讨论 PID 以外的闭环控制系统

剑指工控 星期二, 04/16/2024 - 17:44 发表

1  引言

工业控制系统在现代工业中扮演着重要角色，实现了自动化生产和优化生产过程。闭环控制系统是一种常见的控制方法，除了传统的比例-积分-微分（PID）控制器外，还存在许多其他闭环控制方法和技术。本文将重点介绍这些闭环控制系统，并提供实际应用案例，以增加文章的实用性。

2  闭环控制系统的重要性

闭环控制系统是一种基于反馈原理的控制方法。它通过测量输出信号并与期望的参考信号进行比较，使系统能够根据误差信号自动调整其行为，以达到期望的控制目标。闭环控制系统能够处理外部干扰、系统变化和模型误差等不确定因素，提高系统的稳定性和鲁棒性。

3  其他闭环控制系统

3.1  模糊控制（Fuzzy Control）：

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，能够处理具有模糊和不确定性特征的系统。它利用模糊推理和模糊集合理论，通过模糊规则描述输入变量和输出变量之间的关系，并通过模糊推理确定控制规则。模糊控制系统在处理非线性、复杂系统和模型不准确情况下表现出色。

实用案例：

例如，在温度控制系统中，可以使用模糊控制方法。该系统通过实时测量温度传感器的值，并根据一组预定义的模糊规则调整加热器的输出功率。这种控制方法能够在系统变化和外部干扰的情况下保持温度稳定。

模型程序案例 (Python)

  • import numpy as np
  • import skfuzzy as fuzzfrom skfuzzy
  • import control as ctrl
  •  
  • # 创建模糊控制变量
  • temperature = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 101, 1), 'temperature')
  • power = ctrl.Consequent(np.arange(0, 11, 1), 'power')
  •  
  • # 定义模糊集和隶属函数
  • temperature['low'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [0, 0, 50])
  • temperature['medium'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [0, 50, 100])
  • temperature['high'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [50, 100, 100])
  •  
  • power['low'] = fuzz.trimf(power.universe, [0, 0, 5])
  • power['medium'] = fuzz.trimf(power.universe, [0, 5, 10])
  • power['high'] = fuzz.trimf(power.universe, [5, 10, 10])
  •  
  • # 定义模糊规则
  • rule1 = ctrl.Rule(temperature['low'], power['high'])
  • rule2 = ctrl.Rule(temperature['medium'], power['medium'])
  • rule3 = ctrl.Rule(temperature['high'], power['low'])
  •  
  • # 创建模糊控制系统
  • temperature_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
  • temperature_simulation = ctrl.ControlSystemSimulation(temperature_ctrl)
  •  
  • # 模拟温度控制过程
  • for t in range(0, 101):
  •       temperature_simulation.input['temperature'] = t
  •       temperature_simulation.compute()
  •       power_output = temperature_simulation.output['power']
  •       print(f"Temperature: {t} - Power Output: {power_output}")

这个模糊控制的案例是一个简单的温度控制系统，其中温度为输入变量，功率为输出变量。模糊控制器根据温度的模糊集和设定的规则，计算出相应的功率输出。

3.2  非线性控制（Nonlinear Control）：

非线性控制是一种应对线性系统的控制方法。相较于线性控制方法，非线性控制通过使用非线性模型和控制策略来描述系统，能够更好地处理高度非线性和时变系统。在许多实际工业应用中，系统的非线性特性非常明显，此时非线性控制方法能够提供更准确的控制性能。

实用案例：

例如，在机械臂控制系统中可以采用非线性控制方法。该系统利用模型预测控制和适应性控制算法，能够处理机械臂在复杂环境下的路径规划和动态响应。

模型程序案例 (Python)

  • import numpy as np
  • from scipy.integrate import odeint
  • import matplotlib.pyplot as plt
  •  
  • def nonlinear_system(x, t):
  •       # 定义非线性系统的动态方程
  •       dxdt = np.sin(x) + np.cos(x) # 这里只是一个示例方程，非线性系统的具体方程根据应用场景而定
  •       return dxdt
  •  
  • # 定义初始条件和时间点
  • x0 = 0.1
  • t = np.linspace(0, 10, 100)
  •  
  • # 模拟非线性系统的响应
  • x = odeint(nonlinear_system, x0, t)
  •  
  • # 绘制响应曲线
  • plt.plot(t, x)
  • plt.xlabel('Time')
  • plt.ylabel('State')
  • plt.title('Nonlinear System Response')
  • plt.show()
这个非线性控制案例是一个简单的非线性系统模拟，其中通过 odeint 函数对非线性系统的动态方程进行数值求解，得到系统的响应曲线

