专家控制系统.ppt

1、1,专家控制 (Expert Control),2,在传统控制系统中，系统的运行排斥了人的干预，人-机之间缺乏交互。控制器对被控对象在环境中的参数、结构的变化缺乏应变能力。 传统控制理论的不足，在于它必须依赖于被控对象严格的数学模型，试图对精确模型来求取最优的控制效果。而实际的被控对象存在着许多难以建模的因素。,3,上世纪80年代初，人工智能中专家系统的思想和方法开始被引入控制系统的研究和工程应用中。 专家系统能处理定性的、启发式或不确定的知识信息，经过各种推理来达到系统的任务目标。专家系统为解决传统控制理论的局限性提供了重要的启示，二者的结合导致了专家控制这一方法。,4,专家系统 专家控制

2、专家PID控制 专家PID控制仿真实例 专家整定PID控制,主要内容,5,1 专家系统,专家系统概述 专家系统的分类与组成 专家系统建立,6,1定义 一个智能计算机程序，它应用知识和推理过程来求解那些需要大量的人类专家经验才能解决的难题。（费根鲍姆）,一、专家系统概述,7, 一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。（蔡自兴）,8,一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。 一类包含知识和推理

3、的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。,9,专家系统定义,专家系统（Expert System)是一种在特定领 域内具有专家水平解决问题能力的程序系统。它 能够有效地运用专家多年积累的有效经验和专门 知识，通过模拟专家的思维过程，解决需要专家 才能解决的问题。 简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解 决领域问题的计算机程序系统。,10,专家系统(expert system)是人工智能的一个发展分支。 正如专家系统先驱费根鲍姆(Feigenbaum)所说：专家系统的力量是从它处理的知识中产生的，而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。这正符合一句

4、名言：知识就是力量。,11,自1965年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系统DENLDRA以来，专家系统获得了飞速的发展，并且运用于包括化学、数学、物理、生物、医学、农业、气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。,12,2. 发展历史,初创期（1965-1971） 成熟期（1972-1977） 发展期（1978-至今）,13,(1)初创期（1965-1971年） 第一代专家系统DENLDRA和MACSYMA的出现，标志着专家系统的诞生。其中DENLDRA为

5、推断化学分子结构的专家系统，由专家系统的奠基人，Stanford大学计算机系的Feigenbaum教授及其研究小组研制。MACSYMA为用于数学运算的数学专家系统，由麻省理工完成。,14,第一代专家系统（DENLDRA、MACSMA等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。,15,（2）成熟期（1972-1977年） 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名的专家系统-血液感染病诊断专家系统MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。另一个著名的专家系统-语音识别专家系统HEARSAY的出现，标志着专家系统的理论走向成熟。,16,第二代

6、专家系统（MYCIN、HEARSAY等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。,17,（3）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域，专家系统的数量增加，仅1987年研制成功的专家系统就有1000种。 第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。,18,在总结前三代专家系统的设计

7、方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。,19,3. 专家系统的四个要素,应用于某专门领域。 拥有专家级知识。 能模拟专家的思维。 能达到专家级水平。,20,为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的知识； 一般采用启发式的解题方法； 在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助于归纳方法和抽象方法； 需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性； 能对自身的工作过程进

8、行推理(自推理或解释)； 采用基于知识的问题求解方法； 知识库与推理机分离。,4专家系统特点,21,二、专家系统的分类与组成,专家系统分类 专家系统的基本组成,22,a. 按用途分类 （专家系统）,1.专家系统分类,23,1）诊断型专家系统 这是根据对症状的观察与分析、推出故障的原因及排除故障方案的一类系统。其应用领域包括医疗、电子、机械、农业、经济等。 2）解释型专家系统 根据表层信息解释深层结构或内部可能情况的一类专家系统。,24,3）预测型专家系统 根据过去和现在观测到的数据预测未来情况的系统。其应用领域有气象预报、人口预测、农业产量估计、水文、经济、军事形势的预测等。 4）设计型专家系

9、统 这是按给定的要求进行产品设计的一类专家系统，它广泛应用于线路设计、机械产品设计及建筑设计等领域。,25,5）决策型专家系统 这是对各种可能的决策方案进行综合评判和选优的一类专家系统，它包括各种领域的智能决策及咨询。 6）规划型专家系统 这是用于制订行动规划的一类专家系统，可用于自动程序设计、机器人规划、交通运输调度、军事计划制订及农作物施肥方案规划等。,26,7）控制专家系统 控制专家系统的任务是自适应地管理一个受控对象或客体的全部行为，使之满足预定要求。 控制专家系统的特点是，能够解释当前情况，预测未来发生的情况、可能发生的问题及其原因，不断修正计划并控制计划的执行。所以说，控制专家系统

