多变量系统的神经网络解耦新方法

多变量控制6.6 多变量解耦控制应用

6.6 多变量解耦控制应用
所谓解耦控制系统，就是采用某种结构，寻找合适的控制规律来消除系统种各控制回路之间的相互耦合关系型的解耦控制系统结构示意图如下。 u 解耦控制器待解耦系统 y
-
工程实例一：飞机
飞机在飞行中我们感兴趣的输出量是俯仰角、水平位置和高度，控制输入变量是三个机翼的偏转。因为三个输出量之间有耦合，如果要同时操纵三个输入量并成功地控制飞机，要求驾驶员有相当高的技巧。如果系统实现了解耦，就为驾驶员提供了三个独立的高稳定性的子系统，从而可以独立地调整其俯仰角、水平位置和高度。
解决思路
采用机理分析和实验数据分析相结合的方法，建立了三输入、三输出变风量空调系统的数学模型。
并针对该系统采用对角矩阵法设计了变风量空调系统的解耦器。该解耦器可以使所研究的变风量空调控制系统的开环传递函数矩阵和闭环传递函数矩阵都变换为对角矩阵，从而解除各个控制回路之间的耦合，使变风量空调系统实现解耦
工程实例二：造纸过程
加压网前箱横截面草图
加压网前箱的箱底总压和液位由气泵和浆泵的变化量决定，是一个严重耦合的两输入两输出系统。
工程实例三
采用对角矩阵解耦法提高变风量空调的性能
解决变风量空调系统多个回路之间的耦合问题是暖通空调领域的难点问题。变风量空调(VAV)系统具有多变量、耦合强烈、非线性等特点，且控制系统的设计具有较大难度。当所有回路同时工作时，各个回路之间相互耦合、相互干扰，严重影响变风量空调系统的性能，有时甚至会影响到整个系统的稳定性。解除多回路之间的耦合，提高VAV系统的性能是极为关键和重要的，本文采用对角矩阵法对变风量空调系统进行解耦控制

解耦算法

解耦原理
算法流程图
对于输出和输入变量个数相同的系统，如果引入适当的控制规律，使控制系统的传递函数矩阵为非奇异对角矩阵，就称系统实现了完全解耦。使多变量系统实现完全解耦的控制器，既可采用状态反馈结合输入变换的形式，也可采用输出反馈结合补偿装置的形式。
已证明，系统可用状态反馈和输入变换，即通过引入控制规律u=-Kx+Lv，实现完全解耦的充分必要条件是矩阵E为非奇异。这里，u为输入向量，x为状态向量，v为参考输入向量，K为状态反馈矩阵，L为输入变换矩阵。对于满足可解耦性条件的多变量系统，通过将它的系数矩阵A，B，C化成为解耦规范形，便可容易地求得所要求的状态反馈矩阵K和输入变换矩阵L。完全解耦控制方式的主要缺点是，它对系统参数的变动很敏感，系统参数的不准确或者在运行中的某种漂移都会破坏完全解耦。
解耦思想提出
在多变量系统中，由于被控对象各个通道之间相互铰链，一个输入信号的变化会引起多个输出量的变化，每个输出也不止受一个输入的影响，系统的这种相互关联称之为藕合，在存在着耦合的系统中，即使精心选择输出与控制输入之间的配对关系，也难免存在相关现象，所以使输出独立地跟踪各自的设定值有一定困难。这时，再设计相应的控制器来跟踪系统的输入就比较容易了。解耦控制的思想最早是由Gilbert E.G.完成的。当时称为 Morgan问题。解耦问题是多输入多输出(MIMO)线性定常系统综合理论的一个重要组成部分。其目的是寻找合适的控制规律使闭环控制系统实现一个输出分量仅仅受一个输入分量控制，而且不同的输出分量受不同的输入分量控制，从而可以运用经典的控制系统综合方法进行系统校正，以使系统的动静态性能及各项指标满足工程需要。
解耦控制算法流程图如图1所示：图1
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解耦方法分类

过程控制系统多变量解耦控制系统

过程控制系统多变量解耦控制系统过程控制系统多变量解耦控制系统（Multivariable Decoupling Control System）是一种能够同时控制多个相关变量的控制系统。

