自适应控制理论

关键词： 网络应用 计算 自主 应用

自适应控制理论（精选十篇）

自适应控制理论 篇1

随着计算机应用和服务技术的快速发展, 基于Internet的分布式网络应用越来越庞大、复杂, 对于管理人员能力需求也在不断地提高, 应用系统在管理和维护上面临着巨大的困难。在这种背景下, IBM公司提出了自主计算的概念, 期望解决这一问题。自主计算思想来源于人体的生物神经系统, 生物神经系统可在无大脑意识控制的条件下自动地管理人体局部功能。自主计算的目的在于实现计算机系统的自动管理, 减少人为干预, 实现系统的自动部署、自动配置、自动修复、自动优化和自我保护。从现有研究成果来看, 对自主计算的研究还未形成系统而成熟的理论体系, 各种应用也大多是领域相关的, 相对于理论体系的实现方法较少。本文将现代控制中的自适应控制理论相关概念引入自主计算中, 提供一种新的自主计算实现方法, 该实现方法将反馈控制回路引入到自主元素的设计中, 从而实现自主元素的自管理特性。

2. 自主计算模型架构

IBM针对单个资源的管理提出了一个自主管理架构, 称为自主元素, 如图1所示。自主元素由被管理资源和自主管理者构成。

自主管理者由监控部件、分析部件、计划部件、执行部件和知识库部件组成, 形成了MAPE (监视monitoring-分析analysis-规划plan-执行execution) 控制环。其中, 监控和分析部件提供自我觉察和外部环境觉察的能力, 并以此为基础进行自主决策, 确定系统的自适应目标, 计划和执行部件实现系统状态偏离期望目标时的自适应功能。上述4个功能部件均在知识库的支持下运作。被管理资源是指被自主管理器控制的系统组件, 它可以是简单的资源 (服务器、数据库服务器或路由器) , 也可以是资源的集合 (服务器池、集群或商务应用) ;可以是硬件资源 (如存储器、处理器 (CPU) 或打印机) , 也可以是软件资源 (如数据库、目录服务或大型的软件系统) 。它通过其自身的传感器和效应器实现对被管理组件的控制。传感器提供用于收集组件状态和状态迁移信息的机制。要实现这些传感器可以使用一个"get"操作集合以获取当前状态的信息, 或者使用一个管理事件集合 (主动提供的, 异步消息或通知) , 当组件状态显著改变时生成管理事件流。效应器提供改变组件状态 (配置) 的机制。换句话说, 效应器是"set"命令或应用编程接口 (API) 的集合, 利用这个集合可以在重要情况下改变被管理资源的配置。

3. 自适应控制理论在自主计算的应用

控制理论是一门理论严谨、分支众多的学科领域, 其中, 自适应控制 (adaptive control) 是现代控制理论中最具活力的分支之一。自适应控制系统能够依据动态的被控对象和环境, 通过测量输入、输出信息实时地获得被管理对象和系统误差的动态特性, 并依据其变化情况按一定的设计方法自动地做出控制决策、修改控制器参数, 使其控制信号适应对象和扰动的变化, 使得系统的控制性能维持最优或者满足要求。因此, 通过适当的扩展, 自适应控制理论可用于建立自主计算系统。

3.1 自主元素建立

在基于控制理论的自主管理方法中, 我们可以把系统的性能保证问题看作是反馈控制问题, 即通过建立一个反馈控制系统来实现对系统性能的自主管理。在基于控制理论的方法中, 主要的系统构造任务包括: (1) 分析软件体系结构并把它建模为一个反馈控制系统; (2) 把特定QoS (Quality of Service) 控制问题映射为一个系统的控制循环; (3) 选择适当的传感器来可靠地测量当前性能和一个效应器来实现系统行为的调整; (4) 为系统设计一个控制器。

(a、b、c均为关键环境变量, r为系统扰动)

众所周知一个软件的运行过程中, 其工作负载是时刻变化的, 某一时刻最佳的调优方案在另一时刻并不一定是最佳的, 因此必须进行动态调优。动态调优是指在工作负载和性能目标持续变化的情况下通过不断调整系统参数及配置来保持稳定和相对优化的性能。这里定义系统的关键环境变量为在系统运行过程中对系统执行方式及性能指标起关键影响的变量。关键环境变量的选择应该达到以下效果: (1) 通过参数变量的值能觉察到工作状态的明显变化; (2) 能预测可能的性能下降并分析下降的原因; (3) 能设计一个尽可能优化且量化的调优方案; (4) 能在不需要人工干预的情况下自主实施调优方案。因此, 基于自适应控制理论的自主计算的关键在于, 通过提取软件的关键环境变量, 在软件运行过程中进行调优, 使软件适应动态变化的环境。基于关键环境变量, 我们可以构建自主元素实现的基础架构, 即如图2所示的自优化反馈控制回路。

其中, 参数评估器接受关键系统变量进行评估, 判断此关键环境变量对于系统产生的效果值, 将评估结果提交给参数优化器, 参数优化器将参数根据评估结果进行优化重构, 提交给控制器, 然后控制器根据优化结果决定是否进一步优化, 或者直接作用于系统。

基于以上反馈控制回路及自主元素体系架构, 我们可以将此自优化反馈控制回路应用于自主元素架构中。如图3是一种基于自适应控制理论的自主元素工作原理图。此时自主管理者由监控、反馈控制回路、执行三部分组成, 监控部件将环境的状态转换为关键环境变量提交给参数评估器, 反馈控制回路负责参数的评估优化, 执行部件负责接收反馈控制回路中的反馈关键环境变量, 进行动作并施加给系统 (被管理资源) 。

(a、b、c均为关键环境变量, r为系统扰动)

对于自主元素外部信息, 如整个系统的颠簸, 则通过另一对传感器和效应器进行作用。传感器将外部信息转换为系统扰动, 传入给内部的自主管理者, 然后通过反馈控制环, 将系统扰动也作为评估参数进行参数的评估、优化。从而使自主元素在满足自身性能优化的基础上, 同时使系统全局处于优化的状态。

3.2 自主计算系统总体架构

此外, 在系统层面上, 一般采取层次体系结构, 如图4所示。每一个节点表示一个自主元素, 其在整个系统中, 我们称一个自主元素为一个控制器。在层次体系结构中, 控制器分为两类:局部控制器和全局控制器。局部控制器与全局控制器是相对而言的, 在树状网络中, 子节点相对于其父节点为局部控制器, 父节点相对于子节点为全局控制器。在图4中, 节点A是节点B1、B2、B3、B4的全局控制器, 而B2是C1、C2的全局控制器。

局部控制器可以共享全局控制器的关键环境变量, 即在同一节点之下的所有局部控制器共享同一环境。一组局部控制器之间的交互由一个全局控制器管理;节点在充当全局控制器时, 它包含与全局目标相关的信息, 如用于刻画系统组件之间的交互细节的变量。全局控制器管理系统的宏观特性, 它通过关键环境变量改变的方式对每个局部控制器施加操作约束;每个局部控制器则基于对关键环境变量进行相应的动作, 约束优化本节点的软件性能。

4. 结论

本文提出了一种基于自适应控制理论的自主元素体系结构, 它以自主计算、自适应控制理论为依据, 并从自主元素建立及自主计算系统整体结构上, 讨论了实现的关键细节。该结构不仅有理论上的可行性, 而且还有现实的可操作性, 有利于建立自主计算系统, 帮助系统管理人员减轻系统配置和应急处理的负担, 降低系统维护的成本同时提高系统维护的效率。

摘要：结合自适应控制理论相关知识, 将参数自适应反馈控制回路应用于自主元素建立, 提出一种新的基于自适应控制理论的自主计算实现方法, 并在系统层面提出一种多层次自主计算系统构建方案。

关键词：自主计算,自主元素,自适应控制,反馈控制

参考文献

[1].廖备水, 李石坚, 姚远, 高济.自主计算概念模型与实现方法[J].软件学报, 2008, [04].

[2].廖备水, 高济.PDC-Agent支持的动态自组织系统[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2006, [02].

[3].张海俊.基于主体的自主计算研究[D].中国科学院研究生院[计算技术研究所], 2005.

[4].张海俊, 史忠植.自主计算软件工程方法[J].小型微型计算机系统, 2006, [06].

[5].南余荣, 吴志刚, 马德中, 周俊勇, 钟德刚.基于自适应算法的无速度传感器技术的研究[J].浙江工业大学学报, 2003, [06].

[6].胡伟, 秦开怀, 袁国栋.集群绘制系统中的自主计算[J].清华大学学报[自然科学版], 2006, [07].

[7].徐立新, 强文义, 王玉琛, 周彦, 苗立杰.发电用重型燃气轮机的模糊自适应控制[J].哈尔滨工程大学学报, 2005, [02].

[8].隋青美, 王正欧.基于神经网络的多变量发酵过程自适应控制[J].信息与控制, 2002, [04].

自适应控制学习心得 篇2

在八周的自适应控制学习中，我了解了自适应控制的基本概念和定义，自适应控制的原理和数学模型以及发展状况。其中，老师重点给我们讲了李亚普诺夫稳定理论设计MRAC系统和MIT方案，波波夫超稳定理论设计MRAC系统和MIT方案和自校正控制系统。虽然这些理论知识掌握的不是很牢固，理解的也不够透彻，但是这为我以后的学习和实践奠定了一定的基础。

自适应控制的定义：(1)不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。(2)采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。

自适应控制的基本思想是：在控制系统的运行过程中，系统本身不断的测量被控系统的状态、性能和参数，从而“认识”或“掌握”系统当前的运行指标并与期望的指标相比较，进而做出决策，来改变控制器的结构、参数或根据自适应规律来改变控制作用，以保证系统运行在某种意义下的最优或次优状态。

按这种思想建立起来的控制系统就称为自适应控制系统。自适应控制是主动去适应这些系统或环境的变化，而其他控制方法是被动地、以不变应万变地靠系统本身设计时所考虑的稳定裕度或鲁棒性克服或降低这些变化所带来的对系统稳定性和性能指标的影响。好的自适应控制方法能在一定程度上适应被控系统的参数大范围的变化，使控制系统不仅能稳定运行，而且保持某种意义下的最优或接近最优。

自适应控制也是一种基于模型的方法，与基于完全模型的控制方法相比，它关于模型和扰动的先验知识比较少，自适应控制策略可以在运行过程中不断提取有关模型的信息，自动地使模型逐渐完善。

李亚普诺夫稳定理论设计MRAC系统和MIT方案的学习中，如果要设计一个关于李雅普诺夫函数的MRAC系统。首先构造出系统的李亚普诺夫函数，然后用李雅普诺夫稳定性理论的设计方法，能够成功地设计稳定的模型参考自适应系统。在这一章的学习中，理解李亚普诺夫稳定性理论和构造系统的李亚普诺夫函数是重点。

超稳定性概念是波波夫于六十年代初研究非线性系统绝对稳定性时发展起来的。当时，波波夫对某种类型的非线性系统的渐近稳定性问题，提出了一个具有充分条件的频率判据，对研究的这类非线性系统的稳定性提供了比较实用的方法。波波夫所研究的这类非线性系统，是由线性时不变部分与非线性无记忆元件相串联而构成的反馈系统。波波夫超稳定性理论来设计模型参考自适应系统，它可以给出一族自适应规律，并且有一整套设计理论。因此，有利于学习掌握这种自适应控制的设计方法和结合实际系统灵活选择适当的自适应控制规律。

