系列仪表中的人工智能控制算法和特点

在工业控制中，许多控制过程机理复杂，滞后大，控制对象具有变结构、时变等特点。采用常规的PID控制算法，难以适应参数变化及干扰因素的影响，大都出现较大超调，PID参数较难确定，不仅给调试带来麻烦，调节的效果也不理想。目前由国外引进的某些调节仪表中，推出了许多改进型如加入抗饱和积分功能，采用自整定来协助确定PID参数及自适应技术来改进控制效果。为了克服常规PID调节的不足，提高其性能，现在各大仪表公司及仪表生产厂，都在致力于新的控制算法开发和自整定技术的探究，下面以系列仪表为例，简述系列仪表中的人工智能控制算法和特点。

系列仪表中的人工智能控制算法

系列仪表中的人工智能控制算法，即对PID算法加以改进和保留，加入模糊控制算法规则，并对给定值的变化加入了前馈调节。在误差大时，运用模糊算法进行调节，以彻底消除PID饱和积分现象，如同熟练工人进行手动调节。当误差趋小时，采用改进后的PID算法控制输出。其控制参数采用被控对象特征描述方式。一组(MPT)参数即可同时确定PID参数和模糊控制参数。系统具有无超调和高控制精度等特点。针对不稳定的非线形复杂调节对象，表内设有自适应调节规则，可使系统进一步加快响应速度，改善控制品质。针对控制参数较难确定的现实，表内设有自整定专家系统，可使系统的控制参数确定简单，准确度提高，因此，自整定系统的引入，不仅使复杂劳动简化，节约了调试时间，而且提高了控制系统的调节品质。

PID算法的改进

常规PID算法构成如下：

输出=比例作用(P)+积分作用(I)+微分作用(D)

在常规PID的控制系统中，减少超调和提高控制精度是难以两全其美的，这主要是积分作用有缺陷造成的。如果减少积分作用，则静差不易消除，有扰动时，消除误差速度变慢，而当加强积分作用时，又难以避免超调，这也是常规PID控制中经常遇到的难题。

在系列仪表中，当控制参数在比例带以外时，采用模糊控制，不存在抗饱和积分问题，而对PID算法部分又加以改进如下：

输出=比例作用(P)+积分作用(I)+微分作用(D)+微分积分作用(∫I)

由于仪表中增加了微分积分作用，所以，使常规PID算法中的积分饱和现象得到较大缓解。不过从上式中可以看到，原有参数已经较难确定了，又增加了一个新参数(∫I)，所以，这些参数必然互相影响，使得新算法参数更加难以确定。为此，经过认真的研究和实验分析，比例作用与微分作用的比值和积分作用与微分作用的比值可取相同的值，并且比例作用与微分作用的最佳比值同控制对象的滞后时间有关。滞后时间越大，则比例作用响应减少，而微分作用响应增加。两者存在的关系如下：

比例作用=K(1/t)

微分作用=K(1-1/t)d

式中，K为系数；t为滞后时间与控制周期的比值；t≥1；d表示微分作用。

由此，可将人工智能控制算法公式改为：

输出=P［1/t+(1-1/t)d］+(1/M)∫［1/t+(1-1/t)d］

式中，P用于调整微分和比例的大小，P增加，相当于同时将微分时间增加及减少比例带。反之，P减少，相当于同时将微分时间减少和增大比例带。M类似积分时间，可用于调整积分和微分积分的大小，t用于调整微分与比例的相互比例成分。如果t=1，则微分作用为0，如果1?Ｍ＝０，则积分作用为0。

这样，控制参数又减少为3个，由于常规PID参数的定义只根据算法本身，其特点是不需要考虑被控对象的精确模型，而改进后的3个控制参数，由于同原参数概念不同，所以，定义为MPT控制算法，具体含义如下：

M50为保持参数。

M50定义为输出值为50%时，控制对象基本稳定后测量值的差值。50表示输出值变化量为50。

例如某电炉温度控制，为了找出最佳的M50值，手动输出为50%时，电炉温度最后稳定在800℃左右，而0%输出时，电炉温度最后稳定在室温，为25℃，则M(最佳参数值(=800-25=775参数M值主要对调节算法中的积分作用进行调整。M值越小，系统积分作用越强。M值越大，积分作用越弱(积分时间增加)。如果，M=0，则系统取消积分作用。