在传统的控制系统中，通常只有一个控制回路，而多变量解耦控制系统则可以通过多个回路同时对多个变量进行控制，从而实现变量之间的解耦。

在实际的工程应用中，往往需要控制多个相关的变量。

这些变量之间可能存在交互作用，控制其中一个变量可能会对其他变量产生影响。

传统的单变量控制系统无法有效地解决这个问题，因为它们无法考虑到变量之间的相互关系。

多变量解耦控制系统通过建立多个独立的控制回路，每个回路分别控制一个相关变量，从而实现变量之间的解耦。

解耦的目标是使每个回路的输出变量不再受到其他变量的影响，即通过调整每个回路的控制器参数，使得系统变得稳定并能够达到预期的控制效果。

多变量解耦控制系统的设计一般包括两个主要步骤：解耦器设计和控制器设计。

解耦器的作用是抑制变量之间的相互干扰，从而实现变量的解耦。

解耦器通常根据系统的数学模型来设计，通过调整解耦器的参数，可以实现变量之间的解耦效果。

在解耦器设计的基础上，需要设计每个回路的控制器。

控制器的设计一般采用传统的控制方法，如PID控制器或者先进的控制算法。

控制器的目标是为每个回路选择合适的控制参数，使得系统的稳定性和控制精度得到保证。

多变量解耦控制系统在实际应用中具有广泛的应用。

例如，在化工过程中，需要控制多个过程变量，如温度、压力和流量等。

传统的单变量控制方法无法满足工艺的需求，而多变量解耦控制系统可以通过解耦变量之间的相互作用，实现高效的过程控制。

总之，多变量解耦控制系统是一种用于控制多个相关变量的控制系统。

它通过建立多个独立的控制回路，实现变量之间的解耦，并通过调整控制器参数，使得系统达到稳定和预期的控制效果。

在工程应用中，多变量解耦控制系统具有广泛的应用前景，可以提高工艺的控制精度和稳定性，从而实现更高效的过程控制。

自抗扰控制器解决多变量系统的耦合问题的研究

在这个系统的第ｉ通道的输人输出关系为
（）１．２
逆性，闭环的控制品质无多大影响．对即使矩阵Ｓｘｉｔ（，，在系）统运行过程中瞬问地出现不可逆的奇异现象也关系不大，
｛ｔｙ
。
Ｉ…ｘ ’ｕｘ，Ｉ１ｎ，）＋
（）１－３
耦控制时， “ 对静态耦合” 阵Ｂｘ，的估计精度要求不搞，矩（，ｔ）即使有百分之几十的估计误差，只要保证矩阵ＳｘｘＩ（，的可，】
并引人 “ 虚拟控制量 ” ＝（。，ｕ系统方程１１ＵＢｘ，ｔ．ｉ）．变为
｛：ｘ，ｕｘ（ｘ＋ｌｌｔｆ，）【＝ｙ
多输入一多输出系统的解耦控制方法无论是控制理论界还是控制工程界都是追求解决的重要问题．靠系统模型依的解决方法是有的，是需要很大的计算量．自抗扰控制但用
技术来解决这个问题很简单，需计算量也不大，别是控所特制器的鲁棒性很好… ．
可以在矩阵Ｂｘｘ）（＇．【附近找一个可逆矩阵来近似就可以了嘲．对于这样一个２２＊耦合系统
ＸＩＸ１Ｘ２＋ｍ２
，
＝
即第ｉ通道上的输入为Ｕ，．而其输出为ｙｘ这样每一ｉ＝．
个通道的虚拟控制量Ｕ与被控输出Ｙ之间是单输入一单输出关系，第ｉ道的被控输出Ｙ和 “ 拟控制量 ” 之即通虚
输出系统的解耦控制方法．重点介绍了自抗扰控制技术应用于多输入一多输出系统的原理和进行了ＭＡＬＢｓＭＵＬＮＫＴＡ／ＩＩ的仿真．过仿真实验表明：ＤＩＣ控制的具有较强跟随性，干扰性等特点，通ＡＬ抗能够很好的解耦．关键词：解耦；自抗扰；系统建模；ｔｂ仿真ｍａａｌ中图分类号：Ｐ７Ｔ２３文献标识码：Ａ文章编号：６３２０２１）５０１－２１７ — ６Ｘ（０００－０７０

