（控制理论与控制工程专业论文）软水处理系统ph值复合智能控制的研究.pdf

软水处理系统p h 值复合智能控制的研究 摘要 纵观智能控制产生、发展的历史背景与现状，其研究中心始终是解决传统控 制理论、方法所难以解决的非线性和不确定性问题。然而，单一的智能控制虽能 部分地解决一些问题，但无法适应非线性、时变的大过程，而且其适应性往往是 有限的，允许调整的范围往往不是很大。因此，为了使复杂生产过程能进行好的 控制，就必须不断发展智能控制理论和应用，寻求新的控制方法，真正实现智能 控制。因而，在智能控制理论研究和应用中，就产生了新的智能控制类型既复合 智能控制，它的目标是把各种智能控制技术有机地组合起来，以便取长补短，提 高整体优势。这是一种有发展前景的智能控制类型。也是近年来人们关注的热门 研究方向之一。 本文的研究对象是许昌烟厂软水处理系统的中间水箱p h 值控制，在为这一系 统进行设计的过程中，对p h 值对象的复合智能控制进行了初步探讨，发现和总结 了一些实际问题，并通过解决这些问题，力争在理论分析和实际应用上有所创新。 软水处理系统中间水箱p h 值对象具有大滞后、非线性、时变性等特点，且难 以建立精确的数学模型，是公认的控制难题。因此，对p h 值对象的控制方法的研 究是本文工作的重点。本文在简要介绍智能控制和模糊控制、神经网络技术、专 家系统相互结合的基础上，针对软水处理系统中间水箱p h 值对象的特点，设计了 一种基于仿人智能策略的前馈加反馈组合的复合智能控制器。这种控制器的最大 特点是借鉴了人在控制大滞后对象时的操作思路，着重解决对象的大滞后问题； 并通过采用有一定自学习、自适应能力的神经模糊控制器以适应p h 值对象的非线 性与时变性；以及采用加滞后因子的b p 神经网络辨识对象的静态逆模型，并通过 模型映射直接决定前馈控制的参数，增强了系统的鲁棒性；用仿人智能控制策略 专家系统协调系统的操作，在各种组合控制方式之间进行切换。用可调整模糊逻 辑的闭环控制器配合前馈控制器以改善动态控制效果， 经现场调试及生产运行表明，软水处理p h 值控制系统工作稳定可靠，控制器 算法能满足各项控制要求。 关键词水处理，p h 值，复合智能控制，大滞后，非线性 郑州大学工学硕士论文 a b s t r a c t h a v i n g s t u d i e dt i l eh i s t o r i c a l b a c k g r o u n d s a sw e l la st h ec u r r e n ts i t u a t i o no f i n t e l l i g e n tc o n t r o l ，i t c a nb ec o n c l u d e dt h a tt h er e s e a r c hh a sb e e no r i e n t e dt o w a r d s r e s o l v i n gn o n l i n e a r i t ya n du n c e r t a i n t yp r o b l e m sw h i c ha r ei nt r o u b l ew i t ht r a d i t i o n a l c o n t r o lt h e o r ya n dm e t h o d s a l t h o u g has i n g l ei n t e l l i g e n tc o n t r o la l o n ec a np a r t i a l l yr e s o l v es o m ep r o b l e m s , i t c a l ln o tb ef i ti n t ot h ec o m p l e xp r o c e s sw h i c hi sc h a r a c t e r i s t i co fn o n l i n e a r i t ya n d t i m e - v a r i a b i l i t y w h a t 7 sm o r e 。t h ea d a p t a b i l i t yi sa l w a y sr a t h e ri i m i t e da n dt h es c o p e a l l o w e df o rr e g u l a t i o ni sn o tw i d ee n o u g ht h e r e f o r e ，i no r d e rt o p l a c ec o m p l e x p r o d u c t i o np r o c e s su n d e rb e t t e rc o n t r o l ，i t i s n e c e s s a r yt od e v e l o pc o n t i n u o u s l yt h e t h e o r ya n da p p l i c a t i o no fi n t e l l i g e n tc o n t r o l ，t of i n d o u tn e ww a y st oc o n t r o l ，t ot u r n i n t e l l i g e n tc o n t r o lo fs y s t e mi n t or e a l i t y a sar e s u l t ，t h