3.3  鲁棒控制（Robust Control）：

鲁棒控制是一种针对系统参数变化和建模误差的控制方法。它通过考虑系统不确定性，设计控制器来保证系统的稳定性和鲁棒性。鲁棒控制方法对于系统参数变化较大、具有不确定性的系统具有更强的适应能力。

实用案例：

例如，在汽车悬挂系统中可以采用鲁棒控制方法。该系统能够在道路条件变化和车辆负载变化的情况下，保持车辆悬挂系统的性能和安全性。

模型程序案例 (Python)

  • import controlfrom control
  • import TransferFunction
  • import matplotlib.pyplot as plt
  •  
  • # 定义系统的传递函数
  • G = TransferFunction([1], [1, 1, 1])
  •  
  • # 设计鲁棒控制器
  • # 这里使用H∞鲁棒控制器作为示例，实际应用中的设计方法根据具体需求选择
  • controller = control.robust.hinfsyn(G)
  •  
  • # 创建闭环系统
  • closed_loop_system = control.feedback(controller * G, 1)
  •  
  • # 绘制阶跃响应曲线
  • t, y = control.step_response(closed_loop_system)
  • plt.plot(t, y)
  • plt.xlabel('Time')
  • plt.ylabel('Output')
  • plt.title('Robust Control Step Response')
  • plt.grid(True)
  • plt.show()
这个鲁棒控制案例是一个简单的阶跃响应模拟，其中使用H∞鲁棒控制器设计闭环系统，并绘制了系统的阶跃响应曲线。

3.4  模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）：

模型预测控制是一种优化控制方法，通过根据系统的动态模型预测未来一段时间内的系统行为，并优化当前控制输入，以达到最优控制效果。MPC 方法可以处理约束条件和多变量系统，并且能够考虑系统的未来行为，以实现更好的性能。

实用案例：

例如，在化工过程中，可以使用模型预测控制方法来控制反应器的温度和压力。MPC 方法可以基于反应器的动态模型，预测未来一段时间内的温度和压力变化，并根据这些预测进行控制输入的优化，以确保反应器运行在安全和高效的操作条件下。

模型程序案例 (Python)

  • import numpy as np
  • import matplotlib.pyplot as plt
  • from scipy.optimize import minimize
  •  
  • # 定义模型预测控制器
  • def model_predictive_control(u0, N, Q, R):
  •       def cost_function(u):
  •             # 定义成本函数
  •             J = 0
  •            x = 0 # 初始状态
  •            for i in range(N):
  •                 x_next = 0.5 * x + u[i]
  •                 J += Q * x_next**2 + R * u[i]**2
  •                 x = x_next
  •             return J
  •  
  •       # 初始控制输入
  •       u_init = np.zeros(N)
  •  
  •       # 优化控制输入
  •       result = minimize(cost_function, u_init, method='SLSQP')
  •       u_opt = result.x
  •  
  •       return u_opt
  •  
  • # 定义控制参数
  • N = 10 # 预测时域
  • Q = 1.0 # 状态成本权重
  • R = 0.1 # 控制成本权重
  •  
  • # 模型预测控制
  • u_opt = model_predictive_control(u0=np.zeros(N), N=N, Q=Q, R=R)
  •  
  • # 绘制控制输入曲线
  • plt.plot(range(N), u_opt)
  • plt.xlabel('Time')
  • plt.ylabel('Control Input')
  • plt.title('Model Predictive Control')
  • plt.show()

这个模型预测控制案例是一个简单的控制问题，其中通过优化算法（这里使用scipy.optimize.minimize函数）求解控制输入序列，以最小化预测时域内的成本函数。最终得到的优化控制输入序列用于控制系统。

4  总结

闭环控制系统是工业控制中常用的控制方法，它通过反馈原理实现自动调节系统行为。除了传统的 PID 控制器外，还存在许多其他闭环控制方法和技术，如模糊控制、非线性控制、鲁棒控制和模型预测控制。每种方法都有其适用的场景和优势，可以根据具体应用需求选择合适的控制方法。

这些闭环控制方法在各个工业领域都有广泛应用，例如温度控制、机械控制、化工过程控制等。通过应用适当的闭环控制方法，可以提高系统的稳定性、鲁棒性和性能，实现自动化生产和优化生产过程。

然而，选择和设计适当的闭环控制系统需要考虑系统的特性、控制要求和应用环境等因素。在实际应用中，还需要进行系统建模、参数调整和性能评估等工作，以确保闭环控制系统的有效性和可靠性。

2024年04月

 

 

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闭环控制系统