時變大滯后過程的仿人智能模糊控制.pdf

1、針對工業(yè)生產(chǎn)中廣泛存在的時變大滯后過程，提出了兩種新的控制算法：其一為基于智能單神經(jīng)元PID的Smitlh預估控制策略，并證明了其內(nèi)模結(jié)構(gòu)；其二，吸收模糊控制及仿人智能控制各自的優(yōu)點，提出一種新的仿人智能模糊控制策略，并且進一步提出一種兩層結(jié)構(gòu)的專家模糊控制算法。 滯后環(huán)節(jié)的存在不僅影響控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制品質(zhì)，而且大大增加了系統(tǒng)分析和設計的復雜性。純滯后對象被公認為為較難控制的過程，而工業(yè)過程一般都是時變的，這更加大了控制

2、的難度。因此，對時變大滯后過程控制問題的研究具有重要的理論意義和應用價值。 本文首先對大滯后過程的特性進行了分析，滯后的存在使得系統(tǒng)的交界頻率和臨界增益降低。Smith預估控制是基于模型的補償控制，但它對參數(shù)變化較為敏感。過程參數(shù)以及結(jié)構(gòu)的時變性和不確定性，嚴重影響Smimth 預估控制的效果，甚至出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象。單神經(jīng)元PID具有自學習和自適應能力，并且結(jié)構(gòu)簡單，具有較強的魯棒性。針對單神經(jīng)元PID學習過程較慢的現(xiàn)象，本文在

3、對其學習規(guī)則進行改進的基礎上，吸收仿人智能控制的思想，對比例系數(shù)K進行智能在線自調(diào)整，并將改進的單神經(jīng)元PID作為Smith預估控制的主控制器，證明了該方案的內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明，改進的單神經(jīng)元內(nèi)?？刂破骶哂幸话銉?nèi)模控制器的穩(wěn)定性，不需要加濾波環(huán)節(jié)即具有很強的魯棒性。 模糊控制不需要被控對象的精確數(shù)學模型、抗干擾能力強、魯棒性好，但是不能直接用于大滯后過程。另一方面，仿人智能控制抗滯后性強，但對高頻干擾的影響比較敏感，基

4、此，本文將模糊控制和仿人智能控制有機結(jié)合起來，使模糊控制具有“觀察→控制→等待→再觀察→再控制→再等待”的仿人智能思想。對時變的線性、非自衡、反向響應、非線性加大滯后過程進行仿真，與Smith預估、經(jīng)典模糊控制以及仿人智能控制的對比結(jié)果表明該方案具有較好的動靜態(tài)響應特性和較強的魯棒性。然后，提出一種兩層結(jié)構(gòu)的專家模糊控制方案：基本控制級采用仿人智能模糊控制策略；專家智能協(xié)調(diào)級吸收專家經(jīng)驗以及仿人智能控制思想，實時調(diào)整控制器的比例因子和量