【正文】 具有直接應(yīng)用的重大經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 解耦控制的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 解耦控制研究現(xiàn)狀和成果解耦控制是控制理論中最早的問題之一，它的設(shè)計(jì)思想幾乎與控制學(xué)科同時(shí)產(chǎn)生,解耦控制思想最初狹義的提法是不相干控制原則。1964年Morgan在現(xiàn)代控制理論的框架下正式提出了MIMO多輸入多輸出線性系統(tǒng)的輸入輸出解耦問題，即無交互系統(tǒng)的設(shè)計(jì)問題。目前研究較多的是針對線性多變量離散系統(tǒng)和針對較特殊的一類非線性多變量離散系統(tǒng)的一些解耦控制方法，而且大多僅考慮實(shí)現(xiàn)靜態(tài)解耦，對于較一般非線性多變量離散系統(tǒng)的線性化解耦控制的研究成果很少，主要是由于離散非線性MIMO系統(tǒng)的線性化解耦理論本身不成熟，而且由于離散系統(tǒng)和連續(xù)系統(tǒng)之間存在著的差異，也很難將連續(xù)系統(tǒng)線性化和解耦控制領(lǐng)域中的一些研究成果直接推廣到離散系統(tǒng)中。而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可處理模型完全未知或部分未知的非線性系統(tǒng)，使得逆系統(tǒng)線性化和解耦控制真正走向工程應(yīng)用。解耦控制主要研究怎樣將一個(gè)多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)解耦劃分為多個(gè)相互獨(dú)立的單輸入單輸出系統(tǒng)。第2章 數(shù)字PID控制簡介 PID控制的基本原理PID 控制器也就是比例、積分、微分控制器，是一種最基本的控制方式[2]。積分比例微分被控對象 模擬PID控制系統(tǒng)原理框圖PID 控制器根據(jù)給定值 與實(shí)際輸出值構(gòu)成控制偏差，從而針對控制偏差進(jìn)行比例、積分、微分調(diào)節(jié)的一種方法,其連續(xù)形式為[2]：=[++] ()其中= 為系統(tǒng)誤差，、分別為比例系數(shù)、積分時(shí)間常數(shù)和微分時(shí)間常數(shù)。2）積分環(huán)節(jié)主要用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無差度。3）微分環(huán)節(jié)能反映偏差信號的變化趨勢（變化速率），并能在偏差信號值變得太大之前，在系統(tǒng)中引入一個(gè)有效的早期修正信號，從而加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度，減小調(diào)節(jié)時(shí)間。數(shù)字PID控制算法又分為位置式PID控制算法和增量式PID控制算法?，F(xiàn)以一系列的采樣時(shí)刻點(diǎn)代表連續(xù)時(shí)間，以和式代替積分，以增量式代替微分，即 　　　　　　()式中 T——采樣周期采樣周期T必須足夠短，才能保證足夠的精度，為書寫方便，把簡化表示成，將式()代入()可得位置式PID表達(dá)式 ()或 =+ +[] ()式中為采樣序號，第次采樣計(jì)算機(jī)輸出值，和分別為第次和第次采樣時(shí)刻輸入的偏差值。這種算法也有它的缺點(diǎn)，由于是全量輸出，所以每次輸出均與過去的狀態(tài)有關(guān)，計(jì)算時(shí)要對進(jìn)行累加，計(jì)算機(jī)運(yùn)算工作量很大。所謂增量式PID是指數(shù)字控制器的輸出只是控制量的增量。當(dāng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)需要的是控制量的增量時(shí)，可由式()推導(dǎo)出來：=++[] ()用式（）減式（），可得=[]++[2+] =++[] ()式中= 增量式控制雖然只是算法上作了一點(diǎn)改進(jìn)，卻帶來了小少的優(yōu)點(diǎn)：1) 由于計(jì)算機(jī)輸出增量，所以誤動(dòng)作時(shí)影響小，必要時(shí)可用邏輯判斷的方法去掉。此外，當(dāng)計(jì)算機(jī)發(fā)生故障時(shí)，由于輸出通道或執(zhí)行裝置具有信號的所存作用，故仍能保持原值?？刂圃隽康拇_定僅與最近次的采樣值有關(guān)，所以較容易通過加權(quán)處理而獲得比較好的控制效果。因此，在選擇時(shí)不可一概而論，一般認(rèn)為在以晶閘管作為執(zhí)行器或在控制精度要求高的系統(tǒng)中，可采用位置式控制算法，而在以步進(jìn)電動(dòng)機(jī)或電動(dòng)閥門作為執(zhí)行器的系統(tǒng)中，則可采用增量式控制算法[3]。神經(jīng)元由細(xì)胞體及其發(fā)出的許多突起組成。作為輸入信號的若干個(gè)突起，稱為樹突；作為輸出端的只有一個(gè)突起，稱為軸突。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器中，單神經(jīng)元是最基本的控制器部件。Σ圖 單神經(jīng)元模型圖 單神經(jīng)元學(xué)習(xí)規(guī)則單神經(jīng)元控制器的自適應(yīng)功能是通過改變權(quán)重來實(shí)現(xiàn)的，學(xué)習(xí)算法就是調(diào)整權(quán)重的規(guī)則，它是單神經(jīng)元控制器的核心，并反映其學(xué)習(xí)能力。