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[導(dǎo)讀]可拓控制是應(yīng)用可拓學(xué)的信息轉(zhuǎn)換方法來解決實(shí)際控制系統(tǒng)中的矛盾問題的一種新型的智能控制方法。首先簡要介紹傳統(tǒng)的可拓控制器的結(jié)構(gòu)及算法,在此結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的可拓控制算法,并且借助于Matlab仿真平臺(tái)觀察改進(jìn)算法的控制效果,最后與其他算法控制效果進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明,改進(jìn)后的可拓控制算法不但能達(dá)到基本的控制要求,并且具有參數(shù)整定簡單、響應(yīng)快速、穩(wěn)定性好等特點(diǎn)。

0 引 言
    可拓控制是在可拓學(xué)的基礎(chǔ)上提出的從信息轉(zhuǎn)換的角度來處理控制問題的理論與方法??赏乜刂埔钥刂戚斎胄畔⒌暮细穸?關(guān)聯(lián)度)作為確定控制輸出校正量的依據(jù),通過可拓變換,使被控信息轉(zhuǎn)換到合格的范圍內(nèi),解決控制系統(tǒng)中不可控和需要控制之間的矛盾。文獻(xiàn)提出了一種可拓控制器的設(shè)計(jì)方法,并探討了特征模式劃分與關(guān)聯(lián)度計(jì)算等問題;文獻(xiàn)提出了包括上層可拓控制器和基本可拓控制器的雙層自學(xué)習(xí)可拓控制結(jié)構(gòu)。
    該文在上述研究的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的可拓控制算法,并對其進(jìn)行仿真研究。研究結(jié)果表明,其算法具有簡單、快速等優(yōu)點(diǎn)。

1 可拓控制器
   
可拓控制方法是將可拓集合論的研究事物的轉(zhuǎn)化關(guān)系理論與方法應(yīng)用到控制問題研究上,通過將不合格范圍內(nèi)的控制變量轉(zhuǎn)化到合格范圍內(nèi),從而使控制效果從不滿意轉(zhuǎn)化到滿意?;谶@種思想,建立了如圖1所示的可拓控制器的結(jié)構(gòu)框圖。

    圖1所示即為包含上層可拓控制器和基本可拓控制器的雙層自學(xué)習(xí)可拓控制器的結(jié)構(gòu)圖。由圖可知,特征量選取,特征模式劃分,關(guān)聯(lián)度計(jì)算,測度模式劃分,控制輸出5部分組成了下層的基本可拓控制器,其主要完成基本的控制功能。上層可拓控制器主要依靠人們的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)對參數(shù)進(jìn)行整定,作為基本可拓控制器的補(bǔ)充和完善,完成對基本控制的優(yōu)化,保證良好的控制效果,同時(shí)反映可拓控制所強(qiáng)調(diào)的矛盾轉(zhuǎn)化問題。
1.1 可拓控制的基本概念
   
首先介紹與可拓控制相關(guān)的基本概念:
    (1)特征量:表征系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變量,記為C;
    (2)特征狀態(tài):由特征量C描述的系統(tǒng)狀態(tài),記為S;
    (3)經(jīng)典域:由控制指標(biāo)決定的系統(tǒng)特征狀態(tài)的取值范圍;
    (4)可拓域:控制器輸出隨系統(tǒng)特征狀態(tài)可調(diào)整到合格范圍內(nèi)的特征狀態(tài)的取值范圍;
    (5)非域:系統(tǒng)輸出不能被調(diào)整到合格范圍內(nèi)的特征狀態(tài)的取值范圍;
    (6)可拓集合:可拓域內(nèi)建立的關(guān)于特征狀態(tài)的集合;
    (7)特征狀態(tài)關(guān)聯(lián)度:當(dāng)前的特征狀態(tài)與系統(tǒng)控制目標(biāo)可拓集合之間的關(guān)系,記為K(s)。
    將其分為K(s)≤一1,一1≤K(s)<O,K(s)≥O三種情況進(jìn)行討論,可拓控制主要研究一1≤K(s)≤O的情況;
    (8)特征模式:由特征量表示系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的典型模式,記為:φi=fi(C1,C2,…,Cn),i=1,2,…,r。其中:φ表示第i個(gè)特征模式;fi表示關(guān)于φi,的模式劃分;
    (9)測度模式:根據(jù)特征狀態(tài)關(guān)聯(lián)度劃分的模式,記為Mi。
1.2 基本可拓控制算法
    這里參照文獻(xiàn)采用偏差e和偏差微分e作為系統(tǒng)的特征量,并將特征狀態(tài)劃分為8個(gè)特征模式。假定被控對象的偏差和偏差微分的容許范圍分別為eom和eom,系統(tǒng)可調(diào)的最大偏差和偏差微分分別為em和em關(guān)于特征狀態(tài)S(e,e)的可拓集合可用圖2表示,其中陰影部分代表經(jīng)典域。

    設(shè)特征平面-e占的原點(diǎn)為S0(0,O),記定義平面內(nèi)任意一點(diǎn)到原點(diǎn)的距離為稱為狀態(tài)距,則有D0=M0,Dm=M-1;定義特征平面e-e上任意一點(diǎn)S。(e,e)的關(guān)聯(lián)度為:

   
其中:是由系統(tǒng)所處的特征模式?jīng)Q定的;X表示經(jīng)典域。
    特征狀態(tài)關(guān)聯(lián)度K(s)表明了系統(tǒng)特征狀態(tài)S與特征狀態(tài)(e,e)的可拓集合的關(guān)聯(lián)程度,由此測度模式的劃分,即關(guān)聯(lián)度在[一1,O]范圍內(nèi)的特征狀態(tài)的劃分可表示如下:
    (1)測度模式M1,對應(yīng)的特征狀態(tài)處于經(jīng)典控制域內(nèi)。