自校正控制系统又称为参数自适应系统,它源于随机调节问题，该系统有两个环路,一个环路由参数可调的调节器和被控系统所组成,称为内环,它类似于通常的反馈控制系统；另一个环路由递推参数估计器与调节器参数计算环节所组成,称为外环。自校正控制系统与其它自适应控制系统的区别为其有一显性进行系统辨识和控制器参数计算(或设计)的环节这一显著特征。自校正控制的思想是将在线参数估计与调节器的设计有机的结合在一起。自适应控制常常兼有随机性、非线性和时变等特征,内部机理也相当复杂,所以分析这类系统十分困难。目前,已被广泛研究的理论课题有稳定性、收敛性和鲁棒性等,但取得的成果与人们所期望的还相差甚远。

在传统的控制理论与控制工程中，当对象是线性定常、并且完全已知的时候，才能进行分析和控制器设计。无论是采用频域方法还是状态空间方法对象一定是已知的。这类方法称为基于完全模型的方法。在模型能够精确的描述实际对象时，基于完全模型的控制方法可以进行各种分析、综合，并得到可靠、精确和满意的控制效果。因此，在控制工程中，要成功设计一个良好的控制系统，不论是通常的反馈控制系统或是最优控制系统，都需要掌握好被控系统的数学模型。

然而，有一些实际被控系统的数学模型是很难事先通过机理建模或离线系统辨识来确知的，或者它们的数学模型的某些参数或结构是处于变化之中的。对于这些事先难以确定数学模型的系统，通过事先鉴定好控制器参数的常规控制难以应付。

面对这些系统特性未知或经常处于变化之中而无法完全事先确定的情况，如何设计一个满意的控制系统，使得能主动适应这些特性未知或变化的情况，这就是自适应控制所要解决的问题。

自适应控制技术在20世纪80年代即开始向产品过渡，在我国得到了较好的推广应用，取得了很大的经济效益。且理论研究也有一些开创性的成果。但总的来说推广应用还很有限，主要是由于其通用性和开放性严重不足。

虽然现已能设计出安全、有效、稳定、快速且现场操作比较简单的自适应控制系统，但今后较长一段时期内，相对简单实用的反馈、反馈加前馈或其他一些成熟的控制技术仍将继续占据实际应用的主流。

自适应控制理论必须有新的突破，才能在工程应用中对PID控制等传统方法取得显著的优势，结合人工智能技术，尤其是神经网络技术与模糊理论，或许是最终实现这一远景的可能途径。

自适应控制理论 篇3

【摘要】微机械陀螺（MEMS）在测量过程中，其测量精度会随工作环境温度变化而降低，经分析导致测量误差增大的主要原因是工作环境温度偏离标定常温后，MEMS器件的实际频电转换系数会发生变化。本文提出一种基于工作环境温度插补的自适应优化控制方法，通过实时调整不同环境温度下的频电转换系数，提高MEMS测量精度，实验结果证明该方法可以有效保证MEMS测量精度不受环境温度变化影响。

【关键词】微机械陀螺；频电转换；自适应

1、引言

半导体产业引发的技术进步使传感器小型化成为可能，新兴的微传感器领域在过去的十年获得了突飞猛进的发展。当前微传感器一词常用于描述将非电量（如压力、温度或旋转频率）转换为电信号的微型元件。这些传感器是利用普遍使用的体微机械加工和面微机械加工技术制作而成。微传感器具有尺寸小，安装结构布局简单，测量精度高，应用范围广等诸多优势。

本文中所研究的微型传感器为微机械陀螺，简称MEMS。某探测系统工作在一定频率范围内的自旋状态下，并利用自旋获得较大的静稳定裕度，便于利用简单稳定控制设计获得较好的稳定效果。MEMS的作用是通过测量探测系统的旋转角速率，将角速率转换成电压信号，进一步得到探测系统的旋转频率。在获得探测目标位置后，探测系统需要利用MEMS测得的自旋频率将目标位置从旋转探测坐标系转换到惯性坐标系下。

影响MEMS测量旋转频率精度的主要参数是频电转换系数和零位输出电压，MEMS输出电压按频电转换系数成比例解算后即为探测系统所需要的自旋频率。探测系统工作环境温度范围为：-40℃～+70℃，MEMS零位输出电压随温度变化不明显，频电转换系数在不同温度下通过测试标定结果显示偏移较大。如果将常温标定的频电转换系数应用在整个工作环境温度条件下，当工作环境温度与常温相差较大时，MEMS测量的旋转频率与探测系统的真实自旋频率的误差增大，在常温条件下标定的MEMS频电转换系数不能适应整个环境工作温度范围。本文通过分析在不同温度条件下MEMS频电转换系数的变化情况，提出一种在线的自适应调整数字算法，可以根据探测系统的工作环境温度自适应的调整MEMS的频电转换系数，进而提高MEMS的测量精度满足工程使用要求。

2、微机械陀螺工作原理

MEMS依据谐振器陀螺原理工作。两个多晶硅敏感结构，每一个含有一个高频振动的框架，这个框架被静电式地驱动而谐振，形成了必要的速度元件。框架的两个外端组成一个电容敏感结构，利用科里奥利力的作用能量从一个传至另外一个谐振器，两个框架轴为x轴和y轴，其上由弹簧支撑的单一质量块m则围绕z轴旋转，其角速度Ω符合下列运动方程式：

测试中发现在探测系统工作环境下MEMS零位输出电压随温度变化不明显，公式7中括号内的项近似为一常数。

探测系统的工作环境温度变化范围大，MEMS在整个工作环境温度范围内用常温标定的频电转换系数解算旋转频率会给探测系统带来测量误差。抽取了16套MEMS产品进行了测试，实验室条件下在标准测试设备中使探测系统按15Hz自旋，测试设备旋转频率输出误差小于0.01Hz，测试环境温度从-40℃～+70℃，每10℃测量一次。产品上电后测量MEMS零位电压输出值，标准测试设备按设定15Hz频率旋转时，测量MEMS零位电压输出值，根据公式5计算频电转换系数，分别统计了16套产品的数据进行分析，统计结果显示MEMS频电转换系数随温度变化情况如图1。

从上面的统计结果可以看出，如果用在常温20℃时标定的频电转换系数解算测量探测系统的旋转频率，随温度变化后将产生测量误差。对抽取的16套MEMS产品不同温度下频电转换系数测量值与常温下测量值的偏差进行统计，统计结果见图2。

图2 MEMS频电转换系数不同环境温度下测量值与室温下测量值的偏差统计情况

探测系统的工作频率范围为15Hz±5Hz，以产品1的测量数据分析，如果以常温标定的频电转换系数解算所有环境温度下测量频率，在环境温度-40℃时将带来约0.18Hz的测量误差，转换到空间相位上有不小于63°的角度解算误差，这在探测系统的使用中是不能忍受的。统计结果也显示单机时标定的频电转换系数在各温度条件下与系统环境下的频电转换系数近似为一常数，不同的产品这一常数值不同，这与公式7的理论结果是一致的。

3.2在线自适应调整数字算法

MEMS在探测系统中敏感旋转角速率，进一步可以解算出探测系统的旋转频率，在这一过程中测量旋转频率的误差主要来自两方面：

1、MEMS单机时标定的频电转换系数，在探测系统环境下会发生偏移，偏移后的频电转换系数与单机时相比，偏移比例近似为一常数，不同产品的比例值不同；

2、探测系统的工作环境温度变化范围较大，常温下标定的频电转换系数不能适用于所有工作环境，并且产生的误差较大，影响系统工作。

数字解决方法是将单机时从-40℃～+70℃每10℃标定的频电转换系数做为参考值，假设常温环境下测量MEMS产品的频电转换系数为kc，在工作环境温度为T时的频电转换系可用下面的公式完成调整：

（8）

式中--特定环境温度下单机出厂时标定的频电转换系数参考值；

--常温（20℃）下单机出厂时标定的频电转换系数；

--系统环境常温（20℃）下标定的频电转换系数。

单机时从-40℃～+70℃每10℃标定的频电转换系数一共有12个值，探测系统的工作温度是连续变化的，也是一个连续的变量，在数字算法中根据单机提供的12个标定值的计算方法为：

（9）

式中--探测系统的工作温度；

--低于探测系统工作温度临近的整10℃的温度值；

--高于探测系统工作温度临近的整10℃的温度值；

--温度下单机标定的频电转换系数；

--温度下单机标定的频电转换系数。

按照公式8和9实现的数字算法可以根据单机时标定的MEMS频电转换系数，结合常温下探测系统工作环境下标定的MEMS频电转换系数，可以在线的根据探测系统工作温度自适应调整MEMS的频电转换系数，实现整个工作环境温度下的自适应调节。

4、实验及结果分析

通过采用在线的自适应调整数字算法，在实验室条件下测量MEMS产品的频电转换系数，所测得的结果与离线测量标定的频电转换系数相接近。抽取了2套MEMS产品，测量结果统计见表1。

通过测量结果证明，自适应调整数字算法在线调整后的频电转换系数与探测系统在不同环境温度下标定的频电转换系数偏移量稳定在1‰附近，将测量的旋转频率误差降低到0.003Hz以下，相位解算误差角降低到0.98°以下，较好的保证了MEMS测量系统旋转频率精度不受工作环境温度变化影响。

表1

5、结论

本文分析了某探测系统选用的微机械陀螺（MEMS）在测量系统旋转频率时由于频电转换系数随工作环境温度变化产生偏移，导致测量误差增大的情况，主要原因是由于探测系统工作环境温度变化范围大，MEMS器件的频电转换系数在不同温度下产生偏移。采用常温系统下标定的频电转换系数无法适应所有工作环境，这里提出了一种在线自适应调整数字算法。从抽取产品的测量数据统计结果看，这种调整算法是有效的。

参考文献

[1]朱利安 W.加德纳等著，范茂军等译.微传感器MEMS与智能器件.北京：中国计量出版社2007.

[2]王淑华等.MEMS传感器现状及应用.微纳电子技术，2011，Vol.48 No.8.

