8-1第8系统控制与安全仿真方法本质安全的关键技术.ppt

它一般由下面几部分组成：参考模型、被控对象、常规反馈控制器和自适应控制回路(自适应律)。这类自适应控制系统实际上是在原来反馈控制系统的基础上再附加一个参考模型和一个控制器参数的自动调节回路。参考模型的输出直接表达对系统的性能要求。自适应律调节控制器参数，使被控过程的输出尽快跟踪用参考模型表达的期望输出。设计这类自适应控制系统的核心问题是如何综合自适应律。关于自适应律的设计目前存在着两类不同的方法，一种称为参数最优化的方法，即利用最优化方法有哪些信誉好的足球投注网站到控制器的参数，使某个预定的性能指标达到最小；另一种设计方法是基于稳定性理论的设计方法，其基本思想是保证控制器参数的自适应调整过程是稳定的，然后再使这个调整过程尽可能收敛得快一些。自适应控制系统一般是本质非线性的。 （1）模型参考自适应控制系统 （2）系统辨识与最优控制结合的自适应系统 系统辨识与最优控制结合的自适应系统。这类自适应控制系统的框图如图所示。它一般由系统辨识、被控对象、最优计算和调节器几部分组成。 这类自适应系统的一个主要特点是具有被控对象数学模型的在线辨识环节。根据系统和运行数据，首先对被控对象进行在线辨识，然后再根据辨识得来的模型参数和预先指定的性能指标在线地综合控制作用。通常，这类系统在设计辨识算法和控制算法时，考虑了随机扰动和测量噪声的影响，所以应该属于随机自适应控制系统这一类。事实上，这类算法最为关键的问题是如何能实时地正确辨识对象数学模型的参数。首先要确保输入必须是持续激励的，即能不断地将对象固有特性激发出来。其次是要确保被辨识的参数能收敛到真值。 2．预测控制 预测控制，也称为基于模型的控制，是上世纪70年代末兴起的一类新型控制方法。一般认为，预测模型、滚动优化、反馈校正是预测控制的三个本质特征。以下就这三个方面所包含的方法原理来说明预测控制对于安全系统这一复杂系统的适应性。 滚动优化 预测模型 反馈校正 在预测控制算法中，需要一个描述对象动态行为的基础模型，称为预测模型。预测控制称为基于模型的控制，其意义即在于此。预测模型应具有预测的功能，即能够根据系统的历史信息和选定的未来输入预测出未来的输出值。作为产生于工业过程的某些早期预测控制算法，为了克服建模的困难，选择了实际工业过程中较易测量的脉冲或阶跃响应作为预测模型，但不能认为预测模型仅限于这种形式。从方法论的角度讲，只要是具有预测功能的信息集合，不论其有什么样的表现形式，均可作为预测模型。在这里，强调的只是模型的功能，而不是其结构形式。因此，预测控制打破了传统控制中对模型结构的严格要求，更着眼于在信息的基础上根据功能要求按最方便的途径建立模型。 预测控制是一种优化控制算法，但它与通常的离散最优控制算法不同，不是采用一个不变的全局优化目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略。这意味着优化过程不是一次离线进行，而是反复在线进行的。这种有限优化目标的局部性，使其在理想的情况下只能得到局部的次优解，但其滚动实施，却能顾及由于模型失配、时变、干扰等引起的不确定性，及时进行弥补，始终把新的优化建立在实际的基础上，使控制保持实际上的最优。这种启发式的滚动优化策略，兼顾了对未来充分长时间内的理想优化和实际存在的不确定性的影响，是最优控制对于对象的环境不确定性的妥协。在复杂的工业环境中，要比建立在理想条件下的最优控制更加实际和有效。 所有的预测控制算法在进行滚动优化时，都强调了优化的基点应与系统实际一致。这意味着在控制的每一步，都要检测实际输出信息，并通过引入误差预测模型或模型辨识对未来做出较准确的预测。这种反馈较正的必要性在于：作为基础的预测模型，只是对象动态特性的粗略描述，出于实际系统中存在的非线性、时变、模型失配、干扰等因素，基于不变模型的预测不可能和实际完全相同，这就需用附加的预测手段补充预测的不足，或者对基础模型进行在线修正。滚动优化只有建立在反馈校正的基础上，才能体现其优越性。这种利用实际信息对模型预测的修正，是克服系统中所存在的不确定性的有效手段。 滚动优化 预测模型 反馈校正 综上所述，预测控制的三个基个特征是一般控制论中模型、控制、反馈概念的具体体现。预测控制的预测和优化模式是对传统最优控制的修正，它使模型简化，并考虑了不确定性及其复杂性的影响，因而更加贴近复杂系统控制的实际要求。 3．鲁棒控制 鲁棒性是英文robustness，其实是稳健性或稳定性的意思。鲁棒性一般用来描述某个东西的稳定性，就是说在遇到某种干扰时，这个东西的性质能够比较稳定。系统的安全性受很多不确定性因素的影响。这些不确定性的存在，是一切控制对象的共性。克服不确定性进行有效的控制，是当今控制领域最活跃的研究热点之一。大致地说，这一领域的研究方向可分两个，一是自适应控制，另