【正文】 同時產(chǎn)生,解耦控制思想最初狹義的提法是不相干控制原則。耦合是生產(chǎn)過程、機電通訊設(shè)備或儀器儀表裝置普遍存在的現(xiàn)象，對于極弱耦合度的對象控制系統(tǒng)品質(zhì)尚可保證。 一段時間以來，由于各種原因，學(xué)生的認(rèn)識實習(xí)和生產(chǎn)實習(xí)在生產(chǎn)現(xiàn)場受到條件限制，能學(xué)到的實際知識非常有限，自己動手解決實際問題的機會幾乎沒有。在某種程度上，可以說自動化是現(xiàn)代化的同義詞。G11(s)G21(s)G21(s)G21(s) 雙變量耦合對象方框圖 工業(yè)控制中常見的耦合現(xiàn)象 隨著科學(xué)研究的發(fā)展與技術(shù)的進(jìn)步，生產(chǎn)向快速、大容量、高品質(zhì)的方向發(fā)展，對這種牽一發(fā)而動全身的耦合現(xiàn)象，要求控制系統(tǒng)越來越復(fù)雜，需要控制的變量通常不止一對而且相互關(guān)聯(lián)。為了達(dá)到高質(zhì)量的控制性能，必須進(jìn)行解耦設(shè)計，構(gòu)成一個解耦控制系統(tǒng)。s advantages for multivariable control systems decoupling will play a very good control effect.Keywords: Decoupling Control System。單神經(jīng)元作為構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位，具有很強的信息綜合、學(xué)習(xí)記憶和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力，可以處理那些難以用模型和規(guī)則描述的過程，而且結(jié)構(gòu)簡單易于計算。對于多變量系統(tǒng)之間的耦合，有些可以采取被調(diào)量和調(diào)節(jié)量之間的適當(dāng)匹配，和重新整定調(diào)節(jié)器的方法加以克服。PID控制方法是經(jīng)典控制算法中的典型代表，并在多種控制場合取得了很好的效果，但隨著生產(chǎn)工藝的日益復(fù)雜和人們對工業(yè)過程總體性能要求的不斷提高，傳統(tǒng)的PID控制方法往往難以滿足閉環(huán)優(yōu)化控制的要求。若將這兩者結(jié)合，則可以在一定程度上解決傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器不易在線實時整定參數(shù)、難于對一些復(fù)雜過程和參數(shù)慢時變系統(tǒng)進(jìn)行有效控制的不足。 Multivariable Decoupling。解耦控制一直是過程控制中的一個難點。例如，發(fā)電廠的中間儲粉倉式制粉多變量控制系統(tǒng)，給煤機的括板位置，熱風(fēng)的送風(fēng)量，二次循環(huán)門的開度(引風(fēng)量)控制磨煤機裝入的煤量，煤粉溫度及磨煤機的負(fù)壓，構(gòu)成了33的耦合系統(tǒng)；冶金工業(yè)的熱處理爐溫度控制系統(tǒng)，要求工件均勻受熱，每個加熱區(qū)都有一個溫度控制系統(tǒng)，由加入的燃料來調(diào)節(jié)溫度，燃料控制會影響著電加熱爐內(nèi)負(fù)壓，所以還需控制煙囪廢氣的流量，由此構(gòu)成了負(fù)壓與溫度場的耦合系統(tǒng)；軋鋼系統(tǒng)的厚度控制和板型控制也存在著相互關(guān)聯(lián)。由于自動化技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，應(yīng)用范圍越來越廣泛，已滲透到社會經(jīng)濟(jì)各個部門和人們生活的各個方面。作為當(dāng)代大學(xué)生的我們應(yīng)該掌握好本專業(yè)的知識、增強自己的動手能力、解決實際問題的能力、增強自己的創(chuàng)新意識。隨著耦合度增加，系統(tǒng)品質(zhì)也會有明顯惡化，嚴(yán)重影響生產(chǎn)過程的正常運行。它是由Roksenbom和Hoodllol提出來的，他們最先將矩陣分析法應(yīng)用于多變量控制系統(tǒng)分析，分析了有關(guān)飛行器控制的問題，即如何通過分別控制燃料與推進(jìn)器葉片角度來控制飛行器發(fā)動機的速度與功率，并使這兩個控制系統(tǒng)互不干涉。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身以及連續(xù)和離散非線性解耦理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性化和解耦控制就比較容易實現(xiàn)。本文主要講解一下單神經(jīng)元PID是如何對多變量系統(tǒng)進(jìn)行解耦的。下面簡單介紹一下PID控制器各校正環(huán)節(jié)的作用：1）比例環(huán)節(jié)即時成比例地反映控制系統(tǒng)的偏差信號，偏差一旦產(chǎn)生，控制器立即產(chǎn)生控制作用，以減少偏差。 數(shù)字PID控制算法由于計算機技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字 PID 控制器將逐漸取代傳統(tǒng)的模擬 PID 控制器。積分系數(shù)=/，微分系數(shù)=/。 增量式PID控制算法增量式PID是指數(shù)字控制器的輸出只是控制量的增量。3) 算式中不需要累加。