粉状铵梯炸药生产智能控制系统的应用研究 第5页
可以看出，由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期T，一旦确
定了
Pid
K、k、k，只要使用前后3次测量值的偏差，即可求出控制增量。
采用增量式算法时，计算机输出的控制增量△u(k)对应的是本次执行机构
位置(例如阀门开度)的增量。对应阀门实际位置的控制量，即控制量增量
的积累△u(k)=∑uj需要采用一定的方法来解决，例如用有积累作用的
元件(如步进电动机)来实现;而目前较多的是利用算式
u(k)=u(k?1)+?u(k)通过执行软件来完成。就整个系统而言，位置式与增
量式控制算法并无本质区别，或者仍然全部由计算机承担其计算，或者一
部分由其它部件去完成。
增量式控制虽然只是算法上作了一点改进，却带来了不少优点:
(l)由于计算机输出增量，所以误动作时影响小，必要时可用逻辑判断的
方法去掉。
(2)手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。此外，当计算机发
生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能仍然保持
原值。
(3)算式中不需要累加。控制增量?u(k)的确定仅与最近k次的采样值有
关，所以较容易通过加权处理而获得比较好的控制效果。但增量式控制也
有其不足之处:积分截断效应大，有静态误差;溢出的影响大。
因此，在选择时不可一概而论，一般认为在以晶闸管作为执行器或在控制
精度要求高的系统中，可采用位置式PID控制算法，而在以步进电动机或
电动阀门作为执行器的系统中，则可采用增量式PID控制算法。
2.1.2 PID控制优缺点分析
PID控制作为生产过程控制中应用最为广泛的控制方式，至今在过程
控制中的应用已有几十年的历史。PID控制在过程控制中的生命力如此之12
强，是由于它本身的优点:PID控制的原理简单，使用起来比较方便;在过
程控制中的适应性强，在多种生产部门都得到应用，在生产过程控制发展
历程中，尽管控制器的实现几经换代，但基本的控制功能仍然是PID控
制;PID控制的控制品质对被控对象的变化不很敏感，具有一定的鲁棒性。
但是，尽管具有上述的优点，PID控制仍然有其局限性，特别是在一
些控制要求较高，参数不稳定的控制系统中，PID控制的效果并不能十分
令人满意。
2.2自适应控制理论
所谓“自适应”，一般是指系统按照环境的变化，调整其自身，使得
其行为在新的或者已经改变了的环境下，达到最好或者至少是容许的特性
和功能，这种对环境变化具有适应能力的控制系统称为自适应控制系统。
自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不
确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包
含一些未知因素和随机因素[5]。
2.2.1自适应控制
自适应控制系统是一个具有一定适应能力的系统，它在控制系统的运
行过程中通过不断地量测系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐了解
和掌握对象，然后根据所得的过程信息，按一定的设计方法，作出控制决
策去更新控制器的结构、参数或控制作用，以便在某种意义下使控制效果
达到最优或次最优，或达到某个预期的目标，按此思想而建立的控制系统
便是自适应控制系统。自适应控制系统的原理框图如图2-2所示。这一系
统在运行过程中，根据参考输入、控制输入、对象输出和已知外部干扰来
测量对象性能指标，并与给定的性能指标进行比较，作出决策，然后通过
适应机构来改变系统参数，或者产生一个辅助的控制输入量，累加到系统
上，以保证系统跟踪上给定的最优性能指标，使系统处于最优或次优的工
作状态
[9]
。
自适应系统与其他系统的显著区别在于它包含有性能指标闭环。从本
质上讲，自适应控制应具有“辨识—决策—修改”的功能，即辨识—不断
地测取系统(被控对象)的信号和参数，并加以处理，以获得系统状态。决13
策—根据所辨识的系统状态和事先给定的准则做出决断。决策包括系统的
自适应算法。辨识是获得对系统的认识，而决策则是由此得出具体的控制
规律。
未知干扰已知干扰
控制器被控对象
性能指标测量
给定性能指标
比较
适应机构
参考输入控制输入
r(t)u(t)c(t)
输出
n(t)
图2-2自适应控制系统原理框图
修改—对决策所计算出来的控制量必须不断地适当修正，并由相应的
执行装置或微机系统中某一运算软件来实现，即控制律必须与参数调整律
相配合(自适应)，以使系统不断地趋向最优或要求的状态。
2.2.1.1自适应控制的类型
自适应控制大致可分为增益自适应控制、模型参考自适应控制(Model
Reference AdaptiveControl-MR)、自校正控制(Selftuning
Control-STC)、直接优化目标函数自适应控制。但比较成熟的自适应控
制系统有下述两大类:
2.2.1.1.1模型参考自适应控制系统(MRACS)
模型参考自适应控制系统由参考模型、被控对象、反馈控制器和调整
控制器参数的自适应机构等部分组成，如图2-3所示
[9]
。
从图中可以看出，这类控制系统包含两个环路:内环和外环。内环是
由被控对象和控制器组成的普通反馈回路，而控制器的参数由外环调整。
参考模型的输出
m
y直接表示了对象输出应当怎样理想地响应参考输
入信号r(t)。当参考输入r(t)同时加到系统和模型的入口时，由于对象的初
始参数不确定(事先未知)，控制器的参数不可能整定得很好，因此系统的
输出y(t)与模型的输出y(t)
m
是不完全一致的，结果产生偏差信号e(t),当
e(t)进入自适应调整回路后，由e(t)驱动自适应机构，产生适当的调节作用，14
直接改变控制器的参数，从而使系统的输出y(t)逐步地与模型输出y(t)，即偏差e(t)=0后，自适应调整过程就自动停止。由
此可见，尽管系统的初始参数未知，但通过对参考模型和对象输出的测量
比较，以及相应的控制器参数的自适应调整，系统初始参数不确定对系统
运行性能的影响将逐步减小，经过一段时间运行，系统对输入的动态响应
最终将自动调整到与所希望模型的动态响应一致。这就是模型参考自适应
的基本原理。
参考模型
自适应机构
控制器被控对象外环
图2-3模型参考自适应控制系统
设计这类自适应控制系统的核心问题是如何综合自适应律，即自适应
机构所应遵循的算法。目前自适应律的设计有两种不同的设计方法。一种
设计方法为局部参数最优化方法，即利用最优化技术搜索到一组控制器的
参数，使得预定的性能指标达到最小，这种方法的缺点是不能保证参数调
整过程中，系统总是稳定的。另一种设计方法是基于稳定性理论的方法，
其基本思想是保证控制器参数自适应调整过程是稳定的。然后再尽量使这
个过程收敛快一些。由于自适应控制系统是本质非线性的，所以目前使用
较多的设计工具是李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和波波夫(Popov)的
超稳定性理论。
2.2.1.1.2自校正控制系统(STC)
自校正控制(Self-Tuning Control-STC)是从对参数已知的线性时不
变对象或过程采用极点配置控制(PPC)和调节问题而引申出来的。其系统
的结构图如图2-4所示
[16]
。自校正控制系统也由两个环路组成。内环与常
规反馈系统类似，由过程和控制器组成。外环由参数估计器和控制器设计
计算机构组成，其任务是辨识过程参数，再按选定的设计方法综合出控制
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