控制器设计论文精选(九篇)

第1篇：控制器设计论文范文

由于双燃料发动机是在原有柴油发动机的基础上改装而成，因此发动机必须符合一定的工作状态，才可以通过转换在双燃料状态下工作，或者在一定条件下，发动机在双燃料状态下才具有良好的效果。一般情况下，当发动机水温高于50℃时，发动机才适合在双燃料状态工作。为了更好地使用和保护发动机，燃料转换机构应该保证在发动机水温满足一定的条件进，才可以转换到双燃料工作状态。为实现燃料转换的顺利进行，研制了燃料转换控制机构。

1系统方案设计

转换机构的逻辑控制单元主要用来接收司机的转换信号X1、发动机的水温信号X2、高压天然气的压力信号X3及燃料转换机构工作状态的反馈信号X4等，先进行一定的逻辑判断，发出适当的指令，完成指定的任务。然转换机构示意图如图1所示。

然转换机构的机械执行部分必须能够将逻辑控制单元的指令信号化为机械运行，以实现燃料转换的目的，这一功能由开关电磁铁完成。在方案设计中，要求开关电磁铁的两种位置对应机械执行部分的两种工作状态，即双燃料工作状态和纯柴油工作状态。通过机械部分的连动，传动机构切断或连接加速踏板的运动，控制调速器控制杆的运动状态。当加速踏板对调速器起作用时，调速器控制杆决定发动机的运动，此时逻辑控制部分关闭高压天然气阀与电控单元（ECU），这就是纯柴油工作状态。当加速踏板的运动向调速器控制杆的传递被机械部分切断时，调速器控制杆被固定在怠速油量位置，逻辑控制单元开启天然气高压阀并给电控单元（ECU）发送工作信号，这就是双燃料工作状态。这样，司机只需板动转换开关，由它发出指令，逻辑控制单元根据接收的信号作出判断，同时驱动外沿器件，即可实现纯柴油与双燃料两种工作状态的转换[1]。

2逻辑控制单元设计

逻辑控制单元主要实现信号的接收、判断和发送。主要由三个部分组成，即逻辑判断部分、外沿接口部分和电源转换部分。

逻辑控制单元的工作过程如下：外沿接口部分将接收的模拟信号转化为数字信号传递给逻辑判断部分后，由逻辑判断部分判断转换条件是否满足，并发出控制指令；再由外沿接口部分将指令转化为对应器件能识别的信号，如驱动电源阀的大电流等。电源部分主要是将汽车电瓶的12V电压转换为逻辑控制单元上电子元件所需要的电压（5V）。

2.1逻辑判断部分

逻辑判断部分接收外沿接口部分传来的数字信号，进行判断后发出适应的指令。

在此规定：在司机将转换开关转换到双燃料工作位置时，转换信号x1=1，而纯柴油位置时，X1=0；当水温达到双燃料状态的要求时，水温信号x2=1，否则x2=0；当高压天然气在允许使用的最小压力以上时，天然气气压信号x3=1，否则x3=0；当机械部分处于双燃料工作状态时，反馈信号x4=1，当机械部分恢复纯柴油工作状态时，反馈信号x4=0。逻辑判断部分发出的指令有：启动开关电磁铁信号Y1（供电时开关电磁铁工作，将机械部分转换至双燃料工作状态时Y1=1，否则Y1=0），启动高压天然气电磁阀信号Y2（供电时电磁阀开启时Y2=1，否则电磁阀关闭Y2=0），故障信号Y2（有故障时故障信号灯供电Y3=1，否则，Y3=0），启动电控单元（ECU）信号Y4（给ECU供电使其工作时Y4=1，否则Y4=0）。

由以上分析得出以下各输出信号与输入信号的逻辑关键式：

Y1=X1X2X3

Y2=X1X2X3X4

Y3=X1X4+X1X2X3X4

X4=X1X2X3X4

由于逻辑关系比较简单，采用TTL电路，由74系列的芯片完成其逻辑判断功能，逻辑部分的电路图如图2所示[2]。图中，7411和7408是与门，7404是反相器，7402是或非门。输入信号是X1、X2、X3、X4，输出信号是Y1，Y3，Y4。由于Y2=Y4，所以高压天然气的电磁阀和电控单元（ECU）的驱动电路都可以由Y4来控制。

2.2外沿接口电路

因为有些器件的输出信号是模拟量，如水温传感器输出的是可连续变化的电压信号，逻辑控制单元无法直接接收并辨识判断，因此就需要有外沿接口电路将其转化为数字信号。

外沿接口电路的另一个作用就是将逻辑判断部分的指令转化为一些器件所需的电信号，如电流信号等。

2.2.1电压比较器

在逻辑控制单元中，有两处需要用到电压比较器，一个是水温传感器的接口，另一个是天然气压力传感器的接口。

对比较器LM311给定一个参考电压，当输入电压低于参考电压时，比较器输出的电压为低电平，高于参考电压时，输出电压为高电平。

2.2.2驱动电路部分

在燃料转换机构的驱动器件中，开关电磁铁和高压天然气截止阀需要较强的工作电流，驱动电路部分采用固态继电器，将逻辑判断部分的指令转换为较强的电流信号。

图3为高压天然气截止阀的驱动电路，器件01为固态继电器。当发动机处于双燃料状态工作时，燃料转换机构工作，逻辑判断部分发出指令，使Y4=1，为高电平，经U2（7404，反相器）后，B点的电热UB为低电平，面A点的电势UA比点B高，这时固态继电器的输入端接通，输出端也导通。输出端CD一旦接通，电磁阀HPVALVE两端就会加上12V的额定工作电压，使减压器前的高压天然气阀门打开，天然气经减压进入发动机。当逻辑判断部分发出的指令使电磁阀关闭时，Y4=0，经反相器后，B为高电平，UA=UB，固态继电器的输入端没有电流通过，输出端不导通，电磁阀在弹簧力的作用下恢复常闭状态。

图4为开关电磁铁的驱动电路，其中器件U8是74123芯片，器件02、03是固态继电器，线圈PUSH是开关电磁铁的吸入线圈，HOLD则是其维持线圈，电源VDD为24V。当然转换机构转换到双燃料工作状态时，从74123的B脚输入的Y1从低电平向高电平跳转，迷种变化会让74123的输出端Q输出一个瞬时的高电平脉冲电流，维持时间为ΔT。经反相器7404后，A点的电势UA将会出现同样脉宽的低电平，固态继电器02的输入端也有ΔT时间的电流通过，这时固态继电器02的输出端出现ΔT时间的导通。在这段时间内，很强的吸入电流通过开关电磁铁的吸入线圈，产生足够的电磁力吸入电磁铁的铁芯。脉宽ΔT的选择应该参考开关电磁铁的性能参数设定，既要满足吸入铁芯的要求，又不能太长导致线圈烧毁。

ΔT是通过选择电阻R10和电容C3的值来确定的。本处ΔT取为1秒，R10=1000Ω，C3=1000μF。

从产生机理上讲，开关电磁铁的维持电流与高电压天然气电磁阀的工作电流是同样的机理：当Y1=1时，存在维持电流，铁芯维持在吸入状态；当Y1=0时，不存在维持电流，铁芯在回位弹簧的作用下恢复原来的伸出位置。

2.3电源部分

电源部分是以VOLTREG（7805）为核心的调压电路。汽车电瓶上提供的是12V电源，而逻辑控制单元的芯片的工作电压都是5V，因此需进行电压转换。图5为电源部分的电路图，输入12V，输出点VCC的电压为5V。

第2篇：控制器设计论文范文

关键词 对角优势；极限点；极限增益；极限频率；多变量控制系统

中图分类号 TP13 文献标识码 A

the design method for multivariable PID controller based on INA method

CUI Lianjie1 CAO Ming2 SONG Jianfeng1 ZHANG Min1

1(Liaoning Hongyanhe Nuclear Power Co., LTD, Dalian 116001,China )

2(Automation Department of Southeast University, Nanjing 210096，China)

【Abstract 】 A design method of the multivariable PID controller based on Inverse Nyquist Array method is proposed based on reading plenty of literatures in this paper. The theoretical basis and related concepts (ultimate point, ultimate gain and ultimate frequency) of this design method is launched firstly. Take TITO multiloop sytem for example, the design methodology is introduced in detail on the basis of brief introduction of the theoretical basis and related concepts (ultimate point, ultimate gain and ultimate frequency). At the same time, a series of comparative simulation experiments between this proposed design method and the design method proposed by [8] are given with related analysis and conclusion.

【Key words】diagonally dominant; ultimate point; ultimate gain; ultimate frequency; multivariable control

0 引 言

罗森布洛克（H.H.Rosen-brock）在1969年提出的奈奎斯特阵列设计法[1] （正Nyquist阵列（DNA）设计方法和逆Nyquist阵列（INA）设计方法）是多变量系统的频域理论中提出最早、应用广泛的一种方法。它是基于近似对角矩阵的设想，利用对角优势的概念发展起来的一种分析和设计方法[2]。奈奎斯特阵列设计法在多变量控制系统设计领域占有举足轻重的地位，自诞生以来，一直是多变量控制系统领域学者们研究的热点。文献[3]和[4]是对逆Nyquist阵列设计方法的扩展，其中文献[3]提出了一种鲁棒逆Nyquist设计方法。逆Nyquist阵列设计方法在多变量控制系统设计中得到了广泛地应用[5][6][7]。另外，以正Nyquist阵列设计方法为基础的多变量PID控制器设计方法[8][9][10]也在多变量控制系统领域得到了广泛的应用。

PID控制作为经典的控制策略之一，产生并发展于1915年~1940年期间[11]。其算法简单，易于工程实现，并具有良好的鲁棒性和简易的操作性，在电力、化工、石油、冶金和机械等工业过程中得到了广泛地应用。对于单变量控制对象而言，其PID控制器的参数整定方法已趋于完善；然而，对于多变量控制对象而言，多变量控制系统的内部互联性使得多变量PID控制器的设计比单变量PID控制器的设计要复杂得多。一直以来，多变量PID控制器的设计是多变量控制系统设计领域的研究热点。目前，已有大量的相关文献。就自己检索到的相关文献而言，多变量的PID控制器的设计方法大致可以分为两类，第一类是基于解耦控制的设计方法；第二类是不需要解耦的直接设计方法。文献[8]、[9]、[12]、[13]中所提出的设计方法都属于第一类方法。其中文献[8]提出了一种基于正Nyquist阵列（DNA）设计方法中Gershgorin带的设计方法，文献[9]对这种设计方法进行了一定的改进，在文献[8]、[9]所提出的设计方法中，使用了PID控制参数的经验整定公式来求解控制参数，从而简化了计算过程，然而，同时使得这种设计方法具有一定的狭隘性。1986年William L. Luyben基于单变量控制系统的传统PID控制器的整定思想，提出了BLT（Biggest Log Modulus Tuning）法，这是第二类方法的典型代表，此方法为后续的多变量PID控制器设计方法的研究提供了一个起点。文献[14]所提出的设定方法也属于第二类方法，它将单变量控制系统的极限点整定思路运用到多变量控制系统的PID控制器的设计中，从而提出了一种有效的多变量PID控制器设计方法，这种设计方法涉及到一个预期临界点（DCP）的概念，对于如何选择预期临界点的问题，在许多文献中有相关的论述[15][16]。

