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中文譯文 礦用深井提升機分布式智能控制系統(tǒng) 的模擬研究 A. 非，約翰內斯堡，威特沃特斯然德大學電力工程系 摘要 ： 連續(xù)運轉設備對多因子 , 多范式的分布式控制器的結構和運行有特殊要求。我們開發(fā)出一種礦用深井提升機控制器，其設計過程展示了如何選擇因子及它們怎樣相互作用從而控制連續(xù)運行的設備。這種控制器是用模擬研究的方法得出。研究表明，該控制器有助于設計連續(xù)運行設備的智能控制器時區(qū)分理論推導和實際運行狀況。 關鍵詞 ：分布式智能控制；實時計算機控制；連續(xù)運轉 設備 1. 簡介 對分布式人工智能方法的實時控制應用的探討多集中于使用二進制輸入輸出接口的離散式系統(tǒng)。例如 993 年做的機器人導航系統(tǒng)以及 993 年研制的生產線控制系統(tǒng)。連續(xù)運轉設備的分布式職能控制很有意思。對于這種實用上很重要的設備，控制器必須能監(jiān)測連續(xù)變化的數字傳感信號，同時產生連續(xù)變化的執(zhí)行信號。 人們希望把用在不連續(xù)系統(tǒng)研究中的方法擴展到連續(xù)型系統(tǒng)。然而，分布式因子的作用、表現形式及其相互作用方式 決定需要改變其內部比例關系。本文通過設計礦用深井提升機控制器，模擬其運行旨在說明分布式職能控制是如何應用到連續(xù)運轉的設備中的。 文章結構安排如下：首先概述與分布式智能控制有關的連續(xù)運轉設備的特性，接著總結了深井提升機控制的要求，給出了一種用于這種設備的多因子控制器。最后討論了模擬研究的結果，強調了區(qū)分理論推理與實際運轉的意義。 2. 連續(xù)運行設備的分布式智能控制 分布式智能控制用多種半自動因子來控制設備，以滿足運行要求。每種因子執(zhí)行一種智能模式，通過聯絡，因子相互配合來完成整個控制方案。用多個因子的分布式智 能控制器比單個因子的控制器更加靈活、高效。連續(xù)運轉設備與非連續(xù)設備的不同在于，它們是用連續(xù)的多個方程描述，且實時運行。換句話說，連續(xù)型設備是一種典型的隨時間連續(xù)變化的動態(tài)系統(tǒng)。 實時是什么意思呢？首先，實時運行規(guī)定了控制器必須遵守的要求：實時控制器要能迅速及時的監(jiān)測到設備性質的變化并做出反應。此外，它還意味著智能控制系統(tǒng)必須能隨時間進行動態(tài)推理，從而做出正確的反應。當控制器有規(guī)劃和時間安排功能時，動態(tài)推理功能更顯得格外重要。 連續(xù)運轉的設備要滿足實時時限的要求，智能控制器必須在每一時限段都發(fā)出足夠的控制指令 。因此，使用的模式一定要能在規(guī)定的時間段內提供完備的解決方案或在無法完成時提出部分完備的方案。因此，選擇代理模式不僅要關注解決所需問題的能力，而且要重視當無法在規(guī)定期限內完成時給出不完全解決方案的能力。 介紹了一種在時限到來時提供部分解決方案的方法。 3. 深井提升機的控制要求 為了探討連續(xù)型分布式智能控制器，可以選取一種深井提升機的簡易控制系統(tǒng)作為范例。該系統(tǒng)包括直接聯接到卷筒上的電力拖動設備和帶兩套鋼絲繩連接提升容器的卷筒，提升設備（左右容器平衡布置）沿井筒布置。這是 2000 以上深井的典型提升系統(tǒng)。 作為提升系統(tǒng)機械設計的一部分，對鋼絲繩的設計我們采用了安全系數以使其留有余量。靜載荷加上由于系統(tǒng)振蕩產生的最大的動載荷，決定了所需的安全系數。動載荷可由動態(tài)放大系數 計量。 