【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 R=Ki(3)選擇電流調(diào)節(jié)器參數(shù)ACR超前時(shí)間常數(shù)：ti=Tl=。電流開(kāi)環(huán)增益：要求電流超調(diào)量si%≤5%時(shí)，可取KIT229。i=，因此KI= = = 1/s于是，ACR的比例系數(shù)為Ki= KI ==所以WACR= Ki= (4)校驗(yàn)近似條件電流環(huán)截止頻率Wci=Ki= 1/s1)晶閘管裝置傳遞函數(shù)近似條件：Wci ≤ = = 1/sWci，滿足近似條件。2)忽略反電動(dòng)勢(shì)對(duì)電流環(huán)影響的條件：Wci ≥33=31/s= 1/sWci，滿足近似條件。3)小時(shí)間常數(shù)近似處理?xiàng)l件：Wci ≤ = =Wci，滿足近似條件。轉(zhuǎn)速環(huán)的設(shè)計(jì)：(1)確定時(shí)間常數(shù)1)電流環(huán)等效時(shí)間常數(shù)為2T229。i=。2)轉(zhuǎn)速濾波時(shí)間常數(shù)Ton=。3)轉(zhuǎn)速環(huán)小時(shí)間常數(shù)T229。n按小時(shí)間常數(shù)近似處理，取T229。n=Ton+2T229。i=。(2)選擇轉(zhuǎn)速環(huán)調(diào)節(jié)器結(jié)構(gòu)由于要求設(shè)計(jì)無(wú)靜差，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器必須含有積分環(huán)節(jié)；又根據(jù)動(dòng)態(tài)要求，應(yīng)按典型Ⅱ型系統(tǒng)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速環(huán)。ASR調(diào)節(jié)器選用PI型，其傳遞函數(shù)為WASR= Kn(3)選擇轉(zhuǎn)速環(huán)調(diào)節(jié)器參數(shù)按跟隨與抗擾性能都較好的原則，取h=5，則ASR的超前時(shí)間常數(shù)為：tn= hT229。n=5= 轉(zhuǎn)速環(huán)開(kāi)環(huán)增益KN= = = 400Kn= = = 23 1/s所以WASR= Kn= (4)校驗(yàn)近似條件轉(zhuǎn)速環(huán)截止頻率W= = KNtn = 1/s1)電流環(huán)的等效條件W ≤ = = 1/sWci，滿足等效條件。2)小時(shí)間常數(shù)合并條件W ≤= 1/s= 1/sW，滿足等效條件。 模糊控制《信息與控制》雜志上發(fā)表了著名的《模糊集合》論文，文中首次提出表達(dá)事物模糊性的重要概念：隸屬函數(shù)，從而模糊理論突破了19世紀(jì)末笛卡爾的經(jīng)典集合理論，從此奠定了模糊理論的基礎(chǔ)。模糊理論因?yàn)槠溥m合于人類的自然思維方式，成為了人工智能的重要研究方向，世界各國(guó)的科學(xué)家們圍繞模糊理論開(kāi)展了廣泛的研究，從而推動(dòng)了模糊理論的迅速發(fā)展。模糊理論主要包括模糊集合理論、模糊邏輯、模糊推理、模糊決策和模糊控制等方面的內(nèi)容，模糊理論最成功的應(yīng)用領(lǐng)域是模糊控制。模糊理論在解決不能精確建立數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)方面，取得了許多成功，解決了許多精確控制無(wú)法解決的控制問(wèn)題。模糊控制是目前在控制領(lǐng)域所采用的三種智能控制方法中最具實(shí)際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過(guò)去人們無(wú)法解決的問(wèn)題，并且在工業(yè)控制、家用電器和各個(gè)領(lǐng)域已取得了令人觸目的成效。模糊邏輯應(yīng)用最有效并最廣泛的領(lǐng)域就是模糊控制。模糊控制在各種領(lǐng)域出人意料地解決了傳統(tǒng)控制方法無(wú)法或難以解決的問(wèn)題，并取得了很好的效果。