无模型控制律及其在露点检测仪中的应用
［摘 要］该文对无模型控制律的一般形式及其参数的工程含义进行了介绍，详细说明了无模型控制器的参数组态的设定问题。根据在线智能露点检测仪中控制过程的特点，应用无模型控制器对其进行控制，对相应的参数组态和控制方法进行了分析和讨论。应用结果表明，无模型控制器在检测仪表中的应用具有较好的控制效果。
［关键词］无模型控制律；露点；参数组态1引言
现在，以被控对象的数学模型为基础的现代控制理论得到了很大的发展，但是由于大量实际被控对象给不出合适的数学模型，现代控制理论在许多场合遇到了困难。“自适应控制”、“模糊控制”、“预测控制”、“智能控制”、“专家系统”等方法的出现，试图解决对模型的依赖问题。但实质上仍没有摆脱模型框架的束缚，有时还要用到建模及系统辨识等手段。这些方法已用于一些动态过程控制中。但由于控制算法复杂，不能适应未知非线性，不能抑制不确定强干扰，所以其应用范围仍受到很大限制。
文献［１］提出了多输入单输出非线性系统的不依赖于系统的数学模型的控制算法，并称之为无模型控制律。经过多年的研究，无模型控制技术已达到了实用阶段。根据这一理论设计制造出的无模型控制器在炼油、化工、轻工、焦炭、化肥、造纸及电力等行业应用，收到了满意的效果。
根据实际需要，作为无模型控制器应用的一个新领域，在我们研制的在线智能露点检测仪中应用无模型控制律作为仪表内相应参数的控制方法，取得了控制稳定、检测精度高、反应快速等良好的使用效果。
本文在工程实践的基础上，对无模型控制律一般形式的各参数的工程意义及参数组态进行介绍和分析，并针对其在仪表检测中的使用进行说明和探讨。
2无模型控制律的一般形式及各参数的工程意义
“无模型控制器”是“无需建立模型的自适应控制器”的简称，它的控制算法由基本无模型控制算法和功能组合算法两部分组成。无模型控制律的一般形式：
到。G(…)是适当的函数，表示控制律的功能组合部分。而 A，b,C,d,α，β，σ是无模型控制律的组态参数，无模型控制律的算法的功能组合部分由一系列功能算法经适当的结合而组成。这些参数的工程含义如下：
λk是偏差y0－y(k)的放大、缩小倍数，即偏差的增益。
gk，在系统平稳时，即测量值y(k)变化很小，gk＝0；当y(k)变化加快时，gk是一个正变数，随y(k)变化的绝对值增大而增大。由于gk的存在，使无模型控制器具有克服大干扰的能力。
A是反向调节强度，起预先反向调节作用，可克服超调，使系统尽快的达到稳定状态。
b是克服静差作用权数，其克服静差作用的强度与此参数成正比。
C是稳定作用与快速转向权数，此参数取值适当，可使系统平稳运行。
参数α，d，σ都是为了避免相应算式的分母为0，所以它们都是适当小正数。
α，β的存在主要是保证控制器自身的稳定性。
为了解决调节过程的快速性和稳定性的矛盾，在无模型控制器的算法中，还设有智能区间。智能区间是以设定值y0为中心，一个适当的正数h为半径的区间［y0－h,y0＋h］。智能区间h是无模型控制器的另一个重要参数。一般地说，在智能区间外，无模型控制律将快速地克服静差；在智能区间内，无模型控制律将进行稳定调节。
3无模型控制器的参数组态
依据无模型控制律设计制造的F00—1系列无模型控制器，在炼油、化工、造纸等行业的应用取得了良好的效果。实践证明，无模型控制器的控制功能远优于大量应用的PID调节器。无模型控制器具有参数自整定功能，但这种整定功能在一定范围内进行，所以给定一组良好的参数初值还是十分必要的。我们仅就单回路情形说明参数组态的一般方法；对于串级环节，参数组态则稍复杂一些。
λk：是控制律的增益，也是它的灵敏度，其初值一般取成1。
