智能控制算法在PAC上应用.doc

智能控制算法在PAC上应用郭华芳：广东省科学院自动化工程研制中心主任, 研究员
基金项目：广东省自然科学基金项目（课题顺序号：05100514）

The Application of Intelligent Control in Programmable Automation Controller System
摘要:由于PLC本身的硬件设备和软件开发环境的局限性，智能控制等复杂控制在PLC控制系统上得不到全面的应用。近年来新推出的PAC(Programmable Automation Controller)是在PLC的基础上发展起来的。本文比较了PLC、PC控制、PAC三种控制系统在实现智能控制算法上的可行性、开发效率、系统稳定性的差异。以基于遗传算法和专家控制的PID参数自整定为例，探讨了在OPTO22公司的PAC平台下以流程图+脚本语言的开发方式实现智能控制算法。实际应用表明，在该平台下能够比较便捷地实现智能控制算法，而且控制效果理想，开发效率高，系统稳定。
关键词: 可编程自动化控制器，智能控制，智能PID控制
Abstract: Due to the limitations of the hardware equipment and software development on the PLC system itself, intelligent control or other advanced control systems can not achieve at their full potential when getting applied on the PLC system. Lately, a new control system called Programmable Automation Controller (PAC) has been quickly developed based on the PLC technology. This article discusses about the differences among the PLC, PC Control and PAC system, in terms of the feasibility、developing efficiency and system stability when they are integrated with the intelligent control algorithms. Taking reference on the self-regulated and expertise-controlled PID parameters' genetic algorithm, this article explores about how to achieve the intelligent control algorithm on OPTO22 Company’s PAC platform by using the way ”sequential flow chart and scripts”. Result shows, that it is efficient to achieve the intelligent control algorithm on OPTO22's PAC platform, and also, such system is reliable, stable, and efficient to develop.
Key words: PAC; intelligent control; intelligent PID control
智能控制是在人工智能及自动化控制等学科基础上发展起来的交叉学科，是控制理论发展的高级阶段。在对高度非线性的、被控对象机理复杂甚至以确定的系统进行控制的过程中，智能控制表现处良好的动态性能和鲁棒性[1]。因此，把各种智能控制算法应用在工业控制领域上，将能产生极大的经济价值，也是未来工控领域发展的重要方向。
PLC（可编程逻辑控制器）在工业控制领域处于核心的位置。但由于PLC本身的硬件设备和软件开发环境的局限性，智能控制算法等复杂控制算法在PLC上得不到全面的应用。PAC（可编程自动化控制器）被誉为下一代的PLC，在软硬件技术上得到长足的发展，使得各种复杂控制算法在PLC上的实现成为可能。
1 智能控制算法在工业控制领域应用的现状
复杂的控制算法不仅需要强大的浮点处理器，而且还要占用大量的动态存储。由于PLC本身的CPU的主频不高和存储器容量有限，导致PLC的运算能力有限，因此在PLC上只能实现一些简单的控制算法。另一方面，当控制算法比较复杂的时候，梯形图变得冗长繁复，开发和调试的过程都非常麻烦，而且程序移植性和可读性都不好。所以各种常用的智能控制算法如神经网络、遗传算法等在PLC上的应用并不多，常见的算法只有简单的模糊控制算法[2]。该算法在PLC上实现的主要过程是：预先建立模糊控制量表，根据输入的参数限幅量化后，查询模糊控制量表，得出输出量。这种控制方式是智能控制的非常简单的应用，并未真正应用到智能控制算法强大的在线自学习、自适应能力，对被控对象机理复杂的控制系统仍然束手无策。
