A vezérlő az automatizálási vezérlőrendszer központi eleme, amely felelős az érzékelő jeleinek vételéért, az adatok feldolgozásáért, a vezérlési utasítások kiadásáért a vezérelt objektum pontos vezérlése érdekében. A vezérlő vezérlési módszerek változatosak, és különböző vezérlési módszerek alkalmasak a különböző szabályozási forgatókönyvekre és igényekre. Ebben a cikkben részletesen bemutatunk számos, a vezérlők által gyakran használt vezérlési módszert, beleértve a PID vezérlést, a fuzzy vezérlést, az adaptív vezérlést, a prediktív vezérlést, a neurális hálózati vezérlést és az intelligens vezérlést.
1. PID szabályozás
A PID-vezérlés (Arányos-Integrális-Származékos vezérlés) egy klasszikus vezérlési módszer, amelyet széles körben használnak az ipari termelésben, a repülésben, a szállításban stb. A PID-vezérlő három kapcsolaton keresztül vezérli a vezérelt objektumot: arányos (P), integrál (I) és származékos (D).
1.1 Arányos szabályozás
Az arányos szabályozás a PID szabályozás alapja, a szabályozási törvény: u (t)=Kp * e (t), ahol u (t) a szabályozási mennyiség, Kp az arányossági együttható, e (t) az eltérés. Az arányos szabályozás fő funkciója az eltérés csökkentése és a rendszer válaszsebességének javítása.
1.2 Integrált vezérlés
Az integrált vezérlés funkciója a rendszer statikus különbségeinek kiküszöbölése és a rendszer stabilitásának javítása. A szabályozási törvény a következő: u(t)=u(t-1) + Ki * ∫e(t)dt, ahol Ki az integrál együttható.
1.3 Differenciálszabályozás
A differenciálszabályozás fő funkciója a rendszer oszcillációjának elnyomása és a rendszer interferencia-gátló képességének -javítása. Szabályozási törvénye: u(t)=u(t-1) - Kd * de(t)/dt, ahol Kd a differenciálegyüttható.
1.4 A PID szabályozás jellemzői
A PID-szabályozás előnye az egyszerű felépítés, a paraméterek egyszerű beállítása, az alkalmazkodóképesség és így tovább, ugyanakkor vannak korlátai is, mint például a nemlineáris és időben változó rendszerek rossz vezérlése, valamint a paraméterek beállítására vonatkozó magasabb követelmények.
2. Fuzzy vezérlés
A fuzzy vezérlés egy fuzzy logikán alapuló szabályozás, amely alkalmas a bizonytalanság és a kétértelműség kezelésére. A fuzzy vezérlő három részből valósítja meg a vezérelt objektum vezérlését: fuzzy szabálybázison, fuzzy következtetési gépen és defuzzifieren keresztül.
2.1 Fuzzy Rule Base
A fuzzy szabálybázis a fuzzy vezérlő magja, amely egy sor fuzzy szabályt tartalmaz a bemeneti változók és a kimeneti változók közötti kapcsolat leírására. A fuzzy szabály a következő alakú: IF bemeneti változó IS fuzzy halmaz, majd kimeneti változó IS fuzzy halmaz.
2.2 Fuzzy Inference Machine
A fuzzy következtetési gép a fuzzy szabálybázis szabályai szerint indokolja a bemeneti változókat, hogy megkapja a kimeneti változók fuzzy értékeit. A fuzzy következtetés folyamata négy lépésből áll: fuzzifikáció, szabályillesztés, szabályfúzió és defuzzifikáció.
2.3 Defuzzifier
A defuzzifikátor szerepe az, hogy a fuzzy érvelésből kapott fuzzy értékeket tényleges kontrollmennyiségekké konvertálja. Az általánosan használt defuzzifikációs módszerek közé tartozik a maximális hovatartozás módszere, a súlyozott átlag módszere stb.
2.4 A fuzzy vezérlés jellemzői
A fuzzy vezérlés képes kezelni a bizonytalanságot és a fuzzy problémákat, alacsony paraméter-beállítási követelményekkel és nagy alkalmazkodóképességgel. A fuzzy vezérlésnek azonban vannak korlátai is, például a szabálybázis felépítése sok tapasztalatot és tudást igényel, a vezérlés pontosságát pedig befolyásolja a fuzzy halmaz felosztása és a következtetési módszer.
3. Adaptív vezérlés
Az adaptív vezérlés egyfajta szabályozási módszer, amely képes automatikusan beállítani a szabályozási paramétereket a vezérelt objektum jellemzőinek és a környezeti változásoknak megfelelően. Az adaptív vezérlő általában három részből áll: a modell azonosításából, a paraméterbecslésből és a szabályozási törvény tervezéséből.
3.1 Modell felismerés
A modell azonosítása az adaptív vezérlés alapja, a bemeneti és kimeneti adatokon keresztül létrehozza a vezérelt objektum matematikai modelljét, alapot biztosítva a paraméterbecsléshez és a szabályozási törvény tervezéséhez.
3.2 Paraméterbecslés
A paraméterbecslés célja a vezérelt objektum paramétereinek online becslése a modellazonosításból nyert információk alapján, amely valós idejű paraméterinformációkat biztosít a szabályozási törvény tervezéséhez.
3.3 Ellenőrzési törvény tervezése
Az irányítási törvény tervezése a vezérelt objektum jellemzőihez és a környezeti változásokhoz igazodó szabályozási törvény megtervezése a modellazonosítás és a paraméterbecslés eredményei alapján, úgy, hogy a vezérelt objektum precíz vezérlését megvalósítsa.
3.4 Az adaptív vezérlés jellemzői
Az adaptív vezérlés képes alkalmazkodni a vezérelt objektum jellemzőihez és a környezeti változásokhoz, és képes megvalósítani a nemlineáris és időben változó rendszerek vezérlését. Az adaptív vezérlésnek azonban vannak korlátai is, például a modellazonosítás és a paraméterbecslés pontossága befolyásolja a szabályozási hatást, a szabályozási törvény megtervezése pedig bonyolult.
4. Prediktív vezérlés
A prediktív vezérlés egy jövőbeli előrejelzési információkon alapuló vezérlési módszer, amely a vezérelt objektum jövőbeli viselkedésének előrejelzésével valósítja meg a vezérelt objektum optimális vezérlését.
4.1 Prediktív modell
A prediktív modell a prediktív vezérlés alapja, amelyet a vezérelt objektum dinamikus viselkedésének leírására használnak. Az általánosan használt előrejelzési modellek az ARX modell, a BJ modell és így tovább.
4.2 Előrejelzési algoritmus
A predikciós algoritmus előrejelzi a vezérelt objektum jövőbeli viselkedését az előrejelzési modell és az aktuális bemeneti és kimeneti információk alapján. Az általánosan használt előrejelző algoritmusok közé tartoznak a rekurzív legkisebb négyzetek, a Kalman-szűrő stb.
4.3 Optimalizálási vezérlés
Az optimális szabályozás az előrejelzési eredményeken alapul, az optimalizálási algoritmuson keresztül az optimális szabályozási törvény megoldására, a vezérelt objektum optimális vezérlésére. Az általánosan használt optimalizáló algoritmusok a lineáris programozás, a másodfokú programozás és így tovább.