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正文內(nèi)容

自動化前沿講座ppt課件(編輯修改稿)

2025-06-08 13:14 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 率域模型,時間域模型比較直觀,而頻率域模型則是一個更強大的工具,而者建立的基本途徑一般都通過解析法和實驗法。 非線性控制理論 對非線性控制系統(tǒng)的研究,到 上個 世紀四十年代,已取得一些明顯的進展。主要的分析方法有:相平面法、李亞普諾夫法和描述函數(shù)法等。這些方法都已經(jīng)被廣泛用來解決實際的非線性系統(tǒng)問題。但是這些方法都有一定的局限性,都不能成為分析非線性系統(tǒng)的通用方法。例如,用相平面法雖然能夠獲得系統(tǒng)的全部特征,如穩(wěn)定性、過渡過程等,但大于三階的系統(tǒng)無法應(yīng)用。李亞普諾夫法則僅限于分析系統(tǒng)的絕對穩(wěn)定性問題,而且要求非線性元件的特性滿足一定條件。雖然這些年來,國內(nèi)外有不少學(xué)者一直在這方面進行研究,也研究出一些新的方法,如頻率域的波波夫判據(jù),廣義圓判據(jù),輸入輸出穩(wěn)定性理論等。但總的來說,非線性控制系統(tǒng)理論目前仍處于發(fā)展階段,遠非完善,很多問題都還有待研究解決,領(lǐng)域十分寬 。 非線性控制理論作為很有前途的控制理論,將成為二十一世紀的控制理論的主旋律,將為我們?nèi)祟惿鐣峁└冗M的控制系統(tǒng),使自動化水平有更大的飛越。 PID控制 —— 簡而優(yōu)秀 PID(比例 積分 微分)控制器作為最早實用化的控制器已有 50多年歷史,現(xiàn)在仍然是應(yīng)用最廣泛的工業(yè)控制器。 PID控制器簡單易懂,使用中不需精確的系統(tǒng)模型等先決條件,因而成為應(yīng)用最為廣泛的控制器。 PID控制器由比例單元( P)、積分單元( I)和微分單元( D)組成。其輸入 e (t)與輸出 u (t)的關(guān)系為 : 因此它的傳遞函數(shù)為: 它由于用途廣泛、使用靈活,已有系列化產(chǎn)品,使用中只需設(shè)定三個參數(shù)( Kp, Ki和 Kd)即可。在很多情況下,并不一定需要全部三個單元,可以取其中的一到兩個單元,但比例控制單元是必不可少的 。 PID控制器是最簡單的有時卻是最好的控制器 預(yù)測控制 預(yù)測控制是近年來發(fā)展起來的一類新型的計算機控制算法。由于它采用多步測試、滾動優(yōu)化和反饋校正等控制策略,因而控制效果好,適用于控制不易建立精確數(shù)字模型且比較復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程,所以它一出現(xiàn)就受到國內(nèi)外工程界的重視,并已在石油、化工、電力、冶金、機械等工業(yè)部門的控制系統(tǒng)得到了成功的應(yīng)用。 下面以模型算法控制為例子來說明預(yù)測控制的基本原理 : 由于預(yù)測控制具有適應(yīng)復(fù)雜生產(chǎn)過程控制的特點,所以預(yù)測控制具有強大的生命力。可以預(yù)言,隨著預(yù)測控制在理論和應(yīng)用兩方面的不斷發(fā)展和完善,它必將在工業(yè)生產(chǎn)過程中發(fā)揮出越來越大的作用,展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用的前景 故障診斷 現(xiàn)代的機械制造系統(tǒng)具有控制規(guī)模大、自動化程度高和柔性化強的特點。由于制造系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,價格越來越昂貴,因此因為各種故障而導(dǎo)致的停機都是不可忍受的負擔(dān)。故障診斷系統(tǒng)就能夠在這個情況下滿足需要,也就是能夠合理制定維修計劃,最大限度減少停機維修的時間,以及在故障發(fā)生之后能夠迅速做出反應(yīng)。因此,故障診斷系統(tǒng)在現(xiàn)在得到了迅速的發(fā)展。 故障診斷是隨著生產(chǎn)過程的復(fù)雜化而產(chǎn)生的一種技術(shù),由于和現(xiàn)代傳感器技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合,已經(jīng)展現(xiàn)出了很強的生命力,必將為提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性提供越來越強大的支持。 人工智能 人工智能是一門邊緣學(xué)科,用來模擬人的思維,已經(jīng)引起了許多學(xué)科的日益重視,并且有越來越多的實用意義,而且許多不同專業(yè)背景的科學(xué)家正在人工智能領(lǐng)域內(nèi)獲得一些新的思維和新的方法。作為一個計算機科學(xué)中涉及智能計算機系統(tǒng)的一個分支,這些系統(tǒng)呈現(xiàn)出與人類的智能行為有關(guān)的特性。 人工智能的主要領(lǐng)域包括問題求解、語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索等領(lǐng)域。這些綜合概念在自然語言處理、情報檢索、自動程序設(shè)計、數(shù)學(xué)證明都有重要應(yīng)用。人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋程序。 人工智能包含的領(lǐng)域非常廣泛,問題的求解只是其中的一個重要方面。其他的方面包括比如謂詞演算、規(guī)則演繹系統(tǒng)、機器人問題以及專家系統(tǒng)等一系列問題。人工智能作為一個復(fù)雜的邊緣學(xué)科,正在有著越來越廣闊的前景,隨著新的數(shù)學(xué)理論的完善以及計算機新的硬件的出現(xiàn),人工智能必將能夠更好地模擬人的思維。 專家系統(tǒng)
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