自动控制的内容与应用

自动控制的内容与应用摘要自动控制指采用控制装置使被控对象自动按照给定的规律运行，使被控对象的一个或数个物理量能够在一定的精度范围内按照给定的规律变化。自动控制是相对人工控制概念而言的，指的是在没人参与的情况下，利用控制装置使被控对象或过程自动地按预定规律运行。自动控制技术的研究有利于将人类从复杂、危险、繁琐的劳动环境中解放出来并大大提高控制效率。自动控制是工程科学的一个分支。它涉及利用反馈原理的对动态系统的自动影响，以使得输出值接近我们想要的值。从方法的角度看，它以数学的系统理论为基础。我们今天称作自动控制的是二十世纪中叶产生的控制论的一个分支。基础的结论是诺波特维纳，鲁道夫卡尔曼提出的。关键词自动控制领域的发展过程；自动控制系统的定义；自动控制系统分类方法；自动控制的应用；智能控制的概念，特点和类型；智能控制的应用自动控制领域的发展过程150多年前第一代过程控制体系是基于5-13psi的气动信号标准(气动控制系统PCSPneumaticControlSystem)。简单的就地操作模式，控制理论初步形成，尚未有控制室的概念。第二代过程控制体系(模拟式或ACS,AnalogControlSystem)是基于010mA或420mA的电流模拟信号，这一明显的进步，在整整25年内牢牢地统治了整个自动控制领域。它表征了电气自动控制时代的到来。第三代过程控制体系(CCS，ComputerControlSystem)70年代开始了数字计算机的应用，产生了巨大的技术优势，人们在测量，模拟和逻辑控制领域率先使用，从而产生了第三代过程控制体系(CCS，ComputerControlSystem)。这个被称为第三代过程控制体系是自动控制领域的一次革命，它充分发挥了计算机的特长，于是人们普遍认为计算机能做好一切事情，自然而然地产生了被称为集中控制”的中央控制计算机系统，需要指出的是系统的信号传输系统依然是大部分沿用420mA的模拟信号，但是时隔不久人们发现，随着控制的集中和可靠性方面的问题，失控的危险也集中了，稍有不慎就会使整个系统瘫痪。所以它很快被发展成分布式控制系统（DCS）。第四代过程控制体系（DCS，DistributedControlSystem分布式控制系统）：随着半导体制造技术的飞速发展，微处理器的普遍使用，计算机技术可靠性的大幅度增加，目前普遍使用的是第四代过程控制体系（DCS，或分布式数字控制系统），它主要特点是整个控制系统不再是仅仅具有一台计算机，而是由几台计算机和一些智能仪表和智能部件构成一个了控制系统。于是分散控制成了最主要的特征。除外另一个重要的发展是它们之间的信号传递也不仅仅依赖于4-20mA的模拟信号，而逐渐地以数字信号来取代模拟信号。第五代过程控制体系（FCSFieldbusControlSystem现场总线控制系统）：FCS是从DCS发展而来，就象DCS从CCS发展过来一样，有了质的飞跃。“分散控制”发展到“现场控制”；数据的传输采用“总线”方式。但是FCS与DCS的真正的区别在于FCS有更广阔的发展空间。由于传统的DCS的技术水平虽然在不断提高，但通信网络最低端只达到现场控制站一级，现场控制站与现场检测仪表、执行器之间的联系仍采用一对一传输的4-20mA模拟信号，成本高，效率低,维护困难，无法发挥现场仪表智能化的潜力，实现对现场设备工作状态的全面监控和深层次管理。所谓现场总线就是连接智能测量与控制设备的全数字式、双向传输、具有多节点分支结构的通信链路。简单地说传统的控制是一条回路，而FCS技术是各个模块如控制器、执行器、检测器等挂在一条总线上来实现通信，当然传输的也就是数字信号。自动控制系统基本定义自动控制系统（automaticcontrolsystems）是在无人直接参与下可使生产过程或其他过程按期望规律或预定程序进行的控制系统。分类方法按控制原理的不同，自动控制系统分为开环控制系统和闭环控制系统。开环控制系统在开环控制系统中，系统输出只受输入的控制，控制精度和抑制干扰的特性都比较差。开环控制系统中，基于按时序进行逻辑控制的称为顺序控制系统；由顺序控制装置、检测元件、执行机构和被控工业对象所组成。主要应用于机械、化工、物料装卸运输等过程的控制以及机械手和生产自动线。闭环控制系统闭环控制系统是建立在反馈原理基础之上的，利用输出量同期望值的偏差对系统进行控制，可获得比较好的控制性能。闭环控制系统又称反馈控制系统。按给定信号分类，自动控制系统可分为恒值控制系统、随动控制系统和程序控制系统。恒值控制系统给定值不变，要求系统输出量以一定的精度接近给定希望值的系统。如生产过程中的温度、压力、流量、液位高度、电动机转速等自动控制系统属于恒值系统。随动控制系统给定值按未知时间函数变化，要求输出跟随给定值的变化。如跟随卫星的雷达天线系统。程序控制系统给定值按一定时间函数变化。如程控机床。自动控制的应用在工业方面，对于冶金、化工、机械制造等生产过程中遇到的各种物理量，包括温度、流量、压力、厚度、张力、速度、位置、频率、相位等，都有相应的控制系统。在此基础上通过采用数字计算机还建立起了控制性能更好和自动化程度更高的数字控制系统，以及具有控制与管理双重功能的过程控制系统。在农业方面的应用包括水位自动控制系统、农业机械的自动操作系统等。在军事技术方面，自动控制的应用实例有各种类型的伺服系统、火力控制系统、制导与控制系统等。在航天、航空和航海方面，除了各种形式的控制系统外，应用的领域还包括导航系统、遥控系统和各种仿真器。此外，在办公室自动化、图书管理、交通管理乃至日常家务方面，自动控制技术也都有着实际的应用。随着控制理论和控制技术的发展，自动控制系统的应用领域还在不断扩大，几乎涉及生物、医学、生态、经济、社会等所有领域。自动控制的核心是智能控制因此了解智能控制十分必要。智能控制的基本概念智能控制的定义一：智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制.他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现.定义三：智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制,也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域.定义四：智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。智能控制的特点同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合过程，也往往是那些含有复杂性，不完全性，模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理，以启发引导求解过程；智能控制的核心在高层控制，即组织级；智能控制器具有非线性特性；智能控制具有变结构特点；智能控制器具有总体自寻优特性；智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求；智能控制是一门边缘交叉学科；智能控制是一个新兴的研究领域。智能控制在各行各业的应用1. 工业过程中的智能控制生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计，例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。2. 机械制造中的智能控制在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业，它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的“ThenIf逆向推理作为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性，将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。3. 电力电子学研究领域中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。智能控制的类型集成或者（复合）混合控制几种方法和机制往往结合在一起，用于一个实际的智能控制系统或装置，从而建立起混合或集成的智能控制系统分级递阶控制系统分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制(HierarchicalIntelligentControl)主要由三个控制级组成,按智能控制的高低分为组织级,协调级,执行级,并且这三级遵循伴随智能递降精度递增原则。专家控制系统(ExpertSystem)专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题它具有启发性，透明性,灵活性,符号操作,不一确定性推理等特点.应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统,称为专家控制系统人工神经网络控制系统神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节神经网络具备类似人类的学习功能一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人，而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数模糊控制系统所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段,实现系统控制的一种方法学习控制系统(1) 遗传算法学习控制遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法，它模拟生物界/生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制，利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。(2) 迭代学习控制迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练，从经验中学会某种技能,来达到有效控制的目的。