数字滤波 数据处理与控制策略.docx

计算机控制技术第4章 数据处理与控制策略l 本章的教学目的与要求掌握各种数字滤波的原理、特点及使用场合，数控技术、数字PID及常规控制系统，了解先进控制系统。l 授课主要内容l 数字滤波和数据处理l 数控技术l 数字PIDl 常规控制系统l 先进控制系统l 主要外语词汇Digital Filter:数字滤波，Numerical Control（NC）：数字控制，Computerized Numerical Control(CNC):计算机数字控制l 重点、难点及对学生的要求说明：带“*”表示要掌握的重点内容，带“*”表示要求理解的内容，带“*”表示要求了解的内容，带“”表示难点内容，无任何符号的表示要求自学的内容l 常用的数字滤波的原理、特点及使用场合*l 常用的数据处理方法*l 数字PID及改进算法*l 常规控制方法*l 先进控制方法*l 辅助教学情况多媒体教学课件（POWERPOINT）l 复习思考题l 常用的数字滤波的原理、特点及使用场合l 常用的数据处理方法l 数字PID及改进算法l 常规控制方法l 先进控制方法l 参考资料刘川来，胡乃平，计算机控制技术，青岛科技大学讲义13计算机系统的抗干扰不可能完全依靠硬件解决，一般需要进行数字滤波。另外在计算机控制系统中，根据实际需要经常会用到数据处理技术对数据进行预处理。数控技术和数控装备是制造工业现代化的重要基础。这个基础是否牢固直接影响到一个国家的经济发展和综合国力，关系到一个国家的战略地位。计算机控制系统中的控制策略是指基于控制理论，在被控对象数学模型或操作人员的先验知识基础上设计并用计算机软件实现的数字控制器或某种控制算法。4.1 数字滤波和数据处理数字滤波是指在计算机中利用某种计算方法对原始输入数据进行数学处理，去掉原始数据中掺杂的噪声数据，提高信号的真实性，获得最具有代表性的数据集合。通过数字滤波得到比较真实的被测参数，有时不能直接使用，还需要做某些处理。一 数字滤波我们这里所说的数字滤波技术是指在软件中对采集到的数据进行消除干扰的处理。采用数字滤波优点一是不需要增加硬件设备，只需在计算机得到采样数据之后，执行一段根据预定滤波算法编制的程序即可达到滤波的目的；优点二是数字滤波稳定性好，一种滤波程序可以反复调用，使用方便灵活。1. 平均值滤波法 （1）算术平均值滤波对于一点数据连续采样多次，计算其算术平均值，以其平均值作为该点采样结果。这种方法可以减少系统的随机干扰对采集结果的影响。实质是对采样数据y(i)的m次测量值进行算术平均，作为时刻kT的有效输出采样值，即 （4.1）m值决定了信号平滑度和灵敏度。为提高运算速度，可以利用上次运算结果，通过递推平均滤波算式 （4.2）得到当前采样时刻的递推平均值。算术平均值滤波和加权平均值滤波主要用于对压力、流量等周期性的采样值进行平滑加工，但对偶然出现的脉冲性干扰的平滑作用尚不理想，因而不适用于脉冲性干扰比较严重的场合。（2）加权平均值滤波由（4-1）式可以看出，算术平均值滤波法对每次采样值给出相同的加权系数，即1/m，实际上有些场合需要增加新采样值在平均值中的比重，这时可采用加权平均值滤波法，其算式为 （4.3）这种滤波方法可以根据需要突出信号的某一部分，抑制信号的另一部分。适用于纯滞后较大、采样周期短的过程。2. 中值滤波法所谓中值滤波是对某一参数连续采样n次，然后把n次的采样值从小到大或从大到小排队，再取中间值作为本次采样值。中值滤波对于去掉由于偶然因素引起的波动或采样器不稳定造成的误差所引起的脉动干扰比较有效。若变量变化比较慢，则采用中值滤波效果比较好，但对快速变化的参数不宜采用。