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    不確定性復(fù)雜系統(tǒng)的智能融合控制策略

    2011-05-18 07:48:52鄧新莉周江川張四平
    關(guān)鍵詞:表示法控制算法不確定性

    鄧新莉,周江川,劉 珊,張四平

    (1.重慶漢錦科技公司,重慶400010;2.四川兵工學(xué)報編輯部,重慶400050)

    隨著科技現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn),對控制技術(shù)提出了愈來愈高的要求。以塑膠制品的硫化過程控制為例,它是在一定溫度和壓力條件下,使膠料和各種助劑發(fā)生交聯(lián)等化學(xué)反應(yīng),達(dá)到所需要的機(jī)械和物理化學(xué)性能,而實際上橡膠這種高分子材料,沒有一個固定的化學(xué)分子式,即使是同一種原材料,其分子量可能相差上百倍,甚至上萬倍,硫化工藝不具有明顯的規(guī)律性,其硫化過程是模糊的,與膠料的配方、性質(zhì)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和工藝條件等許多不確定性因素密切相關(guān),如何對這類不確定性復(fù)雜過程(或?qū)ο?進(jìn)行有效控制已經(jīng)成為人們關(guān)注的焦點之一。

    1 控制中存在的問題和復(fù)雜系統(tǒng)的對象特性

    1.1 控制中存在的問題

    對大型復(fù)雜過程(或?qū)ο?的控制,一般是按某種準(zhǔn)則在系統(tǒng)低層將其分解為若干子系統(tǒng)實施控制,在上層協(xié)調(diào)各子系統(tǒng)之間的性能指標(biāo),使集成后的系統(tǒng)處于某種意義下的優(yōu)化狀態(tài)??刂浦兄饕嬖谌缦聠栴}:

    1)不確定性問題。傳統(tǒng)控制是基于數(shù)學(xué)模型的控制,即認(rèn)為控制、對象和干擾的模型是已知的或者通過辯識可以得到的。但復(fù)雜系統(tǒng)中的很多控制問題具有不確定性,甚至在一定條件下會發(fā)生突變。對于“未知”、不確定、或者知之甚少的控制問題,用傳統(tǒng)方法難以建模,因而難以實現(xiàn)有效控制。

    2)高度非線性問題。傳統(tǒng)控制理論中,對于具有高度非線性的控制對象,雖然也有一些非線性方法可以利用,但總體上看,非線性理論遠(yuǎn)不如線性理論成熟,因方法過分復(fù)雜在工程上難以應(yīng)用。在復(fù)雜系統(tǒng)中有大量的非線性問題存在。

    3)半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化問題。傳統(tǒng)控制理論主要采用微分方程、狀態(tài)方程以及各種數(shù)學(xué)變換作為研究工具,其本質(zhì)是一種數(shù)值計算方法,屬定量控制范疇,要求控制問題結(jié)構(gòu)化程度高,易于用定量數(shù)學(xué)方法進(jìn)行描述或建模。而復(fù)雜系統(tǒng)中最關(guān)注和需要支持的,有時恰恰是半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化問題。

    4)系統(tǒng)復(fù)雜性問題。按系統(tǒng)工程觀點,廣義的對象應(yīng)包括通常意義下的操作對象和所處的環(huán)境。復(fù)雜系統(tǒng)中各子系統(tǒng)之間關(guān)系錯綜復(fù)雜,各要素間高度耦合、互相制約,外部環(huán)境又極其復(fù)雜,有時甚至變化莫測,因此傳統(tǒng)控制缺乏有效的解決方法。

    5)可靠性問題。常規(guī)的基于數(shù)學(xué)模型的控制問題傾向于是一個相互依賴的整體,盡管基于這種方法的系統(tǒng)經(jīng)常存在魯棒性與靈敏度之間的矛盾,但對簡單系統(tǒng),其控制可靠性問題并不突出。而對復(fù)雜系統(tǒng),如果采用上述方法,則可能由于條件的改變使得整個控制系統(tǒng)崩潰。

    1.2 復(fù)雜對象的控制論特性

    歸納復(fù)雜對象控制存在的上述問題,從控制論角度思考,主要表現(xiàn)為以下特性:系統(tǒng)參數(shù)的未知性、時變性、隨機(jī)性和分散性,系統(tǒng)時滯的未知性和時變性,系統(tǒng)嚴(yán)重的非線性,系統(tǒng)各變量間的關(guān)聯(lián)性,環(huán)境干擾的未知性、多樣性和隨機(jī)性[1]。面對這些特性,因其屬于不確定性復(fù)雜對象(或過程)的控制問題,傳統(tǒng)的控制方法難以對這類對象進(jìn)行有效控制,必須探索更有效的控制策略。