現(xiàn)在，人們已經(jīng)明確地知道：模糊控制是目前在控制領(lǐng)域中所采用的三種智能控制方法中最具實(shí)際意義的方法。模糊控制就是建立在人類思維模糊性的基礎(chǔ)上的。模糊控制與傳統(tǒng)控制有著本質(zhì)的區(qū)別，它不像經(jīng)典控制那樣需要用精確數(shù)字所描述的傳遞函數(shù)，也不像現(xiàn)代控制理論那樣需要用矩陣表示的狀態(tài)方程。模糊控制的核心是在于它用具有模糊性的語(yǔ)言條件語(yǔ)句，作為控制規(guī)則去執(zhí)行控制。控制規(guī)則往往是由對(duì)被控過(guò)程十分熟悉的專門(mén)人員給出的，所以模糊控制在本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是一種專家控制。這種控制的控制規(guī)則充分反映了人的智能活動(dòng)。傳統(tǒng)控制方法以數(shù)學(xué)公式描述控制過(guò)程，往往可以給出十分嚴(yán)密和明確的數(shù)學(xué)表述。模糊控制以語(yǔ)句規(guī)則描述控制過(guò)程，使習(xí)慣了用精確數(shù)學(xué)刻畫(huà)控制過(guò)程的人們感到不易適應(yīng)和迷惑。實(shí)際上，模糊控制是以一種與傳統(tǒng)精確數(shù)學(xué)完全不同的數(shù)學(xué)－模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)理論建立起來(lái)的。它有一整套和傳統(tǒng)控制方法完全不同的理論和方法。何況，一種技術(shù)是否先進(jìn)，是以其在實(shí)際應(yīng)用中是否取得良好效果而體現(xiàn)的，絕不僅是因?qū)ζ淙唛L(zhǎng)的論證或美妙的描述就會(huì)優(yōu)秀起來(lái)。模糊控制這種技術(shù)，盡管其理論系統(tǒng)尚未完善，但其大量應(yīng)用的超常成效足以表明它是一種前途無(wú)量的技術(shù)。模糊控制以模糊數(shù)學(xué)理論、模糊語(yǔ)言形式為理論基礎(chǔ)，是一種基于模糊規(guī)則的控制系統(tǒng)，這些模糊控制規(guī)則是直接從專家經(jīng)驗(yàn)或現(xiàn)場(chǎng)操作者的經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行歸納、優(yōu)化得出來(lái)的，是一種蘊(yùn)涵著人類智能、推理和決策的控制方式。經(jīng)典數(shù)學(xué)以特征函數(shù)討論問(wèn)題，而模糊數(shù)學(xué)以隸屬函數(shù)討論問(wèn)題。系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型的建立，其實(shí)質(zhì)是應(yīng)用一定的數(shù)學(xué)處理手段，基于待辨識(shí)系統(tǒng)的大量測(cè)量數(shù)據(jù)，找出體現(xiàn)系統(tǒng)輸入與輸出之間的內(nèi)在聯(lián)系，并通過(guò)一定的數(shù)學(xué)表達(dá)式加以描述。建立系統(tǒng)模糊模型的基本思想也是這樣，只是將采集到的精確量量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理，轉(zhuǎn)化成通過(guò)隸屬度和模糊子集表達(dá)的模糊量，也就是說(shuō)，將原來(lái)通過(guò)精確量數(shù)據(jù)描述系統(tǒng)輸入輸出之間的內(nèi)在聯(lián)系(精確數(shù)學(xué)模型)，轉(zhuǎn)化成一種相應(yīng)的由條件語(yǔ)句IF(輸入語(yǔ)言變量模糊子集)、THEN(輸出語(yǔ)言變量模糊子集)表達(dá)的模糊關(guān)系，這便是系統(tǒng)的模糊模型。模糊控制是一種典型的智能控制方法，其最大的特點(diǎn)是將專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)表示為語(yǔ)言控制規(guī)則，并應(yīng)用這些語(yǔ)言控制規(guī)則去控制系統(tǒng)，這樣它可不依賴于被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，能夠克服非線性因素的影響，對(duì)被控對(duì)象的參數(shù)變化具有較強(qiáng)的魯棒性。