基于人工智能的网络控制系统研究与应用
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摘要
随着网络技术和控制技术的发展,网络化控制系统的分析和设计已成为控制理论与应用领域的研究热点之一,它也将成为工业控制技术发展的必然趋势。网络控制系统是完全网络化、分布化的控制系统,控制回路中的传感器、执行器以及控制器之间均通过通信网络连接,并且控制系统中的受控变量和控制变量都以数字量的形式在网络中传递。由于通信网络的引入,控制系统中信号传递的时延成为影响控制效果的主要因素之一,它会降低系统的性能甚至引起系统不稳定,而传统的控制方法无法有效地解决这个问题。人工智能方法提供了新的思路。
本文首先研究了基于CC-LINK现场总线网络控制系统的系统结构以及时延特性对系统稳定性的影响,设计了基于Truetime工具箱的网络控制系统仿真平台;然后针对网络控制系统时延具有随机、时变的特性,研究了两种人工智能控制算法,即Smith预估模糊PID控制器和基于动态BP网络误差修正的广义预测控制,并应用到网络控制系统中,减小时延对系统控制性能的影响:最后设计了彩报印刷墨色预置控制系统,将模糊PID控制算法应用到系统当中,实现了对出墨量的控制。
With the development of network and control technologies, analysis and design of networked control system has been one of the hot points in control theory and application. And it will be the tendency of control technology in industry. Networked control system is a networked and distributed control system. The sensors, actuators and controllers in control circles are all connected with internet, and the controlled variables and controlling variables all pass in numeral formation in control system. Because of the introduction of communication network, the time-delay of signal passing in control system has been one of fatal factors of control affects. It can lower the performance of system and can even cause instability of system, but the traditional methods of control cannot solve this problem effectively. Artificial intelligence provides us some new thoughts.
In this paper, Research the system architecture of CC-LINK field bus network control system and the influence on system stability cased by delay of the system first, design simulation platform of networked control systems in truetime toolbox; In the consideration of the control result of networked control system dose's so effective for the exist of random , time-varying time-delay, this paper proposes twoartificial intelligence control algorithm ------- Fuzzy PID Controller Based onSmith-predictor ,GPC based on error correction using dynamic BP neural network, then applied to the network control system, reducing the influence cased by time-delay; Design the ink pre-configuration system in color newspaper printing, use the fuzzy PID controller based on smith-predictor in the system at last.
本文首先研究了基于CC-LINK现场总线网络控制系统的系统结构以及时延特性对系统稳定性的影响,设计了基于Truetime工具箱的网络控制系统仿真平台;然后针对网络控制系统时延具有随机、时变的特性,研究了两种人工智能控制算法,即Smith预估模糊PID控制器和基于动态BP网络误差修正的广义预测控制,并应用到网络控制系统中,减小时延对系统控制性能的影响:最后设计了彩报印刷墨色预置控制系统,将模糊PID控制算法应用到系统当中,实现了对出墨量的控制。
With the development of network and control technologies, analysis and design of networked control system has been one of the hot points in control theory and application. And it will be the tendency of control technology in industry. Networked control system is a networked and distributed control system. The sensors, actuators and controllers in control circles are all connected with internet, and the controlled variables and controlling variables all pass in numeral formation in control system. Because of the introduction of communication network, the time-delay of signal passing in control system has been one of fatal factors of control affects. It can lower the performance of system and can even cause instability of system, but the traditional methods of control cannot solve this problem effectively. Artificial intelligence provides us some new thoughts.
In this paper, Research the system architecture of CC-LINK field bus network control system and the influence on system stability cased by delay of the system first, design simulation platform of networked control systems in truetime toolbox; In the consideration of the control result of networked control system dose's so effective for the exist of random , time-varying time-delay, this paper proposes twoartificial intelligence control algorithm ------- Fuzzy PID Controller Based onSmith-predictor ,GPC based on error correction using dynamic BP neural network, then applied to the network control system, reducing the influence cased by time-delay; Design the ink pre-configuration system in color newspaper printing, use the fuzzy PID controller based on smith-predictor in the system at last.
引文
[1]郑文波.控制网络技术[M].清华大学出版社.2001
[2]陈在平,岳有军.工业控制网络与现场总线技术[M].机械工业出版社.2006
[3]李人厚.智能控制理论方法[M].西安电子科技大学出版社.1999
[4]孙玉秋,印刷过程建模与系统辨识[J].北京印刷学院学报,1999.3
[5]陈宁宁.开放式网络控制系统的研究与应用[D].浙江大学,2006.7
[6]潘琰.网络控制系统的研究与应用[D].浙江大学,2003.3
[7].于之训,蒋平,陈辉堂,周刚.具有传输延迟的网络控制系统中状态观测器的设计[J].信息与控制Ap;2004.29(2):125-130.
