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關(guān)于宇電AI系列儀表的人工智能控制算法

更新時(shí)間:2015-12-16      點(diǎn)擊次數(shù):2287

哈爾濱電機(jī)實(shí)業(yè)開發(fā)總公司 謝振國(guó)
哈爾濱電信公司 李 紅

摘 要:闡述了AI系列儀表的一些控制算法的改進(jìn)及功能,并簡(jiǎn)述了該類儀表在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值。
關(guān)鍵詞:AI系列儀表 控制 參數(shù)

引言

    在工業(yè)控制中,許多控制過(guò)程機(jī)理復(fù)雜,滯后大,控制對(duì)象具有變結(jié)構(gòu)、時(shí)變等特點(diǎn)。采用常規(guī)的PID控制算法,難以適應(yīng)參數(shù)變化及干擾因素的影響,大都出現(xiàn)較大超調(diào),PID參數(shù)較難確定,不僅給調(diào)試帶來(lái)麻煩,調(diào)節(jié)的效果也不理想。目前由國(guó)外引進(jìn)的某些調(diào)節(jié)儀表中,推出了許多改進(jìn)型如加入抗飽和積分功能,采用自整定來(lái)協(xié)助確定PID參數(shù)及自適應(yīng)技術(shù)來(lái)改進(jìn)控制效果。為了克服常規(guī)PID調(diào)節(jié)的不足,提高其性能,現(xiàn)在各大儀表公司及儀表生產(chǎn)廠,都在致力于新的控制算法開發(fā)和自整定技術(shù)的探究,下面以廈門宇光電子技術(shù)研究所開發(fā)研制的AI系列儀表為例,簡(jiǎn)述AI系列儀表中的人工智能控制算法和特點(diǎn)。

AI系列儀表中的人工智能控制算法

    AI系列儀表中的人工智能控制算法,即對(duì)PID算法加以改進(jìn)和保留,加入模糊控制算法規(guī)則,并對(duì)給定值的變化加入了前饋調(diào)節(jié)。在誤差大時(shí),運(yùn)用模糊算法進(jìn)行調(diào)節(jié),以*消除PID飽和積分現(xiàn)象,如同熟練工人進(jìn)行手動(dòng)調(diào)節(jié)。當(dāng)誤差趨小時(shí),采用改進(jìn)后的PID算法控制輸出。其控制參數(shù)采用被控對(duì)象特征描述方式。一組(MPT)參數(shù)即可同時(shí)確定PID參數(shù)和模糊控制參數(shù)。系統(tǒng)具有無(wú)超調(diào)和高控制精度等特點(diǎn)。針對(duì)不穩(wěn)定的非線形復(fù)雜調(diào)節(jié)對(duì)象,表內(nèi)設(shè)有自適應(yīng)調(diào)節(jié)規(guī)則,可使系統(tǒng)進(jìn)一步加快響應(yīng)速度,改善控制品質(zhì)。針對(duì)控制參數(shù)較難確定的現(xiàn)實(shí),表內(nèi)設(shè)有自整定專家系統(tǒng),可使系統(tǒng)的控制參數(shù)確定簡(jiǎn)單,準(zhǔn)確度提高,因此,自整定系統(tǒng)的引入,不僅使復(fù)雜勞動(dòng)簡(jiǎn)化,節(jié)約了調(diào)試時(shí)間,而且提高了控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)品質(zhì)。

PDI算法的改進(jìn)

