機(jī)電一體化設(shè)備的控制策略-資料下載頁(yè)
2025-05-09 00:31本頁(yè)面
【正文】 稱(chēng)為選擇 。 交叉 ：把兩個(gè)染色體換組的操作交叉 ， 又稱(chēng)重組 。 突然變異 ：突然讓遺傳因子以一定的概率變化的操作稱(chēng)為突然變異 。 編碼 ：從表現(xiàn)型到遺傳子型的映射稱(chēng)為編碼 。 解碼 （ 譯碼 ） ：從遺傳子型到表現(xiàn)型的映射稱(chēng)為解碼 。 44 3．遺傳算法的工作過(guò)程 （如圖 ） 問(wèn) 題 域 （ 表 現(xiàn) 型 ）遺 傳 域 （ 基 因 型 ）父 個(gè) 體 1父 個(gè) 體 2父 個(gè) 體 3父 個(gè) 體 4子 個(gè) 體 1子 個(gè) 體 2子 個(gè) 體 3子 個(gè) 體 4編 碼解 碼選 擇交 叉變 異下 一 代否是最 終 代是 否 滿 足 優(yōu) 化準(zhǔn) 則 ？圖 遺傳算法的一般過(guò)程 ① 初始化 ② 選擇 ③ 交叉 ④ 突然變異 然后子代的適應(yīng)度又被重新計(jì)算 返回 45 167。 控制策略的滲透和結(jié)合 模糊預(yù)測(cè)控制 神經(jīng)模糊控制 自適應(yīng) PID控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID控制 46 模糊預(yù)測(cè)控制 常用的模糊預(yù)測(cè)控制方法有兩種： ? 模糊預(yù)測(cè)控制 :基于預(yù)測(cè)模型對(duì)控制效果進(jìn)行預(yù)報(bào) ，并根據(jù)目標(biāo)偏差和操作者的經(jīng)驗(yàn) ， 應(yīng)用模糊決策方法的在線修正控制策略 。 這種方法已用于一類(lèi)復(fù)雜工藝過(guò)程的終點(diǎn)控制 。 ? 模糊預(yù)測(cè)控制 :基于辨識(shí)模糊模型的多變量預(yù)測(cè)控制方法 ， 它由模糊辨識(shí)和廣義預(yù)測(cè)控制器兩部分組成 。 采用線性系統(tǒng)理論來(lái)設(shè)計(jì)廣義預(yù)測(cè)器 ， 簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì) 。 這種模糊預(yù)測(cè)控制的跟蹤速度快 、 抗干擾能力強(qiáng) 、 控制效果好 。 返回 47 神經(jīng)模糊控制 采用模糊規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的初始化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)稱(chēng)為神經(jīng)模糊系統(tǒng) （ neurofuzzy system） 。 它是在一個(gè)單獨(dú)的 、 非線性信息處理裝置中結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的特性 。 其簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)如圖 : 標(biāo) 準(zhǔn) 化 輸 入 空 間1? 23? 42k? ? 1k ?k?? ()y ?基 函 數(shù)權(quán) 值 向 量網(wǎng) 絡(luò) 輸 出12(,)nnfxxx??nx1?23?42k? ? 1k ?k圖 神經(jīng) 模糊系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu) 返回 48 自適應(yīng) PID控制 極點(diǎn)配置自適應(yīng) PID控制算法的原理是通過(guò)調(diào)整 PID參數(shù) ， 使系統(tǒng)具有期望的閉環(huán)特征方程 。 ? 設(shè)計(jì)步驟 ： ① 確定期望系統(tǒng)閉環(huán)極點(diǎn)位置；② 在線估計(jì) 、 辨識(shí)系統(tǒng)參數(shù)； ③ 計(jì)算控制器參數(shù)； ④ 計(jì)算控制律 。 ? 特點(diǎn) ：極點(diǎn)配置自適應(yīng) PID控制器具有計(jì)算量較小 ， 魯棒性較強(qiáng) ， 適合于非最小相位系統(tǒng)且可推廣到多變量系統(tǒng)等優(yōu)點(diǎn) 。 返回 49 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制 圖 （作為模型）預(yù)測(cè)控制的一種結(jié)構(gòu)方案。 ＋＋＋－y d ( k )y ( t + k )u ( t ) y ( t )濾 波 器神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò)預(yù) 測(cè) 器非 線 性優(yōu) 化 器被 控 對(duì) 象圖 神經(jīng)網(wǎng)路預(yù)測(cè)控制器結(jié)構(gòu)圖 返回 50 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制 對(duì)于復(fù)雜的控制對(duì)象和環(huán)境 ， 希望控制器能夠根據(jù)受控對(duì)象行為的觀測(cè)量 ，自適應(yīng)地控制對(duì)象至期望要求 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器能夠通過(guò)學(xué)習(xí) ， 不斷獲取控制對(duì)象的知識(shí) ， 且不斷適應(yīng)過(guò)程的變化 。 為了使泛化學(xué)習(xí)具有自適應(yīng)能力 ， 可把它與 MRAC結(jié)合構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) MRAC控制 ， 即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間接自適應(yīng)控制 。 ＋－＋－參 考 模 型神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) yi神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) N irT D LT D LT D L T D L非 線 性 對(duì) 象Z 1eceiuymy pyp圖 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間接 MRAC框圖 返回 51 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID控制 PID 控制要取得好的控制效果 ， 就必須對(duì)比例 、 積分和微分三種控制作用進(jìn)行調(diào)整以形成相互配合又相互制約的關(guān)系 ， 這種關(guān)系不是簡(jiǎn)單的 “ 線性組合 ” ， 可從變化無(wú)窮的非線性組合中找出最佳的關(guān)系 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的任意非線性表示能力 ， 可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的 PID控制 。 返回 52 本章小結(jié) ? 重要概念 PID控制、串級(jí)控制、解耦控制、自適應(yīng)控制、變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)、魯棒性、魯棒控制、預(yù)測(cè)控制、專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法、個(gè)體、適應(yīng)度、突然變異等。 ? 重點(diǎn)問(wèn)題 傳統(tǒng)控制方法、現(xiàn)代控制方法和智能控制等。 53 課后作業(yè) 機(jī)電一體化系統(tǒng)中采用的傳統(tǒng)控制策略和現(xiàn)代控制策略各有哪些？它們各自有什么特點(diǎn)？ 機(jī)電一體化系統(tǒng)中常用智能控制方法有哪些？ 遺傳算法的工作原理如何？
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