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  • 智能控制-专家控制
    2019-06-15 10:24:43

    专家系统概念

    专家系统是一个智能计算机系统,其内部含有大量某个领域专家具有的知识与经验,能够模拟人类专家的思维过程,求解该领域内需要专家才能解决的问题。
    在这里插入图片描述

    专家控制

    专家控制的结构图如下:
    在这里插入图片描述
    控制系统的特点之一就是实时性要求较高。实时性是指任务不但要完成,而且要在指定的时间内完成。

    专家系统与专家控制的区别:

    1. 专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策。而专家控制能够进行独立的、实时的自动决策。因此,专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性要求更高。
    2. 专家系统一般是离线工作方式,专家控制一般是在线工作方式。

    专家控制特点

    1. 专家控制能够满足任意动态过程的控制需要。尤其适用于那些带有时变、非线性和强干扰的系统控制。
    2. 专家控制可以充分利用对象的先验知识。
    3. 专家控制可以增加、改进控制规则,可不断积累知识,改进控制性能。
    4. 使用专家控制可以定性的描述控制系统性能。如“超调小”、“误差偏大”等等。

    专家PID控制原理

    PID专家控制的实质是,基于受控对象和控制规律的各种知识,无需知道被控对象的精确模型,利用专家经验来设计PID参数,是一种直接型专家控制方法。

    专家控制实例

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  • 实现专家控制,专家pid很好用,尤其用到电厂控制里面
  • 专家控制

    千次阅读 2018-11-14 09:04:00
    专家控制(Expert Control)是智能控制的一个重要分支,又称专家智能控制。所谓专家控制,是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在未知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的控制。 专家...

     1、概述

    专家控制(Expert Control)是智能控制的一个重要分支,又称专家智能控制。所谓专家控制,是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在未知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的控制。

           专家控制试图在传统控制的基础上“加入”一个富有经验的控制工程师,实现控制的功能,它由知识库和推理机构构成主体框架,通过对控制领域知识(先验经验、动态信息、目标等)的获取与组织,按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出,实现对实际对象的控制。

    2、结构

         专家控制的基本结构如图2-2所示。

    3、功能

    (1)能够满足任意动态过程的控制需要,尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制;

    (2)控制过程可以利用对象的先验知识;

    (3)通过修改、增加控制规则,可不断积累知识,改进控制性能;

    (4)可以定性地描述控制系统的性能,如“超调小”、“偏差增大”等;

    5)对控制性能可进行解释;

     

    6)可通过对控制闭环中的单元进行故障检测来获取经验规则。

    4、与专家系统的区别

        专家控制引入了专家系统的思想,但与专家系统存在区别:

    (1)     专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。

     

    (2)     专家系统处于离线工作方式,而专家控制要求在线获取反馈信息,即要求在线工作方式。

    5、知识表示

        专家控制将系统视为基于知识的系统,控制系统的知识表示如下:

    1)受控过程的知识

    ① 先验知识:包括问题的类型及开环特性;

    ② 动态知识:包括中间状态及特性变化。

    2)控制、辨识、诊断知识

    ① 定量知识:各种算法;

    ② 定性知识:各种经验、逻辑、直观判断。

     

             按照专家系统知识库的结构,有关知识可以分类组织,形成数据库和规则库,从而构成专家控制系统的知识源。

     

    数据库包括:

    ① 事实──已知的静态数据。例如传感器测量误差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条件、受控过程的单元组态等;

    ② 证据──测量到的动态数据。例如传感器的输出值、仪器仪表的测试结果等。证据的类型是各异的,常常带有噪声、延迟,也可能是不完整的,甚至相互之间有冲突;

    ③假设─由事实和证据推导的中间结果,作为当前事实集合的补充。例如,通过各种参数估计算法推得的状态估计等;

     

    ④目标─系统的性能指标。例如对稳定性的要求,对静态工作点的寻优、对现有控制规律是否需要改进的判断等。目标既可以是预定的,也可以是根据外部命令或内部运行状况在线地动态建立的。

     

    专家控制的规则库一般采用产生式规则表示:

     

    IF 控制局势(事实和数据) THEN 操作结论由多条产生式规则构成规则库。

    6、分类

    按专家控制在控制系统中的作用和功能,可将专家控制器分为以下两种类型:

    (1) 直接型专家控制器

         直接专家控制器用于取代常规控制器,直接控制生产过程或被控对象。具有模拟(或延伸,扩展)操作工人智能的功能。该控制器的任务和功能相对比较简单,但是需要在线、实时控制。因此,其知识表达和知识库也较简单,通常由几十条产生式规则构成,以便于增删和修改。

