第九章 仿人智能控制v2

输出
y
静差
y
i 0
n
ssi
R 1 (n )
essn 0 ( n )
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控制算法：
积分开关只在满足稳态条件时才闭合，完成 一次 e
n 0
e e 运算后立即断开，此后 e
n 1 0
n 0
不变.
积分 开关
e
R+ -
e0n
K
u

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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e / e

偏差变化的姿态


与en*Δen联合使用，细化系统特征 例如，曲线BC(DE)中间一段，偏差变化较大 且偏差较大。 具体数值满足 en*Δen<0且b< e / e <a
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Δen/Δen-1 表征偏差局部变化趋势
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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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

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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
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 。
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参数意义：
E允许偏差的绝对值, M>E给定常数， t0(k)，t0(k-1)分别为本次和上次控制量输出 时间。Ki为依据经验整定的系数。
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仿人智能开关控制 （BANG－BANG控制）(应用实例)
液位控制
根据偏差的大小来确定控制电压。在液位
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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)
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

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
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
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智能开关控制的偏差变化分析
e(k ) * e(k ) 0 k (0, t1 ) 或 (t2 , t3 ) e(k ) * e(k ) 0 k (t1 , t2 ) 或 (t3 , t4 )
过程为大惯性及纯滞后系统。采用产生式规则设
计智能开关控制。
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PID控制作用是优良控制的必要条件，非充分条件。
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PID的改进：
1．变增益控制（增益适应） 2. 智能积分（非线性积分） 3．智能采样控制等等
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仿人控制基本思想：
利用计算机模拟人的控制行为功能，
最大限度地识别过程特征信息，进行启发 和自觉推理，对缺乏精确数学模型的对象 实现有效的控制 。
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9.1.3 仿人智能控制器的结构
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图9.3 多变量仿人智能控制器的结构
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其中，A,B是解析式、逻辑关系式和阈值集
的集合;F,H是以IF(特征)THEN(控制模式)
的形式写成的直觉推理规则集;V,W是以各
种线性、非线性函数写成的模式集，分别
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（9） if E≤|e(k)|<M, e(k)>0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= K5 t0(k-1) （10）if E≤|e(k)|<M, e(k)>0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K6 t0(k-1) （11）if E≤|e(k)|<M, e(k)<0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K7 t0(k-1) （12）if E≤|e(k)|<M, e(k)<0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= K8 t0(k-1)
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。
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。

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
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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)
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9.1.2 仿人智能控制行ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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。
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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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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
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。
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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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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。
PC
Tg
PLC
SCR
Tc
电炉
热电偶
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温度控制实际效果
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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