如果将平均值滤波和中值滤波结合起来使用，滤波效果会更好。3. 惯性滤波法前面几种方法基本上属于静态滤波，主要适用于变化过程比较快的参数，如压力、流量等。对于慢速随机变量，则采用短时间内连续采样取平均值的方法，其滤波效果不够理想。为提高滤波效果，可以仿照模拟系统RC低通滤波器的方法，将普通硬件RC低通滤波器的微分方程用差分方程来表示，用软件算法来模拟硬件滤波器的功能。典型RC低通滤波器的动态方程为 （4.4）式（4-4）离散化可得低通滤波算法为 （4.5）该种滤波方法模拟了具有较大惯性得低通滤波功能，主要适用于高频和低频的干扰信号。4. 程序判断滤波程序判断滤波的方法，是根据生产经验，确定两次采样输入信号可能出现的最大偏差y。若超过此偏差值，则表明该输入信号是干扰信号，应该去掉；如小于此偏差值，则可以将信号作为本次采样值。程序判断滤波一般分两种：（1）限幅滤波（2）限速滤波数据采集所采用的检测技术不同，检测对象不同，数据的采集频率、信噪比不同，各种数字化滤波算法各有优缺点，所以我们在实际应用中要根据情况将其有机的结合起来，为数据处理选择一种最优的滤波算法，保证数据准确、快速的反应被检测对象的实际，为生产管理提供有效的数据。二 数据处理1. 线性化处理计算机从模拟量输入通道得到的检测信号与该信号所代表的物理量之间不一定成线性关系。而在计算机内部参与运算与控制的二进制数希望与被测参数之间成线性关系，其目的既便于运算又便于数字显示，因此还须对数据做线性化处理。在常规自动化仪表中，常引入“线性化器”来补偿其他环节的非线性，如二极管阵列、运算放大器等，都属于硬件补偿，这些补偿方法一般精度不太高。在计算机数据处理系统中，用计算机进行非线性补偿，方法灵活，精度高。常用的补偿方法有计算法、插值法、折线法。（1）计算法当参数间的非线性关系可以用数学方程来表示时，计算机可按公式进行计算，完成非线性补偿。在过程控制中最常见的两个非线性关系是差压与流量、温度与热电势。用孔板测量气体或液体流量，差压变送器输出的孔板差压信号P，同实际流量F之间呈平方根关系，即 （4.8）式中k是流量系数。用数值分析方法计算平方根，可采用牛顿迭代法，设（x>0），则 （4.9）热点偶的热电势同所测温度之间也是非线性关系。例如，镍铬-镍铝热点偶在4001000范围内，可按下式求温度 （4.10）式中E为热电势mV，T为温度。（4.10）式可以写成 （4.11）可用上式将非线性化的关系分成多个线性化的式子来实现。（2）插值法计算机非线性处理应用最多的方法就是插值法。其实质是找出一种简单的、便于计算处理的近似表达式代替非线性参数。用这种方法得到的公式叫做插值公式。常用的插值公式有多项式插值公式、拉格朗日插值公式、线性插值公式等（3）折线法上述两种方法都可能会带来大量运算，对于小型工控机来说，占用内存比较大，为简单起见，可以分段进行线性化，即用多段折线代替曲线。线性化过程是：首先判断测量数据处于哪一折线段内，然后按相应段的线性化公式计算出线性值。折线段的分法并不是惟一的，可以视具体情况和要求来定。当然，折线段数越多，线性化精度越高，软件的开销也就相应增加。2. 校正运算有时来自被控对象的某些检测信号与真实值有偏差，这时需要对这些检测信号进行补偿，力求补偿后的检测值能反映真实情况。3. 标度变换在计算机控制系统中，生产中的各个参数都有不同的数值和量纲，这些参数都经过变送器转换成A/D转换器能接收的05V电压信号，又由A/D转换成00FFH（8位）的数字量，它们不在是带量纲的参数值，而是仅代表参数值的相对大小。为方便操作人员操作以及满足一些运算、显示和打印的要求，必须把这些数字量转换成带有量纲的数值，这就是所谓的标度变换。 （1）线性参数标度变换所谓线性参数，指一次仪表测量值与A/D转换结果具有线性关系，或者说一次仪表是线性刻度的。其标度变换公式为： （4.15）式中，A0为一次测量仪表的下限，Am为一次测量仪表的上限，Ax为实际测量值（工程量），N0为仪表下限对应的数字量，Nm为仪表上限对应的数字量，Nx为测量值所对应的数字量。其中A0，Am，N0，Nm对于某一个固定的被测参数来说是常数，不同的参数有不同的值。为使程序简单，一般把被测参数的起点A0（输入信号为0）所对应的A/D输出值为0，即N00，这样式（4.15）可化为： （4.16）有时，工程量的实际值还需经过一次变换，如电压测量值是电压互感器的二次测的电压，则其一次测的电压还有一个互感器的变比问题，这时上式应再乘上一个比例系数： （4.17） （2）非线性参数标度变换在过程控制中，最常见的非线性关系是差压变送器信号P与流量F的关系（见式（4.8），据此，可得测量流量时的标度变换式为： 即 （4-18）式中G0为流量仪表下限值，Gm为流量仪表上限值，Gx为被测量的流量值，N0为差压变送器下限所对应的数字量，Nm为差压变送器上限所对应的数字量，Nx为差压变送器所测得的差压值（数字量）。4. 越限报警处理在计算机控制系统中，为了安全生产，对于一些重要的参数或系统部位，都设有上、下限检查及报警系统，以便提醒操作人员注意或采取相应的措施。其方法就是把计算机采集的数据经计算机进行数据处理、数字滤波、标度变换之后，与该参数上、下限给定值进行比较。如果高于(或低于)上限(或下限)，则进行报警，否则就作为采样的正常值，以便进行显示和控制。报警系统一般为声光报警信号，灯光多采用发光二极管(LED)或白炽灯光等，声响则多为电铃、电笛等。有些地方也采用闪光报警的方法，即使报警的灯光或声音按一定的频率闪烁(或发声)。报警程序的设计方法主要有两种。一种是全软件报警程序。另一种是直接报警程序。5. 死区处理从工业现场采集到的信号往往会在一定的范围内不断的波动，或者说有频率较高、能量不大的干扰叠加在信号上，这种情况往往出现在应用工控板卡的场合，此时采集到的数据有效值的最后一位不停的波动，难以稳定。这种情况可以采取死区处理，把不停波动的值进行死区处理，只有当变化超出某值时才认为该值发生了变化。比如编程时可以先对数据除以10，然后取整，去掉波动项。4.2 数控技术基础数控技术和数控设备是制造工业现代化的重要基础。这个基础是否牢固直接影响到一个国家的经济发展和综合国力，关系到一个国家的战略地位。因此，世界上各工业发达国家均采取重大措施来发展自己的数控技术及其产业。一 概述数字控制是近代发展起来的一种自动控制技术，国家标准（GB 812987）定义为“用数字化信号对机床运动及其加工过程进行控制的一种方法”。采用数控技术的控制系统称为数控系统，采用了数控系统的设备称之为数控设备，以计算机为核心的数控系统称为计算机数控系统（Computerized Numerical Control，CNC）。数控机床是一种典型的数控设备，由于数控技术是与机床控制密切结合发展起来的，因此以往讲数控即指机床数控。世界上第一台数控机床是1952年美国麻省理工学院（MIT）伺服机构实验室开发出来，当时的主要动机是为了满足高精度和高效率加工复杂零件的需要。数控设备中的构成如图4.1所示。图中CNC是数控设备的核心，它的功能是接受输入的控制信息，完成数控计算、逻辑判断、输入输出控制等功能。被控对象可以是机床、雕刻机、焊接机、机械手、绘图仪、套色印刷机械、包装机械等。CNC通过输入通道获得被控对象的各种反馈信息。