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自动化仪表及系统的发展给网络控制带来的机遇和挑战
企业：控制网 日期：2006-02-10
领域：工业以太网 点击数：1203
 
 
1  模拟控制系统与经典控制理论
 
1.1  二十世纪上半叶自动化仪表的历史
 
    二战期间的技术革新，带动了仪表工业的快速发展。20世纪40年代初期，3～15psi的气动信号标准制定，产生了组合式气动单元控制仪表系统，即第一代自动化仪表及系统。20世纪50年代初，电子仪表开始应用于过程控制领域，4～20mA模拟电流信号标准随即被制定，出现了基于电动单元组合式模拟仪表控制系统，即第二代自动化仪表及系统。
早期的自动化仪表及系统一般称为模拟控制系统（ACS，Analogous Control System）。单元组合式调节仪表的结构特点是根据检测系统和控制系统中各组成环节的不同功能和不同的使用要求，划分成传感器、变送器、调节器、执行器和记录设备等若干单元。由于各单元之间采用统一标准信号联络，只需进行简单的搭配连接，就可根据过程要求构成各种复杂程度不同的自动检测控制系统，简化了系统的设计、安装、操作和维护。
 
1.2  经典控制理论的发展
 
    尽管N.Minorsky于1922年通过观察舵手驾驭轮船提出了著名的PID控制，但直到20世纪30年代才被设计人员重视。设计者虽然意识到了Minorsky成果的重要性，但在实现中仍然缺乏稳定、线性的放大设备，以将测量仪表中获取的小信号放大到合适的功率以推动执行器。
 
    为了解决放大器的问题，H.S.Black经过研究发明了负反馈放大器。随之，Foxboro公司的C.E.Mason也设计了一种气动负反馈放大器。
 
    模拟信号干扰问题的解决，为经典控制理论的应用与发展奠定了技术基础。然而在实际应用中存在两大理论问题：一是缺乏分析的理论基础，二是缺少分析手段与工具。
 
    负反馈放大器的稳定性判据于1932年由H.Nyquist公布，称为奈奎斯特稳定性判据。该判据采用频率的方法，不仅可以判断系统是否稳定，而且可以给出稳定裕量。这一工作最终将设计控制系统的方法转向频域分析的轨道，而不再需要推导或求解复杂的微分方程。
 
    1938年，H.W.Bode 采用了复数函数的幅值和相位的频率响应曲线，并用增益和相位裕量分析了闭环稳定性。1943年，A.C.Hall提出结构图可以用拉普拉斯变换方法得到的系统传递函数表示，通过它能够画出系统传递的根轨迹，可以完成奈奎斯特稳定性实验。更为重要的是可以确定增益和相角裕量，由此提出采用M圆和N圆估计闭环时域性能。1945年，H.W.Bode的《网络分析和反馈放大器设计》出版，奠定了经典控制理论的基础[7]。1948年，W.R.Evans提出了根轨迹设计方法，该方法针对线性单输入系统，提供了一个在S平面决定闭环系统极点的直接手段。20世纪50年代有更多的研究集中在S平面及如何根据上升时间、超调等指标在闭环系统上获得期望特性。
 
    正是自动化仪表及系统的需求与完善，推动了经典控制理论的形成与发展。到50年代末，采用频域技术的自动控制理论及设计技术趋于完善，其数学理论也已经建立。这些理论以单输入－单输出线性定常系统为主要研究对象，以传递函数作为系统的基本描述，以频率法和根轨迹法作为系统分析和设计方法。主要优点是：与时域法相比，计算量小，物理概念清晰，可以用实验法建立数学模型。经典控制设计方法主要基于直觉，能够确保系统性能的实现，依靠手算、滑尺和图形技术实现。
 
2  计算机控制系统与现代控制理论
 
2.1  计算机应用于自动化仪表的历史
 
    20世纪50年代核反应堆的发展是计算机开始应用于工业过程控制和自动化仪表的主要动机。1956年开始，美国的TRW公司和Texaco公司合作，探讨了计算机控制应用于阿瑟港炼油厂聚合单元的可能性，并设计了一套基于RW-300的计算机控制系统。该系统于1959年3月投入运行，其最基本的功能是使反应堆压力最小，保证五个反应堆之间喂料的最优化分布，并根据催化情况控制热水的注入量以及保持优化循环。
 
