text: 无模型自适应控制
  CyboConCE，被称为世界上第一台通用型自适应控制仪表 这种新的自适应控制技术用来应付各种控制的挑战 PID 回路控制着大部分工业装置中的自动化过程。
  比例-积分-微分算法简单、可靠，50年来 被广泛用于成千上万个控制回路。
  然而大多数控制器是根据控制器开始工作之前由操作人员设计(至少是调整)好的算法运行的。
  如果能够 从输入输出数据中得到过程的精确模型，控制器的正确参数就容易计算了。
  这种称为MFA(Model-Free Adaptive 无模型自适应)的控制器无需数学建模以及复杂的人工参数整定即可控制时变、多变量等复杂过程。
  s)的多层感知网络，它能够认知或学习蕴含在测量信号中的模式。
  MFA神经元网络的特点是它的动态特性。
  通过不断更新加权因子的值，在每一个采样周期后，帮助控制器产生 一个自适应控制信号，以达到消除设定值与过程变量之间的偏差的控制目标。
  对于不熟悉人工智能理论的人，程博士揭示了这个神经元网络在过程控制应用中的关键部分。
  首先是存储测量到的偏差之历史数据的机理。
  这可以通过网络输入端(图的左边)的延时模块实现。
  最新的测量偏差进入模块顶端，先前的每一个测量偏差被依次向下推入历史文 接着，网络将每一个历史测量偏差乘以加权因子，经过迭加和滤波产生输出o(t)。
  这些数学处理是如何产生程博士所说的控制作用的，还是不甚明了(至少对我来说)。
  然而，程博士的研究以及在许多场合的应用已经证明MFA控制器具有标准PID控制器所不具备的能力。
  类似图2所示的仿真显示了这个结论。
  比例控制作用通过前馈方法将当前测量偏差叠加到 网络的输出。
  神经网络通过综合以前所有的偏差提供积分作用。
  该操作与简单积分的唯一区别在于网络集合的每个元素都被不同程度的加权和滤波而且加权因子始终在变。
  总之，假设MFA控制算法通过计算这些至关重要的加权因子而得到那些特殊能力，为什么面对实际控制问题的控制工程师会对它另眼相看呢
  换句话说，是什么东西让MFA超越了其它 形式的自适应控制、尤其是基于模型的控制方法呢
  优点 程博士指出他的自适应控制方法有三个主要优点:鲁棒性、高速性和稳定性。
  不管相信与否，他可以证明只要过程是无源、可控的，并且符号不变，不管过程是线性的、 非线性的、时变的、非时变的、单变量或多变量的，MFA系统的闭环稳定性是可以保证的。
  也许过程的符号或者说其作用方向是最起码的要求了。
  我还没有看到过有什么控制器能在过程突然从正作用方向改变为反作用方向后继续保持回路稳定的。
  可控性也算是一个比较普通 的要求。
  一般来说，它要求由控制器操作的执行器可使被控变量在其工作范围内变化。
  用一个10瓦的灯泡去加热隔壁楼里的100, 000升的糖浆罐的温度，这一过程显然是不可控的(无论对于MFA还是任何其它控制器)。
  无源是指过程内也许储存了能量但不会自身产生能量。
  糖浆罐是无源的，而化学反应器则不是。
  程博士已在其无模型自适应控制理论中证明MFA本身是一个无源网络。
  非线性稳定性理论告诉我们，用无源控制器控制无源过程会得到一个稳定的闭环系统。
  所幸 的是，大部分流程工业中的过程是无源的。
  收敛性 程博士还宣称MFA比大多数基于模型的自适应控制器速度更快。
  因为MFA不像基于模型的控制 方法那样含有辨识机制，它可以比基于模型的控制器更早施加控制作用。
  然而，主要区别还在于其收敛性。
  基于模型的控制器试图建造一个过程的数学模型并至少在未来一段时间里保持不变。
  模型参数的估计值必须收敛到一些最能反映过程动态特性的常数值上。
  这需要花费时间，特别是当系统处于静止状态时，有用的输入/输出数据寥寥无几， 建模过程可能拉得很长。
  相反，MFA计算的加权因子根本无需收敛。
  当由于扰动或过程动态特性的变化引起过程变化时，修改加权因子就行了，实际上根本不存在需要收敛的固定值。
  而且，一个静止的过程也不会像基于模型的控制器那样减慢MFA的学习速度。
  更确切地说， 过程若不发生变化，MFA就不需要学习任何东西。
  因为一个静止的系统不需要任何新的控制作用，这正是MFA在这种规则下会得出的结论。
  而当过程响应扰动或设定值的变化时， MFA就会产生出一个合适的控制输出去抑制偏差。
  鲁棒控制器能够控制那些行为不确定或动态特性总是在变的过程。
  真正的"黑匣子"控制器不需要任何有关过程的提示。