P为速率参数

P与每个控制周期内仪表输出变化100%时测量值对应变化的大小成反比，其数值定义如下：

P=100÷每秒钟被控参数的变化值，单位是℃或10个定义单位(线形输入时)。

例如电炉温度控制，如果仪表以100%功率加热，并假设没有散热，电炉每秒升高1℃时，则P=100÷1=100

在实际应用时，因为没有散热的前提条件是无法满足的，所以，用人工的方式确定P的最佳值是不可能的，因此，一般利用自整定方法确定P的最佳值，P值对调节中的比例和微分均有作用。P值越大，比例、微分作用成正比增加，而P值越小，比例、微分作用相应减弱。P参数与积分作用无关。

T为滞后时间参数

T定义为某电炉以某功率开始升温，当其升温速率达到最大值的63.5%时所需要的时间，T值单位是秒(s)。引入参数T并正确设置时可以完全解决温度控制的超调现象及振荡现象，同时使控制响应速度最佳。

T值的变化，可对调节作用中的比例和微分起作用，T值越小，比例作用越强，微分作用越弱。T值越大，则比例作用减弱，微分作用增强。如果T≤CT1(控制周期)，则微分作用被完全取消，这时，系统的调节规律将成为比例或比例积分调节规律。

自适应功能 [!--empirenews.page--]

对于许多复杂的调节对象，例如电炉温度控制中的电网电压变化、外界干扰因素和工作环境多变等，针对有严重非线形的控制对象，国外仪表公司也推出了不少对策和方法。例如，日本导电公司生产的仪表中，采用了多组算法；欧陆和欧姆龙仪表中采用了自适应功能；KMM智能调节仪表中采用了折线模块来适应系统的非线性；还有的仪表公司在仪表中采用辩识方法来提高仪表在非线性系统中的调节质量。

在系列仪表中，针对有严重中非线性的控制对象，选择了自适应方式来解决。其改进的特点是：当控制偏差大于估计的误差时，自适应系统不是修改MPT参数(国外仪表的自适应功能是修改控制参数)，而是修改输出值来降低误差。虽然修改范围有限，但不会出现将原来正确控制参数改错的现象，使响应速度加快，使控制精度大大提高。

模糊控制技术

所谓模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机智能化数字控制方法。该方法无需建立对象的精确数学模型，并且具有适应性好，算法简易实现和容易操作等特点。

在控制误差很大时，用公式调节输出没有太大意义，相反容易带来积分饱和一类的问题，即使使用MPT算法，如果控制参数设置不准，也可能出现积分饱和或过积分的现象。所以，仪表引入模糊控制规则确定输出，将取得理想的控制效果。在误差较大时，仪表的PID算法没有启动，因此，仪表中的人工智能算法能够获得更为平滑的控制曲线。

专家自整定系统

由上面可知，系列仪表中的人工智能控制算法，已将常规的PID控制参数改成MPT参数，为了方便操作人员确定MPT参数，引入了一套自整定专家系统。由于MPT参数是面向被控对象进行描述的，所以，其自适应及自整定都比常规的PID参数来的简单，并且准确。一般情况下，如果自整定操作正确，成功率几乎为100%。

自整定过程是采用位式控制来进行系统调节的，系统振荡后，根据其周期确定滞后时间参数T，根据振荡幅度，可确定速率参数P。参数M一般不易直接确定，对于温度，一般假设其零输出时测量值为25℃，根据振荡时输出值可确定出参数M。对于线性输入，以其刻度范围作为M值。可见，参数P和T可以通过自整定获得最佳值，而参数M只能是大致的。另外，如果系统的速率参数或滞后时间很长时，自整定也可能加大控制周期(CT1)值，以使系统符合实际的控制对象要求。系列仪表中引入专家自整定系统后，不仅降低了操作人员的劳动强度，方便了操作，而且进一步提高了控制系统的控制质量。

使用价值

系列仪表与同类进口仪表价格相差2～3倍，其性能并不逊色国外仪表。即使同国内同类仪表相比其价格与性能也有很大优势。笔者第一次用该系列仪表是1997年为哈尔滨电机股份有限公司多种事业部两台砂轮片烧结炉。该炉为硅碳棒电加热炉，要求按工艺曲线程序控制，控温精度±5℃，采用苏州特种变压器厂生产的TSH—100/0.5磁性调压器及控制系统。厂家选用控温仪表基于国外产品，为了降低费用，决定用系列仪表替代，该仪表为30段程序智能控制，当时售价仅1500元/台。第一次运行时，启用自整定功能，便较快的找到了最佳的MPT参数，保温时控制精度达到±1℃。理想的控制效果使得在以后仪表的选用时对系列仪表情有独钟。现在该类仪表在功能上又进一步，其型号也略有改变。分简易、智能型两大类，智能型仪表不仅具有故障自检和参数锁定功能，而且选用了高抗干扰和高可靠性结构，所以，系统出现故障时，能及时查出故障，予以排除，大大提高了控制系统的可靠性和安全性。