先进控制技术的几种控制策略综述_精品文档.doc

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先进控制技术的几种控制策略综述

湖南

（湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410004）

（E-mai:

87269709@）

摘要：

近十几年来，世界各国在加强建模理论、辨识技术、最优控制、高级过程控制等方面进行了研究，涌现出很多针对模型要求不高、在线计算方便、对过程及环境的不确定性有一定适应能力的先进控制策略和方法，主要有自适应控制、鲁棒控制、预测调制、控制、

模糊控制、人工智能控制等，本文综合分析了这些先进控制策略发展动态。

关键词：

先进控制；控制策略；自适应控制；鲁棒控制；控制；预测调制；模糊控制；人工智能控制。

1、引言

众所周知，控制策略是控制的核心。

从模拟控制系统开始，到数字控制系统及模数混合系统的长期发展过程中，形成了许多有效的控制策略（方法），一般分为两类：

传统控制策略和现代控制策略。

传统控制策略主要有PID控制、Smith控制和解耦控制。

然而随着现代工业的大型化、复杂化发展，为了保证系统的稳定性、生产的安全性以及控制的精确性，采用单一基于定量的数学模型的传统控制理论与控制策略已经远远不能胜任。

于是，开发高级的过程控制系统，研究高级的控制策略，越来越成为控制界的关注对象。

近些年来，针对复杂控制过程的不确定性（环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性）、非线性、变量间的关联性以及信息的不完全性和大纯滞后性等，一批对模型要求不高、在线计算方便，对过程和环境的不确定性有一定适应能力的控制策略和方法得到了引用、改进和发展。

下文将先简单介绍几种传统控制策略，然后在其基础上比较性地引出自适应控制、鲁棒控制、控制、预测控制、模糊控制、智能控制等控制策略。

2、传统控制策略简介

2.1PID控制

PID控制策略是应用的最广泛的一种算法，它无论在模拟调节或数字控制中，都得到了广泛的应用。

这种控制方法具有一系列特性:

（1）PID算法蕴涵了动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息，而且其配置几乎最优。

利用比例P、积分I及微分D的上适当的配合，可使动态过程快速、平稳、准确，收到了良好的效果。

（2）PID控制适应性好，有较强的鲁棒性。

（3）PID算法以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。

2.2Smith控制

工业生产过程中的大多数被控对象都具有较大的纯滞后性质。

被控对象的这种纯滞后性质经常引起超调和持续的振荡。

1957年，国外就对工业生产过程中纯滞后现象进行了深入的研究，史密斯提出了一种纯滞后补偿模型，由于当时模拟仪表不能实现这种补偿，致使这种方法在工业实际中无法实现。

随着计算机技术的飞速发展，现在人们可以利用计算机方便地实现纯滞后补偿。

因此，它在控制中得到了广泛的应用，并且和各种控制算法结合，形成了一些颇有实用价值的复合控制策略。

2.3解耦控制

实际的控制系统大都是一个多变量的系统，从而或许存在一定的耦合。

由于关联的因素太多，各回路不能分开独立考虑，难以随时进行在线整定。

于是，基于多变量系统的解耦控制思想首先在Boksenbom和Hood的报告中被提了出来。

实现解耦控制的思想是通过解耦补偿器的设计，使解耦补偿器和被控对象组成的广义系统的传递函数为对角阵，从而把一个有耦合影响的多变量系统化为多个无耦合的单变量系统。

此后，该控制策略结合现代控制理论广泛用于过程控制系统。

2.4三种传统控制策略分析总结

PID控制的显著特点是不适应有大时间滞后的控制现象，参数变化较大甚至结构也变化的控制对象；而Smith控制和解耦控制只是针对特定的系统有较好的应用效果，如Smith控制是对已知动态模型的时滞系统的有效控制方法，解耦控制对多变量的耦合系统有较好的适应性。

