Controller is de kerncomponent in het automatiseringscontrolesysteem, verantwoordelijk voor het ontvangen van sensorsignalen, het verwerken van gegevens en het geven van besturingsinstructies om nauwkeurige controle over het bestuurde object te bereiken. De besturingsmethoden van controllers zijn gevarieerd en verschillende besturingsmethoden zijn geschikt voor verschillende besturingsscenario's en behoeften. In dit artikel zullen we verschillende controlemethoden die vaak door controllers worden gebruikt in detail introduceren, waaronder PID-controle, fuzzy-controle, adaptieve controle, voorspellende controle, neurale netwerkcontrole en intelligente controle.
1. PID-regeling
PID-regeling (Proportional-Integral-Derivative Control) is een klassieke besturingsmethode die veel wordt gebruikt in de industriële productie, lucht- en ruimtevaart, transport, enz. De PID-controller bestuurt het bestuurde object via de drie schakels Proportioneel (P), Integraal (I) en Afgeleid (D).
1.1 Proportionele controle
Proportionele regeling is de basis van PID-regeling, de regelwet is: u (t)=Kp * e (t), waarbij u (t) voor de regelgrootheid, Kp voor de evenredigheidscoëfficiënt, e (t) voor de afwijking. De belangrijkste functie van proportionele regeling is het verminderen van de afwijking en het verbeteren van de reactiesnelheid van het systeem.
1.2 Integrale controle
De functie van integrale controle is om het statische verschil van het systeem te elimineren en de stabiliteit van het systeem te verbeteren. De controlewet is: u(t)=u(t-1) + Ki * ∫e(t)dt, waarbij Ki de integrale coëfficiënt is.
1.3 Differentiële regeling
De belangrijkste functie van differentiële regeling is het onderdrukken van de oscillatie van het systeem en het verbeteren van het anti-interferentievermogen van het systeem. De controlewet is: u(t)=u(t-1) - Kd * de(t)/dt, waarbij Kd de differentiële coëfficiënt is.
1.4 Kenmerken van PID-regeling
PID-regeling heeft de voordelen van een eenvoudige structuur, gemakkelijke aanpassing van parameters, aanpassingsvermogen enzovoort, maar tegelijkertijd zijn er enkele beperkingen, zoals een slechte controle van niet-lineaire en tijd-variërende systemen, en hogere eisen voor de aanpassing van parameters.
2. Vage controle
Fuzzy control is een vorm van controle gebaseerd op fuzzy logic, die geschikt is voor het omgaan met onzekerheid en ambiguïteit. De fuzzy controller realiseert de controle over het bestuurde object via drie delen: fuzzy rule base, fuzzy inference machine en defuzzifier.
2.1 Fuzzy-regelbasis
De fuzzy-regelbasis is de kern van de fuzzy-controller, die een reeks fuzzy-regels bevat voor het beschrijven van de relatie tussen invoervariabelen en uitvoervariabelen. Een fuzzy-regel heeft de vorm: ALS de invoervariabele een fuzzy-set is, en de uitvoervariabele IS een fuzzy-set is.
2.2 Fuzzy-inferentiemachine
De fuzzy-inferentiemachine redeneert over de invoervariabelen volgens de regels in de fuzzy-regelbasis om de fuzzy-waarden van de uitvoervariabelen te verkrijgen. Het proces van vage gevolgtrekking omvat vier stappen: fuzzificatie, regelmatching, regelfusie en defuzzificatie.
2.3 Defuzzifier
De rol van de defuzzifier is om de vage waarden die zijn verkregen uit vage redeneringen om te zetten in daadwerkelijke controlegrootheden. Veelgebruikte defuzzificatiemethoden zijn onder meer de maximale aansluitingsmethode, de gewogen gemiddelde methode, enz.
2.4 Kenmerken van fuzzy control
Fuzzy control heeft het vermogen om met onzekerheid en vage problemen om te gaan, met lage vereisten voor parameteraanpassing en een hoog aanpassingsvermogen. Fuzzy-controle heeft echter ook enkele beperkingen, zo vereist de constructie van de regelsbasis veel ervaring en kennis, en de nauwkeurigheid van de controle wordt beïnvloed door de verdeling van de fuzzy-set en de inferentiemethode.
3. Adaptieve controle
Adaptieve controle is een soort controlemethode die de controleparameters automatisch kan aanpassen aan de kenmerken van het gecontroleerde object en veranderingen in de omgeving. Adaptieve controller bestaat doorgaans uit drie delen: modelidentificatie, parameterschatting en ontwerp van controlewetten.
3.1 Modelherkenning
Modelidentificatie is de basis van adaptieve controle, door middel van de invoer- en uitvoergegevens om het wiskundige model van het bestuurde object vast te stellen, om een basis te bieden voor parameterschatting en controlewetontwerp.
3.2 Parameterschatting
Parameterschatting is het online schatten van de parameters van het gecontroleerde object op basis van de informatie verkregen uit modelidentificatie, die real-parameterinformatie levert voor het ontwerpen van controlewetten.
3.3 Ontwerp van controlewetten
Het ontwerp van de controlewet is om de controlewet te ontwerpen die is aangepast aan de kenmerken van het gecontroleerde object en veranderingen in de omgeving volgens de resultaten van modelidentificatie en parameterschatting, om de precieze controle van het gecontroleerde object te realiseren.
3.4 Kenmerken van adaptieve controle
Adaptieve controle heeft het vermogen zich aan te passen aan de kenmerken van het gecontroleerde object en veranderingen in de omgeving, en kan de controle realiseren van niet-lineaire en tijdsvariabele systemen-. Adaptieve controle heeft echter ook enkele beperkingen, zoals de nauwkeurigheid van modelidentificatie en parameterschatting die het controle-effect beïnvloedt, en het ontwerp van de controlewet is ingewikkeld.
4. Voorspellende controle
Voorspellende besturing is een besturingsmethode gebaseerd op toekomstige voorspellingsinformatie, die de optimale besturing van het bestuurde object realiseert door het toekomstige gedrag van het bestuurde object te voorspellen.
4.1 Voorspellend model
Voorspellend model is de basis van voorspellende controle, gebruikt om het dynamische gedrag van het bestuurde object te beschrijven. Veelgebruikte voorspellingsmodellen zijn het ARX-model, het BJ-model, enzovoort.
4.2 Voorspellingsalgoritme
Het voorspellingsalgoritme voorspelt het toekomstige gedrag van het bestuurde object op basis van het voorspellingsmodel en de huidige invoer- en uitvoerinformatie. Veelgebruikte voorspellingsalgoritmen omvatten recursieve kleinste kwadraten, Kalman-filter, enz.
4.3 Optimalisatiecontrole
Optimale controle is gebaseerd op de voorspellingsresultaten, via het optimalisatie-algoritme om de optimale controlewet op te lossen, om optimale controle over het bestuurde object te bereiken. Veelgebruikte optimalisatie-algoritmen zijn lineair programmeren, kwadratisch programmeren enzovoort.