过程控制与自动化仪表 教学课件 作者 刘波峰 答案 第8章 习题答案.docVIP

思考题与习题答案 8-1阐述什么是适应性控制？在什么情况下需要采用预先适应控制？什么情况下又需要自适应控制？ 适应性指的是控制系统可以自动调整其参数，以对其所控制的过程的变化进行补偿。各种适应性控制系统的区别在于控制器调整参数的方法。过程控制之所以需要用到适应性控制系统，主要是基于两个原因。首先是因为大多数过程系统是非线性的，而一般控制器的设计是建立在线性模型的基础上，通常是对过程特定的稳态进行线性化。因此，一旦过程的理想稳态值发生变化，控制器的最佳参数也会随之发生改变。其次，大多数过程系统是非平稳的，也就是说它们的参数随时间而变化，而控制器是根据某些特定的参数设计的，过程的变化会导致线性控制器性能的降低，因此需要对控制器参数进行调整。如果对于过程本身了解得不是很清楚，就需要通过测量受控输出来在线估计目标函数。适应的策略就成了通过改变控制参数来优化目标函数的值，即自适应控制。 8-2 什么是基于模型的控制？内模控制与模型预测控制有何异同？ 基于模型的控制是利用计算机根据过程模型来进行控制。与PID控制相比，MBC更加智能化，抗干扰能力更强，更能跟踪目标值，从而让过程更加安全和高效。 内模控制使用开环阶跃响应的拉氏变换传递函数作为模型。模型预测控制通常用时间序列或卷积模型来表示过程的开环响应。 8-3 专家系统由哪些部分组成？专家系统的知识库如何生成？ 专家系统的核心主要包括知识库和推理系统两部分。知识库中的知识组织为本体、框架、事实和规则。知识中还可以包含各种方法，方法可以是计算机程序。推理系统中包含了各种问题解决策略。构建专家系统通常借助专家系统Shell，将知识库添加进去就能构建一个专家系统。 8-4 专家系统中的推理部分的作用是什么？又是如何建立的？ 推理系统中包含了各种问题解决策略，在解决问题时，以一定的顺序将规则应用于知识库，直到得出答案。 8-5 模糊集合是什么？为什么要用模糊集合描述变量？ 模糊集合是用取值介于0到1之间的隶属函数来描述某个量属于某个集合的程度，0表示完全不属于，1表示完全属于，0到1之间则表示部分属于。模糊集合的描述方式更符合人类的直观认识。有了这种描述方式，就能用数学和计算机方法来处理模糊的人类知识。 8-6 模糊控制与常规控制有何区别？ 模糊控制并不是用来替换常规控制方法，而是与常规方法结合使用以改进控制性能，是对常规方法的扩充。模糊控制本质上是一种非线性控制器，通过模糊规则，可以模仿专家知识来改进控制性能。对于非线性系统或了解不充分的系统，模糊系统可以通过模仿人类经验来进行控制，从而为这类问题的解决提供了可行的方法。 8-7 如何用模糊规则集进行推理？ 模糊控制器使用一组模糊规则来推断控制动作，规则集可以根据需要采取各种形式，除了规则集，还需要有推理引擎来根据输入选择规则进行推断。推断出结果后再去模糊化，去模糊化将得到的模糊集结果转化为明确的控制信号。 8-8 与常规方法相比，模糊控制方法的特点是什么？ 模糊控制本质上是一种非线性控制器，通过模糊规则，可以模仿专家知识来改进控制性能。对于非线性系统或了解不充分的系统，模糊系统可以通过模仿人类经验来进行控制，从而为这类问题的解决提供了可行的方法。 8-9 说明适应性过程控制系统的过程原理以及所具有的优点。 在生产过程中，由于环境条件的不断变化，致使过程特性也会产生不断的变化，这样势必会导致不断地重新整定调节器的参数，这样既麻烦又不现实。解决的办法是，在同样的输入作用下，当实际过程特性发生变化时，则可根据参考模型的输出与实际过程的输出之差设计一个调整装置来自动适应过程特性的变化，通常将这种系统称为适应过程参数变化的控制系统。适应式控制系统的最大特点是原理简单、概念清晰，用常规调节器即可实现。