第4章 自动控制系统的基本控制方法.ppt

* 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 将神经网络用于控制器的设计或直接学习计算控制器的输出（控制量） 采用预测模型的NN控制参数自学习PID控制 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 神经网络监督控制 系统在原有反馈控制的基础上增加人工神经网络作为控制器的前馈控制。 在反馈控制系统中直接充当控制器的作用 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 神经网络内模控制 系统中NNM为被控对象的模型，用于充分逼近被控对象的动态特性，而NNC（神经网络控制器）为对象的逆模型。 在传统的控制系统中用以动态系统建模，充当对象模型 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法。 模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。 （4）模糊控制系统 智能控制的类型 4.5 智能控制 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 “模糊量”是现实生活中人们最常用的对事物状态进行描述的“量”，如: 风的强弱 人的胖瘦 年龄大小 个子高低 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 模糊控制的基本思想 是用机器去模拟人对系统的控制。它是运用模糊理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够利用计算机来完成对这些规则的具体实现，达到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目的。 通常，操作人员根据他的知识和经验在对被控量（输出）的特征进行识别，后者常常是用语言信息表示的。例如，炉温作为一个语言变量,其温度集T可为: T(温度)={超高,很高,较高,中等, 较低,很低,过低}. 4.5 智能控制 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 模糊控制器 它用模糊控制器替代了传统的控制器，模糊控制器由知识库、模糊化处理器、模糊推理器、精确化处理器四部分组成。 4.5 智能控制 （4）模糊控制系统 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 4.5 智能控制 （4）模糊控制系统 模糊控制器的特点 操作员 手动给出 计算机 自动给出 控制经验 + 当前状态 控制量 经验控制 将控制经验 事先总结归 纳好，放在 计算机中。 传感器 测量的 当前值 根据当前的状 态，对照控制 经验，给出适 当的控制量 + 模糊控制 事先总结归 纳出一套完 整的控制规 则，放在计 算机中。 模糊推理判决 计算出 控制量 手动控制 + 传感器 测量的 当前值 手动控制、经验控制和模糊控制的比较 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 本 章 小 结 PID控制方法是一种经典的、在实际工业过程控制中最常用的方法，可通过对P、I、D的不同组合及其参数的选取获得较理想的控制效果； 最优控制是在要求被控对象的性能指标多样化、及要求某些被控量或系统的某个性能指标达到最佳值（如最短时间）或给定值（如速度为零）时产生的，具有强烈的工程背景和较丰富的理论成果； 自适应控制实质上是系统辨识与控制技术的结合，可根据环境变化对被控对象（系统）的结构和参数的影响自适应地调整控制器的参数，通常有自校正控制系统、模型参考自适应控制系统两种类型； 智能控制是对传统控制理论的发展，是自动控制发展的一个新阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的综合与集成，是当前的一个研究热点； * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 思考题与作业 思考题： 1.尝试查阅有关资料，了解其他的控制方法。 2.尝试对电火锅的温度控制建议一种可行的控制方法，并简要说明理由。 作业： P111 T1，T5，T8, T10 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 车旅费女兵 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 然后根据所获得的信息并按照一定的评价系统优劣的性能准则,判断决定所需的控制器参数或所需的控制信号。 被控对象 控制器 输入量 输出量 辨识机构 决策机构 期望的 性能指标 环境条件等 4.4 自适应控制 基本原理 性能指标 * 南京大学工程管理学院控制与系统工程系 */73 最后通过修正装置实现这项控制决策,使系统趋向所期望的性能。 被控对象 控制器 输入量 输出量 辨识机构 决策机构 期望的 性能指标 修正机构 环境条件等 4.4 自适应控制 基本原理 * 南京大学工程管理学