10、具有解释、预测、诊断、规划和执行等多种功能。,27,8）教学型专家系统 这是能过行辅助教学的一类系统。它不仅能传授知识，而且还能对学生进行教学辅导，具有调试和诊断功能，加上多媒体技术，其具有良好的人-机界面。 9）监视型专家系统 这是用于对某些行为进行监视并在必要时进行干预的专家系统。,28,2. 专家系统的构成,29,30,知识库(Knowlege Base),知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程

11、序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。,31,推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。 由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。,推理机(Inference Mechanism),32,综合数据库(Global Database),综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的工作存储区(Working Memory) 。解释器能够根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。,33,知识获取(Kn

12、owledge Acquisition),通过人工方法或机器学习的方法，将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的过程。 知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。,34,解释接口(Explanation Interface),解释接口提供使用者友善的解释说明及咨询功能。,35,人机界面（Human-Machine Interface）,人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解释等。,36,三、

13、专家系统的建立,知识库 推理机 知识的表示 专家系统的开发语言 专家系统建立步骤,37,知识库包含三类知识： （1）基于专家经验的判断性规则； （2）用于推理、问题求解的控制性规则； （3）用于说明问题的状态、事实和概念以 及当前的条件和常识等的数据。,1知识库,38,知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等。 知识库通过人机接口与领域专家相沟通，实现知识的获取。,39,推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构。推理机包括三种推理方式： （1）正向推理：从原始数据和已知条件得到结论； （2）反向推理：先提出假设的结论，然后寻找支持的证据，若证据存在，

14、则假设成立； （3）双向推理：运用正向推理提出假设的结论，运用反向推理来证实假设。,2推理机,40,人工智能中常用的知识表示方法为：产生式规则，框架，语义网络、过程。 其中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。由产生式规则表示的专家系统又称为基于规则的系统或产生式系统。,3知识的表示,41,产生式规则的表达方式为： IF E THEN H WITH CF ( E,H ) 其中，E表示规则的前提条件，即证据，它可以是单独命题，也可以是复合命题；H表示规则的结论部分，即假设，也是命题；CF（Certainty Factor）为规则的强度，反映当前提为真时，规则对结论的影响程度。,42,例 子,在“

15、动物识别”专家系统中有这样一条规则： IF 能做单腿跳吗 = 否 AND 在苏格兰吗 = 是 AND 高度 = 大 THEN 动物 = 马,43,（1）C语言，人工智能语言（如Prolog，Lisp等）； （2）专家系统开发工具(Expert Systems Tools)：已经建好的专家系统框架，包括知识表达和推理机。在运用专家系统开发工具开发专家系统时，只需要加入领域知识。,4专家系统开发语言,44,5. 专家系统建立步骤,一般步骤与方法,45, 确定知识类型：叙述性知识，过程性知识，控制性知识； 确定知识表达方法； 知识库管理系统的设计：实现规则的保存、编辑、删除、增加、搜索等功能。,（1

16、）知识库的设计,46, 选择推理方式； 选择推理算法：选择各种搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优先搜索等。,（2）推理机的设计,47, 设计“用户专家系统接口”：用于咨询理解和结论解释； 设计“专家专家系统接口”：用于知识库扩充及系统维护。,（3）人机接口的设计,48,2.2 专家控制,专家控制概述 专家控制的基本原理 专家控制系统分类 专家控制的关键技术及特点,49,一、概 述,瑞典学者K. J. Astrom于1983年在“Implementation of an Autotuner Using Expert System Ideas”一文中，首先把人工智能中的专家系统引入智

17、能控制领域，于1986年在“Expert Control”提出“专家控制”的概念，构成一种智能控制方法。,50,专家控制（Expert Control）是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。,51,专家控制试图在传统控制的基础上“加入”一个富有经验的控制工程师，实现控制的功能，它由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识（先验经验、动态信息、目标等）的获取与组织，按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制。,知识库,实时 推理机,A/D,被控

18、 对象,D/A,控制 算法库,专家控制的基本结构,1结构,二、基本原理,53,（1）能够满足任意动态过程的控制需要，尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制； （2）控制过程可以利用对象的先验知识； （3）通过修改、增加控制规则，可不断积累知识，改进控制性能；,2功能,54,（4）可以定性地描述控制系统的性能，如“超调小”、“偏差增大”等； （5）对控制性能可进行解释； （6）可通过对控制闭环中的单元进行故障检测来获取经验规则。,55,专家控制引入了专家系统的思想，但与专家系统存在区别： （1）专家系统能完成专门领域问题的咨询功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比