鋼絲繩上的最大動態(tài)力 提升容器和鋼絲繩的總質量×加速度） 如果最大載荷能夠盡量小，提升繩的安全系數就可以取得較小，從而可以采用較輕且便宜的鋼絲繩。由于井筒很深（大約 3000 米），減輕繩重就顯得至關重要。輕繩能減少拖動電機的容量，提高提升效率 。于是控制重點變?yōu)闇p少系統(tǒng)振蕩，繼而限制動載荷。 1932 年及 1951 年已揭示了控制提升機卷筒的加速度曲線形狀，可以使鋼絲繩振蕩減到最小。 4. 控制方案 當給定繩長和容器質量，提升系統(tǒng)存在一個固有諧振頻率 礎加速度曲線圖如圖 1 所示，它用于產生加速度輪廓曲線。 指明如果圖中加速時間 于振蕩的固有周期 1/幅降至最小值。根據線性疊加原理可知，如果所有加速度曲線都用計算基礎加速度曲線的方法來確定， 會取到最小值。以下是可選的控制 方案： 1). 取 近似值。 2). 確定加速度給定值 3). 調整加速度曲線以達到此加速度值。這其中可能要適當修改原來的給定值。 4). 利過卷筒的加速度反饋控制把完全的加速度曲線圖都用到提升設備中。 αw m 圖 1. 基礎加速度曲線圖 加速度 預加速度 加速度曲線 實測的 略質量和位移 速度和位移 控制輸入 速度、位移目標值 加速階段 圖 2. 分布式智能控制系統(tǒng)示意圖 這種控制方法顯示了相互獨立的因子的集成。借助理論推理可以計算出 m 在構建加速度曲線圖時的有效位。在控制問題中應用推理知識，可將控制器分解成由一系列小問題組成的序列。對每個任務可以設計出因子來，這樣得到的分布式控制器的框圖如圖 2 所示。用于每個因子構成控制步驟的一部分 ，其執(zhí)行的功能模塊很容易確定。因子的功能現說明如下： 由于振蕩固有頻率中系統(tǒng)變量的非線性作用，它與提升容器載重量和鋼絲繩長度有關，我們用一種神經網絡來逼近 種網絡隨著鋼絲繩的使用年限而變化。一開始用 第一位計算值來預置神經網絡，接著，在控制器的實際運行中，由井筒的特定數據修訂原來的結果。也就是說，如果運行中測量的 近似值不同，則用測量值重新調整網絡。 試驗中所用的是由后傳遞法調定的四層神經網絡。兩層單個的線性網絡是輸入輸出層，另外兩個內層是神經網絡的核心，它們每層由五道 s 型網絡構成。這種線性 / s 型 / 線性的網絡結構很靈活，能夠近似線性和非線性的功能。五個神經元的內層可用不斷重復的辦法得到，四個神經元的內層無法將網絡的總平方誤差降到允許的范圍內。網絡經過調整用來解決 其中 w = 2Πα 與鋼絲繩長成正比， 一公式可得到第一位計算值。 加速值給定值由模糊邏輯來確定，該理論用于闡明加速度曲線的使用方法。礦用神經 網絡 模糊 邏輯 控制 中心 常規(guī) 控制器 運行 設備 圖 3. 減速控制器的模糊邏輯控制界面 速度（ m/s） · 位移（ m） 提升機正常運行時需要具備兩 種重要功能：“加速”和“停車”。于是要用到兩個因子；一個把提升容器加速到預定值（一般為 15m/s），另一個使容器在預定的井深處停車。用這種方法分別計算加速度設定值，每個因子執(zhí)行一定的任務。各自獨立的因子也使得協(xié)調模糊邏輯來說明加速度曲線的用法更容易。加速度控制器是簡單的單輸入單輸出系統(tǒng)，減速度控制器是雙輸入單輸出系統(tǒng)。兩套系統(tǒng)中模糊邏輯控制器都是以誤差輸入和加速度輸出裝置為基礎。每一個論域可以分為五個部分。加速度控制器的模糊控制界面如圖 3 所示。 “控制中心”用于整合，聯絡各因子。輸入的用戶指令經處理給提升容 器加速，使其?？吭诰仓械男挛恢?。用戶給定提升容器的正常運行速度，提升高度。神經網絡因子輸出決定著加速度框圖的具體形狀。模糊邏輯控制值決定加速度圖上 A 的值?！翱刂浦行摹边€決定著何時從加速模糊邏輯轉到中斷模糊邏輯并給常規(guī)的反饋控制器提供加速度曲線。 