饲服系统机电接口输入通道被控对象CNC图4.1 数控设备的组成二 数控原理 首先分析图4.2所示的平面曲形图形，如何用计算机在绘图仪或数控加工机床上重现，以此来简要说明数字控制的基本原理。1. 将图4.2所示的曲线分割成若干段，可以是直线段，也可以是曲线段，图中分割成了三段，即、和，然后把a、b、c、d四点坐标记下来并送给计算机。图形分割的原则应保证线段所连的曲线(或折线)与原图形的误差在允许范围之内。由图可见，显然采用、和比、和要精确得多。Y(xe，ye)(x0，y0)YcdabXX图4.2曲线分段 图4.3用折线逼近直线段2. 当给定a、b、c、d各点坐标x和y值之后，如何确定各坐标值之间的中间值？求得这些中间值的数值计算方法称为插值或插补。插补计算的宗旨是通过给定的基点坐标，以一定的速度连续定出一系列中间点，而这些中间点的坐标值是以一定的精度逼近给定的线段。从理论上讲，插补的形式可用任意函数形式，但为了简化插补运算过程和加快插补速度，常用的是直线插补和二次曲线插补两种形式。所谓直线插补是指在给定的两个基点之间用一条近似直线来逼近，也就是由此定出中间点连接起来的折线近似于一条直线，而并不是真正的直线。所谓二次曲线插补是指在给定的两个基点之间用一条近似曲线来逼近，也就是实际的中间点连线是一条近似于曲线的折线弧。常用的二次曲线有圆弧、抛物线和双曲线等。对图4.2所示的曲线来说，显然ab和bc段用直接插补，cd段用圆弧插补是合理的。 3. 把插补运算过程中定出的各中间点，以脉冲信号形式去控制x、y方向上的步进电机，带动绘图笔、刀具等，从而绘出图形或加工出所要求的轮廓来。这里的每一个脉冲信号代表步进电机走一步，即绘图笔或刀具在x或y方向移动一个位置。我们把对应于每个脉冲移动的相对位置称为脉冲当量，又称为步长，常用如x和y来表示，并且总是取x=y。 插补运算就是如何分配x和y方向上的脉冲数，使实际的中间点轨迹尽可能地逼近理想轨迹。实际的中间点连接线是一条由x和y的增量值组成的折线，只是由于实际的x和y的值很小，眼睛分辨不出来，看起来似乎和直线一样而已。显然，x和y的增量值越小，就越逼近理想的直线段，图中均以“”代表x和y的长度。 三 数控系统分类1. 按控制方式分类（1）点位控制数控系统（2）直线控制数控系统（3）轮廓控制数控系统 上述三种控制方式中以点位控制最简单，因为它的运动轨迹没有特殊要求，运动时又不加工，所以它的控制电路只要具有记忆（记下刀具应走的移动量和已走过的移动量）和比较（将所记忆的两个移动量进行比较，当两个数值的差为零时，刀具立即停止）的功能即可，根本不需要插补运算。和点位控制相比，直线控制要进行直线加工，控制电路要复杂一些。轮廓控制要控制刀具准确的完成复杂的曲线运动，所以控制电路复杂，且需要进行一系列的插补计算和判断。2. 按系统结构分类（1）开环数控系统指令步进电机驱动电路工作台步进电机图4.4 开环数控系统结构图（2）全闭环数控系统速度反馈位置比较电路工作台速度控制电路指令步进电机位置反馈图4.5 全闭环数控系统结构图（3）半闭环数控系统步进电机位置反馈指令位置比较电路速度反馈工作台速度控制电路图4.6 半闭环数控系统结构图4.3 数字PID控制算法一 标准数字PID控制算法在模拟控制系统中，按给定值与测量值的偏差e进行控制的PID控制器是一种线性调节器，其PID表达式如下 （4.21）式中的、分别为模拟调节器的比例增益、积分时间和微分时间，为偏差时的调节器输出，常称之为稳态工作点。要实现式（4.21）所示的PID控制规律，就要将其离散化。设控制周期为则在控制器的采样时刻时，通过下述差分方程 ， 可得到式（4.21）的数字算式为 （4.22A）或写成 （4.22B）式（4.22A）和（4.22B）给出的是执行机构在采样时刻的位置或控制阀门的开度，所以被称为位置型PID算法。