基于神经网络技术的解耦及容错解耦控制策略

基于神经网络技术的解耦及容错解耦控制策略
解耦控制是一种用于解决控制系统设计问题的有效方法，其具有根据实际系统设计和参数优化调整动态性能的能力。

对于不确定参数的系统而言，<解耦控制>能够抑制系统受外部干扰的影响，并能实现可靠的运行和可靠性提高，以期实现最优的系统性能。

传统解耦控制以模糊控制和线性系统为基础，通过分析现有系统模型，在参数测量不精确或外部干扰大的情况下，以及少量状态变量和复杂计算模型，实现控制器的设计。

但是，现有的方法不能解决容错、可靠性和抗干扰能力等重要问题。

为了解决上述问题，基于神经网络的解耦控制研究受到了广泛的关注。

神经网络是一种有自学习能力的统计模型，能够在事先未知的复杂控制环境中表现出良好的性能。

它可以用于模拟复杂的参数，并在解耦控制中更好地抗扰动和容错性能，无需额外的非线性变换或模型参数估计。

在基于神经网络的解耦控制中，通过利用神经网络对系统参数进行建模，得到神经网络控制器，可以实现基于解耦规则的干扰抗性。

并且，由于神经网络具有高计算能力和高学习能力，不受参数偏差的影响，因此其容错能力也会比传统线性模型更强。

此外，神经网络能够快速收敛到正确的解，而不会陷入局部极小值，因此能更好地满足实时控制的要求。

因此，利用基于神经网络的解耦技术构建解耦控制策略。

它可以有效减少系统参数随外部干扰的改变，从而提升系统稳定性，可靠性和容错性。

此外，通过神经网络的自适应学习，使得解耦控制尽可能适应复杂系统环境的变化，实现更好的控制性能和智能服务。

一种新型动态神经网络在多变量系统中的应用研究

之间的交叉互连，有内在的解耦能力，而更好地解决快速性和超调量的矛盾．真结果表具从仿明，种新型控制器解耦效果好，且有较强的自适应性和鲁棒性．这并
１基于新型神经网络控制
维普资讯
第２卷第５３期
２００２年９月
南方金学院学报台
ＪＵＡＯＴＥＮＴＴＴＦＭＥＡＬＲＧＯＲＮＬＯＦＳＵＨＲＮＩＳＩＵＥＯＴＬＵＹ
智能ＰＤ控制方法【¨ 些方法实质是利用神经网络自整定ＰＤ参数，产生的控制信号ｕ）Ｉ１．Ｉ这Ｉ而仍然为误差信号的比例、分、分的线性组合．而，论分析和大量实践表明，线性组合 ” 积微然理 “ 常引起快速性与超调量的矛盾．有些学者尽管认识到多层前向神经网络可以实现任意函数逼
器的自适应控制系统
如图１所示，ＩＮＮ是四层ＰＤ— Ｃ
前向网络，由并列的多个子网络组
成．每个子网络输入层有两个神经
元，别输入系统一个变量的给定值分和输出值，隐含层有３个神经元，其
中图分类号：Ｐ９．文献标识码：Ｔ３１９Ａ
文章编号：０ —１２（０２０ — ４０１７２９２０）５４ — ４０

多变量解耦控制方法研究

多变量解耦控制方法研究多变量解耦控制是现代控制理论中的重要分支，也是工业过程控制的关键技术之一、在实际工程应用中，往往需要同时控制多个输入输出变量，而这些变量之间往往存在相互影响和耦合关系。

