【正文】 e(t)成比例，即 0)()( utektu p ?? eku p??? 式中， e(t)即是增量，又是實(shí)際值，比例控制器的傳遞函數(shù)為 pksE sUsG ?? )( )()( 比例控制只改變系統(tǒng)的增益而不是影響相位，它對系統(tǒng)的影響主要反映在系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差和穩(wěn)定性上。 PID 控制由比例、積分、微分三個(gè)典型環(huán)節(jié)組合而成。 時(shí)滯系統(tǒng)的常規(guī)控制方法 傳統(tǒng) PID 控制 由于 PID 控制器具有算法簡單、魯棒性好和可靠性高等特點(diǎn)，對于克服時(shí)滯的不利影響有一定的效果，因而是工業(yè)生產(chǎn)過程中最常用的控制算法。 另一方面，時(shí)滯工業(yè)對象本身往往為一個(gè)個(gè)分布參數(shù)系統(tǒng)，數(shù)學(xué)模型難以確定，又往往存在大量的不確定因素，如環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化大、強(qiáng)隨機(jī)干擾、 檢測困難、過程噪聲難以消除、難以保證長期運(yùn)行的穩(wěn)定性與可靠性等以上因素使得控制非常困難。 大滯后系統(tǒng)是一類常見的工業(yè)過程之一，許多工業(yè)過程都包含純時(shí)間滯后，克服純滯后是改善滯后過程控制質(zhì)量的一個(gè)關(guān)鍵性問題。具有時(shí)滯特性的控制對象是非常普遍的，由于滯后環(huán)節(jié)的存在，使得整個(gè)系統(tǒng)的控制品質(zhì)變壞甚至引起閉環(huán)系 統(tǒng)的不穩(wěn)定，控制量不能及時(shí)的反映到被控對象上，從而造成控制系統(tǒng)在超調(diào)量、靜態(tài)誤差、調(diào)節(jié)時(shí)間變長等方面造成顯著的影響。一般我們認(rèn)為 θ 是為大時(shí)滯系統(tǒng) 。 G1（ s） 和 G2（ s） 所描述的為穩(wěn)定系統(tǒng)； G3(s)和 G4（ s） 所描述的為不穩(wěn)定系統(tǒng)。 LsesTsT KsG ???? )1)(1()( 212 (35) 式中： T1 和 T2 為慣性時(shí)間常數(shù)。 時(shí)滯的傳遞函數(shù)表示： 若用 y（ t） 表示系統(tǒng)輸出， r（ t） 表示系統(tǒng)輸出 ， L 表示滯后時(shí)間，則： )()( Ltrty ?? (31) 對上邊兩式進(jìn)行 Laplace 變換可得： LsesRsY ?? )()( (32) 因此，含有純滯后環(huán)節(jié)的系統(tǒng)傳遞函數(shù)為： LsesR sYsG ?? )( )()( (33) 在工業(yè)自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)中，除被控對象外，常常還包括測量變送器、調(diào)節(jié)閥和傳感器等。 北京理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 12 第三章 時(shí)滯系統(tǒng) 時(shí)滯系統(tǒng)控制理論及發(fā)展現(xiàn)狀 時(shí)滯的相關(guān)定義 所謂時(shí)滯就是一種時(shí)間上的延遲，是指從引起動(dòng)態(tài)要素的時(shí)刻起到輸出開始發(fā)生變化之間的時(shí)間間隔。 五、模糊控制系統(tǒng)方法的研究。 三、常規(guī)模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的研究。 一、自學(xué)習(xí)模糊控制策略的實(shí)現(xiàn)。若要提高精度則必然增加量化級數(shù)，從而導(dǎo)致規(guī)則搜索范圍擴(kuò)大，降低決策速度，甚至不能實(shí)時(shí)控制； 四、如何保證模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性即如何解決模糊控制中關(guān)于穩(wěn)定性和魯棒性問題。 模糊控制的缺點(diǎn) 一、模糊控制的設(shè)計(jì)尚缺乏系統(tǒng)性，這對復(fù)雜系統(tǒng)的控制是難以奏效的。 北京理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 模糊控制器是一語言控制器，使得操作人員易于使用自然語言進(jìn)行人機(jī)對話。利用控制法則來描述系統(tǒng)變量間的關(guān)系。