《智能控制基础》第5章仿人智能控制-清华大学出版社

智能限制技术第5章仿人智能限制

二零一一年三月仿人智能限制 仿人智能限制器的原型算法最初是在1979年由重庆高校周其鉴教授等人提出来的，1983年在国际学术刊物上正式发表。经过二十多年来的探讨发展，仿人智能限制已经形成了比较完善的基本理论体系和较系统的限制系统设计方法，并在实践中得到了成功应用。它从新的角度比较干脆地模拟人的智能，建立了智能限制技术的一个新分支。第5章主要内容5.1仿人智能限制的原理5.2仿人智能限制技术的实现5.3仿人智能限制系统的设计5.4仿人智能限制实例5.1仿人智能限制的原理5.1.1仿人智能限制的基本思想5.1.2仿人智能限制的算法原型5.1.3仿人智能限制器算法原型中的智能属性5.1仿人智能限制的原理5.1.1仿人智能限制的基本思想 智能限制的本质就是模拟人的智能方式或行为，而由于人脑的智能优势，很多手动限制的效果是目前自动限制还无法达到的。如空中格斗的飞机操纵，困莫非路上的汽车驾驶，运用自如的杂技与体操表演，以及一些困难的工业过程和大系统的限制。对于困难而未知的被控对象，能娴熟操作该对象的专家手动限制是一般限制机器所无法比拟的。 仿人智能限制（Human-SimulatedIntelligentControl，HSIC）主导思想就是，在对人体限制结构宏观模拟的基础上，进一步探讨人的“身体-动觉智能”，即人的限制行为功能，并加以模拟。5.1仿人智能限制的原理5.1.1仿人智能限制的基本思想 仿人智能限制探讨的基本方法是：从分级递阶智能限制系统的最低层运行限制级着手，充分利用已有的限制理论成果和计算机仿真结果，干脆对人的限制阅历、技巧和各种直觉推理逻辑进行测量、概括和总结；并将其组织成各种简洁好用、精度高、能实时运行的限制算法，并干脆应用于实际限制系统，进而建立起系统的仿人智能限制理论体系。 这种计算机限制算法，以人对限制对象的视察、记忆、决策等智能的仿照作为基础，依据被调量与给定值的误差以及误差的变更趋势来确定限制策略。从人工智能问题求解的基本观点来看，一个限制系统的运行，事实上就是限制机构对限制问题的一个求解过程。因此，仿人智能限制探讨的主要目标不是被控对象，而是限制器本身如何对限制专家的结构和行为进行模拟。因而从仿人智能限制的角度来看，智能限制系统是人体限制系统的一种同态变换。5.1仿人智能限制的原理5.1.1仿人智能限制的基本思想 仿人智能限制理论认为，智能限制是对限制问题求解的二次映射的信息处理过程，即从“认知”到“推断”的定性推理过程和从“推断”到“操作”的定量限制过程。仿人智能限制不仅具有其他智能限制如模糊限制、专家限制等技术方法的并行、逻辑限制和语言限制的特点，而且还具有以数学模型为基础的传统限制的解析定量限制的特点。 仿人智能限制在结构和功能上具有以下基本特征： （1）分层递阶的信息处理和决策机构（高阶产生式系统结构）； （2）在线的特征辨识和特征记忆； （3）开、闭环限制相结合、定性决策与定量限制结合的多模态限制； （4）启发式和直觉推理逻辑的综合运用。5.1仿人智能限制的原理5.1.1仿人智能限制的基本思想 仿人智能限制在结构上具有分级递阶的限制结构，遵循“智能增加而相应精度降低”（IPDI）原则。不同于Saridis的分级递阶结构理论，仿人智能限制认为：其最低层运行限制级不仅仅由常规限制器构成，还要具有确定的智能，以满足实时、高速、高精度的限制要求。正如1992年美国国家自然科学基金会与美国电力科学探讨院联合发起的探讨智能限制倡议书中所强调那样：“探讨工作应开拓新途径去提出问题，去设计智能限制器，而不是把传统的限制方法（如较低层的PID限制器）与高层的以规则为基础的限制器简洁而松散地联系在一起”。5.1仿人智能限制的原理5.1.2仿人智能限制的算法原型 仿人智能限制器的基本算法以娴熟操作者的视察、决策等智力行为做基础，依据被调量的误差及误差的变更趋势来确定限制策略，因他接近于人的思维方式。