含有純滯后系統(tǒng)的幾種控制算法的比較與評(píng)述

朱培燕

摘 要：純滯后系統(tǒng)在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中是普遍存在的，精確控制難度比較大。文章針對(duì)時(shí)滯對(duì)象的控制問(wèn)題，著重選取幾種控制方法，論述了各種控制方法的原理和優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)各個(gè)控制過(guò)程的性能進(jìn)行對(duì)比，在方法上能夠?qū)Υ髸r(shí)滯控制系統(tǒng)給予有效的指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：純滯后；Smith預(yù)估控制；智能控制

中圖分類號(hào)：TP273 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）11-0122-02

Abstract： Pure time delay system is common in modern industrial production， and it is difficult to control accurately. In this paper， aiming at the control problem of time-delay plant， several control methods are selected emphatically， the principle， advantages and disadvantages of each control method are discussed， and the performance of each control process is compared. The method can give effective guidance to the control system with large time delay.

Keywords： pure lag； Smith predictive control； intelligent control

1 純滯后問(wèn)題

大家都知道，純滯后在工業(yè)上是一種常見(jiàn)的現(xiàn)象。比如在冶金行業(yè)中板材厚度的加工、加熱爐的熱傳導(dǎo)；化工行業(yè)中工質(zhì)的傳送以及各個(gè)反應(yīng)器中的生產(chǎn)銜接都普遍存在純滯后現(xiàn)象，此外還有燃煤電廠的風(fēng)煤水控制。

在工業(yè)過(guò)程閉環(huán)控制系統(tǒng)控制回路中，若存在純滯后，閉環(huán)特征方程中就存在純滯后環(huán)節(jié)，由于純延遲的存在并沒(méi)有直接將控制信號(hào)作用于被調(diào)量，而是在延遲τ之后再動(dòng)作；此外，當(dāng)控制系統(tǒng)受到內(nèi)擾或者外擾作用后，控制器無(wú)法有效的抑制，這也進(jìn)一步影響了控制系統(tǒng)的性能。對(duì)于閉環(huán)控制系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，純滯后環(huán)節(jié)會(huì)引起被控量的超調(diào)增大，同時(shí)也會(huì)延長(zhǎng)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間。因此，在自動(dòng)控制領(lǐng)域，純滯后控制對(duì)象相對(duì)復(fù)雜。

為了便于對(duì)時(shí)滯對(duì)象進(jìn)行分析，本文著重討論常用的幾種控制方法，并對(duì)不同控制方案的性能進(jìn)行對(duì)比，為大時(shí)滯控制對(duì)象的優(yōu)化控制提供參考。

2 時(shí)滯過(guò)程的幾種控制方法

2.1 PID控制

在自動(dòng)控制系統(tǒng)中，PID是應(yīng)用最為廣泛的控制算法，在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中應(yīng)用也較多，也根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行了適當(dāng)改進(jìn)，適應(yīng)性較強(qiáng)。對(duì)于純滯后系統(tǒng)而言，PID控制很難達(dá)到預(yù)期的效果，尤其是受到工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的影響。主要是因?yàn)槠淇刂菩Ч荒芡ㄟ^(guò)反饋回路及時(shí)反饋，所以使得控制問(wèn)題復(fù)雜化了。

2.2 Smith預(yù)估控制及改進(jìn)算法

目前，包括較大純滯后的系統(tǒng)多數(shù)采用史密斯預(yù)測(cè)控制及其改進(jìn)型來(lái)控制。Smith預(yù)估器控制能夠?qū)^(guò)程控制中的擾動(dòng)特性進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，根據(jù)分析結(jié)果設(shè)定預(yù)估器進(jìn)行補(bǔ)償，通過(guò)前饋補(bǔ)償來(lái)減少響應(yīng)時(shí)間，提前動(dòng)作調(diào)節(jié)器，降低超調(diào)量，使系統(tǒng)盡可能快的進(jìn)入穩(wěn)態(tài)[1]。史密斯預(yù)估控制能夠?qū)r(shí)滯環(huán)節(jié)放在閉環(huán)控制的外側(cè)，有效改善了系統(tǒng)的整體控制品質(zhì)。但是從控制效果看，史密斯控制也存在一些不足：（1）對(duì)某些干擾信號(hào)的適應(yīng)能力差；（2）當(dāng)對(duì)象模型參數(shù)變化時(shí)適應(yīng)能力差；（3）對(duì)無(wú)自衡對(duì)象產(chǎn)生穩(wěn)定偏差。

