工业仪表及自动化控制 化工自动化控制 高级控制系统 课件

工业仪表及自动化控制模块二化工自动化控制项目八高级控制系统课程目标能力（技能）目标1.掌握预测控制与PID控制的不同2.掌握预测控制的特征和适用场合3.掌握预测控制的基本结构01知识目标021.能理解自适应控制系统的特点、用途以及主要类型2.能分析自适应控制系统的原理、结构和分类3.能理预测控制系统的算法自适应控制系统预测控制目录其他新型控制系统概述

新型控制系统的主要特征：①被控过程是多输入多输出的多变量系统，且变量之间互相耦合;②被控过程的数学模型难以精确获得或具有明显的时变性;③控制算法丰富,不只局限于PID形式,系统的目的不是简单地实现输出控制;④控制工具不再是简单的模拟式控制器,而是采用各种大、中、小、微型计算机。自适应控制系统01自适应控制系统

自适应控制系统：通过测取系统的有关信息，了解对象特性的变化情况，再经过某种算法自动地改变控制器的可调参数，使系统始终运行在最佳状况下。根据自适应控制的设计原理和结构的不同，可分四类。一、变增益自适应控制图

变增益自适应控制找出影响对象参数变化的辅助变量，并设计好辅助变量与最佳控制器增益的有关表格。关键点重点自适应控制系统

二、模型参考自适应控制系统三、直接优化目标函数的自适应控制系统图

模型参考自适应控制系统在原来的反馈控制基础上附加一个参考模型和一个控制器参数的自动调整回路。研究的主要问题在于设计一个稳定的、具有较高性能的自适应机构的自适应算法。图

直接优化目标函数的自适应控制系统该系统选择某个指定的目标函数为

对上述目标函数求极小，可采用随机逼近法找到可调参数向量η，使系统的对象参数发生变化时，仍可运行在最佳状态。自适应控制系统

四、自校正控制系统图

自校正控制系统

该系统在原有控制系统的基础上，增加了一个外回路。它由对象参数辨识器和控制器参数计算机构组成。预测控制02预测控制

一、预测控制的基本结构预测控制系统是一种基于模型的预测控制算法,其基本思想是利用模型预测被控过程未来的输出及其与给定值之差,并据此以某种优化指标计算当前应施加于过程的控制作用。四部分组成：预测模型、反馈校正、滚动优化和参考轨迹。图

预测控制的基本结构预测控制

一、预测控制的基本结构1.预测模型

具有预测功能，能够根据系统的现时刻的控制输入以及过程的历史信息，预测过程输出的未来值。

在预测控制中各种不同算法，采用不同类型的预测模型

最基本的模型算法控制（MAC）采用的是系统的单位脉冲响应曲线，而动态矩阵控制（DMC）采用的是系统的阶跃响应曲线。预测模型具有展示过程未来动态行为的功能。难点预测控制

一、预测控制的基本结构2.反馈校正

由于对模型施加了反馈校正的过程，使预测控制具有很强的抗扰动和克服系统不确定的能力。预测控制中不仅基于模型，而且利用了反馈信息，因此预测控制是一种闭环优化控制算法。3.滚动优化

预测控制是一种优化控制算法。它是通过某一性能指标的最优化来确定未来的控制作用。这一性能指标还涉及到过程未来的行为，它是根据预测模型由未来的控制策略决定的。预测控制采用滚动式的有限时域优化策略。

4.参考轨迹

它是设定值经过在线“柔化”后的产物。最广泛采用的参考轨迹为一阶指数变化的形式，它可以使急剧变化的信号转变为比较缓慢变化的信号。预测控制

一、预测控制的基本结构预测控制

二、预测控制的特点及其应用特点

从控制方式上预测控制。预测控制的预测和优化模式是对传统最优控制的修正，它使建模简化，并考虑了不确定性及其他复杂性因素。预测控制对数学模型要求不高且模型的形式多样化。能直接处理具有纯滞后的过程。具有良好的跟踪性能和较强的抗扰动能力。对模型误差具有较强的鲁棒性。应用

国外已经形成许多以预测控制为核心思想的先进控制商品化软件包。其他新型控制系统03其他新型控制系统

一、智能控制1.智能控制的基本概念

智能控制系统是将人工智能与自动控制学科结合起来的一种控制系统。它将一些定性的、叙述性的、法则性的知识表述与处理方法应用于自动控制,或者与现有的控制规律结合起来。实现某种控制任务的一种智能系统，它由智能控制器和对象组成，具备一定的智能行为。图