它不用建立數(shù)學(xué)模型，根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的輸入輸出結(jié)果數(shù)據(jù)，參考現(xiàn)場(chǎng)操作人員的操作運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，就可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。模糊控制器特點(diǎn)中闡述了模糊控制對(duì)干擾和參數(shù)變化不敏感和模糊控制不用建立數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn)，使得模糊控制對(duì)在不同環(huán)境下的同一直流電機(jī)對(duì)象(在不同環(huán)境下，同一對(duì)象的參數(shù)或許已經(jīng)發(fā)生了不小的變化)進(jìn)行控制，或是已經(jīng)調(diào)好的模糊控制系統(tǒng)應(yīng)用于參數(shù)稍有變化的控制對(duì)象時(shí)，系統(tǒng)性能沒(méi)有多大變化，使得現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試人員不必為同一控制對(duì)象設(shè)置不同的調(diào)試參數(shù)。[10][13] 模糊控制的基本理論模糊控制是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)智能控制，經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，在模糊控制理論和應(yīng)用研究方面均取得重大成功。模糊控制的基本原理框圖如圖32所示。它的核心部分為模糊控制器，如圖32中點(diǎn)劃線框中部分所示，模糊控制器的控制規(guī)律由計(jì)算機(jī)的程序?qū)崿F(xiàn)。圖32模糊控制原理框圖實(shí)現(xiàn)一步模糊控制算法的過(guò)程描述如下：首先獲取被控制量的精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差信號(hào)E，一般選誤差信號(hào)E作為模糊控制器的一個(gè)輸入量。把誤差信號(hào)E的精確量進(jìn)行模糊化變成模糊量。誤差E的模糊量可用相應(yīng)的模糊語(yǔ)言表示，得到誤差E的模糊語(yǔ)言集合的一個(gè)子集e(e是一個(gè)模糊矢量)，再由e和模糊控制規(guī)則R(模糊算子)根據(jù)推理的合成規(guī)則進(jìn)行模糊決策，得到模糊控制量u。應(yīng)著重指出，所謂模糊控制，既不是指被控對(duì)象是模糊的，也不是指控制器是不確定的，它是指在表示知識(shí)、概念上的模糊。只是在所采用的控制方法上應(yīng)用了模糊數(shù)學(xué)理論，雖然模糊控制算法是通過(guò)模糊語(yǔ)言描述的，但它所完成的卻是一項(xiàng)完全確定的工作。它不僅能成功地實(shí)現(xiàn)控制，而且還能模仿人的思維方法，對(duì)一些無(wú)法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控過(guò)程進(jìn)行有效控制。 模糊控制器的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)提供必要的定義，包含了語(yǔ)言控制規(guī)則論域的離散化、量化和正規(guī)化以及輸入輸出空間的劃分、隸屬度函數(shù)的定義等。 描述輸入和輸出變量的詞集在模糊控制中，輸入輸出變量大小是以語(yǔ)言的形式描述的。一般選用“大、中、小”三個(gè)詞匯來(lái)描述模糊控制器的輸入、輸出變量的狀態(tài)，在加上正、負(fù)方向和零狀態(tài)，共有7個(gè)詞匯：{負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大}其縮寫(xiě)為：{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB} 輸入變量的模糊化某個(gè)變量的實(shí)際變化范圍稱為該變量的基本論域。