【摘要】文章綜述了運(yùn)動(dòng)控制的主要方法，并針對(duì)供水系統(tǒng)的特性、控制中存在的問(wèn)題，進(jìn)行了供水泵站最佳控制策略的選取。 一、前言 隨著自動(dòng)化程度的不斷提高，運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)可以采用以前很難實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜算法，控制性能也有了很大的提高。運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)中控制器的智能化，為解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制提供了有效的理論和方法。運(yùn)動(dòng)控制方法較為成熟的有：PID控制算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制、專家控制、仿人智能控制等。 二、運(yùn)動(dòng)控制的主要方法 1．PID控制。 PID控制是最早發(fā)展起來(lái)的、應(yīng)用領(lǐng)域至今仍然廣泛的控制方法之一，它是基于對(duì)象數(shù)學(xué)模型的方法，尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性控制系統(tǒng)。但對(duì)于非線形、時(shí)變不確定性系統(tǒng)，難以用常規(guī)的PID控制器達(dá)到理想的控制效果。而且，在實(shí)際生產(chǎn)中，由于受參數(shù)整定方法繁雜的困擾，常規(guī)的PID參數(shù)往往整定不良、性能欠佳。 2．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于20世紀(jì)40年代，它從某些方面反映了人腦的基本特征，但并不是人腦的真實(shí)描寫(xiě)，而只是它的抽象、簡(jiǎn)化和模擬，網(wǎng)絡(luò)的信息處理由神經(jīng)元間的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的關(guān)鍵是選擇一個(gè)合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，直至達(dá)到要求為止，即尋找最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與權(quán)值。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，需要一定的實(shí)驗(yàn)樣本，這些實(shí)驗(yàn)樣本也必須從已知經(jīng)驗(yàn)和事先的實(shí)驗(yàn)中獲得。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)過(guò)程，有時(shí)較為復(fù)雜，需要運(yùn)行成千上萬(wàn)次才能獲得最佳結(jié)構(gòu)。有時(shí)獲得的是一個(gè)局部最優(yōu)解，而不是全局最優(yōu)解，因方法的局限性，同樣也難于對(duì)所討論的對(duì)象實(shí)現(xiàn)有效的控制。 3．模糊控制。 實(shí)際工程中，一個(gè)非常熟練的操作人員，能憑借自己豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的各種現(xiàn)象的判斷取得較滿意的控制效果。如果將憑經(jīng)驗(yàn)所采取的措施轉(zhuǎn)變成相應(yīng)的控制規(guī)則，并且研制一個(gè)控制器來(lái)代替這些規(guī)則，也可實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜工業(yè)過(guò)程的控制。實(shí)踐證明，以模糊控制理論為基礎(chǔ)的模糊控制器（FC）能夠完成這個(gè)任務(wù)。 模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法，對(duì)難以建立數(shù)學(xué)模型的對(duì)象實(shí)施的一種控制。它用模糊數(shù)學(xué)中的模糊集合來(lái)刻畫(huà)這些模糊語(yǔ)言，并用產(chǎn)生式規(guī)則，即“假如條件成立則執(zhí)行”語(yǔ)句予以實(shí)現(xiàn)。模糊控制技術(shù)的應(yīng)用在國(guó)內(nèi)已取得明顯效果。 4．專家控制。 專家控制是智能控制的一個(gè)重要部分，它在將專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)同控制理論的理論和方法有機(jī)結(jié)合的基礎(chǔ)上，在未知環(huán)境下模仿專家的智能，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的有效控制。專家控制的核心是專家系統(tǒng)，它具有處理各種非結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，尤其是處理定性的、啟發(fā)式的或不確定性的知識(shí)信息，經(jīng)過(guò)各種推理過(guò)程達(dá)到系統(tǒng)的控制目標(biāo)。 5．仿人智能控制。 仿人智能控制（HSIC）經(jīng)過(guò)20年來(lái)的努力，已形成了基本理論體系和較系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，并在大量的實(shí)際應(yīng)用中獲得成功。其主要內(nèi)容是總結(jié)人的控制經(jīng)驗(yàn)，模仿人的控制思想和行為，以產(chǎn)生式規(guī)則描述其在控制方面的啟發(fā)與直覺(jué)推理行為。 由于HSIC的基本特點(diǎn)是模仿控制專家的控制行為，因此它的控制算法是多模態(tài)控制的，是多種模態(tài)控制間的相互交替使用。該算法可以完美地協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中諸多相互矛盾的控制品質(zhì)的要求。