大时滞参数时变复杂过程的仿人智能控制.pdf

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1、大时滞参数时变复杂过程的仿人智能控制雷正桥HumanSimulatedIntelligentControlofComplexProcesswithLargeTimeLagandTime-varyingParameters需2摒(重庆工业职业技术学院教务处，重庆401120)摘要：针对大时滞参数时变复杂过程难于控制的问题，探讨了一种仿人智能控制策略。剖析了复杂过程的控制难题，研究了控制策略，分析了仿人智能控制器的特性，构造了一种仿人智能的多模态控制算法。以燃气加热炉燃烧过程控制为例，以PID+Smith控制为参照，仿真实验对比研究验证了该控制策略在响应快速性、调节时间、超调性能与稳态控制精

2、度方面的良好控制品质与强鲁棒性能。研究表明，提出的仿人智能控制策略是可行与可取的。关键词：大时滞时变参数复杂过程仿人智能控制多模态控制PID神经网络控制中图分类号：TH一39；TP273文献标志码：ADOI：10．16086／j．cnki．issnl000—0380．201603018Abstract：Aimatthepuzzleofcontrollingthecomplexprocesswithlargetime—lagandtime—vⅡyi=sparameters-thehumansimulatedintelligentcontrolstrategyisexplored．Theco

3、ntroldifficultiesofcomplexprocesscontrola弛analyzed。andthecontrolstrategyisstudied．Thecharacteristicsofhuman—simulatedintelligentcontrollerareanalyzed。andthemulti—modalcontrolalSorithmbasedonhumansimulatedintelligenceisconstructed．Takingthecombustionprocesscontrolofgashe撕ngflLrnac圯asanexampleandth

4、ePID十Smithcontrolasareference-thesimulationexperimentconlrastresearchshowsthatthiscontrolstrategyhasgoodcontrolqualityandstrongerrobustperformanceinresponsetothespeediness-adjustingtime。ovcmhootandsteadystatecontrolaccuracy．Theresearchshowsthattheproposedcontrolstrategyisfeasibleandadvisable．Keyw

5、ords：LargetimelagTime—varyingparametersComplexprocessHumansimulatedinte]]igentcontrolMulti—modalcontrolPIDNeuralnetworkcontrol0引言以轧钢加热炉燃气燃烧过程控制为背景，探讨大时滞参数时变复杂过程的控制问题。该过程是典型的复杂过程，由于轧钢加热炉系统本身就是一个大惯性复杂对象，工作机理复杂，不仅变量众多、相互耦合，更加突出的是难以采用数学方法描述其本质特征，如由于不确定性导致的时变参数、纯时间滞后变化等。为了充分利用焦炉、高炉等煤气，一般钢铁企业将上述煤气混合作为加

6、热炉燃气。鉴于煤气热值与煤气管网压力的剧烈波动，同时由于炉内钢坯温度场分布的不均匀性以及某些炉内热工参数难以测量，导致对其燃烧过程进行优化控制更加困难u。21，因此，对大时滞参数时变复杂过程控制进行探讨具有现实技术应用意义。本文提出了一种纺人智能控制策略，并经仿真实验验证其可行性。修改稿收到日期：2015—07—21。作者雷正桥(1973一)，男，2005年毕业于西南大学计算机应用专业，获硕士学位，副教授；主要从事计算机自动化控制方面的教学与科研工作。1过程控制难题与控制论特性1．1过程控制难题由于存在诸多不确定性因素，燃烧过程难以数学建模，采用PID或改进的PID控制器控制炉温过程，调

7、节速度慢，极易产生超调，控制精度不高，难以进行控制参数优化整定，在响应速度和准确性之间难以做出最佳决策，使炉温过程控制具有良好的加热质量和加热曲线与灵活的操作性。时滞特性不仅影响控制品质和控制过程的稳定性，更增加了对系统分析和设计的复杂性。尽管Smith预估器可对时滞特性进行补偿控制，但它是一个基于数学模型的预估控制，对参数变化较为敏感，由于过程的时变性和不确定性，严重影响其预估控制效果，甚至导致不稳定现象的产生。模糊控制鲁棒性比较