【文章內(nèi)容簡介】 由于預(yù)測控制與實際狀態(tài)之間誤差存在，某種誤差對施工目標(biāo)的影響則在后續(xù)施工狀態(tài)的預(yù)測中予以考慮，以此循環(huán)，直到施工完成和獲得與設(shè)計相符合的結(jié)構(gòu)狀態(tài)。自適應(yīng)控制法的基本思路是當(dāng)結(jié) 構(gòu)的實測狀態(tài)與模型計算結(jié)果不符時，通過將誤差輸入到參數(shù)識別算法中去調(diào)節(jié)計算模型參數(shù)，使模型的輸出結(jié)果與實測結(jié)果一致，得到修正的計算模型參數(shù)后，重新計算各施工階段的理想狀態(tài)。經(jīng)過反復(fù)辨識從而對施工過程進(jìn)行有效控制。最大寬容法是指在設(shè)計時給予主梁標(biāo)高和內(nèi)力最大的寬容度，即誤差的容許值。這種做法雖然減少了控制的難度，但會產(chǎn)生其它的一些問題。 交通主干線道路 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 施工監(jiān)控方案 石家莊鐵道大學(xué) 第 7 頁 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 是一施工 → 量測 → 識別 → 修正 → 預(yù)告 → 施工的循環(huán)過程，其實質(zhì)就是使施工按照預(yù)定的理想狀態(tài)順利推進(jìn)。實際上不論是理論分析得到的理想狀態(tài)，還是實際施工 狀態(tài) 都存在誤差，因 此施工控制的核心任務(wù)就是對各種誤差進(jìn)行分析、識別、調(diào)整，從而對結(jié)構(gòu)未來狀態(tài)作出預(yù)測。大跨度預(yù)應(yīng)力混凝土 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 通常采用懸臂澆筑這種典型的自架設(shè)施工方法。由于 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 在施工過程中的己成結(jié)構(gòu) (懸臂節(jié)段 )狀態(tài)是無法在事后進(jìn)行調(diào)整的，因此，在大跨度連續(xù)橋 梁 的 滿堂支架施工 中一般采用預(yù)測控制法和自適應(yīng)控制法進(jìn)行控制。與斜拉橋不同，連續(xù)橋 梁 在梁段澆筑完成以后出現(xiàn)的誤差，除張拉預(yù)備預(yù)應(yīng)力 束 外，基本上沒有調(diào)整的余地，而只能針對己有誤差在下一未澆筑梁段的立模標(biāo)高上做出必要的調(diào)整。所以，要保證控制目標(biāo)的實現(xiàn)，最根本的 就是對立模標(biāo)高做出盡可能準(zhǔn)確的預(yù)測，即主要依靠預(yù)測控制。無論施工過程如何，總是要以最終橋梁成型狀態(tài)作為目標(biāo)狀態(tài)，以此來控制各施工塊件的預(yù)拋高值 (立模標(biāo)高 )。 自適應(yīng)控制 方法 自適應(yīng)控制法也稱參數(shù)識別修正法。它是在系統(tǒng)的運行過程中，通過系統(tǒng)識別或參數(shù)估計，不斷地修正參數(shù)，使設(shè)計輸出與實際輸出相符，從而實現(xiàn)對目標(biāo)系統(tǒng)的控制。自適應(yīng)控制系統(tǒng)最早出現(xiàn)在 50 年代末期，由美國麻省理工學(xué)院 Wittaker 等人提出， 而 后出現(xiàn)了許多形式完全不同的自適應(yīng)系統(tǒng)。一般來講，一個自適應(yīng)系統(tǒng)是一個具有一定適應(yīng)能力的系統(tǒng)，它能夠認(rèn)識環(huán)境 條件的變化 (如負(fù)荷變化，風(fēng)、雨等氣候條件的變化等 )并自動校正控制動作，使系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)或接近最優(yōu)的控制效果。 采用自適應(yīng)控制法進(jìn)行控制的對象通常是那些存在不定性的系統(tǒng)，在控制系統(tǒng)的運行中，通過不斷地量測系統(tǒng)的輸入狀態(tài) 和 性能參數(shù)，逐漸了解和掌握對象。然后根據(jù)所得的過程信息，按照一定的設(shè)計方法，作出控制決策去更新控制器的結(jié)構(gòu)、參數(shù)或控制作用，以便在某種意義下使控制效果達(dá)到最優(yōu)或次最優(yōu)，或達(dá)到某個項目預(yù)期的目標(biāo)。一般來講，一個自適應(yīng)系統(tǒng)具有如下幾個特征 ： 交通主干線道路 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 施工監(jiān)控方案 石家莊鐵道大學(xué) 第 8 頁 過程信息的在線累積 在線累積過程信息的目的，是為了降低受 控系統(tǒng)原有的不定性。