     

        直接型专家控制器的示意图见图2-3中的虚线所示。

     

    (2)间接型专家控制器

            间接型专家控制器用于和常规控制器相结合,组成对生产过程或被控对象进行间接控制的智能控制系统。具有模拟(或延伸,扩展)控制工程师智能的功能。该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制。按照高层决策功能的性质,间接型专家控制器可分为以下几种类型:

    ① 优化型专家控制器:是基于最优控制专家的知识和经验的总结和运用。通过设置整定值、优化控制参数或控制器,实现控制器的静态或动态优化。

    ② 适应型专家控制器:是基于自适应控制专家的知识和经验的总结和运用。根据现场运行状态和测试数据,相应地调整控制规律,校正控制参数,修改整定值或控制器,适应生产过程、对象特性或环境条件的漂移和变化。

    ③ 协调型专家控制器:是基于协调控制专家和调度工程师的知识和经验的总结和运用。用以协调局部控制器或各子控制系统的运行,实现大系统的全局稳定和优化。

    ④ 组织型专家控制器:是基于控制工程的组织管理专家或总设计师的知识和经验的总结和运用。用以组织各种常规控制器,根据控制任务的目标和要求,构成所需要的控制系统。

    间接型专家控制器可以在线或离线运行。通常,优化型、适应型需要在线、实时、联机运行。协调型、组织型可以离线、非实时运行,作为相应的计算机辅助系统。

          间接型专家控制器的示意图如图2-4所示。

    7、专家控制的关键技术及特点

    1专家控制的关键技术

    (1) 知识的表达方法;

    (2)从传感器中识别和获取定量的控制信号;

    (3)将定性知识转化为定量的控制信号;

    (4)控制知识和控制规则的获取。 

    2 专家控制的特点

    (1)灵活性:根据系统的工作状态及误差情况,可灵活地选取相应的控制律;

    (2)适应性:能根据专家知识和经验,调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化;

    (3)鲁棒性:通过利用专家规则,系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。

    展开全文
  • 专家控制系统

    2017-01-14 15:23:36
    专家系统控制知识
  • 针对浮选过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点, 提出一种用于阳离子浮选过程的专 家控制方法, 使系统具备一定的自... 实际应用结果表明, 所提出的专家控制方法能够满足浮选过程控制的要求.</p>
  • PID专家控制的实质是,基于受控对象和控制规律的各种知识,无需知道被控对象的精确模型,利用专家经验来设计PID参数。 专家PID控制是一种直接型专家控制器。 对典型的二阶系统单位阶跃响应过程作如下分析。 专家...

    由于博主非自动化相关专业学生,如有疏漏以及谬误还请不吝赐教。感谢~


    由于常见的是二阶系统,所以本文以二阶系统为例,展开分析。


    专家PID控制原理

    PID专家控制的实质是,基于受控对象和控制规律的各种知识,无需知道被控对象的精确模型,利用专家经验来设计PID参数。

    • 专家PID控制是一种直接型专家控制器。

    对典型的二阶系统单位阶跃响应过程作如下分析。

    专家控制系统一般不需要知道被控对象的精确模型,是基于受控对象和控制规律的各种知识,利用在该领域的专家经验来制定决策。因此我们无需建立这个控制系统的模型和传递函数。

    • 上面说了我们不需要做什么,那我们需要做什么?以及怎么做?

    对于这个问题,我们首先需要分析对于“典型的二阶系统”我们掌握的知识、经验或规律。

    无论采取什么样的算法来控制系统,最主要的目的是使系统的误差足够小。大误差要对应强的控制来矫正,小误差对应弱的控制作用。当经过控制后误差小到我们设定的范围,我们就保持当前的控制作用即可,使系统保持稳定,并改善对于稳定状态的性能指标。
    根据以上分析,我们需要首先知道“典型的二阶系统”的误差变化曲线是什么样子的。

    典型的二阶系统单位阶跃响应误差曲线如图所示。
    典型的二阶系统单位阶跃响应误差曲线
    图中的区域可以分为以下两类:

    1. 误差的绝对值在减小 (图中曲线白色部分)
    2. 误差的绝对值在增大 (图中阴影部分)

    根据我们的经验,误差及其变化是我们实时控制算法的依据。
    我们以PID的误差及其变化为依据,按照下述步骤设计我们的专家PID控制器:

    1. 引入一些定义

      同时定义2个常数: M 1 , M 2 M_1,M_2 M1,M2并且 M 1 > M 2 > = 0 M_1>M_2>=0 M1>M2>=0
    2. 根据误差及其变化,专家PID可以分为如下5种情况
      (1) 当 ∣ e ( k ) ∣ > M 1 |e(k)|>M_1 e(k)>M1
      说明误差的绝对值已经很大。不论误差变化趋势如何,都应考虑控制器的输出应按最大(小)输出,以达到迅速调整误差,使误差绝对值以最大速度减小。同时需要避免超调。(此时,相当于实施开环控制)
      (2)当 e ( k ) Δ e ( k ) > 0 e(k)\Delta{e(k)}>0 e(k)Δe(k)>0 Δ e ( k ) = 0 \Delta{e(k)}=0 Δe(k)=0
      说明误差在朝绝对值增大的方向变化或者误差保持不变
      此时如果 ∣ e ( k ) ∣ > = M 2 |e(k)|>= M_2 e(k)>=M2,说明误差也较大,考虑由控制器实施较强的控制作用,以达到扭转误差绝对值朝减小的方向变化,并迅速减少误差的绝对值,控制器的输出为
      u ( k ) = u ( k − 1 ) + k 1 { k p [ e ( k ) − e ( k − 1 ) ] + k i e ( k ) + k d [ e ( k ) − 2 e ( k − 1 ) + e ( k − 2 ) ] } u(k)=u(k-1)+k_1\{k_p[e(k)-e(k-1)]+k_ie(k)+k_d[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]\} u(k)=u(k1)+k1{kp[e(k)e(k1)]+kie(k)+kd[e(k)2e(k1)+e(k2)]}
      Note:上述公式为增量式PID算法,我们还加上了 k 1 k_1 k1来增强控制作用。
      如果此时 ∣ e ( k ) ∣ < M 2 |e(k)|<M_2 e(k)<M2,说明尽管误差朝绝对值增大的方向变化,但是误差绝对值本身并不大,考虑由控制器实施一般的控制作用,只要扭转误差的变化趋势,使其朝误差绝对值减小方向变化,控制器输出为:
      u ( k ) = u ( k − 1 ) + k p [ e ( k ) − e ( k − 1 ) ] + k i e ( k ) + k d [ e ( k ) − 2 e ( k − 1 ) + e ( k − 2 ) ] u(k)=u(k-1)+k_p[e(k)-e(k-1)]+k_ie(k)+k_d[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] u(k)=u(k1)+kp[e(k)e(k1)]+kie(k)+kd[e(k)2e(k1)+e(k2)]
      对比上面缺少了 k 1 k_1 k1系数。



      [注意](3)(4)的3个条件中,前两个是逻辑与的关系,其整体与最后的e(k)=0是逻辑或的关系,请勿对这段描述理解错。(文章中条件中的逗号是同时满足的意思)

    应用举例

    求三阶传递函数的阶跃响应
    G p ( s ) = 523500 s 3 + 87.35 s 2 + 10470 s G_p(s)=\frac{523500}{s^3+87.35s^2+10470s} Gp(s)=s3+87.35s2+10470s523500
    其中,对象采样时间为1ms。


    在仿真过程中 ϵ \epsilon ϵ取0.001。程序中的五条规则和控制算法中的5种情况相对应。
    采用Z变换进行离散化,经过Z变换离散化后的对象为:
    y ( k ) = − d e n ( 2 ) y ( k − 1 ) − d e n ( 3 ) y ( k − 2 ) − d e n ( 4 ) y ( k − 3 ) + n u m ( 2 ) u ( k − 1 ) + n u m ( 3 ) u ( k − 2 ) + n u m ( 4 ) u ( k − 3 ) y(k)=-den(2)y(k-1)-den(3)y(k-2)-den(4)y(k-3)+num(2)u(k-1)+num(3)u(k-2)+num(4)u(k-3) y(k)=den(2)y(k1)den(3)y(k2)den(4)y(k3)+num(2)u(k1)+num(3)u(k2)+num(4)u(k3)

    专家PID控制

    代码参考文末附录资料。

    对比试验:常规PID控制


    Reference

    https://wenku.baidu.com/view/3b505c86a200a6c30c22590102020740be1ecd83.html

    展开全文
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  • PID专家控制matlab仿真

    万次阅读 多人点赞 2019-09-10 18:34:50
    PID专家控制matlab仿真 一、实验目的   使用matlab针对某二阶或三阶系统,结合专家控制规则,设计相应的专家PID控制器,使得其闭环系统能快速跟踪阶跃信号。 (1)画出闭环输出响应,误差响应曲线; (2)画出...