第3章 單神經(jīng)元PID控制系統(tǒng) 單神經(jīng)元簡介　單神經(jīng)元模型人腦神經(jīng)元是組成人腦神經(jīng)系統(tǒng)的基本單元。樹突與軸突一一對接，從而把眾多的神經(jīng)元連成一個神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)[3]。學(xué)習(xí)算法如下： =+ ()式中，為隨過程遞減的學(xué)習(xí)信號，0為學(xué)習(xí)速率。 基于單神經(jīng)元的PID控制 基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制器在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中，神經(jīng)元是最基本的控制元件，具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，而且結(jié)構(gòu)簡單易于計算。為神經(jīng)元權(quán)值，神經(jīng)元的輸入輸出描述為： = 　　　　　　　　 () = ()轉(zhuǎn)換器過程KZ1 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制原理框圖若取=，其中取線性截斷函數(shù)，則神經(jīng)元控制器輸出可寫成： ()由PID控制器的增量算式： ()如果取=,=,=2+，則式（）變?yōu)椋? =1[]+2+3[2+] ()比較式()和式()，可見兩式形式完全相同，所不同的只是式()中的系數(shù) (=1,2,3)可以通過神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)功能來進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，而式()中的參數(shù), ,。其中，神經(jīng)元的學(xué)習(xí)功能是通過改變權(quán)系數(shù)來實現(xiàn)的，學(xué)習(xí)算法即是如何調(diào)整規(guī)則，它是神經(jīng)元控制的核心，反映了學(xué)習(xí)方式與學(xué)習(xí)功能。 ()為神經(jīng)元的比例系數(shù)，0；，分別為比例、積分、微分的學(xué)習(xí)速率。當(dāng)被控對象時延增大時，值必須減少，以保證系統(tǒng)穩(wěn)定。③若被控對象響應(yīng)特性出現(xiàn)上升時間短、震蕩現(xiàn)象，應(yīng)減少，其他參數(shù)不變。在具體計算時，由于未知,在求導(dǎo)過程中，可將其近似為一常數(shù)，可以用其符號函數(shù)近似代替。第4章 多變量解耦控制 多變量過程控制系統(tǒng)解耦控制 多變量過程控制系統(tǒng)解耦原理與方法六十年代以來，過程控制工程在理論上和實踐中都取得了顯著進(jìn)步，許多復(fù)雜而成功的控制方案已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)過程中被采用。值得指出的是這些調(diào)節(jié)量、被調(diào)節(jié)量之間往往還存在著某種程度的相互影響，它將妨礙各變量的獨立控制作用，有時甚至?xí)茐母飨到y(tǒng)的正常工作，使之不能投入運行。說它高級，它能有效的對一些含有多個相關(guān)聯(lián)的變量生產(chǎn)過程實現(xiàn)統(tǒng)一的控制，而這種功能常常是不能借助于一些人為地簡化了的單變量過程控制系統(tǒng)來完成的；說它復(fù)雜，主要是因為它比單變量過程控制系統(tǒng)需要一些更復(fù)雜的設(shè)備，從而使系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)變的復(fù)雜。所謂耦合就是一個過程變量的變化必然會波及到其它過程變量的變化，它是生產(chǎn)過程動態(tài)特性普遍存在的一種現(xiàn)象，因為生產(chǎn)過程都是各個環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)的進(jìn)行工作，一個過程變量的變化必然涉及到其它過程變量的變化。分析目前許多難于投入運行的系統(tǒng)，許多是由耦合的原因造成的。(3)從理論上講，PID控制器具有較好的魯棒性，但是當(dāng)多個單回路之間存在耦合的情況下，整個系統(tǒng)的魯棒性無法得到保證。要想實現(xiàn)這一目標(biāo)，直觀地說，下面兩種方法最簡單，第一種方法是切斷耦合通道，但這種方法只是在方框圖上有意義，因為任何實際的耦合總是某種物理(或者化學(xué)——物理)過程的顯示，從而它不可能按主觀想象而切斷。因此，對于具有耦合的多變量過程控制系統(tǒng)，為了實現(xiàn)解耦控制，必須進(jìn)行解耦設(shè)計，并且在這個系統(tǒng)中設(shè)置某種解耦環(huán)節(jié)。設(shè)， ,分別為, , , ，而，均為解耦器。目前，有很多方法可以用來解決多變量控制系統(tǒng)的解耦問題。對于變量數(shù)目相當(dāng)多的高階大系統(tǒng)，很易于應(yīng)用這種方法進(jìn)行理論上的分析，其研究的對象常常是抽象化的；然而，過程控制理論家和工程師們卻格外喜歡對角矩陣法與相對增益分析法，因為這兩種方法能十分方便地應(yīng)用于多變量過程控制系統(tǒng)的解耦合設(shè)計，而且由此引出來的結(jié)論都能很容易的在實際中得到應(yīng)用，從而這兩種方法是過程控制實踐中目前應(yīng)用最廣的方法。對角矩陣法是解耦設(shè)計的最