多变量解耦控制方法旨在消除这种耦合，实现多变量系统的分离控制和单变量控制。

多变量解耦控制方法主要应用于工业过程控制、化工过程控制、电力系统控制等领域。

其核心思想是通过对系统进行建模和分析，利用现代控制理论中的方法和技术，将多变量系统转化为多个单变量的子系统，从而实现系统的解耦控制。

多变量解耦控制方法通常包括模型预测控制（MPC）、广义预测控制（GPC）、自适应控制等。

模型预测控制（MPC）是一种基于优化理论和动态系统模型的先进控制方法，广泛应用于工业过程控制领域。

MPC通过建立系统的数学模型，根据系统状态的变化进行预测，并在每个控制周期内进行优化求解，以实现对系统变量的控制。

在多变量系统中，MPC通过对多个子系统进行分析和建模，将多变量控制问题转化为多个单变量的优化控制问题，然后采用协调控制策略来实现解耦控制。

广义预测控制（GPC）是一种通过在线参数估计和模型预测来实现多变量控制的方法。

GPC通过对系统建立动态模型，利用过去时刻的控制输入和输出数据，通过在线参数估计来更新模型的参数，实现对系统的预测和控制。

与MPC相比，GPC更加适用于动态环境下的多变量系统控制，具有良好的鲁棒性和自适应性。

自适应控制是一种利用自适应算法和参数估计方法来实现多变量解耦控制的方法。

自适应控制能够根据系统的变化和模型的误差，自动调整控制器的参数，以实现对系统的自适应控制。

在多变量系统中，自适应控制方法可以通过在线参数估计和优化算法，实现对多个子系统的解耦控制和优化控制。

总之，多变量解耦控制方法是实现多变量系统控制的重要技术，对于提高系统的性能和稳定性具有重要意义。

未来，随着控制理论的不断发展和应用领域的扩大，多变量解耦控制方法将得到进一步的研究和应用，并在各个领域中发挥更大的作用。

分析系统的耦合程度及解耦的方法

放大系数的比值称作uj→ yi 通道的相对增益， ij
ij ij
记作λij，即：
yi u j
ur
yi u j
yr
11 12 1n
假设将各通道的相对增益排成矩阵形式，即：
21
22
2n
n1
n2
nn
则矩阵λ称为Bristol矩阵或相对增益矩阵。 2、相关性分析：
经理论推导，可得如下结论：
（1）λij＝1时，通道不受耦合作用的影响。（2）0﹤λij ﹤1时，uj对yi 的控制作用与耦合作用方向相同，耦合作用增大了
uj→ yi之间增益， i使j 系i统'j 的稳定性下降。
（3）λij﹥1时，uj对yi 的控制作用与耦合作用方向相反，耦合作用减弱了uj→ yi 的控制作用。若λij=0，即耦合作用与控制作用相互抵消，uj失去对yi 的控制作用。
（4）λij﹤0时，耦合作用已大于控制作用，与ij 异号ij ，即耦合作用改变了uj
对yi的作用方向。
以上的分析，为变量的配对选择供给了依据，即尽可能选择相对增益λij等于或接近于1的调整变量与被调量作为配对，假设各调整通道的λ值越接近1，则系统间耦合越小。假设配对结果使各调整通道的相对增益均为1，则系统为无耦合或半耦合的，无需解耦。千万不要承受λij为负的uj与yi 作为配对，这时当其他系统转变开环或闭环状态，此子系统将丧失稳定，由负反响变为正反响。
y2
图10-2 2×2系统方框图
图10-2所示为２×２系统的方框图，对象的输入－－输出特性为：
yy1 2w w1 21 1
w12u1 w22u2
设系统2调整过程为抱负状态,即y2 根本不变,y2(s)＝0,则系统特性可表示为：

多变量耦合系统PID神经网络控制方法研究

多变量耦合系统PID神经网络控制方法研究朱林;吴冬雪;赵倩【摘要】多变量系统内部的耦合性以及对象参数的复杂性，给控制系统的设计带来了一系列的问题。

传统控制方法无法对其进行精确解耦，导致系统控制精度较低。

本文构建一种基于遗传算法优化的PID神经网络解耦控制器。

该方法利用PID优良的动态控制特性和神经元网络非线性表达能力对多变量耦合系统进行解耦，在神经网络权值修正算法中增加动量项，提高网络学习效率，并采用遗传算法优化初始权值，克服了PID神经网络权值学习过程中易陷入局部最优值的缺点，提高了控制精度。

仿真结果表明：优化后的PID神经网络具有较高的稳态精度和较快的响应速度，能够实现解耦控制。

【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P125-128)【关键词】神经网络;遗传算法;多变量;解耦;PID控制【作者】朱林;吴冬雪;赵倩【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院，包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院，包头014010;中海石油海南天然气有限公司，海口578001【正文语种】中文【中图分类】TP1830 引言以多变量、强耦合、非线性为特点的复杂工业过程控制，一直是控制理论与控制工程领域的研究热点和前沿。

