【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 性信息來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)控制器,使得不確定參數(shù)出現(xiàn)時(shí)仍能滿足性能指標(biāo)要求。魯棒控制認(rèn)為系統(tǒng)的不確定性可用模型集來(lái)描述,系統(tǒng)的模型并不唯一,可以是模型集里的任一元素,但在所設(shè)計(jì)的控制器下,都能使模型集里的元素滿足要求。魯棒控制的一個(gè)主要問(wèn)題就是魯棒穩(wěn)定性。(Fuzzy Control)模糊控制借助模糊數(shù)學(xué)模擬人的思維方法,將工藝操作人員的經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié),運(yùn)用語(yǔ)言變量和模糊邏輯理論進(jìn)行推理和決策,對(duì)復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行控制。模糊控制既不是指被控過(guò)程是模糊的,也不意味控制器是不確定的,它是表示知識(shí)和概念上的模糊性,它完成的工作是完全確定的。,開辟了Fuzzy控制的新領(lǐng)域,特別是對(duì)于大時(shí)滯、非線性等難以建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng),通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模糊控制往往能取得很好的結(jié)果。(Neural Network Control)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由所謂神經(jīng)元的簡(jiǎn)單單元按并行結(jié)構(gòu)經(jīng)過(guò)可調(diào)的連接權(quán)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的種類很多,控制中常用的有多層前向BP網(wǎng)絡(luò),RBF網(wǎng)絡(luò),Hopfield網(wǎng)絡(luò)以及自適應(yīng)共振理論模型(ART)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種工具從機(jī)理上對(duì)人腦進(jìn)行簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)模擬的新型控制和辨識(shí)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)中可充當(dāng)對(duì)象的模型,還可充當(dāng)控制器(Real Time Expert Control)專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng),它應(yīng)用人工智能技術(shù),根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷,模擬人類專家的決策過(guò)程,以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問(wèn)題。專家系統(tǒng)和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序最本質(zhì)的區(qū)別在于:專家系統(tǒng)所要解決的問(wèn)題一般沒(méi)有算法解,并且往往要在不完全、不精確或不確定的信息基礎(chǔ)上作出結(jié)論。實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)應(yīng)用模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,融進(jìn)專家系統(tǒng)自適應(yīng)地管理一個(gè)客體或過(guò)程的全面行為,自動(dòng)采集生產(chǎn)過(guò)程變量,解釋控制系統(tǒng)的當(dāng)前狀況,預(yù)測(cè)過(guò)程的未來(lái)行為,診斷可能發(fā)生的問(wèn)題,不斷修正和執(zhí)行控制計(jì)劃。實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)具有啟發(fā)性、透明性、靈活性等特點(diǎn),目前已經(jīng)在航天試驗(yàn)指揮、工業(yè)爐窯的控制、高爐爐熱診斷中得到廣泛應(yīng)用。目前需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題是如何用簡(jiǎn)潔語(yǔ)言來(lái)描述人類長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),提高聯(lián)想化記憶和自學(xué)習(xí)能力。