常規(guī)反饋控制器用反饋環(huán)節(jié)來控制拖動電機，使提升容器達到加速度設定值。這種控制器－拖動機構的上升時間被取得盡可能短（加速度控制器的穩(wěn)定時間約為 1s，約等于超調量的 5%），以便讓控制系統(tǒng)的其它部分更加明晰。 5. 模擬研究 我們開發(fā)出一種提升設備的常規(guī)連續(xù)型數字模擬裝 置，它還包括了運行普通卷筒加速度控制器的代碼。該裝置只有一個輸入變量 —— 加速度設定值；它是從 實時分布式通訊數據單元提供的分布式數據庫讀入的。模擬邏輯控制器分成兩個單機過程來工 作，它包含讀取所需的 用模糊邏輯并把結果傳送到分布式數據庫的代碼。一個獨立的神經網絡過程計算出鋼絲繩振蕩的固有周期，為在分布式數據庫中進行讀寫操作做準備。開發(fā)中用到的所有軟件都是用 C 語言編制的。 試驗中用的硬件設備包括一套 兼容的計算機網絡。該網絡使用 0S/2 絡包含兩臺裝有數學處理程序和 8M 內存的 80286計算機。它們通過西部數據公司生產的 16 位 域網適配器。每臺 使用一套可以進行網上傳送和讀取的 制程序。其它的處理單元通過由 制程序提供的服務器相聯系。計算量大的模擬裝置和計算量相對較小的控制中心處理單元被放在一臺 上運行，而模糊邏輯和神經網絡過程被安排在別的機子上。這種分配方法在不修改軟件的情況下可以很方便加速度曲線 加速度（m/的改動。 擬結果 模擬研究獲得的典型加速度曲線如圖 4 所示。將滿載的提升容器（ 2800速到 15m/s 后停在距起點 1000 米處。在一系列涵蓋各種典型的礦用提升機結構的模擬試驗中，分布式智能控制器能使動態(tài)放大系數接近 在沒有有效的控制的情況下 此，除了高度的靈活性以外，這種分布式智能控制器也有效地遏制了振蕩，從而鋼絲繩上所受的力約等于產生給定加速度所需的力。 位移及速度曲線表明，這種控制方案能迅速逼近設定點。當速度增加到設定點時，控制器確實顯示出存在有限的超調量，這是限制許可的加速度曲線的結果。制動過程中控制器顯得補償過度 —— 制動 過早，過猛，從而導致在這一小段上花費了太多時間。 分布式控制系統(tǒng)的狀態(tài)不會因為多因子間的通訊延時受到顯著影響。礦用提升機控制系統(tǒng)使用 11 個分布式變量，每個變量的頻率被定在 10間。對于這種提升機控制方案，從數據庫中讀寫的延時不會超過 果分布式變量的數目較小，因子間通訊延時可以取到最小值。在這種方案中計算引起的延時是很明顯的，這是由所用的 功能較差造成的。在一臺機子上執(zhí)行多道程序也增加了計算延時時間。在連續(xù)控制中應用人工智能技術有足夠的計算能力是重要的前提條件。 6. 對理論推理和實 際運行知識的評價 一切智能控制系統(tǒng)的核心都是知識，人工智能的特點是如何運用這些知識。對于連續(xù)運轉的設備要區(qū)分兩種類型的知識：理論推理知識和實際運行知識。 推理知識是指對所研究的設備的認知程度，包括通過經驗得來的東西。它用于確定分布式系統(tǒng)的結構，如何選取因子及每一因子的用途。理論推理用于確定人工智能運用的范圍和用哪種模式，它多數是一些抽象知識，可以轉化成抽象的智能模式，如專家系統(tǒng)。 運行知識是在因子間通訊并被其使用的知識。在實際運行中，智能控制器從設備中測定到它。有時，這種知識能以符號的形式 來表達，但多數情況下，它是時間（秒） 從設備的數字傳感器中得到的數據。值得注意的是運行知識是數值形式的，描述的是設備在特定時刻的狀態(tài)，而理論知識是靜態(tài)，不變的。實際運行知識很重要，因為因子用它來限定控制行為，這些行為又反過來影響到受控設備的未來狀態(tài)。在很多情況下，實際運行數據作為原始信息傳送給智能控制器。需要從這些信息中提取知識供智能模式使用。