当限制系统的限制误差区域增大时，仿人限制器输出猛烈的限制作用，抑制误差的增加；而当误差有回零趋势，起先下降时，仿人限制器减小限制作用，等待观测系统的变更；同时限制器不断地记录误差的极值，校正限制器的限制点以适应变更的要求。仿人智能限制器的算法原型为： 其中u为限制输出，Kp为比例系数，k为抑制系数；e为误差；为误差变更率；em,i为误差第i次峰值。5.1仿人智能限制的原理5.1.2仿人智能限制的算法原型 如图5-1表现了误差相平面上的特征及相应的限制模态，当系统误差处于误差相平面的第一与第三象限，即或且时，仿人智能限制器工作于比例限制模态；而当误差处于误差相平面的其次与第四象限，即或时，仿人智能限制器工作于保持限制模态。图5-1误差相平面上的限制模态5.2仿人智能限制技术的实现5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标5.2.2仿人智能限制系统的设计方法5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 一个动态限制系统的限制性能，主要从快速性、稳定性和精确性这三方面去描述和衡量。特殊是对它们的定量描述，构成了表现限制系统性能优良度的主要指标，追求好的性能指标是限制器和系统设计的目标。 因为限制系统是动态的，在传统限制理论中，性能指标可以依据特定的阶跃输入的瞬态响应来定义，或依据系统的频域响应来定义，也可以从系统误差在某种条件下的泛函积分的最小值来建立用于评价的性能指标。5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 在系统的性能指标中，阶跃响应的超调量MP表明白系统限制的平稳程度，即系统的相对稳定性，上升时间Tr和调整时间Ts是衡量系统快速程度的参数，而稳态误差Es则描述了系统的静态精度。但在经典的时域设计中，除线性二阶系统的设计可以用公式干脆计算外，其它都还难以干脆计算。一般说来，经典时域性能指标只能作为最终调整的工具，而在设计中三方面的性能指标又难以兼顾。 经典的频域性能指标可以干脆用于高阶系统的设计，其中带宽、截止频率、谐振峰值和谐振频率的确定，描述了系统的快速性；增益裕度、相位交界频率、相位裕度和增益交界频率等，则定量描述了系统的相对稳定性。但传统限制理论的设计，由于限制器结构为单模态的输入输出映射关系，无法实现快速性、稳定性和精确性这三方面性能指标的兼顾。5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 误差泛函积分评价指标是一种更为一般的广义的性能指标评价函数，它是限制系统瞬时误差函数e(t)的泛函积分，如： （1）误差积分最小的性能指标： （1）误差平方积分最小的性能指标： （1）时间乘以误差平方积分最小的性能指标： （1）时间乘以误差确定值积分最小的性能指标：5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 这些积分评价指标综合反映了系统上述三方面的性能，但由它设计出的最优限制器也只能做到在多个时域性能指标中进行折中，而无法实现他们之间的兼顾。 传统限制中以经典的时域性能指标和最优限制的误差泛函积分评价指标系统进行的设计特殊重要，但也存在着很大的局限性。经典的时域性能指标特殊直观，但不能干脆用于设计，只能作为设计结束后的评价。传统的单模态限制方式在设计时无法兼顾全部的指标。最优限制的误差泛函积分评价指标虽然可干脆参与设计，但只能在各经典的时域性能指标中折中。特殊应当指出的是，传统限制系统的设计必需基于对象精确的数学模型。图5-4志向的系统闭环误差响应5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 仿人智能限制器基于特征模型、特征辨识的多模态限制方式为实现各经典时域性能指标之间的兼顾建立了基础。