er e s e a r c ha n da p p l i c a t i o ng a v e b i r t ht oab r a n d n e wt y p eo fi n t e l l i g e n tc o n t r o l c o m p o u n di n t e l l i g e n tc o n t r o l ，w h i c h a i m st oc o m b i n ee v e r ya s p e c to fi n t e l l i g e n tc o n t r o lo r g a n i c a l l y ，s oa st om a k ef u l lu s eo f t h ea d v a n t a g e sw h i l eg e tr i do ft h ed i s a d v a n t a g e st h i si sn o to n l yan e wf a s h i o no f i n t e l l i g e n tc o n t r o lw i t h a b r i g h tf u t u r eb u ta l s oo n e o f t h eh i g h l i g h t sr e c e n t l y t h e o b j e c to f t h i sp a p e r i sa p r o c e s so f p h o f c o n t r o ls y s t e mi nm i d d l et a n ki ns o f t w a t e rt r e a t m e n ti nx u c h a n gt o b a c c of a c t o r y i nt h ep r o c e s s & d e s i g n i n gf o rt h es y s t e m ， w ed i s c u s st h ei n t e l l i g e n tc o n t r o lo fo b j e c t so fp r o c e s so fp h af e wp r a c t i c a lp r o b l e m s h a v eb e e nf o u n d t os o l v et h e s ep r o b l e m s ，a n dw a n tt od e v e l o ps o m en e w c o n c l u s i o n s i np r a c t i c ea n d t h e o r y t h eh i g h l i g h to ft h i sp a p e ri sr e s e a r c ho fc o n t r o lm e t h o d sf o rp r o c e s so fp hi n m i d d l et a n kp r o c e s so fp hi so fl a r g el a g ，n o n l i n e a ra n dt i m e - v a r y i n g i ti sh a r dt o e s t a b l i s hap r e c i s em a t h e m a t i c a lm o d e lf o rap hp r o c e s s o nt h eb a s i so fad e t a i l i n t r o d u c t i o nf o rt h ei n t e l l i g e n tc o n t r o la n df u z z yc o n t r o l ，n e u r a ln e t w o r kc o n t r o l ，e x p e r t s y s t e m t h o u g h to ff e a t u r e s o fp hp r o c e s si nm i d d l et a n ki ns y s t e mo fs o f tw a t e r t r e a t m e n t ，t h i sp a p e rd e s i g n e dak i n do f n e u r a lf u z z yc o n t r o l l e rc o m b i n e df e e d - f o r w a r d a n df e e d b a c kb a s e do nc o n t r o ls t r a t e g ys i m u l a t i n gh u m a ni n t e l l i g e n c e t h em o s t i m p o r t a n tf e a t u r eo f t h ec o n t r o l l e ri st h a ti ti m i t a t e st h ec o n t r o li d e a so fh u m a nb e i n g s w h oh a v eb e e nm a n i p u l a t i n ga no b j e c tw i t hl a r g el a g i tm a i n l ye m p h a s i z e do nt h e p r o b l e mo fl a r g el a g ，b