    英国ICI公司于1962年用Ferranti Argus计算机完全取代模拟仪表，计算机直接参与过程控制，成功地实现了直接数字控制（DDC，Direct Digital Control），宣告了集中式计算机控制系统（CCS，Computer Control System），即第三代自动化仪表及系统的诞生。从此，控制系统开始进入计算机控制系统（或数字控制系统）阶段。
 
    计算机可靠性差的问题直接阻碍了DDC应用的步伐，但随着集成电路技术的进步，速度快、体积小、价格便宜、更加可靠的小型计算机投入市场，这个问题部分得到了缓解。1972年微型计算机的出现更加刺激了计算机控制的应用，到1975年达到了50 000台[5]。
 
    由于计算机的可靠性，集中式控制不可避免地造成风险集中的问题，而且操作和监督要求全厂各部分的通信联系，需要大量的高速率数据通信。1975年Honeywell公司推出世界上第一套分散型（计算机）控制系统（DCS，Distributed Control System；DCCS，Distributed Computer Control System）TDC-2000系统，该系统由大量的微型处理器构成分层体系结构，具有集中管理、分散控制的特点，宣告了第四代自动化仪表及系统的开始。随后DCS产品不断涌现，诸如：日本横河公司的CENTUM、Tayler公司的MOD3、Foxboro公司的SPECTRUM、西门子公司的TELEPERM M等系统。
 
2.2  现代控制理论的发展
 
    20世纪60年代前后，当时空间技术工程师采用的标准方法，称为状态空间法，并于1959年在美国自动控制联合会第一届年会上首次提出现代控制理论这一名称，研究方法从频域又回到时域中来。
 
    在状态空间法的研究初期（1948～1952年间），为解决导弹的制导问题，R.Bellman提出了最优化原理和动态规划。1958年，L.S.Pontryagin提出了极大值原理；1960年，R.Kalman和他的合作者提出了针对线性多变量系统最优化设计的线性二次调节器（LQG，Linear Quadratic Regulator）设计方程，并讨论了最优滤波与估计理论，给出了离散卡尔曼滤波器和连续卡尔曼滤波器，这些工作成为现代控制理论的起点。
 
    尽管现代控制理论在20世纪60年代已取得了巨大的成功，但计算机技术的发展及其向过程控制领域的应用，给现代控制理论带来了新的机遇和挑战。通过计算机控制系统能够实现矩阵方程的求解，使人们能够对复杂系统作更为深入的分析，同时计算机控制系统能够实现复杂的最优控制算法和滤波算法，扩大了现代控制的应用范围。但计算机控制系统作为一种不同于模拟控制系统的一代自动化仪表及系统，在应用中给现代控制理论带来了新的问题，并促进了其发展。
首先，计算机工作在离散时间域，具有不同于连续系统的特殊问题，这个问题的解决直接导致了数字控制理论的产生和发展。早在20世纪50年代，C.E.Shannon揭示了采样数据技术的重要性，J.R.Ragazzini、G.Franklin和L.A.Zadeh等人提出了采样数据系统理论，利用Z变换的方法建立离散系统传递函数，提出了一些离散系统的分析设计方法。
 
    对于工业设备，不易获得比较精确的数学模型，现代控制理论是通过理论分析设计控制系统，没有充分考虑工程实际，对扰动、未建模特性和噪声的鲁棒性差，难以承受工业生产中各种不利因素的影响对控制系统的性能要求，不易形成最优控制的性能指标。因此，20世纪70年代，H.H.Rosenbrock、A.G.J.MacFarlane和I.Postlethwaite等人将经典控制的频域方法和根轨迹法扩展到多变量系统。随后，鲁棒现代控制理论等新的研究成果相继产生。
 
    随着计算机在过程工业的大量应用，需要了解系统的动态特性，以便于实现在线优化。但有些过程模型是不知道的，或者过程模型结构已知而参数未知，这个问题直接促使了系统辨识和自适应控制理论的发展。通过系统辨识和自适应控制理论，能够辨识环境条件或过程参数变化情况下的过程模型，在辨识的基础上综合出新的控制算法，并根据综合出的控制策略自动地修正控制器的参数值。
 
