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时变大滞后过程的仿人智能模糊控制

周彦  
【摘要】:针对工业生产中广泛存在的时变大滞后过程,提出了两种新的控制算法:其一为基于智能单神经元PID的Smith预估控制策略,并证明了其内模结构;其二,吸收模糊控制及仿人智能控制各自的优点,提出一种新的仿人智能模糊控制策略,并且进一步提出一种两层结构的专家模糊控制算法。 滞后环节的存在不仅影响控制系统的稳定性和控制品质,而且大大增加了系统分析和设计的复杂性。纯滞后对象被公认为为较难控制的过程,而工业过程一般都是时变的,这更加大了控制的难度。因此,对时变大滞后过程控制问题的研究具有重要的理论意义和应用价值。 本文首先对大滞后过程的特性进行了分析,滞后的存在使得系统的交界频率和临界增益降低。Smith预估控制是基于模型的补偿控制,但它对参数变化较为敏感。过程参数以及结构的时变性和不确定性,严重影响Smith预估控制的效果,甚至出现不稳定现象。单神经元PID具有自学习和自适应能力,并且结构简单,具有较强的鲁棒性。针对单神经元PID学习过程较慢的现象,本文在对其学习规则进行改进的基础上,吸收仿人智能控制的思想,对比例系数K进行智能在线自调整,并将改进的单神经元PID作为Smith预估控制的主控制器,证明了该方案的内模控制结构。仿真结果表明,改进的单神经元内模控制器具有一般内模控制器的稳定性,不需要加滤波环节即具有很强的鲁棒性。 模糊控制不需要被控对象的精确数学模型、抗干扰能力强、鲁棒性好,但是不能直接用于大滞后过程。另一方面,仿人智能控制抗滞后性强,但对高频干扰的影响比较敏感,基此,本文将模糊控制和仿人智能控制有机结合起来,使模糊控制具有“观察→控制→等待→再


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