复杂控制算法设计

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1、复杂控制算法设计第1章模糊PID1.1模糊控制概论1.2经典PID控制1.3模糊PID控制1.4应用--基于DCS系统的热水锅炉模糊PID控制系统第2章专家系统2.1专家系统定义2.2专家系统构成2.3专家系统建立2.4专家系统控制2.5关键技术特点第3章计算机现代控制技术3.1连续状态方程的离散化3.2基于状态空间模型的极点配置设计方法3.3基于传递函数模型的极点配置设计方法3.4基于状态空间模型的最优化设计方法第4章神经网络4.1人工神经网络的工作原理4.2基于神经网络的PID控制器的参数整定4.3BP神经网络4.4人工神经网络的系统设计第一章模糊PI

2、D一模糊控制概论二经典PID控制三模糊PID控制四应用--基于DCS系统的热水锅炉模糊PID控制系统一、模糊控制概论什么叫模糊控制？所谓模糊控制，就是对难以用已有规律描述的复杂系统，采用自然语言（如大、中、小）加以叙述，借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达，模糊控制是一种基于语言的一种智能控制为什么采用模糊控制？传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上，但是在实际中，很多系统的影响因素很多，，很难找出精确的数学模型。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大。因为模糊控制不用建立数学模型不需

3、要预先知道过程精确的数学模型。工作原理把由各种传感器测出的精确量转换成为适于模糊运算的模糊量,然后将这些量在模糊控制器中加以运算,最后再将运算结果中的模糊量转换为精确量,以便对各执行器进行具体的操作控制。在模糊控制中,存在着一个模糊量和精确量之间相互转化的问题模糊控制原理图s:系统的设定值。x1,x2:模糊控制的输入(精确量)。X1,X2:模糊量化处理后的模糊量。U:经过模糊控制规则和近似推理后得出的模糊控制量。u:经模糊判决后得到的控制量(精确量)。y:对象的输出。工作步骤：输入量模糊化建立模糊规则进行模糊推理输出量反模糊模糊控制的特点适用于不易获得精确

4、数学模型的被控对象是一种语言变量控制器从属于智能控制的范畴。该系统尤其适于非线性，时变，滞后系统的控制抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性模糊控制规则及控制算法模糊控制规则是人们用于描述其控制经验的语句，这种语句采用形式逻辑所采用的传统格式，但是在这些条件语句中，前件和后件都是模糊词。所以，这些条件语句就成了模糊条件语句。从而也较恰当地反映了人们的控制经验。用于叙述人们经验的基本语句结构有三种形式;它们分别反映了三种基本的推理。1.(A--B)结构这种推理是一种最简单的蕴含关系，在语言表达时表示为“若A则B"，即有:ifAthenB2

5、(A-B)V(A’-C)的结构这种推理较之前一种复杂。这种蕴含关系在用语言表达时叙述为“若A则B，否则C",即有:ifAthenBelseC3.(A∩B--C)结构这种推理的前件有两个零件，这种蕴含关系在语言表达时叙述为:“若A且B，则C",即有:ifAandBelseC模糊控制规则的生成模糊控制规则是对系统控制经验总结，这些经验用模糊条件语句来表述。模糊控制规则的生成有四种方法，如下:(1)模拟专家经验或过程控制知识生成控制规则。(2)根据过程的模糊模型生成控制规则。(3)根据对手工控制操作的观察和测量生成控制规则。(4)根据学习算法生成控制规则。因为这

6、种方法较为简单，应用较广，行之有效专家经验是以语言描述一个控制过程的。例如对于一个空调制冷控制系统，专家经验可表示为下列模糊规则:如果温度过高，则马达置于快速档上;如果温度较高，则马达置于较快速档上:如果温度恰当，则马达置于中速档上;如果温度凉，则马达置于低速档上。这种语言的控制经验很容易用“if---then”这种条件语句夹表示。结论：实行模糊控制要进行三个方面的工作:精确量的模糊化,把语言变量的语言值化为某适当论域上的模糊子集;模糊控制算法和设计,通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则,并计算模糊控制规则决定的模糊关系;输出信息的模糊判决,并完成由模糊量

7、到精确量的转化二经典PID控制提到控制算法我们不得不提及经典PID算法，PID调节器之所以经久不衰，因为它特别具有以下优点：1.技术成熟2.易被人们熟悉和掌握3.不需要建立数学模型4.控制效果好常用理想PID算法模型：由图可知,若为PID控制器,在模拟调节系统中，PID理想控制算法的模拟表达式为：式中：y(t)——调节器的输出信号；e(t)——调节器的偏差信号，它等于给定值与测量值之差；KP——调节器的比例系数；TI——调节器的积分时间；TD——调节器的微分时间。控制器经过多年改进日益完善，达到预期的控制效果。常用如下几种方式：位置式PID控制算法位置式P

8、ID控制算法的简化示意图PID算法如下：或：式中u0——控制量的基