因此，要根據(jù)系統(tǒng)的具體情況，如系統(tǒng)哦復(fù)雜程度以及控制精度等，適當(dāng)?shù)卮_定解模糊方法。該方法的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： ?? ? m a x00m i n)()( zzzz ZCZC （ 2） 重心法： 這種方法也稱為質(zhì)心法或面積中心法，是所有解 模糊化方法中最為合理的方法。中位數(shù)法是全面考慮推理結(jié)論模糊集合各部分信息作用的一種方法。 最大隸屬度法不考慮輸出隸屬度函數(shù)的形式，只考慮最大隸屬度處的輸出值。常用的方法有以下 3 種。 (1)如表 27 所示，標(biāo)準(zhǔn)共 49 條模糊規(guī)則，各個(gè)模糊語句之間是 “或 ”的關(guān)系，由第一條語句所確定的控制規(guī)則可以計(jì)算出 ，可以由其余各條語句分別求出控制量 u2， ...， u49，則控制量為模糊集合 U，可表示為： 表 27 模糊控制規(guī)則表 模糊推理 模糊推理是模糊控制的核心，它利用某種模糊推理算法和模糊規(guī)則進(jìn)行推北京理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 理，得出最終的控制量。當(dāng)誤差較小時(shí)，除了要消除誤差外，還要考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性，防止系統(tǒng)產(chǎn)生不必要的超調(diào)，甚至振蕩。在條件語句中，誤差 e、誤 差變化 ec 及控制量 u 對于不同的被控對象有著不同的意義。模糊規(guī)則通常由一系列關(guān)系詞鏈接而成，一般都可以用 “if—then”， “or”， “and”等形式的條件語句來加以描述。根據(jù)人的直覺思維推理，由系統(tǒng)輸出的誤差及誤差變化趨勢來設(shè)計(jì)消除系統(tǒng)誤差的模糊控制規(guī)則。 Kec 越大，則系統(tǒng)輸出變化越慢； Kec 越小，則系統(tǒng)反應(yīng)越快，但超調(diào) 量 增大。 量化因子是很關(guān)鍵的，它不僅影響系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)品質(zhì)，也影響到系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制精度。一般可描述為： (21) （ 2）高斯型：是描述模糊子集一種比較合理的形式，這種函數(shù)的特點(diǎn)是連續(xù)且處處可導(dǎo)，適合自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)模糊控制隸屬函數(shù)的修正。 假設(shè)系統(tǒng)誤差 E（或偏差變化語言能變量 EC，輸出語言變量 U）的模糊語言值取（ NB， NM， NS， Z， PS， PM， PB）七個(gè)值，并取模糊集合的論域?yàn)?[6,6]，其隸屬函數(shù)的定義如圖 23； 北京理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 7 圖 23 隸屬函數(shù)的圖形表示法 模糊控制器采用常規(guī)的模糊控制器，即輸入量為 E 和誤差變化率 EC，輸出量為控制量 U。 隸屬函數(shù)的形狀越陡，分辨率越高，控制器的靈敏度越高 ；反之，平緩的形狀會(huì)使控制其的靈敏度降低。 語言值隸屬函數(shù)的確定 誤差 e、誤差變化 ec 及控制量 u 的模糊集和論域確定后，需對模糊變量隸屬函數(shù)的確定，即對模糊變量賦值，確定論域內(nèi)元素對模糊變量的隸屬度。 e 和 ec 模糊論域?yàn)?{－ 3， 3}，分為 7 個(gè)等級，即 e 和 ec = { － 3，－ 2，－ 1， 0， + 1， + 2， + 3} 任何物理系統(tǒng)總 是有界的。 P 表示 “正 ”， Z 表示 “零 ”， N 表示 “負(fù) ”。本文選用的也正是二維模糊控制。最簡單的實(shí)現(xiàn)方法是將一系列的模糊控制規(guī)則離線轉(zhuǎn)化為一個(gè)查詢表（又稱為控制表），存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中供在線控制時(shí)使用。各種模糊產(chǎn)品充滿了日本、西歐和美國市場，模 糊技術(shù)幾乎變得無所不能，各國都爭先開發(fā)模糊新技術(shù)和新產(chǎn)品。多年來一直未解決的穩(wěn)定性分析問題正在逐步解決。 模糊控制技術(shù)是一項(xiàng)正在發(fā)展的技術(shù)，在 短短 20 多年時(shí)間里，模糊控制得到長足發(fā)展。