二自由度IMC-PID控制法：解决不稳定大时滞过程的策略

内模控制原理是一种先进的控制策略，尤其适用于处理不稳定大时滞过程，如在工业过程控制中常见的挑战。该研究主要关注于基于两层Q-learning算法的多智能体协作方法在内模控制中的应用，这在复杂系统中能够提高控制效率和鲁棒性。 内模控制的核心概念体现在其结构框图中，如图2-1所示，它包括被控过程对象G(s)，内部模型G~，以及内模控制器C(s)和反馈控制器C(s)。通过将内模控制器等效变换，可以将其简化为一个反馈控制结构，如图2-2所示。这种方法的关键在于将系统划分为内环和外环，内环专注于稳定性和快速响应，而外环则通过内模控制设计，实现设定值的分离，允许独立调整控制器参数。 针对不稳定大时滞过程，如一类11级自动控制原理课程中探讨的不稳定过程，常规的PID控制器可能难以达到理想效果。Smith预估器虽然能有效处理时滞问题，但其鲁棒性较差。相比之下，内模控制(IMC)算法因其简单且参数整定方便，成为一种解决方案。然而，它对于不稳定过程的直接控制能力有限。 本文提出了二自由度IMC-PID串级控制的设计策略，这是一种创新的方法。该控制结构内部采用经典反馈控制，用于稳定对象并快速消除主扰动，外部则采用二自由度内模控制，确保设定值响应的分离，从而设计出更精确且适应性强的控制器。通过理论分析和仿真验证，这种控制策略显著改善了不稳定大时滞过程的内模控制效果，同时保持了良好的控制性能和鲁棒性。 关键词：不稳定大滞后过程、二自由度控制、PID控制、内模控制（IMC）。这个研究不仅关注控制理论，还结合了机器学习技术（Q-learning），展示了如何在实际工业控制环境中提高控制系统的灵活性和适应性，是现代自动化控制领域的前沿探索。