張華林 武漢理工大學(xué)
近年來(lái),我國(guó)工業(yè)發(fā)展速度較快,為了提高經(jīng)濟(jì)效益,一些工業(yè)產(chǎn)業(yè)擴(kuò)大了生產(chǎn)規(guī)模,加大了控制難度,大部分控制過(guò)程機(jī)理比較復(fù)雜,并且滯后嚴(yán)重,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,不容易掌控。通常情況下,采用PID控制算法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,基于此模型設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)。然而在實(shí)際應(yīng)用中,該系統(tǒng)容易受到環(huán)境因素影響,導(dǎo)致控制效果不佳。為此,本文提出算法改進(jìn)與應(yīng)用研究。
AI系列的人工智能控制算法屬于融合算法,是在PID算法基礎(chǔ)上,融合了模糊控制算法。在實(shí)際應(yīng)用中,如果控制誤差較大,則調(diào)節(jié)模糊控制算法中的參數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)控制方案,以此縮小誤差,使得PID飽和積分得以消除;如果控制誤差較小,則改進(jìn)后的算法的控制效果將有所提升。該算法通過(guò)控制對(duì)象描述方法,確定兩種算法的控制參數(shù),以此提高控制精度。針對(duì)非線性結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù),采用重置參數(shù)方法,依據(jù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)規(guī)則,在表內(nèi)重置參數(shù),以此提高系統(tǒng)響應(yīng)速度??紤]到重置后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可能變得更加復(fù)雜,本文采用專(zhuān)家自整定系統(tǒng)加以?xún)?yōu)化,從而達(dá)到提高控制系統(tǒng)運(yùn)行效率及準(zhǔn)確性的目的。
當(dāng)前應(yīng)用比較多的控制算法為PID算法,即:
輸出=比例作用(P)+積分作用(I)+微分作用(D)
該算法在使用過(guò)程中,無(wú)法同時(shí)滿(mǎn)足控制精度和減少超調(diào)兩項(xiàng)要求,產(chǎn)生此問(wèn)題的主要原因?yàn)樗惴ńY(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,積分作用存在較大缺陷。如果減少積分的使用,將容易產(chǎn)生靜差,受到擾動(dòng)影響,誤差消除速度就會(huì)放緩。如果增加積分的使用,就會(huì)引發(fā)超調(diào),這是PID控制算法的主要問(wèn)題。
在AI系統(tǒng)儀表運(yùn)行過(guò)程中,容易受到外界因素的影響,導(dǎo)致被控對(duì)象操控誤差較大。針對(duì)此問(wèn)題,本文采用模糊控制算法,與PID算法融合到一起,形成新的人工智能控制算法,簡(jiǎn)稱(chēng)MPT控制算法,該算法不存在積分問(wèn)題和抗飽和問(wèn)題。以下為MPI控制算法定義:
(1)保持參數(shù),設(shè)定為M50。以輸出值的50%定義M50,主要用于控制穩(wěn)定后的對(duì)象測(cè)量差值。系統(tǒng)積分作用隨著M值的增加而加強(qiáng),與此同時(shí),積分時(shí)間也將隨之延長(zhǎng)。如果M值逐漸減小,則系統(tǒng)作用將隨之減弱,直至M值減小至0,系統(tǒng)積分作用才會(huì)消失。
(2)速率參數(shù),用P表示。當(dāng)儀表輸出測(cè)量值減小時(shí),P值將隨之減小,具體定義如下:
通常情況下,使用自整定方法來(lái)計(jì)算,最終確定P值,該數(shù)值與微分作用、比例存在正比關(guān)系,與積分作用無(wú)關(guān)。
(3)時(shí)間參數(shù),用T表示。主要用于定義按照某一設(shè)定的升溫速率,升高到指定溫度所用的時(shí)間。
在實(shí)際使用過(guò)程中,除了考慮振蕩問(wèn)題和超調(diào)問(wèn)題,還要考慮控制響應(yīng)速率。
