刍议智能控制系统仿真技术

戚伟丽

摘 要：智能控制系统的仿真与其他系统的仿真存在一定的差异，其核心问题就是智能化控制系统所采用的控制方式更加的模糊，其变量和控制动作之间的配合往往存在一定的不确定性，因此在仿真中会因为控制要素的改变而影响其仿真的效果，所以在仿真系统的设计中应突出对观测量和控制量之间、系统设定值之间的关系进行分析，找到更加适应其控制要求的计算方式和数学模型，这样才能获得更好的仿真效果。在实际的应用中可以利用现有的工具对其进行改进，重新编程或者设定数学模型等，以此保证仿真的更加准确。

关键词：仿真技术 系统概述 相关概念 设计要点

中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）02（a）-0017-01

仿真系统就是在系统测试中利用一个系统对另一个系统的运行过程进行仿真，观察仿真系统的各种参数或者因素在系统过程形成的运行状态和关系等，检验其控制方式或者组织方式是否有效。无论是何种仿真模型，其目的都是替代真实系统，进行各种实验和分析，而数学模型和实物模型相比，可以利用计算机模拟更加极端的条件，可以对系统进行更加极端的测试，因此在实际应用中仿真技术已经成为科学研究中的重要方法之一。

1 智能控制仿真系统概述

控制仿真是系统仿真模拟的重要技术之一，随着计算机的发展及语言技术的发展，控制仿真系统已经形成了一个相对完整的科学体系。一些专门的仿真软件和语言等也针对不同的控制系统提出了更多的解决方案。如MATLAB工具箱就是一种常见的控制系统仿真软件和工具。多数的研究都集中在线性系统的仿真上，对智能系统的仿真还缺乏深入的研究。如果在仿真中仅仅给出图表结果，对于智能控制仿真的过程则不够完整。因此在这样的条件下，如果可以利用系统仿真验证智能算法的有效性，则必须对现有的工具进行开发与改进，才能获得更好的仿真效果。同时MATLAB工具箱本身仍有一定的局限性，完全实现智能化控制模拟，则需要进行系统程序的重新编制才能满足智能控制系统仿真的需求。

所以在实际的应用中可以利用计算机系统为基础，按照仿真的思路给出一套基于系统数学模型的仿真技术来完成对智能系统的仿真。如从计算步长、采样周期、控制周期之间的关系等入手，进行分析与研究，以此实现对智能控制系统的仿真分析。这样才能在实际的应用中获得更加良好的效果，并可以实现灵活的仿真。

2 应用术语和概念

系统控制量即代表控制对象施加的控制动作的量，其改变会直接影响被控制对象的输出情况，也称之为控制量。这个变量在控制系统中是十分重要的，其取值也往往在物理量阈值范围。控制输出量，也是被控制的量，其大小会随着控制量的改变而发生改变。其取值的范围也在物理量论域。

系统参考值或者系统设定值，控制系统的核心思路是通过设备对系统运行进行控制，因此在任何智能控制系统中都会设定系统参考值或者设定值，是希望系统可以达到或者控制系统输出的量，其可以表明系统控制的必要范围。系统偏差，任何系统在运行中都会出现偏差，其代表系统输出量和设定值之间的差异，即系统偏差。在智能控制系统中，偏差的取值范围也应在物理量论域内，因为其是两个物理量差值。

系统观测量是一种变量，即在系统仿真中可以观察到的用于控制算法决策的系统过程的变量，可以统一称之为观测量。可观察的含义是通过检测传感器可以获得的相关的变量，或者可以利用数学计算得到的变量。如系统输出量、偏差和偏差对时间而言，各个阶段的导数、峰值、振荡频率等，观测量论域中的带你也就代表了系统的状态。研究仿真系统是则可以认为观测量与线性系统中的状态不同，状态变量是观测量的子集。

扰动量也可称之为干扰量、扰动量，是非人为控制的导致输出量的偏离其目标的动量，即为系统扰动量。扰动量不是系统内出现而是因为外部环境的干扰而出现的。

控制器是在仿真中对系统变量输入和输出进行控制的设备，控制器和被控制对象即成为控制系统。任何控制方法不管是模糊控制还是其他，其最终都将体现清晰的检测量和控制量关系。不同的控制方法系统观测量集合也不同。

另外，向仿真系统的概念还有控制周期、采样周期等，其与计算机系统为核心，相互配合，以此完成对智能控制系统的数据采集。二者之间可以相互配合，当然控制周期不一定是采样周期，而采用周期必须与控制周期配合。

3 控制仿真的原理和步骤

3.1 仿真的模型假定

通常被控制系统的观测量与控制之间存在固定的函数关系，这个函数可以同微分方程求解。无论何种形式的表现，控制过程都可以利用改变控制变量来调整观测量，以此实现对控制的仿真。但是这样的模型从数学角度而言较为复杂，所以应进行假定来限制系统条件。即被控制对象的数学模型可以通过一组基本观测量和控制量进行表达。

3.2 对仿真结果的要求

控制系统的仿真必须直观的给出结构，这样才能达到仿真的目的，多数情况需要给出控制算法后，将获得的观测量作为结果。即标记为时间-状态的曲线，以此说明控制系统的主要控制指标和参数，对控制的影响。如单输入单输出恒指系统的阶跃上升时间、调节时间、超标情况、稳定误差、不同干扰源的影响情况等，都可以利用曲线进行表达。

4 智能控制系统仿真的要点分析

4.1 步长和采样、控制周期的关系确定

计算步长在设计中应小于等于采样周期，这样有利于编程。最佳采样周期应为步长的整数倍。而控制周期应为采样周期的整数倍。步长选择不能过大，应在控制方法稳定的区域内。实际仿真编程可以将步长、采样、控制周期等同起来，但是应注意概念差别，步长为控制精度，而采样和控制周期则应按照控制系统特征进行确定。

4.2 扰动仿真

针对扰动应进行定性分析，在仿真中应重点对扰动进行分析，其包括阶跃、缓慢漂移、周期改变三个类型。其都可利用被扰动量叠加扰动量的方式进行仿真，最终可以获得准确的模型。应注意多输入和输出量系统应分析与确定控制的目标以及关键因素，使之简化为单纯输入和输出系统，以此获得扰动变量实现仿真。

5 结语

综上所述，智能控制系统的仿真应从过程、算法、编程细节等入手，对仿真精度进行控制，通过明确假设、算法设置、要点控制等措施，来实现对仿真结果的优化，针对不同的控制系统选择不同的仿真模型，使之适应系统要求，从而提高仿真的实际效果。

参考文献

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