本文提出一种基于逆Nyquist阵列（INA）设计方法的多变量PID控制器设计方法。首先，简要介绍了设计方法的理论基础和相关概念（极限点以及极限增益和极限频率）；其次，基于增大求解方法选择性的目的，本文给出了一种新的求解极限增益和极限频率的计算方法；再次，以TITO多变量控制系统为例，简述设计思路，并给出其推导过程及其设计步骤；然后，在本文所提出的设计方法与文献[8]所提出的设计方法之间，进行了简要地比较分析；最后，借助仿真实验，进一步探讨了本文所提出的设计方法，而且与文献[8]所提出的设计方法进行了一系列的对比仿真实验，并给出了相关的分析和结论。

1 基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法

1.1 理论基础

在多变量的频域理论中，对角优势系统的奈奎斯特稳定判据是一个重要而且极具工程设计意义的定理。下面所要阐述的多变量PID控制器设计方法就是以基于逆奈奎斯特阵列稳定判据[17]作为理论基础。这里需要指出，该设计方法是针对开环稳定系统而提出的。

根据上述稳定判据，可知：对于开环稳定系统来说，如果系统的开环传递函数矩阵的逆具有对角优势，且其各对角元素对应的Gershgorin带的包络线与负实轴的交点都在 的左侧，那么该闭环系统必然稳定。该多变量控制器的设计方法就是在这个结论的指导下进行的。

1.2 极限点定义

文献[8]给出了极限点以及极限频率和极限增益的定义，其中极限点的定义有些狭隘，现给出一个更准确的定义。

定义2.1 设多变量控制系统的对象传递函数矩阵 具有列对角优势，而且第 个对角元素的Gershgorin带与实轴相交于一个或多个点，把其中距离原点最远的交点定义为对应于 第 个对角元素Gershgorin带的极限点。

定义2.2 设极限点在复平面内的坐标为 ，则对应于 第 个对角元素Gershgorin带的极限点的极限增益为 。

定义2.3 把对应于 第 个对角元素Gershgorin带的极限点的频率定义为极限频率。

在此，对极限点的相关概念有如下几点说明：

(1) 文献[8]给出的极限点的定义把极限点的范围限定在Gershgorin带与负实轴的交点中，在此，所给出的极限点的定义将这种限定扩展到Gershgorin带与实轴的交点中。

(2) 从上述定义中，不难看出极限增益的本质是：在P控制器的控制下，能够使得Gershgorin带的极限点恰好为 时的控制器参数。

(3) 实际上，极限点就是相应Gershgorin带的外包络线（若存在）与实轴的其中一个交点。

(4) 对于某些系统来说，相应Gershgorin带的外包络线在零频率处所对应的点可能在实轴上，但是一般并不把此点作为极限点的考虑对象。

(5) 对于绝大部分的MIMO系统，该极限点是唯一确定的，因此，相应的极限增益和极限频率也是唯一的。

本文提出的设计方法所对应极限点的定义与文献[8]提出的设计方法所对应极限点的定义有所不同，现给出其相应极限点的定义。

定义2.4 设多变量控制系统的对象传递函数矩阵的逆 具有行对角优势，而且第 个对角元素的Gershgorin带与实轴相交于一个或多个点，把其中距离原点最近的交点定义为对应于 第 个对角元素的Gershgorin带的极限点。

相应极限增益和极限频率的定义分别与定义2.2、定义2.3相同，在此，不再赘述。

本文提出的设计方法所对应的极限点的定义与文献[8]提出的设计方法所对应极限点的定义之间的比较：

(1) 本文提出的设计方法所对应的极限点的定义与文献[8]提出的设计方法所对应极限点的定义相似，一些相关的结论也相同，比如上述对文献[8]提出的设计方法所对应极限点的定义的几点说明。

(2) 从上述两种极限点的定义中，可以看出，两者主要区别在于Gershgorin带与实轴交点的选择条件，即：一个是距离原点最远的交点，一个是距离原点最近的交点。

基于INA设计方法的极限增益与极限频率的计算可以借鉴文献[8]、[9]中所提出的计算方法。一般不要超过两行。（小五 宋体）

1.3 推导过程

由于计算过程复杂，以TITO多变量控制系统为例，简述设计思路，并给出其推导过程。为了便于叙述，现假设如下：

到此，基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法的所有推导过程完成。这里需要指出，上述推导计算过程可以使用MATLAB软件来实现。

1.4 设计步骤

简单归纳一下基于INA设计方法的多变量PID控制器设计步骤，如下所述：

(1) 首先判断对象传递函数矩阵的逆 是否具有行对角优势，若具有行对角优势，直接转到步骤(3)。

(2) 设计预补偿器，实现 具有行对角优势。借鉴文献[18]所提供的常熟补偿矩阵计算方法设计预补偿器。对于设计过程中的对焦优势频率范围的问题，建议要保证 的行Gershgorin带在所选的频率范围内与实轴有交点。这里需要指出，本文只考虑常数补偿器的预补偿方案。

(3) 计算 的各对角元素行Gershgorin带所对应的极限增益 和极限频率 。可使用文献[8]和文献[9]所提及的计算方法来计算极限增益和极限频率。在这里需要注意，在计算极限增益 和极限频率 时，计算的相关步长要尽可能的小，否则，对于某些对象而言，会出现较大的计算误差，甚至是错误计算。

(4) 设定寻优参数的范围。寻优参数的范围可按如下原则来确定。

对于 ， ，可以选择 ， 的某个范围；对于 ，可以选择 ， 的小范围；对于 ，一般在零附近的小范围内取值。有时也可以根据 第 个对角元素的Gershgorin带的形状来确定设置点 的移动方向。在这里需要指出：一般来说，按照上述原则，可以很快找到稳定的控制参数，但这些原则并不是绝对的。

(5) 计算PID控制参数。确定好 ， ， ， 后，利用方程（15），求解 ，然后，用不等式10判断 的有效性。如果 在上述范围内，也就是说 是有效的，那么用式9求解 。在得到 ， 后，利用式17、式18计算PID控制参数。

从上述步骤中，可以看出：该设计方法的计算量较大，其中的原因如下所述：

首先，本文所考虑的PID控制器的形式较为复杂，即 ，若考虑PI控制器或者PID控制器的形式为 时，该设计方法的计算量会大大减少；其次，为了寻找更优的控制参数，在该设计方法的计算过程中没有采取任何经验公式来简化计算过程。

1.5 算法比较分析

文献[8]所提出的设计方法和基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法都属于基于对角优势特性的多变量PID控制器设计方法，现对这两种设计方法进行简要的比较分析。

文献[8]所提出的设计方法计算简便，可以找到较优的控制参数，是一种有效的多变量PID控制器设计方法。同时，它也存在着一些缺点。由于该方法是使用某些经验公式来求取控制参数，因此，在进行PID控制参数寻优时，该设计方法存在一定的狭隘性。对于一些特定的多变量控制系统可能存在无法得到满意控制参数的问题。另外，该设计方法需要实现传递函数矩阵在某个频段内具有列对角优势，以便求取各列Gershgorin带所对应的极限增益和极限频率。然而，对于一些特定的控制对象来说，要想得到各列Gershgorin带对应的极限增益和极限频率，需要在一个较大的频段内进行计算，这样一来，就增加了计算量。

可以将文献[8]所提出的设计方法看作是一种基于正Nyquist阵列（DNA）设计方法的多变量PID控制器设计方法，而本文所提出的设计方法是基于逆Nyquist阵列（INA）设计方法的。采用逆传递函数矩阵进行多变量控制系统的设计具有很多优点[1]，这些优点从侧面说明了本文所提出的设计方法具有文献[8]所提出设计方法所无法比拟的优点。另外，该设计方法思路清楚，可以实现大范围寻优。然而，该设计方法的计算过程复杂，计算量大。在分析文献[8]所提出多变量PID控制器设计方法时，提到了对象传递函数矩阵对角优势频段的问题。在此，针对这个问题，给出一个建议：通过一些仿真例子，发现上述两种设计方法在这个问题上存在此消彼长的一种规律，因此，在实际应用中，可以选择性的使用这两种方法来减小这种问题对设计工作带来的影响。

2 实例验证仿真

为了进一步深入研究基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法和验证该设计方法的有效性，选取以下两个典型对象模型作为研究对象，进行一系列的仿真实验研究。

仿真模型1：在许多文献中[8][14][12][19]，前人都把Wood-Berry蒸馏塔作为研究对象。其数学模型如下所示：

仿真模型2：在文献[14][16][19]中，采用下述模型作为研究对象，本文也以此作为一个研究对象。该数学模型如下所示：

2.1 常数补偿器设计

仿真模型1的传递函数矩阵及其逆对应的Gershgorin带以及各对应元素组成的Nyquist曲线对如图1，图2所示。

从图1和图2中可以看出：仿真模型1的传递函数矩阵具有列对角优势，同时其传递函数矩阵的逆具有行对角优势。因此，在使用基于对角优势特性的多变量PID控制器设计方法时，不需要额外的补偿环节。

从图3和图4中可以看出：仿真模型2的传递函数矩阵不具有列对角优势，同时其传递函数矩阵的逆也不具有行对角优势。因此，在使用基于对角优势特性的多变量PID控制器设计方法时，需要额外的补偿环节。借鉴文献[18]所给出的常数补偿矩阵算法得到模型2的传递函数矩阵所对应的常数补偿矩阵 及其传递函数矩阵的逆所对应的常数补偿矩阵 。其结果如下所示。

利用上述常数补偿矩阵对模型2的传递函数矩阵及其逆补偿后，相应的Gershgorin带图以及相应的Nyquist曲线对如图5和图6所示。

从图5和图6中可以看出：常数补偿矩阵使得仿真模型2的传递函数矩阵及其逆在必要频段上具有了对角优势。这里需要指出，在进行仿真时，需要将 取逆后作为常数补偿器加入到仿真平台中。