    1965年美国的L.A.Zadeh发表《Fuzzy Sets》这一开创性论文，模糊集理论开始产生。1974年，英国的Mamdani首先把模糊集理论用于锅炉和蒸汽机的控制。1943年，W.S.McCulloch和W.Pitts提出了神经元模型，称为MP模型。20世纪60年代，Kilmer和McCulloch等人将神经网络应用到阿波罗登月计划中。模糊控制、神经网络控制等智能控制理论直接研究控制器本身，采用定性和定量相结合、数学与直觉推理相结合的工程方法，系统获取的不仅仅是数学信息，也包括符合、文字等自然语言，因此不要求对象的精确数学模型，进一步提高了对复杂难以建模对象的控制水平。
 
3  网络控制系统给控制理论带来了新的机遇和挑战
 
3.1  现场总线及网络控制系统的产生和发展
 
    到20世纪末，全球市场逐渐形成，企业竞争空前加剧，工业生产必须按市场需求加快新产品的开发、降低成本、完善服务。这就需要把市场、生产计划、制造过程、企业管理、售后服务看作要统一考虑的生产过程，并采用计算机、自动化、通信等技术实现整个过程的综合自动化，以改善生产加工和管理决策。要实现综合自动化，实现整个生产过程的信息集成，就必须要在工业现场实现设备间的多点数字通信，构成工厂底层网络系统，以实现底层现场设备之间以及生产现场与外界之间的信息交换。
 
    同时计算机、通信，尤其是ASIC芯片技术的快速发展，使得在传感器、执行器等设备上加装智能接口成为现实，促使带有微处理器芯片仪表（智能化仪表）的产生，智能化仪表实现了传输信号数字化，为现场总线的出现奠定了基础。在市场需求和高新技术的双重推动下，现场总线终于在20世纪80年代出现。现场总线是应用在生产现场、在微机化测量控制设备之间实现双向串行多节点数字通信的系统，也被称为开放式、数字化、多点通信的底层控制网络。实质上就是把微处理器置入传统仪表，使自动化仪表及系统具有通信能力，通过现场总线连接成网络系统，加入到信息网络的行列。国际电工委员会（IEC）历时12年于2000年1月4日公布通过了IEC6115现场总线标准。2003年4月，IEC61158现场总线第三版正式成为国际标准，从而形成了10种控制层现场总线协议。
 
    现场总线IEC国际标准的制定，以及工业以太网的产生和发展，再加上网络具有的可以减少电缆的使用、大大地提高了系统灵活性和易维护性的优势，使当今的自动化仪表及系统领域发生了巨大的变革。主要表现在：用一对通信线连接多台数字仪表代替一对信号线只能连接一台模拟仪表；用多变量、双向、数字通信方式代替单变量、单向、模拟传输方式；用多功能的现场数字仪表代替单功能的现场模拟仪表；用分散式的虚拟控制站代替集中式的控制站；导致传统控制系统结构的变革，形成了新型网络集成式全分布控制系统――现场总线控制系统（FCS，Fieldbus Control System），代替了分散型控制系统DCS；变革了传统的信号标准、通信标准和系统标准；变革了传统自动化系统的体系结构、设计方法和安装调试方法。同时，基于Internet的远程监控系统也开始进入工业领域。
 
    这些变革为网络控制系统（NCS：Networked Control System）的真正产生和发展奠定了基础。尽管DCS系统有过很大的发展，但在DCS系统中，实时控制任务（传感、计算、执行等）一般都在一个独立的组件中进行，仅仅开关量、监控、报警等信息通过串行网络传递，因此DCS系统并没有真正构成网络控制系统。因此网络控制系统的实现是与现场总线技术的产生和发展紧密相关的。
 
    网络控制系统（NCS）就是通过实时网络形成闭环的反馈控制系统[9]。在NCS系统中，参考输入、被控对象输出、控制的输入等信息，利用网络在控制器、执行器及传感器等控制组件之间交换。NCS实现了将不同地域的传感、控制、执行等分布对象通过网络连接起来，从而形成了更加灵活、功能更为强大、当然也更加复杂的控制体系，能够把经营决策、管理、计划、调度、过程优化、故障诊断等紧密联系起来，能够满足企业高效益、高生产率的要求。也就是说，NCS实现了资源的共享，扩大了网络和控制系统的应用领域。
 
