徐立軍，何穎

(新疆工業(yè)高等專科學(xué)校，新疆 烏魯木齊，830091)

盡管已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究并提出了大量的解決方案，大多的工業(yè)控制系統(tǒng)仍然使用傳統(tǒng)PID控制，據(jù)估計(jì)，PID控制器的使用率在90% －99%之間。然而，因?yàn)楣I(yè)控制過程普遍具有綜合性、復(fù)雜性，隨時(shí)間而變化、延遲，且是非線性及無規(guī)律動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)，PID控制器不可能為所有控制問題提供一個(gè)總的解決方案。當(dāng)這個(gè)控制過程太過復(fù)雜，甚至無法用分析模型進(jìn)行描述時(shí)，傳統(tǒng)的方法很可能就失效了［1]。因此，經(jīng)典控制理論能夠簡(jiǎn)化工廠模式，卻不能保證控制效果。工廠仍然需要控制操作人員。但是，人的控制能力并不穩(wěn)定，易受操作員經(jīng)驗(yàn)和職業(yè)技能的影響，因此，在許多實(shí)際應(yīng)用中，傳統(tǒng)PID控制不能對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行有效的調(diào)節(jié)，而運(yùn)用人工智能技術(shù)則能夠?qū)⒉僮髡叩墓ぷ髯詣?dòng)化。介于人工智能和控制工程技術(shù)之間的模糊控制理論，其有效性已被工程實(shí)踐證明。根據(jù)《日本儀器控制工程協(xié)會(huì)》對(duì)日本控制技術(shù)行業(yè)的調(diào)查，模糊控制(FC)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(NNC)是控制工程技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一［2]。作為過程控制的方法，模糊控制的吸引力在于:模糊控制有效地支持了編碼轉(zhuǎn)換，即將一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的操作工所積累的知識(shí)和控制程序，轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)字。在一個(gè)典型的PID工業(yè)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，控制參數(shù)被提前設(shè)定，然后為了達(dá)到理想的響應(yīng)，這些參數(shù)被手動(dòng)調(diào)節(jié)。在Copeland和Rattan所描述的方法中，人工調(diào)節(jié)可被由FC監(jiān)控的調(diào)節(jié)過程取代。通過在線對(duì)FC參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，控制系統(tǒng)的響應(yīng)得以改善［3]。

1 模糊控制器的設(shè)計(jì)方法

FC設(shè)計(jì)至今仍然類似一門藝術(shù)而未形成一項(xiàng)技術(shù)，因而設(shè)計(jì)者的能力扮演著至關(guān)重要的角色。究其原因如下:

模糊控制理論，特別是模糊設(shè)計(jì)理論仍遠(yuǎn)不夠完善，也未被深入研究。C.－C.Lee在他的研究中指出:“缺乏FC設(shè)計(jì)的系統(tǒng)性設(shè)計(jì)步驟”。Brehm認(rèn)為:“設(shè)計(jì)方法仍處于雛形，在某些方面仍靠直覺”［4]。最近Patryra等人的研究及國(guó)外多篇專門針對(duì)模糊PID設(shè)計(jì)的論文證實(shí)了FC設(shè)計(jì)分析中數(shù)據(jù)可靠性的缺乏。Verbruggen和Bruijn對(duì)當(dāng)前的模糊控制研究狀況及其與傳統(tǒng)PID控制的關(guān)系進(jìn)行了卓有成效的研究［5]。

模糊控制設(shè)計(jì)是一種邊緣技術(shù)，許多學(xué)科及工程設(shè)計(jì)方法如人工智能(專家系統(tǒng))、控制工程和優(yōu)化理論都牽涉其中，將這些不同的方法結(jié)合運(yùn)用，能夠極大地豐富模糊控制技術(shù)，并帶來嶄新與令人矚目的成果。然而，隱藏在這些不同方法背后的，是不同的研究群體、不同的技術(shù)以及各自的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并且各研究群體之間彼此缺少了解(甚至有時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生誤解)。

FC設(shè)計(jì)方法大致可分為專家法、控制工程法、中介法、整合法和同步法。

第一種方法來源于專家系統(tǒng)法。它將FC視為一個(gè)問題解決型的專家系統(tǒng)。在該方法中，用模糊集來代表控制人員的知識(shí)和行為，可僅憑模糊集進(jìn)行操作，人工智能和認(rèn)知科學(xué)的所有理論性和實(shí)踐性方法在專家系統(tǒng)中得以應(yīng)用。應(yīng)該注意到，通過使用語言變量，模糊規(guī)則為人類思維和語言提供了一個(gè)自然的框架結(jié)構(gòu)，許多技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)，使用模糊控制規(guī)則可以方便地表達(dá)他們的專業(yè)知識(shí)。因此對(duì)一個(gè)知識(shí)豐富的工程師來說，使用專家法會(huì)使設(shè)計(jì)工作變得更加容易。這種方法在FC初期設(shè)計(jì)非常流行。

