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    Labview在智能控制教學(xué)中的應(yīng)用*

    2016-12-02 03:22:38劉成林
    高教學(xué)刊 2016年23期
    關(guān)鍵詞:模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

    劉成林

    (江南大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院,江蘇 無錫 214122)

    Labview在智能控制教學(xué)中的應(yīng)用*

    劉成林

    (江南大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院,江蘇 無錫 214122)

    闡述智能控制課程的教學(xué)內(nèi)容,指出存在問題。結(jié)合自身教學(xué)經(jīng)驗,旨在提高本科生關(guān)于復(fù)雜工程問題的分析與解決能力,文章以示例法展示了Labview軟件在智能控制課程實踐教學(xué)的應(yīng)用。

    智能控制;Labview軟件;PID控制器

    一、概述

    隨著計算機(jī)技術(shù)、自動控制技術(shù),以及人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,智能控制得到了越來越廣泛的關(guān)注與研究,并取得了非常廣泛的應(yīng)用[1]。隨著對本科和研究生教育的越來越高,自動化類專業(yè)的本科或研究生階段都在培養(yǎng)計劃中增加了智能控制課程,而且本科智能控制課程教學(xué)收到了許多高校的重視。智能控制基礎(chǔ)課程是在學(xué)生學(xué)習(xí)自動控制原理和現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)控制理論課程之后開設(shè)的,是對控制理論知識的進(jìn)一步提升。智能控制課程重點內(nèi)容包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以及遺傳算法,其特點是:內(nèi)容豐富、交叉性強(qiáng),概念抽象,對于本科生的教學(xué)要求為:掌握模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的理論基礎(chǔ)與設(shè)計應(yīng)用。作為一門基礎(chǔ)理論課程,智能控制課程的教學(xué)改革研究也引起了許多教師的關(guān)注[1-5]。

    美國國家儀器公司開發(fā)的Labview軟件使用圖形進(jìn)行編程,分為前面板與程序框圖兩部分,其包含的豐富的函數(shù)庫,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲、分析、顯示等,所以在信號采集、計算機(jī)數(shù)據(jù)采集、數(shù)字信號處理、以及自動控制等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[6]。相對于比較普及的Matlab仿真軟件[4,5],Labview的前面板可以更形象化展示對象的特性,對控制理論的驗證與仿真實驗更具有虛擬仿真效果[7,8]。結(jié)合智能控制課程的特點,可以采用Labview設(shè)計仿真實驗,可以提高實驗內(nèi)容的可視性、生動性,可以采取學(xué)生自主實驗、或教師演示實驗,均可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情、改善教學(xué)效果。

    文章根據(jù)作者在本科《智能控制基礎(chǔ)》課程中的教學(xué)實踐,從教學(xué)內(nèi)容與存在問題出發(fā),對該門課程的進(jìn)行深入分析,缺乏對學(xué)生實踐創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。對照2015版的工程教育認(rèn)證[9],本科生的智能控制課程教學(xué)更加缺少培養(yǎng)復(fù)雜工程問題的分析與解決能力問題。通過利用Labview仿真軟件設(shè)計模糊PID控制器,展示了虛擬仿真軟件在智能控制中的應(yīng)用,可以推廣到學(xué)生實踐訓(xùn)練和教師課堂中,增加學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與教學(xué)效果。

    二、智能控制的教學(xué)內(nèi)容及存在問題

    智能控制是一門多元交叉學(xué)科,涵蓋人工智能、自動控制、運(yùn)籌學(xué)等等。作為自動化類本科生,在學(xué)習(xí)傳統(tǒng)控制理論、計算機(jī)控制原理等基礎(chǔ)專業(yè)課程之后,學(xué)習(xí)智能控制課程,可以進(jìn)一步掌握先進(jìn)控制理論,主要學(xué)習(xí)模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法三部分內(nèi)容。

    (一)教學(xué)內(nèi)容

    模糊控制是基于模糊集合、模糊關(guān)系、模糊推理的一種智能控制技術(shù)。模糊控制器是一個模糊推理系統(tǒng),整體表現(xiàn)為一個非線性函數(shù),通常由四部分組成:(1)模糊化,將精確輸入量轉(zhuǎn)換為模糊集合,即輸入量的模糊語言取值和相應(yīng)的隸屬度函數(shù);(2)規(guī)則庫,根據(jù)被控對象的特性和已有的控制經(jīng)驗建立模糊規(guī)則庫(if-then-),確保完整性、一致性、交互性;(3)模糊推理,集結(jié)模糊規(guī)則庫,將輸入模糊集合映射出輸出模糊集合;(4)去模糊化,將輸出模糊集合轉(zhuǎn)換為精確輸出。在控制系統(tǒng)中,除了作為一個控制器外,模糊控制器也通常作為參數(shù)自調(diào)整器,可以實現(xiàn)非常好的控制效果。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由簡單處理單元構(gòu)成的規(guī)模宏大的分布式并行處理器,從結(jié)構(gòu)和功能上模仿人類腦神經(jīng)系統(tǒng),具有并行性和非線性等特點,能夠存儲經(jīng)驗知識、并使之可用,具有自學(xué)習(xí)、任意函數(shù)逼近器、模式分類等功能。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括:感知器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小腦模型連接控制器、Hopfield網(wǎng)路、柯西網(wǎng)絡(luò)等。將神經(jīng)網(wǎng)路應(yīng)用控制對象中,主要措施有:學(xué)習(xí)控制、直接逆動態(tài)控制、神經(jīng)自適應(yīng)控制、和自適應(yīng)決策控制等。同時,還可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制進(jìn)行結(jié)合,構(gòu)造性能更好的智能控制策略。