在工业过程控制中常采用另一种被称为增量型PID控制算法的算式。采用这种控制算法得到的计算机输出是执行机构的增量值，其表达式为 （4.23）或写为 （4.24）可见，除当前偏差值e(k)外，采用增量式PID算法只需保留前两个采样周期的偏差，即e(k-1)，在程序中简单地采用平移法即可保存，免去了保存所有偏差的麻烦。增量PID算法的优点是编程简单，数据可以递推使用，占用内存少，运算快。更进一步，为了编程方便起见，式（4.24）还可写成 （4.25）由增量PID算法得到采样时刻计算机的实际输出控制量为 （4.26）二 数字PID控制算法的改进1. 实际微分PID控制算法PID控制中，微分的作用是扩大稳定域，改善动态性能，近似地补偿被控对象的一个极点。从前面的推导可知，标准的模拟PID算式（4-21）与数字PID算式（4-22）式（4-25）中的微分作用是理想的，故它们被称为是理想微分的PID算法。而模拟调节器由于反馈电路硬件的限制，实际上实现的是带一阶滞后环节的微分作用。计算机控制虽可方便地实现理想微分的差分形式，但实际表明，理想微分的PID控制效果并不理想。在计算机控制系统中，常常是采用类似模拟调节器的微分作用，称为实际微分作用。图4.7是标准PID控制算法与实际微分PID控制算法在单位阶跃输入时，输出的控制作用。u0 1 2 3 4 5 6 7 8KT项积分微分 项比 例 项项分 项分积u0 1 2 3 4 5 6 7 8KT微比 例 项(a) 理想微分PID (b) 实际微分PID图4.7 数字PID控制算法的单位阶跃响应示意图从图中可以看出，理想微分作用只能维持一个采样周期，且作用很强，当偏差较大时，受工业执行机构限制，这种算法不能充分发挥微分作用。而实际微分作用能缓慢地保持多个采样周期，使工业执行机构能较好地跟踪微分作用输出。另一方面，由于实际微分PID控制算法中的一阶惯性环节，使得它具有一定的数字滤波能力，因此，抗干扰能力也较强。理想PID与实际微分PID算式的区别主要在于后者比前者多了个一阶惯性环节，如图4.8所示。理想PID 图4.8 实际微分PID控制算法示意框图图中 （4.27） 所以 （4.28）将式（4.28）离散化，可得实际微分位置型控制算式 （4.29）式中 其增量型控制算式为 （4-30）式中 Y(s)U(s)R(s)图4.9 实际微分PID控制算法示意框图2微分先行PID控制算法当控制系统的给定值发生阶跃变化时，微分动作将使控制量大幅度变化，这样不利于生产的稳定操作。为了避免因给定值变化给控制系统带来超调量过大、调节阀动作剧烈的冲击，可采用如图4.9所示的方案。这种方案的特点是只对测量值（被控量）进行微分，而不对偏差微分，也即对给定值无微分作用。这种方案称之为“微分先行”或“测量值微分”。考虑正反作用的不同，偏差的计算方法也不同，即 （正作用） （反作用） （4.31）标准PID增量算式（4-24）中的微分项为,改进后的微分作用算式则为 （正作用） （反作用） （4.32）3积分分离PID算法积分分离PID算法的基本思想是：在偏差较大时，暂时取消积分作用；当偏差小于某一设定值A时，才将积分作用投入，即 当|>A时，用P或PD控制； 当|A时，用PI或PID控制。上式中的A值需要适当选取，A过大，起不到积分分离的作用；若A过小，系统将存在余差。4遇限切除积分PID算法在实际工业过程控制中，控制变量因受到执行机构机械性能与物理性能的约束，其输出和输出的速率总是限制在一个有限的范围内，例如 （绝对值）| （速率） 5. 