复杂工业过程控制由于数学模型变量多、变量间耦合、非线性和高阶，相应控制器设计困难。

在工业控制中，PID控制一直是通用、有效的控制方法[1]。

但是，面对多变量、强耦合、非线性为特点的复杂工业过程，PID控制效果会变差甚至不可控。

神经网络具有很强的自学习、自适应和任意非线性表达能力，近年来逐渐应用于复杂系统的控制中。

当系统存在不确定性因素时，更能体现神经网络的优越性。

文献[2]以二变量耦合时变系统为对象，设计了一种PID神经网络模型。

该模型与用神经网络对PID控制器参数进行辅助修改的方法有本质的区别[3,4]。

应用PID神经网络控制时，无需为对象的参数和系统结构进行辨识，可根据对象参数变化时对系统输出的影响，“在线”地调整PID神经网络的权值，较好地解决了多变量、耦合系统的控制难题。

多变量系统解耦现状的分析

方法。（）奈氏阵列法（Ｎ１逆ＩＡ）英国学者Ｒｓｎｒｃ，首先提出的逆奈氏阵列法（Ａ）ｏｅｂｏｋＩＮ，
ＭＩＭＯ系统的特殊性在于：① 输入输出之间彼此响应产生
交连；难以得到精确的数学模型；控制部件失效的可能性增 ② ③
并矢分解，一条件不易满足。这（）列回差法４序
ａｎｒｂｏｔｅｃｐｌｄｏｓｄｏｕｉｎｇ
生产过程是一种有序过程，环环相扣，变量间关系错综复杂，个过程变量的波动往往会影响多个变量的变化，就是耦一这合，是生产过程控制系统普遍存在的一种现象，他而解除这种耦
ａｄｅｔｅｅｔ，ｅｏｐｉｏｔｌｅａｅｈｔｒｓａｃｉｄｏｏｔｌｈｏｙａｄｃｎｒｌｒｊｔｃｍｎｙＴｉｐｐｒｎｃ．ｃｎｌｄｃｕｌｇｃｎｒｃｍｏｅｅｒｈｆｌｎｃｎｒｅｒｎｏｔｏｃｏｍｕｉ．ｓａｅＲｙｎｏｂｅｏｔｏｐｅｔｈ
不止一对，且相互关联。对耦合这种现象，要用控制的方式而需
加以解决。如，于一个电力系统来说，频率、率与电压是例对其功三个需要控制又彼此相关的量；于一个精馏塔来说，顶部对其

带有参数自调整机构的多变量系统模糊神经网络解耦控制

时滞和惯性都较大的对象，用这种控制器难以获采
得预期的控制效果．针对这一问题，文采用模糊神本
在这ｍ个输入中，择一个起主导作用的输选入，为ｎ其余看作是这个子系统的外来干扰，记则
胡慧刘国荣郭鹏，，
（．１湖南工程学院电气信息学院，湖南湘潭４１０；．１１１２湖南工程学院计算机与通信学院，湖南湘潭４１０）１１４
摘要：在文献［］１的基础上，引入模糊神经网络和参数自调整算法，改善系统的智能，系统具有自学使
习和自调整模糊规则的能力．真结果表明，方法能实现静态解耦，仿该并提高了系统的抗干扰能力和鲁
棒性，改善了系统的性能．关键词：解耦控制；模糊神经网络；多变量系统中图分类号：Ｔ２３文献标识码：Ａ文章编号：１７一Ｉ９２０）３００－０Ｐ７６１１Ｘ（０８０－０５５
第１第３期８卷
２００８年９月
湖南工程学院学报ＪｕｎｌｆＨｕａｎｔｔｔｆｇｎｅｉｇｏｒａｎｎＩｓｉｕｅｏｉｅｒｎｏＥｎ
ｖ１１．．ｏ．８Ｎｏ３
Ｓｐ．０８ｅｔ２０
带有参数自调整机构的多变量系统模糊神经网络解耦控制
变化都会影响所有的输出，输人输出之间存在耦合．（）给出的ｍＸｍ维多变量系统可以看作为ｍ个１式多输入／输出子系统，单其第个子系统为：

