自动化专业概论与职业发展――第4章ppt课件.ppt

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1、第四章基本控制方法4.1自动控制系统行为描述0urtufuf图4.1自动控制系统中被控制量的振荡从图4.1上可以看出电炉炉膛温度uf在t=0冷工件进入后，稍后温度开始下降，接着就开始产生力图校正误差的控制作用（图上曲线上的向上箭头，表示电炉受到的新增电能供应）。当uf向上升并与ur的横线相交时uf=ur，△u=0，此时放大器输出为0，电动机降速至停止转动。一个能稳定的炉温控制系统的炉膛温度的变化曲线，如图4.2所示。图4.2稳定的炉温调节系统的炉温变化0urtufuf显然，不稳定的自动控制系统不能正常工作，而且系统处在振荡过程中，环节或元件很易损

2、坏。图4.3放大器的输出——输入时间特性0电压时间t输出电压输入电压图4.4电动机的输出——输入时间特性0电动机转角时间t输出-输出特性输入电压图4.5电炉的输出——输入时间特性0温度时间t炉温的时间特性电压4.2反馈控制和扰动补偿另一种消除被控制对象由于外界扰动引起误差的方法，称为扰动补偿。这个补偿原理只能补偿已设计有前馈通道的扰动。但是在自动控制系统中存在着多种扰动。图4.6复合自动控制系统框图给定环节被控对象反馈环节控制器放大环节执行环节给定输入误差反馈信号输出扰动扰动测量扰动补偿++-4.3比例积分微分控制dedt1TiP=K(e+Td+

3、∫edt)图4.7在控制规律中引入微分0urtufuf图4.8有稳态误差的被控量uf曲线0urtufuf静差4.4最优控制对于一个自动控制系统的设计和构成，自然会提出一定的技术要求（指标），例如系统必须是稳定的。通过设计控制作用要使这个技术指标达到极值（极大或极小）。这样的控制称为最优控制（optimalControl），它的控制作用的变化规律是唯一的。最优控制器飞行器图4.9最省燃料的开环控制最优控制有开环和闭环两种结构形式。图4.10最优控制器实现线性状态反馈被控对象最优控制ux开环最优控制器的设计要应用JI.庞特里亚金的极大值原理(Maxi

4、mumPrinciple)和R.贝尔曼的动态规划(DynamicProgramming)等方法。闭环最优控制器的设计要应用R.卡尔曼的二次型性能指标的线性状态反馈(LinearStateFeedback)律方法。4.5自适应控制自校正控制则以辨识器来代替自适应控制器，由辨识器求出数学模型，根据模型的变化来改变反馈控制器参数。以下以4.2节所讨论的大型显像管玻璃炉来作为实例。图4.11显像管玻璃炉侧视图312●●●●●●●●△△△△△△ABC工作池E料道口溶解池△4.6智能控制对于许多复杂的被控对象和它的外界环境，难以建立有效的数学模型和采用常规的

5、经典或现代控制理论去进行定量计算和分析、设计。智能控制具有人工智能、控制论和运筹学(OperationalResearch)等形成交叉学科的特点和定量与定性相结合的分析方法特点。智能控制→复杂系统控制问题4.6.1专家控制系统这是由那些解决专门问题非常熟悉的专家的大量知识和经验里，建立起来的计算机程序系统，它能进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程。专家控制→一类复杂控制问题现以图3.4的自动控制系统为例，来说明基于专家控制器的工业过程专家控制系统。由专家系统构成的专家控制器示明在图4.12上。图4.12专家控制器的结构特征识别信息处理推理机（I

6、E）控制规则集对象和执行机构知识库（KB）反馈环节IGKSUYReu专家控制器虚线框所示为专家控制器代替专家的手动控制。它由特征识别与信息处理部分、推理机(InferenceEngine)、知识库(KnowledgeBase)和控制规则集组成。4.6.2模糊控制系统模糊控制和专家系统控制一样，两者都要建立操作人员的经验和决策行为的模型；两者都含有知识库和推理机。所不同的是在模糊控制系统中采用的是模糊知识表示和模糊推理方法。模糊控制的基本结构，如图4.13所示。它由模糊化接口、知识库、推理机和模糊判决接口组成。模糊控制→一类复杂控制问题模糊化接口推

7、理机模糊判决接口过程+-设定输入输出数据库规则库知识库传感器模糊控制器图4.13模糊控制的基本结构4.6.3神精网络控制系统人工神经元由计算机模拟一个生物神经元，如图4.14所示。Σf()yjθ-1x1xnx2Wj1Wj2Wjn...图4.14神经元模型该神经元单元由多个输入xi,i=1,2,…,n和一个输出y组成。Wji是各个输入信号相应的权重。当输入信号的加权和大于某阈值θ时，人工神经元就被激发，有输出yj。图4.15所示为常用的一种前馈多层网络。前馈神经网络具有多层结构，至少为三层，即输入层、隐层和输出层。复杂的前馈神经网络有一个以上的隐层

8、。图中的小圆圈代表神经元。•••••••••x1x2xnw11wnny1y2yn反向传播输入层隐层输出层图4.15前馈多层网络神经元从一