    2 控制模型與控制策略

    2.1 控制模型

    由于被控對象的復(fù)雜性和不確定性,按照傳統(tǒng)方法,根據(jù)被控對象的數(shù)學(xué)模型,在滿足性能指標(biāo)及約束條件下,綜合設(shè)計控制器的方法是不能用的,因為對于復(fù)雜對象不可能建立嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型,綜合設(shè)計系統(tǒng)的前提條件不存在。對復(fù)雜系統(tǒng)的控制,可采用以知識表示的非數(shù)學(xué)的廣義控制模型,如圖1所示。

    圖1 廣義控制模型

    事實上,人們對對象(或過程)特性并不是一無所知,而是知之不全,即人們所具有的對象信息是灰色信息。在實際工程中,依靠控制專家和操作者長期積累的知識和經(jīng)驗,也可以對系統(tǒng)進(jìn)行有效控制,甚至獲得滿意的控制效果。它是基于人的智能,控制者的知識、經(jīng)驗和技巧完成預(yù)定的控制任務(wù),因此,這種模型是人機(jī)結(jié)合的控制模型,即控制者(人)的模型和被控對象(機(jī))的模型相結(jié)合,如控制者的知識模型和被控制對象的機(jī)理模型相結(jié)合的廣義控制模型。

    2.2 控制策略選取

    對不確定性復(fù)雜系統(tǒng)所具有上述特性,可供選擇的策略有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[2]、模糊控制[3]、實時專家系統(tǒng)控制[4]、遺傳算法控制[5]、免疫進(jìn)化控制[6]、仿人智能控制[7]等,這些策略在現(xiàn)實應(yīng)用中針對特定對象都顯示出了較強(qiáng)的生命力,為復(fù)雜系統(tǒng)的控制提供了新的思路和視角,豐富了控制理論的內(nèi)容,有重要的理論價值和和廣闊的應(yīng)用背景[8]。

    模糊控制能將操作者或?qū)<业目刂平?jīng)驗和知識表示成語言變量描述的控制規(guī)則,借助這些規(guī)則去控制系統(tǒng)。它適用于數(shù)學(xué)模型未知、復(fù)雜的非線性系統(tǒng)的控制。但模糊理論到目前為止并非盡善盡美,對不確定性復(fù)雜系統(tǒng)難以獲得好的控制效果,因為控制規(guī)則難以確定,需要與其他方法配合使用。

    ANN(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))控制的最大優(yōu)點是可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系,有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和容錯性,能夠處理定量、定性數(shù)據(jù),利用連接的結(jié)構(gòu)與其他控制方法及人工智能相結(jié)合。其預(yù)測能力在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的狀況,但存在某些缺點:不適合表達(dá)基于規(guī)則的知識,不能很好地利用已有的經(jīng)驗知識,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間長有可能導(dǎo)致陷入非要求的局部極值。如果數(shù)據(jù)中有干擾和不確定性,則過界問題常會出現(xiàn)。但是改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及與其他智能控制技術(shù)結(jié)合可以在一定程度上彌補(bǔ)上述不足[9]。

    遺傳算法是一種基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的優(yōu)化搜索方法,具有全局尋優(yōu)的能力,可從廣泛分布于設(shè)計選項的潛在方案中進(jìn)行優(yōu)化篩選。遺傳算法早期存在過早收斂的缺點,但經(jīng)過改進(jìn),尤其是與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制相結(jié)合使用,在一定程度上可克服上述缺點[10]。

    專家系統(tǒng)是一種智能化的計算機(jī)程序系統(tǒng),能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法以處理某領(lǐng)域的問題,是智能控制的一個重要分支,但由于特征信息的采集、特征信息的表達(dá)以及完備知識庫建立等的實現(xiàn)難度大,所以專家控制系統(tǒng)未必對所有的不確定性復(fù)雜對象都是好的選擇。

    值得注意的是仿人智能控制HSIC(human simulated intelligent control)策略,其在結(jié)構(gòu)和功能上具有以下基本特征:分層遞階的信息處理和決策機(jī)構(gòu)(高階產(chǎn)生式系統(tǒng)結(jié)構(gòu));在線的特征識別和特征記憶;開閉環(huán)控制結(jié)合和定性決策與定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制;啟發(fā)式和直覺推理邏輯的應(yīng)用。由于它的基本特點是模仿控制專家的控制行為,因此,它的控制算法是多模態(tài)的控制,是多種模態(tài)控制間的相互交替使用。該特點可使其控制算法完美地協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中諸多相互矛盾的控制品質(zhì)的要求,比如魯棒性與精確性、快速性與平滑性等,因而也更貼近實際[11]。

    上述分析表明,如以HSIC為基礎(chǔ),融合其他控制技術(shù),構(gòu)成智能融合的控制策略,一定會更加貼近不確定性復(fù)雜系統(tǒng)控制的工程實際而取得良好的控制效果。