在仿人智能限制器的设计中，为设计特征模型和限制模态集，并整定它们中的参数，须要建立一种能够依据系统瞬态响应推断系统当前状态与目标状态的差距以及当前运行趋势好坏的指标，并作为设计用的目标函数。这就是一种能够评价系统运行瞬态品质的性能指标，能够兼顾各时域性能指标，其动态过渡过程在误差-时间相空间中将画出一条志向的误差时相轨迹。这条志向误差时相轨迹构成了设计和实时限制过程中的瞬态性能指标。图5-5具有志向性能的系统误差时相轨迹5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 图5-5显示了与图5-4对应的志向的系统闭环阶跃响应的误差时相轨迹，仿人智能限制器特征模型与限制决策模态集的设计目标就是使系统的动态响应符合志向的误差时相轨迹。 将能评价智能限制系统运行的瞬态品质，并能兼顾系统快速性、稳定性和精确性指标要求的志向误差时相轨迹，称为智能限制系统的瞬态性能指标。 无论是定值限制还是伺服限制，一个动态限制过程总会在（）空间中画出一条轨迹，品质好的限制画出的是一条志向的轨迹。5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 假如我们以这条志向轨迹作为设计智能限制器的目标，应当说轨迹上的每一点都可视为限制过程中须要实现的瞬态指标。这条志向的误差时相轨迹可以分别向（）、（）和（）三个平面投影，设计者可以依据分析的侧重点，考虑这三条投影曲线中的一条或者几条作为设计用的瞬态指标，以简化设计的目标。 又可以按滞后状况分别考虑： （1）在系统无纯滞后时，考虑这条轨迹在（）相平面上的投影，设计可在（）相平面上进行。 （2）当系统有纯滞后时，可以考虑这条志向轨迹对（e-t）平面的投影，设计就可以在（e-t）平面上进行。5.2仿人智能限制技术的实现5.2.1仿人智能限制的瞬态性能指标 如图5-6中曲线（a）+（b）表明白一个志向的定值限制过程；曲线（b）则为一个志向的伺服限制的动态过程。假如以这样的运动轨迹作为设计智能限制器的目标，志向的状况就是，限制器迫使系统的动态特性在该轨迹上滑动。但由于被控对象具有不确定性和未知性，事实上运动的轨迹只可能处在这条志向曲线四周的一曲柱中（对（）相平面而言应是一曲带）。因此设计的任务就变成依据这一曲柱在误差时相空间的位置划分出特征状态空间，并以迫使系统状态的运动轨迹始终运动在曲柱体内为目标，设计出与特征状态对应的限制与决策模态。图5-6设计HSIC的误差相平面5.2仿人智能限制技术的实现5.2.2仿人智能限制的设计方法 限制系统的设计是在离线的状况下进行的。建立什么样的模型、以何种程度反映实际被控对象来进行限制器的设计，是限制系统设计方法首先应当解决的关键问题之一。然而，大多数的实际被控对象都具有非线性、时变性和不确定性，要建立精确而又便于智能限制设计方法利用的模型特殊困难。但是，限制系统数学模型的“类等效”模型简化方法为设计者供应了一个特殊有效的途径。 具有可调参数的限制系统数学模型简化理论表明，尽管在很多状况下被控对象的全特性不确知，但其所具有的非线性、时变性和不确定性对限制的影响总可以用一些典型的非线性环节加上被控对象的“类等效”的简化线性模型，在结构和参数上的变更来近似模拟。依据对被控对象的定性了解，建立起对象的结构模型，并依据对某些反映被控对象动态特性的主要特征量如某些非线性特征、纯滞后、等效时滞和增益等的模糊估计，可以有效确定被控对象的模型结构和参数可能变更的大致范围。5.2仿人智能限制技术的实现5.2.2仿人智能限制的设计方法 设一个带有纯滞后环节的高阶线性动态系统的传递函数形式为