記誤差E的基本論域?yàn)閇xe,xe]，誤差變化EC的基本論域?yàn)閇xec,xec]，模糊控制器的輸出變量(系統(tǒng)的控制量)的基本論域?yàn)閇ye,ye]，模糊控制器中的輸入和輸出都是精確量，但控制算法需要模糊量。因此輸入的精確量(數(shù)字量)需轉(zhuǎn)化為模糊量，另一方面，模糊算法所得到的模糊控制量需要轉(zhuǎn)化為精確的控制量輸出。比較常使用的模糊化方法是將基本論域分為n檔，即取變量的模糊子集論域?yàn)椋簕n，n+1，…，0，…，n1，n}從基本論域[a,b]到模糊子集論域[n,+n]轉(zhuǎn)換公式為:y=2n/(ba)[x(a+b) /2] （31）一般選擇模糊論域中所含元素為模糊詞集總數(shù)的二倍以上，確保模糊集能較好的覆蓋論域，避免出現(xiàn)失控現(xiàn)象?？蛇x擇E和EC的論域?yàn)?{6，5，4，3，2，1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}選擇模糊控制器的輸出變量即系統(tǒng)的控制量U的論域?yàn)?{7，6，5，4，3，2，1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} 隸屬度函數(shù)為了實(shí)現(xiàn)模糊化，要在上述離散化的精確量與表示模糊語(yǔ)言的模糊量之間建立關(guān)系，即確定論域中的每個(gè)元素對(duì)各個(gè)模糊語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)。隸屬度是描述某個(gè)確定量隸屬于某個(gè)模糊語(yǔ)言變量的程度，隸屬度函數(shù)的確定方法有模糊統(tǒng)計(jì)法、相對(duì)比較法和專家經(jīng)驗(yàn)法等。常見(jiàn)的隸屬度函數(shù)有三角形隸屬度函數(shù)、高斯形隸屬度函數(shù)等。 模糊控制規(guī)則庫(kù)模糊控制系統(tǒng)是用一系列基于專家知識(shí)的語(yǔ)言來(lái)描述的，用一系列模糊條件描述的模糊控制規(guī)則就構(gòu)成了模糊控制規(guī)則庫(kù)。與模糊控制規(guī)則相關(guān)的主要有：過(guò)程狀態(tài)輸入變量和控制輸出變量的選擇、模糊控制規(guī)則的建立和模糊控制規(guī)則的完整性、兼容性、抗干擾性。 模糊控制器的輸入、輸出變量模糊控制器是模仿人的一種控制。在人為控制的過(guò)程中，一般根據(jù)被控量的誤差E、誤差的變化EC和誤差變化的速率ER進(jìn)行決策。人對(duì)誤差最敏感，其次是誤差的變化，再次是誤差變化的速率。因此，模糊控制的輸入變量通常取E或E和EC或E、EC和ER，分別構(gòu)成一維、二維、三維模糊控制器。一維模糊控制器的動(dòng)態(tài)性能不佳，二維模糊控制器的控制性能比較好，是目前廣泛采用的一種形式。一般選擇控制量的增量作為模糊控制器的輸出變量。 模糊控制規(guī)則的建立目前模糊控制規(guī)則的建立大致有四種方法:專家經(jīng)驗(yàn)法:通過(guò)對(duì)專家控制經(jīng)驗(yàn)的咨詢形成控制規(guī)則庫(kù)。觀察法:通過(guò)觀察人類控制行為并將其控制的思想提煉出一套基于模糊條件語(yǔ)言類型的控制規(guī)則從而建立模糊規(guī)則庫(kù)?；谀：Ｐ偷目刂?通過(guò)建立被控對(duì)象的模糊模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。建立模糊控制規(guī)則一樣的“IFTHEN”形式來(lái)描述被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性。在模糊控制中，被控對(duì)象的模型是運(yùn)用多個(gè)控制規(guī)則來(lái)描述的。自組織法:它能在沒(méi)有和有很少經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的情況下通過(guò)觀察系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系建立控制規(guī)則庫(kù)。 