O controlador é o componente central do sistema de controle de automação, responsável por receber sinais de sensores, processar dados e emitir instruções de controle para obter controle preciso do objeto controlado. Os métodos de controle do controlador são variados e diferentes métodos de controle são adequados para diferentes cenários e necessidades de controle. Neste artigo, apresentaremos em detalhes vários métodos de controle frequentemente usados por controladores, incluindo controle PID, controle fuzzy, controle adaptativo, controle preditivo, controle de rede neural e controle inteligente.
1. Controle PID
O controle PID (Controle Derivativo-Integral-Proporcional) é um método de controle clássico, amplamente utilizado na produção industrial, aeroespacial, transporte, etc. O controlador PID controla o objeto controlado por meio de três links: Proporcional (P), Integral (I) e Derivativo (D).
1.1 Controle proporcional
O controle proporcional é a base do controle PID, a lei de controle é: u (t)=Kp * e (t), onde u (t) para a grandeza de controle, Kp para o coeficiente de proporcionalidade, e (t) para o desvio. A principal função do controle proporcional é reduzir o desvio e melhorar a velocidade de resposta do sistema.
1.2 Controle Integral
A função do controle integral é eliminar a diferença estática do sistema e melhorar a estabilidade do sistema. A lei de controle é: u(t)=u(t-1) + Ki * ∫e(t)dt, onde Ki é o coeficiente integral.
1.3 Controle diferencial
A principal função do controle diferencial é suprimir a oscilação do sistema e melhorar a capacidade anti-interferência do sistema. Sua lei de controle é: u(t)=u(t-1) - Kd * de(t)/dt, onde Kd é o coeficiente diferencial.
1.4 Características do controle PID
O controle PID tem as vantagens de estrutura simples, fácil ajuste de parâmetros, adaptabilidade e assim por diante, mas ao mesmo tempo há algumas limitações, como controle deficiente de sistemas não lineares e{0}variantes no tempo e requisitos mais elevados para o ajuste de parâmetros.
2. Controle difuso
O controle fuzzy é um tipo de controle baseado em lógica fuzzy, adequado para lidar com incertezas e ambiguidades. O controlador fuzzy realiza o controle do objeto controlado por meio de três partes: base de regras fuzzy, máquina de inferência fuzzy e defuzzificador.
2.1 Base de regras difusas
A base de regras fuzzy é o núcleo do controlador fuzzy, que contém uma série de regras fuzzy para descrever o relacionamento entre variáveis de entrada e variáveis de saída. Uma regra difusa tem a forma: SE a variável de entrada é um conjunto difuso, então a variável de saída é um conjunto difuso.
2.2 Máquina de Inferência Fuzzy
A máquina de inferência difusa raciocina sobre as variáveis de entrada de acordo com as regras da base de regras difusa para obter os valores difusos das variáveis de saída. O processo de inferência difusa inclui quatro etapas: fuzzificação, correspondência de regras, fusão de regras e defuzzificação.
2.3 Defuzzificador
O papel do defuzzificador é converter os valores difusos obtidos do raciocínio difuso em quantidades de controle reais. Os métodos de defuzzificação comumente usados incluem método de afiliação máxima, método de média ponderada, etc.
2.4 Características do controle difuso
O controle fuzzy tem a capacidade de lidar com incertezas e problemas fuzzy, com baixos requisitos de ajuste de parâmetros e alta adaptabilidade. Porém, o controle fuzzy também apresenta algumas limitações, como a construção da base de regras requer muita experiência e conhecimento, e a precisão do controle é afetada pela divisão do conjunto fuzzy e pelo método de inferência.
3. Controle adaptativo
O controle adaptativo é um tipo de método de controle que pode ajustar automaticamente os parâmetros de controle de acordo com as características do objeto controlado e as mudanças ambientais. O controlador adaptativo geralmente inclui três partes: identificação do modelo, estimativa de parâmetros e projeto de lei de controle.
3.1 Reconhecimento do Modelo
A identificação do modelo é a base do controle adaptativo, através dos dados de entrada e saída para estabelecer o modelo matemático do objeto controlado, para fornecer uma base para estimativa de parâmetros e projeto de leis de controle.
3.2 Estimativa de Parâmetros
A estimativa de parâmetros consiste em estimar os parâmetros do objeto controlado on-line de acordo com as informações obtidas da identificação do modelo, o que fornece informações de parâmetros em tempo real-para o projeto da lei de controle.
3.3 Desenho da lei de controle
O projeto da lei de controle consiste em projetar a lei de controle adaptada às características do objeto controlado e às mudanças ambientais de acordo com os resultados da identificação do modelo e estimativa de parâmetros, de modo a realizar o controle preciso do objeto controlado.
3.4 Características do controle adaptativo
O controle adaptativo tem a capacidade de se adaptar às características do objeto controlado e às mudanças ambientais, e pode realizar o controle de sistemas não lineares e{0}variantes no tempo. No entanto, o controle adaptativo também tem algumas limitações, como a precisão da identificação do modelo e a estimativa dos parâmetros que afetam o efeito de controle, e o projeto da lei de controle é complicado.
4. Controle preditivo
O controle preditivo é um método de controle baseado em informações de previsão futura, que realiza o controle ideal do objeto controlado, prevendo o comportamento futuro do objeto controlado.
4.1 Modelo preditivo
O modelo preditivo é a base do controle preditivo, usado para descrever o comportamento dinâmico do objeto controlado. Os modelos de previsão comumente usados são o modelo ARX, o modelo BJ e assim por diante.
4.2 Algoritmo de Predição
O algoritmo de predição prevê o comportamento futuro do objeto controlado de acordo com o modelo de predição e as informações atuais de entrada e saída. Algoritmos de previsão comumente usados incluem mínimos quadrados recursivos, filtro de Kalman, etc.
4.3 Controle de otimização
O controle ideal é baseado nos resultados da previsão, através do algoritmo de otimização para resolver a lei de controle ideal, para alcançar o controle ideal do objeto controlado. Algoritmos de otimização comumente usados são programação linear, programação quadrática e assim por diante.