则描述系统动态特性的时域和频域的主要特征量有： 增益K：表示系统对直流输入信号的放大实力，确定了稳定系统的单位阶跃响应稳态值，即 纯滞后τ：表示系统对输入信号的不应期。 等效时滞D：表示系统对信号的滞后特性，由积分定义表示为5.2仿人智能限制技术的实现5.2.2仿人智能限制的设计方法 其中，u(t)表示单位阶跃输入函数，g(t)为G(s)的单位阶跃响应。D是系统中全部积分（滞后）因素和全部微分（超前）因素之差，它与传递函数的关系为 等效支配点：确定系统的基本性状是单调、振荡、稳定或不稳定。 主要频率响应数据，包括带宽频率、截止频率、穿越频率、转角频率及其响应的相位角，可以反映系统对不同频率信号的通过实力，以及系统的相对稳定性。 被控对象的“类等效”简化模型应当在增益、纯滞后、等效时滞、等支配极点和某些主要频率响应数据上与对象一样。因此，“类等效”简化模型最大的特点是，它在反映对象主要动态特性的一些主要特征量上与实际对象一样。5.2仿人智能限制技术的实现5.2.2仿人智能限制的设计方法 依据系统“类等效”的定义，可以通过对被控对象的定性了解，建立起对象的结构模型，并依据对主要特征量（如某些非线性特征。纯滞后、等效时滞和增益等）的模糊估计，可以确定对象模型结构和参数可能变更的大致范围。 例如：带纯滞后过程的被控对象的传递函数可以简化为： 仿人智能限制器设计的任务就是接受尽可能简洁的结构和尽可能少的限制模态和参数，能够在以上对象模型参数变更的范围内，都能达到限制指标的要求。可以说这样的模型处理解决了在没有对象精确数学模型的条件下的仿人智能限制器设计时的对象模型问题。5.3仿人智能限制系统的设计 仿人智能限制系统在设计时要从系统的静态和动态性能指标动身，确定系统的目标轨迹，建立受控对象的数学模型和各限制级的特征模型，然后设计限制器的解耦和限制规则，确定限制模态和限制参数，最终进行仿真试验以检验设计的可行性和系统调试。 仿人智能限制系统设计与实现的一般步骤如下。 1．确定系统的目标轨迹 依据用户对被控对象限制性能指标如上升时间、超调量、稳态精度等的要求，确定志向的单位阶跃响应，并把它变换到时相空间中去，构成志向的误差时相轨迹。以这条志向轨迹作为设计仿人智能限制器的目标轨迹。 该轨迹上的每一点都可视为限制过程中的瞬态指标。这条志向轨迹可以分别向、和三个平面投影，依据要求的侧重点，选择这三条投影曲线中的一条或几条，作为设计仿人智能限制器特征模型及限制与校正模态的目标轨迹，以简化设计目标。5.3仿人智能限制系统的设计 2．建立数学的对象模型 依据被控对象或系统的生产流程、结构机理、工艺特点和限制要求等，结合自动限制及相关基础理论和专业学问或阅历，建立相应的过程物理与数学模型，作为进一步设计与分析的数学基础。 例如，对于一个有平衡实力的化工和热工过程，可接受一阶环节加纯滞后环节这样的数学模型来描述：

其中，G(s)为开环系统的传递函数，为一阶惯性环节的传递函数，gij(s)为纯滞后环节的传递函数，比例系数Kij、时间常数Tij和τij要经过试验来选定，i,j=1,2,…,n。5.3仿人智能限制系统的设计 3．建立各限制级的特征模型和限制算法 依据目标轨迹在误差相平面上的位置或误差时间平面上的位置以及限制器的不同级别（运行限制级、参数矫正级、任务适用级），确定特征基元集，划分出特征状态集合，从而建立不同级别的特征模型。 4．设计限制器部分 限制器的结构是否合理将确定系统是否能合理地实现限制目标、是否能保证系统的稳定运行。不同的被控对象和应用环境，其限制器和限制系统的结构也有所不同。例如，在变截面弹簧钢轧机限制装置中，其主要限制回路由两个电液位置伺服单元组成，而且两个回路间存在着耦合关系，构成一个多变量限制系统。电液伺服限制系统具有参数变更、交叉耦合和外部干扰引起的不确定性等问题，仿人智能限制在处理多变量系统耦合问题上起到了很好的作用。5.3仿人智能限制系统的设计 图5-7所示为该限制系统的整体结构框图，其中G11和G22是主回路的传递函数，G12和G21是主回路之间相互耦合的传递函数，HSIC1和HSIC2是按单回路设计的仿人智能限制器，其主要作用是保证单回路的限制性能。HSIC1和HSIC2的输出经协调算法协调以保证整个限制系统的性能。