19、专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。,3. 与专家系统的区别,56,（2）专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取动态反馈信息，联机完成控制，即要求在线工作方式。,57,专家控制系统的工作原理,定时信箱,出口信箱,应答信箱,入口信箱,解释信箱,定时操作,人-机接口,数 值 算 法 库,受 控 过 程,知 识 基 系 统,A/D,D/A,用户,专家控制系统的典型结构,58,专家控制系统的工作原理 专家控制系统有以下三个并发运行的子过程: 知识基系统 数值算法库 人-机接口 三个运行子过程之间的通信是通过五个信箱进行的: 出口信箱 入口信箱 应答信箱 解释信箱 定时器信箱,59,系统

20、的控制器由位于下层的数值算法库和位于上层的知识基子系统两大部分组成。,60,数值算法库包含的是定量的解析知识，进行数值计算，快速、精确、由控制、辨识和监控三类算法组成，按常规编程直接作用于受控过程，拥有最高的优先权。 控制算法根据来自知识基系统的配置命令和测量信号，例如PID算法、极点配置算法、最小方差算法、离散滤波器算法等，每次运行一种控制算法。 辨识算法和监控算法在某种意义上是从数值信号流中抽取特征信息，可以看作是滤波器或特征抽取器，仅当系统运行状况发生某种变化时，才往知识基系统中发送信息。在稳态运行期间，知识基系统是闲置的，整个系统按传统控制方式运行。,61,知识基子系统位于系统上层，对

21、数值算法进行决策、协调和组织，包含有定性的启发式知识，进行符号推理，按专家系统的设计规范编码，通过数值算法库与受控过程间接相连，连接的信箱中有读或写信息的队列。,62,内部过程的通信功能如下： 出口信箱 将控制配置命令、控制算法的参数变更值以及信息发送请求从知识基系统送往数值算法部分。 入口信箱 将算法执行结果、检测预报信号、对于信息发送请求的答案、用户口命令以及定时中断信号分别从数值算法库、人-机接口及定时操作部分送往知识基系统。这些信息具有优先级说明，并形成先入先出的队列。在知识基系统内部另有一个信箱，进入的信息按照优先级排序插入待处理信息，以便尽快处理最主要的问题。,63,应答信箱 传送

22、数值算法对知识基系统的信息发送请求的通信应答信号。 解释信箱 传送知识基系统发出的人-机通信结果，包括用户对知识库的编辑、查询、算法执行原因、推理结果、推理过程跟踪等系统运行情况解释。 定时器信箱 用于发送知识基子系统内部推理过程需要的定时等待信号，供定时操作部分处理。,64,人-机接口子过程传播两类命令： 一类是面向数值算法库的命令，如改变参数或改变操作方式； 另一类是指挥知识基系统去做什么的命令，如跟踪、添加、清除或在线编辑规则等。,65,知识基系统的内部组织和推理机制 （1）控制的知识表示 专家控制把系统视为基于知识的系统，系统包含的知识信息可以表示如下：,控制系统的知识,受控过程的知识

23、,控制、辨识诊断知识,先验知识,动态知识,问题类型,开环特性,定量知识：各种解析算法,定性知识：各种经验、逻辑、直观判断,问题类型,开环特性,66,数据库包括： 事实已知的静态数据。 证据测量到的动态数据。 假设由事实和证据推导提到的中间结果，作为当前事实集合的补充。 目标系统的性能指标。,67,规则库一般用产生式规则表示，即： IF （控制局势）THEN （操作结论） 其中， 控制局势即为事实、证据、假设和目标等各种数据项表示的前提条件。 操作结论即为定性的推理结果，它可以是对原有控制局势知识条目的更新，还可以是某种控制、估计算法的激活。,68,（2）知识基系统的黑板法模型 知识基系统的结构

24、如下图。它由一组知识源、黑板机构和调度器三部分组成。整个知识基系统采用黑板法模型进行问题求解。黑板是一切知识源可以访问的公用数据结构。,黑板机构 （结合数据库）,知识源1,推理规则,操作原语,局部数据库,知识源2,推理规则,操作原语,局部数据库,知识源n,推理规则,操作原语,局部数据库,调度器,调度规则,调度数据库,69,知识源是与控制问题子任务有关的一些独立知识模块。可以把它们看作是不同子任务问题领域的小专家。每一个知识源有比较完整的知识库结构，包括： 推理规则采用IF-THEN产生式规则，条件部分是全局数据库（黑板）或是局部数据库中的状态描述，动作或结论部分是对黑板信息或局部数据库内容的修

