0 引言
積分作用從某種意義上來說是人的記憶功能的模擬。對人而言，記憶功能具有某種選擇性；在控制中，人總是有選擇地記憶有用的信息而不記憶無用的信息。根據這一發現，周其鑒于1983年提出了著名的仿人智能積分控制算法：
其中：u-控制輸出；Kp-比例系數；k-抑制系數；e-誤差；e-誤差變化率；em,i-誤差第i次峰值。
但是，信息的有用性是相對的，當時過境遷時，原來一些有用的信息會變成無用。這時除了不記憶當前無用的信息外還會遺忘那些原來有用而當前變得無用的信息。因此，仿人智能積分控制中的積分作用除表現人的記憶與不記憶兩種行為外，還應該加上遺忘行為。
1 仿人智能積分控制
常規PID控制中的積分作用，不加選擇地“記憶”了誤差及誤差變化的所有信息，其中也包含了對控制不利的信息。因此，這種積分作用缺乏智能性，其對誤差的積分過程如圖1所示，且這種積分作用的針對性不強，甚至有時不符合控制系統的客觀需要，只要誤差存在就一直進行積分，造成“積分飽和”。
在積分曲線的(c，d)段，積分作用增加一個正量的控制有利減小回調，但在(d，e)區間積分作用繼續增強，其結果勢必造成系統再次出現超調，這時的I控制作用對系統有害無利。為了克服這種積分控制作用的缺點，滿足ee>0，加上積分作用。這樣，積分控制作用及時給出合適的附加控制量，能有效地抑制系統誤差的增加，而在ee>0時，取消積分作用，使系統借助慣性向穩態過渡。
2 反積分仿人智能控制
從動力學角度來看，系統誤差的產生是由能量不平衡而導致系統應有能量損失的一種表現。在系統控制時，比例作用的主要目的是建立系統新的能量平衡，而積分作用的主要目的是彌補系統中應有的能量積累。因此，良好的控制應該預先補充較多的能量盡快地使系統恢復，再在系統恢復的過程中逐步退回一些原來補人太多的能量，避免引起系統超調。為了使積分作用更加合理，在誤差增大區間施以較強的積分而在誤差減小時則應施以適當的反向積分使多余積分退出。這樣，系統在達到新的平衡時保持應有的能量。
實際上，仿人智能積分控制從某種角度來說，不僅具有常規的積分功能，還具有類似于微分的功能，并且，這種用智能積分來體現微分功能的控制既敏感了誤差的變化趨勢又不像微分那樣對噪聲也非常敏感。因此，采用仿人智能積分控制時一般不需要再加微分作用。由圖2可見，在AB與CD兩個區間，反積分仿人智能控制和仿人智能積分控制的積分作用基本相同，主要體現常規積分作用，但在：BC與DE兩個區間，只有反積分仿人智能控制的積分與微分的趨勢保持一致，因此更好地體現了微分功能。表現在控制方面，則是控制器觀察到誤差將以某個速度通過誤差零點時，將采取拉力的作用方式以防止大的超調量，在相平面內，D控制作用實際就是誤差的相軌跡。因此應削弱控制初期D控制的作用；當誤差接近0時，則加強其作用，使D控制作用主要在誤差較小時起作用。
3 改進仿人智能控制
綜合上述分析可知，合理的積分調節系數應該是：
在ee>0區間上，在誤差較大時，希望積分增益參數KI不要太大，否則∫edt產生較大的值，響應產生振蕩；在誤差較小時，希望積分增益增大，以消除系統的穩態誤差。期望的積分增益的變化可選取如圖2所示的曲線。
據此構造如下非線性函數：
在ee<0區間上，使用仿人智能反向積分作用以使系統的超調減少，此區間反積分調節系數與微分調節規律相似；在誤差較大時，反積分系數不要太大，避免減弱P控制作用；在誤差較小時，則加強反積分作用。
據此構造如圖的構造函數，得到如下改進仿人智能算法：
式中，KI+(e)=KI+sech(αe)；KI-(e)=KI-sech(βe)；其余參數均同(1)，(2)式說明。
4 仿真研究
為了檢驗所設計系統的控制品質，在單位階躍輸入作用下，對工業工程中普遍存在的二階加純滯后對象進行仿真，仿真分別在滯后較小和較大兩種情況下進行，并與PID控制器進行比較。下述各圖實線為仿人智能控制結果，虛線為PID控制結果。
(1)當滯后較小時：
被控對象傳遞函數為(采樣時間為1秒)：
仿人智能控制器參數：Kp=1．3、k=0．8、KI+=0．001、KI-=-0．002、α=1、β=0．7；PID控制器參數為：P=0．2、I=0．15、D=0．2。仿真結果如圖4所示。
仿人智能控制器參數為：Kp=1．3、k=0．8、KI+=0．6、KI-=-0．02、α=1、β=0．7；PID控制器參數為：P=0．3、I=0．04、D=0．08。仿真結果如圖5所示。
5 結束語
本文在仿人智能積分控制算法和反積分仿人智能控制算法的基礎上構造了系統的非線性積分系數和實時整定積分系數，通過仿真結果得知：改進的仿人智能控制器對對象參數變化不是很敏感，并且對具有大延遲的對象，不論在穩定性、快速性以及準確性方面都比PID控制具有明顯的優越性。而且隨著τ／T的增加，即系統的可控性越來越強，改進的仿人智能控制的優越性就越明顯。