每个HSIC算法的结构可依据电液伺服系统的特点和限制要求，设置成递阶限制结构，即干脆运行限制级（MC），自校正级（ST）和任务适用级（TA）。图5-7轧钢机限制系统结构图5.3仿人智能限制系统的设计 5．设计限制模态级与限制规则 针对系统处于特征模型中某特征状态与志向轨迹之间的差距，以及志向轨迹的运动趋势，仿照人的限制决策行为，设计限制规则或校正模态，并设计出模态中的具体参数。 6．仿真试验与调试 选择典型状况和参数对设计的限制系统进行仿真试验，并通过仿真试验调整系统设定的参数，以至修正系统限制结构，最终使仿真试验结果满足动态和静态的限制性能要求。假如条件许可，应在仿真探讨的基础上，进行系统实时试验或工业试验，以进一步验证系统设计的正确性和系统品质的优越性。 下面以受控对象不包含纯滞后环节的伺服系统为例，说明仿人限制算法的基本步骤和实现过程。这些算法步骤是与仿人智能限制器的设计步骤亲密相关的。比照如图5-6的误差相平面，限制算法的步骤如下：5.3仿人智能限制系统的设计 （1）在限制的初始阶段（e1→e2），误差很大，应接受开关时限制激发出e2点的误差变更速度，对于不同的对象（如参数不同），这一速度是不一样的。图中的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ表明：受控对象由误差e1变更到e2时，误差变更的速度是不相同的。这一速度反映了对象的静态增益刚好间常数等参变量的大小； （2）在误差减小的中间段（e2→e3），接受误差为e2的误差变更作为限制的瞬态目标，并通过限制这一误差变更来限制系统的性能。当误差变更大于此值时，接受将误差变更压低的组合限制模态；而当误差变更低于此值时，实行相应措施将误差变更提高。此阶段的限制策略是尽可能保持这一较大的误差变更减小速度，提高动态过程的可控性，并使误差较快减小； （3）当误差减小到e3时，为了使被控量无超调且无静差地逐步跟踪上输入给定值，应实行压低误差变更速度的措施。为了使其逐步减小，可接受分层压低策略。在e3→e4段和e4→e5段分别设立误差减小速度的上下限（，，）作为此时的瞬态特征指标。因为该阶段（e3→e4→e5），主要是为了降低过大的误差削减速度，避开超调，进而避开速度过小而出现爬行现象。应逐步使误差变更速度减小，让误差过渡到限制所要求的值；5.3仿人智能限制系统的设计 （4）在误差及误差变更满足限制要求时（，），实行维持限制量的策略，使之自行衰减达到平衡，以实现对被调量的无超调和无静差限制； （5）为了防止失控现象，从特征模型到限制决策行为模态的映射应为满射。当误差相轨迹进入其次象限时（第四象限同理）,应有相应限制决策模式。此外，还必需制定误差相轨迹进入第三象限（与第一象限类似）的限制决策模式。误差相轨迹进入第三象限时，说明有超调发生，对于不同的超调及不同的误差上升速度，应实行不同的限制措施。上述过程对定值限制也是有效的。定值限制时，误差首先进入相平面第一象限，当误差变更速度衰减为零时，起先进入相平面第四象限，其设计思想与以上（1）～（4）点相同。 值得指出的是，并非全部的仿人智能限制器的设计和实现都必需完全依据上面给出的五个步骤进行。在具体应用中，相关步骤可以合并在一起，某些状况下，有的步骤可以被省略。此外，有些步骤的次序可以互换。 5.4仿人智能限制实例5.4 仿人智能限制实例5.4.1仿人智能开关限制5.4.2仿人智能比例限制5.4.3仿人智能积分限制5.4.4仿人分层递阶智能限制器5.4仿人智能限制实例5.4.1仿人智能开关限制 1.仿人智能开关限制原理 开关限制方式简洁且易于实现，因此在很多电加热炉的限制中被接受。但常规的开关限制常常难以满足限制精度和节能的要求，其开关限制方式在采样间隔时间内限制量要么是一固定常数、要么是零，这样固定不变的限制模式缺乏人工开关限制的优点。人工开关限制过程中，人会依据误差及误差变更趋势来选择不同的开关限制策略，例如在采样间隔内，开关接通时间依据被控对象的状态进行调整，而不是简洁的在整个间隔内都接通或断开，这样可以达到更高的限制精度和削减滞后时间。这种以人的学问和阅历为基础，依据实际误差变更规律及被控对象或过程的惯性、纯滞后及扰动等特性，按确定的模式选择不同限制策略的开关限制称为智能开关限制。5.4仿人智能限制实例5.4.1仿人智能开关限制 2.仿人智能开关限制器实例 被控对象为氧化还原炉的温度，限制量为沟通电压U(t)的接通时间t，其输出限制电压波形如图5-8所示。其中T为采样时间间隔常数（采样周期），t0(1)、t0(2)分别为其中两个采样周期的限制量输出即开关接通时间。