(Qualitative Control)定性控制是指系統(tǒng)的狀態(tài)變量為定性量時(shí)(其值不是某一精確值而只知其處于某一范圍內(nèi)),應(yīng)用定性推理對(duì)系統(tǒng)施加控制變量使系統(tǒng)在某一期望范圍。定性控制與模糊控制的區(qū)別:模糊控制不需建模,其控制律憑經(jīng)驗(yàn)或算法調(diào)整,而定性控制基于定性模型,控制規(guī)則基于對(duì)系統(tǒng)的定性分析。模糊控制是基于狀態(tài)的精確測(cè)量值,而定性控制基于狀態(tài)的定性測(cè)量值。定性控制面臨的問(wèn)題:發(fā)展定性數(shù)學(xué)理論,改進(jìn)定性推理方法,注重定性和定量知識(shí)的結(jié)合。研究定性建模方法,定性控制方法。加強(qiáng)定性控制應(yīng)用領(lǐng)域的研究。(Predictive Control)預(yù)測(cè)控制是在工業(yè)實(shí)踐過(guò)程中獨(dú)立發(fā)展起來(lái)的一種新型控制方法,它不僅適用于工業(yè)過(guò)程這種“慢過(guò)程”的控制,也能適用于快速跟蹤的伺服系統(tǒng)這種“快過(guò)程”控制。目前實(shí)用的預(yù)測(cè)控制方法有動(dòng)態(tài)矩陣控制(DMC),模型算法控制(MAC),廣義預(yù)測(cè)控制(GPC),模型預(yù)測(cè)啟發(fā)控制(MPHC)以及預(yù)測(cè)函數(shù)控制(PFC)等。這最近有人提出一種新的基于主導(dǎo)內(nèi)模概念的預(yù)測(cè)控制方法:結(jié)構(gòu)對(duì)外來(lái)激勵(lì)的響應(yīng)主要由其本身的模態(tài)所決定,即結(jié)構(gòu)只對(duì)激勵(lì)信息中與其起主導(dǎo)作用的幾個(gè)主要自振頻率相接近的頻率成分有較大的響應(yīng)。目前利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行在線辨識(shí),然后用廣義預(yù)測(cè)控制規(guī)律進(jìn)行控制得到較多重視。預(yù)測(cè)控制目前存在的問(wèn)題是預(yù)測(cè)精度不高。反饋校正方法單調(diào)。滾動(dòng)優(yōu)化策略少。對(duì)任意的一般系統(tǒng),其穩(wěn)定性和魯棒性分析較難進(jìn)行。參數(shù)調(diào)整的總體規(guī)則雖然比較明確,但對(duì)不同類型的系統(tǒng)的具體調(diào)整方法仍有待進(jìn)一步總結(jié)。(Distributed Control System)分布式控制系統(tǒng)又稱集散控制系統(tǒng),是70年代中期發(fā)展起來(lái)的新型計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng),它融合了控制技術(shù)(Control),計(jì)算機(jī)技術(shù)(Computer),通信技術(shù)(Communication),圖像顯示技術(shù)(CRT)的“4C”技術(shù),形成了以微處理器為核心的系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)視、控制和管理。既打破了常規(guī)控制儀表功能的局限,又較好地解決了早期計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)于信息、管理過(guò)于集中帶來(lái)的危險(xiǎn),而且還有大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、處理的功能以及較強(qiáng)的數(shù)據(jù)通信能力。分布式控制系統(tǒng)既有計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)控制算法靈活,精度高的優(yōu)點(diǎn),又有儀表控制系統(tǒng)安全可靠,維護(hù)方便的優(yōu)點(diǎn)。它的主要特點(diǎn)是:真正實(shí)現(xiàn)了分散控制。具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性。較強(qiáng)的數(shù)據(jù)通信能力。友好而豐富的人機(jī)聯(lián)系以及極高的可靠性。總結(jié)：通過(guò)這一學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)自動(dòng)控制原理這門課有了深刻的認(rèn)識(shí)，現(xiàn)在能夠簡(jiǎn)單的分析一些問(wèn)題了，過(guò)程實(shí)驗(yàn)給我們很大的提高。雖然現(xiàn)在還不知道未來(lái)要從事什么行業(yè)，但不管怎樣要學(xué)好當(dāng)前的每門課?；A(chǔ)一定要打好。