自适应控制理论 篇4

矿井提升机系统是一种具有时变、非线性和强耦合等特点的复杂不确定动态系统。同时,由于外界环境等不确定因素对工况的影响,矿井提升机的动力学参数也会随之发生变化。传统的线性PID控制算法能跟踪平滑的速度曲线,实现方法简单,但是对于被控系统中的时变和非线性特性,常规PID无法实现智能调节,无法保证全局性能,存在最优参数选取困难、动态性能差等缺点。而且,传统的调速控制器对提升系统数学模型依赖性强,无法自动调节控制参数以适应被控对象的参数变化,鲁棒性差。

针对传统控制器设计中的缺陷,李春文等[1]利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络(neural network,NN)辨识控制对象,把得到的雅可比矩阵信息提供给NN,再利用NN的全局逼近能力,通过自学习来实现PID控制参数的最佳组合,达到快速稳定的控制目的。该系统可实现对PID控制参数的在线调整,自适应性强、鲁棒性好,但是实现方法复杂,对辨识的准确度和在线训练方法有较强的依赖,工况变化时需要重新进行辨识学习。蔡磊[2]根据操作人员的经验编制模糊控制器的隶属度函数和控制规则。这种模糊控制器可以适用各种不同的工况,实现制动系统与调速系统的协调控制。然而,模糊控制过于依赖经验的完备可靠性,并且实现方法也较为复杂。

因此,刘淮霞[3]在原来的V-M可逆调速系统中加入前馈控制器,构成反馈加前馈的复合控制系统。它可以在不影响稳定性的前提下,彻底消灭稳态误差,实现S形速度给定曲线的准确跟踪。但是,这种方法对于参数的时变性和各种干扰并没有给出针对性的措施。田艳兵等[4]采用先进的H∞鲁棒控制理论,把控制问题归结为混合灵敏度问题,求取闭环系统传递函数阵最大奇异值,较好地解决了外部干扰和系统摄动的影响,具有较强的鲁棒性。另外,还有学者提出其他调速控制算法,如蚁群算法[5]、改进粒子群细菌觅食算法[6]等,可对PID控制器参数进行优化;迭代学习控制算法[7]可利用矿井作业的重复运行特性提高提升机的跟踪性能;混沌优化算法[8]可用于设计模糊PID控制器等。然而,这些方法由于计算量过大等因素的影响,实用性受到局限,无法很好地保证变化工况下的控制性能。

另一方面,模型参考自适应控制器(model reference adaptive control,MRAC)非常适用于时变、强耦合的非线性不确定动态系统,通过反馈的系统状态信息进行在线学习,使控制器可以根据提升机系统特性的变化实现控制参数在线实时调整,从而在整个非线性工作区间内保证良好的全局控制效果[9]。L1自适应控制器作为一种改进的MRAC,在设计的自适应率足够大的情况下,可以获得非常高的跟踪精度。在实际被控系统与表征理想性能的参考模型出现差别时,依然能够给出相应的补偿规则,使被控系统具有与理想模型相似的动态特性,从而维持所期望的运行动态性能[10]。

1 提升机运动控制系统动力学分析

1.1 提升机运行速度曲线的特点

1.1.1 提升机速度的周期性

提升机的运行速度曲线通常如图1所示,实行周期性运转,在t0时刻前为初加速阶段,为了减小对井架的冲击,初加速度较小;t0~t1时刻为主加速阶段,为缩短起动时间,箕斗运行出卸载曲轨后提升至最大速度vm;t1~t2时刻为等速阶段,此时箕斗以恒定的速度vm在井筒中运行;t2~t3时刻为减速阶段,此时箕斗已经接近井口或装载点,应减速至期望的速度v4;为减小冲击,t3~t4时刻则以爬行速度v4缓慢爬行;到达终点后,提升机停止运转。

1.1.2 电动机的两种工作状态

根据运行目标的不同,电动机有两种工作状态。当电动机轴上受的力矩方向与箕斗的运动方向相反(如提升重物)时,需要电动机发出拖动转矩(即电动状态),称之为正力;当轴上受力方向与箕斗运动方向相同(如下放重物)时,为了限制下放重物的速度,可采用制动状态,称之为负力。

1.1.3 加速度、减速度的限制

由于提升系统存在弹性环节(绳索),实际情况中还存在着减速器的齿轮间隙等因素造成的非线性特性,加速度过大时,会产生过大的机械动应力,加速机械疲劳,缩短提升机寿命。因此,在控制器的设计上,不仅仅需要衡量稳态性能,还要充分考虑瞬态跟踪性能。

1.2 提升机调速系统数学模型的建立

控制器和执行机构之间的数学关系是进行理论分析和具体控制器设计的重要依据,所以需要首先完成提升机系统数学模型的建立,推导出系统的动力学方程。提升机的运行包括上提和下放重物两个方向的运动,天轮主要起导向作用,如图2、图3所示。考虑到重物的质量通常比天轮高几个数量级,可以将天轮的重量略去,并把整个提升系统的相应物理量都变位到卷筒上来进行动力学分析。

为了简化分析过程,将矿井提升机各个部件的转动惯量都换算到半径为R的卷筒圆周上,得到变位质量。整个系统的转动惯量J与变位质量之间的数学关系如下:

式中,∑m为提升系统各部件换算到卷筒圆周上的变位质量,kg;R为钢丝绳的缠绕半径或卷筒半径,m。

当提升机在运行时,按照图2、图3所指示的物理量正方向和牛顿定律可得

式中,Mq为电机产生的驱动力矩,作为控制输入量,如前所述,可为主动力矩或者制动力矩,N·m;Mj为静阻力力矩,N·m;α为卷筒的转动角加速度,rad/s2;ω为卷筒的转动角速度,rad/s。

1.2.1 提升系统的变位质量

变位质量的引入是为了将不固连在一起的各运动部件的质量都换算到半径为R的卷筒圆周上,使其角速度和角加速度与卷筒圆周上的值相等,从而获得更简便的计算表达式。变位折算的前提是变位前后的动能必须相等。

在实际应用中,由于各运动部件的状态不同,整个系统的变位质量是一个有着微小变化的量。由于大负荷的存在,这种微小变化可以忽略不计。因此,本文中采用理论计算的方法得到的竖井提升系统变位质量是一个定值,理论计算的公式如下:

式中,g为重力加速度;Q为载荷,N;QZ为提升容器自重,N;n1为首绳根数;p为首绳每米重,N/m;Lp为首绳悬挂长度,m;n2为尾绳根数;q为尾绳每米重,N/m;Lq为尾绳悬挂长度,m;Gi为天轮的变位重力,N;Gj为卷筒的变位重力,N;Gd为电机转子的变位重力,N。

1.2.2 提升系统的静阻力矩

提升系统的静阻力矩实际上由多个力矩组成。为了方便研究,将它们的作用效果都折算到半径为R的卷筒圆周上。不考虑重载,只考虑上升端和下降端悬挂钢丝绳以及提升容器(罐笼或箕斗)对卷筒产生的静阻力,见图4。其中,静阻力矩的计算公式为

其中,Fj为提升系统除去电机产生的主动力或制动力外提升系统的静阻力。提升系统的静阻力表达式为

式中,Fqz为荷载和摩擦力产生的静阻力;Gh为钢丝绳对卷筒的静阻力;计算符“+”、“-”分别表示上提重物、下放重物。

考虑到首绳和尾绳对提升机卷筒静阻力的合

力为Gh=Gs-Gx,可得

式中,Gs为上升端钢丝绳和容器对卷筒的静阻力;Gx为下降端钢丝绳和容器对卷筒的静阻力;Δs为首绳和尾绳每米自重,N/m;HD为井深,m;hx为某时刻提升容器所在位置高度,m;Δx为下降端钢丝绳每米自重,N/m。

分析了钢丝绳对卷筒的静阻力,还需考虑载荷Q对卷筒的静阻力。同时,系统内部还存在着摩擦阻力,如轴和轴承之间、容器和导向轨道之间等。这些阻力在提升过程中也会随时发生变化,很难精确计算。通过实验可以测出它们的合力作用与提升重载的自重近似成线性关系,即

式中,K为矿井阻尼系数。

将式(6)和式(7)代入式(5),可得

由式(4)和式(8)可以得出系统的静阻力距:

由式(9)可得,只要测得系统在任意时刻的提升高度和载荷,即可以确定提升系统的静阻力矩。然而,这种计算方法本身存在着数学近似,并且由于很多参数不可精确测量(如矿井阻尼系数K),或者会随时间变化(如载荷Q),系统模型中存在大量的不确定性,传统的控制参数固定的控制器设计必然无法得到全局优化的控制效果。因此,面向提升机系统,本文提出一种新的具有学习能力的L1自适应控制器,以获得鲁棒的跟踪性能。

2 L1自适应控制器设计

首先,对建立的理想模型(式(2))进行变换,可得

如果该模型中的参数都精确可测,简单的线性控制或最优控制就能获得满意的闭环控制效果。然而,该理想模型是由理想情况下的物理定律得到的,与实际系统的动力学特性有一定的误差。同时,系统模型是关于状态变量ω的非线性函数,具体的表达式无法精确给出[11]。而且,现有的矿井提升机控制系统并没有充分考虑到在提升机工作时,转动惯量J也会发生变化,转动惯量与矿井提升机的转动角速度ω及当前位置有关。因此,本文的目标是在系统模型具体参数未知和具有时变特性的前提下,通过设计一种自适应控制率调节控制信号Mq,使提升机的实际角速度输出ω跟踪给定的理想速度曲线,并在加速、减速和匀速等各阶段都获得较好的稳态和瞬态跟踪性能。

充分考虑上述的不确定性以及参数的不准确等因素,实际模型(式(10))可重新表示为

式中,u(t)为驱动力矩控制输入,即Mq;Am和b为自主设计的控制参数;φ(t)为驱动力矩输出增益的变化,代表未知控制增益的时变性;Amω(t)+bθ(t)ω(t)为与转动角速度ω相关的转矩项;θ(t)为ω变化引起的转矩时变特性;σ(t)为由参数时变和外部干扰等引起的实际模型与参考模型之间的可匹配误差。

对应于实际模型,参考模型表征了期望的控制系统稳态和瞬态特性,而且可以通过取定Am和b的值来定义期望的控制性能。

参考模型在一定程度上可以根据期望的动态特性对应的零极点位置来设计,但要受到规定的参考模型理想性态应当是被控对象可以达到的这一物理要求限制。基于实际模型可以简化得到提升机的低阶线性参考模型。

在给出L1自适应控制率之前,首先给出状态预测器,对提升机速度进行在线估计:

式中,分别为对ω、φ、θ、σ、y的估计;ω0为的初始值。

实际的提升机速度能够维持在给定速度曲线附近,允许在很小范围内变化。以此作为目标,可以推导得到参考模型的转矩调速控制律。实际的提升机模型与低阶线性的参考模型之间会存在差别。进一步构造控制器中的可校正参数表征系统可变参数对输出的作用,采用自适应机制在线调整可校正参数可以抑制系统参数变化和扰动带来的性能不稳定。

因此,进一步构造控制器中的可校正参数表征系统可变参数对输出的作用,得到实际控制率:

式中,χ(t)为控制率中引进的中间变量。

在这里,控制器中加入了低通滤波器环节。低通滤波器以频域形式可以表示为a/(S+k),用于消除电机转矩控制量中的高频分量,降低调节器的调整频率,从而延长电机的使用寿命。进而,为控制器设计自适应机制实现在线调整可校正参数,对系统参数变化和时变特性带来的性能不稳定进行补偿:

式中,代表系统的跟踪误差;Proj(·)代表映射函数[10];分别为的初始值;Γθ、Γσ、Γφ、P均为自主设计的控制参数。

因此,整个提升机L1自适应控制系统由状态预测器(式(12))、基本自适应控制器(式(13))和自适应机制(式(14))三部分组成,如图5所示,其中ωref为参考转动角速度。