传统的开关限制策略为图5-8开关限制输出电压波形5.4仿人智能限制实例5.4.1仿人智能开关限制 其中为t0(k)下一个周期的开关接通时间，t0(k-1)为上一个周期的开关接通时间，T为采样周期，e(k)为当前时刻被控量与给定值的误差，E为设定的误差阈值，误差超过该阈值则开关全周期接通或断开，否则开关维持原状态不变。 这样的限制策略简洁易行，能够满足精度要求不高的定值限制。但对于精度要求较高的应用场合，稳态精度低、易围绕给定值产生波动。 智能限制模拟人的限制智能方式，依据被控对象与给定值的误差和误差的变更来推断状态而给出不同的接通时间，实现高精度的开关限制。5.4仿人智能限制实例5.4.1仿人智能开关限制 智能开关限制的策略如表5-1所示。 表5-1智能开关的限制输出量t0(k)

e的范围

的范围00T0T0T5.4仿人智能限制实例5.4.1仿人智能开关限制 其核心是在误差小于确定阈值时不是简洁地接通或断开开关，而是依据误差和误差变更状况设置下一周期的开关接通时间为，其中Ki为须要依据试验和阅历整定的参数。在表5-1中，当误差、误差变更均为零时，Ki=1；其它大致可估计为：K1>K2>K3>1，K6<K5<K4<1。 这样的仿人智能开关类似模糊限制的效果，但又不须要模糊限制困难的模糊推理和模糊化转换，只须要设定参数Ki，用简洁的逻辑硬件就可以实现，而具有较高的限制精度和鲁棒性。5.4仿人智能限制实例5.4.2仿人智能比例限制 1.仿人智能比例限制的原理 对于一些被控对象，虽然简洁的比例反馈限制能保证其稳定，但常有较大的稳态误差，满足不了稳态精度的要求。模拟人的限制操作策略，依据稳态误差不断地调整给定值，使系统输出不断靠近期望值，从而可以提高稳态精度，这就是一种仿人智能比例限制的基本原理。 设被控对象为线性定常系统，其比例反馈限制系统如图5-9所示。图5-9比例反馈限制系统结构图5.4仿人智能限制实例5.4.2仿人智能比例限制 系统的阶跃响应曲线如图5-10所示。其中，图5-10(a)为系统的闭环单位阶跃响应曲线。为系统的稳态输出值，为稳态误差。图5-10单位阶跃响应曲线(a)常规比例限制系统(b)仿人智能比例限制系统5.4仿人智能限制实例5.4.2仿人智能比例限制 仿人智能限制是在系统输出响应进入稳态后，再给一个幅值为的阶跃输入，则此时给定值变为。系统其次级稳态输出为，稳态误差减小为。再给一个幅度为的阶跃输入，系统第三级稳态输出变为，稳态误差进一步减小为，此时系统的给定值变为。不断重复下去，系统输出将靠近给定值而又不会超出给定值。整个输出过程如图5-10(b)所示。系统最终的输出为 稳态误差为

在实际应用中，只要选择n达到确定数量，即可保证稳态精度的要求。5.4仿人智能限制实例5.4.2仿人智能比例限制 例如若原比例限制静态误差为，，若要求稳态精度为1%，只须取n=2，稳态误差就会降低到0.8%，已能满足性能要求。 当原比例限制的稳态输出时，这时，相当于给出一个幅值为负的阶跃输入，系统输出再向下同样会靠近给定值。5.4仿人智能限制实例5.4.2仿人智能比例限制 2.仿人智能比例限制算法 仿人智能比例限制器结构如图5-11所示，图中积分开关只有在满足稳态条件时，才闭合一次，完成一次的运算后又立刻断开，此后e不变。为了推断系统处于稳态的条件而不受干扰和振荡的影响，设定一个稳定时间步长N和允许稳定误差波动的阈值，当连续N次内均满足，则认为系统进入稳定状态，此时执行一次运算。