第四篇：自動(dòng)控制原理實(shí)驗(yàn)報(bào)告北京交通大學(xué)自動(dòng)控制原理研究性學(xué)習(xí)報(bào)告——基于MATLAB軟件的系統(tǒng)建模分析與校正譚堃15221309 田斌15221310 努爾夏提15221305 張雪程13222028摘要本文利用MATLAB軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)控制系統(tǒng)建模、分析與設(shè)計(jì)、仿真的方法。它能夠直觀、快速地分析系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能、和穩(wěn)態(tài)性能。并且能夠靈活的改變系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)通過(guò)快速、直觀的仿真達(dá)到系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。關(guān)鍵詞：MATLAB，自動(dòng)控制，系統(tǒng)仿真單位負(fù)反饋隨動(dòng)系統(tǒng)固有部分的傳遞函數(shù)為G(s)=4K/s(s+2)畫出未校正系統(tǒng)的Bode圖，分析系統(tǒng)是否穩(wěn)定。畫出未校正系統(tǒng)的根軌跡圖，分析閉環(huán)系統(tǒng)是否穩(wěn)定。設(shè)計(jì)系統(tǒng)的串聯(lián)校正裝置，使系統(tǒng)達(dá)到下列指標(biāo)：（1）靜態(tài)速度誤差系數(shù)Kv＝20s1；（2）相位裕量γ≥50176。（3）幅值裕量Kg≥10dB。給出校正裝置的傳遞函數(shù)。分別畫出校正前，校正后和校正裝置的幅頻特性圖。計(jì)算校正后系統(tǒng)的穿越頻率ωc、相位裕量γ。分別畫出系統(tǒng)校正前、后的開環(huán)系統(tǒng)的奈奎斯特圖，并進(jìn)行分析。（1）確定K值Kv=limsWk =2k=20 所以K = 10（2）校正前系統(tǒng)的開環(huán)對(duì)數(shù)幅頻特性如圖實(shí)線所示。由A(wc)=20/[wc√(1+(wc/2)^2]=1。得wc≈；γ(wc)=180?+?(wc)=90??=?可見相位裕量并不滿足要求，為不影響低頻段特性和改善暫態(tài)響應(yīng)性能，采用引前矯正。（3）設(shè)計(jì)串聯(lián)微分校正裝置：微分校正環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)為Wc(s)=(Tds+1)/[(Tds/γd)+1)。最大相位移為?max=arcsin[(rd1)/(rd+1)] 根據(jù)系統(tǒng)相位裕量γ(wc)≥50?的要求，微分矯正環(huán)節(jié)最大相位移為?max≥50??=?考慮Wc’≥Wc,原系統(tǒng)相角位移將更負(fù)些，故?max將更大些，取?max=40?，即有Sin40?=(γd1)/(γd+1)== 設(shè)校正后的系統(tǒng)穿越頻率Wc’為矯正裝置兩交接頻率w1與w2的幾何中點(diǎn)。即Wc’=√w1w2=w1√rd 若認(rèn)為Wc’/w11,Wc’/w2A(wc’)=1≈20wc’/(wc^2/2)解得w1≈。w2≈。wc’≈。所以校正裝置的傳遞函數(shù)為Wc(s)=(s/+1)/[(s/)+1)。（4）驗(yàn)算校正后系統(tǒng)指標(biāo)Wk’(s)=20(s/+1)/[s(s/2+1)(s/+1)] 同理，代入數(shù)值得校正裝置的相位裕量為γ(wc’)=? 另?(wj)=180?,可得出系統(tǒng)穿越頻率wj→∞。所以一定滿足GM=20lg[1/（wk’(jwj)]≥10dB(三)MATLAB仿真(1)時(shí)域分析：圖1 系統(tǒng)單位階躍相應(yīng)計(jì)算結(jié)果：pos(超調(diào)量)=%、tp(峰值時(shí)間)= 、tr(上升時(shí)間)=，ts(調(diào)節(jié)時(shí)間)= 由圖可知：校正前系統(tǒng)的的調(diào)節(jié)時(shí)間較長(zhǎng)，超調(diào)量過(guò)大。圖2系統(tǒng)單位階躍相應(yīng)計(jì)算結(jié)果：pos(超調(diào)量)=%、tp(峰值時(shí)間)= 、tr(上升時(shí)間)=，ts(調(diào)節(jié)時(shí)間)=系統(tǒng)的暫態(tài)響應(yīng)與校正前相比有較大改善。該系統(tǒng)依然穩(wěn)定，而且反應(yīng)更加快速，應(yīng)采用。(2)根軌跡校正前系統(tǒng)的根軌跡如圖校正后系統(tǒng)的根軌跡如圖：校正前后根軌跡對(duì)比(3)對(duì)數(shù)頻率特性校正前系統(tǒng)的開環(huán)對(duì)數(shù)頻率特性如圖實(shí)線所示：圖1 系統(tǒng)對(duì)數(shù)頻率特性曲線相位裕量γ=