25、改或添加。 局部数据库存放与子任务相关的中间结果，用框架表示，其中各槽的值即为这些中间结果。,70,黑板机构存放记录，包括事实、证据、假设和目标据说 明的静态、动态数据。这些数据分别为不同的知识源所关注。通过知识源的访问，整个数据库起到在各个知识源之间传递信息的作用。通过知识源的推理，数据信息得到增删、修改、更新。 调度器的作用是根据黑板的变化激活适当的知识源，并形成有次序的调度队列。 激活知识源可以采用串行或并行激活的方式，从而形成多种不同的调度策略。,71,串行激活又分成相继触发、预定顺序和动态生成顺序三种方式， 相继触发一个激活知识源的操作结果作为另一个知识源的触发条件，自然激发，此起彼

26、伏。 预定顺序按控制过程的某种原理，预先编一个知识源序列，依次触发。 动态生成顺序对知识源的激活顺序进行在线规划。每个知识源都可以附上一个目标状态和初始状态，激活一个知识源即为系统状态的一个转移，通过逐步比较系统的期望状态与知识源的目标状态，以及系统的当前状态与知识源的初始状态，就可以规划出状态转移的序列，即动态生成了知识源的激活序列。,72,并行激活方式是指同时激活一个以上的知识源方式。例如系统处于稳态控制方式时，一个知识源负责实际控制算法的执行，而另外一些知识源同时实现多方面的监控作用。 调度器的结构类似于一个知识库，其中包括一个调度数据库，用框架形式记录着各个知识源的激活状态的信息，以及

27、某些知识源等待激活的条件信息。调度器内部的规则库包括了体现各种调度策略的产生式规则。整个调度器的工作所需的时间信息，如知识源等待激活、彼此中断等，是由定时操作部分提供的。,73,控制推理模型,专家控制中的问题求解机制可表示为如下的推理模型：,智能算子可以一般地表示为 IF E AND K THEN (IF I THEN U) 在此，智能算子的含义用了产生式的形式。,E K,75,按专家控制在控制系统中的作用和功能，可将专家控制器分为以下两种类型： 直接型专家控制器 间接型专家控制器,三.专家控制系统分类,76,直接专家控制器用于取代常规控制器，直接控制生产过程或被控对象。具有模拟（或延伸，扩展

28、）操作工人智能的功能。该控制器的任务和功能相对比较简单，但是需要在线、实时控制。因此，其知识表达和知识库也较简单，通常由几十条产生式规则构成，以便于增删和修改。,1. 直接型专家控制,78,间接型专家控制器用于和常规控制器相结合，组成对生产过程或被控对象进行间接控制的智能控制系统。具有模拟（或延伸，扩展）控制工程师智能的功能。该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制。按照高层决策功能的性质，间接型专家控制器可分为以下几种类型：,2. 间接型专家控制（监督专家控制）,79, 优化型专家控制器：是基于最优控制专家的知识和经验的总结和运用。通过设置整定值、优化控制参数或控制器，实现控

29、制器的静态或动态优化。,80, 适应型专家控制器：是基于自适应控制专家的知识和经验的总结和运用。根据现场运行状态和测试数据，相应地调整控制规律，校正控制参数，修改整定值或控制器，适应生产过程、对象特性或环境条件的漂移和变化。,81, 协调型专家控制器：是基于协调控制专家和调度工程师的知识和经验的总结和运用。用以协调局部控制器或各子控制系统的运行，实现大系统的全局稳定和优化。,82, 组织型专家控制器：是基于控制工程的组织管理专家或总设计师的知识和经验的总结和运用。用以组织各种常规控制器，根据控制任务的目标和要求，构成所需要的控制系统。,83,间接型专家控制器可以在线或离线运行。通常，优化型、适

30、应型需要在线、实时、联机运行。协调型、组织型可以离线、非实时运行，作为相应的计算机辅助系统。,85,3. 专家控制必须解决的问题,不论哪种专家控制器的设计都必须解决以下几个问题： (1) 用什么知识表示方法描述一个系统的待征知识? (2) 怎样从传感器数据中获取和识别定性的知识? (3) 如何把定性推理的结果量化成执行器定量的控制信号： (4)怎样分析和保证系统的稳定性? (5)怎样获取控制知识和学习规则?,86,四、专家控制的关键技术及特点,1专家控制的关键技术 (1) 知识的表达方法； (2)从传感器中识别和获取定量的控制信号； (3) 将定性知识转化为定量的控制信号； (4) 控制知识和