智能控制系统的典型结构智能控制系统的主要功能特点：

①学习功能

②适应功能

③组织功能其他新型控制系统

一、智能控制2.智能控制的主要类型

根据智能控制系统的定义和控制功能分类：

①自寻优智能控制器⑤自修复智能控制器

②自学习智能控制器⑥自镇定智能控制器

③自适应智能控制器⑦自协调智能控制器

④自组织智能控制器⑧自繁殖智能控制器其他新型控制系统

二、专家控制系统1.专家控制系统概念

是人工智能的一个重要分支，是一个(或一组)能在某特定领域内，以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。是指将专家系统的设计规范和运行机制与传统控制理论和技术相结合而成的实时控制系统的设计和实现方法。根据专家系统技术在控制系统中应用的复杂程度，可以分为专家控制系统和专家式智能控制器。专家控制系统可以提高常规控制系统的控制品质，拓宽系统的作用范围，增加系统的功能，还可以对传统控制方法难以奏效的复杂过程实现高品质的控制。其他新型控制系统

二、专家控制系统2.专家控制系统的类型根据专家控制系统在过程控制中的用途和功能，可分为直接型专家控制器和间接型专家控制器。按知识表达技术，可分为产生式专家控制系统和框架式专家控制系统等。3.专家控制系统结构系统由算法库、知识基系统和人-机接口与通讯系统组成。算法库部分主要完成数值计算。知识基系统具有定性的启发式知识，它进行符号推理，按专家系统的设计规范编码，通过算法库与对象相连。人-机接口与通讯系统作为人-机界面和实现与知识基系统直接交互联系，与算法库进行间接联系。其他新型控制系统

三、模糊控制系统1.模糊控制系统的基本结构2.模糊控制的几种方法①查表法将输入量的隶属度函数、模糊控制规则及输出量的隶属度函数都用表格来表示。②专用硬件模糊控制器用硬件直接实现上述的模糊推理。优点是推理速度快，控制精度高。③软件模糊推理法模糊控制过程中输入量模糊化，模糊规则推理和输出清晰化和知识库这四部分都用软件来实现。优点具有实时性好，超调量小，抗干扰能力强，稳态误差小等。图

模糊控制系统的方块图图

模糊控制器的基本结构其他新型控制系统

四、神经元网络控制

比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象，并具有较强的适应和学习功能。1.人工神经网络

由许多人工神经元模型构成，用来模拟生物神经网络的某些结构和功能。

图

人工神经元模型优点具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质非线性及自组织、自学习、自适应能力。其他新型控制系统

四、神经元网络控制2.神经网络在控制中的主要作用①在基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型。②在反馈控制系统中直接充当控制器的作用。③在传统控制系统中起优化计算作用。④在与其他智能控制方法，如模糊控制、专家控制等相融合中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、推理模型和故障诊断等。3.神经网络控制的分类根据不同观点可以有不同的形式，目前尚无统一的分类标准。一般可分为两大类，即基于传统控制理论的神经控制和基于神经网络的智能控制。

其他新型控制系统

五、故障检测与故障诊断1.提高控制系统可靠性的主要方法（1）提高元器件的可靠性。（2）系统的高可靠性设计。（3）控制系统的容错设计。（4）基于故障检测和诊断技术的容错设计。2.主要故障控制系统的故障主要涉及以下几方面：传感器故障；执行器故障；控制器故障；计算机故障等。3.故障检测和诊断的含义

故障检测是当控制系统发生故障时，可以及时发现并报警。故障诊断是分离出故障的部位，判别故障的类型，估计出故障的大小与时间，并作评价与决策。

其他新型控制系统

五、故障检测与故障诊断4.故障检测和诊断的主要方法（1）基于控制系统动态模型的方法（2）不依赖于动态模型的方法①诊断专家系统，用专家系统来诊断故障的方法。该系统主要有两大部分：知识库和推理机。②模糊数学的诊断方法。③模式识别诊断方法。这种方法适合于积累了大量有关故障的案例，一般诊断步骤如下。a.选择能表达系统故障状态的向量集，以此构成故障模式向量。b.根据故障向量中各参数的重要性，选择故障状态最敏感的特征参数，构成特征向量集，作为故障的基准模式集。c.由特征向量以一定方式构成判别函数，用来判别系统目前状态属于哪一个基准模式，或说系统属于哪种故障状态。其他新型控制系统

六、解耦控制系统1.系统间的耦合现象

若干个控制回路之间，可能会相互耦合，相互影响，构成多输入-多输出的相关（耦合）控制系统图

关联严重的控制系统其他新型控制系统

六、解耦控制系统2.减少与解除耦合的途径（1）合理匹配被控变量与操纵变量图

冷热物料混合系统图

变量关系图

针对以上情况，变量之间的匹配可以有两种方案：

一个方案是以Fh作为操纵变量，以T作为被控变量构成温度控制系统，同时，以Fc作为操纵变量，以F作为被控变量构成流量控制系统；

另一个方案是以Fh作为操纵变量，以F作为被控变量构成流量控制系统，同时，以Fc作为操纵变量，以T作为被控变量构成温度控制系统。其他新型控制系统

六、解耦控制系统2.减少与解除耦合的途径（2）控制器的参数整定

在动态上设法通过控制器的参数整定，使两个控制回路的工作频率错开，两个控制器作用强弱不同。（3）减少控制回路（4）串接解耦控制图