关 键 词 PI控制 模糊PI控制! t! s& m: m8 {3 D( C3 S% H 史密斯预估控制 灰色预测 ! @7 g" k( z4 W4 n+ ] S-PCA
摘 要：3 p/ B: O) i( ?, ^3 a/ E
在最后一个阶段，我们使用了两个独立的模糊控制模块分别模拟高精度的自动控制系统和精度较低而经验性强的控制员控制策略。通过跟之前讨论的单独自动控制、串级控制相比，我们发现，我们在第二阶段的假设的“有机结合的协调控制”模型（见图7）是具有很优越的控制性能，其系统非常稳定，震荡很小。并且，考虑到实用性，我们还用斯密斯模块更换了模糊自动控制模块、用平滑模块更换灰色最小二乘预测模块，在这两种情况下测试我们设计的控制模型的优势。
同时，为了测试系统的广泛适用性的问题，我们在一阶、二阶两种大类的系统的基础上，又分为不同的噪声干扰水平、不同的延时状况下的细致比较。我们发现，本文所建立的“有机结合的协调控制”模型能够广泛的适应一阶和二阶的系统，并且，在两种系统上都得到很好的控制效果，证明了在两种大类的现实系统模型的适用性。同样，考虑到即使在同一类系统的控制领域下，因为系统的某些因素的改变，可能会造成噪声水平、时滞等特征的改变，我们又在这样的参数改变的情况下，测试了我们的控制模型的性能。最终，我们发现，在很大的噪声变化范围（两倍的变化值）、很宽的时滞变化范围（两到四倍的变化范围），我们设计的控制模型依然表现出良好的性能。另一方面，为了考证我们设计的广义的联合控制模型对不同的自动控制系统，依然有很好的与人协调的性能，我们将参数模糊自调整PI自动控制模块换成史密斯预估控制模块，同样得到较好的控制结果。
最后，考虑到实现的可行性，我们分成两种情况。对于能够使用高级的计算机控制的情况，即使灰色最小二乘预测对计算时间、复杂度的消耗都比较大，但因为计算机的运算能力强，所以使用灰色最小二乘预测模块的问题不大。但是，对于一些低端的设备，如单片机等，因为灰色最小二乘预测的时间消耗是很大的，所以，这样就有可能大大的降低了系统的反应时间。参考过平滑因子分析理论（Smoothed-PCA）[14][15]，我们采用其中的平滑矩阵算子（S），以此来实现用矩阵高速运算。并且，从效果上看，平滑矩阵处理对系统震荡的压制、过滤噪声等性能上是跟灰色最小二乘预测方法的性能是相近的。并且平滑算子矩阵（S）是可以离线计算设定，并不影响实际应用的效果，应用上是具有方便性的。
所以，本文提出的“有机结合的协调控制”模型是具有广泛的适用性、良好的稳定性的，并且，能适应实际的硬件实现平台而做出适当的调整。
2 x% _' f+ b8 Q& y希望和大家一起探讨温度控制的问题。
[em04]似乎没有人参加谈论这个问题了的啊！
从一开始我们组选做A组题目的时候，就所设计控制器在实际系统中的可操作性和实用性做了软要求。我们组有一个队员的专业是控制理论与控制工程，特别注意了可实现性。恒温控制在实际生产过程中很常见的，一般的控制方式有PID控制，bang-bang控制（精度要求不是很高），内模控制，史密斯预估器，预测控制和模糊控制等。自智能控制技术发展以来，模糊控制器是智能控制中使用最广，实用性最强的控制器，智能控制器与常规控制器相结合的控制方式综合了这两种控制器优点，因此本论文，我们采用了预测的模糊PI控制与平滑因子（减小噪声对系统的干扰）的控制模式，并且就所设计的控制方式给出了大量的仿真试验，来验证设计的控制器控制效果，没有使用数学表达式（定量）的方式来对可操作性进行评估，但在实际的生产中，按照本论文所写的方法编写程序下载到控制器中是很容易实现的。
如果一个算法计算量十分巨大，占的资源很多的话，在对实时性有写要求的工程系统中，这种方式是几乎不可能实用的或根本就不能使用。
以上的解释不知道您满意否。谢谢
可操纵性，本质上是人机的协调关系，处理好这一关系，就意味着实现了可操纵性。
所以，我们在三个阶段（主要是从第二阶段开始）都逐步加深了对人机协调的问题的讨论。第二阶段重点测试单个自动控制在人为错误的情况下的稳定性问题。第三阶段重点讨论了人机按照我们设计的模型结合的时候的协调控制问题。然后是展开非常广泛、复杂的情况变化下的控制效果评估。
全状态测试是证明系统稳定性的最佳途径。而且，我们使用的是独立的两个模块：一个模拟人，一个模拟自动控制。那么，这样的仿真就具有现实意义了，完全的仿真了人和机器的协调关系，而且，做了不同状况下的系统测试。所以，所讨论得出的结果，是有一般性的，而且效果不错。
人机的控制协调关系，是第三阶段的重点，所以，“可操纵性”是我们的战略主轴，必须要实现这种操作。在原计划里面，应该要做出GUI控制界面（人机交流界面），但是，由于时间有限，未能完成，所以有点可惜。
因此，只要把握住“人控制与自动控制结合”这个要点，就应该和楼上提出的“可操纵性”是一致的。剩下的就是做到甚么程度的问题，我们做到了完全模拟，还未实现人机交流。
谢谢你的提问，不知道这样回答是否能让你满意？希望可以继续交流
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