加热炉炉温仿人智能控制策略及应用

本文在前人研究基础上对仿人智能控制进行了进一步的探讨,阐述了仿人智能控制的基本思想、特点、表征系统动态特征变量的选取以及进行仿人智能控制器设计的步骤,并针对加热炉的温度控制特点给出了炉温仿人智能控制策略,从仿真结果和实验室测试验证了算法的可实现性。阐述了仿人智能控制将原本相互制约的控制品质(快速性、平稳性、准确性)得以有机统一,在工业控制中有着较好

中国西部科技

21 0 2年 0 6月第 1卷第 0 1 6期总第 2 5期 7

5

加热炉炉温仿人智能控制策略及应用李瑾(胜利勘察设计研究院有限公司，山东东营 2 7 2 ) 5 0 6

摘

要：本文在前人研究基础上对仿人智能控制进行了进一步的探讨，阐述了仿人智能控制的基本思想、特点、表征系统动

态特征变量的选取以及进行仿人智能控制器设计的步骤，并针对加热炉的温度控制特点给出了炉温仿人智能控制策略，从仿真结果和实验室测试验证了算法的可实现性阐述了仿人智能控制将原本相互制约的控制品质 (快速性、平稳性、准确性 )

得以有机统一，在工业控制中有着较好的应用前景关键词：智能温控；仿人策略；P D制；特征变量；温度控制 I控D: 1 . 9 9 j is . 6 1 6 9 .0 2 0 .0 0I 0 3 6/ . n 1 7— 3 6 2 1 . 6 0 2 s

1引言 基于规则的仿人智能控制器的原型算法 17年由周其 99鉴教授等人提出，18年在国际上正式发表。经过2多年的 93 0努力，已形成了基本理论体系和较系统的设计方法。【 I】现成功应用于非线性强耦合、纯大滞后对象的工业控制中。智能控制从根本上说是要仿效人的智能行为进行控制和决策。仿

用，于获得良好的控制来说是必要的，对但是还不是充分的。

3仿人智能控制特征量的选取仿人智能控制行为的特征变量，为了有效地模拟人的智能控制行为，并应用计算机实现智能控制，必需通过一些变量来描述控制系统的动态特征，表征其动态行为。在仿人智能控制中，通常选用误差，误差变化△以及他们的组合作为控制器的输入，在本控制方法中选取了特征变量 XAe ,,△×Ae l,控制器输出 P . 0可以表示为：一

人智能控制的基本思想是指：在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为功能，最大限度地识别和利用控制系统动态过

程所提供的特征信息，进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确数学模型的对象进行有效的控制。鉴于加热炉温度的

P㈨=厂，e,e 1 O ( An,) A一式中：

—— ( 1式 )

表示当前采样时刻的误差，e-、 e分别表 n1—— ( 2式 )

滞后特性往往导致控制决策的失误，出现响应缓慢、超调过大，甚至出现“飞温”

现象，而实际模型复杂的特性【,本文 采用仿人智能控制方法对炉温进行控制，得了良好的控制 取效果。

示前一个和前两个采样时刻的误差，则有： A n= n n1△ 1 n1 e一 e e—e一，一=e一 - .2 ( )在控制算法中选取特征变量： 1 势，如图 1所示。L YD’

x△,判断该

2仿人智能控制与常规 P D I控制的区别仿人智能控制主要根据控制器输入信号 (系统的误即差 )的大小、方向以及其变化趋势做出相应的决策，以选择适当的控制模式进行控制。其特点可以概括为：分层的信息处理和决策，在线的特征辨识和特征记忆，开环闭环结合的

特征变量是否大于零，以描述系统动态过程误差变化的趋可

B

‘

,

/一

多模态控制，灵活地运用直觉推理。这些特性都是人的控制经验的总结，因此仿人智能控制器具有较高的智能性，并具有良好的控制性。例如：比例作用，实际上是一种线性的放大 (或缩小 )作用，它有些类似于人的想象功能，人可以把一个量 (物体、事物 )想象的大一些或小一些，但人 或

/ /

\D

/

/, /图 1动态过程曲线

一

的想象力具有非线性和时变性，这一点是常规比例作用无法比拟的；积分作用，实际上是对误差信号的记忆功能。人脑的记忆功能是人类的一种基本智能，而且具有某种选择性， 总是记住有用的信息而遗忘没用的信息；微分作用，体现了某种信号的变化趋势，这种作用类似于人的预见性。 常规的 PD控制主要利用误差进行比例、积分、微分作 I

当×△< 0时，如 B段和 DE段，表明系统的动 C

态过程正向着误差减小的方向变化；当×△P> 0时，如 AB段和 C段，表明系统的动态过程正向着误差增加的方 D向变化。 ( )选取特征变量：△×△ 2一

用的控制，常规 PD控制中比例作用是根据误差线性的进行 I放大或缩小，积分作用却是不加区别地把误差的存在和误差变化信息都进行记忆下来，缺乏智能性常规 PD中的微分 I作用的“预见性”缺乏人的远见卓识的预见性，因为它对变化快的信号敏感，而不善于敏感变化缓慢信号的变化趋势。 所以，常规 PD控制中的比例、积分和微分三种控制作 I

1,

相邻两次误差变化

之积构成了一个表征误差出现极值状态的特征量，若无极值。把△×△△×Ae l .<0表征出现极值，若△×△ 1 0表征>和×Ae联合使用，可以判别 . 1一

一

一

动态过程中当误差出现极值后的变化趋势，如图 1中，在 B 点和 C点都出现了极值，’但他们的 e×Ae符号相反，: 即