針對(duì)史密斯控制存在的問(wèn)題，很多學(xué)者都對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。從整體上看可以分為兩種方案：第一種是對(duì)史密斯預(yù)估控制結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，應(yīng)用各種智能控制算法，具體是可以在控制過(guò)程中的不同位置引入串并聯(lián)環(huán)節(jié)來(lái)對(duì)滯后進(jìn)行補(bǔ)償；第二種是對(duì)史密斯預(yù)估控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置，具體做法是：按照泰勒公式將e-τs項(xiàng)展開(kāi)，結(jié)合魯棒控制的相關(guān)指標(biāo)和函數(shù)來(lái)對(duì)控制器進(jìn)行設(shè)計(jì)，同時(shí)通過(guò)參數(shù)優(yōu)化來(lái)改善魯棒性能。此外，還可以改進(jìn)Smith預(yù)估系統(tǒng)的反饋傳函，也能夠有效提高其魯棒性和穩(wěn)定性。

2.3 Dahlin算法

它是一種計(jì)算機(jī)控制算法，Dahlin控制器是一種常見(jiàn)的控制器，它有個(gè)可在線調(diào)整的參數(shù)，給實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了很大的方便。Dahlin控制器設(shè)計(jì)的出發(fā)點(diǎn)是選擇一個(gè)具有純滯后的一階特性作為所需的閉環(huán)特性，據(jù)此來(lái)推導(dǎo)控制器。該算法應(yīng)用在一階非周期性對(duì)象的控制相對(duì)有效。Dahlin算法提出的時(shí)間較早，在某些條件下可以和史密斯控制的效果基本一致，但是該算法存在“振鈴”現(xiàn)象，尤其是模型誤差對(duì)控制效果影響較大。

2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

在自動(dòng)控制領(lǐng)域中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制屬于較為新穎的控制技術(shù)領(lǐng)域，它融合了多個(gè)學(xué)科，控制結(jié)構(gòu)和過(guò)程較為簡(jiǎn)單。它能夠快速的對(duì)信息進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、加工和處理，相對(duì)其他控制算法更加智能化。它以分布式方式來(lái)存儲(chǔ)信息，在對(duì)信息進(jìn)行推理的過(guò)程中同時(shí)完成信息的處理；此外，BP神經(jīng)網(wǎng)路控制在處理信息過(guò)程中可以進(jìn)行自學(xué)習(xí)和自組織，因此在曲線擬合非線性函數(shù)時(shí)具有較高的精度，并且能夠進(jìn)行在線和離線學(xué)習(xí)，容錯(cuò)能力非常突出。利用它可以逼近時(shí)滯的動(dòng)態(tài)特性，所以它被應(yīng)用在時(shí)滯控制系統(tǒng)中。在具體操作時(shí)，只需要將對(duì)象輸入到控制系統(tǒng)中，通過(guò)不斷訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來(lái)得到輸出樣本即可，這種方式避免了較為復(fù)雜的控制結(jié)構(gòu)和控制模型，因此在現(xiàn)代工業(yè)中適應(yīng)性強(qiáng)[2]。

2.5 模糊控制

在自動(dòng)控制領(lǐng)域中，模糊控制從上世紀(jì)末期開(kāi)始應(yīng)用，屬于一種智能控制技術(shù)。模糊控制基于專家規(guī)則，準(zhǔn)確性也比較依賴專家規(guī)則的合理性。在時(shí)滯控制系統(tǒng)中，該控制算法主要側(cè)重點(diǎn)是誤差及其變化率，具體做法是：首先模糊輸入變量的精確值，再按照模糊推理合成規(guī)則來(lái)對(duì)控制量進(jìn)行計(jì)算，然后將其反模糊化，從而得到較為準(zhǔn)確的輸出，達(dá)到改善控制過(guò)程的目的。在這種控制算法中，模糊規(guī)則顯得尤為重要，具體制訂時(shí)還要因地制宜[3]。

模糊算法應(yīng)用在時(shí)滯系統(tǒng)的效果非常明顯，尤其是系統(tǒng)很難進(jìn)行定量化，不確定因素較多，采用該算法能夠適應(yīng)時(shí)滯系統(tǒng)的特點(diǎn)。但是，對(duì)于普通的模糊控制器來(lái)說(shuō)，很難在大慣性、大時(shí)滯系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用，控制過(guò)程中雖然能夠有效抑制動(dòng)態(tài)偏差，但是由于控制效果較為靈敏很有可能會(huì)引起系統(tǒng)振蕩。因此在應(yīng)用時(shí)還要結(jié)合其它算法，有效改善其控制精度。目前，一些模糊算法已經(jīng)在時(shí)滯控制系統(tǒng)中得到了普及，比如常見(jiàn)的模糊自整定、模糊預(yù)估控制等等。