在我國，該技術(shù)也得到發(fā)展和應(yīng)用。同年，日本為確保在 21 世紀(jì)的競爭力，并為該技術(shù)的開發(fā)研究制定了長遠(yuǎn)的規(guī)劃。（ R 表示模糊關(guān)系 ，u 表示模糊控制量） Reu *? 圖 21 模糊控制器原理框圖 模糊控制的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 在應(yīng)用方面，作為模糊控制理論的起源地美國已經(jīng)成功地將該技術(shù)應(yīng)用于人工智能、信 息工程、空間飛行、衛(wèi)星與導(dǎo)彈等控制系統(tǒng)中，并成為軍事工程的熱點(diǎn)。 模糊控制系統(tǒng)由傳感器獲取被控量信息，并將其轉(zhuǎn)化為與給定值具有相同量綱的物理量，然后將此轉(zhuǎn)化后的物理量與給定值進(jìn)行比較后獲得誤差信號(hào) E，一般選誤差信息號(hào) E 作為模糊控制器的一個(gè)輸入量。 模糊控制系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)控制技術(shù)構(gòu)成的一種具有反饋通道的閉環(huán)結(jié)構(gòu)的數(shù)字控制系統(tǒng)，基本原理框圖如圖 21 所示。但是傳統(tǒng)的模糊控制器對于大時(shí)滯系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度效果較差，控制動(dòng)態(tài)響應(yīng)品質(zhì)也很差并且易出現(xiàn)振蕩。模糊控制主要是模擬人的思維，推理和判斷的一種方法，因其 能很好的避免傳統(tǒng) Smith 預(yù)測控制的缺點(diǎn)，所以 已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。但是它過分依賴于精確數(shù)學(xué)模型，工業(yè)過程中不可能獲得被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，因此很難運(yùn)用。 1957 年 首次提出預(yù)估控制器，這是一個(gè)時(shí)滯補(bǔ)償?shù)念A(yù)估算法。任何實(shí)際系統(tǒng)的過去狀態(tài)不可避免地要對當(dāng)前的狀態(tài)產(chǎn)生影響，即系統(tǒng)的演化趨勢不僅依賴于系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)，也依賴于過去某一時(shí)刻的狀態(tài)，這類系統(tǒng)統(tǒng)稱時(shí)滯系統(tǒng)。此外，在航天飛機(jī)的檢測、發(fā)射、和應(yīng)用等過程中也大量采用了智能控制系統(tǒng)。 三、在航天控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 19771986 年美國 NASA 噴氣推進(jìn)研究所在“旅行者”號(hào)探測器上采用人工智能技術(shù)完成了精密導(dǎo)航和科學(xué)觀測等任務(wù) 。雖然目前工業(yè)上 90%的機(jī)器人都不具有智能，但隨著智能技術(shù)的迅速發(fā)展，需要各種具有不同程度智能的機(jī)器人 二、軍事應(yīng)用 主要的應(yīng)用是進(jìn)行目標(biāo)的探測、跟蹤和識(shí)別，包括 C3I 系統(tǒng)、自動(dòng)識(shí)別、遙感、戰(zhàn)場監(jiān)視和自動(dòng)威脅識(shí)別系統(tǒng)等。 20 世紀(jì) 80 年代初 首次將模糊控制應(yīng)用于一臺(tái)實(shí)際機(jī)器人的操作臂控制。 智能控制的應(yīng)用 一、在機(jī)器人控制中的應(yīng)用 北京理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 3 由于機(jī)器人的工作經(jīng)常處于動(dòng)態(tài)、不確定和非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中。 五、智能控制具有優(yōu)化能力。 四、智能控制具有自組織特點(diǎn)。高層控制的任務(wù)在于對實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)行組織，即決策和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)廣義問題求解。 三、智能控制的核心在高層控制，即組織級。是由自動(dòng)控制、人工智能、運(yùn)籌學(xué)等多學(xué)科交叉組成的學(xué)科，為智能控制的深入研究提供理論指導(dǎo)和技術(shù)支持。