通過(guò)調(diào)節(jié)T值,可以有效控制微分作用和比例大小。在T值逐漸增加的過(guò)程中,微分作用逐漸增強(qiáng),而比例作用逐漸減弱;在T值逐漸減弱的過(guò)程中,微分作用逐漸減弱,而比例作用逐漸增強(qiáng)。
本文采用MPT控制算法開(kāi)發(fā)一套基于MPT的人工智能控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要分析兩個(gè)功能模塊,其中一項(xiàng)功能模塊為自適應(yīng)功能,另外一項(xiàng)功能模塊為專(zhuān)家自整定功能。
(1)自適應(yīng)功能模塊
利用模糊控制技術(shù),按照模糊邏輯推理思維,編寫(xiě)算法思想,從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)功能,實(shí)現(xiàn)智能化數(shù)字控制。
通常情況下,AI系列儀表運(yùn)行過(guò)程中遇到非線性控制對(duì)象,控制精度和運(yùn)行效率都會(huì)受到影響。針對(duì)此問(wèn)題,本文利用模糊控制算法修改輸出值,以此縮小控制誤差。在此過(guò)程中,保留MPT控制參數(shù)不變,消除干擾因素,使得輸出值在誤差范圍內(nèi),達(dá)到提高控制精度的目的。另外,模糊控制技術(shù)開(kāi)發(fā)出的算法結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單,可以在一定程度上提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。
(2)專(zhuān)家自整定功能模塊
在AI系列儀表中,引入自整定專(zhuān)家算法程序控制各項(xiàng)參數(shù),從而為操作人員提供便利工具。自整定的設(shè)計(jì),是采用位式控制來(lái)調(diào)節(jié)系統(tǒng)。如果系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生震蕩,則需要根據(jù)時(shí)間參進(jìn)行調(diào)整,保證系統(tǒng)運(yùn)行速度不受到較大影響的前提下,重置參數(shù),來(lái)控制震蕩幅度,依據(jù)輸出值確定參數(shù)M。如果在運(yùn)行過(guò)程中遇到滯后嚴(yán)重或者速率較小,可以通過(guò)調(diào)節(jié)周期值,達(dá)到控制速率的目的。
這種設(shè)計(jì)方案,不進(jìn)可以為操作人員提供便利條件,而且還可以提高系統(tǒng)控制質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)智能化操控。
相比同種類(lèi)型儀表,AI儀表性?xún)r(jià)比比較高,是否能夠發(fā)揮應(yīng)用價(jià)值,取決于控制算法。本文將設(shè)計(jì)的MPT算法應(yīng)用到溫度控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中展開(kāi)應(yīng)用分析。
在溫度控制系統(tǒng)中,AI儀表由4個(gè)相互獨(dú)立的PID調(diào)節(jié)電路構(gòu)成,支持同時(shí)下發(fā)控制命令。下達(dá)控制命令以后,系統(tǒng)將自動(dòng)采集溫度信息,如果測(cè)量溫度不在設(shè)定范圍內(nèi),依據(jù)溫度差值,驅(qū)動(dòng)溫度控制裝置,從而達(dá)到溫控目的。應(yīng)用結(jié)果表明,本文開(kāi)發(fā)的溫度控制系統(tǒng)誤差為 ℃,在誤差允許范圍之內(nèi),滿(mǎn)足系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需求。
總結(jié):本文主要對(duì)傳統(tǒng)的PID 算法進(jìn)行研究分析,針對(duì)控制精度低、運(yùn)行速率較慢問(wèn)題,采用模糊控制算法,與PID算法融為一體,形成MPT控制算法。利用此算法開(kāi)發(fā)一套基于MPT的人工智能控制系統(tǒng),該系統(tǒng)由自適應(yīng)功能模塊、專(zhuān)家自整定功能模塊構(gòu)成。應(yīng)用結(jié)果表明,溫度控制系統(tǒng)誤差為 ℃,滿(mǎn)足系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需求。