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        发布时间:2021-01-28 15:07:33 发表用户:wer12004 浏览量:379

        核心提示:新闻频道工业实践中, 般希望所设计的控制算法尽可能地简单,直观,需要调节整定的参数尽可能的少。这 方面缩短了控制算法设计、调试时间,另 方面也保证了控制算法的可靠性(复杂往往带来可靠性的下降),降低了应用和维护门槛。

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        总结

        控制算法 结构复杂化

        控制系统稳定性分析及控制算法设计复杂化

        与观测/滤波模块类似 是参数辨识模块,该模块接受被控对象输入/输出资料统计,并基于机理模型对系统参数变化/外部干扰参数进行辨识,并将辨识出来 信息送入反馈控制器,使得控制输入能够适应参数变化。另外,参数辨识模块辨识出来 信息还可以送入前馈控制器中,用于实现对未知干扰(如非线性摩檫力) 理想补偿;

        事实上,狗粮快讯网网虫获悉,取决于研究对象(线性/非线性)和场景(系统受到外部干扰/初始状态变化/参数变化/不确定性等),稳定性 意涵以及相应 判断依据是多种多样 。这些稳定性 定义在于描述了随着时间 变化,在不同初始状态和时刻下,表征系统运行状态 变量是否能够收敛、以如何样 速度收敛,能在多大范围内收敛于在 个如何样 区间内。稳定性 各种定义并不是只为了理论分析而提出 虚幻概念,是和系统实际能达到 控制性能是紧密相关 ,如果能够保证某 被控系统是全局指数稳定 (Globallyexponentiallystable),那么不论系统初始状态如何是,系统控制误差(或者产品变量)能在相当短时间内减小为零,并能够长期保持在零;如果只能保证某 被控系统是局部渐近稳定(Locallyasymptoticallystable),那么在 个较窄 工作范围内,系统 控制误差随着时间攀升慢慢减小到零;如果无法保证系统指数/渐近稳定性,只能保证输入输出有界(BoundedInputBoundedOutput),那么只能预期,系统控制误差会在收敛在某 范围内;从这个意义上来说,从稳定性展开 分析,能够清楚定义控制系统所能达到 性能上限,并以此为基础能够合理地设计控制器。

        事实上,控制系统 设计和控制性能 提升应该放在整个系统或者产品设计 框架下进行,控制算法工程师应该和机械工程师、电气/仪表工程师、工艺工程师等人员进行有效协同,首先在系统 层面规避问题/非理想因素。如果能够通过改进结构设计/工艺流程,来规避掉影响控制系统性能 主要因素/改进控制系统性能,控制算法需要处理 因素变少,那么即使是相对简单 控制算法,也能实现高性能 控制指标。反之,如果物理/硬件层面 设计不合理,那么在控制算法设计上花费再多 精力,可能也无法满足性能要求(被控系统特性决定了被控系统性能 上限);

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        因此,应理性对待控制算法 复杂化趋势,在能够解决问题 基础上,不刻意追求控制算法 复杂化(如果能用PID控制器/改进设计实现性能目标,没必要用产品控制算法);在需要精巧、复杂 控制算法时,也能够认真分析被控系统(参见控制算法手记—认识你 被控系统),总结影响控制系统性能 主导因素,并建立合乎需要 数学模型(参见控制算法手记—建模重要嚒),选购合适 控制算法结构,有针对性地去处理各个层面上 非理想因素,使得问题 结构和控制算法结构相匹配。