    3 控制算法結(jié)構(gòu)模式

    3.1 知識的獲取與知識集的建立

    知識表示是指從外部知識源到計算機(jī)內(nèi)部的轉(zhuǎn)換過程。知識表示方法主要分為3類:基于規(guī)則的表示法、基于框架的表示法和面向?qū)ο蟮谋硎痉?。常用的分類是將這3類知識表示方法歸為兩大類別:產(chǎn)生式表示法和面向?qū)ο蟊硎痉?。前者是一種典型規(guī)則表示法,這種表示法的優(yōu)點是表現(xiàn)形式單一直觀,有利于知識的提取和形式化,在計算機(jī)上容易實現(xiàn)。后者則更符合人們對客觀世界的認(rèn)識和思維的過程,正在成為當(dāng)前程序設(shè)計的主流方向[3],但其在計算機(jī)上實現(xiàn)還有一定的難度。文中采用產(chǎn)生式表示法。

    建立知識集實際上是如何表達(dá)已獲取的知識??刂葡到y(tǒng)采用產(chǎn)生式規(guī)則來建立知識集,其基本結(jié)構(gòu)是

    IF<condition>THEN<action>

    基于產(chǎn)生式規(guī)則構(gòu)成的系統(tǒng)的突出優(yōu)點是模塊性好,每條規(guī)則可獨立增刪、修改,每個產(chǎn)生式規(guī)則之間無直接聯(lián)系,而且其自然性好,適合于工業(yè)過程控制。

    3.2 控制算法

    工程控制算法的控制規(guī)則集可由工程控制算法推演出來。現(xiàn)以仿人智能控制的原型算法為例,控制算法為

    式中:u為控制輸出;Kp為比例系數(shù);k為抑制系數(shù);e為系統(tǒng)誤差;為系統(tǒng)誤差的變化率;em,i為誤差第i次峰值。

    不確定性復(fù)雜系統(tǒng)的參數(shù)控制規(guī)則集是在上述原型算法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步總結(jié)人的控制經(jīng)驗而建立的一套適合于不同特征狀況的控制規(guī)則,具體規(guī)則為:

    其中:un為控制器的第n次輸出值;um為與輸入變化量ΔR有關(guān)的一個輸出保持值;up為強(qiáng)制保持值;e、為系統(tǒng)偏差及其變化率;為對象輸出的變化率;為控制器輸出的最近一次保持值,式中em,i為偏差的第次極值,r為極值加權(quán)因子,可在線修正;Kp1、Kp2、Ki1、Ki2、Kd為比例、積分和微分增益;為在e·≥0期間內(nèi)偏差的累計;β為切換因子;α、a、b為常數(shù),由知識集中的經(jīng)驗規(guī)則確定;R為設(shè)定值;δ1、δ2、θ1、θ2為允許的誤差及誤差速率范圍。

    4 系統(tǒng)仿真

    由于是不確定性復(fù)雜系統(tǒng),難以建立數(shù)學(xué)模型,為了驗證控制策略的正確性,可以采用對象或過程參數(shù)變化的方式以等效替代的方法,考察控制算法的魯棒性,如果控制算法魯棒性強(qiáng),那么控制策略是可取的?,F(xiàn)以工業(yè)控制對象中常見的二階環(huán)節(jié)大滯后環(huán)節(jié)為例,分別采用PID、PID+Smith預(yù)估器和智能融合控制算法進(jìn)行仿真,考察其魯棒性。設(shè)被控對象控制模型為

    在延遲時間分別為τ=2 s,τ=10 s和τ=20 s時對系統(tǒng)進(jìn)行仿真比較,響應(yīng)曲線如圖2~4所示。圖5顯示的是加入外部擾動時的響應(yīng)曲線,加入的擾動為脈沖信號,其寬度為0.2 s,振幅為0.5。

    從圖2~4可以看出,無論從系統(tǒng)響應(yīng)的快速性、穩(wěn)定性、超調(diào),還是系統(tǒng)的抗干擾能力,智能融合控制策略的性能都優(yōu)于PID控制和PID+Smith預(yù)估器的最優(yōu)控制。

    綜上所述,對于不確定性復(fù)雜系統(tǒng)中的一些難控特性,智能融合控制策略表現(xiàn)出了很好的控制效果,是一種可供首選的控制策略。

    5 結(jié)束語

    對不確定性復(fù)雜系統(tǒng)的控制,由于智能融合控制策略對過程參數(shù)變化不是很敏感,具有很強(qiáng)的魯棒性,不論在穩(wěn)定性、快速性以及準(zhǔn)確性方面都比其他控制策略有明顯的優(yōu)越性。當(dāng)系統(tǒng)中加入擾動信號,仍然可以保持較好的控制效果,顯示出其具有很強(qiáng)的抗干擾能力。

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