    遺傳算法主要模擬生物進(jìn)化過程中的優(yōu)勝劣汰、適者生存的自然選擇,也是一直最優(yōu)解搜索算法。遺傳算法以群體為考察對象,選擇合適的適應(yīng)度函數(shù),通過給群體中每個個體進(jìn)行染色體編碼(即基因),并計算相應(yīng)的個體適應(yīng)度,依次采取

    復(fù)制、交叉和變異三個遺傳操作步驟,產(chǎn)生出新一代的種群,并逐代重復(fù)進(jìn)行上述三個步驟。通過遺傳操作,群體不斷更新為更加適應(yīng)環(huán)境的新群體,最終達(dá)到最優(yōu)群體,通過末代群體中的最優(yōu)個體的解碼,即可得到最優(yōu)或次優(yōu)解。

    創(chuàng)業(yè)型企業(yè)共享型人力資源平臺的建設(shè)是為助力建設(shè)創(chuàng)業(yè)型企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新體系,依據(jù)協(xié)同學(xué)理論,構(gòu)建多主體、多因素、共同協(xié)作、相互補(bǔ)充的共享型人力資源管理平臺,實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)型企業(yè)、高校、高科技人才、教師、學(xué)生等多個利益相關(guān)者的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展,推動產(chǎn)學(xué)研深度合作,形成創(chuàng)業(yè)型企業(yè)聯(lián)盟和高校聯(lián)盟及社會高科技人才的無縫連接,以攻克高科技創(chuàng)新型人才培養(yǎng)和創(chuàng)業(yè)型企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。

    (二)存在問題

    根據(jù)2015年公布的工程教育認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)[9],本科畢業(yè)要求強(qiáng)調(diào)了對復(fù)雜工程問題的分析與解決能力。

    由于模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法都是建立在一定的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)之上的,所以課程理論性強(qiáng)、內(nèi)容抽象。由于該課程設(shè)定的課時通常比較少,所以課堂教學(xué)主要集中于理論知識、概念和公式推導(dǎo)上,沒有增設(shè)實驗學(xué)時,缺乏對學(xué)生實踐創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

    此外,在本科控制理論課程(包括智能控制課程)教學(xué)過程中,控制系統(tǒng)的設(shè)計與分析的實踐教學(xué)主要通過虛擬仿真軟件(如,Matlab[4,5]、Labview等軟件[6])。然而,大多本科生對這些仿真軟件都沒有熟練掌握,很難對將智能控制理論應(yīng)用到復(fù)雜工程問題中進(jìn)行仿真研究與分析。

    三、基于Labview的實驗示例設(shè)計

    為了加強(qiáng)學(xué)生的復(fù)雜工程問題的分析與解決能力,可以通過課堂示例教學(xué)與課后實驗習(xí)題相結(jié)合的方式來展開。文章主要考察模糊控制PID控制器的設(shè)計問題,借助Labview軟件進(jìn)行虛擬仿真實驗。文章利用美國國家儀器(NI)公司的Labview 8.6專業(yè)開發(fā)版和附帶的模糊邏輯工具箱(Fuzzy Control Toolkit)設(shè)計PID參數(shù)的模糊控制器。

    被控對象選取為二階動態(tài)模型:

    其中,u為輸入信號,x與y為狀態(tài)變量。采用基于狀態(tài) X的PID控制器,閉環(huán)系統(tǒng)為:

    在Labview中,構(gòu)建模糊PID的仿真系統(tǒng),其前面板如圖1所示,模糊PID系統(tǒng)的仿真程序框圖如圖2所示。

    圖1 前面板

    圖2 程序框圖

    程序框圖中用到的主要VI有(如圖2):

    1.Fuzzy Controller VI:實現(xiàn)模糊控制器的設(shè)計與模糊邏輯控制器的設(shè)計項目管理。使用前必須先加載控制器的數(shù)據(jù)文件,這個文件是由Load Fuzzy Controller VI輸出的。

