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在控制理论中,如何评价一个控制器的好坏?

来源:/news/47.html   发布时间:2019-07-13


首先,好多人提到了稳定性,大约在学术界,设计一个控制器的第一步,大概都是去证明Lyapunov unstable, 或者去求系统的特征值,这从数学上,是有完整的数理推导来证明稳定的意义,以及稳定对于系统的重要性。

然而,

如果是在工业界或者偏工业的学术界的人会发现,有些系统是无法证明其稳定性。我之前听过一个关于提高玻璃结晶率的报告,做报告的是一位在中国也颇有名气的德国教授,他在演讲的第一页就写了他的系统是Lyapunov unstable,而且也是不是sliding mode或者临界稳定。

后来我向他请教,对于这样的系统,在设计控制器的时候,需要注意哪些,而他的回答是:根据物理系统来判断。 他举例说,例如他做的玻璃结晶率控制器,他们最关心的是玻璃的结晶率,以及能量的消耗,所以在设计控制器的时候,被控对象就是这些,有些时候一个简单的LQR就能实现。

回到题主的问题,什么参数是判断控制器的好坏?
我想除了合适以外,还有一个就是可替换性,这个是我的一位教授在我讨论建模的时候,他提出的观点。

例如工业界广泛使用的PID,为什么那么多应用?因为实施的成本低,简单的调节三个参数,就能实现很多不同的控制要求,所以当一个现有的系统已经使用PID控制器以后,当再去优化和改进控制效果的时候,往往是通过增加硬件或者更多的反馈,然后调节PID来实现优化目标;而不会去使用model-based controller, 因为需要建模,对于一些小型的系统建模还比较简单,但对于一些已经有很多硬件的系统而言,建模是基本不可能,就算模型建立了,模型和实际系统有很大的差别,那设计的控制器的效果也不会很好。有些人抱怨一些很复杂的控制器还不如一个简单的PID控制器效果好,很多情况下,都是因为模型建的不好。

回到我提出的可替换性:
是指你根据目前的要求而设计出来的控制,在以后要求不同了,是否可以很容易的替换控制器,从而实现新的控制要求。

现在大部分学术圈发展的控制理论和控制器,绝对多数都是建立在模型之上,可能有人会提出系统识别,利用系统识别来建模,只需要知道输入输出,或者一部分状态量,就能实现建模,理论上,系统识别的确实现的非常容易,但现实中,系统识别是建立在很多假设以及人为设定参数的情况下实现的,所以系统识别建立起来的模型并不能覆盖全频率,可能只能在某一个频率区间,这也是为什么系统识别很多被用于化学过程控制,因为化学反应有些时候都是发生在低频的,所以通过系统识别建立的控制器对于化学过程有很好的效果。当你把一个系统的模型建立起后,那么替换不同的控制器会很容易,即使现有的模型没有某些参数,也只需要对模型进行改进,再设计控制器。当然,建模是一件非常非常贵的事,这里的贵是指时间,金钱和人力。而且很多时候,当你建立了模型,对于系统的一些改进和系统错误都能通过模型来模拟和解释。

所以,当你建立了一个控制器,如果只是考虑当下的控制要求,那么合适是我认为最重要的标准。但当从长远的来看这个控制器,除了合适之外,我认为可替换性也是一个重要的标准。


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