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1引言

對于工業過程控制中的許多復雜被控對象，傳統PID控制器往往不能滿足預期的性能指標，例如，工業大型鍋爐的溫度控制，燃料（操作變量）和爐膛溫度（被控變量）之間存在著較大的滯后，PID控制器無法有效地解決這個問題，因此現場一般只能采用手動的控制方式；另外，在污水處理的pH值控制中，中性附近區域的控制也是非常困難的，很容易造成波動。特別是當過程對象的數學模型不能精確獲得情況下，上述的問題就顯得更加嚴峻。

無模型自適應（Model-Free adaptive，MFA）控制技術，為解決以上控制問題提供了一種有效的方案，在大多數情況下，MFA控制器可以直接取代傳統的PID控制器而無需重新設計控制系統，將通用類型的MFA控制器用于工業現場，可以使得控制精度以及控制參數的動態跟蹤特性具有顯著的提高。

本文以雙容水箱液位對象為例，在LabVIEW V7.1的軟件平臺上，采用MFA 和PID 工具包，研究了MFA控制器的控制過程和特性，并且與PID控制器進行了對比，結果顯示了MFA控制方法的優勢。

2無模型自適應控制

2.1 PID的不足

PID是過程控制的基本算法，然而它也存在一些缺陷，主要表現在：

l         PID控制主要用于線性定常系統，而實際工業過程對象往往含有非線性、時變、耦合、滯后、慣性、多擾動等因素，針對這類情況，通常是通過對復雜過程的線性化、分段化或改造PID算法等方法對問題進行處理，但控制精度以及響應速度等指標仍不盡滿意；

l         固定的PID參數組合只適用于線性、小動態范圍的過程對象，當生產過程負荷發生改變時，就需要重新整定PID參數，而這項工作通常是非常繁瑣和費時。

無模型自適應（MFA）控制技術可以有效地對包括非線性、多變量以及大滯后等復雜過程實施反饋控制，它無需事先建立數學模型或訓練模型，不需要進行控制器的參數整定，然而卻可以盡可能地利用過程信息，因此MFA也可以認為是一種基于信息的控制器。

2.2 MFA原理

MFA 控制器是一個非線性動態負反饋控制模塊，它具有若干輸入和輸出，模塊的控制目標是通過產生合理的輸出使設定值與過程變量之間的偏差變小。圖1描述了一個單輸入-單輸出（SISO）MFA 控制器的內部結構，它采用了一個多層感知器（MLP）人工神經元網絡，該網絡含有一個輸入層、一個由N個神經元組成的隱含層和一個輸出層。

圖1 SISO MFA控制器

在這個動態模塊的內部有一組加權因子Wij和hi，可以成為根據需要自動修改模塊動態性能的非線性函數，學習算法根據設定值與過程值偏差最小原則不斷地刷新這些加權因子，加權因子的自適應調整結果使得控制器偏差趨于最小。

MFA控制器的結構使得其有能力“記住”過程數據中包含的過程動態信息，而普通的PID控制器卻只能記憶當前和前兩次采樣的過程信息，從這個意義上講，MFA確實能夠更充分地利用過程信息。

3 LabVIEW及其MFA Toolkit

LabVIEW是美國國家儀器公司推出得一種基于圖形編程語言的開發環境，它提出了虛擬儀器的概念，它以軟件為核心，充分利用電腦超強的運算、呈現及連接能力，以組成功能強且彈性大的儀器設備。用戶可以將資料采集，數據分析，儀器控制硬件以及現有的儀器設備予以整合集成，以建立符合需求的虛擬儀器控制系統。

實時控制一直是LabVIEW的關注熱點，基于圖形化編程的特點，LabVIEW為用戶提供了控制系統仿真和設計工具箱，它們可以有效地用于設計、仿真、分析、優化線性及非線性控制系統。控制系統工具箱的主要功能包括：