，e为当前时刻的系统输出值与给定值的误差。图5-11比例反馈限制系统结构图5.4仿人智能限制实例5.4.2仿人智能比例限制 允许的稳定误差波动阈值一般选为系统允许稳态误差的2倍，N与被控对象的时间常数最大值成正比、与采样间隔T成反比。若系统还有最大不超过dT的延时，则需对N再加上dT以保证时间推断正确。 上述限制算法的实质等价于比例限制加智能积分。当系统未满足稳态条件时，系统仅有比例限制作用，当满足稳态条件时，积分才起一次作用。进入调整状态后，积分开关每N个采样周期才闭合一次，积分器工作一次。这样就避开了由于引入积分器而使相位裕量减小。由于不必通过提高增益来改善稳态精度，因而可以将增益K取得较小以增大增益裕量。所以，比例加智能积分的限制器，有效地解决了传统限制器设计中稳态精度与稳定裕量的冲突。5.4仿人智能限制实例5.4.3仿人智能积分限制 1.仿人智能积分限制的原理 限制系统中引进积分限制的作用是减小系统的稳定误差。系统阶跃响应的误差及误差积分曲线如图5-12所示。其中，常规PID限制中的积分限制作用对误差的积分过程如图5-12(c)所示。这种积分作用在确定程度上模拟了人的记忆特性，它“记忆”了误差的存在及变更的全部信息。但依据这种积分作用产生的积分限制作用存在着缺点：图5-12阶跃响应误差及误差积分曲线5.4仿人智能限制实例5.4.3仿人智能积分限制 （1）积分限制作用针对性不强，甚至有时不符合限制系统的客观须要； （2）由于这种积分作用只要误差存在就始终进行积分，在实际应用中易导致“积分饱和”’而使系统的快速性下降； （3）这种积分限制的积分参数不易选择，易导致系统出现振荡。 造成上述积分限制作用不足的缘由在于，这种积分限制作用没有很好地体现出有阅历操作人员的限制决策思想。在图5-12(c)的积分曲线区间(a,b)和(b,c)段中，积分作用和有阅历的操作人员的限制作用正好相反。此时系统出现了超调，正确的限制策略应当是使限制量在常值上加一个负量限制，以压低超调，尽快降低误差。但在此区间的积分限制作用却增加了一个正量限制，这是由于在(0,a)区间的积分结果很难被抵消而变更符号，故积分限制仍保持为正。这样的结果导致系统超调不能快速降低，从而延长了系统的过渡过程时间。5.4仿人智能限制实例5.4.3仿人智能积分限制 在上述积分曲线的(c,d)段，积分作用增加一个正量的限制有利减小回调。但在(d,e)间的积分作用接着增加，其结果势必造成系统再次出现超调，这时的积分作用反而影响了对系统的有效限制。为了克服上述积分限制作用的缺点，接受如图5-12(d)中的积分曲线。即在(a,b)、(c,d)及(e,f)等区间段上进行积分，这种积分能够为积分限制作用刚好地提出正确的附加量，能有效地抑制系统误差的增加。而在(0,a)、(b,c)及(d,e)等区间上，停止积分作用，以利于系统干脆借助惯性向稳态过渡。此时系统并不处于失控状态，它还受到比例等限制作用的制约。 这种积分作用较好地模拟了人的记忆特性及仿人智能限制的策略，它有选择地“记忆”有用信息，而“遗忘”无用信息，所以可以很好地克服一般积分限制的缺点。它具有仿人智能非线性积分的特性，故称这种积分为仿人智能积分。5.4仿人智能限制实例5.4.3仿人智能积分限制 2.仿人智能积分限制算法 为了把仿人智能积分作用引入到限制算法中，首先必需解决仿人智能积分的限制逻辑推断问题，这种推断条件由图5-12中的智能积分曲线对比误差e和误差变更的符号变更，可以归纳得出接入智能积分的条件为： 对本次采样时刻， 当误差及误差变更具有相同符号，即时，对误差进行积分； 当误差及误差变更异号，即时，不对误差进行积分。 再考虑到误差和误差变更的极值点，即边界条件，可以把接入智能积分和不接入积分的条件综合如下： 当或且时，对误差进行积分； 当或时，不对误差进行积分。这样接入积分的限制即为智能积分作用。5.4仿人智能限制实例5.4.