自动化报告

学习《自动化（专业）概论》 —对本专业的认识与收获体会 1引言 小时候大家都有自己的梦想，有的想成为科学家；有的想成为明星；有的想成为飞行员……我的理想就是成为一名科学家。虽然那时候还不知道科学家和工程师的具体含义及区别，但脑海中总有这样一个概念，科学家是搞研究工作的；工程师就是像建房屋那些干工程的。说句实话，上面虽说想当科学家，其实我内心深处既想搞研究，又想干工程。到了上高中的时候，我经常问自己应该何去何从，报志愿的时候，这个问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 更是在我大脑里不断闪现。近年来，人们常说往工科方向发展是一个不错的选择，尤其是电力方向。一方面，自己从小就对电力、电子方向感兴趣；另一方面，也为了自己将来有一份理想的事业，所以我报志愿时首选工科，第一专业选择电气工程及其自动化，第二专业选择机械工程及其自动化，第三专业才选择自动化。此外，通过学长们的了解就自认为，电气工程及其自动化是自己最理想的专业，也特希望将来自己能向电力方向发展。但我受到通知书后，看到上面的“信息工程与自动化学院”便主观认为以后往通讯方向发展，顿时，对前途的渺茫之感油然而生。但当时也没想太多，还是准备上大学吧，以后的事还是上了大学后再说。 2关于自动化（专业） 进入大学听了自动化（专业）的介绍后，我发现自动化（专业）的发展方向是那样广阔，它涉及农业、交通、电力等方面，这时我感到自动化也有我的兴趣所在。此后，我接触到关于自动化（专业）的第一本书—《自动化（专业）概论》，当然，它也是我进入该专业的入口。通过它，我对自动化（专业）有了更进一步的了解：所谓自动化，是指机器或装置在无人干预的情况下，按规定的程序或指令自动地进行操作或运行。自动化是一个国家或社会现代化水平的重要标志，其最重要的指导思想是控制论。其学科组成如下： 2.1自动控制系统的类型和组成 恒值自动调节系统，程序自动控制系统，随动系统（伺服系统），自动控制系统的组成，自动化仪表，控制器控制和计算机控制，自动控制和远距离控制，线性和非线性控制系统，多变量自动控制系统。 2.2控制 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 和相关技术 反馈控制和扰动补偿，比例积分微分控制（PID控制），最优控制，自适应控制，智能控制，非线性系统及其控制，优化控制，产品质量控制，系统辨识，故障诊断，网络化控制系统，控制信息与系统。 2.3控制与自动化技术的应用范畴 机械制造自动化，过程工业自动化，电力系统自动化，飞行器控制，智能建筑，智能交通系统，生物控制，生态与环境控制，社会经济控制，大系统控制与系统工程。 基于对上面的了解，在控制方法和技术方面，我最感兴趣的是自适应控制和智能控制。我认为它们体现了当今自动化的最高水平，真正体现了“自动化”三个字。在控制与自动化技术的应用方面，我最感兴趣的是电力系统自动化。相对来说，云南的水利水电资源还是比较丰富的，我希望自己将来能为家乡和祖国的电力事业贡献自己的一份力。为此我在课外翻阅了一些资料，也有一定的收获。 3自适应控制 3.1不确定非线性系统神经网络自适应控制 一般情况下，实际的工业过程常常具有非线性、时变性和不确定性，难以建立精确的数学模型。即使一些对象能够建立数学模型，通常也都是近似的，结构也往往十分复杂，难以 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 和实现有效的控制，这就导致了模型不确定性的出现。除数学模型的不精确外，在实际系统的工作过程中还存在着对象不确定性。显然，模型不确定性和对象不确定性将严重影响实际系统的正常工作。而神经网络的一些本质特征，如良好的非线性映射能力、自适应能力和并行信息处理能力等，使它能够适应控制理论和控制工程领域发展的基本要求，为解决未知不确定非线性系统的建模和控制问题提供了一条新的思路，因而吸引了国内外众多学者和工程技术人员从事神经网络控制的研究，并取得了丰硕的成果。它们提出了许多成功的理论和方法，许多文献通过神经网络控制来处理包括不确定项和未知非线性项的复杂系统，因此神经网络控制已逐步发展成为智能控制的一个重要分支。 