u tc o u l db ea d a p t e dt on o n l i n e a ra n dt i m e - v a r yo f p h p r o c e s s t h r o u g han e u r a lf u z z yc o n t r o l l e rw i t ha b i l i t yt os e l f - s t u d y i n ga n d s e l f - a d a p t ，i ta d o p t e d 软木处理系统p h 值复合智能控制的研究 ab pn e u r “n e t w o r kw i t hal a gf a c t o rt oi d e n t i f yt h ec o u n t e rs t a t i cm o d e l o f p r o c e s sa n d d e c i d e dp a r a m e t e r so ff e e d f o r w a r dc e n t r e lt h r o u g ham o d e li m a g es ot h i sc a nh a v e b e t t e r a b i l i t y o fr o b u s tf e a t u r e a d o p t e d ac o n t r o l s t r a t e g ys i m u l a t i n g h u m a n i n t e l l i g e n c e - e x p e r ts y s t e m t o h a r m o n yw o r k so fs y s t e mb ys w i t c h i n ga m o n ge a c h c o n t r o lc o m b i n a t i o n a d o p t e daf e e d b a c kc o n t r o l l e rt h a tc a na d j u s tf u z z yl o g i ca c c o r d i n g t ot h ec h a n g e so f o b j e c t sp a r a m e t e r st oi m p r o v ed y n a m i cc o n t r o le f f e c t a f t e ra d j u s t m e n ta n do p e r a t i o n ，i tc a nb es e e nt h a tt h ep hv a l u ec o n t r o ls y s t e mo f s o f tw a t e rt r e a t m e n ti ss t a b l ea n dr e l i a b l ea n dt h ea l g o r i t h mo fc o n t r o l l e rc a nm e e ta l l t h er e q u i r e m e n t so fc o n t r 0 1 k e y w o r d s ：w a t e rt r e a t m e n t ，p hv a l u e , c o m b i n a t i o ni n t e l l i g e n tc o n t r o l ，l a r g et a g n o n l i n e a rt i m e v a r y 软水处理系统p h 值复台智能控制的研究 1 1 课题提出及意义 1 绪论 水是地球上最丰富的资源，但可利用的淡水资源只占o 0 0 3 ，而且分布很不 均匀。水是人类生存的基本条件，全球有近1 4 的人i s i 正面临着水荒的威胁。日益 严重的水资源短缺和水环境污染不但严重困扰着国计民生，而且已经成为制约社 会经济可持续发展的主要因素。因而，在九十年代水行业提出了“水工业”这一 新概念，它是新兴的特殊产业，是个具有时代意义的科技含量较高的产业。它是以 城市及工业为对象，以水质为中心，从事水资源的可持续开发利用，以满足社会 经济可持续发展所需求的水量作为生产目标的特殊工业。水工业涉及众多学科领 域，是科技、工程、装备及综合管理技术的集成，具有很强的综合性。以水处理 工程技术为主体，水工业的研究从水源的保护、微污染水净化、城市污水处理、 黄型工业废水处理到污水回用技术，形成一个闭环系统。因而不少发达国家争相 把水工业作为优先发展的产业，世界水工业设备的年产值在九十年代初为8 0 0 亿美 元，目前己增至1 2 0 0 亿美元。随着社会的发展，水工业也将向更高的层次发展， 增加新的涵义。 在生产制造过程中，工厂所产生的废水必须要进行中和处理，然后才能排放 和重新使用。而我国目前人口众多，尤其在北方地区，水资源十分缺乏。因此， 河南省科学技术厅在制定河南省科技攻关项目指南时，把水处理新技术的研究上 升到生态保护与环境治理技术研究的高度，给予积极扶持和鼓励研究。国内外很 多机构也在积极研究水处理新技术，在单个设备的研究方面取得了较多的进展， 而整个系统的自动化水平还比较低，随着水处理系统规模的不断增大，对自动化 程度的要求也越来越高，因而研究高水平的水处理自动控制系统也越来越受到重 视。水处理控制系统是一个包含若干子系统的复杂系统，各个子系统之间相互影 响相互制约，给系统集成与设计带来很大困难。