2.2 验证仿真

文献[8]所提出的设计方法和基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法都属于基于对角优势特性的多变量PID控制器设计方法，下面将通过实例仿真实验，对这两种基于对角优势特性的多变量PID控制器设计方法进行比较。这里需要指出，因为文献[8]所采用的PID控制器形式与本文所考虑的PID控制器形式并不一致，所以在进行仿真结果比较时，并没有使用文献[8]所给出的控制参数，而是采用了双协调因子 的方法扩大了文献[8]所给出的设计方法的寻优范围，来求取更好的控制参数。关于仿真模型1和仿真模型2的传递函数矩阵及其逆的对角优势问题已在3.1节中给出论述，在下面的叙述中，不再提及该问题。另外，为了方便表达，将基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法简记为BINA，将文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法简记为BDNA。

对于仿真模型1，两种设计方法所给出的PID控制器参数如表1所示。文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法所对应的极限增益和极限频率为：

从图7中可以看出，对于第一控制回路而言，基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法所设计的控制系统在设定值阶跃扰动下的超调量和调节时间都明显小于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法，而且抗干扰的性能也好于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法。对于第二控制回路而言，基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法所设计的控制系统在设定值阶跃扰动下的震荡性明显弱于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法，同时，调节时间略大于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法，其抗干扰的性能明显好于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法。

从图8中可以看出，对于第一控制回路而言，基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法所设计的控制系统在设定值阶跃扰动下的超调量明显大于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法，在调节时间上，两种设计方法相差无几；基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法的抗干扰的性能稍好于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法。对于第二控制回路而言，基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法所设计的控制系统在设定值阶跃扰动下的超调量和调节时间都明显小于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法；但其抗干扰的性能稍逊于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法。

从上述仿真结果中可以看出和基于INA设计方法的多变量PID控制器设计方法所设计的控制器性能要好于文献[8]所提出的多变量PID控制器设计方法，但在某些控制性能方面各有千秋，因此，在进行多变量PID控制器设计时，可以选择性的使用这两种设计方法。

3 结 论

从本文的叙述中可以看出，本文所提出的多变量PID控制器设计方法是逆Nyquist阵列（INA）设计思想的实现，与文献[8]所提出的设计方法之间存在着一种互为补充的关系，是一种可行有效的多变量PID控制器设计方法。同时，该设计方法一味的追求更优的计算结果，没有进行合理的简化，从而计算量较大，计算过程复杂。

参考文献[参考资料]

[1] 高黛陵，吴麒.多变量频率域控制理论[M].北京：清华大学出版社，1998.

[2] 王诗宓.多变量控制系统的分析和设计.北京：中国电力出版社，1996.

[3] Dailing Gao,Lin Zhang.The robust inverse nyquist array (RINA) method for the design of multivariable control system[C]. Proceedings of 1993 IEEE Region 10 Conference on Computer, Communication, Control and Power Engineering. Beijing, China:IEEE, 1993. 234-237.

[4] Neil Munro.Recent extensions to the inverse nyquist array design method [C]. Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control Including The Symposium on Adaptive Processes 24th.New York, USA:IEEE,1985.1852-1857.

[5] 于希宁，管志敏，魏文超.逆奈奎斯特阵列法在单元机组负荷控制系统中的应用研究[C].2006系统仿真及其应用学术交流会论文集：第8卷.合肥：中国自动化学会，2006.732-735.

[6] 周毅平，陈广义，董德山等.逆奈奎斯特阵列法在多变量控制系统设计中的应用[J].大庆石油学院学报，1996,20(2)：46-49.

[7] 段玉波，周毅平，陈广义等.逆奈奎斯特阵列法在蒸汽锅炉温度控制系统设计中的应用[J].哈尔滨工程大学学报，1995,16(2)：18-23.

[8] D Chen,D E Seborg.Multiloop PI/PID controller design based on Gershgorin bands[J]. IEE Proc-Control Theory Appl,2002,149(1): 68-73.

[9] 吴国垣，李东海，薛亚丽等.多变量系统分散PID控制器设计[J].清华大学学报（自然科学版），2004,44(11)：1567-1570.

[10] Weng Khuen Ho,Tong Heng Lee,Wen Xu et al.The direct nyquist array design of PID controllers[J].IEEE Transaction on Industrial Electronics,2000,47(1):175-185.

[11] 吴国垣.热力过程TITO系统的PID控制研究[D]：[硕士学位论文].北京：清华大学, 2004.

[12] Weng K Ho, Tong H Lee, Oon P Gan. Tuning of multiloop ProportionalIntegral Derivative controllers based on gain and phase margin specifications[J]. Industrial and Engineering Chemistry Research,1997,36(6):2231-2238.

[13] 吴晓威，张井岗，赵志诚.多变量系统的PID控制器设计[J].信息与控制，2008,37(3)：216-321.

[14] Lucíola Campestrini,Luiz Carlos Stevanatto Filho, Alexandre Sanfelice Bazanella.Tuning of multivariable decentralized controllers through the ultimate-point method[J].IEEE Transactions Control System Technology, 2009,17(6): 1270-1281.

[15] Y Halevi,Z J Palmor,T Efrati.Automatic tuning of decentralized PID controllers for MIMO processes[J].Journal of Process Control,1997,7(2):119-128.

[16] Z J Palmor,Y Halevi,N Krasney.Automatic tuning of decentralized PID controllers for TITO processes[J].Automatica,1995,31(7):1001- 1010.

[17] 白方周，庞国仲.多变量频域理论与设计技术[M].北京：国防工业出版社，1988.

[18] 茵.对角优势的常数阵实现[J].控制理论与应用，1988，5(l)：84-89.

[19] Qingguo Wang,Biao Zou,Tongheng Lee et al.Auto-tuning of multivariable PID controllers from decentralized relay feedback[J]. Automatica,1997,33(3):319-330.

崔连杰（1983－），男，硕士研究生，助理工程师，主要研究领域为多变量控制系统设计及应用；

曹鸣（1957－），男，硕士研究生，副教授，主要研究领域为振动信号检测及处理，噪声信号检测及处理等；

第3篇：控制器设计论文范文

关键词：倒立摆;Backstepping;控制器

中图分类号： TM571文献标识码：A

1引言

倒立摆是控制理论、计算机控制等多个领域的结合,其系统作为一个具有绝对不稳定、高阶次、多变量、强耦合的典型的非线性系统，是检验控制理论和方法的理想模型，本文选择倒立摆系统作为研究对象具有重要的理论意义和应用价值。而对倒立摆系统的研究方法常见有线性理论控制方法[7]，变结构控制和自适应控制方法[8]，智能控制方法[9]，鲁棒控制方法[10]及Backstepping方法[11]。本文主要利用Backstepping方法设计了直线型一级倒立摆系统控制器，相对于其他研究倒立摆系统的控制方法，Backstepp-

ing方法最大的优点是不必对系统进行线性

化，可以直接对系统进行递推性的控制器设计，保留了被控对象中有用的非线性项，使得控制设计更接近实际情况。

2直线型一级倒立摆数学模型建立

在忽略了空气阻力和各种摩擦之后，可将直线型一级倒立摆系统抽象成小车和匀质摆杆组成的系统，如图所示：

图1 一级倒立摆系统的力学示意图

将摆杆视为刚体，则一级倒立摆系统的参数为：小车质量 ，摆杆质量 ，摆杆重心到铰链的长度 ，重力加速度，小车位置，摆杆角度，作用在小车上的驱动力F 。当小车在水平方向运动时，若忽略摩擦力矩的非线性，对小车和摆杆进行水平和垂直方向受力分析 ，如图：

图2 小车和摆杆的受力分析图

其中N和P为小车和摆杆间的相互作用力水平和垂直方向上的分量。分析小车水平方向上的合力，由牛顿运动定律可得：

（1）

由摆杆水平方向的受力分析可得：

(2)

即： (3)

把式子(3)代入(1)式中，就得系统的第一个运动方程：

（4）

对摆杆垂直方向上的合力进行分析并由力矩平衡方程可得：

（5）（6）

合并这两个方程，约去P和N，得到第二个运动方程：（7）

为了后面设计的方便我们对得到的两个方程进行化简和处理可得直线型一级倒立摆系统的数学模型如下：

（8）

在这里可以将倒立摆系统（8）看作是由小车和摆两部分组成的具有两个子系统的组合系统。倒立摆的摆系统控制具有高度非线性，同时考虑到实际设备长度的约束，我们必须限制小车系统的位移。以前大部分研究工作都是通过对倒立摆数学模型中的非线性项进行近似或忽略，从而简化控制器的设计。我们采用基于Lyapunov能量反馈的方法对倒立摆进行起摆控制，这实际上是利用正反馈不断增大摆的能量。针对摆系统，采用Backstepping方法设计非线性控制器，但此时得到的控制器不能实现对小车位移的控制；因此我们结合线性控制理论的极点配置方法获得对小车位移和速度控制的部分控制器；两者结合则得到整个倒立摆系统的一个非线性稳摆控制器。

3控制器设计和闭环系统数值仿真

针对直线型一级倒立摆系统的控制器设计方法很多，包括状态反馈控制、LQR最优控制、模糊控制和PID控制等方法，同时各种方法的相互结合使用来设计倒立摆系统已经称为研究热点。

针对上面的直线型一级倒立摆系统(令)，选取M＝2.0kg， m=8.0kg，l=0.5m，g=9.8m/s^2。我们先考虑摆子系统的动态模型：

（9）

step1 令， 看作是系统:

(10)

的虚拟控制。 现在我们的控制目的就是设计虚拟反馈控制去镇定。为此， 构造Lyapunov函数， 则有。取，为可设计常数，并引入误差变量，则有：

（11）(12)

故若，则，即子系统被镇定，下面镇定。

step 2对应一个二阶系统：

（13）

此时真正的控制出现,这一步主要是镇Z2。

构造函数，则(14)

令

(15)

其中为设计常数，由(15)求得系统的控制输入：

(16)6)代入式(14)则，即，子系统(13)被镇定，所以，

进而，反推之后可得，

即可得系统(9)在控制(16) 作用下被镇定。

而把，

代入(17) 可得系统(9)的控制输入：

（17）

其中的为可设计常数，可以根据实际系统的具体要求进行设计，这一点也是Backstepping方法的特点和优点之一。当取，时相应的控制器：

（18）

我们先对上面得到的非线性系统（8）作近似线性化。考虑摆杆在平衡点（）附近摆动微小，对非线性系统（8）进行局部线性化，即令做近似处理后，就得到倒立摆的线性状态方程：

(19)

式中，，输出，

，，

其中，

用Matlab中的place函数得到反馈矩阵：

(20)

截取部分为的系数，则可得(21)

两者结合可得：

(22)

