【摘要】文章綜述了運動控制的主要方法，并針對供水系統(tǒng)的特性、控制中存在的問題，進行了供水泵站最佳控制策略的選取。
一、前言
隨著自動化程度的不斷提高，運動控制系統(tǒng)可以采用以前很難實現(xiàn)的復雜算法，控制性能也有了很大的提高。運動控制系統(tǒng)中控制器的智能化，為解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制提供了有效的理論和方法。運動控制方法較為成熟的有：PID控制算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊控制、專家控制、仿人智能控制等。
二、運動控制的主要方法
1．PID控制。PID控制是最早發(fā)展起來的、應用領域至今仍然廣泛的控制方法之一，它是基于對象數(shù)學模型的方法，尤其適用于可建立精確數(shù)學模型的確定性控制系統(tǒng)。但對于非線形、時變不確定性系統(tǒng)，難以用常規(guī)的PID控制器達到理想的控制效果。而且，在實際生產(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)絡控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡起源于20世紀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描寫，而只是它的抽象、簡化和模擬，網(wǎng)絡的信息處理由神經(jīng)元間的相互作用來實現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡控制的關鍵是選擇一個合適的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并對其進行訓練與學習，直至達到要求為止，即尋找最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡結構與權值。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡的學習，需要一定的實驗樣本，這些實驗樣本也必須從已知經(jīng)驗和事先的實驗中獲得。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練與學習過程，有時較為復雜，需要運行成千上萬次才能獲得最佳結構。有時獲得的是一個局部最優(yōu)解，而不是全局最優(yōu)解，因方法的局限性，同樣也難于對所討論的對象實現(xiàn)有效的控制。
3．模糊控制。實際工程中，一個非常熟練的操作人員，能憑借自己豐富的實踐經(jīng)驗，通過對現(xiàn)場的各種現(xiàn)象的判斷取得較滿意的控制效果。如果將憑經(jīng)驗所采取的措施轉變成相應的控制規(guī)則，并且研制一個控制器來代替這些規(guī)則，也可實現(xiàn)對復雜工業(yè)過程的控制。實踐證明，以模糊控制理論為基礎的模糊控制器(FC)能夠完成這個任務。
模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法，對難以建立數(shù)學模型的對象實施的一種控制。它用模糊數(shù)學中的模糊集合來刻畫這些模糊語言，并用產(chǎn)生式規(guī)則，即“假如條件成立則執(zhí)行”語句予以實現(xiàn)。模糊控制技術的應用在國內(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重要部分，它在將專家系統(tǒng)的理論和技術同控制理論的理論和方法有機結合的基礎上，在未知環(huán)境下模仿專家的智能，實現(xiàn)對系統(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構性問題，尤其是處理定性的、啟發(fā)式的或不確定性的知識信息，經(jīng)過各種推理過程達到系統(tǒng)的控制目標。
5．仿人智能控制。仿人智能控制(HSIC)經(jīng)過20年來的努力，已形成了基本理論體系和較系統(tǒng)的設計方法，并在大量的實際應用中獲得成功。其主要內(nèi)容是總結人的控制經(jīng)驗，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)與直覺推理行為。
由于HSIC的基本特點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、供水泵站特點與其控制要求
在城市建設的發(fā)展過程中，智能建筑已成為人們追求良好居住條件的一個標準，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，還能節(jié)能。
1．供水系統(tǒng)特性。針對特定對象，用戶用水最突出的特點是隨機性，哪個用戶用水、用多少水、什么時候用水等，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)在以下幾個方面：
（1）系統(tǒng)參數(shù)的未知性、時變性、隨機性和分散性；
（2）系統(tǒng)滯后的未知性和時變性；
（3）系統(tǒng)嚴重的非線性；
（4）系統(tǒng)各變量間的關聯(lián)性；
（5）環(huán)境干擾的未知性、多樣性和隨機性。
2．控制中存在的問題。上述特性，屬于不確定性的復雜對象(或過程)的控制問題，傳統(tǒng)控制已經(jīng)無能為力，主要表現(xiàn)在：
（1）不確定性問題。供水系統(tǒng)中的很多控制問題具有不確定性，用傳統(tǒng)方法難以建模，因而也無法實現(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題存在，傳統(tǒng)控制理論中，非線性理論遠不如線性理論成熟，因方法過分復雜而難以應用。
（3）半結構化與非結構化問題。傳統(tǒng)控制理論無法解決供水系統(tǒng)中的半結構化與非結構化問題。
（4）供水系統(tǒng)復雜性問題。復雜系統(tǒng)中各子系統(tǒng)間關系錯綜復雜，各要素間高度耦合，互相制約，外部環(huán)境又極其復雜，傳統(tǒng)控制缺乏有效的解決方法。
（5）可靠性問題。常規(guī)的基于數(shù)學模型的控制問題傾向于是一個相互依賴的整體，對簡單系統(tǒng)的控制的可靠性問題并不突出。而對供水系統(tǒng)，如果采用上述方法，則(下轉第18頁）（上接第16頁）可能由于條件的改變使整個控制系統(tǒng)崩潰。
由此可見，用傳統(tǒng)的方法不能對這類系統(tǒng)進行有效的控制，必須探索更有效的控制方法。
3．控制要求。無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象特性是緊密相關的，錯誤或不當?shù)目刂撇呗酝鶗䦟е驴刂菩Ч麡O差，甚至導致系統(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，但對不確定性的供水復雜系統(tǒng)，用PID算法并不恰當。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡，因方法的局限性，同樣也難于對所討論的對象實現(xiàn)有效的控制。
專家控制系統(tǒng)(ECS)，由于特征信息的采集、特征信息的表達以及完備知識庫的建立實現(xiàn)難度大，采用專家控制系統(tǒng)也不一定是—個好的選擇。
以模糊控制理論為基礎的模糊控制器(FC)能夠?qū)崿F(xiàn)對復雜工業(yè)過程的控制。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控制策略對不確定性復雜對象(或過程)作過仿真研究，雖然兩者都是基于誤差和誤差變化率等來計算控制量，但因系統(tǒng)復雜、不確定性因素多、關聯(lián)性特強(強耦合)的特點，經(jīng)現(xiàn)場試驗比較，HISC與FC都能實施有效控制，但控制品質(zhì)與魯棒性前者更好，因此采用HSIC完成對不確定性供水系統(tǒng)的控制，是—種較理智的選擇。
五、結語
智能控制已廣泛應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事等多個領域，已經(jīng)解決了大量的傳統(tǒng)控制無法解決的實際控制應用問題，呈現(xiàn)出強大的生命力和發(fā)展前景，隨著基礎理論研究和實際應用的擴展，智能控制將會實現(xiàn)控制領域的一個大的飛躍。
