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1引言

对于工业过程控制中的许多复杂被控对象，传统PID控制器往往不能满足预期的性能指标，例如，工业大型锅炉的温度控制，燃料（操作变量）和炉膛温度（被控变量）之间存在着较大的滞后，PID控制器无法有效地解决这个问题，因此现场一般只能采用手动的控制方式；另外，在污水处理的pH值控制中，中性附近区域的控制也是非常困难的，很容易造成波动。特别是当过程对象的数学模型不能精确获得情况下，上述的问题就显得更加严峻。

无模型自适应（Model-Free adaptive，MFA）控制技术，为解决以上控制问题提供了一种有效的方案，在大多数情况下，MFA控制器可以直接取代传统的PID控制器而无需重新设计控制系统，将通用类型的MFA控制器用于工业现场，可以使得控制精度以及控制参数的动态跟踪特性具有显著的提高。

本文以双容水箱液位对象为例，在LabVIEW V7.1的软件平台上，采用MFA 和PID 工具包，研究了MFA控制器的控制过程和特性，并且与PID控制器进行了对比，结果显示了MFA控制方法的优势。

2无模型自适应控制

2.1 PID的不足

PID是过程控制的基本算法，然而它也存在一些缺陷，主要表现在：

l         PID控制主要用于线性定常系统，而实际工业过程对象往往含有非线性、时变、耦合、滞后、惯性、多扰动等因素，针对这类情况，通常是通过对复杂过程的线性化、分段化或改造PID算法等方法对问题进行处理，但控制精度以及响应速度等指标仍不尽满意；

l         固定的PID参数组合只适用于线性、小动态范围的过程对象，当生产过程负荷发生改变时，就需要重新整定PID参数，而这项工作通常是非常繁琐和费时。

无模型自适应（MFA）控制技术可以有效地对包括非线性、多变量以及大滞后等复杂过程实施反馈控制，它无需事先建立数学模型或训练模型，不需要进行控制器的参数整定，然而却可以尽可能地利用过程信息，因此MFA也可以认为是一种基于信息的控制器。

2.2 MFA原理

MFA 控制器是一个非线性动态负反馈控制模块，它具有若干输入和输出，模块的控制目标是通过产生合理的输出使设定值与过程变量之间的偏差变小。图1描述了一个单输入-单输出（SISO）MFA 控制器的内部结构，它采用了一个多层感知器（MLP）人工神经元网络，该网络含有一个输入层、一个由N个神经元组成的隐含层和一个输出层。

图1 SISO MFA控制器

在这个动态模块的内部有一组加权因子Wij和hi，可以成为根据需要自动修改模块动态性能的非线性函数，学习算法根据设定值与过程值偏差最小原则不断地刷新这些加权因子，加权因子的自适应调整结果使得控制器偏差趋于最小。

MFA控制器的结构使得其有能力“记住”过程数据中包含的过程动态信息，而普通的PID控制器却只能记忆当前和前两次采样的过程信息，从这个意义上讲，MFA确实能够更充分地利用过程信息。

3 LabVIEW及其MFA Toolkit

LabVIEW是美国国家仪器公司推出得一种基于图形编程语言的开发环境，它提出了虚拟仪器的概念，它以软件为核心，充分利用电脑超强的运算、呈现及连接能力，以组成功能强且弹性大的仪器设备。用户可以将资料采集，数据分析，仪器控制硬件以及现有的仪器设备予以整合集成，以建立符合需求的虚拟仪器控制系统。

实时控制一直是LabVIEW的关注热点，基于图形化编程的特点，LabVIEW为用户提供了控制系统仿真和设计工具箱，它们可以有效地用于设计、仿真、分析、优化线性及非线性控制系统。控制系统工具箱的主要功能包括：