提高积分项积分的精度在PID控制算法中，积分项的作用是消除余差。为提高其积分项的运算精度，可将前面数字PID算式中积分的差分方程取为，即用梯形替代原来的矩形计算。 三 数字PID参数整定数字PID控制参数的整定过程是，首先按模拟PID控制参数的整定方法来选择，然后在适当调整，并考虑采样周期对整定参数的影响。1稳定边界法（临界比例度法）选用纯比例控制，给定值r作阶跃扰动，从较大的比例带开始，逐渐减小，直到被控变量出现临界振荡为止，记下临界周期Tu和临界比例带u。然后，按经验公式计算Kc、Ti和Td。2动态特性法（响应曲线法）在系统处于开环情况下，首先做被控对象的阶跃曲线，如图4.10所示，从该曲线上求得对象的纯滞后时间、时间常数T和放大系数K。然后在按经验公式计算Kc、Ti和Td。图4.10 被控对象阶跃响应曲线 3基于偏差积分指标最小的整定参数法由于计算机的运算速度快，这就为使用偏差积分指标整定PID控制参数提供了可能，常用以下三种指标：(4.33)(4.34)(4.35)4试凑法在实际工程中，常常采用试凑法进行参数整定。增大比例系数Kc一般将加快系统的响应，使系统的稳定性变差。减小积分时间Ti，将使系统的稳定性变差，使余差（静差）消除加快。增大微分时间Td，将使系统的响应加快，但对扰动有敏感的响应，可使系统稳定性变差。在试凑时，可参考上述参数对控制过程的影响趋势，对参数实行先比例，后积分，最后微分的整定步骤。（1）首先只整定比例部分。（2）如果纯比例控制，有较大的余差，则需要加入积分作用。（3）若使用比例积分控制，反复调整仍达不到满意的效果，则可加入微分环节。4.4 常规控制方案一 串级控制系统当被控系统中同时有几个干扰因素影响同一个被控量时，如果仍采用单回路控制系统，只控制其中一个变量，将难以满足系统的控制性能。串级控制系统是在原来单回路控制的基础上，增加一个或多个控制内回路，用以控制可能引起被控量变化的其它因素，从而抑制被控对象的时滞特性，提高系统动态响应的快速性。一个通用的计算机串级控制系统框图如图4.11所示。从图中可以看出，通用的串级系统在结构上形成了两个闭环。其中外面的闭环称为主环或主回路，用于最终保证被调量满足工艺要求；里面的闭环称为副环或副回路，用于克服被控对象所受到的主要干扰。在串级控制系统中，主.副调节器的选型很重要。对于主调节器，因为要减少稳态误差，提高控制精度，同时使系统反应灵敏，最终保证被控量满足工艺要求，所以一般宜采用PID控制；对于副调节器，在控制系统中通常是承担着“粗调”的控制任务，故一般采用P或PI即可。在控制如图4.11所示的双回路串级控制系统在每个采样周期的计算顺序为（设主调节器采用PID，副调节器采用PI）：计算主回路的偏差e1(k)e1(k)=r1(k)-y1(k) (4.36)计算主回路PID控制器的输出u1(k) u1(k)=u1(k-1)+u1(k) (4.37) u1(k)=Ke1e1(k)-e1(k-1)+ki1e1(k)+kd1e1(k)-2e1(k-1)+e1(k-2) (4.38) 计算副回路的偏差e2(k)e2(k)=u1(k)-y2(k) (4.39)计算副回路PID控制器的输出u2(k) u2(k)= u2(k-1)+ u2(k) (4.40)u2(k)=ke2e2(k)-e2(k-1)+ki2e2(k) (4.41)主参数y1副参数-u1y2一次扰动二次扰动u2D/A执行机构副对象副变送器A/D主变送器e2主参数给定值re1副调节器主调节器A/D主对象图4.11 通用的计算机串级控制系统示意框图 串级控制系统的控制方式有两种：一种是异步采样控制。另一种是同步采样控制。 