自动控制发展ppt课件

2.4 自动控制的发展概况,1,自动控制的两个组成部分,自动控制理论是分析和设计自动控制系统的工具和基础，相当于“软件”；自动控制技术则着重在控制系统的硬件实现方面,2,2.4.1 自动控制技术的发展概况,自动控制技术的发展取决于每个阶段应用技术所能达到的水平； 早期的自动控制只能依靠简单的机械装置、气动机构、液压传动装置等； 随着电的发明，很多电气、电子元器件及设备相继问世，继电器、接触器、电阻、电容、电感、电位器、放大器等陆续应用于自动控制系统，使控制性能得到提升；,3,上述器件所构成的控制装置只能实现模拟控制，改变控制方法或控制参数就得更换相应的硬件，而且很多复杂一点的控制方法还无法实现或实现起来很困难； 计算机的出现从根本上改变了自动控制的实现方式，控制方法和控制参数在计算机里只是一组程序（称为“控制算法”），修改很方便，而且无论控制算法简单还是复杂，都一样可以实现，因此计算机在控制领域迅速推广和普及； 常用的数字化控制装置包括单片机、工业控制计算机、可编程逻辑控制器、数字信号处理器等。,4,单片机,单片机是在一块芯片上集成了微处理器、存储器及接口电路等，在计算机家族里体积最小、价格最便宜、应用非常普遍，一辆普通轿车里常常有几十个单片机在工作。,5,工业控制计算机,工控机类似普通微机，但提高了工作的可靠性，配备了用于工业控制的输入输出接口，并特别加强了针对工业环境的抗干扰措施。,6,可编程逻辑控制器 （ Programmable Logic Controller，简称“PLC”）,PLC包含了逻辑运算、顺序控制、算术运算及定时和计数等功能，是专为工业环境下的应用而设计的，早期主要用于逻辑及顺序控制，以取代传统的继电器控制，后来又增加了连续的反馈调节功能，并具有联网和通信功能，应用范围越来越广。,7,数字信号处理器 （ Digital Signal Processor，简称“DSP” ）,DSP的计算和处理功能相当强大，早期主要用于信号处理领域，价格也较昂贵，但随着计算机技术的发展，价格不断降低，因而近年来在控制领域的应用也越来越多,8,计算机控制方式的演变,第一阶段：集中控制 用一台计算机同时控制多台机器或设备，轮流采集反馈信息，计算出所需要的控制量后轮流输出给每台机器或设备，属于“分时控制”，主要缺点是可靠性差。,9,第二阶段：单机控制 一台计算机只控制一台机器或设备，主要优点是控制风险小。这种方式在今天也很常见，如冰箱、空调 、电饭煲的控制等。,10,第三阶段：分散控制 对于多台相互关联的机器或设备，每台机器或设备都单独用一个数控装置来控制（单机控制方式），但与上层的协调和管理计算机有信息交互，属于网络化的控制系统。 典型例子有： 计算机集成制造系统 CIMS （Computer Integrated Manufacturing System） 集散控制系统 DCS （Distributed Control System） 现场总线控制系统 FCS （Fieldbus Control System）,11,一种网络化的现场总线控制系统,12,现代计算机控制系统：管控一体化,一个生产企业往往可能同时采用了好几种网络化的控制系统，并与管理系统连为一体，实现无缝衔接。 现代生产自动化系统通常具有三层结构：,例如，最底层是基础自动化层，以PCS（过程控制系统）为代表；第二层是生产过程运行优化层，以MES（制造执行系统）为代表；最高层是生产经营优化层，以ERP（企业资源管理）为代表。,13,基础层主要包括DCS、FCS、各种先进控制软件、检测装置、实时数据库等； 运行优化层主要包括建模、计划与调度、实时优化、故障诊断与维护、质量控制、成本控制等； 经营优化层主要包括企业资源规划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）、设备资源管理、企业电子商务平台等； 这样的管控一体化系统可以实现在线成本的预测、控制和反馈校正，还可以实现生产全过程的质量跟踪、安全监控、统一指挥和优化调度。,14,生产自动化系统的层次结构示意图,15,2.4.2 自动控制理论的发展概况,几个常用术语： 线性系统和非线性系统 线性系统可以用线性方程来描述其运动规律，否则就是非线性系统。