该控制器可以控制摆杆保持平衡的同时，跟踪小车的位置。

数值仿真及结果分析

在一级倒立摆系统实验平台进行数值仿真，其程序如下:

function dxdt=denglixia(t,x)

a=20-3*cos(x(1))^2;b=3*cos(x(1));

c=294*sin(x(1))-1.5*x(2)^2*sin(2*x(1));

u1=a/b*(100*x(2)+150*x(1)+c/a);u2=-31.62*x(3)-20.95*x(4);

u=u1+u2;

d=-0.8299*u-0.083*x(4)-0.0227*x(2)^2*sin(x(1));

e=1-0.0227*2.6732*cos(x(1))^2;

A=(d+0.0227*cos(x(1))*26.154*sin(x(1)))/e;

B=26.154*sin(x(1))+2.6732*cos(x(1))*d;

C=B/e;

dxdt=[x(2);C;x(4);A]

[t,x]=ode45(@denglixia,[0 10],[-0.05 0.5 0.5 -0.15]);

plot(t,x(:,1));hold on;plot(t,x(:,3))

得出小车和摆杆的状态响应曲线如下图：

图3 小车和摆杆的状态响应曲线

从仿真结果来看，在给出的算法里面含有可调参数，只要合适的调节参数，就可以使得稳定时间大大缩短，其抗干扰能力；稳定时间快，因保留了系统的非线性项，控制效果好，稳态性能指标比较好。

5结论

采用Backstepping设计控制器，将设计好的控制器用于一级倒立摆实验台，只要调节参数选择合理，在没有给扰动时，系统在及短时间趋于稳定，如外加一扰动，系统也在很短的时间里达到新的平衡。

参考文献:

[1] Kanellakopoulos I， Kokotovic P V and Morse A S． Systematic design of adaptive controllers for feedback linearizable systems[J]． IEEE Transon AC， 1991， 36(11)：1241～1253

[2] Miroslav K, Kanellakopoulos I and Kokotovic P V.Nonlinear and Adaptive ControlDesign[M].NewYork;A Wlley-

Interscience Publication,John Wiley and Sons，1995

[3]Miroslav K， Kokotovic P V． Control Lyapunov function for adaptive nonlinear stabilization[J]．Systems ＆ Control Letter，1995，26(2)：17～23

[4] Kokotovic PV Arcak M.Constructivetrol nonlinear control: A historical perspective[J].

Automatica,2001,37(5)：637～662

[5] Skjetne R， Fossen T I， Kokotovic P V． Robust output maneuvering for a class of nonlinear systems[J]． Automatica， 2004， 40(3)：373～383

[6] 李文磊，张智焕等．基于自适应backstepping设计的TCSC的非线性鲁棒控制器[J]．控制理论与应用，2005，22(1)：153～156

[7] 谢克明．现代控制理论基础[M]．北京:北京工业大学出版社，2003，497～500

[8] 项武，陈元春等．基于模糊神经网络的倒立摆控制系统[J]．计算机应用与软件，2006，23(10)：68～70

[9] 蔡增威，张晓华．一阶直线倒立摆运动控制技术的研究[J].哈尔滨工业大学硕士学位论文

第4篇：控制器设计论文范文

关键词：嵌入式系统；嵌入式微控制器；理论教学；实践教学；教学模式

随着科技发展和社会需求的推动，信息技术进入到以嵌入式系统为代表的后PC时代，嵌入式技术已经成为21世纪最有生命力的高新技术之一，培养精通嵌入式技术的人才成为世界各国计算机教育工作的重点。

嵌入式微控制器是嵌入式系统的核心控制单元，开展嵌入式微控制器教学是嵌入式系统教育的关键组成部分。美国IEEE和ACM两大学术组织于2004年的计算机工程教学计划（Computer Engineering 2004，简称CE2004），明确规定了嵌入式系统课程中应包含的嵌入式微控制器的具体教学内容Ⅲ。事实上，从早期的单片机类课程，到如今基于32位ARM嵌入式处理器系统的相关课程，都是围绕嵌入式微控制器开展教学工作的，在世界各大高校都受到高度重视。

工程管理与信息技术学院是中科院研究生院的二级学院，主要培养软件工程、计算机技术、电子与通信工程、控制工程等领域的工程硕士研究生。学院从2003年开始开设嵌入式系统工程专业，经过几年的努力，逐步建立起系统的嵌入式方向课程体系。嵌入式微控制器原理与应用作为其中一门核心课程，在该课程体系中占有重要的地位。下面从教学目标、教学模式、教学内容、实践教学、考核方式等几方面对该课程进行详细阐述，并在最后讨论课程的实施效果和改进方向。

1 课程教学目标和教学模式

1.1教学目标的制订

嵌入式微控制器原理与应用课程主要教学对象是软件工程、计算机技术、电子与通信工程、控制工程等专业的工程硕士。与传统的工学硕士相比，工程硕士培养更加注重锻炼其工程实践和解决实际工程问题的能力，这要求教师既要讲解基础理论知识，又要将理论与实践结合，围绕具体工程问题开展教学内容。此外，中科院工程硕士的学生生源具有本科专业跨度大、工作经历和素质能力差异大等特点。为适应这一特点，我们在制订课程教学目标时要统筹兼顾，对于基础较差的同学和经验丰富的同学要差别对待，制订差异化的教学目标。

在充分考虑上述因素的基础上，嵌入式微控制器原理与应用课程的教学目标制订为：学生通过本课程的学习，掌握一种嵌入式处理器体系结构，精通1-2种基于该体系结构的嵌入式微控制器及其接口设计技术，深刻理解嵌入式软件开发流程，能够熟练地选择、使用嵌入式软件和工具完成嵌入式硬件系统的驱动和应用软件设计。

教师在实施上述教学目标时，对于基础较差的学生要求精通一种嵌入式微控制器即可；对经验丰富的学生则要求在课程学习的基础上，用对比学习的方法自主学习另外一种嵌入式微控制器。该教学目标体现了对学生的区别对待，能满足不同层次学生的需求。教学目标没有对硬件电路设计作太多要求，符合中科院嵌入式系统方向工程硕士研究生的生源特点和实际需求。教学目标中“能够熟练选择、使用嵌入式软件和工具完成嵌入式硬件系统的驱动和应用软件设计”是一种能力要求，体现了对工程设计能力的重视，符合工程硕士培养目标。

1.2教学模式的设计

国内各大高校在嵌入式系统相关课程的教学工作上已经进行了大量有益的探索和实践，在教学模式上也已经基本达成共识，即嵌入式系统教学应该采取理论教学和实践教学相结合的教学模式。

我们在开展嵌入式微控制器原理与应用课程的教学工作时，采取了“课堂理论讲解、课堂实验练习、综合实验设计、工程项目设计和多层次考核”的教学模式。与大多数高校课堂实验采取观察性和验证性实验不同，本课程课堂实验则采取设计性实验，每一个实验都是一个小型的开发项目，需要学生灵活运用从课堂上学到的理论知识分析实验要求，编程完成实验项目。综合实验设计要求学生在完成所有基础课堂实验后，按照需求分析、软件设计、实现和测试等软件开发流程，在开发板上完成一个小型嵌入式软件的开发。工程项目设计则是让学生选择一种微控制器，完成一个实际工业嵌入式产品的分析和设计报告。这3种层次的实践环节相互结合，充分锻炼和提高了学生的实践能力。

2 基础理论教学

CE2004首次将嵌入式系统作为一个知识领域纳入到计算机工程知识体系中，并详细规定嵌入式系统包含的10个知识单元以及每个知识单元包含的知识点。参考CE2004的规定，并结合本课程制定的教学目标，嵌入式微控制器原理和应用课程的理论教学内容共包括5个知识单元。

知识单元1是嵌入式系统历史和概述。知识点包括嵌入式系统历史、定义、组成、开发特点、设计过程、应用领域和发展趋势等。知识单元1主要目的是使学生建立对于嵌入式系统的全方位认识，了解嵌入式系统的过去、现在和未来。

知识单元2是嵌入式处理器。知识点包括嵌入式处理器的组成、嵌入式处理器的类型（从集成程度、处理器位数、体系结构和生产公司等4个不同分类标准分别讲解）、ARM处理器的发展（历史、分类和应用）。知识单元2主要目的是使学生掌握嵌入式处理器的组成原理，充分认识嵌入式系统领域中应用处理器的多样性，避免“只见树木、不见森林”。

知识单元3是典型的嵌入式处理器体系结构，我们选择ARM体系结构进行讲解。主要知识点包括ARM处理器寄存器模型、ARM处理器编程模型、ARM处理器异常中断处理、ARM处理器存储模型、ARM处理器指令编码和指令系统、ARM汇编语言编程、ARM汇编与C混合编程、ARM开发工具（汇编器、编译器、连接器和调试器）。知识单元3囊括了CC2004里嵌入式微控制器、嵌入式编程和嵌入式工具等3个知识单元的多个知识点。

知识单元4是嵌入式微控制器组成及接口，我们以三星S3C2440微控制器为例进行讲解。知识点包括微控制器结构、内存控制器、中断控制器、时钟体系、电源管理、DMA控制器以及各种外设控制器。在这些知识点中，内存控制器、中断控制器、时钟体系、电源管理、DMA控制器是重点讲解内容，对于其他各种外设控制器主要讲解基本原理和应用思路，而具体使用细节则要求学生课下通过学习芯片手册掌握。熟练阅读芯片手册是掌握嵌入式系统开发特别是底层编程的基础，因此这个学习单元的教材就是芯片手册。对于学有余力的同学，我们要求其在学习S3C2440微控制器的同时，在课下自行学习ATMEL AT91SAM9G45微控制器，并比较其与$3C2440的异同之处。这样做的目的是满足不同层次学生需求，实现差异化教学。

知识单元5是嵌入式应用编程，知识点包括嵌入式软件体系结构、应用程序映像文件组成、系统启动加载代码等。通过这个知识单元的学习，学生能够了解嵌入应用程序的汇编、编译、连接过程，理解应用程序映像的具体组成以及加载启动的方式，培养为一个裸硬件系统开发完整嵌入式应用软件的能力。

3 实践教学设计

3.1实验平台介绍

目前嵌入式系统的教学实验平台主要有3种类型：基于ARM微控制器的教学平台、基于DSP处理芯片的教学平台和基于FPGA的教学平台。鉴于基于ARM的微控制器在32位嵌入式系统处理器市场中的占有率极高，以ARM微控制器为例讲解嵌入式微控制器的基础理论和应用技术，更能满足市场对于嵌入式工程技术人才的需求，我们选择基于三星$3C2440微控制器（采用ARM920T内核）的嵌入式教学平台。该平台的系统组成结构如图1所示。