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有可以逼近任意非線性函數(shù)的能力，因此既可以用來建立非線性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型也可以用于構(gòu)建 控制器。這種系統(tǒng)采用黑板等結(jié)構(gòu)，知識(shí)庫龐大，推理機(jī)制復(fù)雜。 三、專家控制 專家控制是一種模擬人類專家解決問題的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。 二、分層遞階智能控制 分層遞階智 能控制是智能控制的最早理論之一，是從工程控制角度總結(jié)人工智能、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和自組織的關(guān)系后逐漸形成的。模糊控制是智能控制的早期發(fā)展形勢，基于模糊邏輯推理和模仿人類思維具有模糊性的特點(diǎn)。此后，北京理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 IEEE 智能控制國際學(xué)術(shù)研討會(huì)每年舉行一次，促進(jìn)了智能控制系統(tǒng)的研究。 1983 年，薩里迪斯把智能控制應(yīng)用于機(jī)器人系統(tǒng)； 1987 年，美國 Foxboro 公司發(fā)表了新一代 IA 智能控制系統(tǒng)。 三、智能控制的發(fā)展期 20 世紀(jì) 80 年代，隨著專家系統(tǒng)技術(shù)的成熟和微型計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展，智能控制的研究和應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大，智能控制的研究也進(jìn)入了飛速發(fā)展的階段。 1974 年，英國工程師曼德尼將模糊集合和模糊語言用于鍋爐和蒸汽機(jī)的控制，通過實(shí)驗(yàn)取得了良好的結(jié)果。這些標(biāo)志著智能控制的思想已經(jīng)萌芽。 1967 年利昂茲等人首次正式使用 “智能控制 ”。同年，美國的費(fèi)根鮑姆著手研制世界上第一關(guān)專家系統(tǒng)。史密斯 (）首先采用性能模式識(shí)別器來學(xué)習(xí)最優(yōu)控制方法，試圖利用模式識(shí)別技術(shù)來解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。 從 1932 年奈奎斯特（ ）發(fā)表反饋放大器穩(wěn)定性的論文以來，控制理論學(xué)科的發(fā)展已經(jīng)走過 80 余年的歷程，其中前 30 年是經(jīng)典控制理論的成熟和發(fā)展階段，后 50 年至今是現(xiàn)代控制理論的星辰和和發(fā)展階段。 Key words: Fuzzy Control； Long timedelay； Smith predictive control； MATLAB simulation 北京理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 目 錄 第一章 緒論 .................................... 1 智能控制的研究背景 .......................... 1 智能控制的主要形式 .......................... 2 智能控制的特點(diǎn) .............................. 2 智能控制的應(yīng)用 .............................. 2 第二章 模糊控制 ................................ 4 模糊控制概況 ................................ 4 模糊控制的原理 .............................. 4 模糊控制的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 ..................... 5 模糊控制器的設(shè)計(jì) ............................ 5 定義輸入輸出模糊集 ......................... 6 語言值隸屬函數(shù)的確定 ....................... 6 量化因子的精確化 .......................... 8 建立模糊控制規(guī)則 .......................... 9