AI系列儀表的人工智能控制算法
關(guān)于AI系列儀表的人工智能控制算法
哈爾濱電機實業(yè)開發(fā)總公司 謝振國
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及功能，并簡述了該類儀表在實際應(yīng)用中的價值。
關(guān)鍵詞：AI系列儀表 控制 參數(shù)
在工業(yè)控制中，許多控制過程機理復(fù)雜，滯后大，控制對象具有變結(jié)構(gòu)、時變等特點。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)試帶來麻煩，調(diào)節(jié)的效果也不理想。目前由國外引進的某些調(diào)節(jié)儀表中，推出了許多改進型如加入抗飽和積分功能，采用自整定來協(xié)助確定PID參數(shù)及自適應(yīng)技術(shù)來改進控制效果。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，簡述AI系列儀表中的人工智能控制算法和特點。
AI系列儀表中的人工智能控制算法，即對PID算法加以改進和保留，加入模糊控制算法規(guī)則，并對給定值的變化加入了前饋調(diào)節(jié)。在誤差大時，運用模糊算法進行調(diào)節(jié)，以徹底消除PID飽和積分現(xiàn)象，如同熟練工人進行手動調(diào)節(jié)。當(dāng)誤差趨小時，采用改進后的PID算法控制輸出。其控制參數(shù)采用被控對象特征描述方式。一組(MPT)參數(shù)即可同時確定PID參數(shù)和模糊控制參數(shù)。系統(tǒng)具有無超調(diào)和高控制精度等特點。針對不穩(wěn)定的非線形復(fù)雜調(diào)節(jié)對象，表內(nèi)設(shè)有自適應(yīng)調(diào)節(jié)規(guī)則，可使系統(tǒng)進一步加快響應(yīng)速度，改善控制品質(zhì)。針對控制參數(shù)較難確定的現(xiàn)實，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)雜勞動簡化，節(jié)約了調(diào)試時間，而且提高了控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)品質(zhì)。
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，有擾動時，消除誤差速度變慢，而當(dāng)加強積分作用時，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，采用模糊控制，不存在抗飽和積分問題，而對PID算法部分又加以改進如下：
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)過認真的研究和實驗分析，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*佳比值同控制對象的滯后時間有關(guān)。滯后時間越大，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)于同時將微分時間增加及減少比例帶。反之，P減少，相當(dāng)于同時將微分時間減少和增大比例帶。M類似積分時間，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1Ｍ＝０，則積分作用為0。
這樣，控制參數(shù)又減少為3個，由于常規(guī)PID參數(shù)的定義只根據(jù)算法本身，其特點是不需要考慮被控對象的**模型，而改進后的3個控制參數(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，控制對象基本穩(wěn)定后測量值的差值。50表示輸出值變化量為50。
例如某電爐溫度控制，為了找出*佳的M50值，手動輸出為50%時，電爐溫度*后穩(wěn)定在800℃左右，而0%輸出時，電爐溫度*后穩(wěn)定在室溫，為25℃，則M(*佳參數(shù)值(=800-25=775參數(shù)M值主要對調(diào)節(jié)算法中的積分作用進行調(diào)整。M值越小，系統(tǒng)積分作用越強。M值越大，積分作用越弱(積分時間增加)。如果，M=0，則系統(tǒng)取消積分作用。
P為速率參數(shù)
P與每個控制周期內(nèi)儀表輸出變化100%時測量值對應(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個定義單位(線形輸入時)。
例如電爐溫度控制，如果儀表以100%功率加熱，并假設(shè)沒有散熱，電爐每秒升高1℃時，則P=100÷1=100
在實際應(yīng)用時，因為沒有散熱的前提條件是無法滿足的，所以，用人工的方式確定P的*佳值是不可能的，因此，一般利用自整定方法確定P的*佳值，P值對調(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)與積分作用無關(guān)。
T為滯后時間參數(shù)
T定義為某電爐以某功率開始升溫，當(dāng)其升溫速率達到*大值的63.5%時所需要的時間，T值單位是秒(s)。引入?yún)?shù)T并正確設(shè)置時可以完全解決溫度控制的超調(diào)現(xiàn)象及振蕩現(xiàn)象，同時使控制響應(yīng)速度*佳。
T值的變化，可對調(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，微分作用越弱。T值越大，則比例作用減弱，微分作用增強。如果T≤CT1(控制周期)，則微分作用被完全取消，這時，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
在AI系列儀表中，針對有嚴(yán)重中非線性的控制對象，選擇了自適應(yīng)方式來解決。其改進的特點是：當(dāng)控制偏差大于估計的誤差時，自適應(yīng)系統(tǒng)不是修改MPT參數(shù)(國外儀表的自適應(yīng)功能是修改控制參數(shù))，而是修改輸出值來降低誤差。雖然修改范圍有限，但不會出現(xiàn)將原來正確控制參數(shù)改錯的現(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)
在控制誤差很大時，用公式調(diào)節(jié)輸出沒有太大意義，相反容易帶來積分飽和一類的問題，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，儀表的PID算法沒有啟動，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)
自整定過程是采用位式控制來進行系統(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，對于溫度，一般假設(shè)其零輸出時測量值為25℃，根據(jù)振蕩時輸出值可確定出參數(shù)M。對于線性輸入，以其刻度范圍作為M值。可見，參數(shù)P和T可以通過自整定獲得*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)或滯后時間很長時，自整定也可能加大控制周期(CT1)值，以使系統(tǒng)符合實際的控制對象要求。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強度，方便了操作，而且進一步提高了控制系統(tǒng)的控制質(zhì)量。