    PID专家控制matlab仿真

    一、实验目的

      使用matlab针对某二阶或三阶系统,结合专家控制规则,设计相应的专家PID控制器,使得其闭环系统能快速跟踪阶跃信号。
    (1)画出闭环输出响应,误差响应曲线;
    (2)画出控制器输出曲线;
    (3)结合以上曲线,分析专家控制规则的合理性。

    二、实验基本原理

    (一)专家控制的基本思想
      专家控制是智能控制的一个分支,是专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在无对象模型的情况下,模仿领域专家的经验来实现对被控对象的控制。
      专家控制一般由知识库和推理机构构成主体框架,按照某种策略及时选用恰当的规则进行推理输出,实现控制。其基本结构如下:
    没想到吧,图片就是从csdn上扒下来的
      有上图我们不难发现影响专家控制器控制精确性的主要是知识库表达的准确性以及推理机的正确性。知识库越完备、越准确那么对你被控对像的状态识别也就越准确。当然,推理机设计的差别也会对控制结果有影响。
      专家控制器一般来说分为两种实现形式,被称之为直接型专家控制器和间接型专家控制器。所谓直接型专家控制器就是用专门设计的专家控制器直接对被控对象进行控制的方法。该控制器任务和功能都比较简单,一般都是实时在线运行,直接对被控对象进行控制。其结构图如下:
    在这里插入图片描述
      而所谓间接型专家控制器是指专家控制器作为其他控制器的辅助方式或者相互结合的控制方式来实现的一种控制器。专家系统通过高层决策来影响控制器输出,而这种高层决策可以是在线也可以是离线,器不会直接控制被控对象。其结构图如下:
    在这里插入图片描述
      所以我们所要讨论的专家PID算法应该是一种直接型专家控制器,因为专家系统决策与PID算法是结合在一起的,并没有独于PID算法的专家控制器,而是专家决策直接决定PID算法机器输出,这与直接型专家控制的定义是相符的。
    (二)专家PID的设计思路
      专家PID控制就是基于被控对象和控制规律的各种知识,而不需要知道被控对象的精确模型,利用专家经验来设计PID参数。怎么来实现这一过程呢?我们来分析并推导这一算法。
      我们假设当前为第k采样,当前偏差为e(k),同样前一采样时刻的偏差为e(k-1),而前两个采样时刻的偏差为e(k-1),则可以得到两次的偏差增量为:
    在这里插入图片描述
      清楚了以上公式,我们再设定偏差的一个极大值,记为Mmax;设定一个偏差较大的中间值,记为Mmid;设定一个偏差的极小值,记为Mmin。根据以上偏差、偏差增量以及偏差极值的设定,我们分析如下:
    (i)如果|e(k)|>Mmax
      这种情况说明偏差的绝对值已经很大了,不论偏差变化趋势如何,都应该考虑控制器的输入应按最大(或最小)输出,以达到迅速调整偏差的效果,使偏差绝对值以最大的速度减小。
    在这里插入图片描述
    这种情况下其实相当于实施开环控制,是一种对偏差出现极限情况的快速响应。
    (ii)如果|e(k)|≤Mmax
      这种情况我们需要更具系统的变化趋势来分析,具体的情况实施不同的控制方式,我们引入偏差增量来协助分析。
    (1)当e(k)∆e(k)>0或者∆e(k)=0时
      这种情况说明偏差在朝向偏差绝对值增大的方向变化,或者偏差为某一固定值,此时我们再判断偏差的绝对值与偏差的中间值Mmid之间的关系。
    (1.1) 此时如果|e(k)|>Mmid,说明偏差也较大,可考虑由控制器实施较强的控制作用,以达到扭转偏差绝对值向减小的方向变化,并迅速减小偏差的绝对值。
    在这里插入图片描述
    (1.2) 此时如果|e(k)|≤Mmid,说明尽管偏差是向绝对值增大的方向变化,但是偏差绝对值本身并不是很大,可以考虑控制器实施一般的控制作用,只需要扭转偏差的变化趋势,使其向偏差绝对值减小的方向变化即可。
    在这里插入图片描述
    (2)当e(k)∆e(k)<0且∆e(k)∆e(k-1)>0或者e(k)=0时
      说明偏差的绝对值向减小的方向变化,或者已经达到平衡状态,此时保持控制器输出不变即可。即:U(k)=U(k-1)。
    (3)当e(k)∆e(k)<0且∆e(k)∆e(k-1)<0时
      说明偏差处于极限状态。如果此时偏差的绝对值较大,|e(k)|>Mmid,可以考虑实施较强控制作用。
    在这里插入图片描述
      如果此时偏差绝对值较小,|e(k)|<Mmid,可以考虑实施较弱控制作用。
    在这里插入图片描述
      其中,k1为增益放大系数,k1取大于1的值;k2为增益抑制系数,取大于0而小于1的值。
    (iii)如果|e(k)|<Mmin
      这种情况实际上说明偏差绝对值很小,这种偏差有可能是系统静差引起的,此时必须要引入积分作用,实施PID控制或者PI控制。
    在这里插入图片描述
      Kp和Ki可以适当减小,以减小控制作用。当偏差小到一定程度后,甚至可以引入死区的概念,是系统稳定下来而不需要去进行调节。