常規(guī)PID算法構(gòu)成如下:
輸出=比例作用(P)+積分作用(I)+微分作用(D)
在常規(guī)PID的控制系統(tǒng)中,減少超調(diào)和提高控制精度是難以兩全其美的,這主要是積分作用有缺陷造成的。如果減少積分作用,則靜差不易消除,有擾動(dòng)時(shí),消除誤差速度變慢,而當(dāng)加強(qiáng)積分作用時(shí),又難以避免超調(diào),這也是常規(guī)PID控制中經(jīng)常遇到的難題。
在AI系列儀表中,當(dāng)控制參數(shù)在比例帶以外時(shí),采用模糊控制,不存在抗飽和積分問(wèn)題,而對(duì)PID算法部分又加以改進(jìn)如下:
輸出=比例作用(P)+積分作用(I)+微分作用(D)+微分積分作用(∫I)
由于儀表中增加了微分積分作用,所以,使常規(guī)PID算法中的積分飽和現(xiàn)象得到較大緩解。不過(guò)從上式中可以看到,原有參數(shù)已經(jīng)較難確定了,又增加了一個(gè)新參數(shù)(∫I),所以,這些參數(shù)必然互相影響,使得新算法參數(shù)更加難以確定。為此,經(jīng)過(guò)認(rèn)真的研究和實(shí)驗(yàn)分析,比例作用與微分作用的比值和積分作用與微分作用的比值可取相同的值,并且比例作用與微分作用的蕞佳比值同控制對(duì)象的滯后時(shí)間有關(guān)。滯后時(shí)間越大,則比例作用響應(yīng)減少,而微分作用響應(yīng)增加。兩者存在的關(guān)系如下:
比例作用=K(1/t)
微分作用=K(1-1/t)d
式中,K為系數(shù);t為滯后時(shí)間與控制周期的比值;t≥1;d表示微分作用。
由此,可將人工智能控制算法公式改為:
輸出=P[1/t+(1-1/t)d]+(1/M)∫[1/t+(1-1/t)d]
式中,P用于調(diào)整微分和比例的大小,P增加,相當(dāng)于同時(shí)將微分時(shí)間增加及減少比例帶。反之,P減少,相當(dāng)于同時(shí)將微分時(shí)間減少和增大比例帶。M類似積分時(shí)間,可用于調(diào)整積分和微分積分的大小,t用于調(diào)整微分與比例的相互比例成分。如果t=1,則微分作用為0,如果1M=0,則積分作用為0。
這樣,控制參數(shù)又減少為3個(gè),由于常規(guī)PID參數(shù)的定義只根據(jù)算法本身,其特點(diǎn)是不需要考慮被控對(duì)象的模型,而改進(jìn)后的3個(gè)控制參數(shù),由于同原參數(shù)概念不同,所以,定義為MPT控制算法,具體含義如下:
M50為保持參數(shù)。
M50定義為輸出值為50%時(shí),控制對(duì)象基本穩(wěn)定后測(cè)量值的差值。50表示輸出值變化量為50。
例如某電爐溫度控制,為了找出蕞佳的M50值,手動(dòng)輸出為50%時(shí),電爐溫度zui后穩(wěn)定在800℃左右,而0%輸出時(shí),電爐溫度zui后穩(wěn)定在室溫,為25℃,則M(蕞佳參數(shù)值(=800-25=775參數(shù)M值主要對(duì)調(diào)節(jié)算法中的積分作用進(jìn)行調(diào)整。M值越小,系統(tǒng)積分作用越強(qiáng)。M值越大,積分作用越弱(積分時(shí)間增加)。如果,M=0,則系統(tǒng)取消積分作用。
P為速率參數(shù)
P與每個(gè)控制周期內(nèi)儀表輸出變化*時(shí)測(cè)量值對(duì)應(yīng)變化的大小成反比,其數(shù)值定義如下:
P=100÷每秒鐘被控參數(shù)的變化值,單位是℃或10個(gè)定義單位(線形輸入時(shí))。
例如電爐溫度控制,如果儀表以*功率加熱,并假設(shè)沒(méi)有散熱,電爐每秒升高1℃時(shí),則P=100÷1=100
在實(shí)際應(yīng)用時(shí),因?yàn)闆](méi)有散熱的前提條件是無(wú)法滿足的,所以,用人工的方式確定P的蕞佳值是不可能的,因此,一般利用自整定方法確定P的蕞佳值,P值對(duì)調(diào)節(jié)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、微分作用相應(yīng)減弱。P參數(shù)與積分作用無(wú)關(guān)。
T為滯后時(shí)間參數(shù)
T定義為某電爐以某功率開始升溫,當(dāng)其升溫速率達(dá)到zui大值的63.5%時(shí)所需要的時(shí)間,T值單位是秒(s)。引入?yún)?shù)T并正確設(shè)置時(shí)可以完*溫度控制的超調(diào)現(xiàn)象及振蕩現(xiàn)象,同時(shí)使控制響應(yīng)速度蕞佳。
T值的變化,可對(duì)調(diào)節(jié)作用中的比例和微分起作用,T值越小,比例作用越強(qiáng),微分作用越弱。T值越大,則比例作用減弱,微分作用增強(qiáng)。如果T≤CT1(控制周期),則微分作用被*取消,這時(shí),系統(tǒng)的調(diào)節(jié)規(guī)律將成為比例或比例積分調(diào)節(jié)規(guī)律。

自適應(yīng)功能

    對(duì)于許多復(fù)雜的調(diào)節(jié)對(duì)象,例如電爐溫度控制中的電網(wǎng)電壓變化、外界干擾因素和工作環(huán)境多變等,針對(duì)有嚴(yán)重非線形的控制對(duì)象,國(guó)外儀表公司也推出了不少對(duì)策和方法。例如,日本導(dǎo)電公司生產(chǎn)的儀表中,采用了多組算法;歐陸和歐姆龍儀表中采用了自適應(yīng)功能;KMM智能調(diào)節(jié)儀表中采用了折線模塊來(lái)適應(yīng)系統(tǒng)的非線性;還有的儀表公司在儀表中采用辯識(shí)方法來(lái)提高儀表在非線性系統(tǒng)中的調(diào)節(jié)質(zhì)量。
在AI系列儀表中,針對(duì)有嚴(yán)重中非線性的控制對(duì)象,選擇了自適應(yīng)方式來(lái)解決。其改進(jìn)的特點(diǎn)是:當(dāng)控制偏差大于估計(jì)的誤差時(shí),自適應(yīng)系統(tǒng)不是修改MPT參數(shù)(國(guó)外儀表的自適應(yīng)功能是修改控制參數(shù)),而是修改輸出值來(lái)降低誤差。雖然修改范圍有限,但不會(huì)出現(xiàn)將原來(lái)正確控制參數(shù)改錯(cuò)的現(xiàn)象,使響應(yīng)速度加快,使控制精度大大提高。  