  但是，鲁棒控制器一般都需要估计过程的增益、滞后时间、时间常数等。
  控制器越是鲁棒，对过程参数的估计精度就可以越低。
  虽然MFA看上去像一个"黑匣子"控制器，实际上把它看成一个鲁棒控制器更合适些，因为它还是需要从过程提取一些量化信息。
  用户至少需要粗略估计一下过程的时间常数。
  对抗 滞后MFA还需要估计过程的滞后时间。
  程博士说，即使用户估计的时间常数大于或小于实际过程的300%，滞后时间的估计误差达到200%，MFA仍能取得相当好的控制效 抗滞后控制MFA能够克服大而不确定的过程滞后时间的能力使其变得特别鲁棒。
  当过程的滞后时间变得大于该控制器在当初设计时所能处理的滞后时间时，传统的控制器就会急不可耐。
  由于控制作用只有在滞后时间过去之后才会表现出来，控制器会感到它的控制不起作用而加大力度，以强迫被控变量快些变化。
  这些额外增加的控制作用会过度调节操作变量最后导致被控 变量出现大范围的振荡。
  抗滞后MFA采用特殊的滞后预估器从而避免了这个问题。
  预估器在滞后时间消逝之前产生一个人为模拟的偏差。
  这一偏差可使控制器马上"感到"自己的控制作用，从而避免了继续盲目地增加控制作用。
  与传统的史密斯预估器不同，抗滞后 MFA的预估器不需要过程的精确模型，只要用户粗略估计过程的滞后时间和时间常数。
  若 估计不符合实际的过程参数，将由MFA自适应算法来弥补这些差异。
  不足之处 如果MFA真有什么弱点，那一定是它的复杂性。
  熟悉线性控制理论、持传统观点的人总想 事先知道控制器将对其输入到底要采取什么行动。
  即使是程博士本人也不知道在进行每一步计算时网络中到底发生了什么。
  只有控制器的最终结果是可以预料的。
  从另一角度看，那些完全不熟悉控制理论的用户可能会感到失望，他们希望MFA掌管一切， 操作人员可以高枕无忧。
  MFA不是真正的黑匣子控制器，它还是需要用户提供一些信息。
  比如哪个传感器用作过程的测量值，哪个执行器用来施加控制作用。
  当然，任何控制器都要用户指定这些内容。
  作为一个完美的自适应控制器应该能够自己找到诸如过程时间常数之类的参数。
  尽管如此，MFA已成功地用来解决了各种各样的控制问题。
  它，也许非同寻常，也许令人 费解，但是当传统的方法不能奏效时还是值得一试。
  一个过程动态特性的全部信息都已包含在输入/输出数据里了。
  应该有一种方法可以直接从输入/输出中计算出控制作用而无需任何模型。
  图1-MFA控制器直接从过程偏差的历史数据计算控制作用。
  它采用了一个3层神经元网络以及时间滞后函数，活化函数，加权因子等部件。
  控制器自动设置神经元和滞后模块;这些究竟是如何实现的目前仍是一个商业 机密。
  照片说明:CyboSoft已将原先面向PLC或DCS的PC软件CyboCon集成到这一精心制作的机 盒里，在Windows CE平台上运行。
  图2-仿真结果显示了对同一种难控的过程，MFA控制(上图)与人工整定的PID控制的性能 差别。
  moreinformation CyboConcontroller, please enter number 200 ReaderService card contactCyboSoft, 2868 Prospect Park Drive, Suite 300, Rancho Cordova, Calif. 95670 USA; e-mail ; tel +1 916 631 6313; fax +1 916 631 6312; www.cybosoft.com MFA解决了PID难以解决的回路 总部设在德州休斯顿市的美国Air Liquide 公司，是一家专门生产气体的厂家，需要对其分布在全球的空气分离设备作生产优化。
  原先安装了一套基于模型的预测控制系统，曾明显改善了过程的稳定性并提高了产量。
  但是厂里的工程师在生产氩气时遇到了麻烦，主精馏塔回路控制不好。
  Air Liquide的高级控制工程师Dave Seiver和Brian Keene(Air Liquide在McMinnville, Oregon分厂的厂长)说，空气分离塔低质量的控制效果造成整个过程老在振荡。
  我们曾试图重新整定PID回路但屡遭失败。
  装上CyboCon后，Seiver先生他们花了不到一天的时间就将PID难以解决的回路变成了MFA 控制回路。
  过程的振荡陡然减小，氩气的产量创了纪录，生产更加稳定。
  现场的操作人员很快接纳了这项技术。