另外，在这些子系统中，p h 值控 制系统又是一个相当典型的非线性时变系统，而许多工厂处理废水时都需要控制 p h 值，目前，大部分p h 控制回路的效果不能令人满意，其结果是难以保证产品 质量，污染环境，浪费原材料。与此同时，提高生产效率的压力更为迫切，环境 保护法规更为严格，因此，急需有效的连续p h 值控制。 从目前国内外的有关研究来看，利用智能控制技术实现对p h 值的稳定控制仍 然是一个富有挑战性的课题| ”。假如采用了自动化水平很高的控制系统和先进的 控制技术，将直接影响到水处理效率和质量的高低，所产生的经济与社会效益是 郑州大学工学硕士论文 十分可观的。因此，本课题的研究具有较高的理论与应用价值。 1 2 软水处理控制系统简介 作为本文研究内容的软水处理控制系统是许昌烟厂“九五”技改项目的个 重要组成部分，其主要功能是对原水进行一系列的化学、物理处理，使水质在软 硬度、p h 值及清洁度等几方面达到生产用水的要求。成品水一方面供制丝、膨丝 车间使用，另一方面注入循环水池，作为整个生产系统的调节用水。 整个软水处理控制系统分电气控制与水处理设备两大部分。水处理设备包括 亚高过滤器、氢离子交换器、脱碳塔、钠离子交换器、中间水箱、软水箱、酸箱、 储酸罐、水泵、阀门、管道等。其中氢离子交换器主要用于强酸反应过程，其工 作原理是用酸作用于树脂交换过程，降低水体的p h 值，离析有害成分。钠离子交 换器主要用于除去水中导致水质过硬的成分。脱碳塔位于中间水箱上部，当水流 从脱碳塔顶部下落时，鼓风机吹入强大气流，使水中所含二氧化碳以气体的形式 逸出。酸箱中存有氢离子交换器所需要的稀酸，每当氢离子交换器启动一个工作 循环时，酸泵就会将定量的酸液输入反应罐，当酸箱中液面过低时，需要从储 酸罐输入浓酸，同时加入固定比例的水进行稀释。软水箱位于生产流程的后端， 用于存放成品水，同时起到缓冲输出的作用。水泵为整个水处理过程提供动力， 保证水流流量，进而保证输出水压，形成供水能力。水泵包括中间水泵、供制丝 车间水泵、供循环水池水泵等。阀门一方面是供水管道的必需组件，另一方面也 图1 1 水处理工艺流程图 f i b l 1f l o wd 谴孽锄o f w a t 酉- p r o c e s s i 一亚高过滤器2 - 氯膏于交捷韪 3 一脱碥塔4 一钠离千交换器 软水处理系统p h 值复合智能控制的研究 是控制系统的重要执行机构。包括中间永箱电动调节阀、电动阀、酸箱e a r n 等。 工艺流程图见图l1 。控制系统的控制回路主要有： ( 1 ) # 1 、# 2 中间水箱p h 值的控制 在进入脱气塔的出h + 树脂罐管道上和原水旁路管道上分别安装电动调节阀， 自动调节两路水流量的比例，使中间水箱的p h 值保持在6 - 6 5 范围内。当p h 值 小于6 时发出越限报警信号。 ( 2 ) # l 、# 2 中间水箱的液位控制 在中间水箱内安装投入式液位计，连续测量水箱液位，可灵活设定高、低液位 控制参数，当水箱液位达到设定的高液位时，自动关闭脱气塔的进水阀，同时停 止脱气塔下风机运行。当水箱液位降到设定的低液位值时，自动开启脱气塔进水 阀，同时开启脱气塔下风机运行。系统还将设定极限高液位和极限低液位，当水 箱液位达到极限高液位或极限低液位时，系统将发出报警信号，必要时还可以做 自动停泵处理。 ( 3 ) 制丝、膨丝车间软水池液位控制 在至制丝、膨丝车间软水池中安装投入式液位计，连续测量水池液位，可灵 活设定高、低液位控制参数，当水池液位达到设定的高液位时，自动关闭该水池 的进水阀。当水池液位降到设定的低液位值时，自动开启该水池的进水阀。系统 还将设定极限高液位和极限低液位，当水箱液位达到极限高液位或极限低液位时， 系统将发出报警信号，必要时还可以做自动停泵处理。 ( 4 ) 至循环冷却软水池液位控制 在至循环冷却软水池中安装投入式液位计，连续测量水池液位，可灵活设定 高、低液位控制参数，当水池液位达到设定的高液位时，自动关闭该水池的进水 阀。当水池液位降到设定的低液位值时，自动开启该水池的进水阀。系统还将设 定极限高液位和极限低液位，当水箱液位达到极限高液位或极限低液位时，系统 将发出报警信号，必要时还可以做自动停泵处理。 ( 5 ) 储酸罐液位控制 在储酸罐中安装投入式液位计，连续测量储酸罐液位，可灵活设定高、低液位 控制参数，当储酸罐液位降到低液位时，自动发出低液位报警信号，提醒操作人 员加酸。当储酸罐液位达到高液位时，自动发出高液位报警信号，提醒操作人员 停止加酸。 ( 6 ) # l # 3 和# 4 # 6 酸箱注酸的自动控制 对每台酸箱每次注酸3 4 0 升，注酸量用计量泵进行控制，每套除硬设备3 台 酸箱公用l 台计量泵，从计量泵的输出总管至每台酸箱安装一台电磁阀，当p l c 检测到树脂罐上专用控制器发出的向酸罐注水的信号后，打开相应的电磁阀，并 郑州大学工学硕士论文 开启一次计量泵，注酸3 4 0 升，停泵后关闭相应的电磁阀。 ( 7 ) 至制丝、膨丝车间软水压力控制 采用两台加压泵一用一备方式，两台泵的切换由p l c 自动控制。中间水泵出 口压力应保持在0 2 0 4 m p 之间，当出口压力高于0 4 m p 时停泵；当出口压力低 于0 2 m p 时开泵。为避免大电机启动造成过大的电流冲击，将安装软启动器。 ( 8 ) 中间水泵出口压力控制 采用两台加压泵一用一备方式，两台泵的切换由p l c 自动控制，加压泵的运 行采用变频器恒压供水方式，保证出口压力稳定。 