定理1考虑矿井提升机的动态特性(式(2)),在各模型参数未知的前提下,设计L1自适应控制器(式(12)~式(14)),可以证明,状态预测器和实际系统状态之间的预测误差、实际系统的转速输出和理想模型输出之间的跟踪误差一致有界。合理假设转速初始值有界|ω0|≤ρr,选择自适应增益时,预测误差有界转速和参考值之间偏差有界其中,P>0,θm(ρ,ρu)为有界函数,具体表达式见文献[10]。因此,随着自适应增益的增加,预测误差上界无限逼近于0,对应的输出偏差同步减小。γ1表达式如下:

其中,η1为任意正常数,γ0满足C、H分别表示与系统输入输出C:和传递函数对应的映射。表示对H和串联后系统的映射,可表示为

由于篇幅原因,稳定性证明请参考文献[10]。

定理1表明,通过采用L1自适应控制系统,可以实现实际被控对象对参考模型的跟踪信号一致收敛,即使被控对象的参数不确定,相应的控制律仍然可以使系统的实际速度输出一致逼近理想参考模型的输出。而且,收敛的结论对稳态和瞬态输出都是成立的。也就是说,在瞬态过程中,系统的实际输出也能一致逼近期望的理想曲线,从而获得更好的控制效果。考虑到转矩作为控制量可以实现短时间的快速调节,在适当加大自适应增益的情况下,控制精度能够得到很好的提升,这也是L1用于提升机系统的优势。

同时,状态预测器的存在可以对系统运行状态和特性变化做在线学习,对于提升机这种存在多扰动、载荷未知的系统有很好的自适应调整能力。提升机本身作为大惯性系统,通过设计合理的状态预测器中参考模型参数可以合理地表征提升机的动态特性,提高在线学习的准确度。

3 仿真结果

在本节中,使用仿真软件MATLAB验证我们设计的L1自适应控制器的性能。在仿真过程中所用的提升机系统参数设置如下:钢丝绳的缠绕半径R=1m;重力加速度g=9.8m/s2;载荷Q=10 000N;提升容器自重QZ=5900N;首绳根数n1=4;首绳每米重Fp=20N/m;首绳悬挂长度Lp=445m;尾绳根数n2=2;尾绳每米重Fq=20N/m;尾绳悬挂长度Lq=400m;天轮的变位重量Gi=307kg;卷筒的变位重量Gj=11 010kg;电机转子的变位重量Gd=7273kg;最大提升速度vm=8m/s;井深HD=424m;首绳和尾绳每米自重Δs和下降端钢丝绳每米自重Δx都为20N/m;箕斗提升时矿井阻尼系数K=1.15,罐笼提升时K=1.2。

根据实际模型,我们将理想极点配置在-350,角速度ω^(t)相对于期望给定角速度值r(t)的稳态增益为1,因此,设计一阶线性参考模型为

其中,Am=-350,b=0.02,uipart(t)=-kgr(t)。

对控制器中的学习率参数进行设置,设计控制器自适应率中参数取值为Γθ=140 000 000,Γσ=90 000,Γφ=10,P=1,k=1。仿真时采用的采样周期和控制周期皆为0.001s。

为了更好地验证所设计控制算法的有效性,我们对提升机在上升阶段中不同载荷条件下进行了大量的仿真实验。

3.1 载荷为104N时的实验结果

当载荷为104N时,提升机的速度输出如图6所示,能够很好地跟踪理想的速度曲线。而且,动态过程比较平滑,完全能满足矿井提升机的动态响应要求。同时,电机的转矩输出(即控制信号)也显示于图7,表示控制信号的有界性。

3.2 载荷为1.5×104N时的实验结果

当载荷变为1.5×104N时,在不改变控制器任何参数的前提下,提升机的速度输出如图8所示。虽然由于负荷的增加,在前期的速度跟踪上出现了一定的误差,但可以发现,本文提出的控制算法不需要对系统参数重新估计,也不需要对控制器重新设计,依然能够很好地使系统输出跟踪理想的速度曲线。同时,电机的转矩输出(即控制信号)也由图9给出,以显示控制信号的有界性。

综合仿真结果表明,当载荷变化时,控制器完全不需要改变自身的参数设置,就可以较好地跟踪给定的速度曲线,保证主加速过程和减速过程提升机的平稳运行。因此,整个控制器具有较强的鲁棒性,可以方便地应用于不同的提升机系统。

4 实际应用

在仿真实验的基础上,将L1提升机调速控制器进行改进优化设计后应用于峰峰集团某煤矿副井提升,该矿提升系统采用JKMD-5.5×4(Ⅲ)E型落地4绳摩擦式矿井提升机,配有2700kW、38.2r/min交流变频同步电动机,电机与提升机直联,提升系统最大提升速度为11.0m/s。图10~图13为现场几种工况的实际运行曲线,图中曲线1为提升机设定速度,曲线2为提升机实际速度,曲线3为设定力矩输入。运行结果表明基于L1自适应控制理论的调速控制器调速平稳,效果良好。

4.1 半载提升运行工况

此工况中,罐笼1重13.5t,罐笼2处于空载状态,提升机运行方向为罐笼1上提,提升速度为11m/s,加速度为0.7m/s2,减速度为0.75m/s2,系统超调量取0.5%。该工况下运行曲线见图10。

4.2 半载下放运行工况

此工况中,罐笼1重13.5t,罐笼2处于空载状态,提升机运行方向为罐笼1下放,提升速度为11m/s,加速度为0.7m/s2,减速度为0.75m/s2,系统超调量取0.5%。该工况下运行曲线见图11。

4.3 满载半速提升运行工况

此工况中,罐笼1重27t,罐笼2重13.5t,提升机运行方向为罐笼1上提,提升速度为6m/s,加速度为0.7m/s2,减速度为0.75m/s2,系统超调量取1.5%。该工况下运行曲线见图12。

4.4 满载半速下放运行工况

此工况中,罐笼1重27t,罐笼2重13.5t,提升机运行方向为罐笼1下放,提升速度为6m/s,加速度为0.7m/s2,减速度为0.75m/s2,系统超调量取1.5%。该工况下运行曲线见图13。

5 结语

本文采用实际的提升机物理参数在MAT-LAB环境下对L1控制器进行了仿真,证明在载荷变化时,提升机系统依然能够很好地跟踪给定的速度曲线,这表明该系统具有较高的控制精度和鲁棒性。同时,本文设计了相应的控制算法并在实际被控系统上进行测试,实验结果表明采用的控制策略能够维持其所期望的提升机运行状态。与PID控制器相比,L1控制器运行过程中的参数自适应调整使得其不需要重新进行参数整定或设置即可保证良好的控制效果,该特性使得其在某些由于系统特性发生变化而需要重新设置控制参数的场景中具有较强的应用价值。

参考文献

[1]李春文,曹玲芝,张爱芳,等.神经网络PID控制器在提升机控制系统中的应用[C]//第29届中国控制会议论文集.北京,2010:71-74.

[2]蔡磊.模糊控制在矿井提升机调速系统中的应用[D].阜新:辽宁工程技术大学,2009.

[3]刘淮霞.矿井提升机复合控制系统的仿真分析[J].安徽理工大学学报(自然科学版),2011,31(4):22-24.Liu Huaixia.Simulation Analysis of Mine Hoist Compound Control System[J].Journal of Anhui University of Science&Technology(Natural Science),2011,31(4):22-24.

[4]田艳兵,卢燕.H∞控制理论在直流矿井提升机调速系统中的应用[J].煤矿机械,2010,31(3):194-196.Tian Yanbing,Lu Yan.Appliance of H∞Theory in Speed Control System in DC Mine Hoist[J].Coal Mine Machinery,2010,31(3):194-196.

[5]杨柳,刘建国.基于改进粒子群细菌觅食算法的矿井控制研究[J].计算机测量与控制,2014,22(1):113-115.Yang Liu,Liu Jianguo.Based on Improved Particle Swarm Foraging Bacteria Mine Control Research[J].Computer Measurement&Control,2014,22(1):113-115.

[6]余发山,岳伟超,张瑞庄,等.基于迭代学习的矿井提升系统跟踪控制[J].电子测量与仪器学报,2014,28(2):138-145.Yu Fashan,Yue Weichao,Zhang Ruizhuang,et al.Mine Hoist System Tracking Control Based on Iterative Learning[J].Journal of Electronic Measurement&Instrumentation,2014,28(2):138-145.

[7]郝晓弘,胡振邦,郝守庆,等.模糊PID迭代学习控制算法在矿井提升机中的应用[J].工业仪表与自动化装置,2011(1):6-8.Hao Xiaohong,Hu Zhenbang,Hao Shouqing,et al.Application of Fuzzy PID ILC in Mine Hoist[J].Industrial Instrumentation&Automation,2011(1):6-8.

[8]林金泉.基于混沌优化的矿井提升机的控制仿真研究[J].电气应用,2012(8):28-31.Lin Jinquan.Control Simulation Study of Mine Hoist Based on Chaos Optimization[J].Electric Control,2012(8):28-31.

[9]Datta A,Ioannou P A.Performance Analysis and Improvement in Model Reference Adaptive Control[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1994,39(12):2370-2387.

[10]Hovakimyan N,Cao C.L1 Adaptive Control Theory:Guaranteed Robustness with Fast Adaptation[M].Philadelphia:Society for Industrial&Applied Mathematics,2010.

电动独轮车的模糊自适应控制论文 篇5

相比于电动自行车和摩托车，电动独轮车具有体积小、重量轻，携带方便等很多优点，将成为一种新型的短途出行的交通工具。针对骑行电动独轮车本体结构和控制策略的研究越来越受到人们的关注。

独轮车的控制主要分俯仰和横滚平衡控制，如果独轮车的横滚平衡是由骑行者来实现，那么载人的电动独轮车的控制目标就是通过对电机的控制实现俯仰平衡。骑行者的身体前倾使车身前倾，为了保证人不摔倒，车轮需要向前滚动来实现俯仰平衡，同理骑行者身体后仰就需要车轮向后滚动来保持平衡。为了实现独轮车的俯仰平衡控制，学者们提出了不同的控制方案。文献[7]提出了传统的PD控制器来实现平衡控制，但是系统的抗干扰能力较差;文献提出了一种建模方法并通过线性二次型调节器(LQR)来实现独轮车的稳定，但仅实现车体本身的一种平衡控制，没有考虑车体有不同负载时的运行情况。文献提出自适应非线性控制器实现了载人独轮车的平衡控制并获得了良好的骑行性能，但是控制策略以精确的数学模型为基础，实现起来也较为复杂。

为了简化控制模型并在实际骑行中得到较好的动、静态特性，本研究首先利用牛顿力学方法建立骑行电动独轮车的动力学模型，分析不同的骑行者的姿态与被控对象之间的非线性关系，然后设计对被控对象参数变化不敏感的自适应模糊PD控制器，最后通过实验验证控制策略在提高骑行电动独轮车的稳态、动态性能以及鲁棒性方面的有效性。电动独轮车控制模型