线性系统满足“均匀性” 和“叠加性”。,均匀性：当输入信号按一定比例放大或缩小时，对应的输出也放大或缩小同样比例。 叠加性：多个输入同时作用于系统所产生的输出等于这些输入分别作用于系统所产生的输出之和。,16, 定常系统和时变系统 定常系统制系统的所有参数是固定的，不随时间而改变；时变系统则正好相反，有随时间而改变的参数。,实际系统都属于时变系统，但当参数变化较慢、且变化幅度不大时，我们可以近似看作定常系统。,实际系统都属于非线性系统，但大部分系统的非线性不严重，因此可以近似看作线性系统来处理。,17,单变量系统和多变量系统 单变量系统是说系统只有一个输入和一个输出，又称为“单输入单输出系统 ”；多变量系统则指输入或输出不止一个，也叫“多输入多输出系统” 。,连续时间系统和离散时间系统 连续时间系统是指系统中的所有变量均为时间的连续函数（连续信号）；离散时间系统则主要指包含计算机等数字设备的系统，计算机的输入输出数据都是离散信号，但计算机操纵的机器或设备（受控对象）一般属于连续时间系统。,18,19, 恒值与随动控制系统,恒值控制系统： 系统输入（给定信号）为一常值，控制目标是使系统输出（被控量）保持恒定。 如温度、水位、转速控制系统,20,随动控制系统： 又称为伺服（servo）控制系统，系统的给定输入是随时间任意变化的函数，控制目标是使系统输出（受控量）以尽可能小的误差跟随输入量的变化。 如数控机床按设定轨迹加工零件，雷达及高炮跟踪飞机，太阳能电池板跟踪太阳等。,21,自动控制理论发展的三个阶段,自动控制理论的发展一直受到实际需求的驱动； 20世纪前半叶工业生产对广泛应用各种自动控制装置的需求以及“二战”期间对改进武器系统性能的需求（如雷达跟踪、火炮控制、舰船控制、飞机导航等）推动了第一代控制理论经典控制理论的成熟与发展； 20世纪60年代航空航天领域对运载火箭、人造卫星、导弹、飞机等各类飞行器进行精确控制的需求催生了被称为“现代控制理论”的第二代控制理论；,22,20世纪70年代以来控制系统的规模越来越大、结构和特性越来越复杂、对控制性能的要求却越来越高，从而导致了第三代控制理论的研究和发展； 第三代控制理论至今没有明确的定义和范围，一般泛指各种先进的新型控制理论与方法，如智能控制、大系统控制、鲁棒控制、预测控制、自适应控制、多变量频域控制、非线性系统控制等，其共同特点是都针对控制难度较大的一些复杂系统，因此第三代控制理论的总体发展趋势可能是“复杂系统控制”。,23,1. 第一代控制理论经典控制理论,采用的控制器结构一般很简单（如PID控制），需要设置和调整的参数很少，是以简单的控制结构来获取相对满意的控制性能。 处理的受控对象是最简单的一类系统，即单输入单输出线性定常系统，其运动规律的描述一般采用微分方程（针对连续时间系统）或差分方程（针对离散时间系统）；由于直接针对这样的时间域方程进行分析和设计比较困难，所以通常要先变换为复数域的代数方程或频率特性的形式。,24,分析和设计主要通过作图，直观简便，物理概念清楚，参数调整的方针明确，最具代表性、实际应用最多的是“频率分析法”，即根据频率响应特性分析反馈系统的性能； 主要缺点是只能用于单输入单输出线性定常系统，设计过程需要多次尝试，设计结果不具备最优性； 数学基础主要是以微积分为主要内容的高等数学、面向工程应用的复变函数和积分变换。,25,2. 第二代控制理论状态空间方法,状态空间方法又被称为“现代控制理论”，以“状态变量”和“状态方程”为基础 ； “状态变量” 是能够完整地描述系统状态的一组变量 ，“状态方程” 是利用状态变量来描述系统运动规律的一组一阶微分方程； 可以通过直接求时间解来进行分析，属于“时域法” ； 核心概念是“能控性”和“能观测性”，“能控性”指系统的状态变量能否通过控制量来任意改变，而“能观测性” 指能否由检测的输出变量得知状态变量；,26,“能控性”体现了能否对系统进行有效控制，“能观测性”则反映了能够充分地获取反馈信息； 与经典控制理论相比较，状态空间法的优点体现在一方面能够获取更充分的反馈信息，另一方面在控制方式上一般寻求最优解，如最少能量控制、最短时间控制等； 状态空间法的主要缺点是基于精确数学模型，而且实现状态反馈通常需要构建 “状态观测器”，使系统结构复杂，控制性能下降，因而在工业控制领域的应用远不如经典理论普遍； 数学基础主要是线性代数、矩阵理论等。