在一個(gè)純粹的專家法中，結(jié)構(gòu)、輸入、輸出和其他FC系統(tǒng)參數(shù)的選擇僅僅是專家的職責(zé)。而且，該方法的支持者們反對(duì)過細(xì)的參數(shù)調(diào)節(jié)，他們認(rèn)為，這樣調(diào)節(jié)會(huì)破壞專家的指令。例如，改變控制參數(shù)或隸屬函數(shù)，可能會(huì)導(dǎo)致模糊規(guī)則表中數(shù)據(jù)意義喪失或混亂，從而導(dǎo)致系統(tǒng)無法識(shí)別那些經(jīng)過調(diào)節(jié)的規(guī)則，進(jìn)而無法制定新規(guī)則。

控制工程法的支持者反駁上述方法太過主觀，易于出錯(cuò)，并嘗試建立一些可供選擇的客觀標(biāo)準(zhǔn)。該方法提出，F(xiàn)C的設(shè)計(jì)應(yīng)該基于研究各種表征值的穩(wěn)定性和表現(xiàn)，從而決定不同的FC參數(shù)，因此，該方法確定FC的分析是FC設(shè)計(jì)的重要程序之一。該方法采用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)FC控制質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

中介法認(rèn)為應(yīng)該由專家設(shè)置參數(shù)，并用控制系統(tǒng)法確立其他規(guī)則。其方法包括FC結(jié)構(gòu)和參數(shù)的初始選擇，進(jìn)一步的調(diào)節(jié)由控制工程法進(jìn)行。這些方法的發(fā)展促進(jìn)了計(jì)算機(jī)輔助模型的應(yīng)用，通過計(jì)算機(jī)輔助工具，模型整合了專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的特性。ARTMAP［6]即是這樣一個(gè)例子，通過有機(jī)體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠快速學(xué)習(xí)辨識(shí)，測(cè)試假設(shè)，預(yù)測(cè)趨勢(shì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的計(jì)算機(jī)模擬量或數(shù)字量輸入的響應(yīng)。

上述模糊控制方式已混合運(yùn)用到了控制工程實(shí)踐領(lǐng)域。當(dāng)設(shè)計(jì)一個(gè)工業(yè)用傳統(tǒng)PID控制器時(shí)，設(shè)計(jì)者要首先設(shè)定好控制其參數(shù)，然后手動(dòng)調(diào)節(jié)參數(shù)使系統(tǒng)響應(yīng)接近期待值，如果用模糊控制來代替手動(dòng)調(diào)節(jié)過程，通過模糊控制參數(shù)的在線調(diào)節(jié)可以顯著改善系統(tǒng)響應(yīng)。在這里需要特別強(qiáng)調(diào)的是，直到現(xiàn)在，在設(shè)計(jì)的初期階段，專家控制法仍然被普遍采用并不斷被改進(jìn)。

結(jié)合AI(人工智能)和控制工程的特點(diǎn)，在模糊控制器設(shè)計(jì)中，AI可以使工程師經(jīng)驗(yàn)?zāi)：⒂米匀徽Z言來構(gòu)建設(shè)計(jì)框架，這使得模糊控制的作用變得越來越重要，尤其是在控制器設(shè)計(jì)過程中，模糊控制的設(shè)計(jì)方法變得越來越容易掌握并日臻成熟，而對(duì)于設(shè)計(jì)人員來說相對(duì)傳統(tǒng)PID控制也更加具有吸引力。

控制工程領(lǐng)域傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)仍然適用于模糊控制的設(shè)計(jì)，包括對(duì)與超調(diào)、積分和穩(wěn)態(tài)誤差等參數(shù)的調(diào)節(jié)設(shè)計(jì)方法也在進(jìn)一步發(fā)展當(dāng)中，而加強(qiáng)模糊控制的易學(xué)易用性將會(huì)顯著的提高模糊控制的控制品質(zhì)，提高其魯棒性并擴(kuò)展其應(yīng)用領(lǐng)域。

2 模糊PID控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

為了在特定的工作條件下獲得更高的控制質(zhì)量(首先必須保證在惡劣工作環(huán)境中的穩(wěn)定性和魯棒性)，在模糊控制設(shè)計(jì)中廣泛用兩種基本結(jié)構(gòu):包括上位機(jī)控制的層次結(jié)構(gòu)和自適應(yīng)控制。