1.1 系统框架

骑行电动独轮车外观如图1所示。独轮车的主体为带有控制电路板的外转子永磁无刷直流电机。当骑行者通过前倾或后仰使车体前后倾斜时，永磁无刷直流电机输出合适的转矩使车体滚动，来保持骑行者以及车体的俯仰平衡。踏板跟车体硬性连接，踏板的角度直接反映了车体的倾斜程度，保持踏板水平也就保持了整个系统的平衡。

1.2 数学模型

由于实际的机械零件和运动过程比较复杂，一般需要在允许的范围内忽略摩擦、形变以及弹性等因素。

1.3 模糊控制器设计

电动独轮车通过对电机的转矩控制实现最终的平衡运行，其控制框图如图4所示。由陀螺仪和加速度计测量所得的独轮车姿态信息，通过滤波后输入控制器。控制器输出转矩控制信号通过驱动板施加给电机，以此来实现独轮车平衡运行。实验及结果分析

电动独轮车的电机采用外转子永磁无刷直流电机，其额定电压为50 V，额定转速360 r/min，额定功率350 W。实验时，50 V母线电压由装在独轮车内部区的锂电池提供。主控制芯片采用 Cypress 公司的PSoC4。结束语

骑行电动独轮车是一个强非线性系统，不同的骑行环境和骑行者的使用方法对其平衡控制有较大的影响。

永磁同步电动机的自适应逆推控制 篇6

关键词:永磁同步电机 非线性控制 逆推

0 引言

随着电力电子技术、微电子技术和新型电机控制理论的快速发展,现代交流调速技术在工业领域面临高效、高性能的要求,PMSM在当前的高精度伺服控制系统中起着越来越重要的作用[1]。然而PMSM是一个非线性多变量耦合系统,其参数在系统运行时往往会发生变化[2],比如电机工作时温升,定子电阻会变化。由于测量工具的限制,有些参数值不能精确测量,此外当工作环境变化时,模型参数也会改变。传统的线性控制方案已经不能满足人们对控制精度的要求。随着控制理论的发展,非线性控制技术逐步应用到电机控制系统中[3]。

本文提出一种PMSM的Backstepping自适应控制器,考虑了参数的变化对系统的影响。提出的自适应控制策略不但能够实现永磁同步电动机系统的完全解耦,而且能够有效抑制系统参数变化对系统速度跟踪性能的影响,具有很好的鲁棒性。证明了闭环系统的稳定性。

1 永磁同步电动机模型

为研究方便,作如下假设[4]:

1.1 磁路不饱和,磁滞及涡流的影响忽略不计;

1.2 空间磁势及磁通呈正弦分布;

1.3 永磁同步电动机的交直轴电感相等

在同步旋转坐标(d,q)下,永磁同步电动机的数学模型可以描述如下

其中ud、uq,d,q为轴定子电压;id、iq分别代表d,q轴电流;R为定子电阻,L为交、直轴等效电感,TL为负载转矩,J为转动惯量,B为粘滞摩擦系数,P为极对数,ω为电动机的机械角速度,Ф为角度,Ψ为永磁磁通。

为方便推导,定义x1=ω,x2=iq,x3=id。取输出为速度信号y=x1,系统化为:

控制目标为实现输出速度跟踪参考速度。

2 基于Backstepping的PMSM控制设计

针对Backstepping方法中估计参数多的缺点,本文采用改进的自适应法,估计次数为1。

下面就用反步法来推导上述系统的自适应控制律。考虑定子电阻R,粘滞摩擦系数B及负载转矩TL的不确定性。记R,B,TL分别为这三个不确定参数的估计值。

3 稳定性分析

对于z坐标下的系统,定义

则

选取系数c1,c2,c3使ci≥2(i=1,2,3),从而

根据Lasalle不变原理,有

因此,在系统定子电阻R,粘滞摩擦系数B及负载转矩TL不确定的情况下,控制律(17)与(19)能够保证PMSM伺服系统的速度跟踪误差渐近收敛到零,闭环系统全局渐近稳定。

4 小结

本文将非线性Backstepping方法用于PMSM速度伺服控制系统中,考虑了电机运行过程中定子电阻、粘滞摩擦系数及负载转矩的不确定性,提出了自适应控制方法,能够根据系统参数变化自行调整控制参数。证明了闭环系统的稳定性。

参考文献:

[1]P.Caravani.S.Di Gennaro.Robust control of synchronous motors with nonlinearities and parameter uncertainties[J]. Automatica.1998.34(4).445-450.

[2]李永东.交流电机数字控制系统[M].北京.机械出版社.2002.4.

[3]李三东,沈艳霞,纪志成.永磁同步电机位置伺服器及其Backstepping设计[J].电机与控制学报.2004.8(4).353-356.

[4]徐波,沈海峰.含不确定参数的永磁同步电机位置自适应控制[J].电机与控制学报.2006.10(5).482-48.

自适应模糊控制综述 篇7

关键词：模糊控制,模糊逻辑系统,自适应控制

0 引言

自从1956年美国Zadel教授首次把模糊集这个概念在发表的关于模糊集合理论论文中期提出之后, 模糊理论已发展了50年, 模糊理论知识体系现已成熟和完善, 同时也在工业生产的实践应用的领域越来越广泛。把模糊逻辑技术当做控制规则融入与控制技术中, 能有效解决和处理那些传统控制模式构造的控制器难以解决的难题, 模糊自适应控制是将模糊逻辑理论与自适应控制相结合, 具有鲁棒性强、易于掌握和操作、控制性能好等特点。近年来, 模糊自适应控制理论日趋成熟, 控制技术也得到很大的发展, 尤其是在智能控制、电子自动化以及航天航空等多方面解决了许多实际问题, 引起了越来越多学者和技术人员的重视。

1 模糊控制理论的基本思想

从1960年至今, 现代控制理论广泛应用于重工业的生产实践、电子信息自动化以及航空航天等多方面并且取得了巨大的成功。例如最优化控制这类问题中可以使用极小值原理来参与解决;运用卡尔曼滤波器解决含有有色噪声的系统中的问题加以研究;对大滞后过程的控制使用预测控制理论则能有效控制等等。同样上述控制及应用都需一个基本条件:需能对被控对象进行精确的数学建模。但是由于科技生产力的飞速发展, 被控对象和系统的结构越来越繁琐复杂, 控制过程中需要考虑和解决的问题越来越多, 对于非线性的多参数的复杂被控对象, 对被控对象和系统结构的精确建模往往难以进行, 这也使得对复杂对象的控制难以进行和处理。

与上述必须对被控对象进行建模才能设计控制器的这种模式恰好相反的是, 在对于以上原因和问题处理和解决的过程, 通常有丰富操作经验的工作人员并不需要通过对被控对象建模而是可以靠自身丰富的动手经验和熟练地手动控制就可以达到很好的处理和控制效果。这些丰富的经验包括对被控对象的熟知以及在全部可能会发生的情景下应如何改变控制规则从而采取的相对应的控制对策。这些对策和判断常常是通过自然语言来表述的, 与精确地数学模型相比这些语言不是系统的而是具有模糊性。即从外界不断的获取相关反馈信息, 对这些信息经过分析、研究和整理, 做出相对应的决策同时改变控制规则和方式, 从而是控制目的达到预期的目标。在这些操作工作过程上, 通过研究和分析人的自主能动性和自主控制的行为, 利用这些行为特点, 让计算机模拟人得思维方式用来控制那些无法构建精确的数学模型的被控对象, 从而形成了模糊控制。

模糊控制是集模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识应用在控制方法上, 以此来模拟人的模糊逻辑思维, 用来解决无法建立精确的数学模型的过程的智能控制方法。模糊控制是在模糊集等理论的基础上将人的推理、判断、思维过程应由比较简单的数学形式描述出来。模糊控制的目标是为解决各种问题提供更加有效的思路和方法, 再加上比起传统控制方法, 模糊控制可以融入人的思维判断, 所以这种控制方法在实际应用中更加得到重视, 应用领域也越来越广泛。

2 模糊控制

模糊系统是指与模糊概念、模糊逻辑直接相关的系统。它通常是由模糊器、模糊规则库、模糊推理机以及解模糊器这四个模块组成。模糊器首先是把系统输入量进行适当比例对应地量化作为论域中的数值, 然后对应每一个量化的数值定义一个模糊子集, 并把每个模糊子集所相对应的隶属函数定义出来, 最后把数值对应的隶属度应用合适的语言值求出来。模糊规则库中对应的每个规则都是由进行手工操作的工作人员的丰富和熟练的操作经验和知识以及这些工作人员在控制过程中用来计算各种数据的相关算法。模糊推理机是指应用模糊逻辑法则把模糊规则库中的规则用某种映射表达出来。解模糊器则和模糊器的作用相反, 解模糊器就是把模糊推理最终得来的结果转换成相应的数值量。

模糊控制系统就是在常规的控制系统中, 用模糊逻辑系统来取代传统的控制器, 进而使得复杂难以建模的被控对象能得到更有效的控制。

3 自适应模糊控制

模糊控制的应用领域越来越广泛, 在应用模糊控制进行解决问题过程中可以看出, 是否能够制定出好的模糊控制规则将会直接影响到控制效果, 而控制规则的制定原则通常是由工作人员在具体操作过程中对被控对象的熟知和了解以及在实际操作过程的实践中总结出来的。在把模糊控制应用那些复杂的时变的非线性不确定的系统时, 由于被控过程中出现一些时变的非线的以及高阶性的其他随机干扰等因素, 造成纵使采用了模糊控制也不能达到很好的控制目的, 如果控制能够自动调节这个问题就能得到解决, 所以人们在模糊控制的基础上融于了能够自组织、自学习、自适应的技术, 结合这些因素的模糊控制在控制过程中可以利用自学习的功能从外界环境以及自身控制过程当中得到相关有用的信息, 并依这些搜集到的信息进行相关的反馈和修改控制规则或参数, 从而使得整个系统的控制功能随着问题的变化给出不同的控制规则。

4 自适应模糊控制系统结构

自适应模糊控制的设计是为了使得控制具有自组织、自学习、自适应这些特点的, 为了能够在控制运行过程中, 结合相应地控制效果和外部环境, 对控制器的控制方案做进一步的修改和完善使得控制效果达到更好的结果, 这就使得模糊控制具有更高的智能性, 所以在最常见的自适应模糊控制方案的设计中是把偏差测量、控制校正和规则修改这三个功能块附加在基本模糊控制器中。

其中, 偏差测量块, 用于测量实际输出和期望输出的偏差值, 从而确定系统控制中需要校正的量, 以便为系统控制规则的修正提供信息;控制量校正块, 用于把输出应答需要校正的量转换成控制量需要校正的量;规则修改块, 对控制量的修改通过校正控制规则来实现校正量。自适应模糊控制器的工作原理是:通过测量输出误差的差值来获得需要校正的信息, 然后将需要校正的输出应答的校正量转换成控制量需要的校正量, 最终通过修改控制规则来实施校正量。

5 自适应模糊控制的研究与发展

1960年代中期, Zadeh教授创建了模糊集理论, 与Mamdani教授等人分别开展了一系列关于模糊控制的研究工作, 自从模糊控制得到了学者的大量研究和实践, 模糊控制理论逐渐发展成富有发展成果和发展吸引力的研究领域。