    三、实验结果及源代码

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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    源代码下:

     %Expert PID Controller
    clc
    clear
    close
    
    ts = 0.001;
    
    sys = tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]);
    dsys = c2d(sys,ts,'z');
    [num,den] = tfdata(dsys,'v');
    
    [y0,t,x] = step(sys,0.5);
    figure(1);
    plot([0 0.5],[1 1],'b',t,y0,'r');
    figure(2);
    plot(t,1-y0,'r');
    
    u_1 = 0.0;
    u_2 = 0.0;
    u_3 = 0.0;
    y_1 = 0;
    y_2 = 0;
    y_3 = 0;
    
    x = [0 0 0]';
    x2_1 = 0;
    
    kp = 0.6;ki = 0.03;kd = 0.01;
    
     
    
    error_1 = 0;
    for k = 1:1:500
    time(k) = k*ts;
    r(k)= 1.0;                             
    %Tracing Jieyue Signal
    
    u(k)= kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3);          %PID controller
    
    %Expert control rule
    if abs(x(1))>0.8                    			 %Rule1:Unclosed control firstl 
    	u(k) = 0.45;
    elseif abs(x(1))>0.40
    	u(k) = 0.40;
    elseif abs(x(1))>0.20 
    	u(k) = 0.12;    
    elseif abs(x(1))>0.01
    	u(k) = 0.10;   
    end
    
    if x(1)*x(2)>0||(x(2)==0)             			%Rule2      
    	if abs(x(1))>=0.05 
    		u(k)=u_1+2*kp*x(1); 
    	else u(k)=u_1+0.4*kp*x(1);   
    	end
    end
    
     if (x(1)*x(2)<0&&x(2)*x2_1>0)||(x(1)==0)	 	%Rule3      
    	u(k)=u(k);
    end
    
    if x(1)*x(2)<0&&x(2)*x2_1<0              		%Rule4     
    	if abs(x(1))>=0.05          
    		u(k)=u_1+2*kp*error_1;   
    	else     
    		u(k)=u_1+0.6*kp*error_1;
    	end
    end
    
    if abs(x(1))<=0.001                %Rule5:Integration separation PI control        
    	u(k)=0.5*x(1)+0.010*x(3); 
    end
     
    %Restricting the output of controller
    
    if u(k) >= 10     
    	u(k) = 10;
    end
    if u(k) <= -10
    	u(k) = -10;
    end   
    
    %Linear model
    y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;
    error(k) = r(k)-y(k);     
                     
     %Return of parameters%
    
        u_3 =u_2;
        u_2 =u_1;
        u_1 =u(k);
        y_3 =y_2;
        y_2 =y_1;
        y_1 =y(k);  
    
        x(1)= error(k);                %Calculating P
        x2_1= x(2);
        x(2)= (error(k)-error_1)/ts;   %Calculating D
        x(3)= x(3)+error(k)*ts;        %Calculating I
        
     	error_1 = error(k);
    end
       
    figure(3);  
    plot(time,r,'b',time,y,'r');   
    xlabel('time(s)');ylabel('r,y');   
    figure(4);  
    plot(time,r-y,'r');   
    xlabel('time(s)');ylabel('error');
    

    四、参考资料

    【1】https://blog.csdn.net/foxclever/article/details/82562285 PID控制器开发笔记之十一:专家PID控制器的实现

    【2】智能控制 刘金琨著 电子工业出版社

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    千次阅读 2020-05-26 21:20:57
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