图8-23 基于模型法的参数在线自校正
在线自校正是指系统运行时，对变化的机械系统参数和电气系统参数所进行的跟踪调试，是一种与控制系统不可分割的机内调试，如图8-23所示。图中在线调试过程是基于模型的参数自校正方法。对于电气系统参数的变化，例如定子电阻，由于内部温升，它会发生百分之几十的变化，这种变化最终导致电动机的特性发生改变。因此，系统在线调试时，需要对模型进行自校正，它属于自适应整定技术范畴。在自适应整定时，整定机构使受控对象与模型的偏差收敛于零，并且为控制参数计算提供测定数据。最常用的计算方法之一是逐次最小二乘法，它是将大量的测定数据输入后，应用最小二乘计算出参数的一种方法，考虑到整定过程的周期性，采用逐次计算的形式是不错的选择。
由图8-23可以看出，由基于模型法的参数自校正方法来确定控制参数的控制效果，取决于整定过程中系统建模的准确度和假设条件的客观性，应用起来有一定的限制。而基于规则法的参数自校正方法直接从系统的输入和输出相应入手，整定过程中类似于有经验的操作者手动整定，不需要考虑系统的数学模型，因此整定规则显得尤为重要。
基于规则法的参数自校正方法如图8-24所示，方法将特性曲线归纳为若干种基本响应特性曲线并存入控制知识库中，也将人的参数整定经验和测量获得的各种参数值存入控制知识库中。推理机将实际观测到的特性曲线与控制知识库中存入特性曲线进行对照，使之归入某一类型，而不是简单的答案搜索。
由图8-24可以看出，控制知识库是实现基于规则法的参数在线自校正的关键，它属于智能控制的范畴。智能控制设计的方法有：基于模糊推理和计算的模糊控制算法，基于反向传播（BP）神经网络的控制算法，和基于专家系统的智能专家控制算法等。基于上述方法的PID在线自校正原理依次如图8-25、图8-26和图8-27所示。目前，在线辨识策略多处于理论研究阶段，实际产品应用相对较少。
图8-24 基于规则法的参数在线自校正(www.xing528.com)
图8-25 模糊PID参数自校正控制算法原理框图
图8-26 BP神经网络PID参数自校正原理框图
图8-27 专家PID参数自校正原理框图
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