    一些以前受实时性要求影响而无法完全实现的复杂控制算法，能够在网络上通过共享资源得以实现。在这些复杂算法中，能够提高具有非线性、大滞后、时变性等特点被控对象控制性能的学习控制算法尤其引人注目。这时的学习算法仅依靠在其他的智能设备或计算机网络系统上的资源得到实现，可以不依赖本地的现场控制设备的有限资源，从而大大降低对现场控制设备性能的要求，为在确保高性能学习的同时实现低成本控制的目标提供了一种新途径。这种学习回路是通过网络（或总线）闭环的控制系统，称之为基于网络学习的控制系统（NLCS，Networked Learning based Control System）[11]。
 
3.2  网络诱导延时及其对网络控制提出的挑战
 
    在反馈回路中网络的引入给控制系统的分析和设计带来了复杂性，带来了与传统控制不同的以下问题：首先是网络诱导延时问题，包括传感器到控制器的延时和控制器到执行器的延时。由于网络带宽是有限的，连接在网络上的设备共享这个带宽，网络诱导延时是不可避免的。这个延时是时变的或时不变的，若不加考虑，将降低控制系统性能。其次是网络丢包问题。由于网络是不可靠的传送通道，信息包不仅会延时，也会丢失。丢包到底会给控制系统带来多大的影响，也必须要考虑和分析。
 
    目前，针对网络延时（丢包）问题的研究，已经有一些初步的研究成果。在网络诱导延时对网络控制性能的影响方面，顾洪军[13]研究了网络延时对系统实时性的影响。针对网络控制系统中包括周期性通信、随机性通信和突发性通信，而其中周期性通信的实时性对于系统的性能来说是最重要的特点，基于数据链路层数据传输策略，从逻辑令牌传递和信道竞争两个角度分析了周期性通信的实时性及延时对其的影响，给出了满足实时性的充分条件。
 
    Walsh[14]、Zhang[9,15]、Octavian[16]、Branicky[17,18]等研究了网络控制系统的稳定性。其中Zhang[9]在离散系统下详细分析了具有网络诱导延时的网络控制系统的稳定性问题。其中假设延时为常数，传感器为时间驱动（采样周期为h），而控制器和执行器为事件驱动方式，分别研究了延时小于一个采样周期（τ < h）和延时大于采样周期（1< τ 1）情况，并针对特定对象绘制了稳定区域图。Walsh[14]采用李雅普诺夫稳定性方法提出了保证系统稳定的最大容许时间间隔（MATI，Maximum Allowable Time Interval）。
 
    针对智能控制问题，Suk Lee、Kyung Chang Lee等[19 20]研究了网络环境下的模糊控制性能，他们建立了一个基于Profibus-DP现场总线的网络系统，并分析了网络延时特性。通过实验比对了在网络环境下常规PID控制器与模糊控制器的性能，最后得出了模糊控制器对网络延时具有更好鲁棒性的结论。利用同样的网络，他们也分析了利用遗传算法的自调整PID控制器的性能，发现遗传算法对网络延时有很好的适应能力，在不知道网络延时特性的情况下，遗传算法仍保持了很好的PID参数调整能力。
 
    在控制器设计方面，针对网络控制中的随机时变延时问题，A. Ray等[21、22]采用增广对象模型将系统的当前状态、延时输出和控制信息构成新的状态向量，延时信息包含在新的增广对象里，通过对增广对象的分析进行控制器的设计。由于延时的时变性，增广对象也是时变的，因此设计是困难的，只能进行定性分析。Krtolica等[23]也构造了一个包括对象和控制器状态的增广状态向量空间，这个状态空间是离散时变的，总的状态数量与传感器到控制器和控制器到传感器的时间延时的可能范围有关。对于有界的延时，系统状态矩阵可以被看作是具有有限状态的有限自动机，这种系统的稳定性分析可以通过一个具有有限状态变换的Markov链描述。
 
    Asok Ray等[22]也提出了一种状态估计的方法，从统计的观点对获得的信息进行分析和处理，但其最大延时限制在一个采样周期以内。当多于一个采样周期时，这种方法就不再适用。对于多于一个采样周期的延时问题，Luck R.和Asok Ray采用了一种设立缓冲器的方法，他们在控制器和执行器端分别设立缓冲器，缓冲器的长度大于各自的最大延时周期数，各个节点实行同步采样，就把随机时变系统延时转换成了固定延时。这种方法的优点可以利用现有的确定性系统的设计方法进行控制器的设计，但缓冲器把所有的延时都转化成最大延时，人为扩大了时延，降低了系统应有的控制性能。
 