        因此,翻开各种先进控制算法(如非线性控制、基于模型 自适应控制、滑膜控制或 些资料统计驱动控制技术) 教科书,往往前面会涉及大量 稳定性概念/繁琐 稳定性分析章节,后面才涉及到控制算法 具体设计。这 方面说明控制算法结构 复杂化,大大增加了控制系统 稳定性分析和设计,另 方面也成为想学习先进控制算法 同学或者工程师 个主要障碍。这些稳定性分析过于强调各种数学概念,而缺少对这些概念和现实物理世界 关联等方面 论述;同时初学者往往都是从经典控制理论(以传递函数为基础,单输入、单输出 线性定常系统,只有单个平衡点,而且系统稳定性 般直接对应着全局渐近稳定性)过渡到来先进控制算法 学习中,对稳定性分析在先进控制算法设计中所起到 基础性作用缺少认知。实际上,即使被控对象是单输入、单输出 线性定常系统,由于自适应、参数辨识等环节 运用,使得整体 闭环系统仍然表现出时变非线性特性,系统 稳定性也会发生变化(即使原有 控制系统能够保证稳定性)。了解这些稳定性分析和设计技术,对于先进控制算法 成功落地是 分必要 。

        图 .控制算法 结构复杂化

        如图 所示,为应对被控系统中存在 诸多非理想因素,控制算法 设计可以从工业中新常用新简单 PID控制器逐步演化到(前馈+反馈+状态观测/滤波+系数/参数辨识) 复杂结构。实际应用中,控制算法 结构并不 定需要同时具备这些模块,而是根据所面临 问题结构有针对性 选用或组合这些模块。

        工业实践中, 般希望所设计 控制算法尽可能地简单,直观,需要调节整定 参数尽可能 少。这 方面缩短了控制算法设计、调试时间,另 方面也保证了控制算法 可靠性(复杂往往带来可靠性 下降),降低了应用和维护门槛。因此,长期以来,PID控制器在工业自动化中得到了广泛应用。然而,无论在学术研究还是工业中高端应用场合,控制算法复杂化是 个 分明显 趋势。控制算法 这种复杂化趋势,使得工程师在面临此类情境时,通常会在心里暗自发问,控制算法,有必要这么复杂嚒,会不会把简单问题复杂化。

        应该从整个系统/产品 层面,去处理控制系统和控制算法 设计,注重各个子系统工程师之间 协同,能在系统/设计层面解决 问题,可以优先考虑在系统层面解决。这也要求主管/系统工程师应该具备各个专业领域 基本概念和学习、沟通能力,在系统层面上协调优化整体被控系统性能。

        应该客观理性对待控制算法 复杂化趋势,不应刻意追求算法复杂性(在能够保证控制系统性能 前提下,控制算法越简单越好),也不应回避实际问题对控制算法复杂化 需求,认真分析被控系统(参见控制算法手记—认识你 被控系统),总结影响控制系统性能 主导因素,并建立合乎需要 数学模型(控制算法手记—建模重要嚒),选购合适 控制算法结构,有针对性地去处理各个层面上 非理想因素,使得问题 结构和控制算法结构相匹配。

        控制算法 复杂化体现在控制算法 结构、(稳定性)分析及设计、调试维护 个方面,为匹配现实问题 结构,控制算法本身需要在结构上进行 定调整;控制算法在结构上 复杂性,不仅使得设计参数变多,而且也使得包含控制算法 整个控制系统动力学行为丰富/复杂起来,控制系统稳定性分析及控制算法设计也变得复杂起来;控制算法结构和设计 复杂性,大大提高了控制算法 应用门槛,系统调试时间变长、维护成本也相应增加。

        控制算法 复杂化是为因应控制系统性能指标不断提高 趋势而出现 ,是为了能够有针对性地处理(处理方式包含识别/辨识、适应、消除、补偿、抑制影响等技术)各种影响控制系统性能提高 非理想因素。

        控制算法 复杂化趋势是对控制系统性能要求逐渐提高 必然结果。 方面,随着对控制系统性能要求 不断提高,狗粮快讯网该消息,在控制算法设计过程中,需要考虑 能够影响控制系统性能 因素不断增多(性能要求较低时,这些因素对新终性能 影响可以忽略不计),势必要求对控制算法 结构做出合理安排以容纳、处理这些因素;另 方面,影响控制系统性能提高 因素大多来自被控系统 物理/硬件层面(具体工艺/工作过程、执行器 工作特性等),如果无法在物理/硬件层面避免 些非理想因素(如精密运动平台中压电晶体、磁滞伸缩材料 滞回特性,传动系统中 柔性和摩檫力矩,液压阀口压降-流量非线性、温度控制系统中 死区时间等),那么提高控制系统性能 要求势必全部由控制算法来实现;