具有未知不确定性的复杂非线性系统的最优调节和跟踪控制设计问题是当前控制领域中两个典型的问题。相比较而言在实际应用系统中，特别是对于非线性系统，跟踪控制设计更为困难。 3.1.1基于RBF神经网络的自适应控制器设计 径向基（RBF）网络是一种三层前向网络。输入层由信号原点组成；第二层为隐含层，单元数视所描述的问题的需要而定；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应。隐单元的变换函数是RBF，它是一种局部分布的中心点径向对称衰减的非负非线性函数。 RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接（即不通过权连接）映射到隐空间。RBF的一个中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和。 3.2自适应鲁棒最优PI控制器 比例-积分-微分（PID）控制器是工业过程中最常见的一种控制调节器，它广泛用于化工、造纸、冶金、热工和轻工等工业过程控制系统中。在工业过程控制中，95%以上的控制回路具有PID结构，而大多数回路实际上都是PI控制。PID控制器被广泛应用主要是因为其结构简单，在实际中容易被理解和实现。各种先进过程控制和优化都是以PID控制回路为基础的，所以PID控制回路运行的好坏直接影响到工业过程设备的运行效率以及企业的经济效益。然而PID控制器 参数 转速和进给参数表a氧化沟运行参数高温蒸汽处理医疗废物pid参数自整定算法口腔医院集中消毒供应 的整定一般需要经验丰富的工程技术人员凭经验手动来完成，既耗时又耗力，加之实际系统千差万别，又有滞后、非线性等因素，使PID控制器参数的整定有一定的难度，有些甚至不得不切换到开环手动状态，为此人们开始研究PID控制器的自整定技术和方法。自整定额含义是控制器的参数可以根据工作人员的需要或一个外部信号的要求自动进行参数整定。Astrom等于1984年首先提出了基于继电反馈控制的自整定方法，突破了经典的Ziegler-Nichols人工整定方法，将PID控制器的参数整定技术由传统的人工整定发展到自动整定，开创了自整定方法和技术的先河。随后20多年来，PID控制器的自整定技术得到了长足的发展，一些著名的自动化公司也纷纷推出了自己的产品。然而，国外的权威 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 指出，实际工业中仅仅有20%的PID控制回路工作比较满意，80%的PID控制器的整定仍然较差。一个重要的原因是PID自整定功能一般都需要先在线通过某外加的试验来得到过程对象模型，如阶跃响应试验或继电反馈试验等，然后通过某种算法确定PID参数，所以一般只适用于控制回路的初次运行和调试阶段。如果系统已投入运行，如工业企业中无数正在运行中的PID控制回路，由于各种原因导致控制性能变差，若要重新对控制器进行自整定，就需要中断现有的正常运行、切换到试验状态去辨识过程对象模型，从而确定新的PID参数值。这往往很不方便，而且在大多数情况下，现场也是不允许的。另外，实际的过程对象和运行条件都会随时间变化，原先整定好的控制回路的性能也会变差。所以PID控制器参数需要不断调整才能满足生产要求，而这些都是PID自整定功能难以满足的，因此人们开始进一步关注PID控制器的自适应功能，它是基于PID自整定功能之上的更先进的功能。目前，自动化领域的一些跨国公司已经开始研究开发新型的自适应PID控制系统，积极形成自己的知识产权。 自适应PID控制不同于PID控制器的整定功能，自适应控制过程是在控制回路正常运行中进行的，不需要中断现有正常的运行而切换到试验状态，所以可以很好地弥补自整定功能的不足，进而解决目前工业过程PID控制存在的问题。 4智能控制 4.1多智能体沿多条给定路径编队运动的有向协调控制 近年来，随着对生物群集行为研究的不断深入，协同控制已经成为了一个新兴领域，与此同时，传感器网络的快速发展使得多个运动体能像生物体那样通过编队来共同完成一些复杂的任务，如多移动机器人围捕入侵者，多卫星的太空观测等，这就激发了科研人员发展协同控制方法来解决工程应用中多智能体编队问题。 