為此可用系統(tǒng)辨識的方法在線辨識受控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，直接累積過程信息 ； 也可以通過量測能夠反映過程狀態(tài)的某些輔助變量，間接累積過程信息。在系統(tǒng)識別中，結(jié)構(gòu)辨識比參數(shù)估計困難得多。 可調(diào)控制器 可調(diào)控制器是指它的結(jié)構(gòu)、參數(shù)或信號可以根據(jù)性能指標(biāo)要求進(jìn)行自動調(diào)整。這種可調(diào)性要求是由受控系統(tǒng)的不定性決定的，否則就無法對過程實現(xiàn)有效的控制。 性能指標(biāo)的控制 性能指標(biāo)的控制可分為開環(huán)控制方式和閉環(huán)控制方式兩種，若與過程動態(tài)相關(guān)聯(lián)的輔助變量可測，而且此輔助變量與可調(diào)控制器參數(shù)之間的關(guān)系又可根據(jù) 物理學(xué)知識和經(jīng)驗導(dǎo)出，這時就可通過此輔助變量直接調(diào)整可調(diào)控制器，以達(dá)到預(yù)定的性能指標(biāo)。這就是性能指標(biāo)的開環(huán)控制，它的特點是沒有根據(jù)系統(tǒng)實際達(dá)到的性能指標(biāo)作進(jìn)一步的調(diào)整。與開環(huán)控制方式不同，在性能指標(biāo)的閉環(huán)控制中，還要獲取實際性能與預(yù)定性能之間的偏差信息，將其反饋后修改可調(diào)控制器，直到實際性能達(dá)到或接近預(yù)定性能為止。 自適應(yīng)控制法一般適用于被控對象參數(shù)未知，或者由于環(huán)境條件影響，參數(shù)發(fā)生較大變化的系統(tǒng)。而對于那些被控對象參數(shù)已知定?；蜃兓^小甚至可以忽略的系統(tǒng)，一般采用常規(guī)反饋控制、模型匹配控制或最優(yōu)控制的方 法，便可以得到較為滿意的控制效果。對于采用懸臂法施工的大跨度連續(xù)橋 梁 而言，己澆筑完成的節(jié)段的不可控性及施工中對線形誤差糾正措施有限，控制誤差的發(fā)生就顯得尤為重要，因此采用自適應(yīng)控制法對其進(jìn)行控制是比較有效的。 預(yù)測控制方法 預(yù)測控制 (Predictive Control)最早是 RICHALET 等人于 1978 年提出并在 80 年代初興起的一種控制算法。它用來描述過程動態(tài)行為的信息，交通主干線道路 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 施工監(jiān)控方案 石家莊鐵道大學(xué) 第 9 頁 是直接從生產(chǎn)現(xiàn)場檢測到過程響應(yīng)，且不需要事先知道過程模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)的有關(guān)先驗知識，也不必通過復(fù)雜的系統(tǒng)識別來建立過程的數(shù)學(xué)模型，而是 根據(jù)某一優(yōu)化指標(biāo)設(shè)計系統(tǒng)，確定一個控制量的時間系列，使未來的一段時間內(nèi)被調(diào)量與經(jīng)過柔化后的期望軌跡之間的誤差為最小。而且預(yù)測控制算法采用的是不斷在線滾動優(yōu)化，且在優(yōu)化的過程中不斷的通過實測系統(tǒng)輸出與期望模型輸出的誤差進(jìn)行反饋校正，所以能在一定程度上克服由于預(yù)測模型誤差和某些不確定性干擾的影響，使系統(tǒng)的 預(yù)測 性得到增強(qiáng)。由于預(yù)測控制具有實現(xiàn)容易、對模型要求低，在線計算方便、控制性能優(yōu)、穩(wěn)定性好等優(yōu)點，因此適用于連續(xù)橋 梁 施工這類復(fù)雜過程的控制。預(yù)測控制法的算法機(jī)理可以用預(yù)測模型、滾動優(yōu)化、反饋矯正等三個要素來表征 ，這三個要素反映了預(yù)測控制的本質(zhì)特征。 (1)預(yù)測模型 對象的輸出預(yù)測是預(yù)測控制的關(guān)鍵，而對象的輸出預(yù)測又必須基于描述對象動態(tài)特性的數(shù)學(xué)模型，因此在預(yù)測控制算法中，需要一個能描述系統(tǒng)動態(tài)特性的基礎(chǔ)模型，這種基礎(chǔ)模型稱為預(yù)測模型。預(yù)測模型應(yīng)具有預(yù)測功能，即能夠根據(jù)系統(tǒng)的歷史信息和選定的未來控制輸入，預(yù)測系統(tǒng)的未來輸出值。從方法機(jī)理的角度來看，凡是具有預(yù)測功能的信息集合，不論其表現(xiàn)形式如何，均可以作為預(yù)測模型。預(yù)測模型要能夠正確反映輸入 —輸出的動態(tài)因果關(guān)系 ： 而且建模表達(dá)形式要盡可能簡便。 (2)滾動優(yōu)化 預(yù)測控 制算法是一種優(yōu)化控制算法，它通過某一性能指標(biāo)的最優(yōu)化來確定未來的控制作用，這一性能還涉及到過程未來的行為，它是根據(jù)預(yù)測模型由未來的控制策略決定的。預(yù)測控制中的優(yōu)化不是一次離線完成的，而是反復(fù)在線完成的，即每一采樣時刻，優(yōu)化性能指標(biāo)只涉及該時刻起到未來有限的時刻，而到下一個采樣時刻，這一優(yōu)化時段會同時向前推移，因此，預(yù)測控制不是用一個對全局相同的性能優(yōu)化指標(biāo)，而是每一時刻都有一個相對于該時刻的局部性能優(yōu)化指標(biāo)。不同時刻優(yōu)化交通主干線道路 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 施工監(jiān)控方案 石家莊鐵道大學(xué) 第 10 頁 性能指標(biāo)的形式相同，但其所包含的時間區(qū)域不同。這種局部的有限時域的優(yōu)化目標(biāo)，雖然只能得到 全局的次優(yōu)解，但由于這種優(yōu)化過程是在線反復(fù)進(jìn)行的，而且能更為及時地校正因模型失配、時變、干擾等引起的不確定性，始終把優(yōu)化過程建立在從實際過程中獲得的最新信息基礎(chǔ)之上，因此，只要預(yù)測范圍選擇合適，可以使控制保持實際上的最優(yōu)。 這種基于滾動式的有限時域優(yōu)化目標(biāo)，是在每一時刻提出相對于該時刻起對未來有限時域內(nèi)的優(yōu)化目標(biāo)。對于當(dāng)前 k 時刻的優(yōu)化問題，就是要確定從 k 時刻起的一組 M 個控制變量 (或控制增量 )： [ ]( ) ( ) , ( 1 ) , , ( 1 ) TU k U k U k U k M= + + + (1) 使在未來 ( M nN＃ )時刻的輸出預(yù)測 ， ()nY k i+ 與期望輸出 ()rY k i+的方差為最小 (參見圖 1)，即 ： [ ]21 ( ) ( )n n n iiM inJ M in Y k i Y k i w== + + ?229。 (2) 式中： ()nY k i+ ——預(yù)測輸出值 ； ()rY k i+ ——期望輸出或參考軌跡 ； i,n——分別為預(yù)測時域長度和最大預(yù)測時域長度 ； iw ——第 i 步預(yù)測的非負(fù)加權(quán)系數(shù)。 由于各種干擾和計算誤差的影響，使得對象的實際輸出 ()Yk i+ 一般不可能與參考軌跡 ()rY k i+ 完全重合。因此，滾動優(yōu)化意味著按一個己知的非干擾模型來計算控制變量 U(k)，以使得從 k 時刻 (現(xiàn)在時刻 )開始，未來的 n 個預(yù)測輸出 ()nY k i+ 盡可能接近參考軌跡 ()rY k i+ 。若采用閉環(huán)預(yù)測，則有 ： [ ]( ) ( ) ( ) ( ) ( 1 , 2 , 3 )n m mY k i Y k i Y k Y k i n+ = + + = (3) 式中 ： 圖 1 參考軌跡與最優(yōu)控制 交通主干線道路 連續(xù) T 型剛構(gòu)橋 施工監(jiān)控方案 石家莊鐵道大學(xué) 第 11 頁 ()Yk——k 時刻對象的實際輸出值 ； ()mY k i+ —— k+i 時刻的模型輸出值 ； ()mYk—— k 時刻的模型輸出值。 可以證明，當(dāng)采用閉環(huán)預(yù)測時，對象輸出值將收斂于設(shè)定值 C[ 2]。在求出 ()nY k i+ 以后，在參考軌跡 ()rY k i+ 給定的情況下，可由式 (1)求出控制向量 u(k)。但在預(yù)測長度 n 中，只有第一個控制 輸入即當(dāng)前時間的即時控制量 u(k)才被應(yīng)用，在下一個采樣時刻，重復(fù)進(jìn)行上述步驟。 (3)反饋校正 在預(yù)測控制算法中，采用預(yù)測模型進(jìn)行過程輸出值的預(yù)估只是一種理想方式。由于實際系統(tǒng)中存在非線性、時變、模型失配、干擾等因素的影響，使基于不變模型的預(yù)測輸出不可能與系統(tǒng)的實際輸出完全一致。因此，在預(yù)測控制中，通過輸出的預(yù)測量值與模型的預(yù)估值進(jìn)行比較，得出模型的預(yù)測誤差，再利用模型的預(yù)測誤差來校正模型的預(yù)測值，從而得到更為準(zhǔn)確的預(yù)測輸出值。正是這種模型預(yù)測加反饋校正的過程，使得預(yù)測控制具有很強(qiáng)的抗干擾和克服系統(tǒng)不確定 性的能力。在預(yù)測控制中，反饋校正的形式是多種多樣的，既可以在采用的預(yù)測模型基礎(chǔ)上對預(yù)測模型值加以補(bǔ)償，也可以根據(jù)在線辨識原理直接修改預(yù)測模型，因此預(yù)測控制中不僅基于模型，而且利用了反饋信息，因此預(yù)測控