系统的控制功能主要有：手自动切换，故障诊断，p h 值控制，液位控制，压 力控制，逻辑控制等。其中较复杂的p h 值控制与压力控制分别由相应的子程序完 成。逻辑控制包含了各种状态下的开关操作，是一种i f t h e n 结构的位操作逻辑， 同时还包含必要的联动与互锁，以满足系统协调与安全的需要。 1 3 本文的主要工作 随着计算机及计算机网络的飞速发展和广泛应用，人们希望用计算机帮助人 甚至代替人来完成更多更复杂的脑力劳动，以提高自动化水平和工作效率，这促 使自动控制与人工智能两个学科交叉融合，形成了智能控制与智能自动化这一新 的学科。智能控制是以计算机为工具，模拟人的智能行为，研究解决信号处理、 模式识别、系统辨识、故障诊断、预报、控制、指挥、优化、决策、对策等复杂 任务如何实现自动化的科学技术，具有非常广阔的应用前景，是当代国际高科技 竞争的重要领域之一【4 】【7 】o 本文主要工作包括： ( 1 ) 了解模糊控制系统、模糊控制原理；人工神经网络的基本结构及b p 算法。 ( 2 ) 在总结单一智能控制的优劣基础上，研究了新的智能控制类型既复合智能控制 ( 3 ) 分析比较神经网络和模糊控制的共性、特性、互补性、适用对象、相互结合的 必然性和几种基本途经。 ( 4 ) 分析软水处理系统的工艺流程及主要的控制回路。 ( 5 ) 对软水处理中间水箱p h 值的控制方法的研究，是本文工作的重点。针对p h 值 对象的特点及系统的工作原理，设计出了一种基于神经网络逆模型辨识、神经 模糊控制和仿人智能控制策略的专家系统的前馈加反馈控制组合的复合智能控 制器，就这一控制器的工作机理与有关问题展开了讨论，重点集中在控制大滞 软水处理系统p h 值复合智能控制的研究 后、时变性、非线性对象等方面，并进一步改善系统的控制性能。 ( 6 ) 对所设计的复合智能控制器进行了现场测试与调节， ( 7 ) 设计了水处理系统的人机界面。 ! = = ! ! = ：! ：! ，! ! ! ! ! 尘：呈鐾三兰竺圭兰兰 2 1 智能控制简介 2 智能控制理论基础 自从美国数学家维纳于4 0 年代创立控制论以来，自动控制理论经历了经典控 制理论和现代控制理论两个重要发展阶段。在处理复杂系统控制问题时，传统的 控制理论对于复杂性所带来的问题，总是力图突破旧的模式，以适应社会对自动 化提出的新要求【8 】_ ”。但是，传统控制理论，包括经典反馈控制、近代控制和大系 统理论等，在应用中遇到不少难题。这些难题包括：( 1 ) 传统控制系统的设计与 分析是建立在己知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非 线性、时变性、不确定性和不完全性，般无法获得精确的数学模型；( 2 ) 研究 这类系统时，必须提出并遵循些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与 实际不相吻合；( 3 ) 对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法以传统数 学模型来表示，即无法解决建模问题；( 4 ) 为了提高性能，传统控制系统可能变 得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低系统的可靠性【1 0 】。i ”】。 因此，世界各国控制理论界也都在探索建立新一代的控制理论，以解决复杂 系统的控制问题。近年来，把传统控制理论与模糊逻辑、专家系统、神经网络、 遗传算法等人工智能技术相结合，充分利用人类的控制知识对复杂系统进行控制， 逐渐形成了智能控制理论的雏形。以1 9 8 7 年召开的第一界智能控制国际会议为标 志，智能控制已经开始成为一门新的学科。 智能控制( i n t e l l i g e n tc o n t r o l i c ) 是一门新兴的理论和技术，它是传统 控制发展的高级阶段，是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域，并被认为 是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。它主要用来解决那些用传统方法难 以解决的复杂系统的控制问题，并且能够达到所期望的目标。在6 0 年代中期，自 动控制与人工智能开始交接。1 9 6 5 年，著名的美籍华裔科学家傅京孙教授首先把 人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，然后，他又于1 9 7 1 年论述了人工 智能与自动控制的交接关系。模糊控制是智能控制的又一活跃研究领域。扎德 ( z a d e h ) 于1 9 6 5 年发表了他的著名论文“模糊集合”，开辟了模糊控制的新领域。 此后，在模糊控制的理论探索和实际应用两个方面，都进行了大量研究，并取得 一批令人感兴趣的成果。近年来，随着人工智能和机器人技术的快速发展，对智 能控制的研究出现一股新的热潮。各种智能决策系统、专家控制系统、学习控制 系统、模糊控制、神经控制、主动视觉控制、智能规划和故障诊断系统及其各种 较水处理系统p h 值复合智能控制的研究 复合智能控制系统等已被广泛地应用于各类工业过程控制系统、环保及能源系统、 航天航空控制系统、交通运输系统、智能机器人系统和智能化生产( 制造) 系统 等1 】4 】- 【1 7 】。 