1979年, Procyk和他的导师Mamdani提出了一种能使模糊控制规则自动生成和自动修改的自组织模糊控制器 (SOC) , 第一次在模糊控制的结构中加入了自组织的功能, 首次在较高起点上实现了如何用自组织模糊控制器在较短时间内在一类大过程的问题上取得更好地控制效果。Shao等人后来对算法作了一些改进并应用在实际生产中, 之后Rhee和Vander等人进一步通过由定量过程来获得定性控制规则的方法改进了控制器。

Pedrycz提出了一种模糊关系模型的辨识方法, 该方法是基于参考模糊集的系统模糊关系模型而实施的;T.Takagi和M.Sugeno紧跟R.M.Tong的研究步伐, 提出了一种用模糊集理论去辨识系统模糊模型的语言的方法。这两种极具有代表意义辨识方法为工业的实际生产中的建模提供极有效的工具, 并为自适应模糊控制的进一步研究发展提供了非常有效的工具。Z.Bien和Yong-Tae Kim应用了变结构控制的思想设计了鲁邦自学习的控制器用于解决传统的自组织模糊控制过程中出现的外部干扰敏感问题, 在双关节倒立摆控制过程中取得了良好的控制效果, 但是控制过程中出现了震动现象。

Harris和Moore提出了建立在过程模糊模型基础上而不是直接把模糊逻辑技术直接当成控制器的间接自适应模糊控制, 使得类似自校正调节器的控制功能最终得以实现。Layne等人在传统的模型参考自适应控制的控制过程中加入了模糊逻辑技术从而得到了新的模糊模型参考学习控制。张化光在借鉴TS模型的模糊自校正控制的基础上在控制器上应用了广义预测控制律, 用这种方法很好的解决了具有不确定时滞问题, 同时能顾及系统模型失配的影响, 具有良好的鲁棒性。G.V.S.Raju和J.Zhou基于K.F.Glu和S.Daley把自适应控制器应用在复杂多变过程的研究成果上提出了递阶模糊控制以及自适应递阶模糊控制。G.V.S Raju等人在戴忠达的算法基础上, 提出了一类自适应多级模糊控制器。之后A.Gegov提出了应用于城市交通控制网络的一类多级智能模糊控制器。K.Y.Tu等人设计了利用滑动超平面连接多个单变量的FLC的多层模糊控制器, 并阐述了闭环系统稳定性的条件。

6 结语

模糊控制相对于传统的控制理论能够解决更多实际复杂的建模以及控制问题, 是一种极为有效的控制方法, 自适应模糊控制是一种具有自组织、自学习、自适应的控制方法, 在控制过程中, 自适应模糊控制系统能够在系统运行过程中根据外界反馈的信息不断修改自身的控制规则, 使得系统的性能更加的完善改善了系统的性能。近几年来, 自适应模糊控制因为其自身的控制特性而取得了很大进展, 基于模型的自适应模糊控制与神经网络控制的结合, 使系统功能以及稳定性得到进一步增强, 为非线性系统的建模以及控制提供了有效的工具。自适应模糊控制在近几年的发展中已开始向多元化和交叉学科方向发展, 加强对自适应模糊控制的研究是近几年越来越迫切的问题, 同时模糊-神经网络混合系统的出现给自适应模糊控制的研究带来了新的生机, 但是由于系统的非线性与复杂性使得研究工作的难度大大增加。自适应模糊控制系统逐渐向混合系统模式方向发展, 对于自适应模糊控制的研究有着很大的发展潜力和广阔的应用前景。

参考文献

[1]M.Krstic, I.Kanellakopoulos, and P.Kokotovic, Nonlinear and Adaptive Control Design, New York:Wiley, 1995.

[2]郑亚琴, 刘艳军, 佟绍成.具有监督控制功能的非线性系统的直接自适应模糊控制, 2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009) .

[3]Ya-Qin Zheng, Yan-Jun Liu, Shao-Cheng Tong and Tie-Shan Li, Combined Adaptive Fuzzy Control for Uncertain MIMO Nonlinear Systems.2009 American Control Conference.

[4]王永富, 柴天佑.自适应模糊控制理论的研究综述[J].控制工程2006, 13 (03) .

自适应控制理论 篇8

随着社会的不断进步, 社会对劳动者的知识和能力水平要求越来越高。考试这一衡量人才能力的重要手段, 在现代社会占有举足轻重的地位, 而且已经深入到了社会生活的诸多方面。同时, 随着科技的进步, 考试的手段和媒介也在发生变化。怎样运用高新技术, 客观、准确的评估人的能力水平, 已成为重要课题。

2 考试理论的发展

2.1 传统考试理论

传统考试理论是指以真分数理论为代表的经典测试理论 (Classical Test Theory, 简称CTT) 。它对试题的难度、区分度等参数采用直接测算的办法, 这比较符合人们的思维习惯和一般教师的操作习惯, 是当前考试理论的主流。经过了近百年的发展, 经典测试理论建立了一系列题目分析的公式, 对建立试卷、考分转换与等值等均有一套较为完整的方法。但此理论仍有不够完善的地方:考生分数和题目难度有着密切关系, 即题目难度是相对于考生而言的, 这使得题目参数不够稳定, 易受测试样本的影响;考查的项目较多;考试时间必须固定;数据分析十分不方便;不同测验的测验分数没有可比性;另外, 不论考生水平高低全部要接受同一批题目的测验, 测验信息量与各题目的信息量不能取得统一, 很大一部分试题由于信息量不够, 事实上并没有达到测验目的, 而是被浪费了。[1]

2.2 项目反应理论

针对经典测试理论的上述不足, 一种全新的考试指导理论逐步发展起来, 这就是项目反应理论 (Item Response Theory, 简称IRT) 。该理论是指不根据以往的得分进行评价 (总分/平均分/偏差值) , 而采用不依赖于考试团体及考试问题的「绝对评价尺度」的新型考试理论。从大量的采样考试数据中算出各问题的特性值 (难易度、识别力等) , 据此对新参加考试者的能力用绝对尺度进行推定。

项目反应理论的最大优越性在于, 试题参数的估计独立于被试样本, 而能力参数的估计又独立于试题样本。也就是说, 项目反应理论中的这些参数具有不变性, 它们不随被试的样本而变化。另外, 项目反应理论提出了题目信息量和测验信息量的概念, 测验信息量是各题信息量之和, 各题的信息量与题目难度有直接的关系, 当题目难度与考生能力水平接近时题目的信息量最大。因此, 利用项目反应理论的题库构造测验时, 选择难度与考生能力水平相当的试题就可以用最少的题量获得目标要求的信息量, 这就是自适应考试的理论基础。

3 项目反应理论的特征函数

3.1 基本概念

题目难度:难度是指应试者解答试题的难易程度, 它是衡量测评试题质量的一个重要指标参数, 它和区分度共同影响并决定人才测评的鉴别性。在项目反应理论中, 题目难度是独立于受测试者的, 而题目难度的选择则与受测者的能力有关, 所选择的题目难度一般是适合受测者, 能够最好的测试出受测者的能力值。

题目的区分度:区分度是反映测评试题区分应试者能力水平高低的指标。试题区分度高, 可以有效拉开不同水平应试者分数的距离。试题的区分度与试题的难度直接相关, 通常来说, 中等难度的试题区分度较大。另外, 试题的区分度也与应试者的水平密切相关。在项目反应理论中, 试题的区分度也是独立于受测试者的。

题目的猜测系数:猜测系数是指受测试者猜对本道题目的概率, 它的值越大, 受测试者的能力对测试结果的影响就越小。题目的信息量也就越小。

与经典测量理论相比, 项目反应理论 (IRT) 是建立在强假设的基础上的。主要有以下假设:a.潜在特质空间的单维性假设:就是说被测量的测验结果只取决于一种能力, 其他能力的影响都可以忽略。b.局部独立性假设:即假设考生在某一题目上答对的概率独立于其他题目的概率。c.试题特征曲线假设:假设考生对某试题的正确反应概率与其能力之间的关系可以用一个单调上升的函数表示。

3.2 项目反应理论的特征函数

项目反应理论是以受测者回答问题的情况, 经题目特征函数的运算, 推测受测者的能力。公式如下:

三参数模式 (logistic模型) :

其中:D=1.702;θ:受测者能力值;a:题目的区分度;b:题目的难度;c:题目的猜测系数;:能力为θ的人答对此题目的概率。

根据特征函数可画出题目的特征曲线, 图1为典型的三参数模式的特征曲线:a参数:题目的区分度, 即特征曲线的斜率。b参数:题目的难度, 即特征曲线在横坐标上的投影。c参数:题目的猜测系数, 即特征曲线的截距。项目反应理论同经典测试理论相比, 具有以下优点:a.题目参数估计更为准确。b.全面解决考试等值问题。c.定义了信息函数这一综合质量指标, 作为更科学地挑选题目的标准。d.适合编制自适应性考试系统。

4 计算机化自适应考试

计算机化自适应考试 (CAT) 是指在以项目反应理论 (IRT) 为基础建立的题库之上, 不断地根据题目的各方面信息和受测者的答题情况估计受测者的能力, 然后从题库中选取符合受测者能力的题目进行测试, 直到达到预定的测试精度要求, 即可结束考试。

计算机化自适应考试在近年来测验理论研究及实践应用中取得了引人注目的发展, 在这里计算机不仅是媒体工具, 而且是智能化的决策者, 它依托大型题库, 采用现代测量理论———项目反应理论, 自行去适应被测者水平, 灵活选择难度最恰当的题目, 从而实现对被测者的高质量的测试。在测试过程中, 计算机要实时进行复杂计算, 立即估计被测者水平, 并针对这种水平迅速从题库中选出最适合的题目, 继续进行测试, 以达到最精确测试的目的。

整个测试过程见图2。

下面对CAT系统进行测试的各个环节加以详细描述。

4.1 建立题库

题库是进行测试的基础, 高质量的题库应具有优质、量大、等值、动态可扩充等特点。CAT题库的建立有以下几个步骤:4.1.1选择模型, 首先应选择适应的IRT模型, 如常用的三参数logistic模型。在此模型的基础上, 建立题库中题目的规格标准。4.1.2题目的开发, 开发应按题库命题的规格标准进行, 应注重不同知识内容与能力层次、不同难度和不同题型的结合, 对开发的试题应组织审查, 确保题目的质量。4.1.3题目参数的确定, 主要是对题目IRT各参数值的确定。4.1.4题库的动态维护, 基于IRT的题库由于IRT理论具有参数不变性等优点, 题库的扩充变的更为容易, 只需安排一些新题目与旧有题目相混合进行测试, 就可以将新题目的参数值与旧题目的参数值统一到一张量表中来。

4.2 参数初始化

参数的初始化是指在受测者在进行测试之前, 对受测者的能力值进行初始估计, 一般有以下几种方法:4.2.1选择中等难度的试题, 即假定受测者的能力为中等, 在题库中随机抽取难度为中等的题目, 作为测试的开始点。4.2.2根据历史记录确定受测者的初始能力值, 受测者可能参加过测试, 可以根据以前的测试记录决定此次的开始题目, 或根据以前其他受测者的测试记录决定开始题目。4.2.3受测者自行选择, 由受测者自行决定自己的能力程度, 选择测试起始题目。

