Kontroller on automaatika juhtimissüsteemi põhikomponent, mis vastutab andurite signaalide vastuvõtmise, andmete töötlemise ja juhtimisjuhiste väljastamise eest, et saavutada kontrollitava objekti täpne juhtimine. Kontrolleri juhtimismeetodid on erinevad ning erinevad juhtimismeetodid sobivad erinevate juhtimisstsenaariumide ja -vajaduste jaoks. Selles artiklis tutvustame üksikasjalikult mitmeid kontrollerite poolt sageli kasutatavaid juhtimismeetodeid, sealhulgas PID-juhtimist, hägujuhtimist, adaptiivset juhtimist, ennustavat juhtimist, närvivõrgu juhtimist ja intelligentset juhtimist.
1. PID juhtimine
PID-juhtimine (proportsionaalne-integraalne-tuletisjuhtimine) on klassikaline juhtimismeetod, mida kasutatakse laialdaselt tööstuslikus tootmises, lennunduses, transpordis jne. PID-kontroller juhib kontrollitavat objekti kolme lingi kaudu: proportsionaalne (P), integraal (I) ja tuletis (D).
1.1 Proportsionaalne kontroll
Proportsionaalne juhtimine on PID juhtimise aluseks, juhtimisseadus on: u (t)=Kp * e (t), kus u (t) kontrollsuuruse jaoks, Kp proportsionaalsuskoefitsiendi jaoks, e (t) hälbe jaoks. Proportsionaalse juhtimise põhiülesanne on hälbe vähendamine ja süsteemi reageerimiskiiruse parandamine.
1.2 Integreeritud juhtimine
Integreeritud juhtimise ülesanne on kõrvaldada süsteemi staatiline erinevus ja parandada süsteemi stabiilsust. Juhtimisseadus on: u(t)=u(t-1) + Ki * ∫e(t)dt, kus Ki on integraalkoefitsient.
1.3 Diferentsiaali juhtimine
Diferentsiaaljuhtimise põhiülesanne on summutada süsteemi võnkumisi ja parandada süsteemi häiretevastast-võimet. Selle juhtimisseadus on: u(t)=u(t-1) - Kd * de(t)/dt, kus Kd on diferentsiaalkoefitsient.
1.4 PID-juhtimise omadused
PID-juhtimise eelisteks on lihtne struktuur, parameetrite lihtne reguleerimine, kohandatavus ja nii edasi, kuid samal ajal on mõned piirangud, näiteks mittelineaarsete ja ajas{0}}muutuvate süsteemide halb juhtimine ning kõrgemad nõuded parameetrite reguleerimisele.
2. Hägune juhtimine
Hägusjuhtimine on häguse loogikal põhinev juhtimisliik, mis sobib ebakindluse ja ebaselguse käsitlemiseks. Hägukontroller teostab juhitava objekti juhtimist kolme osa kaudu: hägune reeglibaas, udune järeldusmasin ja defuzzifier.
2.1 Hägune reeglibaas
Hägureeglibaas on hägukontrolleri tuum, mis sisaldab hägusate reeglite seeriat sisendmuutujate ja väljundmuutujate vahelise seose kirjeldamiseks. Hägune reegel on kujul IF sisendmuutuja IS hägune komplekt, siis väljundmuutuja IS hägune komplekt.
2.2 Hägune järeldusmasin
Hägusate järelduste masin põhjendab sisendmuutujaid vastavalt häguse reeglibaasis olevatele reeglitele, et saada väljundmuutujate hägused väärtused. Hägujäreldamise protsess koosneb neljast etapist: fuzzifitseerimine, reeglite sobitamine, reeglite liitmine ja defuzzifitseerimine.
2.3 Defuzzifier
Defuzzifieri ülesanne on teisendada hägustest arutlustest saadud hägused väärtused tegelikeks kontrollsuurusteks. Tavaliselt kasutatavad defuzzifikatsioonimeetodid hõlmavad maksimaalse kuuluvuse meetodit, kaalutud keskmise meetodit jne.
2.4 Hägusjuhtimise omadused
Hägujuhtimine suudab toime tulla ebakindluse ja hägusate probleemidega, parameetrite reguleerimise nõuded on madalad ja kohanemisvõime on kõrge. Hägusjuhtimisel on aga ka teatud piirangud, näiteks reeglibaasi ülesehitamine nõuab palju kogemusi ja teadmisi ning juhtimise täpsust mõjutavad hägusa hulga jaotus ja järeldusmeetod.
3. Adaptiivne juhtimine
Adaptiivne juhtimine on omamoodi juhtimismeetod, mis suudab automaatselt reguleerida juhtimisparameetreid vastavalt juhitava objekti omadustele ja keskkonnamuutustele. Adaptiivne kontroller sisaldab tavaliselt kolme osa: mudeli identifitseerimine, parameetrite hindamine ja juhtimisseaduse kavandamine.
3.1 Mudelituvastus
Mudeli identifitseerimine on adaptiivse juhtimise aluseks, mille kaudu sisend- ja väljundandmed luuakse kontrollitava objekti matemaatiline mudel, et luua alus parameetrite hindamiseks ja juhtimisseaduse kujundamiseks.
3.2 Parameetrite hindamine
Parameetrite hindamine on kontrollitava objekti parameetrite võrgus hindamine vastavalt mudeli tuvastamisel saadud teabele, mis annab reaalajas parameetriteabe-kontrolliseaduse kavandamiseks.
3.3 Kontrolliseaduse kavandamine
Juhtimisseaduse kavandamise eesmärk on kujundada juhtimisseadus, mis on kohandatud juhitava objekti omadustele ja keskkonnamuutustele vastavalt mudeli tuvastamise ja parameetrite hindamise tulemustele, et teostada kontrollitava objekti täpne juhtimine.
3.4 Adaptiivse juhtimise omadused
Adaptiivne juhtimine suudab kohaneda juhitava objekti omaduste ja keskkonnamuutustega ning suudab juhtida mittelineaarseid ja ajas{0}}muutuvaid süsteeme. Kuid adaptiivsel juhtimisel on ka mõningaid piiranguid, näiteks mudeli identifitseerimise ja parameetrite hindamise täpsus mõjutab kontrolliefekti ning juhtimisseaduse kujundamine on keeruline.
4. Ennustav juhtimine
Ennustav juhtimine on tulevikuennustusinfol põhinev juhtimismeetod, mis realiseerib juhitava objekti optimaalse juhtimise, ennustades juhitava objekti tulevast käitumist.
4.1 Ennustav mudel
Ennustav mudel on ennustava juhtimise alus, mida kasutatakse kontrollitava objekti dünaamilise käitumise kirjeldamiseks. Tavaliselt kasutatavad ennustusmudelid on ARX-mudel, BJ-mudel ja nii edasi.
4.2 Ennustusalgoritm
Ennustusalgoritm ennustab juhitava objekti tulevast käitumist vastavalt ennustusmudelile ning praegusele sisend- ja väljundinformatsioonile. Tavaliselt kasutatavad ennustusalgoritmid hõlmavad rekursiivseid vähimruutusid, Kalmani filtrit jne.
4.3 Optimeerimise juhtimine
Optimaalne juhtimine põhineb ennustustulemustel, kasutades optimeerimisalgoritmi, et lahendada optimaalne juhtimisseadus, et saavutada kontrollitava objekti optimaalne juhtimine. Tavaliselt kasutatavad optimeerimisalgoritmid on lineaarne programmeerimine, ruutprogrammeerimine ja nii edasi.