●对线性和非线性控制系统进行仿真、设计和分析；

●内置PID、继电器、滤波器等控制元件；

●运行时可交互输入控制参数；

●可以采用零极点、传递函数、状态空间等不同形式表示系统模型；

●集成数据采集工具；

●可以绘制波特图、奈奎斯特图和根轨迹图等。

LabVIEW 提供的了MFA控制工具箱MFA VIs，将其与LabVIEW的算术与逻辑功能相结合，可以快速生成自动控制程序。MFA VIs不仅可以实现PID所具有的所有控制效果，而且针对一些复杂过程提供了相应的控制器类型，如抗滞后、前馈、风洞、非线性、pH值等控制器，为一些复杂的对象提供了一个好的工具。MFA算法参数包含了MFA特有的参数Kc和Tc，自动/手动运行，错误区间等。为了便于仿真，也提供了相应的过程模块，如一阶、二阶等，如图2所示。

图2 MFA VIs

图3给出了标准MFA.vi，其中，Setpoint为设定值，Process Variable为过程变量，PV Range是一组指定PV值范围的参数，Output为控制器输出值，MFA Parameters是一组配置控制器的参数，Sample Interval是采样时间，Error DB为防止阀门频繁运动而设置的静态错误死区，Manual Control和Automatic分别为手动和自动方式选择。

图3 标准MFA.vi

4仿真实例

4.1 双容水箱液位控制系统模型

双容水箱系统包含两个串联的水箱，上水箱的入水由一个水泵控制，上水箱的出水流入下水箱。根据质量平衡和Bernoulli法则，可以建立如下的双容水箱系统非线性微分方程：

4.2 仿真设计与结果

双容水箱液位MFA控制系统的LabVIEW结构如图4，仿真程序由一个do-while循环VI、一个MFA子VI和一个二阶系统子VI构成一个闭环调节。可以利用LabVIEW自带的Chart模板来显示所关心的控制器的三个变量：SP、OP和PV，也可以利用控件模板来控制一些变量的值，如SP、过程参数、控制器参数、采用时间等等。

对于标准MFA控制器，只需确定两个参数：增益Kc和过程时间常数Tc，一般确定参数的方法是先确定Tc的值，然后调节Kc的值，调节直到最佳状态。确定Tc的方法是一般把控制器投手动，给过程一个阶跃信号，观察过程的时间常数，这个值就是初步的控制器的时间常数。确定Tc后，控制器投自动，调整控制器增益Kc来找到最佳的PV曲线。

图4 MFA控制仿真程序清单

    MFA控制仿真结果如图5所示，从PV曲线的趋势可见MFA基本上实现了期望的控制效果。对于加矩形扰动的双容水箱的二阶系统，MFA控制技术能够使过程变量（PV）迅速收敛，即使出现较大的扰动，也可以较好地抑制系统的振荡特性，从而保证了被控变量基本没有超调，实现最快速度达到系统的稳定。

图5 MFA控制二阶系统的PV曲线

图6给出了控制对象在同样矩形波扰动下的PID控制过程，显然过程变量的性能指标并不令人满意，如出现了严重的振荡和较大的超调，以及收敛时间过长。

图6 PID控制二阶系统的PV曲线

6、 结论

本文以双容水箱作为被控对象，在LabVIEW中比较了PID和MFA的控制效果，最终达到了预期的效果。

无模型自适应（MFA）控制技术给自动化控制领域注入了新的活力，在很多场合下，MFA可以获得满意的过程控制效果，从而可以提高企业生产能力、保证产品质量，减少原材料的浪费，降低能耗等。

参考文献

[1] 雷振山. LabVIEW7 Express实用技术教程. 中国铁道出版社.

[2] George Cheng. Model-Free Adaptive control [J]. IEE Computing & Control Engineering. 2004,10: 28-33.

[3] George Cheng. Model-Free Adaptive control in water treatment [J]. Control Engineering. 2004,9: 18-22. 

[4] Vance VanDoren. Model-Free Adaptive control ­―This new technique for adaptive control addresses a