    于之训等[24]研究了具有Markov延迟特性的闭环控制系统，提出在传感器节点和执行器节点采用时间驱动、等周期同步采样，而控制器节点采用事件驱动的方式，并在传感器和控制器节点发送端设置发送缓冲区，确保信息按产生的时间先后依此到达接收端。利用具有随机时变传输延迟的网络控制系统的数学模型，利用Markov链理论和随即最优控制理论，得到了满足给定二次型性能指标的最优控制率。
 
    F.-L.Lian等[25]建立了具有多延时存在MIMO网络控制系统模型，并利用这种模型设计了具有固定延时的MIMO系统的LQR控制器。
 
    在预估器和观测器设计方面，Bauer等[26]分析了网络控制系统的随机延时问题，利用离散的Smith预估器估计网络诱导延时。Smith预估器放在控制器的前面，利用已知的对象信息估计传感器到控制器信息延时，这种方法通过对对象动态特性的了解放松了对网络服务品质的要求，而且不会牺牲网络控制系统的性能。Beldiman等[27]为LTI系统构造了状态预估器来估计两次信息更新期间的系统状态。他们设计了两种估计器，一种是开环估计器，实际上就是对象的模型，这要求对对象动态特性完全了解，模型完全与对象的动态特性匹配，通过模型运算出的状态作为对象真实状态的估计来提供给控制器；另一种是闭环开环估计器，与Lurenberg观测器有相同的结构，通过接收对象的输出来在延时期间重构输出，并将这个结果作为估计送给控制器。但这种估计器需要较大的网络带宽，以保证观测器收敛。Luis A.
 
    Montestruque等[28]改进了这种方法，不要求对对象动态特性的全部了解，允许模型的不精确性存在。他们推导了保证系统稳定的充分必要条件，并得出了最大容许的传送延时只依赖于模型的不精确性的结论。
 
    在基于Internet的远程监控方面，Abhinav Srivastava 和Won-jong Kim[29]通过Internet建立了一个磁悬浮球的远程监控系统，这个系统基于客户/服务器（client/server）结构，客户机和主机连接在不同的LAN中。通过采用了CGI（共用网关接口）和HTML（超文本链接标示语言），客户可以实时远程改变悬浮高度、修改控制参数以及接收实验结果。为保证系统的稳定性，采用超时判断，如果超时，则用一个四阶的AR（自回归）模型预测传感器数据。
 
    Peter SZEMES等[30]设计了基于Internet远程操控Spring-Mass-Damper（smd）的控制器，采用Smith预估器来消除网络延时的影响。通过仿真分析证明了这种控制补偿方法比单纯采用PID控制器有更好的动态特性。
 
    总之，在网络控制的分析、设计及补偿方面已经有很多的研究成果，主要集中在较容易分析的现场总线网络系统中，但还没有形成一整套普遍的分析和设计方法，造成这种现象的原因不仅是因为网络延时的复杂性，也因为对象的复杂性和多样性。虽然针对以太网和Internet的控制系统分析设计方面也有一些成果，但都有一定的限制，要么有很多的假设，要么只是对网络控制系统性能的分析，而且还几乎没有涉及到网络学习控制的研究。但是，目前网络控制系统的一些研究成果为网络学习控制的研究奠定了一定的基础，尤其是这些研究中提出的一些预测与观测器设计方法，将为网络学习控制器的设计和分析带来启发。
 
4  结语
 
    纵观自动化仪表及系统与控制理论互为推动的发展史，可以得出：自动化仪表及系统的发展一直适应着实际的需要，并在其它科学技术发展的推动下，经历着从简单到复杂、从模拟到数字，从集中到分散的发展阶段。如今自动化仪表及系统的网络化发展趋势日渐明显，不仅给控制理论的实施提供着越来越便利的条件，而且其不同的系统实现问题，特别是随着当今网络化带来的新问题，又直接促进了控制理论特别是网络控制的研究需求和不断发展。
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