二 前馈控制系统 前馈控制是按某个干扰量进行控制器的设计，一旦测量到有干扰，即对它直接产生校正作用，使得它在影响到被控对象之前已被抵消。前馈控制是一种开环控制系统，在控制算法与参数选择适当的情况下，可以取得很好的控制效果。在实际生产过程控制中，由于前馈控制是开环控制，且只能针对某一特定的干扰实施控制作用，因此很少单独被采用。通常是采用前馈反馈控制相结合的方案，其典型结构如图4.12所示。yufucubr-PIDD/AG(s)Gd(s)Gf(s)A/D扰动d图4.12 典型的前馈-反馈计算机控制系统示意框图图中的Gf(s)是前馈控制器的传递函数，Gd(s)为对象干扰通道的传递函数，G(s)是对象控制通道的传递函数，PID为反馈控制系统的控制器。按照前馈控制的原理，要使前馈作用完全补偿干扰的影响，则应使干扰引起的被控量变化为零。由此可推出，前馈控制器的传递函数应为 （4.42）计算机前馈-反馈控制算法的流程如下：(1)计算反馈控制的偏差e(k) e(k)=r(k)-y(k) （4.43）(2)计算反馈控制器（PID）的输出ub(k) ub(k)= ub(k-1)+ub(k) （4.44）(3)计算前馈控制器Gf(s)的输出uf(k)uf(k)= uf(k-1)+uf(k) （4.45）(4)计算前馈-反馈控制的输出uc(k) uc(k)= ub(k)+ uf(k) （4.46）三 纯滞后补偿控制系统在工业过程控制中，由于物料或能量的传输延迟，许多被控对象具有纯滞后。由于纯滞后的存在，被控量不能及时反映系统所受到的干扰影响，即使测量信号已到达调节器，执行机构接受调节信号后迅速作用于对象，也需要经过纯滞后时间以后才能影响到被控量，使之发生变化。在这样一个调节过程中，必然会产生较明显的超调或振荡以及较长的调节时间。早在20世纪50年代末，史密斯(Smith)就提出了一种纯滞后控制器，常被称为史密斯预估器或史密斯补偿器。其基本思想是按照过程的动态特性建立一个模型加入到反馈控制系中，使被延迟了的被控量超前反映到调节器，让调节器提前动作，从而可明显地减少超调量和加快调节过程。图4.13是史密斯预估控制系统的示意框图。Gs(s)-m-dueGc(s)Gp(s)e-sGp(s)e-sryyq图4.13 史密斯预估控制系统示意框图史密斯预估器是实现这种控制方案的关键。设采样周期为T，则由于纯滞后的存在，信号要延迟N(N=/T)个周期。为此，要在内存中专门设定N个单元存放信号m(k)的历史数据。实施时，在每个采样周期，把新得到的m(k)存入0号单元，同时把0号单元原来存放的数据移到1号单元，1号单元原来存放的数据移到2号单元，依次类推，N号单元里的内容即为m(k)滞后N个采样周期后的信号qq=m(k-N)。(1)计算反馈回路的偏差e(k)e(k)=r(k)-(k)= r(k)-y (k)-(k) （4.49）(2)计算控制器的输出u(k)u(k)= u(k-1)+u(k) （4.50）(3)史密斯预估器的输出=m(k)- m(k-N) （4.51）其中m(k)根据被控对象的数学模型Gp(s)的差分形式和控制器的输出u(k)计算得到。4.5先进控制方案一 预测控制1. 预测控制的概况预测控制从1978年Richalet等人提出模型预测启发式控制算法（MPHC）以来，已经取得了很大的发展，先后提出了模型算法控制（MAC）、动态矩阵控制（DMC）、广义预测控制（GPC）、广义预测极点配置控制（GPP）等多种。预测控制不是某一种统一理论的产物，而是在工业生产过程中逐渐发展起来的，是工程界和控制理论界协作的产物。预测控制的理论研究工作已取得很大的进展。