而且在系统复杂、环境复杂、控制性能要求高的工程实践中，许多传统控制策略由于设计方法，数学模型及算式过于复杂难以推广应用。

于是这些传统控制常与自适应控制、模糊控制、预测调制、遗传算子、人工神经网络控制等先进控制手段合理搭配来实现工程应用要求，这不失为一条有效途径。

3、现代控制策略发展

3.1自适应控制

实际上，复杂的工艺过程往往具有不确定性（如环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性等）。

对于这类生产过程，采用之前介绍的PID常规控制方案往往不能获得令人满意的控制效果，甚至还可能导致整个系统失控。

为了解决在被控对象的结构和参数存在不确定性时，系统仍能自动地工作于最优或接近于最优的状态，就提出了自适应控制。

自适应控制是建立在系统数学模型参数未知的基础上，在控制系统运行过程中，系统本身不断测量被控系统的参数或运行指标，根据参数或运行指标的变化，改变控制参数或控制作用，以适应其特性的变化，保证整个系统运行在最佳状态下。

一个自适应控制系统至少应包含有以下三个部分：

（1）具有一个检测或估计环节，目的是监视整个过程和环境，并能对消除噪声后的检测数据进行分类。

通常是指对过程的输入、输出进行测量，进而对某些参数进行实时估计。

（2）具有衡量系统控制优劣的性能指标，并能够测量或计算它们，以此来判断系统是否偏离最优状态。

（3）具有自动调整控制器的控制规律或参数的能力。

从应用的角度来讲，自适应控制系统可分成两大类:

模型参考自适应控制和自校正控制。

模型参考自适应控制是在控制器一控制对象组成的闭环回路外，再建立一个由参考模型和自适应机构组成的附加调节回路。

其特点为：

对系统性能指标的要求完全通过参考模型来表达。

当运行过程中对象的参数或特性发生变化时，误差进入自适应机构，经过自适应规律处理，对控制器的参数进行适当的调整，使被控过程的动态特性于参考模型尽可熊的一致。

自校正控制系统也是有一个附加回路，这个回路由辩识器和控制器组成，其根据控制对象的输入和输出的信号在线估计对象的参数。

自适应控制是一种逐渐修正、逐步逼近期望性能的控制策略，适宜于控制模型和干扰变化缓慢的情况。

3.2鲁棒控制

鲁棒控制理论自20世纪50年代发展开来，历经近20年的研究已经比较成熟，但实际的应用方面却不如人意。

所谓鲁棒性是指系统存在模型失配或受到扰动时仍能保持良好性能的能力。

而鲁棒控制的基本思想就是针对实际工作过程中，工作状况变化、外部干扰、系统故障等导致系统模型的不确定性，设计一个固定的控制器，是系统在模型扰动下满足控制品质。

但是，鲁棒控制系统的设计要由高级专家完成。

一旦设计成功，就不需太多的人工干预。

另一方面，如果要升级或作重大调整，系统就要重新设计。

鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为首要目标的应用，同时过程的动态特性已知且不确定因素的变化范围可以预估。

目前，鲁棒控制主要有两类方法：

（1）代数方法:

研究对象是系统的状态矩阵或特征多项式，讨论多项式或矩阵族的鲁棒控制。

（2）频域方法:

基于传递函数互质分解的方法，设计相应的控制规律。

3.3控制

控制理论起源于20世纪80年代初期。

加拿大著名学者Zames在其论文中引入范数作为目标函数进行优化设计，从而标志理论的诞生。

此后，控制的发展和完善经历了几个重要阶段：

（1）拿大学者Fracis和Zames用古典的函数插值理论，给出了二最优化问题的最初解法。

（2）J.C.Doyle利用状态空间方法，对函数阵的状态空间内/外互质分解，将其降低成一个状态空间方法可解的范数问题，初步解决数学计算问题。

（3）1988年Doyle等人在全美控制年会上发表了著名的DGKF论文,证明了状态反馈问题的求解方法可以通过适当的代数Riccati方程得到。

控制的基本思想是对系统的频域特性进行整形而获得预期的特性。

控制理论具有以下几个特点:

第一，将经典频域设计理论具有一定的鲁棒性和现代控制理论状态空间方法适于MIMO多入多出系统的两个优点融合在一起，系统地给出了在频域中进行回路成形的技术和手段。

第二，给出了鲁棒控制系统的设计方法，并充分考虑了系统不确定性的影响，不仅能保证控制系统的鲁棒稳定性，而且能优化某此性能指标。

第三，采用状态空间方法，具有时域方法精确计算和最优化的优点。

第四，多种控制问题均可变换为控制理论的标准问题，具有一般性，适用于实际下程应用。

由于它弥补了控制理论在实际应用中的不足，及其模型本身所具有的广泛适用性，使其受到人们的普遍重视，已发展成为当今最重要的控制理论分支之一。

而且控制已然成为了研究不确定系统鲁棒稳定性的重要下具，具有广阔的发展前景。

但为了使它真正成为实际系统设计的有效下具，仍有很多问题需要去解决，还需要做大量艰苦的理论工作和应用实践工作。

3.4预测控制

实际工业过程具有非线性、时变性和不确定性，而且大多数工业过程是多变量的，难于建立精确的数学模型，其结构也往往往十分复杂，难以设计并实现有效的控制。

70年代以来，人们针对工业过程特点寻找各种对模型精度要求低，控制综合质量好，在线计算方便的优化控制算法。

预测控制是在这样的背景下发展起来的。

预测控制不但利用当前的和过去的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优控制策略。

它可以根据对系统动态特性的预先描述（信息），提前对模型以后的失配、非线性或其他干扰等不确定因素进行弥补，从而减少偏差，获得较高的综合控制性能。

预测控制的种类很多，各类算法都有一些共同点，主要有三个基本特征：

（1）预测模型：

一个描述动态行为的基础模型。

（2）反馈校正：

预测模型加反馈校正过程，使预测控制具有很强的抗扰动和克服系统不确定性的能力。

（3）滚动优化：

即采用滚动式的有限时域优化策略。

预测控制具有：

（1）对数学模型要求不高；

（2）能直接处理具有纯滞后的过程；（3）具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力；（4）对模型误差具有较强的鲁棒性等优良性质。

因此，更加符合工业过程的实际要求，这是PID控制无法相比的，但应看到有关预测控制的理论研究仍落后于工业实际。

目前的预测控制算法普遍存在着模型精度不高，滚动优化策略少，反馈校正方法单调等问题。

如何突破原有的模型框架，利用所有可能获取的反映过程、未来变化趋势的动态信息，建立高精度的预测模型是提高模型预测精度的有效途径。

，因此有几个问题是有待于进一步解决的：

（1）主要设计参数对稳定性、鲁棒性和其它控制性能的影响，给出参数选择的定量结果；

（2）研究当存在建模误差及干扰时，预测控制的鲁棒性，并给出定量分析结果；（3）研究新的滚动优化策略；（4）建立有效的反馈校正方法；（5）进一步完善预测控制算法。

3.5模糊控制

模糊控制是用模糊数学的知识模仿人脑的思维方式，对模糊现象进行识别和判决，给出精确的控制量，对被控对象进行控制。

1974年英国自动控制专家E.H.Mamdani教授成功地将模糊语言逻辑运用于工业过程，标志着模糊控制的诞生。

近40年来，模糊控制理论取得了很大的发展，例如模糊控制系统的结构分析、模糊控制系统的万能逼近能力、模糊控制系统的稳定性分析等。

模糊控制的基本思想是首先根据操作人员手动控制的经验，总结出一套完整的控制规则，再根据系统当前的运行状态，经过模糊推理、模糊判决等运算，求出控制量，实现对被控对象的控制。

用计算机模拟操作人员手动控制的经验，对被控对象进行控制。

模糊控制的发展的经历了三个阶段。

（1）基本模糊控制：

针对特定对象设计，控制效果好。

控制过程中规则不变，不具有通用性，设计工作量大。

（2）自组织模糊控制：

某些规则和参数可修改，可对一类对象进行控制。

（3）智能模糊控制：

具有人工智能的特点，能对原始规则进行修正、完善和扩展，通用性强。

与经典控制理论和现代控制理论相比，模糊控制的主要特点有

（1）不需要建立对象的数学模型，是解决不确定系统的一种有效途径。

（2）模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，有较强的抗干扰能力，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。

（3）由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。

（4）控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，为智能控制应用打下了基础。

3.6智能控制

人的智能表现在其所具有的记忆、学习、模仿、适应、联想、语言