   
    (2)測度模式M2,對應(yīng)的特征狀態(tài)處于可拓域內(nèi)。

   
    (2)測度模式M3,對應(yīng)的特征狀態(tài)處于非域內(nèi)。
   
可拓控制器的輸出如下:


其中:u(t),u(t一1)分別為控制器當(dāng)前時(shí)刻和前一時(shí)刻的輸出;y(t)為當(dāng)前時(shí)刻被控量的采樣值;k為過程的靜態(tài)增益;Kci為第M2i個(gè)測度模式的控制系數(shù);K(s)為特征狀態(tài)S的關(guān)聯(lián)度;sgn(e)為偏差的符號(hào)函數(shù),取法如下:

   
    ε為小范圍修正量,用來消除擾動(dòng)和過程增益的不準(zhǔn)確性,取法如下:

   
其中:Ki,K。為適當(dāng)常數(shù);占為小正數(shù)。
1.3 改進(jìn)的可拓控制算法
   
由上述可拓控制算法可知,進(jìn)行可拓控制時(shí)需要整定k,Kci,Ki,Kp,δ等參數(shù)。其整定過程依靠人們的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),因此整定比較困難,尤其是Kci的整定直接影響到可拓控制效果的好壞。另一方面,通過仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),小范圍修正量ξ的整定效果不明顯。因此,提出改進(jìn)的控制算法,采用狀態(tài)距來代替原有參數(shù)的整定。
    (1)測度模式M1。經(jīng)典控制域在完全可控的范圍內(nèi),而可拓控制主要是在可拓域內(nèi)發(fā)揮作用,因此在此范圍內(nèi)采用PID控制算法,旨在補(bǔ)償經(jīng)典域內(nèi)可拓控制效果不理想的缺點(diǎn)。此時(shí),控制器的輸出如下:

   
其中:e(t),u(t)分別為PID控制器的輸入和輸出;KP,KI,KD三個(gè)參數(shù)的整定采用Ziegler一Nichols方法。為方便起見,此時(shí)記u(t)=u(PID)。
    (2)測度模式M2。采用改進(jìn)的可拓控制算法,控制器的輸出為:

    u(t)=y(t)/k一K(s)psgn(e)+D(s)sgn(e)
其中:u(t),u(t一1)分別為控制器當(dāng)前時(shí)刻和前一時(shí)刻的輸出;y(t)為當(dāng)前時(shí)刻被控量的采樣值;k為過程的靜態(tài)增益;Kci為第M2i個(gè)測度模式的控制系數(shù);K(s)為特征狀態(tài)S的關(guān)聯(lián)度;D(s)為狀態(tài)距;戶為修正因數(shù);sgn(e)為偏差的符號(hào)函數(shù),與上述取法相同。
    (3)測度模式M3測度模式M3對應(yīng)的特征狀態(tài)較大地偏離經(jīng)典域,處于非域范圍內(nèi),此時(shí)控制器的輸出取幅值。
    綜上所述,可拓控制器的輸出算法如下:

   

2 可拓控制算法的仿真研究
   
在該仿真部分,將采用相應(yīng)的線性對象、延遲對象和非線性對象對改進(jìn)的可拓控制算法進(jìn)行仿真試驗(yàn),并與傳統(tǒng)的可拓控制算法和PID控制算法進(jìn)行比較。其中,PID控制參數(shù)的選取均采用Ziegler-Nichols方法整定后的參數(shù),輸入信號(hào)為單位階躍信號(hào),仿真時(shí)間為500 s。
2.1 線性對象
   
取線性對象的傳遞函數(shù)為:G(s)=1/(10s+1)4,則控制效果如圖3所示。

    圖3中,PID表示PID控制輸出,EC表示傳統(tǒng)的可拓控制算法輸出,IEc表示改進(jìn)后的可拓控制算法輸出。
    由圖3中曲線可知,在誤差允許范圍內(nèi),PID控制、EC和IEC均能收斂,從而達(dá)到較滿意的控制效果。與其他兩種控制方法相比,IEC不但能更快地收斂于穩(wěn)定值,而且超調(diào)量也比較小。
2.2 延遲對象
    取延遲對象傳遞函數(shù)為:G(s)=e-10s/(5s+1)4,則控制效果如圖4所示。

    由4圖中曲線可知,在誤差允許范圍內(nèi),PID控制、EC和IEC均能收斂從而達(dá)到較滿意的控制效果。與PID控制相比,IEC能更快地收斂于穩(wěn)定值;與EC相比,除了能更快地收斂外,IEC的波動(dòng)較小、超調(diào)量幾乎為0。
2.3 非線性對象
    取非線性對象為開環(huán)傳遞函數(shù)G(s)=1/(10s+1)4的單位反饋輸出的平方,控制效果如圖5所示。

    由圖5中曲線可知,在誤差允許范圍內(nèi),PID控制、EC和IEc均能收斂從而達(dá)到較滿意的控制效果。與PID控制相比,IEc能更快地收斂于穩(wěn)定值;與EC相比,除了能更快的收斂外,IEc的波動(dòng)和超調(diào)量均較小。

3 結(jié) 語
    從仿真研究來看,改進(jìn)的可拓控制算法具有參數(shù)整定簡單、響應(yīng)快速且穩(wěn)定等特點(diǎn)。并應(yīng)用于線性對象、延遲對象和非線性對象進(jìn)行仿真研究,驗(yàn)證該算法的可行性和有效性。結(jié)果證明了可拓控制具有良好的控制品質(zhì)和較好的自學(xué)習(xí)能力,有較好的發(fā)展前景。

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