在此教学平台结构图中，S3C2440是一款基于ARM920T处理器的嵌入式微控制芯片，内部集成了AHB和APB两条总线，以及连接在总线上的内存控制器、中断控制器、时钟电源管理单元、USB主从控制器、看门狗、定时器、PWM控制器、GPIO控制器、SD/MMC控制器等多种外设控制器。存储器包括64M SDRAM、4M NOR FLASH和64M NAND FLASH；人机接口设备包括640×480像素6寸TFT液晶显示模块、触摸屏、4×5小键盘模块和4个GPIO连接LED显示灯；通信接口及设备包括串口、USB主接口、USB从接口、两个以太网接口、音频输入输出接口和Camera接口等。该实验设备支持多种层次的实验，嵌入式微控制器原理与应用课程的所有实验均在该实验平台上完成。

3.2课堂实验设计

实验在计算机类学科中的作用十分重要，是教学活动的重要环节。根据实验性质区分，我们可以把课堂实验划分为观察性实验、验证性实验和设计性实验等类型。设计性实验要求学生根据实验要求自行设计实验过程，相对于前2种实验更能锻炼学生的设计能力和独立工作能力，因此我们的课堂实验均采用设计性实验类型。

根据理论教学内容，我们共设计了16个课堂实验，这些课堂实验与知识点的对应关系如表1所示。

表1中的16个实验除实验1外，均为设计I生实验。其中，实验4和实验5分别用汇编和c语言驱动GPIO管脚连接的LED灯，学生通过对比掌握汇编和C语言访问外设寄存器的异同；实验6使用查询方式实现定时功能，实验8采用中断方式实现同样功能，学生通过对比掌握IO两种访问方式的异同；实验9主要练习32位微控制器各个模块所需不同时钟频率的产生，以及处理器时钟频率的编程调节，使学生熟练掌握微控制器的时钟体系；实验10～实验16则练习微控制器的主要外设I/O控制器的接口编程技术。

限于课程的课时长度，课堂实验无法包含所有外设控制器，但通过这些典型外设控制器的学习，学生很容易就能触类旁通地掌握其他模块使用方法。

3.3综合实验设计

综合实验要求学生分组合作，综合运用所学知识，利用课下时间设计一个小规模的嵌入式应用软件并在实验平台上完成调试运行。为了吸引学生兴趣，综合实验均采用游戏项目的形式。我们设计了几个游戏项目供学生选择，分别是世界时钟、五子棋、电子菜单、科学计算器、汉诺塔、交通信号控制器、俄罗斯方块等。教师也鼓励学生选择一些常见的其他娱乐游戏作为综合实验设计项目。

学生在完成综合实验项目时，要按照实验项目说明书的要求完成实验设计，撰写的项目文档至少要包含需求分析、软件设计、软件测试、使用说明、运行结果、项目分工、总结讨论等几个方面的内容。通过综合性实验，学生既锻炼了综合设计能力和动手能力，又提高了沟通能力和团队合作能力。

3.4工程项目设计

课堂实验和综合实验相结合的实验方式，很好地锻炼了学生对于特定嵌入式微控制器的实践动手能力。但若要灵活运用所学嵌入式微控制器设计工程项目，学生还需通过具体工程设计实践进行锻炼。嵌入式微控制器原理与应用课程和工程管理与信息技术学院课程体系中的另外一门课程“嵌入式系统分析与设计”相配合（同一学期开设），教师在2门课程结束后布置一个共同的工程项目设计作业，要求学生围绕一个典型的嵌入式系统产品，在尽量采用嵌入式微控制器课程所学微控制器的前提下，给出该产品的详细设计方案。我们在每一学年都给出不同的设计项目，例如近几年的题目分别是IC卡公民身份证系统、税控收款机系统、数字水印技术的应用系统等。

需要指出的是，工程项目设计仅供学有余力、希望在工程项目设计能力上有所提高的学生完成。根据近几年的实际情况来看，约有1/2的学生提交了项目设计说明书，平均长度达到30多页。其中一些非常新颖和有价值的设计方案，可以直接用于工业生产实践。

4 考核方式

为了使考核方式既起到检验学生的知识掌握程度，又能在平时督促学生认真学习的效果，我们采取分段考核和最终考核相结合的方式。具体来说，嵌入式微控制器原理与应用课程一共有4次课堂实验，包含15项设计性实验，每个实验分值在0～2分之间。每次课堂实验结束时，教师检查学生的实验完成情况并打分，这种方式起到了有效督促学生平时认真学习的效果。课程结束后有一次综合理论考试，总分是40分，该考试用于检查学生对嵌入式微控制器基本原理的掌握程度。综合实验要求学生自由组合，在课程理论考试完成后的一个月时间内完成。综合实验提交内容由项目文档和项目程序组成，其中项目文档占15分，项目程序完成情况占15分。学生完成综合实验后与教师约定时间，由教师进行现场检查并打分。工程项目设计作为附加要求，并不统计到最后成绩中，只供有兴趣的同学选择完成，在学生设计过程中，教师给予一定指导。

上述考核方式中，课堂实验、理论考试、综合实验在总成绩中分别占30%、40%、30%。课堂实验和理论考试对每一个学生的考核比较客观直接；综合实验由学生合作完成，打分时教师先给出每一组的分数，组内每个学生的分数根据其具体负责内容和完成情况在组分数基础上微调得到，尽量使分数反映出学生的实际水平。

5 课程评估与分析

中科院研究生院建立了课程网站评估系统，鼓励学生在课程结束后从网上对课程进行评估。评估内容涵盖教学态度、教学内容、教学方式和教学效果等方面，共包含4项7条，每一条评估分值为1～5分。

根据近3年的统计结果来看，每年约有90%的同学参与网上评估，课程评估结果均为优秀（平均分均超过4.6分）。评估结果显示，学生认为课程内容符合嵌入式方向工程硕士培养目标（4.8分）；课程对他们的工作具有较大帮助（4.7分）；课程理论与实践相结合的教学方式得当（4.6分）；课程的考核方式灵活，能从理论和实践2个角度恰当地考核学生对于课程的掌握程度（4.4分）。部分学生认为实验课时较短，应该从16课时提高到20课时；还有一部分学生认为嵌入式微控制器原理与应用课程的课时数偏少，建议从40课时提高到60课时；学生对于实验课内容的安排比较满意（4.6分）。

从学生的评估结果来看，学生对于课程的教学内容选择、教学方式、考核方式等非常满意，课程达到了教学目标的要求。

第5篇：控制器设计论文范文

关键词：人工智能；电气工程；自动化

Abstract: Electrical automation control is to enhance the production, circulation, exchange, distribution and other key ring, realize the automation, is equal to the reduction of human capital investment, and improve the operational efficiency. With the development of information technology, many new methods and technology into engineering, product of stage, the automatic control of the new challenges, promote the theory of intelligent control technology application in the control of complex system, to solve with traditional methods can not solve the problem.

Key words: artificial intelligence; electrical engineering; automation

中图分类号：V242 文献标识码： 文章编号

引言：社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥。促进自动化控制的发展进步,促进了智能理论在控制技术中的应用,以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。人工智能主要包括思维能力、行为能力和感知能力三个方面。人工智能指的是人类制作的机器所表达出来的智能,体现了自动化的特征。因此智能化技术在电气工程自动化控制中可以发挥最大的效用,促进电气的优化设计、诊断故障和智能控制等。

一、人工智能应用理论分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质．并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．涉及信息论．控制论， 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。

当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面，计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环，实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

二、智能化技术应用优势

在电气自动化控制中应用到智能化技术，主要是以智能化控制器的形式，这种智能化控制器较过去的控制器相比的确具有不少优势，下面我们就对其进行详细的分析。

1.无需控制模型

过去的控制器在进行自动化控制时，往往会因为控制对象的动态方程比较复杂而无法精确到位地掌握，这会使得该对象模型的设计过程中会出现较多不可预估、不可测量的客观因素，比如一些参数的变化。无法掌握这些因素，也就不能设计出精准的模型，自动化控制工作的实际效率也会下降。而智能化控制器并不需要对控制对象模型进行设计，这就可以从根本上避免一些不确定因素的产生，提高自动化控制的精密系数。

2.方便调整控制

智能化控制器还有另一个大好处，就是可以随时根据下降时间、响应时间以及鲁棒性的变化来调节控制程度，从而有效提高自身工作性能，为自动化控制提供最基础的保障。无论是在什么样的情况下，智能化控制器的调节控制与过去的控制器相比具有更方便调节的优势，更适合投入实际使用。还有一点好处，就是智能化控制器在进行调节控制时完全只需要根据相关数据的变化来自行调节，即使没有专门的技术人员在旁边也可以，同样远程调节控制也是可行的，充分体现了电气工程自动化控制的无人操作性要求，对行业未来发展的重要性不言而喻。

3.一致性很强

智能化控制器的一致性很强，这表现在它对不同数据的处理上，及时输入完全陌生的数据也可以收到很高的估计，完美达到自动化控制的相关要求。不同的控制对象的效果也是不同的，虽然在对有些控制对象实施控制时智能化控制器暂时没有采取行动，其控制效果也是非常优秀的，但这并不是绝对的，可能在换了控制对象的时候就无法收到预期的效果了。所以我们技术人员在设计阶段还是不能松懈，要认真落实具体化原则，即在面对不同的对象时一定要根据其具体情况详细分析，不能因为马虎就降低了控制要求。一旦出现智能化控制器使用效果不佳的情况，不能盲目否定智能化技术，一定要从每个工程环节详细排查、认真分析，因为上述人为因素会给自动化控制结果带来很大的误差，影响试验的准确性。

三、人工智能技术的应用

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。

1．优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

2. 故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

3. 智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。

四、结束语

综上所述，本文主要介绍了智能化技术在电气工程自动化控制中的应用情况。只有加强电气工程的智能化程度，才是最终保证行业持续稳定发展的根本手段。

参考文献：

第6篇：控制器设计论文范文

[关键词] 模糊控制器MATLAB仿真

MATLAB是集数值计算、符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。作为强大的科学计算平台，它几乎能够满足所有的计算需求。MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集或工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接是用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制等。由于MATLAB语言在各方面的强大功能，目前它已作为工程和科学教育界的一种行业标准。

一、基于MATLAB的模糊控制器的设计

采用MATLAB的模糊逻辑工具箱的GUI(Graph User Interface)工具设计模糊控制器。具体操作：进入MATLAB编辑环境后，键入fuzzy即可进入FIS编辑器。在FIS编辑器中设置模糊控制器的模糊算子(max，min等)、输入输出变量个数、名称、解模糊化的方法(加权平均法、中位数法、最大隶属度法等)。模糊控制器的整体结构确定后，双击FIS编辑器中的输入、输出变量方框，便进入隶属函数界面，在这里定义输入、输出变量的论域(根据实际要求确定)，各变量模糊子集的个数，隶属函数的类型。其中，模糊子集的个数，要从实际出发，不要盲目追求数量，以缩短调试的优化时间。三角形隶属函数性能较好，计算量小，较多采用。