比如，魯棒性與精確性，快速性與平穩(wěn)性等。 三、供水泵站特點(diǎn)與其控制要求 在城市建設(shè)的發(fā)展過(guò)程中，智能建筑已成為人們追求良好居住條件的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，而供水泵站是智能建筑群域不可缺少的環(huán)節(jié)，合理選擇水泵的控制方式，不僅可以降低工程造價(jià)，還能節(jié)能。 1．供水系統(tǒng)特性。 針對(duì)特定對(duì)象，用戶用水最突出的特點(diǎn)是隨機(jī)性，哪個(gè)用戶用水、用多少水、什么時(shí)候用水等，都具有很大的不確定性。從宏觀角度考慮，供水系統(tǒng)特性主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： （1）系統(tǒng)參數(shù)的未知性、時(shí)變性、隨機(jī)性和分散性； （2）系統(tǒng)滯后的未知性和時(shí)變性； （3）系統(tǒng)嚴(yán)重的非線性； （4）系統(tǒng)各變量間的關(guān)聯(lián)性； （5）環(huán)境干擾的未知性、多樣性和隨機(jī)性。 2．控制中存在的問(wèn)題。 上述特性，屬于不確定性的復(fù)雜對(duì)象（或過(guò)程）的控制問(wèn)題，傳統(tǒng)控制已經(jīng)無(wú)能為力，主要表現(xiàn)在： （1）不確定性問(wèn)題。供水系統(tǒng)中的很多控制問(wèn)題具有不確定性，用傳統(tǒng)方法難以建模，因而也無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效的控制。 （2）高度非線性。在供水系統(tǒng)中有大量的非線性問(wèn)題存在，傳統(tǒng)控制理論中，非線性理論遠(yuǎn)不如線性理論成熟，因方法過(guò)分復(fù)雜而難以應(yīng)用。 （3）半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題。傳統(tǒng)控制理論無(wú)法解決供水系統(tǒng)中的半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題。 （4）供水系統(tǒng)復(fù)雜性問(wèn)題。復(fù)雜系統(tǒng)中各子系統(tǒng)間關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，各要素間高度耦合，互相制約，外部環(huán)境又極其復(fù)雜，傳統(tǒng)控制缺乏有效的解決方法。 （5）可靠性問(wèn)題。常規(guī)的基于數(shù)學(xué)模型的控制問(wèn)題傾向于是一個(gè)相互依賴的整體，對(duì)簡(jiǎn)單系統(tǒng)的控制的可靠性問(wèn)題并不突出。而對(duì)供水系統(tǒng)，如果采用上述方法，則（下轉(zhuǎn)第18頁(yè)）（上接第16頁(yè)）可能由于條件的改變使整個(gè)控制系統(tǒng)崩潰。 由此可見(jiàn)，用傳統(tǒng)的方法不能對(duì)這類(lèi)系統(tǒng)進(jìn)行有效的控制，必須探索更有效的控制方法。 3．控制要求。 無(wú)論采用什么樣的控制手段，都要滿足用戶用水需求（即維持一定的水壓）、保護(hù)環(huán)境不受噪聲污染，此外還要考慮節(jié)能。因此，控制要求可以確定為在滿足用戶對(duì)供水要求的前提下，盡可能減少環(huán)境污染和節(jié)約能源。 四、控制策略的選取 控制策略選取與被控對(duì)象特性是緊密相關(guān)的，錯(cuò)誤或不當(dāng)?shù)目刂撇呗酝鶗?huì)導(dǎo)致控制效果極差，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)失控。 目前，在現(xiàn)代的供水泵站中為了節(jié)能都普遍采用了變頻器，為提高控制品質(zhì)創(chuàng)造了良好條件。 變頻器里一般都有PID控制模塊，但對(duì)不確定性的供水復(fù)雜系統(tǒng)，用PID算法并不恰當(dāng)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因方法的局限性，同樣也難于對(duì)所討論的對(duì)象實(shí)現(xiàn)有效的控制。 專家控制系統(tǒng)（ECS），由于特征信息的采集、特征信息的表達(dá)以及完備知識(shí)庫(kù)的建立實(shí)現(xiàn)難度大，采用專家控制系統(tǒng)也不一定是—個(gè)好的選擇。 以模糊控制理論為基礎(chǔ)的模糊控制器（FC）能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜工業(yè)過(guò)程的控制。其控制品質(zhì)和效果還是令人滿意的，是一種可供選擇的策略。 仿人智能控制，專家分別采用HISC與FC控制策略對(duì)不確定性復(fù)雜對(duì)象（或過(guò)程）作過(guò)仿真研究，雖然兩者都是基于誤差和誤差變化率等來(lái)計(jì)算控制量，但因系統(tǒng)復(fù)雜、不確定性因素多、關(guān)聯(lián)性特強(qiáng)（強(qiáng)耦合）的特點(diǎn)，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)比較，HISC與FC都能實(shí)施有效控制，但控制品質(zhì)與魯棒性前者更好，因此采用HSIC完成對(duì)不確定性供水系統(tǒng)的控制，是—種較理智的選擇。 五、結(jié)語(yǔ) 智能控制已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事等多個(gè)領(lǐng)域，已經(jīng)解決了大量的傳統(tǒng)控制無(wú)法解決的實(shí)際控制應(yīng)用問(wèn)題，呈現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力和發(fā)展前景，隨著基礎(chǔ)理論研究和實(shí)際應(yīng)用的擴(kuò)展，智能控制將會(huì)實(shí)現(xiàn)控制領(lǐng)域的一個(gè)大的飛躍。