[8].张奇智,张杉,张卫东.随机延迟网络控制系统中的分段时戳动态矩阵控制[J].控制与决策,Aug2005,20(8):873-877.
[9].陈惠英,管秋,王万良.长时滞网络控制系统的Smith预估模糊PI控制器设计[J].浙江工业大学学报,Aug2005,33(4):418-420.
[10].王东青.带误差补偿的GPC对网络控制系统时延的解决[J].中国工程科学,Aug2005,7(8):64-65.
[11]Hur H R,Lee J M,Lee S,Lee M H.Compensation of time delay using a Predictive controller[A].ISIE' 99 Proceedings of the IEEE International Symposium Vo3[C].Bled,Slovenia,1999.1087-1092.
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[13].Huang Jinquan,Lewis F L.Neural-network Predictive control for non linear dynamo Systems with time-delay[J].IEEE Transom Neural Networks,2003,14(2):377-389.
[14].武俊峰,吴鹏.时滞不确定线性系统的滑模控制[J]电机与控制学报,Mar2005,9(2):106-110.
[15].孙立宁,谢小辉,张峰峰,杜志江.基于神经网络的时延预测算法研究[J].机器人 May2004,26(3):237-240.
[16]李璋,方华京.时延网络控制系统中智能控制器的设计[J]计算技术与自动化,June2005,24(2):45-47.
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[19]杨丽曼,李运华,袁海斌.网络控制系统的时延分析及数据传输技术研究[J].控制与决策,Apr2004.19(4):361-367.
[20]何坚强,张焕春,经亚枝.网络控制系统中采样周期的优化选取方法[J].吉林大学学报(工学版),July2004,34(3):479-482.
[21]Almutairi N B,Chow M Y.PI parameterization using adaptive fuzzy modulation(AFM) for networked control systems-part Ⅰ:partial adaptation[A].2002 IEEE[C].2002:3152-3157.
[22]Almutairi N B,Chow M Y.PI parameterization using adaptive fuzzy modulation(AFM) for networked control systems-part Ⅱ:full adaptation[A].2002 IEEE[C],2002:3158-3163.
[23]任彦,崔桂梅.模糊-GPC串级控制在网络时延控制系统的应用[J].系统仿真学报Aug2006,18(2):741-743
[24]李毅,彭勤科,胡保生.基于自组织模糊神经网络的网络控制系统远程控制器设计[A].全球化制造高级论坛暨21世纪放着技术研讨会论文集.429-433
[25]李想等.改进的GPC在基于以太网的网络控制系统时延中的应用[J].工业控制计算机2007,20(1)
[26]李士勇.模糊控制·神经控制和职能理论[M].哈尔滨工业大学出版社.1998
[27]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M].电子工业出版社.2004
[28]陈在平,岳有军.工业控制网络与现场总线技术[M].机械工业出版社.2006
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[32]王晓峰,吴平东,任长青等.基于因特网的远程控制系统控制算法的研究[J].计算机应用研究.2003(4):141-143
[33]Alumtairi B N,Chow M Y.Stabilization of networked PI control system using fuzzy logic modulation[A].Proceeding of the American Control Conference,Denver Colorado,USA.2003.975.980
[34]Lee K C,Lee S.Remote controller design of networked control system using genetic algorithm[A].IEEE ISIE,Pusan,Korea,2001:1845-1850
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[37]钱美,单勇,谢国善.基于Matlab的网络控制系统仿真[J].微计算机信息.2007,23(4)117-118
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[39]张印熹.网络控制系统实验平台的开发[M]南京理工大学.2004
[40]刘峙飞,王树青.网络控制系统的仿真平台设计[J].仪器仪表学报.2005,26(6)597-600
[41]Henriksson D,Cervin A and Arzen K-E.Truetime:Real-time Control System Simulation with MATLAB / Simulink[A].Proceedings of the Nordic Matlab Conference,2003
[42]Andersson M.Henriksson D and Cervin A.Truetime 1.3-Reference Manual[R]Department Of Automatic Control,Lund University,Sweden,June 2005
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[48]三菱用户手册
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[54]徐丽娜.神经网络控制[M].电子工业出版社,2003
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[59]张昌星.具有动态补偿能力的神经网络模型及其在动态系统建模中的应用[J].控制理论与应用.1996,dec13(6)823-826
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[64]邓燕.网络控制系统及其在水电站中的应用[D].天津理工大学.2007
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[67]黄海霞.基于现场总线的自动配米控制系统的研究[D].江南大学.2008
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