下面应定义模糊控制规则，这是模糊系统的核心，集中体现了人的操作经验。选择FIS编辑器或隶属函数编辑器中View菜单下的Edit Rule子菜单，或双击FIS编辑器中流程图中的规则方框即可进入模糊规则编辑器主界面。以常用的二维模糊控制器为例，用户可按照规定的书写格式编写模糊规则。见图1。必须注意，在语言变量级数相同的情况下，规则的质量对控制品质起着关键作用。在许多情况下，虽然规则条数不多，但其质量较高，也可达到相当好的控制效果。

至此，一个模糊控制器已设计完毕。可以选择FIS编辑器窗体主菜单中的View surface查看经模糊矩阵运算并解模糊化后的三维坐标图;选择主菜单中的view rules还可以对所设计的模糊控制系统进行仿真检验。用户可将设计好的模糊控制器模型存盘，文件后缀为.fis。

二、基于MATLAB的模糊控制器的仿真

使用SIMULINK建立模糊控制器仿真模型。SIMULINK是MATLAB基于模型化图形组态的控制系统仿真软件，它使得一个复杂控制系统的数学仿真问题变得十分直观而且相当容易,图2是某型位置控制系统PID模糊控制器的SIMULINK仿真模型。

该模型通过三个模糊逻辑控制功能模块调用上述FIS编辑器建立的控制规则进行运算仿真，输入的量化因子及输出的比例因子由各功能模块前后的放大模块仿真，这样的模型，为凑试参数提供了方便。

在MATLAB命令窗口键入SIMULINK，即进入了SIMULINK环境。此时，系统提供给用户两个主界面:SIMULINK结构图编辑界面和模块库。用户拷贝模块库中的模块到结构图编辑器中，再将它们适当连接便构成自己的控制系统结构图，然后即可用SIMULINK进行仿真，并可通过示波器模块(Scope)观察仿真曲线。

图2中的FLC(Fuzzy Logic Controller)就是前面所设计的模糊控制器，此模块可从模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)的模块库中“抓取”(即用鼠标右键拖动)。注意，仿真开始前必须将模糊控制器的．fis文件用“Save to workspace” 子菜单存入内存缓冲区， 然后将该文件名赋予FLC。这样，设计好的模糊控制器以矩阵变量形式存入内存，供SIMULINK调用，以参与仿真。

从仿真结果看，模糊控制器不仅对被控对象参数变化适应能力强，而且在对象模型结构发生较大改变的情况下，也能获得较好的控制效果。

三、结论

从实践中体会到，利用MATLAB 设计模糊控制器并进行仿真，简单快速， 直观高效。MATLAB的功能强大，其工具箱已涵盖控制系统、信号处理、神经网络、小波分析、模糊系统、通信系统等各个领域，值得进一步推广应用。利用MATLAB中的模糊控制逻辑工具箱设计模糊控制器灵活、方便、可视性强，并可在SIMULINK环境中非常直观地构建各种复杂的模糊PID控制系统，观察其控制效果。这样就克服了工程实践中的盲目性，为实际控制系统的设计与调试提供了理论参考依据。

参考文献:

[1]施阳:MATLAB语言精要及动态仿真工具SIMULINK．西北工业大学出版社,1998

[2]楼顺天等:基于MATLAB的系统分析与设计．西安电子科技大学出版社,2001

[3]费春国:模糊自调整控制器的研究与应用[D]．天津:天津科技大学,2003

第7篇：控制器设计论文范文

论文关键词:网络化系统　控制　保性能　状态反馈

论文摘要:针对大规模、实时性要求较高的集散工业控制环境,建立了闭环控制回路用网络来实现的网络化系统.针对网络化系统,提出了一种多时延系统模型.考虑到模型的不确定因素,推出了无记忆状态反馈、鲁棒保性能控制器的存在条件.给出了如何利用matlab软件进行控制器设计并给出性能优化的方法.仿真结果表明,该控制器有很好的鲁棒性,对所有允许的网络不确定延迟和模型不确定性,具有良好的性能指标,可以用于分散环境下的大型工业控制系统.

网络化系统作为一门交叉学科,既涵盖控制又关联网络.因此在系统设计时,应该综合考虑控制和网络的因素.网络的引入将给系统带来延迟,同时,系统的模型会具有不确定性因素.依照这个宗旨,本文针对带有不确定性模型结构的网络化控制系统,建立了多延迟系统模型,证明了其无记忆状态反馈保性能控制器(guaranteed cost control)存在且使系统稳定的充分条件,并给出了该控制器设计和性能优化的方法.仿真结果表明,对带有不确定性模型结构的网络化控制系统,该控制器具有很好的鲁棒性.

1　多延迟模型的建立

本文所研究的网络化控制系统如图1所示,其中,传感器为时间驱动,且采样周期定常,设为h.控制器和执行器均为事件驱动.系统中,用s和a分别表示信号从传感器到控制器、控制器到执行器之间的网络传输延迟,并且假设控制对象(plant)的全部状态采样值用一个包传输.

假设系统中延迟s和a是定常的,并且小于两个采样周期.因为系统中延迟和周期采样的影响,系统模型将被转换为

由于环境的复杂、器件的老化和非线性等因素,在实际的网络化系统建摸中,系统具有不确定性.因此,本文将考虑具有不确定性因素的网络化系统模型

模型(2)中,假定控制向量为范数有界,且具有以下形式:

式中:d,ej为反映不确定结构的常数矩阵;而f为满足条件ftf≤i的未知不确定矩阵,其元素lebesgue可测且有界.系统的性能指标定义为

本文研究的问题是对具有模型(2)的网络化控制系统,设计一个无记忆状态反馈控制器

c(k) =kx(k), (5)

使得对所有允许的不确定性,该网络化控制系统是渐进稳定的,且性能指标值满足j≤j*,其中j*是某个确定的常数.通常称具有这样性质的控制器(式(5))是不确定网络化控制系统(式(2))和性能指标(式(4))的保性能控制.

2　保性能控制设计和优化

文献[1~4]中,采用增广状态法,建立起了滞离散网络化控制系统的无时滞的离散模型,然后应用一般的线性二次型规则设计的方法,给出了一种状态反馈控制律.这种方法使系统状态维数增加并给计算带来了一定的困难.同时,将使设计出的的控制器不仅依赖当前的状态,而且还依赖以前的状态.因此,本文针对模型不确定网络化控制系统(式(2)),设计一无记忆状态反馈保性能控制器.在以下主要结论的导出中,要用到文献[3]中的一个引理.引理1[3]　给定适当维数的矩阵x,d和e,其中x是对称的,则x+dfe+etftdt<0.对所有满足ftf≤i的矩阵f成立,当且仅当存在一个常数ε>0时,使得

定理1　对于系统(2)和性能指标(4),若存在矩阵k,对称正定矩阵p,s和t,使得对所有允许的不确定性,矩阵不等式

证明　若存在对称正定矩阵p,s,t和矩阵k,使得对所有允许的不确定性,矩阵不等式(6)成立.系统(2)中,取控制律c(k)=kx(k),则导出闭环系统为

x(k+1) =acx(k)+b1kx(k-1)+b2kx(k-2). (7)

选取一个李雅普诺夫函数

则v(k)是正定的,沿闭环系统(7)的任意轨线,v(k)的前向差分是

若条件式(6)成立,则对所有允许的不确定性,有根据李雅普诺夫稳定性理论,网络化控制系统(7)是渐进稳定的.进而由不等式(9)可得式(10)两边对k从0到∞求和,并利用系统的稳定性可得kx(k)是系统的一个保性能控制律.定理得证.下面以lmi的形式给出该保性能控制器构造的方法.矩阵不等式(6)可以写成

式中ω4=-p+ktsk+kttk+q+ktrk,根据矩阵的schur补性质,代入ac,b1和b2的表达式,再利用引理1可得三角阵

再利用matlab的lmi工具箱,可解出具有最优性能的无记忆鲁棒状态反馈控制器.

3　仿真结果

考虑如下控制系统:

不失一般性,不妨假设传感器采样周期h为10 ms,时延s和a均为8 ms.q=diag{1,1},r=0.3,d=[0.1 0.1]t,e=0.1,e0=0.1,e1=0.1,e2=0.2,根据前面的讨论,通过matlab的lmi工具箱可以构造出的最优性能鲁棒控制器为

c(k) = [0.112 1-0.126 1]x(k).

闭环系统性能指标的最优上界为112.254 1.仿真结果表明,该无记忆状态反馈保性能控制律,对允许的网络延迟和模型不确定性,确实具有良好的性能.

参考文献

[1] zhen wei, xie jianying. online-evaluation control fornetworked control systems[c]∥ieee conference ondecision and control. las vegar: ieee controlpress, 2002: 1 649-1 650.

[2] lian feng-li, jame m. optimal controller design andevaluation for networked control systems with distrib-uted constant delays[c]∥proceedings of americancontrol conference. anchorage: ieee controlpress, 2002: 3 009-3 014.

第8篇：控制器设计论文范文

关键词：运动控制；轮廓误差；前馈复合控制；变增益交叉耦合控制

中图分类号：TP273文献标识码：Adoi: 10.3969/j.issn.1003-6970.2011.03.025

Design of a Motion Controller for the Sampling Platform of a Automated Chemiluminescence Immunoassay Analyzer

Qian Jun1, Zhang Xin2, Bai Zhi-hong3, Jia Zan-dong4, Xu Zhong4, Wang Bi-dou1

(1.Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences, Suzhou 215163 China; 2. CIOM Medical Instrument Co., Ltd. Changchun 130033, China; 3. HYB Bio-Medical Engineering Co., Ltd. Suzhou 215163, China; 4. Changchun Institute of Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China; 5. Changchun University of Technology, Changchun 130012, China)

【Abstract】 In this paper, a motion controller for the sampling platform of a automated chemiluminescence immunoassay analyzer is developed. The single-axis controller has a double closed-loop structure, consisting of an inside velocity loop and an outside position loop. In the position loop, the fuzzy controller and the feedforward compound controller are used. In consideration of the dynamic cooperation of the two axes, a variant gain cross-coupling-controller is designed to minimize contour error. Experimental results indicates that, by using this control strategy, not only the single-axis tracking performance having been improved efficiently, but the contour error having been minimized significantly .