4.3 能力估计

正确估计受测者的能力是CAT顺利进行的前提, 可以用牛顿迭代法来进行能力估计:

其中:为第t+1、t次迭代的能力估计值。

其中:D=1.702

i:题目编号

ai, bi, ci:第i题的区分度、难度、猜测系数

Pi:受测者答对第i题的概率

Qi:受测者答错第i题的概率

ui:受测者的反应 (答对为1, 答错为0)

采用牛顿迭代法估计受测者能力值的最大好处是简便实用, 它比较适合于题目较多的情况。

4.4 选择题目

不断抽取和受测者能力相适应的题目是CAT的基本原则。通常, 我们利用IRT题库中题目的最大信息函数来确定所选择的题目。IRT用题目的信息函数来表示题目参数与受测者能力的关系。

其中:

θ:受测者能力估计值;

ai, bi, ci:第i题的区分度、难度、猜测系数。

对于不同能力的受测者, 题目有不同的信息量, 信息量取最大值时, 它所对应的能力值即是最适合于采用此题目测试的人员的能力值。因此, 在CAT系统中, 根据前面推测的能力值, 系统搜寻相应信息量最大的题目进行测试。

4.5 终止条件

自适应测验的一大优点是可以用较少的试题施测, 达到较高的测量精度。测验是否终止是根据测验目标是否达到来决定的, 方法是判断是否达到预先规定的估计精度。使用极大似然估计时, 估计精度由能力估计值θ的估计标准误差控制。因此, 规定满足标准误差小于ε时, 测验终止, 估计精度值ε是预先确定的统计经验值 (通常为0.05或0.01) 。考虑到反常的反应模式可能导致无限估计的情况发生, 采用测验长度作为辅助标准, 出现异常情况时可以强行终止。

5 具体实现

在了解了项目反应理论及计算机化自适应考试的概念及原理之后, 即可根据软件工程学的要求, 来开发自适应考试系统了。这种系统的逻辑设计至少应包含三个组成部分, 即界面控制模块、能力估计模块和后台题库。其中, 核心内容是能力估计模块, 在这一模块中, 应完成对受测试者的能力估计, 以及后续试题的选取过程, 并设计好与题库及界面部分的接口。这一部分逻辑设计完成后, 即可连接上题库来进行能力测试。题库的建立可以采用多种数据库制作方法, 保证其有优质、量大、等值、动态可扩充等特点。至于界面部分则比较自由, 可根据不同科目, 来制作相应的人性化界面。在实际操作中, 还可以外挂诸如成绩管理系统之类的各种子系统, 来使整个自适应性考试系统更为完善。

能力控制模块的逻辑设计实例 (见图2、3、4)

结束语

介绍了考试理论中的一些基本概念, 项目反应理论的三种模式的特征函数和特征曲线, 并详细介绍了计算机化自适应考试的各个环节, 包括题库的建立, 受测试者能力参数的初始化, 对受测试者的能力估计, 后续试题的选取, 以及测试的终止条件。在文章最后简要介绍了计算机化自适应考试系统的具体实现方法。在实际应用过程中, 还需根据不同学科的自身特点, 来完善这一系统, 更好的发挥出计算机化自适应考试的优势。

摘要：针对传统考试理论的不足之处, 项目反应理论被提出并逐渐实用化。详细分析了这一理论及基于这一理论的计算机化自适应考试的基本概念以及设计理念, 并简要介绍了计算机化自适应考试系统的具体实现方法。

关键词：考试,项目反应理论,计算机化自适应

参考文献

[1]喻晓锋, 秦春影.高校考试形式改革从纸笔测验到计算机自适应测验[J].考试周刊, 2009 (9) .

[2]申瑞民, 曾华军.基于WEB的自适应考试系统[J].教育技术, 2001 (2) .

[3]曾臣.基于项目反应理论的自适应考试系统[J].宁波广播电视大学学报, 2009 (2) .

[4]张虹, 蔡焕夫, 高平安.自适应检测器生成算法研究[J].计算机工程与设计, 2007 (13) .

自适应粮食干燥控制系统 篇9

关键词：粮食,干燥,自适应

1 引言

我国南方粮食的收获期,天气正值高温、高湿、多雨季节,日间的温湿度变化很大,因而常导致收获的粮食,水分差异很大。相应的粮食集中干燥设备的进机粮含水率变化很大,干燥设备工况频繁变动无法避免,也就造成了粮食干燥系统的不确定性。为了最大限度地保障粮食的干燥效果、提高干燥设备的工作效率、尽可能降低能量消耗,所以提出了本系统的研究。针对粮食干燥系统不确定性的特点,在粮食深层干燥解析理论[1]和高湿粮食水分精确在线测量技术[2]的基础上,开发了一套基于自适应控制的粮食干燥控制系统。该设系统工作过程中,能根据实时的进粮水分,机器排粮工况自动变更工作状态,保证实时调节干燥方式,从根本上,改变了传统的靠检测出机粮水分控制进风条件的干燥开环控制做法。

2 粮食干燥系统特性及选用的解析模型

2.1 粮食干燥控制系统

粮食干燥系统大体工作流程为输入能量、干燥介质(热风)、湿粮,排出废气,最终得到干粮。干燥系统的各环节,决定着干燥系统的动态特性。因而试图采用分析方法得到它的动态解析式,是一大难题。本文在采用同行提供的解析式和计算方法的基础上,研究了物料去水与介质增湿,物系平衡,解析了粮食深层热风干燥过程,开发出了粮食干燥控制系统,实现干燥过程精确控制。

2.2 控制系统动态特性解析模型

粮食在深层下的热风干燥,从气流与谷物的流动方式分为:顺流干燥、逆流干燥、横流干燥、静置层干燥等多种形式。

2.2.1 顺流式解析式

热风和谷物同向运动。高温热风首先与最湿、最冷的粮食相遇,干燥过程不同于横流干燥方式,可以大幅度地提高送风温度。粮食深层顺流干燥过程的含水比率分布解析式采用解析式[1]:

2.2.2 逆流干燥解析式

热风和谷物的流向相反。高温热风首先与温度最高的粮食相遇,热风在排气侧,离开干燥室时与温度最低、湿含量最大的粮食接触。粮食深层逆流干燥过程的含水比率分布解析式采用解析式[2]:

2.2.3 横流式解析式

谷物靠重力连续向下流动,热风受迫横向穿过谷物层。谷物在干燥机内的滞留时间即谷物流速可利用排料轮的转速进行控制。在对于同一物料,在相同的送风条件下,横流干燥可以看作是稳态过程,但干燥层中的物料含水率是干燥层和流动位置的函数。干燥不均匀,进风侧的谷物降水幅度大,而排气侧干燥不足。粮食深层横流干燥过程的含水比率分布解析式采用解析式[3]

2.2.4 静置层干燥解析式

干燥中热风流动而物料处于静止状态,热风的状态是干燥时间和干燥层位置的函数。物料的堆积层厚度及风量显著影响干燥速度和干燥的不均匀性。(加大风量可提高干燥速度减小上下层物料水分偏差,但风压损失会明显加大,动力消耗急剧上升。因此,在风量谷物比一定的条件下,通过增大干燥床面积,减小谷物层厚度,可使送风动力消耗降低。粮食静置层干燥过程的含水比率分布解析式采用解析式[4]:

注:10TT、为入口、出口处热风的温度,10HH、为入口、出口处热风的湿含量。恒速蒸发速度)(0HHa Rwcµγ-=;µ为传质系数(kg/h·m2),γ为有效蒸发面积系数;a为谷物比表面积(m2/m3);bρ为绝干物谷物积密度(k g/m 3);气流的湿含量势差-=HHwχ;H为干燥空气的湿含量(k g/k g-D A);wH为湿球温度下气流的饱和含湿量(kg/kg-DA);1H为废气的湿含量(kg/kg-DA);M为干基含水率(%db);z为干燥床深度变量(m);v为谷物的流动速度(m/h);θ为干燥时间(h);f)(φ为干燥速率比;e0MMMMe--φ=为自由含水比;0M为初期含水率(%db);eM为平衡含水率(%db);s为物料落入干燥层后下落的距离;1Z为床层厚度(m),即从热风进入干燥层到排出干燥层时的层间距离;zH为对应与处气流的湿含量(kg/kg-DA),HHHHZGa w--⋅=110µγ。

3 自适应干燥控制系统

粮食自适应干燥控制系统,由以下几部分组成:干燥专家系统、物料水分在线检测装置、温度检测装置、热风配额调节装置,控制器等。系统的输入量及其变化规律都是由专家系统根据在线检测实时给定的,并不是预先确定的。进风温度和环境温度湿度变化、进料水分和干燥设备工况波动是该系统的扰动量,出机料水分是反馈量;控制量是变频器输出。该控制系统的控制器本身是一套完整的独立控制单元,同时它又是一个基本数据采集器,为计算机上运行的专家系统提供参数信息。能确保干燥产品的目标含水率、干燥效率以及品质指标保持在规定的范围内。

3.1 控制系统硬件组成

控制系统框图如图1所示。主要由传感器,水分在线测量装置,传感器变送器,小信号放大装置,触摸显示屏,中央控制器,动电机测驱电路,报警系统,变频器,排料装置,热风调节装置,热风导流装置,计算机,能量供给装置等构成。进风温度和环境温度湿度变化、进粮含水率和干燥设备工况波动是该系统的扰动量进行前馈调节。这样可以大幅度提高调节速度和干燥能量利用率,大幅度降低干燥控制成本。出粮含水率是反馈量依此进行干燥设备工况调节。在该系统中所有的在线检测量,全部送到计算机,由运行在计算机上的干燥专家系统计算出控制器的给定值,通过双向通讯,传送给控制器。在这样一种由前馈、反馈有机组合构成的复合控制系统中,控制器的设定值及其变化规律,是通过计算实时给定的,而不是预先确定的。这使得控制系统能够自动的迎合进风条件和环境温度湿度变化、进料水分和干燥设备工况波动,实时调整控制策略,构成了高质量的热风干燥自适应控制系统。

3.2 控制器算法执行流程

控制器的任务是根据实时给定的干燥时间控制变频器的输出频率,实现对排粮流量的控制;调整干燥温度、风量谷物比,按照控制规则调整冷风搀合量。控制手段采用常见的PID控制。在传统的PID控制方法和典型结构的基础上,扩充控制器参数调整知识,使系统在运行过程中,能够按照实时的系统输入值、输出偏差变化范围,以调整规则的形式存于知识库,即针对稻谷干燥特性和气流状态的变化特性,推理产生调整规则,确定控制模式和调整PID参数,实现控制器在线、实时地调整控制。控制系统算法执行流程如图2所示。专家系统知识库包含知识库和模型库。系统的设定值如稻谷种类、干燥最高和最低安全温度范围、用户要求,专家系统给出的各调节规律的输入值,干燥过程中的各种特征参数全部存储到专家知识库。按照干燥设备工艺特性,将其表达为合理地控制规则。为按照干燥的进程实时利用知识库中的知识,专家系统必须具有搜索事实与规则,并根据搜索结果得出干燥设备最优工作制度,和调整方案的功能单元,即推理机。风量、风温调整控制器由开关控制与常规的PID控制构成。

3.3 系统的特点

在传统的PID控制方法和典型结构的基础上,扩充了控制器参数调整知识,系统在运行过程中,能够按照实时的系统输入值、输出偏差变化范围,及时调整规则的形式并存于知识库,即针对粮食干燥和气流状态变化特性,推理产生调整规则,确定控制模式和调整PID参数,实现控制器在线实时控制。

4 结束语

本文研究的控制系统够使设备在工作过程中,根据进粮水分,机器排粮工况,自动变更工作参数,保证实时的干燥操作条件最优。从根本上,改变了传统的,靠检测出机粮水分,控制进风条件的干燥开环控制做法,大幅度提升了粮食干燥技术水平。同时在传统的PID控制方法和典型结构的基础上,扩充了控制器参数调整知识,系统在运行过程中,能够按照实时的系统输入值、输出偏差变化范围,及时调整规则的形式并存于知识库,即针对粮食干燥和气流状态变化特性,推理产生调整规则,确定控制模式和调整P I D参数,实现控制器在线实时控制。

参考文献

[1]Li Changyou,Shao Yaojian,Kamide Junichi.An Ana-lytical Solution of the Granular Product in Deep-Bed FallingRate Drying Process[J].Drying Technology,1999,17(9):1959￣1969.