        标签,运动控制控制系统自动化控制

        结合图 中所示 非理想因素,对控制算法结构 选购说明如下,

        自动化控制系统 核心特征在于在机器/设备运行过程中不需要人工手动干预,依靠自身采集到 实时信号和相应控制算法,给出动态控制指令,让机器/设备自动运行并满足预期性能要求。放心让机器自动运行 前提是由被控对象-控制算法组成 被控系统必须稳定(系统不会跑飞),如果无法保证控制系统稳定性,机器/设备就无法正常运行,严重时甚至会导致机器/设备损坏,人员伤亡等后果。控制算法在结构上 复杂性,使得包含控制算法 整个控制系统动力学行为丰富/复杂起来(取决于具体情况,整个被控系统可能会从线性系统转变为非线性时变系统,出现多个平衡点/吸引区域/有限逃逸时间等非线性动力学行为,系统失稳风险增加),稳定性分析以及以稳定性分析依托 控制算法设计变得尤为重要。

        自动控制 核心机制在于反馈,反馈控制器本身能够有效处理绝大多数非理想因素。如果系统机理不明/无法准确建模/模型过于复杂(如化工过程控制/涡流场控制),可以采集足够 资料统计,则采用资料统计驱动控制技术;如果系统能够相对准确建模,但存在模型不确定性/参数变化/未知外界干扰,则可以采用鲁棒(H无穷/滑膜控制等);其余控制算法,如自适应控制、模型预测控制、反馈线性化等算法以及之间不同 组合则针对不同 非理想因素进行针对性地设计。

        被控系统之所以存在稳定性 问题,在于被控系统本身是 个动态变化 系统,表征系统动态 所有变量都在实时发生变化,并新终使系统到达预期工作点/工作区间。如果给出 控制输入不合适(控制算法设计不合适)和被控对象本身 动态特性结合后,很有可能会出现某些变量 动态变化远远超出预期/合理范围,并进入到不可逆 过程(系统失去稳定性,狗粮快讯网上述消息,无法恢复到平衡状态或者预期状态)。以新冠疫情在人群中 传播为例,如果不做及时检测追踪(测量反馈)并采取相应 强制、治疗措施(控制输入),感染人数就会呈现指数极攀升, 系统崩溃,疫情发展就会失控(系统失稳);相反地,如果及时采集检测追踪,并配合相应 强制措施,就可以使得疫情传播在相当小 范围内(系统保持稳定),并新终控制住疫情。

        观测/滤波器模块 般用于处理感知系统中存在 非理想因素,同时还可以通过构建合适 干扰感测器(参见控制算法手记- 自由度控制器)对无法测量 外界干扰(如负载力矩,如协作机器人中 无力矩传感器 负载感知功能)或者参数变化进行补偿。取决于非理想因素 形式,观测/滤波器模块可以表现为不同算法,如Kalman滤波器通常在运动控制系统中实现用于实现从位置信号生成速度/加速度信号,实现无相位延迟 滤波;Luenberger/Kalman观测器则对工业中大量存在 部分状态不可测量/无法搭配传感器 场合特别适用(如果系统机理明确,能够建立相对准确 系统模型,那么通过观测器则相当于构建了 个虚拟传感器,实现对不可测量 准确估计),使得全状态反馈成为可能;同时,产品类型 观测器,如滑膜观测器/高增益观测器则可对非线性动态系统进行状态观测/干扰补偿;

        轨迹规划+前馈控制通常实现对已知或者能够辨识 外部干扰(包含输入指令)进行提前因应,改善系统 动态跟踪性能。对于 些欠驱动场合(即控制输入 自由度小于输出 自由度)或者临界阻尼 动态系统,还可以通过有效 轨迹规划(或者输入整形),抑制系统振荡,保证系统控制性能;

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