2.6 其它控制算法

前文中分別對(duì)史密斯預(yù)估控制、Dahlin算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等算法進(jìn)行了分析和對(duì)比，但是對(duì)于控制系統(tǒng)而言，還有很多分析方法。比如預(yù)測(cè)控制、自適應(yīng)控制、灰色預(yù)測(cè)控制、變結(jié)構(gòu)控制和魯棒控制等，這些方法可以和前文中分析的算法進(jìn)行有效結(jié)合，有效降低時(shí)滯對(duì)控制系統(tǒng)的影響。

和前文幾種控制算法不同，預(yù)測(cè)控制是經(jīng)過(guò)工業(yè)實(shí)踐后產(chǎn)生并發(fā)展的。從當(dāng)前看，預(yù)測(cè)控制算法種類多達(dá)幾十種，常見(jiàn)的主要有：模型算法控制MAC、模型預(yù)測(cè)啟發(fā)控制MPHC、動(dòng)態(tài)矩陣控制等等。就時(shí)滯系統(tǒng)而言，其問(wèn)題的關(guān)鍵在于減少調(diào)節(jié)時(shí)間，通過(guò)預(yù)測(cè)控制能夠有效解決該問(wèn)題。此外，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，預(yù)測(cè)控制的應(yīng)用前景也越來(lái)越被看好。

3 幾種控制方法的比較

在自動(dòng)控制領(lǐng)域中，比例積分微分控制應(yīng)用較多，但是對(duì)于時(shí)滯系統(tǒng)尤其是大時(shí)滯系統(tǒng)很難獲得良好的控制效果，甚至?xí)霈F(xiàn)系統(tǒng)調(diào)節(jié)過(guò)程中出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象。因此，這種控制方法應(yīng)用在時(shí)滯系統(tǒng)中的局限性較強(qiáng)。

在時(shí)滯控制系統(tǒng)中，史密斯預(yù)估控制應(yīng)用較多，它能夠保證系統(tǒng)調(diào)節(jié)的穩(wěn)定性，但是由于其調(diào)節(jié)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，不適用于快速響應(yīng)的工業(yè)場(chǎng)合。此外，在一些控制對(duì)象模型不夠準(zhǔn)確時(shí)，會(huì)產(chǎn)生較大的動(dòng)態(tài)誤差，甚至?xí)档拖到y(tǒng)的穩(wěn)定性。改進(jìn)的Smith預(yù)估控制較好的解決了上述問(wèn)題，在實(shí)際工程中得到了廣泛的應(yīng)用。

Dahlin算法對(duì)具有純滯后的一階非周期特性的對(duì)象有較好的控制品質(zhì)，但是它可能存在“振鈴”現(xiàn)象，對(duì)過(guò)程的模型誤差比較敏感。

隨著科學(xué)技術(shù)的快速進(jìn)步，工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程越發(fā)復(fù)雜化，尤其一些非線性、大時(shí)滯、時(shí)變性環(huán)節(jié)的引入，對(duì)控制系統(tǒng)的品質(zhì)要求是一個(gè)嚴(yán)峻的考驗(yàn)。因此，控制算法的優(yōu)化都和控制系統(tǒng)的快速、穩(wěn)定、準(zhǔn)確緊密聯(lián)系在一起。

在時(shí)滯控制系統(tǒng)中，控制模型存在不確定性和干擾的不可知性，因此很多學(xué)者開(kāi)始引入智能控制算法加以改進(jìn)，比較典型的就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊控制。但是針對(duì)模糊控制，如何制訂準(zhǔn)確的控制規(guī)則是關(guān)鍵。在自適應(yīng)控制算法提出以后，時(shí)滯控制系統(tǒng)的控制效果明顯改善。此外，變結(jié)構(gòu)控制和魯棒控制理論也豐富了時(shí)滯系統(tǒng)的研究，但是相對(duì)模糊控制而言，其控制模型較為復(fù)雜，甚至?xí)霈F(xiàn)無(wú)解的情況，因此其應(yīng)用也在一定程度上受到了限制。

從上述分析可以看出，針對(duì)大時(shí)滯系統(tǒng)很難通過(guò)單一的算法來(lái)解決，借助工業(yè)計(jì)算機(jī)可以有效的將現(xiàn)有算法結(jié)合起來(lái)，對(duì)解決時(shí)滯系統(tǒng)存在的問(wèn)題較為實(shí)際。在未來(lái)的自動(dòng)控制領(lǐng)域中，應(yīng)用智能控制算法也可以有效提高時(shí)滯系統(tǒng)的控制性能，為工業(yè)生產(chǎn)的安全高效運(yùn)行提供技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)：

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