[2]班华,李长友,胡万里.水稻干燥中心在线检测与变位控制机理研究.中国农业工程学会,2005.

远程参数自适应控制系统 篇10

振动台模拟试验是试验室进行地震模拟或者道路模拟的重要手段。振动台模拟试验比较接近实际地震时地面的运动情况, 是研究结构地震破坏机理和破坏模式、评价结构整体抗震能力的重要手段和方法, 在理论研究和工程实际中都得到了广泛的应用[1]。在道路模拟试验中, 作为一种进行车辆可靠性试验的方法, 以较高的试验精度、良好的经济性和安全性, 正越来越受到重视, 具有广阔的应用前景。文献[2]、[3]中的振动台模拟试验都采用远程参数控制 (RPC) 技术来实现, 这种数字迭代控制方法是每次驱动振动台之后, 将台面再现结果与期望信号进行比较, 根据两者的差异对驱动信号进行修正后再次驱动振动台, 重复比较台面再现结果与期望信号, 直到结果满足要求为止[4]。这就需要进行多次试验, 该方法计算复杂、精度不高。因此本文在此基础上提出了一种基于自适应FIR滤波器的振动台模拟试验的新方法, 它是一种新的可变步长的自适应滤波算法。文中详细地讨论了自适应FIR滤波器的具体实现方法, 以及多通道振动台模拟试验系统的设计方法, 最后给出了模拟仿真结果。

1基于LMS自适应滤波器的逆向控制

每个通道中都有一个自适应FIR滤波器系统, 它包括自适应控制滤波器和自适应辨识滤波器两部分。

辨识滤波器产生辨识信号, 驱动振动台模拟试验系统, 试验系统的输出又被送回辨识滤波器, 它根据输入输出识别试验系统的阶次以及各项参数, 并根据这些信息设置控制滤波器的系数初值, 并在试验过程中不断调节, 使控制滤波器的传递函数等于系统传递函数的逆。再将期望信号输入到控制滤波器, 因为控制滤波器的传递函数和试验系统的传递函数互逆, 所以试验系统的输出响应就是期望信号, 从而达到利用自适应滤波器进行逆向控制的目的。

自适应控制滤波器的工作原理见图1, 首先将期望信号y (n) 输入到自适应控制滤波器, 产生一个数字滤波器输出信号x (n) , 将其输入到试验系统中, 可以测得试验系统的输出响应r (n) 。然后将y (n) 与r (n) 一起输入到加法器进行比较, 产生误差信号e (n) 。根据e (n) 反复迭代更新滤波器的系数直到均方误差E{e2 (n) }为最小。自适应控制滤波器的系数更新方程为:

ak (n+1) =ak (n) -μsE{∂e2 (n) /∂ak} 。 (1)

其中:ak (n+1) 为自适应控制滤波器系数ak的下一轮迭代值;ak (n) 为自适应控制滤波器系数ak的当前值;μs为自适应滤波器的收敛因子。参见图1, 可得:

∂e2 (n) /∂ak=∂[y (n) -r (n) ]2/∂ak 。 (2)

由于期望信号不受自适应控制滤波器系数的影响, 式 (2) 可化简为:

∂e2 (n) /∂ak=-2e (n) ·∂r (n) /∂ak 。 (3)

再参见图1, 可得:

∂r (n) /∂ak=∂[hk*ak*y (n) ]/∂ak 。 (4)

其中:hk为试验系统的传递函数;*表示卷积和。

故式 (4) 可写为:

∂r (n) /∂ak=hk*y (n) 。 (5)

用∂e2 (n) /∂ak代替E{∂e2 (n) /∂ak}, 可将式 (1) 近似写为:

ak (n+1) =ak (n) +2μse (n) hk*y (n) 。

由于滤波器收敛因子本身为一个系数, 将计算出的整个系数2μs作为μs的值, 得到公式 (6) :

ak (n+1) =ak (n) +μse (n) hk*y (n) 。 (6)

固定的收敛因子在算法的收敛速度和收敛精度上存在矛盾, 因此采用变步长自适应滤波算法。用信号误差的相关值|e (n) e (n-1) |来调节收敛因子, 可以同时获得较快的收敛速度、跟踪速度和较小的稳态误差, 因此μs可写为:

μs=β (1-exp (-α|e (n) e (n-1) |) ) 。 (7)

其中:α、β为算法的参数, 分别控制收敛因子函数的形状和取值范围。

式 (6) 中试验系统的传递函数hk未知, 为此需要设计自适应辨识滤波器来解决这一问题。

自适应滤波识别的原理框图见图2。自适应辨识滤波器所采用的是MS-LMS算法, 其系数更新方程为:

ak (n+1) =ak (n) +μse (n) x (n) 。 (8)

2解藕自适应滤波器的设计

振动台模拟试验系统是一个具有多通道输入、多通道输出的试验系统, 其多通道间有很强的相关性, 因此要使用解藕自适应滤波器来提供必要的补偿, 以保证试验系统的控制精度。在每个通道中都包含一个解藕自适应滤波器, 其解藕自适应滤波器的设计方法和LMS自适应滤波器的设计方法相同。

3多通道振动台模拟试验系统的设计

下面以一个两通道输入和两通道输出的振动台模拟试验系统为例, 每个通道都包含一个自适应FIR滤波器系统和一个解藕FIR滤波器, 它们分别产生伺服命令去驱动振动台模拟试验系统的伺服控制器。如图3所示, 伺服控制器1的输入信号s1 (n) 可写为:

s1 (n) =x1 (n) +xo2 (n) 。 (9)

经过展开, 可得:

s1 (n) =y1 (n) *ak1 (n) +y2 (n) *ako2 (n) 。 (10)

其中:y1 (n) 为通道1的期望响应信号;y2 (n) 为通道2的期望响应信号;ak1 (n) 为自适应FIR滤波器1系数ak1的当前值;ako2 (n) 为解藕FIR滤波器2系数ako2的当前值。

解藕FIR滤波器的设计方法和自适应滤波器的设计方法相同, 因此由式 (6) 得到自适应FIR滤波器1和解藕FIR滤波器2的系数更新方程如下:

ak1 (n+1) =ak1 (n) +β (1-exp (-α|e1 (n) e1 (n-1) |) ) e1 (n) hk1*y1 (n) 。 (11)

ako2 (n+1) =ako2 (n) +β (1-exp (-α|eo2 (n) ·eo2 (n-1) |) ) eo2 (n) hk1*y2 (n) 。 (12)

其中:e1 (n) 为自适应FIR滤波器1的误差函数当前值;eo2 (n) 为解藕FIR滤波器2的误差函数当前值;hk1为伺服控制器1的传递函数。

通道1的输出信号r1 (n) 可写为:

r1 (n) =s1 (n) *hk1 。 (13)

结合式 (10) 跟式 (13) 可得:

r1 (n) = (y1 (n) *ak1 (n) +y2 (n) *ako2 (n) ) *hk1 。 (14)

伺服控制器2的工作原理与伺服控制器1完全一致, 可以直接得出伺服控制器2的输出信号r2 (n) 为:

r2 (n) = (y2 (n) *ak2 (n) +y1 (n) *ako1 (n) ) *hk2 。 (15)

4多通道振动台模拟试验系统的仿真

下面以一个单通道的振动台模拟试验系统为例, 对其进行MATLAB仿真。仿真的计算机模拟条件为:

(1) 假设此试验系统的模型为一个七阶模型, 其系统的离散传递函数为:

undefined

(2) 参考的期望信号y (n) 为经过了低通滤波器滤波的高斯白噪声, 采样时间为2 000ms。

由图4的仿真曲线可以看到, 试验系统的输出信号r (n) 很好地跟踪了期望信号y (n) , 两者基本上达到了一致, 只存在微少的延时, 准确地再现了期望信号, 和前面的理论分析一致。

5在DSP上的试验

试验采用的是TI公司的TMS320F2812 DSP电路板, 通过A/D、D/A采集发送数据。

我们以5mH的电感、0.47μF的电容和10kΩ的电阻构成一个二阶电路来模拟实际的试验系统。由于DSP的A/D采样时间为4ms, 所以以4ms为周期对系统的输入输出进行采样, 则系统的离散传递函数为:

undefined。 (16)

期望信号与系统输出见图5。

试验证明这种基于LMS算法自适应滤波逆向控制系统可以很好地达到再现期望信号的目的。

6结束语

文中提出的可变步长的自适应滤波逆向控制方法可以较好地解决了传统的控制方法所存在的问题。其自适应FIR滤波器的系数可以通过自适应迭代程序不断迭代更新, 大大提高了控制精度和稳定性, 达到了试验系统的控制要求。

参考文献

[1]田永波.电压伺服地震模拟振动台的数字控制[D].武汉:武汉理工大学, 2004:1-5.

[2]杜永昌, 管迪华, 宋健.汽车道路模拟算法研究[J].公路交通科技, 2001, 18 (6) :115-118.

[3]程永金.道路模拟试验系统的关键技术——远程参数控制技术[J].试验技术与试验机, 2001, 41 (3) :32-33.

[4]李忠献.工程结构试验理论与技术[M].天津:天津大学出版社, 2004.

[5]徐凯, 纪红, 乐光新.一种改进的变步长自适应滤波器LMS算法[J].电路与系统学报, 2004, 9 (4) :115-117.

[6]叶华, 吴伯修.变步长自适应滤波算法的研究[J].电子学报, 1990, 18 (4) :63-69.

[7]高鹰, 谢胜利.一种变步长LMS自适应滤波算法及分析[J].电子学报, 2001, 29 (28) :1094-1097.

[8]王霄锋, 杨春伟, 杜永昌.道路模拟控制系统的研究与开发[J].仪表技术与传感器, 2004 (10) :22-25.

[9]杜永昌.汽车道路动态试验模拟控制系统的研制与开发[J].汽车技术, 1999 (3) :16-18.