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法多变量解耦控制（Multivariable Decoupling Control）是一种用于多变量控制系统的控制方法，旨在解决多变量系统中变量之间相互影响的问题，以实现对个别变量的独立控制。

本文将重点介绍多变量解耦控制的基本原理、应用领域以及实现方法。

多变量解耦控制的基本原理是将多变量控制系统转化为一组耦合度相对较小的单变量子系统，从而能够实现对这些单变量子系统的相对独立控制。

在多变量控制系统中，由于变量之间存在相互耦合的影响，当控制一些变量时，其他变量的变化也会受到影响，导致控制效果不理想。

多变量解耦控制通过重新设计系统的控制结构，使得系统中的耦合影响尽可能减小，从而实现对每个变量的独立控制。

多变量解耦控制在许多工业领域中得到广泛应用，如化工过程控制、能源系统控制、飞行器控制等。

这些系统通常由多个变量组成，变量之间存在耦合关系。

例如，在化工过程控制中，系统的温度、压力、流量等变量相互影响，为了实现对每个变量的独立控制，需要采用多变量解耦控制方法。

多变量解耦控制的实现方法有多种，其中最常用的方法是基于传递函数模型的解耦控制设计。

这种方法通常包括两个步骤：模型建立和解耦控制器设计。

首先，通过系统辨识方法获得多变量系统的传递函数模型，然后根据系统的传递函数模型设计解耦控制器。

在解耦控制器设计中，通常采用频域设计方法，通过对系统的传递函数进行频域分析，确定解耦控制器的参数。

除了基于传递函数模型的解耦控制方法，还有一些其他的多变量解耦控制方法，如基于状态空间模型的解耦控制、模型预测控制、自适应控制等。

这些方法基于不同的控制原理和数学模型来实现多变量系统的解耦控制，可以根据实际需要选择适当的方法。

总结起来，多变量解耦控制是一种用于多变量控制系统的控制方法，通过重新设计系统的控制结构，实现对每个变量的独立控制。

它在工业领域中得到广泛应用，可以通过基于传递函数模型、状态空间模型、模型预测控制、自适应控制等方法来实现。

温室环境多变量控制系统解耦现状及发展趋势

中，种方法是将多变量非线性系统按照逆系统方法进行解一
使其成为互不相关的控制过程，还可以改善单变量对象特
性。但通过矩阵运算求得解耦环节的数学模型，只是求得
的解耦环节会随着变量维数的增多越来越复杂，现起来更实
马万征，毛罕平，李忠芳倪纪恒，，高蓓，郑洪倩
（．１江苏大学／现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室／江苏省重点实验室，江苏镇江２２１１０３２安徽科技学院城建与环境学院，．安徽风阳２３０３安徽科技学院工学院，３１０；．安徽风阳２３０）３１０
基金项目：国家自然科学基金（编号：１７０６；６０５３）国家高等学校博士学科点专项科研基金（编号：００９００）江苏省高校自２８２９０９；０然科学
基金重大项目（编号：０Ｊ２１００）１ＫＡ０１。
想和神经网络理论，产生的新的解耦方法，即模糊前馈解耦方法。模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由２层神经网络实现，点少，节其活化函数采用分段线性函数，利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，而实现从动态解耦，无需辨识被控对象。该方法结构简单且计算量小，
模糊解耦在设计过程中避免对象精确数学模型的推导和严格
计算的问题，实现极为简便。常用的模糊解耦主要分为２种：（）１直接解耦法。一种方法是对控制对象进行解耦，然后针对解耦而成的单变量过程进行模糊控制系统的设计；另一种方法是对控制器进行解耦。（）多变量模糊控制规则进行２对模糊子空间的分解。自２纪８代起，０世０年不少学者就开始把具有强鲁棒性的模糊控制应用于解耦系统中，并做了许多研究。徐承伟等从理论上证明了模糊关系系统的串联、反馈补偿解耦器的结构及实现解耦问题，给出解耦器的结构及并实现解耦的充分条件和串联补偿解耦问题的解存在一个充要条件－．。实现问题是在建立一种试探搜索的基础上， “ 寻找冠阵的可分解问题。孙海龙等通过对模糊规则描述的模糊系统及其子系统进行研究，出模糊系统能够实现效果解耦的给充分条件。Ｗａｃｉｉ提出通过对多变量模糊控制规则ｌｈｅｃｉｗｚ进行子空间分解的解耦算法。综合前人研究成果可知，模糊解耦调整时间短，控制平稳，对干扰具有较强的抵抗力，鲁