從原始數據中提取抽象知識是很困難的， 倡導使用數字處理及特征提取技術。兩種模糊邏輯和神經網絡都用到了數值輸入，因而都可用于處理實際運行知識 。 理論推理和實際運行是互補的。當只用到少量的推理知識時，就需要較多的運行知識；反之亦然。這是由于實際運行知識必須獲得被控設備的所有不確定和容易變化的資料。隨著要得到的運行資料愈來愈復雜，為了在因子間適當分配這些數據，因子間的聯絡方式要求更加先進。比如，知道了要用哪個因子以及它們的用途，卻不知道該怎樣使其相互聯結。實際運行知識一定要考慮到因子間的聯絡以在運行過程中改動?？梢杂昧魍[喻通訊協(xié)議在分布式系統(tǒng)間交流運行數據。 對礦用提升機來說，控制方案的結構和控制方法由理論推導來確定。理論推導表明振蕩可以通過采用 特定的加速度曲線來減弱，同時給出如何根據提升機的運行狀態(tài)來選取最優(yōu)的加速度參數。它還揭示了面對控制方面的問題應該如何下手，從而導致了本文提出的控制方案。 得到的控制方案反過來又決定著因子應該用到哪兒，代理的功能，因子間交流些什么，即需要的運行數據。能得到很充分的理論知識，就意味著需要的實際運行數據可以減到最少。控制器的靈活性的要求就很低，因為理論推理已取消了系統(tǒng)中的不確定因素。正是由于推理知識占的比重大，礦用提升機的研究中向實際運行提出的問題就比較少，這也使得因子間的通訊可以很簡單。觀測資料表明，理論推理知 識占的比重大在連續(xù)型系統(tǒng)中相當普遍。 7. 結論 研究表明，分布式智能控制系統(tǒng)能成功的控制連續(xù)變化的設備，連續(xù)變化設備的實時特性決定智能控制器必須能隨時間做出及時的推理判斷。 清楚的區(qū)分推導結果和實際運行情況大大有助于給因子確定合適的結構（由推理得到）和聯絡方案（由運行狀況知）。對深井提升機控制器來說，推理知識是主要的，因子 s 間的通訊協(xié)議相對簡單。理論推理知識占很大比重對連續(xù)運轉的設備很典型，大概是成功應用分布式智能控制的關鍵。 8. 致謝 本項目得到了南非發(fā)展研究中心和威特沃特斯然德大學的鼎立支持，特此表示感謝。 參考文獻 1） ， 算機控制系統(tǒng)中實時信息的分配 南非電力學報， 1991， 82（ 3）， 156－ 164 2） 計算機控制系統(tǒng)中的測量、取樣及數據表示 南非科技期刊， 1993， 89， 541－ 545 3） R.， 布式問題解決法中行業(yè)術語的的協(xié)調 人工智能，1983， 20， 63－ 109 4） 分布式問題解決技術巡禮 統(tǒng)學報，人與控制論， 1987，17（ 5）， 729－ 740 5） A. 知穩(wěn)定多邊干擾中的兩維機器人導航 器人與自動化， 1983 6） R.，《神經計算技術》 阿狄森 7） 市交通系統(tǒng)的智能控制 自動化 1984， 8（ 2），191－ 197 8） 應用實時技術在分布式計算機控制系統(tǒng)中實現共同序列 布達佩斯 六次國際會議論文， 1984 9） V. 布式實時智能系統(tǒng) 于 實時控制中的人工智能的第三次工作組會議論文 1991， 0） V. 于實時智能計算的漸近式推理 制系統(tǒng)， 1992， 12（ 2）， 79－ 83 11） 通樞紐的模糊邏輯控制器 統(tǒng)學報，人與控制， 1977 12） 械制動及對提升設備的影響 機械工程， 1982，123， 537－ 620 13） 礦山電力拖動絞車的過渡過程及對鋼絲繩張力的影響 1951， 573－ 587 14） 腦與人工智能 《關于人工智能的討論：人為的開始，真實的基礎》（ ，麻省理工學院出版社，1990 15） A.， 時專家系統(tǒng)的特征提取 人工智能的工程應用，1994