【Key words】 motion control; contour error; feedforward compound control; variant gain cross-coupling-control

0引言

化学发光免疫分析法是以标记发光剂为示踪物信号建立起来的一种非放射标记免疫分析法。它具有灵敏度高、线性范围宽、分析速度快等优点，已成为临床免疫学检验中的常用手段而获得了广泛应用[1-3]。相应的化学发光免疫分析仪器已成为临床免疫学检验中不可或缺的检测设备。全自动化学发光免疫分析仪一改过去依赖于手工加样，再交由仪器测量的半自动化技术局面，是近十年来免疫检验技术的一次飞跃。全自动化学发光免疫分析仪需要对大量的样本进行连续的处理，取样平台运动控制系统是设备实现自动化的基础。需要设计出响应速度快、重复定位精度高、按规定轨迹运动的取样平台运动控制系统。

本文讨论了全自动化学发光免疫分析仪取样平台X―Y轴运动控制器的设计，包括单轴运动控制器和两轴变增益交叉耦合控制器的设计，最后给出了相应的实验结果。

1取样平台运动系统硬件结构

三自由度机械臂是取样平台的主要部分，包括两根X轴平行导轨、X轴滑块、两根Y轴导轨、Y轴滑块、Z轴齿形针管、Z轴液面传感器模块等，具体结构如图1所示。三个自由度分别是X轴的左右滑动、Y轴的前后滑动、Z轴的上下传动。X、Y轴的运动由直流电机驱动，实现取样针在平面上的定位。取样针的行程为160cm（X轴方向）×60cm（Y轴方向）。本文主要讨论取样平台X-Y轴运动的控制。

图1机械臂机械模型

Fig.1 Model of the Mechanism Robot Arm

2取样平台运动控制器设计

取样平台X轴、Y轴的控制目标是完成精确的位置控制。不仅对单个轴的运动速度和定位精度有严格要求，而且要求双轴联动时两轴之间的动态配合要好。因此对单轴跟踪误差和位置轨迹轮廓误差都需要加以考虑；在连续运动控制过程中，不但要考虑单轴的控制策略，还要考虑双轴联动时的交叉耦合控制策略[4,5]。

2.1取样平台单轴运动控制器设计

提高每一个运动轴的控制跟踪精度能有效地减小系统轮廓误差。取样平台的单轴控制器采用传统的速度内环，位置外环双闭环结构[6]。

2.1.1取样平台单轴速度环数学模型

数字随动系统中必须有D/A、A/D转换器或相当于其功能的转换装置。在该系统中，起D/A作用的是数字脉宽调制装置。它把数字输出量转化为脉宽可调的方波电压，并保持一个采样周期Ts，相当于一个零阶保持器，其传递函数为：

(1)

起A/D作用的是数字测速装置。其基本原理是数值微分，可等效为一个纯延迟环节。用Tr表示纯延迟时间，得传递函数为：

(2)

数字计算机的传递函数也可等效为一纯延迟环节，设Td为计算延迟时间，则其传递函数为：

(3)

综上所述，数字计算机及转换装置的传递函数为：

(4)

则取样平台单轴控制系统动态结构图如图2所示。

图2单轴控制器动态结构图

Fig.2 Block diagram of the single-axis controller

图中：Go(s) ――计算机及转换装置等效传递函数；

Ks――数字脉宽调制装置功率放大倍数；

Ce――伺服电机反电动势；

Tm――电力拖动系统机电时间常数；

α――速度反馈系数。

增加速度环的作用是：

(1)减小系统固有部分的惯性，提高系统的快速性；

(2)削弱被转速反馈包围部分参数变化及非线性影响，提高系统刚度，扩展调速范围。

2.1.2取样平台单轴位置控制器设计

采用古典方法进行单轴位置控制器的设计，无法解决动态特性与稳态精度间的矛盾。为此，设计智能控制器来克服一些控制理论靠单纯的数学解析结构难以处理对象不确定性的弱点。在本系统中，采用非线性量化因子模糊控制器实现位置控制器的设计[7,8]，其结构图如图3所示。

图3单轴位置环模糊控制器结构图

Fig.3 Block diagram of the fuzzy controller for the position loop

控制器输入为误差e及误差变化率ec。通过非线性量化因子Fe、Fec将e、ec从语言的基本论域映射到量化论域E、EC。模糊控制器输出u=kuU。

取非线性量化因子为

(5)

式中：ne、nec――误差及误差变化率的量化等级；

ae、aec――常数。

E=EC=U={-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。定义在量化论域上的模糊子集为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，分别表示“负大”、“负中”、“负小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”。E、EC及U的 赋值见表1，模糊规则表见表2。模糊推理采用Mamdani准则，输出模糊量逆模糊化采用加权平均法。

为了进一步提高系统的控制精度，在该取样平台单轴控制系统中，利用输入量的一阶和二阶导数信号进行前馈补偿，构成前馈复合控制（Feedforward Compound Control）[9]。具体实现框图如图4所示。引入输入量一阶导数前馈信号可以补偿速度误差，引入输入量二阶导数前馈信号可以补偿加速度误差。

图4单轴前馈复合控制器结构图

Fig.4 Block diagram of the feedforward compound controller

图中：――位置回路线性部分等效传递函数，KV为等效放大倍数，TV为等效时间常数；

D(s) ――前馈环节传递函数。

根据完全不变性原理，取

(6)

2.2双轴变增益交叉耦合轮廓跟踪控制

根据各个运动轴的反馈信息和差补值，实时修正轮廓误差模型的增益，以寻求最佳的补偿律并反馈到各轴，从而达到补偿轮廓误差的目的，这就是变增益交叉耦合控制（Variant Gain Cross-coupling-control）[10-12]。根据上述单轴控制器设计及交叉耦合控制原理，得出取样平台双轴协调运动控制系统框图如图5所示。其中，rx、ry和ex、ey分别为X、Y轴的参考输入和跟踪误差；Cx为X轴的交叉耦合增益系数；Cy为Y轴的交叉耦合增益系数；ε为系统的轮廓误差；Cc为交叉耦合控制器，u为其输出。对于给定的系统，ex、ey作为交叉耦合控制器的输入量，交叉耦合控制器的输出再通过交叉耦合系数Cx、Cy分解到两个进给轴上，从而控制两轴的协调运动。

图5双轴变增益交叉耦合控制器结构框图

Fig.5 Block diagram of the two-axis variant gain cross-coupling-controller

交叉耦合控制器选择的是经典的PID控制策略[13]，控制器的参数用实验方法得出。补偿量为

ε=-exCx+eyCy (7)

X、Y轴的补偿分量Ux、Uy分别为

(8)

Cx、Cy可以根据文献[14]所述方法求得。它们分别随着X、Y轴的跟踪误差ex、ey和参考轨迹的变化而取不同的值，即Cc为变增益交叉耦合控制器。

3实验结果与分析

以长春光机医疗仪器有限公司的CA-2000全自动化学发光免疫分析仪原理样机为平台，对本文所设计的运动控制器进行了实验研究。

图6是单轴S型曲线位置随动过程的实验曲线。可以看出，稳态误差变化范围是0.4%～0.9%，稳态误差的影响已经基本克服。非线性量化模糊控制在误差较小时采取的非线性处理结构是达到此控制效果的主要原因；动态跟踪误差也明显降低，这是是前馈控制的本质决定的。此外，实验发现在随动过程中电枢电流的平均值明显变小。这是因为：在稳态时，一方面该控制器不需要频繁做较大范围的调整输出，就不会造成速度环给定出现较大的变化；另一方面，该控制方法抑制扰动能力也优于基本模糊控制；在动态跟踪过程中，前馈控制能够依据给定和系统前向通道的变化产生提前的控制量，克服偏差控制量产生的滞后，因此，速度超调就被有效地克服了。

为了验证双轴变增益交叉耦合轨迹跟踪的实际效果，按照取样臂的运行范围，以图7的路径为例进行实验研究，以加样系统Z轴的垂直中心M为研究对象。采用NURBS插值方法[14]进行路径规划，其中参考进给速度为400mm/s。图8对实际速度与理论速度进行了比较，实验中通过局部放大可以看出实际速度相对于理论速度约有60ms的滞后，曲线基本重合。根据编码器反馈的实际值和M点在平面某附近点的X、Y轴的参考坐标，就可以获得M点的实际轮廓曲线和理论轮廓曲线。M点实际运动轨迹与参考轨迹之间的轮廓误差可以通过轮廓误差计算公式得到，如图9所示。结果表明，曲线在曲率较大处的误差较平坦处大，但是能够控制在要求范围内。

图7轨迹跟踪曲线

Fig.7 Curve of the trajectory tracking

图8实验速度曲线

Fig.8 Experimental speed curve

图9变增益交叉耦合轮廓误差

Fig. 9 Coupling error of variant gain cross-counpling control

4结论

本文针对取样平台运动系统的要求，进行了单轴速度环与位置环控制器的设计；为了进一步提高单轴的跟踪精度，利用输入量的一阶、二阶导数信号进行前馈控制，构成前馈控制和反馈控制相结合的复合控制系统；基于观测跟踪误差和轮廓误差两种误差，进行了变增益交叉耦合控制器的设计。在硬件不变的情况下有效地提高了系统的跟踪精度，使系统的轮廓误差明显降低，同时响应时间也满足设计要求。实验结果表明，此控制策略满足了取样平台的高精度、高速度的定位的工作要求。

参考文献

[1] D.S. Hage. Immunoassays [J]. Anal.Chem., 1999, 71: 294-304.

[2] 王栩, 林金明. 化学发光免疫分析技术新进展[J]. 分析实验室, 2007, 19(6): 329-331．

[3] LJ Kricka. Chemiluminescence and Bioluminescence [J].Anal. Chem., 1999, 71: 305-308.

[4] Masory O, Xiu D. Contour errors in a new class of CNC machine tools [C]. The 1998 World Automation Congress. Alaska, 1998.

[5] 张崇巍等. 运动控制系统[M]. 武汉: 武汉理工大学出版社, 2002: 12-20.

[6] 孙旭. 计算机控制系统设计方法[J]. 舰船科学技术, 2000(1): 33-36.

[7] 诸静等. 模糊控制原理与应用[M]. 机械工业出版社, 1995: 240-268.

[8] 余永权，曾碧. 单片机模糊逻辑控制[M]. 北京航空航天大学出版社，1995: 289-297.

[9] 张坚. 跟踪雷达大闭环控制系统复合控制模拟综合设计实验[J]. 火控雷达技术，1996，20(1): 1-9.

[10] Y. Keron, C. C. Lo. Advanced Controller for Feed Drivers[J]. Annals of CIRP, 1992, Vol. 41: 689-698.

[11] Y. Keron, C. C. Lo. Variable-gain Cross-Coupled Controller for Contouring[J]. Annals of CIPR, 1991, Vol. 104: 371-374.

[12] 王治平等. 多轴伺服机构高精度路径控制[C]. 中国机械工程学会（台湾）第十三届学术研讨会（控制），1997.

[13] 乔治中，陈拯中，王银添. 两轴运动机构精密运动控制[C]. 八十七年度机械人与自动化研讨会（台湾），明志工专, 1998.

