摘要：
AI系列儀表中的人工智能控制算法，即對PID算法加以改進和保留，加入模糊控制算法規則，并對給定值的變化加入了前饋調節。在誤差大時，運用模糊算法進行調節，以徹底消除PID飽和積分現象，如同熟練工人進行手動調節。
關鍵字：AI系列儀表；控制；算法

引言
　　
　　在工業控制中，許多控制過程機理復雜，滯后大，控制對象具有變結構、時變等特點。采用常規的PID控制算法，難以適應參數變化及干擾因素的影響，大都出現較大超調，PID參數較難確定，不僅給調試帶來麻煩，調節的效果也不理想。目前由國外引進的某些調節儀表中，推出了許多改進型如加入抗飽和積分功能，采用自整定來協助確定PID參數及自適應技術來改進控制效果。為了克服常規PID調節的不足，提高其性能，現在各大儀表公司及儀表生產廠，都在致力于新的控制算法開發和自整定技術的探究，下面以廈門宇光電子技術研究所開發研制的AI系列儀表為例，簡述AI系列儀表中的人工智能控制算法和特點。

　　AI系列儀表中的人工智能控制算法

　　AI系列儀表中的人工智能控制算法，即對PID算法加以改進和保留，加入模糊控制算法規則，并對給定值的變化加入了前饋調節。在誤差大時，運用模糊算法進行調節，以徹底消除PID飽和積分現象，如同熟練工人進行手動調節。當誤差趨小時，采用改進后的PID算法控制輸出。其控制參數采用被控對象特征描述方式。一組(MPT)參數即可同時確定PID參數和模糊控制參數。系統具有無超調和高控制精度等特點。針對不穩定的非線形復雜調節對象，表內設有自適應調節規則，可使系統進一步加快響應速度，改善控制品質。針對控制參數較難確定的現實，表內設有自整定專家系統，可使系統的控制參數確定簡單，準確度提高，因此，自整定系統的引入，不僅使復雜勞動簡化，節約了調試時間，而且提高了控制系統的調節品質。

　　PDI算法的改進

　　常規PID算法構成如下：

　　輸出=比例作用(P)+積分作用(I)+微分作用(D)

　　在常規PID的控制系統中，減少超調和提高控制精度是難以兩全其美的，這主要是積分作用有缺陷造成的。如果減少積分作用，則靜差不易消除，有擾動時，消除誤差速度變慢，而當加強積分作用時，又難以避免超調，這也是常規PID控制中經常遇到的難題。

　　在AI系列儀表中，當控制參數在比例帶以外時，采用模糊控制，不存在抗飽和積分問題，而對PID算法部分又加以改進如下：

　　輸出=比例作用(P)+積分作用(I)+微分作用(D)+微分積分作用(∫I)
由于儀表中增加了微分積分作用，所以，使常規PID算法中的積分飽和現象得到較大緩解。不過從上式中可以看到，原有參數已經較難確定了，又增加了一個新參數(∫I)，所以，這些參數必然互相影響，使得新算法參數更加難以確定。為此，經過認真的研究和實驗分析，比例作用與微分作用的比值和積分作用與微分作用的比值可取相同的值，并且比例作用與微分作用的最佳比值同控制對象的滯后時間有關。滯后時間越大，則比例作用響應減少，而微分作用響應增加。兩者存在的關系如下：
　　比例作用=K(1/t)
　　微分作用=K(1-1/t)d
　　式中，K為系數；t為滯后時間與控制周期的比值；t≥1；d表示微分作用。
　　由此，可將人工智能控制算法公式改為：
　　輸出=P［1/t+(1-1/t)d］+(1/M)∫［1/t+(1-1/t)d］
　　式中，P用于調整微分和比例的大小，P增加，相當于同時將微分時間增加及減少比例帶。　　反之，P減少，相當于同時將微分時間減少和增大比例帶。M類似積分時間，可用于調整積分和微分積分的大小，t用于調整微分與比例的相互比例成分。如果t=1，則微分作用為0，如果1Ｍ＝０，則積分作用為0。
　　
　　這樣，控制參數又減少為3個，由于常規PID參數的定義只根據算法本身，其特點是不需要考慮被控對象的精確模型，而改進后的3個控制參數，由于同原參數概念不同，所以，定義為MPT控制算法，具體含義如下：
　　M50為保持參數。
　　M50定義為輸出值為50%時，控制對象基本穩定后測量值的差值。50表示輸出值變化量為50。
　　例如某電爐溫度控制，為了找出最佳的M50值，手動輸出為50%時，電爐溫度最后穩定在800℃左右，而0%輸出時，電爐溫度最后穩定在室溫，為25℃，則M(最佳參數值(=800-25=775參數M值主要對調節算法中的積分作用進行調整。M值越小，系統積分作用越強。M值越大，積分作用越弱(積分時間增加)。如果，M=0，則系統取消積分作用。