大多数早期的编队控制的主要工作是，设计协同控制律使得智能体间的相对位置或者距离大到期望值，并不在意每个智能体的运动轨迹。随着灵敏传感器网络的广泛运用，人们发现在执行许多编队任务（如水下滑翔机协同探测海洋生态系统，多水下探测器的海底声纳探测）时，如果在多智能体编队运动的同时对每个智能体运动轨迹加以限制，不仅能最大限度的发挥每个智能体传感器的能力，而且能够大大减少燃料的消耗以及完成任务的时间。显然，传统的编队控制律不能解决此类特殊的编队问题。因而促使研究者创造新的系统方法来设计协同控制律，实现多智能体沿一组给定曲线编队运动。 当前，对于多智能体沿一组给定曲线编队运动的协同控制问题研究十分有限，主要集中于智能体的运动以及给定曲线都是在Serret-Frenet局部坐标系统下描述的。通过构建运动在期望曲线上的虚拟智能体的运动，将路径跟踪和智能体间的协同运动解耦。每个移动机器人的路径跟踪通过控制机器人的力矩来实现。根据无向或有向通信得到的相邻机器人的状态来设计机器人的速度，用以完成多机器人间的协同运动。类似的思想被用于全驱动的多水下智能体的路径跟踪、协同控制。 4.2模糊控制 4.2.1模糊控制系统的基本概念与发展历史 自从1956年美国加利福尼亚大学控制论专家Zadeh提出模糊数学以来，其理论和方法日臻完善，并且广泛地运用于自然科学和社会科学各领域。把模糊逻辑运用于控制则始于1972年。下表为模糊控制发展的各阶段 年份 主要研究成果 作者 1972 提出模糊控制基本原理 Zadeh 1974 用于蒸汽机控制 Mamdani＆Assilian 1977 用于热交换器和水泥窑 提出最优模糊控制 Ostergaard Willaeys 1980 提出模糊条件推理 用于废水处理过程 Fukami(深见)，Mizumoro(水本)，Tong等 1983 提出概率模糊集合 模糊控制规则派生方法及预测模糊控制 Hirofa(广田),Pedrycz,Takagi(高田),Sugeno (松野),Yasunobu等 1985 提出模糊系统稳定性理论 制作模糊集成片 Kiszka,Gupta等 Tagai(东海),Watanabe 1986 建立模糊控制器硬件系统 （模糊控制专业器件） Yamakawa(山川) 1988 提出模糊近似推理 Dubois,Rrade 1989 开发高速模糊逻辑芯片 日本OMRON公司 1990 模糊自适应控制   1991 模糊神经元网络   1991 自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 1994 自适应神经模糊推理系统 (CANFIS)       模糊控制建立的基础是模糊逻辑，它比传统的逻辑系统更接近于人类的思维和语言表达方式，而且提供了现实世界不精确或近似知识的获取方法。模糊控制的实质是将基于专家知识的控制策略转换为自动控制的策略。它所依据的原理是模糊隐含概念和复合推理规则。经验证明，在一些复杂系统，特别是系统存在定性的不精确和不确定信息的情况下，模糊控制的效果常优于常规控制。 有关模糊控制器和系统的设计与分析，大多建立在经验基础上，至今还缺乏系统的理论指导。但是近几年来，对模糊系统的动态建模以及稳定性的分析已引起许多学者的注意，研究出了不少成果，人们企图在模糊智能控制系统方面建立较完整的理论、分析方法和工具，以进一步推广模糊控制器和系统的运用。 很多国家，尤其在日本，模糊控制器已成为产品，用于控制摄像机的自动聚焦；用于家用电器，如模糊吸尘器（被吸表面的自动辨识）、模糊空调器（自动调节温度，节能30%）、模糊洗衣机（自动调节洗衣时间及洗衣剂量）；还用于电梯控制（乘客平均等待时间减少20%～30%）。近来还进一步用于地铁火车的自动启动制动，达到平稳、舒适和定位准确。利用模糊控制，日本已在横须贺港建立了集装箱吊车模糊控制系统。经验表明，这个系统只需一个非熟练的工人操作，每小时可装载30个集装箱，这相当于一个非常熟练的工人操作所能达到的水平。