●對線性和非線性控制系統進行仿真、設計和分析；

●內置PID、繼電器、濾波器等控制元件；

●運行時可交互輸入控制參數；

●可以采用零極點、傳遞函數、狀態空間等不同形式表示系統模型；

●集成數據采集工具；

●可以繪制波特圖、奈奎斯特圖和根軌跡圖等。

LabVIEW 提供的了MFA控制工具箱MFA VIs，將其與LabVIEW的算術與邏輯功能相結合，可以快速生成自動控制程序。MFA VIs不僅可以實現PID所具有的所有控制效果，而且針對一些復雜過程提供了相應的控制器類型，如抗滯后、前饋、風洞、非線性、pH值等控制器，為一些復雜的對象提供了一個好的工具。MFA算法參數包含了MFA特有的參數Kc和Tc，自動/手動運行，錯誤區間等。為了便于仿真，也提供了相應的過程模塊，如一階、二階等，如圖2所示。

圖2 MFA VIs

圖3給出了標準MFA.vi，其中，Setpoint為設定值，Process Variable為過程變量，PV Range是一組指定PV值范圍的參數，Output為控制器輸出值，MFA Parameters是一組配置控制器的參數，Sample Interval是采樣時間，Error DB為防止閥門頻繁運動而設置的靜態錯誤死區，Manual Control和Automatic分別為手動和自動方式選擇。

圖3 標準MFA.vi

4仿真實例

4.1 雙容水箱液位控制系統模型

雙容水箱系統包含兩個串聯的水箱，上水箱的入水由一個水泵控制，上水箱的出水流入下水箱。根據質量平衡和Bernoulli法則，可以建立如下的雙容水箱系統非線性微分方程：

4.2 仿真設計與結果

雙容水箱液位MFA控制系統的LabVIEW結構如圖4，仿真程序由一個do-while循環VI、一個MFA子VI和一個二階系統子VI構成一個閉環調節。可以利用LabVIEW自帶的Chart模板來顯示所關心的控制器的三個變量：SP、OP和PV，也可以利用控件模板來控制一些變量的值，如SP、過程參數、控制器參數、采用時間等等。

對于標準MFA控制器，只需確定兩個參數：增益Kc和過程時間常數Tc，一般確定參數的方法是先確定Tc的值，然后調節Kc的值，調節直到最佳狀態。確定Tc的方法是一般把控制器投手動，給過程一個階躍信號，觀察過程的時間常數，這個值就是初步的控制器的時間常數。確定Tc后，控制器投自動，調整控制器增益Kc來找到最佳的PV曲線。

圖4 MFA控制仿真程序清單

    MFA控制仿真結果如圖5所示，從PV曲線的趨勢可見MFA基本上實現了期望的控制效果。對于加矩形擾動的雙容水箱的二階系統，MFA控制技術能夠使過程變量（PV）迅速收斂，即使出現較大的擾動，也可以較好地抑制系統的振蕩特性，從而保證了被控變量基本沒有超調，實現最快速度達到系統的穩定。

圖5 MFA控制二階系統的PV曲線

圖6給出了控制對象在同樣矩形波擾動下的PID控制過程，顯然過程變量的性能指標并不令人滿意，如出現了嚴重的振蕩和較大的超調，以及收斂時間過長。

圖6 PID控制二階系統的PV曲線

6、 結論

本文以雙容水箱作為被控對象，在LabVIEW中比較了PID和MFA的控制效果，最終達到了預期的效果。

無模型自適應（MFA）控制技術給自動化控制領域注入了新的活力，在很多場合下，MFA可以獲得滿意的過程控制效果，從而可以提高企業生產能力、保證產品質量，減少原材料的浪費，降低能耗等。

參考文獻

[1] 雷振山. LabVIEW7 Express實用技術教程. 中國鐵道出版社.

[2] George Cheng. Model-Free Adaptive control [J]. IEE Computing & Control Engineering. 2004,10: 28-33.

[3] George Cheng. Model-Free Adaptive control in water treatment [J]. Control Engineering. 2004,9: 18-22. 

[4] Vance VanDoren. Model-Free Adaptive control ­―This new technique for adaptive control addresses a