推理決策邏輯推理決策是模糊控制的核心，它利用知識(shí)庫(kù)的信息模擬人類的推理決策過(guò)程，給出合適的控制量。它的實(shí)質(zhì)是模糊邏輯推理。 模糊命題模糊命題是清晰命題的推廣，它的真值在[0,1]閉區(qū)間中取值，相當(dāng)于隸屬度函數(shù)值。它的一般形式為:A：e is F式中，e是模糊變量，F(xiàn)是一模糊概念所對(duì)應(yīng)的模糊集合。 模糊語(yǔ)句含有模糊概念的，按給定的語(yǔ)法規(guī)則所構(gòu)成的語(yǔ)句稱為模糊語(yǔ)句。有模糊陳述句、模糊判斷句、模糊推理句等幾種類型。模糊陳述句是相對(duì)于具有清晰概念的一般陳述句而言。模糊判斷句的形式為:x是a，它的真值由x對(duì)模糊集合A的隸屬度給出。模糊推理句的形式為:“IF a THEN b”。 模糊推理推理就是根據(jù)已知的一些命題，按照一定的法則，去推斷一個(gè)新的命題的思維過(guò)程和思維方式。在客觀現(xiàn)實(shí)中，很多問(wèn)題是具有模糊性的，傳統(tǒng)的形式邏輯和近代的數(shù)理邏輯都無(wú)法解決這類問(wèn)題。解決模糊性問(wèn)題需要用模糊推理。模糊推理是一種近似的推理，應(yīng)用模糊集合理論，可以對(duì)近似推理進(jìn)行定量的討論，這樣可以得到較精確的結(jié)論和明確的結(jié)果。模糊推理有下列幾種常見(jiàn)的形式：CRI法、Mamdani推理法、模糊推理的TVR法等。Mamdani推理法是一種在模糊控制中普遍使用的方法，它實(shí)質(zhì)上是一種CRI法。Mamdani推理法常用的推理形式有如下3中：“if A then B”的推理。對(duì)于這樣一個(gè)系統(tǒng)，當(dāng)有輸入A時(shí)，則輸出B，它的蘊(yùn)涵關(guān)系為A→B?！癷f A then B else C”的推理。對(duì)于這樣一個(gè)系統(tǒng)，當(dāng)有輸入A時(shí)，則輸出B，如果輸入為Ac時(shí)，則有輸出為C，蘊(yùn)涵關(guān)系為(A→B)218。(AC→C)?！癷f A and B then C”的推理。對(duì)于這樣一個(gè)系統(tǒng)，當(dāng)輸入A和B同時(shí)滿足時(shí)，則輸出C，這種蘊(yùn)涵關(guān)系為(A∧B)→C。在模糊控制系統(tǒng)中，用的最多的語(yǔ)句就是“if A and B then C”語(yǔ)句。這是因?yàn)樵诖罅康哪：刂浦?，不但要考慮給定值和實(shí)際值所形成的誤差，同時(shí)還要考慮誤差的變化率。[10][12] 模糊控制與PID結(jié)合傳統(tǒng)PID參數(shù)的設(shè)定一般采用NieglerNichols階躍響應(yīng)方法，根據(jù)純滯后時(shí)間和時(shí)間常數(shù)來(lái)整定控制器參數(shù)，~1之間，借助作圖法進(jìn)行，參數(shù)整定后保持不變，有時(shí)不能滿足要求?，F(xiàn)代PID參數(shù)的整定朝自整定方向發(fā)展，常見(jiàn)的方法有:(1)專家PID控制；(2)模糊PID控制；(3)神經(jīng)PID控制；在實(shí)際工業(yè)過(guò)程控制中，被控對(duì)象會(huì)受到來(lái)自各種渠道的干擾和影響，這些干擾和影響可能導(dǎo)致過(guò)程特性的變化，甚至結(jié)構(gòu)的變化，這往往要求系統(tǒng)能根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整，使系統(tǒng)始終運(yùn)行在一個(gè)較好的工作狀態(tài)。自適應(yīng)控制就是通過(guò)在線辨識(shí)對(duì)象特性參數(shù)，實(shí)時(shí)改變控制策略，使系統(tǒng)始終運(yùn)行在一個(gè)較好的工作狀態(tài)，但其控制效果取決于模型辨識(shí)的準(zhǔn)確度，這在復(fù)雜系統(tǒng)的情況下是非常困難的，有時(shí)幾乎是不可能的。因此，在實(shí)際工業(yè)過(guò)程控制中，大量采用的仍然是PID控制，為