但现有的理论研究仍远落后于工业应用实践。目前理论分析研究大多集中在单变量、线性化模型等基本算法上，而成功的工业应用实践大多是复杂的多变量系统，表明预测控制的理论研究落后于工业生产实际。目前预测控制研究的热点问题主要有：进一步开展对预测控制的理论研究，探讨算法中主要设计参数对稳定性、鲁棒性及其他控制性能的影响，给出参数选择的定量结果；研究存在建模误差及干扰时预测控制的鲁棒性，并给出定量分析结果；建立高精度的信息预测模型；研究新的滚动优化策略；建立有效的反馈校正方法；研究非线性系统的预测控制；加强应用研究。2. 预测控制的基本原理总的说来，预测控制属于一种基于模型的多变量控制算法，也称之为模型预测控制。预测控制算法的种类虽然多，但都具有相同的三个要素预测模型、滚动优化和反馈校正，这三个要素也是预测控制区别于其他控制方法的基本特征，同时也是预测控制在实际工程应用中取得成功的关键。 预测模型 滚动优化 反馈校正由概念和基本特征，可以得出预测控制的以下基本特点：i) 模型预测控制算法综合利用过去、现代和将来（模型预测）的信息，而传统算法，如PID等，却只利用过去和现在的信息；ii) 对模型要求低，现代控制理论之所以在过程工业中难以大规模应用，重要的原因之一是对模型精度要求太高，而预测控制就成功的克服了这一点；iii) 模型预测控制算法用滚动优化取代全局一次优化，每个控制周期不断进行优化计算，不仅在时间上满足了实时性的要求，而且突破了传统全局一次优化的局限，把稳态优化与动态优化相结合；iv) 用多变量的控制思想取代传统控制手段的单变量控制。因此在应用于多变量问题时，预测控制也常常称为多变量预测控制；v) 能有效处理约束问题。在实际生产中，往往希望将生产过程的设定状态推向设备及工艺条件的边界上（安全边界、设备能力边界、工艺条件边界等）运行，这种状态常会产生使操纵变量饱和，使被控变量超出约束的问题。所以能够处理约束问题就成为使控制系统能够长期、稳定、可靠运行的关键技术。各种预测控制算法具有相同的计算步骤：在当前时刻，基于过程的动态模型预测未来一定时域内每个采样周期（或按一定间隔）的过程输出，这些输出为当前时刻和未来一定时域内控制量的函数。按照基于反馈校正的某个优化目标函数计算当前及未来一定时域的控制量大小。为了防止控制量剧烈变化及超调，一般在优化目标函数中都考虑使未来输出以一参考轨迹最优的跟踪期望设定值。计算当前控制量后实施控制。至下一时刻，根据测量数据重新按上述步骤计算控制量。3. 常见预测控制方案 模型算法控制模型算法控制是60年代末在法国工业企业中的锅炉和分馏塔的控制中首先得到应用。_+_参考轨迹优化计算对象模型预测输出模型算法控制内部模型采用基于脉冲响应模型，用过去和未来的输入输出信息，根据内模预测系统未来的输出状态，用模型输出误差反馈校正后，与参考输入轨迹进行比较，应用二次型性能指标进行滚动优化，计算当前时刻应加于系统的控制动作，完成整个控制循环（图4.14）。图4. 14 MAC系统原理简图 广义预测控制算法随着以脉冲响应和阶跃响应的非参数模型为基础的预测控制算法的发展和应用,1984年Clarke提出了基于参数模型的广义预测控制（GPC）。由于它是在广义最小方差控制的基础上,在优化中引入多步预测的思想，抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力显著提高，具有较强的鲁棒性，可用于有纯时延、开环不稳定的非最小相位系统,又由于采用传统的数学模型,参数数目较少,对于过程参数慢时变的系统,易于在线估计参数,实现自适应控制。二 专家系统1. 专家系统概述人工智能科学家一直在致力于研制某种意义上讲能够思维