31、控制规则的获取。,87,2专家控制的特点 （1）灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律； （2）适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化； （3）鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。,88,（4）高可靠性及长期运行的连续性； （5）在线控制的实时性； （6）维护的方便性。,89,3 专家PID控制,一、专家PID控制原理,PID专家控制的实质是，基于受控对象和控制规律的各种知识，无需知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设计PID参数。专家PID控制是一种直接型专家控制器。,90,专家PID控制的工作原理,在直

32、接专家PID控制中，专家控制器直接给出控制信号，影响被控过程。直接专家PID控制器根据测量到的过程信息及知识库中的规则，导出每一采样时刻的控制信号。很明显，在这种情况下，专家PID控制器直接包括在控制回路中，每一采样时刻必须由专家PID控制器给出控制信号，系统方可正常运行。,专家PID控制系统结构图,92,控制知识的获取,控制知识(规则、事实)是从控制专家或专门操作人员的操作过程基础上概括、总结归纳而成的。,93,典型二阶系统单位阶跃响应误差曲线,典型的二阶系统单位阶跃响应误差曲线如图所示。对于典型的二阶系统阶跃响应过程作如下分析。,94,令 表示离散化的当前采样时刻的误差值， 和 分别表示前

33、一个和前两个采样时刻的误差值，则有,选取 为特征量。,95,根据误差及其变化，可设计专家PID控制器，该控制器可分为以下五种情况进行设计： （1）当 时，说明误差的绝对值已经很大。不论误差变化趋势如何，都应考虑控制器的输出应按最大（或最小）输出，以达到迅速调整误差，使误差绝对值以最大速度减小。此时，它相当于实施开环控制。,96,（2）当 说明误差在朝误差绝对值增大方向变化，或误差为某一常值，未发生变化。,97,此时，如果 ，说明误差也较大，可考虑由控制器实施较强的控制作用，以达到扭转误差绝对值朝减小方向变化，并迅速减小误差的绝对值，控制器输出为,98,如果 ,说明尽管误差朝绝对值增大方向变化，

34、但误差绝对值本身并不很大，可考虑控制器实施一般的控制作用，只要扭转误差的变化趋势，使其朝误差绝对值减小方向变化，控制器输出为,99,（3）当 时，说明误差的绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到平衡状态。此时，可考虑采取保持控制器输出不变。,100,4）当 时，说明误 差处于极值状态。如果此时误差的绝对值较大，即 ，可考虑实施较强的控制作用,101,如果此时误差的绝对值较小 ， 可考虑实施较弱的控制作用,（5）当 时，说明误差的绝对值很小，此时加入积分，减少稳态误差。,102,图中，、区域，误差朝绝对值减小的方向变化。此时，可采取保持等待措施，相当于实施开环控制；、区域，误差绝对值朝增大的方向变

35、化。此时，可根据误差的大小分别实施较强或一般的控制作用，以抑制动态误差。,103,4 专家PID控制仿真实例,求三阶传递函数的阶跃响应 其中对象采样时间为1ms。 采用专家PID设计控制器。在仿真过程中，取0.001，程序中的五条规则与控制算法的五种情况相对应。,104,采用z变换进行离散化： ts=0.001; sys=tf(5.235e005,1,87.35,1.047e004,0); dsys=c2d(sys,ts,z); num,den=tfdata(dsys,v);,仿真程序及分析,105,106,经过z变换后的离散化对象为,107,% 专家PID控制 clear all; clos

36、e all; ts=0.001; sys=tf(5.235e005,1,87.35,1.047e004,0); dsys=c2d(sys,ts,z); num,den=tfdata(dsys,v); % 参数初始化 u_1=0;u_2=0;u_3=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0; x=0,0,0;x2_1=0; error_1=0; kp=0.6;ki=0.03; kd=0.01; % 控制程序 for k=1:1:500 time(k)=k*ts;,108,r(k)=1.0; % 给定信号 u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3); %PID控制器输出 %专家控制规则

37、 if abs(x(1)0.8 %规则1：开环控制 u(k)=0.45; elseif abs(x(1)0.40 u(k)=0.40; elseif abs(x(1)0.20 u(k)=0.12; elseif abs(x(1)0.01 u(k)=0.10; end,109,if x(1)*x(2)0|(x(2)=0) %Rule2 if abs(x(1)=0.05 u(k)=u_1+2*kp*x(1); else u(k)=u_1+0.4*kp*x(1); end end if (x(1)*x(2)0)|(x(1)=0) %Rule3 u(k)=u(k); end,110,if x(1)*x(2)=0.05 u(k)=u_1+2*kp*error_1; else u(k)=u_1+0.6*kp*error_1; end e