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多变量的解耦设计．．．．．．．．。

其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统，配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。

其发展主要以Morgan于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法．．．．．．．．及Rosenbrock于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法．．．．．为代表，但这两种方法都要求被控该方法是将补偿器逐个串入回路构成反馈，易于编程实现。

从解耦的角度看，类似三角解耦，但其补偿器的确定方法并不明确，不能实现完全解耦。

4)奇异值分解法包括奇异值带域法和逆结构正则化法。

主要是先绘制开环传递函数的奇异值图，采用主增益、主相位分析法，或者广义奈氏定理来确定主带域与临界点的关系，从而判别系统的鲁棒稳定性，特别适于无法特征分解或并矢分解的系统。

它是近年来普遍使用的方法之一。

此外，还有一些比较成功的频率方法，包括相对增益法、逆曲线法、特征曲线分析法。

以上解耦方法中，补偿器严重依赖被控对象的精确建模，在现代的工业生产中不具有适应性，难以保证控制过程品质，甚至导致系统不稳定。

即使采用这些方法进行部分解耦或者单向解耦，也不能实现完全解耦，而且辅助设计的工作量很大，不易实现动态解耦。

1.2自适应解耦控制的解耦、控制和辨识结合起来，以此实现参数未知或时变系统的在线精确解耦控制。

它的实质是．．．．．将耦合项视为可测干扰，采用自校正前馈控制的方法，对耦合进行动、静态补偿，对补偿器的参数进行寻优。

它是智能解耦理论的基础，适于时变对象。

对于最小相位系统，自适应解耦控制采用最小方差．．．．控．制律．．可以抑制交联，对于非最小相位系统，它可采用广义最小方差控制律，只要性能指标函数中含有耦合项，就可达到消除耦合的目的，但需求解Diophantine方法，得到的解往往是最小二乘解。

多变量解耦控制方法

情况，出解耦控制是控制领域研究的热点问题，后对多变量解耦控制的研究进行了展望，指出寻求简单易行的解耦方指最并法或融合解耦诸算法是解决工程实际的有效途径。关键词：统解耦，传自适应解耦，经网络，糊控制神模
ｍｕｈｉａｉｂｌｓｓｅ ’ ｄｃｐｌｎｔｏｙ，ｅｖｒａｅｙｔｍＳｅｏｕｉｇｈｅｒｍｐｈａｉｅａｅｆｃｉｅｓｚｓｎｆｅｔｖｗａｏｓｅｎｇｉｐｅｎｆａｉｅｙｆｅｋｉｓｍｌａｄｅｓｂｌｄｃｐｌｎｔｄｓｏｆｓｎｒｔｚｎｇｓｍｅｋｉｓｏｆｔｂｏｔｏｄｏｐａｔｃ．ｅｏｕｉｇｍｅｈｏｙｃｅｉｉｏｎｄｈｅａｖｅｍｅｈｓｔｒｃｉｅＫｅｒｙｗｏｄｓ：ｏｅｔｏｌｄｃｐｌｎｓｌ— ｄａｔｖｃｕｐｉｃｎｖｎｉｎａｅｏｕｉｇ，ｅｆａｐｉｅｄｅｏｌｎｇ，ｅａｔｎｕｒｌｎｅｗｏｒｆｚｙｃｎｔｏｋ，ｕｚｏｒｌ
被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。年近来，随着控制理论的发展，种解耦控制方法应运而多生，特征结构配置解耦、如自校正解耦、性二次型线解耦、异摄动解耦、奇自适应解耦、智能解耦、糊解模耦等等。解耦控制一直是一个充满活力、富有挑战性的问题。本文针对解耦方法进行了概述，分析了其并