第9篇：控制器设计论文范文

关键词：摊铺机：行驶系统；恒速控制；模糊控制

中图分类号：U415.2 文献标识码：B

0 引言

沥青混凝土摊铺机是进行沥青摊铺作业的主要机械设备，其摊铺速度的恒定性及摊铺的直线性对摊铺路面的平整度、初始密实度、离析程度有着很大的影响[1]。沥青混凝土摊铺机的性能要求越来越严格，如最高摊铺速度（无级调速）、各挡摊铺速度（有级调速）允许误差±2%，摊铺速度的变化应小于0.1m/min，速度变化恢复时间在1～2s内，履带式沥青混凝土摊铺机直线行走的跑偏量不得大于直线测量距离的2%，沥青混凝土摊铺机应能双向（前进、后退）通过坡度不小于15%的坡道等[2，3]，随着公路建设等级的提升，沥青混凝土摊铺机性能的提高已经成为必然[4]。行走电控系统是摊铺机的重要组成部分，其性能直接影响摊铺机作业效率、铺层质量及工作可靠性，是衡量摊铺机技术水平的重要标志之一。

1 行走电控系统设计

1.1 摊铺机行走电气控制

行走电气控制主要实现下面功能：1）两种行走模式切换功能，能够根据实际工作需要，选择摊铺模式或行驶模式；2）平滑转向控制功能，能够根据方向电位计或原地转向开关状态和设定速度实现摊铺机的行驶方向控制。3）恒速控制功能。摊铺模式下，能够根据速度电位计设定值，控制摊铺机恒速行驶。4）数据通讯功能，能够同电控系统中其他控制器或显示器进行数据通讯，实现数据共享。不同的摊铺机行走电气系统的设计要求有所不同，但行走电气系统设计所确定的电控方案必须准确无误地实现上述要求[5]。

目前摊铺机行驶驱动方式普遍采用双泵-双马达系统， 主要由发动机、分动箱、液压泵、液压马达、履带等部分组成， 通过对左右两侧独立的泵和液压马达进行控制， 实现摊铺机的前进/后退、左右转向及原地转向等动作控制。发动机通过分动箱驱动两个独立的液压泵， 左右行走履带由液压马达驱动使其前进[6]。摊铺机一般由一台电比例控制变量柱塞双联泵和两台电气两点变量柱塞马达组成的相互独立的两套闭式系统，每个马达分别与行驶减速机相连，减速机带有湿式、多片、盘式制动器，用于机器的停车制动。通过摊铺机的这些行驶组件，摊铺机可实现自由前进、后退、转向及停车制动。履带行走的液压系统，它采用比例电磁铁控制液压泵和马达斜盘角度，控制器通过控制系统流量，实现行驶速度的控制，原理框图如图1所示。

摊铺机前进、倒退、停车制动功能的实现由操作手柄完成，操作手柄在前进位或倒退位时，整机实现前进或倒退；在中位时实现停车制动；摊铺机行驶速度由速度电位器来调节，转向则是通过操作台上转向电位器来实现。

1.2 行走控制系统恒速行驶控制设计

摊铺机行走分高、低速2档，选择摊铺（工作状态，速度较慢）和转场2种工况。

（1）行驶档——开环控制

变量泵为电动排量控制轴向柱塞泵，通过比例伺服阀改变变量泵斜盘倾角来控制供给液压马达的排量，以此来调节液压马达的转速。这种控制方式为开环控制，如图2所示。

开环控制是针对摊铺机转场时使用的，对速度恒定要求不高，普通的开环控制即可满足要求

（2）摊铺档—闭环控制

常规闭环控制如图3所示，在开环速度控制的基础上，在马达输出轴上增加速度传感器，将液压马达转速进行反馈，构成闭环控制系统。速度反馈信号与指令信号差值经控制器运算后加到变量伺服机构的输入端，液压泵的排量向减小速度误差的方向变化，保持速度恒定。这种控制方式能大大提高速度调节的精确性，保证行驶速度恒定。

为保证路面摊铺质量，摊铺作业过程中摊铺机应以恒速平稳行驶。因摊铺机行驶推进系统的负载变化，送料的不均匀性以及发动机降速等原因都会造成摊铺行驶过程中速度的波动。在摊铺行驶状态下如何保持摊铺直线行走、速度恒定变的尤其重要。

目前摊铺机行走系统控制方法主要采用PID控制。PID控制由于算法简单，在控制系统中得到了广泛的应用。采用PID时，Kp用于提高系统响应速度，调节系统控制精度，过大则导致系统不稳定，过小则导致系统响应速度缓慢；Ki用于消除系统稳态误差，过大则会导致积分饱和，超调量较大，过小则无法起到相应作用；Kd有助于于提高系统的动态性能。但PID控制依赖被控对象的精确数学模型，由于摊铺机液压伺服系统多为非线性、时变复杂系统，参数变化大，PID参数确定困难。若单纯采用固定参数的常规PID控制则不能满足在不同偏差下系统对PID参数自整定的要求，控制器对运行工况的适应性差，从而影响其控制效果。模糊控制不依赖于被控制对象精确的数学模型，动态性能好、 受系统参数变化的影响小，但稳态精度不高 [7-8]。

本文将变论域的思想引入到模糊控制器中，该模糊控制器在摊铺机行走电液比例控制中，能够克服系统固有的非线性、参数不确定性及外界干扰的影响，具有响应快、精度高、自适应鲁棒性强的特点，提高了摊铺机的直线、恒速行走控制效果。

2 变论域模糊PID控制

1995年李洪兴等对模糊控制器的数学本质进行了分析，并于1997年提出“可变论域”的思想[11]。在规则不变的前提下，论域随着误差变小而收缩（亦可随着误差增大而膨胀）。

以单输入单输出为例，设系统误差e的论域为[-E，E]，输出论域为U=[-U，U]，模糊划分形式为和（1≤i≤n），分别是输入论域E和输出论域U的模糊划分，模糊控制规则可以表示成为：

If e is ， then u is ， （1≤i≤n）

变论域是指输入论域E和输出论域U可以随着系统误差e和控制输出u的变化而自动变化，即：E（e）=[-α（e）E，α（e）E] ， U（u）= [-β（e）U，β（e）U] ；α（e）和β（e）分别为论域E和U的伸缩因子，相对于变论域，原来的论域E和U称为初始论域，论域伸缩了，其上的模糊语言值的隶属函数也随之伸缩。

见图4，输入论域E通过“伸缩”因子α（e）变换为[-α（e）E，α（e）E]，其中α（e）为误差变量e的连续函数，α。伸缩因子为：

通过伸缩因子α（e）的调节，模糊控制器能够根据输入系统误差e的不同，动态地确定输入、输出论域上的模糊语言值，以达到精确高效控制的目的。这种可变论域的模糊控制器的控制效果大大改善，实时性好，精度高。

基于变论域的思想，可以设计变论域模糊PID控制器，如下图所示：

设误差E、误差变化率EC的模糊子集为E=EC={NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，子集中元素分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。误差E的论域为E（e）=[-α1（e）E，α1（e）E]，误差变化率EC的论域为EC（e）=[-α2（e）E，α2（e）E]，其中α1（e），α2（e） 分别为误差及误差变化率论域的伸缩因子。

基于变论域模糊推理的PID参数自整定，首先找出PID三个参数KP， KI， KD与偏差E和偏差变化率EC之间的模糊关系，在控制过程中不断检测E和EC，再根据模糊控制原理来对三个参数进行在线修改，以满足不同E和EC对控制器参数的不同要求，从而满足被控对象自适应要求。KP， KI，KD可进行如下自适应校正：

3 系统仿真设计

建立摊铺机行驶驱动系统的数学模型，摊铺机行驶系统传递函数方框图如图所示：

SRP95摊铺机采用的是24V（4-10bar），控制电流为225mA-410mA。采用如图5所示的变论域模糊PID控制方案，其中：Kp，Ki，Kd采用式（3）（4）（5）的形，此处速度偏差e的基本域为[-0.6，0.6]，利用扩充响应曲线法求出的PID整定参数可以确定Kp、Ki、Kd的大致变化范围，Kp变化范围为[0.2，0.8]，Ki变化范围为[0.01，0.07]，Kd变化范围为[0.2，0.6]。

对于伸缩因子：

确定模型的参数后，在MATLAB环境中对本文控制方案进行仿真，设摊铺状态行驶速度要求控制在18米/分即0.3米/秒，对比分析传统PID控制策略和本文的复合控制方案。

通过对比分析可以发现本文采用的控制方法在响应时间和超调方面明显优于传统PID控制方法。

综上所述，本文提出了摊铺机摊铺档下恒速摊铺中的变论域模糊控制方案，在设计过程中，根据变论域模糊控制的优点结合PID控制的优点构造了变论域模糊PID控制器，仿真实验表明利用这类变论域模糊PID控制器控制摊铺机摊铺状态下的恒速行驶效果较好，能够较快的达到稳定效果，对于该控制器的实际应用仍需要进一步的研究。

4 结语

恒速控制是摊铺机行驶系统控制最为关键的技术之一，常规的PID闭环控制在普通的摊铺机中应用较广，然而随着经济发展，高等级的高速路对摊铺机提出了更高的要求，本文提出的方案可以有效的提高摊铺机直线恒速的性能，为道路摊铺质量的提高提供了重要的技术支持。

参考文献：

[1] 段永灿，马广维.摊铺机恒速摊铺技术[J].筑路机械与施工机械化，2001，18（6）：30-32.

[2] 焦生杰.沥青混凝土摊铺机液压驱动行驶与控制系统研究[D].西安：长安大学，2002.

[3] 郝鹏.基于DSP的沥青混凝土摊铺机行驶系统数字控制器的研究[D].西安：长安大学，2003.

[4] 汪顺鹏，王晓钟.摊铺机行驶系统控制器的分析[J].路面机械与施工技术，2005，2：15-18.

[5] 于槐三，郑成波等.摊铺机电气系统设计[J].路面机械与施工技术，2007，05：37-41.

[6] 张永飞，于丽等.基于DSP的摊铺机行走控制器设计[J].机床与液压，2011，9（8）：125-127.

[7] 张利，刘辉.基于PLC的摊铺机行走控制系统纠偏算法研究[J].电子元器件应用，2012，14（1）：46-50.

[8] 吴涛.沥青混凝土摊铺机行驶系统速度特性分析[J].液压与气动，2004，（10）：54-56.

[9] 朱涛，陈志等.基于嵌入式PLC的摊铺机行驶控制系统设计[J].建筑机械化，2011（05）：34-37.

[10] 吴涛，颜呈昕等.摊铺机行走系统自动控制研究[J].j建筑机械化，2005，9：20-23.

[11] 李洪兴.Fuzzy控制的本质与一类高精度Fuzzy控制的设计[J].控制理论与应用，1997，14（6）.