,27,3. 第三代控制理论 各种新型控制理论及方法,网络化使我们面临的系统越来越复杂、规模越来越大，控制难度不断增加，对控制性能的要求又越来越高，因此自上世纪70年代以来不断研究和发展出了多种新型控制理论及方法，前面介绍的智能控制就是其中的优秀代表。 下面再扼要介绍另外几种代表 性方法。,28,现代频域控制理论 （ Modern frequency-domain control theory）,经典控制理论简单实用，属于“频域方法”，较状态空间法更能适应系统的不确定性，包括模型不准确或有外部扰动等，但它只能用于单输入单输出系统，上世纪70年代英国率先提出了“多变量频域方法”，被称为“频域法的复归”； “多变量频域法”实际上只是经典频域法的一种扩展，继承和保留了经典方法的很多特点，也包括一些缺陷，设计过程需要大量作图、反复试凑，控制器的结构受到限制，无法实现系统性能最优；,29,从上世纪70年代末到80年代中期，一种全新的频域控制理论在美国和加拿大逐渐形成，并逐渐得到推广应用； 其主要特点是首先将保证反馈系统稳定的所有控制器表达为一个自由参数的函数，然后在此基础上对控制性能进行优化，优化过程充分考虑了系统的不确定性，属于频域的最优控制； 其分析与设计方法是统一的，可同时适用于单变量和多变量系统、连续和离散时间系统。,30,鲁棒控制（Robust control）,“鲁棒” 源于英语的“robust”，意思是“强健的”，是音译与意译相结合的一种翻译； 我们说系统具有“鲁棒性（robustness）” ，是指系统在存在模型误差或受到扰动等各种不确定性因素影响下，仍能保持良好的性能； “鲁棒控制” 是使系统具有良好鲁棒性的控制； 鲁棒控制的概念在经典控制理论里就有所体现，但“鲁棒控制”一词的首次正式使用是1976年。,31,鲁棒控制主要解决以下三个基本问题：,鲁棒稳定性（robust stability） 指系统即使存在模型误差，控制器也能保证反馈系统稳定性。 稳定性是对系统最基本的要求，不稳定的系统会产生不希望的振荡或变量发散，从而造成系统失控和设备损坏，无法正常工作。 鲁棒跟踪（robust tracking） 指系统即使存在模型误差和外部扰动，控制器也能使系统的输出信号最终与期望值完全一致。,32,鲁棒性能（robust performance） 我们通常是根据受控系统的模型来设计控制器的，在模型准确且不考虑扰动的情况下，系统能够实现的性能称为“标称性能”或“名义性能” （nominal performance）； 鲁棒性能：在模型不准确或存在扰动影响时，我们设计的控制器能使系统的实际性能尽可能接近标称性能。,鲁棒控制是一个总的称呼，采用经典及现代频域理论、状态空间方法、智能控制等都可以研究和实现鲁棒控制。,33,自适应控制（Adaptive Control）,指控制器能自动适应各种情况的变化，包括受控系统特性的变化、工况的变化、所处环境的变化、扰动的变化等； 如何来自动适应这些变化呢？首先需要获取系统工作状态的相关变化信息，然后根据这些信息去调整控制结构和控制参数，以保证系统始终工作正常； 始于上世纪50年代，但一直是研究热点，属于“以变应变”，理念很先进。,34,自适应控制的基本特征：,能够辨识对象参数及环境的变化； 能自动判断和评价系统性能好坏； 能自动调整控制策略或控制器参数。,35,自适应控制常见的三种类型：,增益预调控制（Gain scheduling control） 查询表事先计算好，早期只调控制器增益。,优点: 结构简单, 调节快速。 ( 最早用于飞行控制，适应高度、速度变化）,36, 自校正控制（Self-tuning control）,参数估计: 由输入输出数据辨识对象参数,控制器计算: 根据对象参数实时设计控制器，有多种现成方法,优点: 分析、设计及实现都比较容易,缺点:参数估计比较费时，自适应速度较慢，对象参数变化快时，参数估计跟不上。