PC控制又称软PLC，它能使用PC高效的软件及高级的硬件来实现复杂的控制算法，因此用作复杂的工业控制已有不少成功的例子。然而PC的稳定性、可靠性不高成为制约应用发展的瓶颈。PC采用的操作系统容易感染病毒和受到来自网络上的攻击；PC的硬件如机械硬盘的故障率也比较高。当PC出现问题的时候，将造成整个控制系统的瘫痪，即使采取了双机热备份等冗余措施，也始终存在着一定的风险。
表1 PLC、PC控制、PAC三种可编程控制器的比较

PLC
PC控制
PAC
硬件
运算
速度
ms级扫描周期
取决于PC的CPU运算能力
CPU主频可达100
MHz以上
存储
体
一般10M字节以内
取决于PC的内存和机械硬盘的容量
可用数码存储卡，容量可达1G字节
软件
运行
环境
封闭环境
Windows操作系统
嵌入式实时系统（
如WinCE、VxWorks）
开发
环境
梯形图为主
软逻辑，符合国际标准IEC61131-3，高级语言（如VC++）
软逻辑，符合国际标准IEC61131-3，通用语言（如C/C++）或厂家自定义脚本语言
功能/性能
复杂
控制
简单PID算法、简单智能控制算法
复杂PID算法，视觉、运动控制等各种复杂控制
复杂PID算法、复杂智能控制算法，一些厂家支持视觉、运动控制等复杂控制
稳定
高
受PC的软硬件影响，稳定性不高
高
2 在PAC上应用智能控制技术的优势
由于PC和PLC都有其各自的优缺点，在近几年，人们开发出新的控制器PAC。该控制器结合了PLC固有的可靠性、坚固性和分布特性，以及PC的处理器、内存和软件的优势[3]。PAC随着现代化计算机软硬件技术、通讯技术、控制技术的发展而不断发展，PAC平台是现代信息技术“3c”（computer、communication、control）的优秀结合体。
2.1 PAC控制器的硬件设计特点
为了满足各种复杂算法的需要，提高处理器的性能，新推出的PAC控制器的主频可达到700MHz以上，兼备强大的浮点运算能力，而且功耗低，发热量小。存储器的技术发展更为迅猛，容量高达1G bytes存储器不但体积小，而且价格低廉。动态存储器的增大，使得处理器的后台操作系统能同时运行多个任务，而每个任务能申请更多的临时空间；静态存储器容量的增大使得控制器能有大量存储空间可以存放程序以及实时数据。高配置的硬件，强大的数据处理能力，为复杂算法的实现奠定了良好的基础。
2.2基于流程图和脚本语言的开发方式
梯形图与顺序控制流程图 (SFC)都是国际电工协会颁布的IEC61131-3标准的五种编程语言之一。流程图符合人脑的思维方式。它着眼于全局，以功能或状态变化来划分模块，特别适合于状态变化多、逻辑关系简单、不需要深入了解电路结构的开发；脚本语言灵活方便，对实现IF-THEN、SWITCH-CASE、FOR-NEXT等条件判断、循环语句只需按语法编写代码，非常容易实现。
由于流程图对脚本语言的支持，PAC厂商可以提供大量功能各异的库函数，用户通过调用这些库函数，使得开发起来更加方便、简单；用户也可以自定义函数，通过函数名、参数和返回值，把常用的代码封装成函数，这样就可以反复调用，减少重复开发。流程图和脚本语言搭配使用，将大大减轻开发强度，使开发变得轻松简便。
3 在PAC上实现基于遗传算法和专家控制的PID参数自整定
由于PAC的强大运算能力，和PAC友好的开发平台，本文以基于遗传算法和专家控制的PID参数自整定为例，探讨智能控制算法如何在PAC平台上实现。
3.1 基于遗传算法和专家控制的PID参数自整定原理
PID参数的整定和在线自适应调整都是常规PID控制器难以解决的问题。基于遗传算法和专家控制的PID参数自整定可实现在偏离工作点较远的区域采用专家控制对参数进行自整定和用遗传算法对参数进行优化，在工作点附近实施PID模块自身的控制。两种控制算法优势互补，能解决控制器参数整定和优化等难点问题，因此该算法比常规PID控制、模糊控制具有更强的鲁棒性和更好的稳态性能。
3.1.1 专家控制规则的设计
专家控制，是指将专家系统的理论和技术与控制理论和技术相结合，仿效专家的智能，实现对复杂问题的控制。通过在线跟踪控制过程，在发现系统工况发生变化时，及时调整控制参数。专家根据实际操作经验总结出知识规则，能够很好地实现PID参数的在线自整定，可以使PID控制的性能优于常规的PID控制器。专家控制的核心是规则库的设计和如何按规则在线自整定[4]。
设e(k)表示PID控制器离散化的当前采样时刻的误差值，e(k-1)、e(k-2)分别表示前一个和前两个采样时刻的误差值，则有
△e(k) = e(k) - e(k-1)
△e(k-1) = e(k-1) - e(k-2)
根据误差及其变化，一个典型的单位阶跃可简单按以下4种情况设计[5]：
（1）当| e(k)|大于某一固定值时，说明误差的绝对值已经很大。不论误差变化趋势如何，都应考虑控制器的输出应按最大（或最小）输出，以达到迅速调整误差，使误差绝对值以最大速度减小。
（2）当e(k)△e(k) > 0时，说明误差在朝误差绝对值增大方向变化。此时可考虑由控制器实施较强的控制的微分作用，以达到扭转误差绝对值朝减小方向变化，控制器的输出采用PD控制，即
u(k) = u(k-1) + Kp * e(k) + Kd * [e(k) - 2 e(k-1) + e(k-2)]
（3）当e(k)△e(k) < 0或e(k) = 0时，说明误差在朝误差绝对值减小方向变化，或者已经达到平衡状态。此时控制器的输出不变。
（4）当| e(k)|≤ε时，说明误差的绝对值很小，此时采用PI控制，加入积分，减少稳态误差。
3.1.2 遗传算法
