自动控制原理(胡寿松)课件.ppt

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1、4.6.2模糊控制系统操作人员根据他的知识和经验在对被控量(输出)的特征进行识别,后者常常是用语言信息表示的。例如,炉温作为一个语言变量,其温度集T可为:T(温度)={超高,很高,较高,中等,较低,很低,过低}.然后进行复杂的推理和判断,它们也是基于语言信息的。例如被控量的误差小,或者被控量在调节过程中上升较快,超调较大,则控制器的微分作用应该是“较大”。上述规则也就是模糊控制规则。这样表达知识既方便又有效。这种语言表达的控制规则,用于控制就形成了“模糊控制。14.6.3神经控制系统人工神经元由计算机模拟一个生物神经元,并在这个基础上发展成人工神经网络。yj(

2、t)=f(∑wji-j)f()∑-1x1x2xnw11Wnny1y3xnx1输入层输出层隐层反向传播x2y2…………yjwj1Wjn2发电机组++fG-G+2/S同步控制器速度调节器+-NfN转换器装置++转换器NfKφ装置++KfNφw1w3w2w4w5...x1x2x3x5x4Z(t)Zf(t)u(t)uf(t)++...u(t)图4.18双神经元同步控制系统图4.17发电机复杂控制系统3图4.17是水轮发电机的复杂控制系统,其目的是要实现水轮发电机的并网运行。图中fN和N为电网的频率和相位,作为复合控制系统的给定。fG和G为发电机的频率

3、和相位。水轮发电机的并网运行的理想条件为:发电机与电网间的电压差Δu=0,频率差Δf=0和相位差Δф=0。并网连接时间应尽可能短。该复杂控制系统能实现频率跟踪和相位跟踪的复杂控制方案。图4.18则利用两个神经元Np和Nf实现水轮发电机双神经元同步控制。图中Kf〉0和KP〉0为神经元的比例系统;Zf(t)和Z(t)为控制的性能指标,即测量Δf和Δф;xi为神经元输入,wi为xi的权系数(i=1,2,…,5)。经训练神经元后,双神经元同步控制系统具有良好的控制效果,可直接用于控制水轮发电机的并网运行。神经网络可用作辩识器在自校正控制中代替常规辩识器以辩识对象的神经

4、网络的网络模型来代替其数学模型进行自校正或自适应控制。44.6.4学习控制学习控制是指在控制系统的进程中估计某些信息并据以改善控制的一种控制方法,以便逐步改进控制系统的性能。学习系统是自适应系统的发展与延伸,它能够按照运行进程中的“经验”和学习机推理机数据库规则库输出工业过程PID控制器误差输入+_图4.19由智能决策单元(IDU)来修正控制器参数“教训”来不断增长知识,改进算法更广泛地模拟人类的某些行为(如判断、推理等)。54.7非线性系统及其控制输入(误差)mV输出V0图4.20电子放大器的静特性b串激直流电动机图4.21极化继电器带动直流电动机a极化继

5、电器6非线性元件特性输入(误差)mV输出(V)00不灵敏区图4.22极化继电器的静特性4.23饱和特性含有这样非线性环节或元件的系统,称为非线性系统。线性系统由线性部件组成,并以线性微分方程来描述。非线性系统以非线性微分方程来描述。非线性系统会出现一些在线性系统中不可能发生的奇特现象。非线性系统的分析和综合远比线性系统为复杂。7对二阶系统的相平面研究法对于以二阶微分方程描述的非线控制系统,相平面法是一个有效的分析方法。相平面是以x(t)作横坐标,以其对时间的导数x(t)作为纵坐标构成的平面。在每一个时间t以和的值可在相平面上画出一点,称为相点。相点轨迹的

6、图称为相迹图。对二阶系统这两个变量和构成的相迹图,和系统的时间响应(过渡过程)一样,完全可以充分描述系统的动态过程。.8二阶线性系统的过渡过程特性x(t)和对应的x(t)及其相平面的轨迹D(t3)tt0.9图4.27非线性系统的相迹图图4.27非线性系统的相迹图※图4.27是一个二阶非线性系统的相迹图,其中纵坐标y=x。图中右半面上有一个稳定的极限环1(周期性的平衡状态)。左半面上有一个稳定的焦点2(平衡点)、一个不稳定的节点3和一个鞍点4---不稳定的平衡点。该非线性系统依赖其初始条件x(0)和x(0)(初始相点)的不同,可运动到图4.27上的各个对应部分

7、,因而可能不稳定(运动发散)、稳定(运动收敛到稳定焦点)或者有极限环(运动收敛到极限环上)。․.10图4.29具有不灵敏区的继电器非线性系统的相迹图具有不灵敏区的继电器非线性炉温自动调节系统系统如采用极化继电器带动直流电动机,并简化成一个二阶系统,则它的相迹图示明在右图上。这是一个含三叶的相迹图。系统是稳定的,最终一定停留(静止)在不灵敏区上。并是一个有差系统。11图4.28非线性系统的混沌现象相迹图以洛伦茨非线性模型计算出的相迹,宛如颤动中的一对蝴蝶翅膀图4.28(右图)为一个非线性系统的广义相空间的三维相迹图,该系统产生的混沌现象,它貌似无规律实际仍有一

8、定的条理性。125控制与自动化技术的

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