　　P為速率參數
　　P與每個控制周期內儀表輸出變化100%時測量值對應變化的大小成反比，其數值定義如下：
P=100÷每秒鐘被控參數的變化值，單位是℃或10個定義單位(線形輸入時)。
例如電爐溫度控制，如果儀表以100%功率加熱，并假設沒有散熱，電爐每秒升高1℃時，則P=100÷1=100
　　
　　在實際應用時，因為沒有散熱的前提條件是無法滿足的，所以，用人工的方式確定P的最佳值是不可能的，因此，一般利用自整定方法確定P的最佳值，P值對調節中的比例和微分均有作用。P值越大，比例、微分作用成正比增加，而P值越小，比例、微分作用相應減弱。P參數與積分作用無關。

　　T為滯后時間參數

　　T定義為某電爐以某功率開始升溫，當其升溫速率達到最大值的63.5%時所需要的時間，T值單位是秒(s)。引入參數T并正確設置時可以完全解決溫度控制的超調現象及振蕩現象，同時使控制響應速度最佳。

　　T值的變化，可對調節作用中的比例和微分起作用，T值越小，比例作用越強，微分作用越弱。T值越大，則比例作用減弱，微分作用增強。如果T≤CT1(控制周期)，則微分作用被完全取消，這時，系統的調節規律將成為比例或比例積分調節規律。

　　自適應功能

　　對于許多復雜的調節對象，例如電爐溫度控制中的電網電壓變化、外界干擾因素和工作環境多變等，針對有嚴重非線形的控制對象，國外儀表公司也推出了不少對策和方法。例如，日本導電公司生產的儀表中，采用了多組算法；歐陸和歐姆龍儀表中采用了自適應功能；KMM智能調節儀表中采用了折線模塊來適應系統的非線性；還有的儀表公司在儀表中采用辯識方法來提高儀表在非線性系統中的調節質量。
　
　　在AI系列儀表中，針對有嚴重中非線性的控制對象，選擇了自適應方式來解決。其改進的特點是：當控制偏差大于估計的誤差時，自適應系統不是修改MPT參數(國外儀表的自適應功能是修改控制參數)，而是修改輸出值來降低誤差。雖然修改范圍有限，但不會出現將原來正確控制參數改錯的現象，使響應速度加快，使控制精度大大提高。
　　
　　模糊控制技術

　　所謂模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量以及模糊邏輯推理為基礎的一種計算機智能化數字控制方法。該方法無需建立對象的精確數學模型，并且具有適應性好，算法簡易實現和容易操作等特點。
　　
　　在控制誤差很大時，用公式調節輸出沒有太大意義，相反容易帶來積分飽和一類的問題，即使使用MPT算法，如果控制參數設置不準，也可能出現積分飽和或過積分的現象。所以，儀表引入模糊控制規則確定輸出，將取得理想的控制效果。在誤差較大時，儀表的PID算法沒有啟動，因此，AI儀表中的人工智能算法能夠獲得更為平滑的控制曲線。

　　專家自整定系統

　　由上面可知，AI系列儀表中的人工智能控制算法，已將常規的PID控制參數改成MPT參數，為了方便操作人員確定MPT參數，引入了一套自整定專家系統。由于MPT參數是面向被控對象進行描述的，所以，其自適應及自整定都比常規的PID參數來的簡單，并且準確。一般情況下，如果自整定操作正確，成功率幾乎為100%。

　　自整定過程是采用位式控制來進行系統調節的，系統振蕩后，根據其周期確定滯后時間參數T，根據振蕩幅度，可確定速率參數P。參數M一般不易直接確定，對于溫度，一般假設其零輸出時測量值為25℃，根據振蕩時輸出值可確定出參數M。對于線性輸入，以其刻度范圍作為M值。可見，參數P和T可以通過自整定獲得最佳值，而參數M只能是大致的。另外，如果系統的速率參數或滯后時間很長時，自整定也可能加大控制周期(CT1)值，以使系統符合實際的控制對象要求。AI系列儀表中引入專家自整定系統后，不僅降低了操作人員的勞動強度，方便了操作，而且進一步提高了控制系統的控制質量。

　　使用價值

　　AI系列儀表與同類進口儀表價格相差2～3倍，其性能并不遜色國外儀表。即使同國內同類儀表相比其價格與性能也有很大優勢。筆者第一次用該系列儀表是1997年為哈爾濱電機股份有限公司多種事業部兩臺砂輪片燒結爐。該爐為硅碳棒電加熱爐，要求按工藝曲線程序控制，控溫精度±5℃，采用蘇州特種變壓器廠生產的TSH—100/0.5磁性調壓器及控制系統。廠家選用控溫儀表基于國外產品，為了降低費用，決定用AI—708P替代，該儀表為30段程序智能控制，當時售價僅1500元/臺。第一次運行時，啟用自整定功能，便較快的找到了最佳的MPT參數，保溫時控制精度達到±1℃。理想的控制效果使得在以后儀表的選用時對AI系列儀表情有獨鐘。現在該類儀表在功能上又進一步，其型號也略有改變。分簡易、智能型兩大類，智能型儀表不僅具有故障自檢和參數鎖定功能，而且選用了高抗干擾和高可靠性結構，所以，系統出現故障時，能及時查出故障，予以排除，大大提高了控制系統的可靠性和安全性。