
PLC
SCR
Tc
电炉
热电偶
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温度控制实际效果
2014-7-1
Manlike IC
40
仿人智能比例液位控制
实验结果及参数分析
实验设定液位为50，由于仿 人比例控制中的Ki和Kd没有 起到作用，故直接取Kp为1， 可以看到第一次稳定值比较 小，但最后的稳定效果很明 显。如右图所示： 第二次实验改取Kp为3，如 右图所示，第一次判稳值明 显增大，而且总的上升时间 也相对还有所减少，最终的 稳定效果也还不错
Manlike IC 41
2014-7-1
实验结果及参数分析(2)
第三次实验改取Kp为8， 则如左图所示，由于其值 较大，还没有达到稳态值 就达到了设定的值，产生 超调，最后的稳定效果虽 然可以，但略低于设定的 50，效果不如上两次的实 验，所以Kp值大概应该在 1至6之间取值