基于PID神经网络的多变量解耦技术在变风量空调中的应用

成，各个子网络的输入层至隐层是相互独立的，每个输入层有两个神经元，其输入分别是控制系统一对给定值和输出值（，ｓ，ｌ２３４ｒｙ）ｓ，，，。每个网络的隐ｓ＝
Ｒ７
一
层有三个神经元，分别为比例元（）积分元（、Ｐ、Ｉ微分）元（）它们的输出函数分别对应比例（）积分（）Ｄ，Ｐ、Ｉ、微分（三个部分。子网络在隐层至输出层相互交Ｄ）叉耦合，网络的输出层完成ＰＩＤ控制规律的综合，形成多维控制量，实现多变量系统的解耦和自治调节。、Ｄ系数由网络的权重值体现。ＰＩ、控制系统如图
由以上的仿真结果可知，使用神经ＰＤ网络控Ｉ制可以通过网络的反传算法完成对网络权重值的修改，在变风量空调控制系统中表现出很强的自学习和白适应解耦能力，并能实现解耦和控制，使系统具
有较好的动态和静态特陛，到较好的控制效果。达从
ｙ隐层：Ｏ一。ｈｗ（）１＝隐层至输出层的权重初值在无先验的情况下可设定为小正数。
络的
卿华毛永明（沈阳建筑大学信息与控制工程学院，辽宁沈阳１０６）１１８
（ｎｏｍａｉＩｆｒｔｎ＆Ｃｎｒｌｎｉｅｒｇａｕｔ，ｈｎａｇＪｎｈｉｅｓｙＬａｎｎＳｅｇａｇ１１８ｏｏｔｇｎｅｉｃｌＳｅｙｎａｚｕＵｎｖｒｉ，ｉｉｈｎｙｎｏＥｎＦｙｉｔｏ１０６ＱｎｕｏＹｎｍｉｇｉｇＨａＭａｏｇｎ
ｗ０：０１ ’（）＋．３仿真
能量损耗的角度来讲，由于神经ＰＤ网络控制响应Ｉ时间快，超调量小，时对冷水流量、这风机转速、间房

多变量控制系统解耦的条件

品质管理十个误区在激烈的市场竞争中，只有靠品质才能赢得市场，要有效的达到品质管理的目标，必须由企业的管理层开始做起，那么品质管理的误区有哪些?误区之一：片面依赖于事后把关质量部门，就是单纯的质量检验部门，只有质量检验功能，而没有或弱化了质量管理体系保持功能、质量改进和完善功能。

宁愿将大量的人力、物力和精力投入到质量检验和不合格品处理，而不愿意将丝毫的资源投入到质量管理体系保持、改进和完善。

事前策划不落实，事中控制不到位，事后再追究不合格责任也不会有很好的效果。

忽视质量管理体系全面、系统控制，结果就是质量问题频发、合格率水平得不到提高、不良成本居高不下，向质量要效益也就是一句空话。

误区之二：忽视科学的措施和方法最主要的表现为：更多的依靠个人经验和喜好行事，以人为因素为主导，管理行为存在较大的主观随意性，而抛开文件化的质量管理体系，不讲究质量管理措施和方法的科学性、合理性。

与现代质量管理的科学原则相比，忽视科学的措施和方法，类似于“头痛医头、脚痛医脚”和漫无目标地将资源、精力分散到各种不知是否正确的事情上。

因此，忽视科学的措施和方法的质量管理，不得要领，自然不会有明显成效，事倍功半甚至徒劳。

误区之三：不注重质量管理体系系统的建设和完善片面强调员工个人改进而不注重质量管理体系系统的建设和完善，忽视了系统环境对个人意识和能力的影响，没有认识到两者的相辅相成的关系。

凡出现质量问题，只向员工个人追究责任，而不寻找质量管理体系的系统漏洞和缺陷。

片面要求员工提高改进个人意识和技能，而忽视创造员工提高改进意识和技能的条件，不提供培训资源、管理制度保障和激励等改进的环境。

陷于处理具体的质量问题、不合格品泥潭，只知道埋头“发现问题-处理问题-再发现问题”的无穷恶性循环，并将问题的原因归咎于员工个人素质的不足，只知追究员工的不合格责任，而忽视导致这些质量问题的管理体系系统漏洞和缺陷。

误区之四：对不良品质现象只治标不治本对不良品质现象只治标不治本，就好比治理环境污染，只清理污染物，而不去堵塞污染的源头，结果是永远忙于“污染-清理-再污染”的无尽循环。