層次控制通常包括一個(gè)通常被稱為上位控制器的高階控制器和一些低階控制器，各層次之間的轉(zhuǎn)換由模糊控制器來控制。它將整個(gè)組織系統(tǒng)按照一定的方式分解為若干個(gè)子系統(tǒng)，賦予其局部范圍內(nèi)的控制目標(biāo)和功能，并考慮各個(gè)子系統(tǒng)之間的內(nèi)在聯(lián)系，通過協(xié)調(diào)和規(guī)定各子系統(tǒng)的目標(biāo)、任務(wù)、利益等，使它們相互配合、相互制約，在行為目標(biāo)上和整個(gè)組織的總目標(biāo)協(xié)調(diào)一致，以實(shí)現(xiàn)組織總體最優(yōu)控制。

這種結(jié)構(gòu)的典型應(yīng)用實(shí)例之一就是用來對(duì)感應(yīng)電機(jī)進(jìn)行高精度監(jiān)控的多層模糊控制器(MLFC)［7]，該控制器分兩層，第一層是執(zhí)行層，由眾多輔助控制器構(gòu)成，第二層是管理層，作用是協(xié)調(diào)各輔助控制器使之聯(lián)合實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)總目標(biāo)，由于使用了多層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，整個(gè)控制器的設(shè)計(jì)變得簡(jiǎn)單易行。

低階控制器一般使用傳統(tǒng)的PID控制器(如圖1)，這樣高階的模糊控制器就可以根據(jù)下層的參數(shù)調(diào)節(jié)需要制定相應(yīng)的模糊規(guī)則從而直接進(jìn)行操作，模糊控制器可以對(duì)參數(shù)進(jìn)行在線和離線的調(diào)節(jié)，這意味著模糊控制器可以和傳統(tǒng)PID控制器同步工作。在某些案例中，使用模糊控制只是用來預(yù)防控制過程中可能出現(xiàn)的一些危險(xiǎn)情況。

新興的有自動(dòng)學(xué)習(xí)功能的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可以實(shí)現(xiàn)各個(gè)PID控制器之間的暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)切換操作。在這種結(jié)構(gòu)的控制器中，PD控制一般用在大偏差情況下以加快響應(yīng)速度，而PI控制一般用在小偏差情況下以消除靜差。在控制算法中，S型神經(jīng)元可以在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)改變時(shí)進(jìn)行預(yù)賦值運(yùn)算，同時(shí)依照實(shí)際情況自動(dòng)改變控制參數(shù)，用以構(gòu)建控制器參數(shù)和實(shí)際操作條件之間的非線性關(guān)系，可以利用傳感器技術(shù)將基于專家的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效學(xué)習(xí)算法，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)控制規(guī)則和隸屬函數(shù)，從而彌補(bǔ)模糊控制的缺點(diǎn)，并較好解決系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差和快速性之間的矛盾。在某些情況下，將模糊控制用于PID控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制之間的轉(zhuǎn)換(如圖2)［8]。

在Palm和Rdhfuess做的一項(xiàng)對(duì)于模糊控制和PID控制相似性的研究中，將模糊控制器視為了一種近似增益調(diào)節(jié)器，模糊增益調(diào)節(jié)器通過權(quán)衡不同隸屬函數(shù)和相應(yīng)計(jì)算的中值建立模糊規(guī)則，另一方面，PID增益系數(shù)和模糊控制縮放因子之間的這種相似性可以用在模糊控制器的設(shè)計(jì)和整定中［9]。

另一種將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID結(jié)合起來的方法就是在同一層次同時(shí)放置模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制器，在一個(gè)串行連接中，模糊控制器同時(shí)接收PID控制器的輸入信號(hào)(如圖3)。在大多數(shù)情況下，基于專家控制的模糊控制可以代替人工操作，這種控制方式由Tzafestas和Papanikolopoulos等提出并已被廣泛采用［10]。在另一種并行結(jié)構(gòu)中，模糊控制器接受偏差信號(hào)并給PID控制器提供輸入信號(hào)，或者一個(gè)傳統(tǒng)控制器的輸入被模糊控制取代(如圖4)，這種結(jié)構(gòu)對(duì)于非線性設(shè)備控制及具有較強(qiáng)干擾的工作場(chǎng)所控制效果較好。

上述的模糊控制結(jié)構(gòu)在大量的工程實(shí)踐中被證明是行之有效的，能夠滿足控制系統(tǒng)需要的穩(wěn)定性以及快速性等性能，同傳統(tǒng)PID控制相比具有適應(yīng)性強(qiáng)、魯棒性高、糾錯(cuò)能力強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)［11]。

3 結(jié)語

當(dāng)前一些研究成果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模糊控制技術(shù)的結(jié)合，是模糊控制的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)，而模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及正在引起國(guó)際廣泛關(guān)注的混沌控制這些當(dāng)代智能技術(shù)的新四部正在互相滲透、緊密結(jié)合，將是促進(jìn)高度智能化模糊研究的關(guān)鍵。

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