學(xué)習(xí)規(guī)則常用的有一以下幾種類型： 1）無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)型 () Hebb學(xué)習(xí)型反映單神經(jīng)元控制器的輸入和輸出作用。 3）有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí) () 　　　 有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)型表示單神經(jīng)元控制器采用無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)型與誤差校正學(xué)習(xí)型相結(jié)合的學(xué)習(xí)方式，這意味著在誤差信號指導(dǎo)下對環(huán)境信息進(jìn)行相關(guān)學(xué)習(xí)和自組織來產(chǎn)生控制作用[4]。而傳統(tǒng)的PID也具有結(jié)構(gòu)簡單、調(diào)整方便和參數(shù)整定與工程指標(biāo)聯(lián)系密切等特點(diǎn)。單神經(jīng)元結(jié)合常規(guī)PID控制，將誤差的比例、積分和微分作為單個(gè)神經(jīng)元的輸入量，就構(gòu)成了單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器，：轉(zhuǎn)換器的輸出為神經(jīng)元學(xué)習(xí)控制所需要的狀態(tài)變量。是預(yù)先確定好且不變的。與常規(guī)PID控制器相比較，無需進(jìn)行精確的系統(tǒng)建模，對具有不確定性因素的系統(tǒng)，其控制品質(zhì)明顯優(yōu)于常規(guī)PID控制器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程主要由兩個(gè)階段組成：一個(gè)階段是工作期，此時(shí)，各連接權(quán)值固定，計(jì)算單元的狀態(tài)變化，以求達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)；另一個(gè)階段是學(xué)習(xí)期，此時(shí)可以對連接權(quán)值進(jìn)行修改。1)有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)算法由PID的增量式算法()有，控制器的輸出為 () 權(quán)值i權(quán)的修改學(xué)習(xí)規(guī)則如下： ()為保證這種學(xué)習(xí)算法的收斂性和控制的魯棒性，將上述學(xué)習(xí)算法進(jìn)行規(guī)范化處理后可得[6]。這里參數(shù)選取的一般規(guī)則如下： ①是系統(tǒng)最敏感的參數(shù)。越大，則快速性越好，但超調(diào)量大，甚至可能使系統(tǒng)不穩(wěn)定。值選的過小，會使系統(tǒng)的快速性變差。②對于階躍輸入，若被控對象產(chǎn)生多次正弦衰減現(xiàn)象，應(yīng)減少，其他參數(shù)不變。④若被控對象上升時(shí)間長，增大又導(dǎo)致超調(diào)過大，可適當(dāng)增加，其他參數(shù)不變。2）基于二次型性能指標(biāo)的學(xué)習(xí)算法 選擇性能指標(biāo)函數(shù)為 =[]2=2 () 權(quán)值系數(shù)的修正應(yīng)沿著對的負(fù)剃度方向搜索調(diào)整,即 === ()式中(=P,I,D)為學(xué)習(xí)速率,需要時(shí)每一權(quán)值都可以取不同的學(xué)習(xí)速率,以使對不同的權(quán)系數(shù)分別進(jìn)行調(diào)整。 ()此學(xué)習(xí)算法物理意義明確，計(jì)算量較小，但由于在性能指標(biāo)函數(shù)中僅有輸出誤差平方項(xiàng)，因而容易出現(xiàn)控制量變化過大的情況，這在實(shí)際控制系統(tǒng)中一般是不允許的。 本論文就采用這種有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)算法。但是，工業(yè)生產(chǎn)過程中的被控對象往往是多輸入多輸出系統(tǒng)(MIMO)，如活套高度和張力，軋制中的板形與板厚，鋼坯加熱爐中的多段爐溫控制等，對這樣多變量系統(tǒng)的控制就是調(diào)整被控系統(tǒng)中的多個(gè)輸入作用使系統(tǒng)輸出達(dá)到某些指定的目標(biāo)，而多變量系統(tǒng)的回路之間又存在著耦合，因此為了獲得滿意的控制效果，必須對多變量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)解耦控制。但是有時(shí)卻不然，必須有某種依據(jù)才能做出正確的決定。這種關(guān)聯(lián)性質(zhì)完全取決于被控對象。所以，對于多變量過程控制系統(tǒng)，工程界和理論界都一致認(rèn)為它是既高級又復(fù)雜的過程控制系統(tǒng)。另一方面，從控制論的觀點(diǎn)來看，高級和復(fù)雜意味著這種控制系統(tǒng)能滿足一些更高的控制要求或者控制指標(biāo)，從而在理論分析的深度與廣度上，都超過了常規(guī)的單變量過程控制理論。而多變量過程變量之間的關(guān)聯(lián)性，即耦合是目前許多控制系統(tǒng)投運(yùn)不好的重要原因。 。G11(s)G21(s)G21(s)G21(s)