智能控制的研究对象具有以下三个特点： ( 1 ) 不确定性的模型。智能控制的对象通常存在严重的不确定性。 ( 2 ) 高度的非线性。智能控制技术是解决复杂非线性对象控制问题的一个途 径。 ( 3 ) 复杂的任务要求。例如，在智能机器人系统中，要求系统对复杂的任务 具有自行规划和决策的能力，有自动躲避障碍运动到期望目标位置的能 力。采用智能控制技术可以满足复杂的任务要求。 智能控制是一类无需人干预就能独立驱动智能机械而实现其目标的自动控 制。这里“智能”一词是一个更具工程实际意义的概念，是对系统的自动化成 度、范围及所能完成复杂控制任务的功能的表征。在复杂环境下，大范围的快速 自适应和自组织是智能控制系统最显著的特征。 智能控制的应用有两方面的含义【1 s 】： 1 采用人工智能的理论、方法和技术 广义人工智能( a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e a i ) 包括启发程序模糊控制、专家系 统、知识工程、模式( 文字、图像、声音、物景) 识别、自然语言理解、人工神 经网络、遗传算法等有关的理论、方法和技术，是智能自动化的技术基础。 2 具有拟人智能的特性或功能 人为“万物之灵”是至今所知的智能水平最高的生物。这是长期自然进化、 优胜劣汰的结果。因此，智能控制系统应当具有某些拟人的智能特性或功能，象 自适应( s e l f - a d a p t a t i o n ) 、自学( s e l f - r e c o g n i t i o n ) 、自镇定( s e l f - s t a b i l i z a t i o n ) 、自 校正s e l f - t u n i n g ) 、自组织( s e l f - o r g a n i z a t i o n ) 、自诊断( s e l f - d i a g n o s i s ) 、自修复 ( s e l f - r e p a i r i n g ) 、自繁殖( s e l f - r e p r o d u c t i o n ) 等。这可作为衡量是不是智能化装置、 设备、系统的性能标准。 正如人工智能和机器入学及其他一些高新技术学科一样，智能控制至今尚无 一个公认的统一的定义，它是一门交叉学科。但我们可以从智能控制及智能控制 器的特点看出其与传统控制的区别。 智能控制具有下列特点：( 1 ) 同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数 学模型表示的混合控制过程，也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不 确定性及不存在已知算法的非数字过程，并以知识进行推理，以启发来引导求解 过程。也就是说，智能控制系统的设计重点不在常规控制器上，而在智能机模型 上。( 2 ) 智能控制的核心在高层控制，即组织级。高层控制的任务在于对实际环 郑州大学工学硕士论文 境或过程进行组织，即决策和规划，实现广义问题求解。为了实现这些任务，需 要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示以及自动推理和决策等相关技 术。这些问题的求解过程与人脑的思维过程具有一定相似性，即具有不同程度的 智能。( 3 ) 智能控制是一门边缘交叉学科。实际上，智能控制涉及更多的相关学 科。智能控制的发展需要各相关学科的配合与支援。( 4 ) 智能控制是一个新兴的 研究领域。无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善，需要进一步探索 与开发。 纵观智能控制产生、发展的历史背景与现状，其研究中心始终是解决传统控 制理论、方法所难以解决的不确定性问题。控制学科所面临的控制对象的复杂性、 环境的复杂性、控制目标的复杂性愈益突出，智能控制的研究正提供了解决这类 问题的有效手段，集中表现在控制工程中运用智能方法解决复杂系统的控制已取 得了相当多的成功：另一方面，智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性 进展甚微，理论方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一。 1 9 9 2 年美国国家科学基金会发出发展智能控制研究建议指出：智能控制研究工作 的中心放在系统问题描述和智能控制器设计等方面的新方法的研究上，应当着重 于基础控制工程方法的开发而不是技术演示。 2 2 模糊控制 2 2 1 模糊控制理论的发展和现状 早在2 0 世纪2 0 年代，著名的哲学家和数学家r u s s e l l 在1 9 2 3 年就写出了有 关“含糊性”的论文，并创立了多值逻辑为建立正式的模糊模型走出了关键的第 一步。1 9 6 5 年美国加州大学z a d e h 教授发表了f u z z ys e t 论文，首次提出了模糊 集合的概念和表达事物模糊性的重要概念隶属函数。从而突破了经典集合理 论的局限性，以后他又进行了模糊逻辑推理的研究，从此，模糊数学及其应用发 展十分迅速，模糊理论成了一门热门的课题。