El controlador es el componente central del sistema de control de automatización, responsable de recibir señales de sensores, procesar datos y emitir instrucciones de control para lograr un control preciso del objeto controlado. Los métodos de control del controlador son variados y diferentes métodos de control son adecuados para diferentes escenarios y necesidades de control. En este artículo, presentaremos en detalle varios métodos de control que suelen utilizar los controladores, incluido el control PID, el control difuso, el control adaptativo, el control predictivo, el control de redes neuronales y el control inteligente.
1.Control PID
El control PID (Proporcional-Integral-Control Derivado) es un método de control clásico, ampliamente utilizado en la producción industrial, aeroespacial, transporte, etc. El controlador PID controla el objeto controlado a través de los tres enlaces de Proporcional (P), Integral (I) y Derivativo (D).
1.1 Control proporcional
El control proporcional es la base del control PID, la ley de control es: u (t)=Kp * e (t), donde u (t) para la cantidad de control, Kp para el coeficiente de proporcionalidad, e (t) para la desviación. La función principal del control proporcional es reducir la desviación y mejorar la velocidad de respuesta del sistema.
1.2 Control Integral
La función del control integral es eliminar la diferencia estática del sistema y mejorar la estabilidad del sistema. La ley de control es: u(t)=u(t-1) + Ki * ∫e(t)dt, donde Ki es el coeficiente integral.
1.3 Control diferencial
La función principal del control diferencial es suprimir la oscilación del sistema y mejorar la capacidad anti{0}}interferencia del sistema. Su ley de control es: u(t)=u(t-1) - Kd * de(t)/dt, donde Kd es el coeficiente diferencial.
1.4 Características del control PID
El control PID tiene las ventajas de una estructura simple, fácil ajuste de parámetros, adaptabilidad, etc., pero al mismo tiempo presenta algunas limitaciones, como un control deficiente de sistemas no lineales y{0}}variables en el tiempo, y mayores requisitos para el ajuste de parámetros.
2. Control difuso
El control difuso es un tipo de control basado en lógica difusa, adecuado para abordar la incertidumbre y la ambigüedad. El controlador difuso realiza el control del objeto controlado a través de tres partes: base de reglas difusas, máquina de inferencia difusa y defuzzificador.
2.1 Base de reglas difusas
La base de reglas difusas es el núcleo del controlador difuso, que contiene una serie de reglas difusas para describir la relación entre las variables de entrada y las variables de salida. Una regla difusa tiene la forma SI la variable de entrada ES un conjunto difuso, entonces la variable de salida ES un conjunto difuso.
2.2 Máquina de inferencia difusa
La máquina de inferencia difusa razona sobre las variables de entrada de acuerdo con las reglas de la base de reglas difusas para obtener los valores difusos de las variables de salida. El proceso de inferencia difusa incluye cuatro pasos: fusificación, coincidencia de reglas, fusión de reglas y desfusificación.
2.3 Desfuzzificador
La función del defuzzificador es convertir los valores difusos obtenidos del razonamiento difuso en cantidades de control reales. Los métodos de defuzzificación comúnmente utilizados incluyen el método de afiliación máxima, el método de promedio ponderado, etc.
2.4 Características del control difuso
El control difuso tiene la capacidad de abordar la incertidumbre y los problemas difusos, con bajos requisitos de ajuste de parámetros y alta adaptabilidad. Sin embargo, el control difuso también tiene algunas limitaciones, como que la construcción de la base de reglas requiere mucha experiencia y conocimiento, y la precisión del control se ve afectada por la división del conjunto difuso y el método de inferencia.
3. Control adaptativo
El control adaptativo es un tipo de método de control que puede ajustar automáticamente los parámetros de control de acuerdo con las características del objeto controlado y los cambios ambientales. El controlador adaptativo generalmente incluye tres partes: identificación del modelo, estimación de parámetros y diseño de la ley de control.
3.1 Reconocimiento de modelos
La identificación del modelo es la base del control adaptativo, a través de los datos de entrada y salida para establecer el modelo matemático del objeto controlado, para proporcionar una base para la estimación de parámetros y el diseño de leyes de control.
3.2 Estimación de parámetros
La estimación de parámetros consiste en estimar los parámetros del objeto controlado en línea de acuerdo con la información obtenida de la identificación del modelo, que proporciona información de parámetros en tiempo real-para el diseño de la ley de control.
3.3 Diseño de la ley de control
El diseño de la ley de control consiste en diseñar la ley de control adaptada a las características del objeto controlado y a los cambios ambientales de acuerdo con los resultados de la identificación del modelo y la estimación de parámetros, para lograr el control preciso del objeto controlado.
3.4 Características del control adaptativo
El control adaptativo tiene la capacidad de adaptarse a las características del objeto controlado y a los cambios ambientales, y puede realizar el control de sistemas no lineales y{0}}variables en el tiempo. Sin embargo, el control adaptativo también tiene algunas limitaciones, como que la precisión de la identificación del modelo y la estimación de parámetros afecta el efecto de control y el diseño de la ley de control es complicado.
4. Control predictivo
El control predictivo es un método de control basado en información de predicción futura, que logra el control óptimo del objeto controlado al predecir el comportamiento futuro del objeto controlado.
4.1 Modelo predictivo
El modelo predictivo es la base del control predictivo y se utiliza para describir el comportamiento dinámico del objeto controlado. Los modelos de predicción más utilizados son el modelo ARX, el modelo BJ, etc.
4.2 Algoritmo de predicción
El algoritmo de predicción predice el comportamiento futuro del objeto controlado según el modelo de predicción y la información de entrada y salida actual. Los algoritmos de predicción más utilizados incluyen mínimos cuadrados recursivos, filtro de Kalman, etc.
4.3 Control de optimización
El control óptimo se basa en los resultados de la predicción, a través del algoritmo de optimización para resolver la ley de control óptimo, para lograr un control óptimo del objeto controlado. Los algoritmos de optimización más utilizados son la programación lineal, la programación cuadrática, etc.