h：它的取值范围是0～100%。例如当y0＝60%，而h=5%时，智能区间为(55%，65%)。h的取值依据系统的时滞和超调量而定，一般的说，超调量大，h的值相应的就得大些。一般取3%～5%。
A：初始值取为1，观察系统的动态变化，如果测量值总是处于给定值的上方或下方，这说明A的值大了，应减小；如果产生振荡，则说明A的值小了，应适当加大，直到消除振荡为止。
b：先取一个适当的初值，如果产生振荡，并且测量值在设定值上下不断的摆动，这说明b值给大了，应当减小。如果u(k)的值变化缓慢，使得不能够及时的对测量值进行跟踪调节，说明b值小了，应增大。
C：一般取一个适当值(不应过大)后，几乎不需改变。
其余参数都可以取成小正数。例如：a=0.001，b=0.001。
在单回路调节的情形，参数组态完成以后，一般的无需改变。如果十分必要，也仅需改动λk和A。
4露点仪的原理及控制方法
气体湿度测量和控制，在化工生产、空气调节及医药食品等方面都有非常重要的作用。而作为低温气体用的测湿仪器——露点检测仪，其精度直接关系到测湿效果。我们研制的智能在线露点检测仪［３］，采用Am２４１α同位素、热电式制冷器和半导体势垒探测器，由于采用无模型控制律方法作为控制露层的手段，使检测仪的响应速度和控制精度有了明显的提高，并在实际应用中取得了比较满意的效果。 α源放置在半导体制冷器冷端表面，α源是在银基片上喷涂一层Am２４１而形成的，表面平整光洁。α源相对处安装有半导体探测器，以接收α粒子并产生相应的电信号，供输出检测。制冷器通以电流使制冷端制冷，电流越大，制冷越深，使α源表面温度越低。当α源表面温度达到气体露点温度时，在其表面形成一薄露层，吸收部分α粒子，使得达到探测器表面上的α粒子数目及能量降低。探测器探测到此能量的降低，并以某一降低值做为目标状态值，控制制冷器制冷电流的大小，进而控制α源表面温度，使露层厚度始终处于某一定值，达到平衡状态，此时α源表面温度就是气体露点温度，原理框图示于图4—2。 当对露层厚度进行控制时，如果超调过大，即在α源表面结露过厚，则需要较长时间才能挥发到正常厚度，此时被控对象为一大时滞系统，使达到稳定并显示出露点值的时间延长，不利于在线检测。而且多次超调，易在α源表面遗留下水痕影响其表面清洁及α粒子的正常溢出。在进行自动闭环测量控制过程中，当检测接受α粒子能量的状态值小于起始值30%时，需自动返回自校，以克服α源污染等原因造成的状态信号不正常情况。
针对以上特点，无模型控制器的参数组态就应有所变化。A：根据情况，比一般值稍大，取为1.4；λk：取为1.8；b则不应过大，设成0.1。将制冷电流的控制输出限制在较小范围内，如10%～60%，以防止制冷过深或升温过快。智能区间半径h设为较小的值，如2%，以便更精确稳定地调节露点厚度。
在智能区间内的上半区，即由高温接近露点温度时，越逼近露点温度，也就是露层厚度越接近预定值，hk就越小；在智能区间内的下半区，由低温接近露点温度时，即过厚露层挥发时，gk应更小，因挥发时间要长于结露时间。这些均由程序自动判定和执行。
因探测器为金硅势垒探测器，具有负的温度系数，即温度升高，反向漏电流增大，计数值减小。探测器本身的温差小时(10℃以内)，在软件上对测量值进行补偿；温差大时，则需要重新校准目标值。为克服α源表面污染及温度影响，每24小时重复一次α源温度及状态恢复过程，进行状态初始化。
5结论
经过现场测试，露点仪精度为±0.5℃，符合设计要求，在线实时显示了待测气体的露点，仪器运行状态良好。
通过在自动检测仪表中的应用，进一步说明了无模型控制律的优越性和有效性。我们还将继续拓宽无模型控制器的应用范围，完善控制算法，使之更好地在控制领域发挥作用。
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