1 9 7 4 年，英国的m a m d a n i 首先把模 糊理论应用于工业控制，取得了良好效果，从此，模糊控制理论及模糊控制系统 的应用发展很快，展示了模糊理论在控制领域内具有广阔前景。模糊控制已成为 智能控制的重要组成部分。 在日常生产生活中，存在着大量的模糊现象，对于那些无法获得数学模型或 模型粗糙复杂的、非线性的、时变的或是耦合十分严重的系统，无论用经典控制， 还是现代控制理论的各种算法，都很难实现控制。但是，个熟练的操作工人或 是技术人员，凭借自己的经验，靠眼、耳等传感器官的观察，经过大脑的思维判 软水处理系统p h 值复合智能控制的研究 断，给出控制量，可以用手动操作，达到较好的控制效果。操作者的观察与思维 判断过程实际上是一个模糊化及模糊计算的过程。我们把人的操作经验归纳成一 系列的规则，存放在计算机中，利用模糊集理论将它定量化，使控制器模仿人的 操作策略，这就是模糊控苇8 器，用模糊控制器组成的系统就是模糊控制系统。 近几十年来，在世界各国科技人员的深入研究下，模糊理论得到了进一步的 发展，建立了更为完美的理论体系，并广泛应用工业过程、家用电器以及高科技 领域，己取得了一系列的成功应用。 由于现代被控系统的高度非线性、复杂性、测量的不精确性、系统动力学特 性的不确定性，以及人们对控制性能指标要求越来越高，基于精确模型的传统控 制技术、微计算机技术、神经网络理论、信息科学及非线性科学的迅速发展，促 使广大科学工作者又在控制论的思想指导下，在一个新的高度上进行控制理论、 计算机科学、神经生理学及信息科学等学科的密切合作，以期模拟和综合人类的 智能，开创智能控制的新篇章。模糊控制是模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻 辑推理为基础的非线性智能控制。它已与神经网络、遗传算法及混沌理论等新科 学相融合，正在显示出其巨大的应用潜力。 2 2 2 模糊控制系统的基本结构 模糊控制系统具有一般控制系统的结构形式，其系统组成如图21 所示 图2 ，1 模糊控制系统的基本结构 f i g ，2 ，1f u z z y c o n t r o ls y s t e mb a s i cs t r u c t u r e y 由图2 1 可见，模糊控制系统由以下四大组成部分： ( 1 ) 模糊控制器 它是整个系统的核心，实际上是一台微处理器，主要完成输入量的模糊化、模 糊关系运算、模糊决策以及决策结果的非模糊化( 精确化) 等重要过程。可以说 一个模糊控制系统性能指标的优劣主要取决于模糊控制器的“聪明”程度。 郑州大学工学硕士论文 ( 2 ) 输入输出接口电路 主要包括a i d 、d a 以及开关量等接e l 装置，用于将从被控对象获取的模拟量 转化为计算机能够接受的数字量，并将控制器输出的数字量转化为模拟量送给执 行结构去调节对象。 ( 3 ) 广义对象 广义对象包括执行结构和被控对象，执行机构本身就是一个对象，具有自身的 特性。被控对象即实际的生产过程对象，它可能是线性的或非线性的，定常的或 时变的。 ( 4 ) 传感器 也就是检测装置，用于把被控对象的输出信号转换为对应的电信号，我们选 用i i i 型仪表，其输出量均为4 - 2 0 m a 信号。在系统中，传感器的准确性将直接影响 系统性能的精度，传感器性能的不佳常会导致整个控制性能变坏。甚至会出现失 控的现象，因此实际系统中应选取精度高，稳定好的传感器。 2 2 3 模糊控制器的结构 模糊控制系统的核心是模糊控制器，模糊控制器有一维、二维和三维模糊控 制器，以二维模糊控制器最为常用。模糊控制器是靠模糊控制算法( 软件编程) 来实现，实现模糊控制的一般步骤是这样的：微机先采集被控对象的精确值y ，然 后将该精确值与给定值r 相比较得到误差e = r - y 和误差变化率e c = d e d t ，把误差和 误差变化率的精确值进行模糊化变成模糊量e 和e c ，从而得到误差e 和误差变化 强2 , 2 撰糊挝涮嚣g 徽 f 培2 2s t t 嫩t u r e 鳍磊戤节。瓣斌鳍 软水处理系统p h 值复合智能控制的研究 = 竺! ! ! 竺! = ! = ! ! 竺! ! ! = = = = ! ! 竺! ! 竺= = = = = ! ! ! ! 竺= = = = ! ! ! ! ! = = = = 竺 e c 的模糊语言集合( 模糊向量) ，最后由e 和e c 模糊语言的子集和模糊控制规则 r ( 模糊关系矩阵) 根据合成推理规则进行模糊决策，这样就可以得到模糊控制向 量u ，最后再把模糊量转换为精确量( 非模糊化) u ，再经d a 转换为模拟量去控 制执行机构动作。 模糊控制器的基本结构如图2 2 所示，它是由模糊化、知识库、模糊推理和 清晰化四部分组成。 2 2 3 1 清晰量的模糊化 模糊化的作用是将输入的精确量转化成模糊化量。其中输入量包括外界的参 考输入、系统的输出或状态等。 模糊量化的过程可分为下列几个步骤： ( 1 ) 根据精确量e 和e c ；的实际变化范围【a ，b 】，合理选择模糊变量e 、e c 和u 的论 1 域x 、y 、z 为【吨n 】，并通过量化因子k = 竺将其量化为几个等级，从而转换成 o a 离散论域) 【：( - n ，- n + ! ，一1 , 0 ，1 ，n 。如把误差e 的论域量化为7 个等级，则 x 2 - 3 ，- 2 ，- l ，0 ，1 , 2 ，3 ，) 一 选择描述模糊变量的模糊语言词集。