利用遗传算法的全局寻优的特点，将它应用于PID参数的寻优计算，从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力，适合于时变系统和带有一定非线性的大时间常数系统[6]。
遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法。它将“适者生存”（survival of the fittest）这一基本的达尔文进化理论引入串结构，并且在串与串之间进行有组织但有随机的信息交换。伴随着算法的运行，经过多代遗传和选择以后，表现在串上的优良的属性得以保留并加以优化组合，不断产生更优秀的个体，淘汰掉不好的特性，即优胜劣汰[1]。
3.2 在Opto22的PAC平台上实现基于遗传算法和专家控制的PID参数自整定
Opto22 是美国著名的自动化设备生产厂家，ioProject professional是专门设计用于Opto22 最新发布的SNAP-PAC系列控制器的集成软件开发包[7]。开发包中的ioControl是对控制器编写控制策略的编程工具。它采用流程图的开发方式，支持功能强大的脚本语言OptoScript，并支持用户自定义函数（Subroutine）。
3.2.1 专家控制规则的实现
对照上述典型阶跃的四条控制规则，按OptoScript的语法采用IF-THEN语句来实现。
//规则1
if (AbsoluteValue（e[k]）> 0.8) then
u[k] = u_max;//赋最大值
endif
//规则2
if (e[k] * (e[k] - e[k-1]) > 0) then
u[k] = u[k-1] + Kp * e[k] + k * Kd * (e[k] – 2 * e[k-1] + e[k-2]) ;
endif
//规则3
if (e[k] * (e[k] - e[k-1]) < 0 or e[k] == 0) then
u[k] = u[k-1];
endif
//规则4
sum_e = 0; //求累差
for i = 0 to k step 1
sum_e = sum_e + e[i];
next
if (e[k] < 0.01) then
u[k] = u[k-1] + Kp * (e[k] - e[k-1]) + Ki * sum _e;
endif
3.2.2 智能控制算法的实现
步骤1：当e[k]变化非常大的时候，把PID模块的工作模式设置为手动状态，即由智能控制算法进行对PID参数的调节；
步骤2：根据e[k]，判断符合哪一条规则；
步骤3：对Kp、Ki、Kd 3个参数进行16位二进制编码，把3个16位的子串连成一个48位长的染色体。当Kp、Ki或Kd为固定值时，其交叉掩码相应为0。例如规则4的掩码是：
11……11|11……11|00……00
Kp Ki Kd
步骤4：运行在Opto 22 的PAC开发环境里编写好遗传算法的程序，求得Kp、Ki、Kd 3个参数的最优解。图1为在ioControl里实现的遗传算法的流程图；
步骤5：当e[k]趋向于0，PID控制基本稳定时，把PID运行模式由手动模式转为自动模式，即由PID模块来调节参数的变化。

图1 ioControl里基于流程图的遗传算法程序
3.2.3 实际运行效果
该算法在Opto22的PAC平台进行了实现，并应用在华南橡胶轮胎厂轮胎检测系统中。对实际工业对象的控制结果表明，该方法比常规PID控制、模糊控制具有更强的鲁棒性和更好的稳态性能，能使系统的响应满足既快速又不振荡的要求。遗传算法寻优的效率比较高：在专家规则库的指导下，遗传算法的收敛速度比较快，一般经过30代以内的遗传就能得到比较理想的计算结果，耗时一般在几秒钟以内。该算法良好的控制效果说明了复杂的智能控制算法在PAC控制平台上应用的可行性，而且开发效率高、系统稳定，并可进一步尝试开发模糊逻辑控制、神经网络控制等其他智能控制算法在PAC平台上的应用。
4 结语
近年来推出的PAC平台不仅保持了原来PLC控制系统灵活、可靠等特点，对于一些比较复杂的智能控制算法也能在PAC平台上应用，而且控制效果良好、开发效率高、系统稳定。因此，智能控制算法在PAC控制平台上的应用极具推广价值。
本文作者创新点：在比较了PLC、PC控制、PAC三种控制系统在实现智能控制算法上的可行性、开发效率、系统稳定性等的基础上，提出了在OPTO22公司的PAC平台下以流程图＋脚本语音的开发方式实现智能控制算法。在该PAC平台上，此方法对实现其他智能控制算法具有通用性。
参考文献
[1] 孙增圻，张再兴，邓志东．智能控制理论与技术[M]．清华大学出版社，广西科学技术出版社，1997
[2] 龙迎春．基于PLC的模糊控制器的设计[ J ]．微计算机信息，2006，22（10）：21-23。
[3] Craig Resnick．Programmable Automation Controller：A New Class of Systems Have Emerged [EB/OL]．
[4] 王伟，张晶涛, 柴天佑．PID 参数先进整定方法综述[ J ]，自动化学报，2000，26（3）：347～355
[5] 刘金琨．先进PID控制及其MATLAB仿真[M]．北京：电子工业出版社，2003
[6] 陶永华．新型PID控制及其应用（第2版）[M]．北京：机械工业出版社，2002
[7] Opto22．PAC PLC Opto 22与工业自动化应用综述[EB/OL]．