,应用：各类生产过程,37, 模型参考自适应控制 （Model reference adaptive control）,目标：调整 控制器，使输出误差最小,优点: 无须参数辨识, 自适应速度快，常用于随动系统 缺点：性能分析比较困难，设计比较复杂，且缺乏统一方法,38,预测控制（Predictive Control）,一种新型的计算机控制算法，直接来源于工业过程的控制实践。 1980年前后分别由法国的Richalet和美国Shell石油公司的Cutler两位工程师独立提出，前者用于锅炉和精馏塔的控制，后者用于加热炉温度及石化生产装置的控制。 现已成为工业控制领域推广应用最多的一种先进控制策略，涉及化工、造纸、冶炼、电力、航空、汽车、食品加工等行业。,39,预测控制的基本思路,模型预测：基于受控系统的模型进行预测，即通过受控系统的输入输出方程来了解改变控制量会如何影响系统未来的输出值。,40,反馈校正：利用检测到的实际输出值与以前预测的当前输出值进行比较，并依据该误差信息来修正模型预测值；反馈校正的实质是利用当前及以前时刻的误差信息来估计未来的误差，属于对误差的预测。,41,滚动优化：计算最优控制量，使预测误差最小化，同时满足各种约束条件（如控制量、输出量不能超出某一范围等）； “滚动”指每一时刻的优化都只考虑未来有限的时间长度，而且随时间滚动向前。,42,预测控制的主要特点,有限时域优化，即每步优化都只考虑未来有限的时间长度，计算量有限，因而可以在线实时地进行计算。 “模型预测”所采用的模型可灵活选用，如阶跃响应、脉冲响应、差分方程、非线性输入输出方程、模糊语言模型、神经网络模型等。 设计过程直观，物理意义清楚，调节参数少，调整方针明确，鲁棒性强，且可用于时间滞后很大的系统。,43,由于控制策略（反馈校正和优化计算）直接表达为算法，因此灵活多样（线性、非线性、解析求解、数学规划法数值求解、智能控制方法等）。 主要问题是控制策略直接表达为算法，且多种多样，常常超越了线性范畴，因此理论分析较困难，尚无全面而系统的分析结果。,44,大系统控制和复杂系统控制,电力系统、城市交通系统、网络系统、制造系统、经济系统等都是常见的大系统和复杂系统。 这类系统具有规模大、变量多、难建模、非线性、大时滞、强关联等特征，且约束条件和控制目标多，因此控制难度相当大。 对于规模较大的系统，通常要利用分解协调的方式来进行控制，即分解为多个子系统，再统一协调各个子系统的控制。,45,例：城市交通系统,传统控制方式是独立地控制各个路口的红绿灯，而且是简单地定时切换，属于开环控制。 更先进的控制方式是对每个路口都实行反馈控制，即通过一些检测手段获取不同方向的车流量信息，结合智能控制方法动态地切换红绿灯，以最大限度地减小等待时间，增大道路通行量。,反馈控制为了解决各个路口之间的配合问题，需要在上层设置协调机构，对各路口进行统一协调处理，包括对交通信息的综合分析、处理及决策，对各路口指令信号和控制参数的优化调整等。,46,大系统控制的基本思路,可以采用分别独立控制各个子系统的“分散控制”方式，子系统之间可以有信息交换，也可以没有，好处是子系统相对独立，可靠性好，但缺乏统一协调。 也可以采用控制执行部分分散与管理协调功能集中的“集散控制”方式，既分散了具体控制部分的风险，又便于统一进行管理和协调，实现全系统的综合优化。 另外还有将控制结构分为多个层次、形成一级控制一级的“分级递阶控制”，以及将大系统按功能或时间进行划分的“分段控制”等。,47,复杂系统控制,复杂系统主要指结构复杂、规模大，有很强的时变性、非线性、不确定性以及各种无法预料的扰动等；简单地讲，所有控制难度大的系统都可以看作复杂系统，包括大系统。 很多情况下，要有效地控制好复杂系统需要综合运用多种控制模式、多种控制方法和其他相关技术；各种方法和技术的综合集成应当是解决复杂系统控制问题的有效途径，是很有价值的研究方向，实际上也反映了当前的发展趋势。,48,复杂系统的控制除了要处理各种时间变量外，常常还需要处理图象、文字、语音等信息。 在信息较丰富的情况下，要进行综合分析、判断及决策，通常需要借助于人工智能和智能控制技术，有时还应充分利用人的智慧，把人也看作智能系统中的一个环节，人机结合去完成任务，而不是追求完全的“无人化”。 总的来讲，复杂系统控制尚处在发展和探讨过程中，有很多问题尚未解决，面临着众多挑战，但同时又酝酿着新的突破，必将迎来新的发展高潮。,End of Chapter 2,49,