如把描述误差变量e 的模糊词集选择 为 负大，负中，负小，零，正小，正中，正大) ，并简化为 n b ，n m ，n s ，0 ，p s ，p m ，p b ) 。 ( 2 ) 确定模糊子集的隶属函数曲线。一般常采用三角形、梯形和正态分布等几种 曲线。然后由隶属函数曲线得出模糊变量e 、e c 、u 的赋值表。 2 2 3 2 模糊控制规则 知识库中包含了具体应用领域中的知识和要求的控制目标。它通常由数据库 和模糊控制规则库两部分组成。 模糊控制规则主要是基于手动控制策略而建立，而手动控制策略又是人们通 过学习、实验以及长期经验积累而逐渐形成的。手动控制策略一般都可以用 “i f - t h e n ”的形式的条件语句来加以描述，如：“i r e i s 氏a n d e c i s b j t h e n u i s c i i ”。 模糊控制规则的生成大致有四种方法： a ) 根据专家经验或过程控制知识生成控制规则 b ) 根据过程模糊模型生成控制规则 曲根据对手工控制操作的系统观察和测量生成控制规则 d ) 根据学习算法生成控制规则 在设计模糊控制规则时，必须考虑控制规则的完备性、交叉性和一致性。所 谓完备性是指，对于任意给定的输入，均有相应的控制规则起作用。要求控制规 则的完备性是保证系统能被控制的必要条件之一。如果控制器的输出值总由数条 控制规则来决定，说明控制规则之间是相互联系、相互影响的，这就是控制规则 郑卅i 大学工学硕士论文 的交叉性，可阱产生复杂的控制曲面，得到更好的控制性能。规则的一致性是指 控制规则中不存在相互矛盾的规则。如果两条规则的条件部分相同，但结论部分 相差很大，则称两条规则相互矛盾。实际中，应避免相互矛盾的规则出现。 由许多条模糊规则构成个模糊规则库，该模糊控制规则库是模糊控制器中 至关重要的部分，它关系到整个控制系统的控制性能，因此必须尽量建立一个完 整的、合理的、相容的控制规则库。 2 2 3 3 模糊推理 模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推 理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。有了误差和误差变化 率以及控制量的语言变量、论域、语言变量的隶属函数赋值表，就可以进行模糊 推理了，模糊控制系统目前常采用的有：c k i 推理的查表法、c k i 推理的解析法、 m a m d a n i 直接推理法、后件函数法等。 下面仅介绍m a m d a n i 推理法，m a m d a n i 推理法是先求出模糊关系r ，再根据 输入求出控制量，把控制量清晰化，可得到控制表。 ( 1 ) 模糊关系矩阵r 设有k 条控制规则，其格式为： i f e = a ia n de c = b j t h e n u 2 c 日 其中；# l 2 m ；j = l ，2 n 。 每条控制规则对应模糊关系为： r l = a l b l c l l 、 r 2 = a i x b 2 c 1 2 r k = a m ) ( b n c m 总的模糊关系r 为： 女 r = y a i x 8 j x c i j = y r e n j 2 i 用隶属函数形式描述为： i = m ，2 n 1 1 9 ( a , b ，c ) =v l a i ( a ) p b j ( b ) i j ( c ) i = l ，j 2 l ( 2 ) 求输出量 设a i ，b j ，c i j ( i = l 2 m ) 的论域为： - p ，- p + l ，0 ，p - 1 ，p ) ( 21 ) ( 22 ) 软水处理系统p h 值复合智能控制的研究 小兰p + 熹p + 一一+ l a ：旦+ l + 2 一p p 。1 000 0 p 一1p 000 0 p 一1p 如= 当+ 音l + 石0 l + 瓦1 + 万0 。= 彳0 + 1 戋+ ”+ * + 击弓 ( 23 ) 对于输入a + ，在经过量化之后，它必定为对应论域中的某个元素，在a 量化之 后，它可能为下列任一模糊量a i ( i = l 2 ，2 p + 1 ) ： 对于输入值b + ，它的对应模糊量b j 0 = 1 2 ，2 p + 1 ) 的形式与上面情况类同。根 据给定的输入a ，b j 和模糊关系r ，由下列公式求出对应的输出c i j ： c 目2 ( 厶b j ) o r ( 24 ) 2 2 3 4 模糊量的清晰化 清晰化的作用是将模糊推理得到的控制量( 模糊量) 变换为实际用于控制的 清晰量，它包含两部分内容： ( 1 ) 将模糊的控制量经清晰化变换变成表示在论域范围的清晰量。 ( 2 ) 将表示在论域范围的清晰量经尺度变换变成实际的控制量。 常用的两种方法： ( 1 1 最大隶属度法 最大隶属度法是选取推理结论的模糊集中隶属度最大的元素作为控制量的方 法。 ( 2 1 重心法 重一1 1 , 法是指取模糊集隶属函数曲线同基础变量轴所围的重心对应的基础变量 值作为清晰值的方法，也是一种最常用的方法。重心法的计算公式在输出隶属函 数为连续变量情况下可表示为： m 譬 iu a ( ) d u = ! l 一 ( 25 ) i a ( u ) d u r a i n 当输出变量的隶属函数为单点集时，重心法的公式为： 郑州大学工学硕士论文 i ”：“ u +