模糊控制技術(shù)

    所謂模糊控制是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量以及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)智能化數(shù)字控制方法。該方法無(wú)需建立對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,并且具有適應(yīng)性好,算法簡(jiǎn)易實(shí)現(xiàn)和容易操作等特點(diǎn)。
在控制誤差很大時(shí),用公式調(diào)節(jié)輸出沒(méi)有太大意義,相反容易帶來(lái)積分飽和一類的問(wèn)題,即使使用MPT算法,如果控制參數(shù)設(shè)置不準(zhǔn),也可能出現(xiàn)積分飽和或過(guò)積分的現(xiàn)象。所以,儀表引入模糊控制規(guī)則確定輸出,將取得理想的控制效果。在誤差較大時(shí),儀表的PID算法沒(méi)有啟動(dòng),因此,AI儀表中的人工智能算法能夠獲得更為平滑的控制曲線。  

專家自整定系統(tǒng)

    由上面可知,AI系列儀表中的人工智能控制算法,已將常規(guī)的PID控制參數(shù)改成MPT參數(shù),為了方便操作人員確定MPT參數(shù),引入了一套自整定專家系統(tǒng)。由于MPT參數(shù)是面向被控對(duì)象進(jìn)行描述的,所以,其自適應(yīng)及自整定都比常規(guī)的PID參數(shù)來(lái)的簡(jiǎn)單,并且準(zhǔn)確。一般情況下,如果自整定操作正確,成功率幾乎為*。
自整定過(guò)程是采用位式控制來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)節(jié)的,系統(tǒng)振蕩后,根據(jù)其周期確定滯后時(shí)間參數(shù)T,根據(jù)振蕩幅度,可確定速率參數(shù)P。參數(shù)M一般不易直接確定,對(duì)于溫度,一般假設(shè)其零輸出時(shí)測(cè)量值為25℃,根據(jù)振蕩時(shí)輸出值可確定出參數(shù)M。對(duì)于線性輸入,以其刻度范圍作為M值。可見,參數(shù)P和T可以通過(guò)自整定獲得蕞佳值,而參數(shù)M只能是大致的。另外,如果系統(tǒng)的速率參數(shù)或滯后時(shí)間很長(zhǎng)時(shí),自整定也可能加大控制周期(CT1)值,以使系統(tǒng)符合實(shí)際的控制對(duì)象要求。AI系列儀表中引入專家自整定系統(tǒng)后,不僅降低了操作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,方便了操作,而且進(jìn)一步提高了控制系統(tǒng)的控制質(zhì)量。

使用價(jià)值

    AI系列儀表與同類進(jìn)口儀表價(jià)格相差2~3倍,其性能并不遜色國(guó)外儀表。即使同國(guó)內(nèi)同類儀表相比其價(jià)格與性能也有很大優(yōu)勢(shì)。筆者*次用該系列儀表是1997年為哈爾濱電機(jī)股份有限公司多種事業(yè)部?jī)膳_(tái)砂輪片燒結(jié)爐。該爐為硅碳棒電加熱爐,要求按工藝曲線程序控制,控溫精度±5℃,采用蘇州特種變壓器廠生產(chǎn)的TSH—100/0.5磁性調(diào)壓器及控制系統(tǒng)。廠家選用控溫儀表基于國(guó)外產(chǎn)品,為了降低費(fèi)用,決定用AI—708P替代,該儀表為30段程序智能控制,當(dāng)時(shí)售價(jià)僅1500元/臺(tái)。*次運(yùn)行時(shí),啟用自整定功能,便較快的找到了蕞佳的MPT參數(shù),保溫時(shí)控制精度達(dá)到±1℃。理想的控制效果使得在以后儀表的選用時(shí)對(duì)AI系列儀表情有獨(dú)鐘。現(xiàn)在該類儀表在功能上又進(jìn)一步,其型號(hào)也略有改變。分簡(jiǎn)易、智能型兩大類,智能型儀表不僅具有故障自檢和參數(shù)鎖定功能,而且選用了高抗干擾和高可靠性結(jié)構(gòu),所以,系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí),能及時(shí)查出故障,予以排除,大大提高了控制系統(tǒng)的可靠性和安全性。  

 

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