    2.Load Fuzzy Controller VI:加載所有控制器參數(shù)和信息。使用此VI與Fuzzy Controller VI實現(xiàn)模糊控制器設(shè)計,設(shè)置數(shù)據(jù)文件的加載路徑管理等。數(shù)據(jù)文件使用.fc作為文件擴(kuò)展名。

    3.加載路徑(函數(shù))。加載控制器的數(shù)據(jù)文件需要當(dāng)前VI路徑函數(shù)、拆分路徑函數(shù)、創(chuàng)建路徑函數(shù),如圖2中的KPcontrol.fc,KIcontrol.fc,KDcontrol.fc數(shù)據(jù)文件。

    4.公式節(jié)點。在公式節(jié)點中,編寫系統(tǒng)④的程序代碼。此外,模糊PID控制器的設(shè)計步驟如下:

    (1)在Labview軟件環(huán)境下,運(yùn)行Fuzzy Logic Controller D esign模塊,在交互式界面Fuzzy Set Editor中設(shè)計輸人、輸出變量的論域及各語言值的隸屬函數(shù)。輸人變量e、ec的論域設(shè)為[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6],并進(jìn)行歸一化處理,語言值為:負(fù)大NB、負(fù)中NM、負(fù)小NS、零ZO、正小PS、正中PM、正大PB,對應(yīng)的隸屬函數(shù)均為三角形;輸出變量Kp、Ki和Kd的論域為[0,1,2,3,4,5,6],進(jìn)行歸一化處理,語言值為:零、正小、正中、正大,隸屬函數(shù)也均取三角形。

    (2)通過Rulebase Editor確定“IF…THEN…”形式的模糊規(guī)則,并選擇相應(yīng)的推理算法和解模糊方法等。模糊推理算法為Max-Min合成法,去模糊化方法為“最大隸屬度法”。

    (3)通過I/O Characteristic對設(shè)計的模糊控制器輸出特性進(jìn)行初步測試和分析,驗證控制規(guī)則是否完備,是否有規(guī)則沖突以對其進(jìn)行必要的修改和優(yōu)化。

    (4)將設(shè)計好的模糊控制器分別保存在后綴名為KPcontr ol.fc,KIcontrol.fc,KDcontrol.fc的數(shù)據(jù)文件中,在應(yīng)用程序中調(diào)用。

    執(zhí)行程序,可以得到二階系統(tǒng)的階躍相應(yīng)曲線(如圖3)、以及PID控制器三個控制增益的變化曲線(如圖4)。如圖可見,模糊PID控制器實現(xiàn)了控制參數(shù)的自整定,可以實現(xiàn)系統(tǒng)

    穩(wěn)定,便于工程應(yīng)用。

    圖3 模糊PID控制的階躍響應(yīng)曲線

    圖4 模糊PID控制參數(shù)的變化曲線

    通過上述示例展示,Labview軟件能夠應(yīng)用在智能控制器的設(shè)計與分析中。設(shè)計虛擬實驗,在前面板上模擬實際對象和觀察狀態(tài)變化曲線,在程序框圖中進(jìn)行模塊化編程,更加生動地展示控制器的設(shè)計與分析的有效性與生動性,能夠非常好地增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,改善教學(xué)效果。

    四、結(jié)束語

    針對本科智能控制課程的教學(xué)中缺乏實驗學(xué)時,沒有著重培養(yǎng)學(xué)生的實踐創(chuàng)新能力,學(xué)生關(guān)于復(fù)雜工程問題的分析與解決能力沒有得到提高,文章指出了Labview軟件在智能控制器設(shè)計中的應(yīng)用。通過實際示例展示了Labview的具體應(yīng)用,可以推廣到本科生的虛擬實驗教學(xué)和課堂教學(xué)中,增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,培養(yǎng)其復(fù)雜工程問題的分析與解決能力。

    [1]羅兵,甘俊英,張建民.智能控制技術(shù)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011.

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    [9]中國工程教育專業(yè)認(rèn)證協(xié)會秘書處.工程教育認(rèn)證工作指南[Z].2015,3.

    The teaching content of intelligent control course is stated,and existing problems are pointed out.In order to improve the undergraduates'analysis and problem-solving ability of complicated engineering problems.This paper demonstrates the application of Labview software in the practice teaching of intelligent control with instance method,combined with the author'teaching experiences.

    intelligent control;Labview software;PID controller

    G642

    A

    2096-000X(2016)23-0071-03

    江南大學(xué)本科教學(xué)改革研究項目(JG2015112,JG2015002);江蘇高校品牌專業(yè)建設(shè)工程一期項目(PPZY2015A036)。

    劉成林(1981,09-),男,漢,江蘇宿遷,博士,副教授,研究方向為多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制。

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