[论文解读] ControlAgent: Automating Control System Design via Novel Integration of LLM Agents and Domain Expertise

Xingang Guo, Darioush Keivan+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2024

Business Process Modeling and AnalysisBusiness, Management and Accounting被引用 3

一句话总结

ControlAgent 是一种基于大语言模型的新型框架，通过整合领域专业知识与协作式大语言模型代理及 Python 计算代理，实现了控制系统设计的自动化。它模拟人类迭代设计过程，自动调节控制器以实现稳定性、性能（例如，调节时间）和鲁棒性（例如，相位裕度）要求，实现了端到端的全自动解决方案，并在包含 500 个任务的基准测试中验证了其高精度与高效率。

ABSTRACT

Control system design is a crucial aspect of modern engineering with far-reaching applications across diverse sectors including aerospace, automotive systems, power grids, and robotics. Despite advances made by Large Language Models (LLMs) in various domains, their application in control system design remains limited due to the complexity and specificity of control theory. To bridge this gap, we introduce ControlAgent, a new paradigm that automates control system design via novel integration of LLM agents and control-oriented domain expertise. ControlAgent encodes expert control knowledge and emulates human iterative design processes by gradually tuning controller parameters to meet user-specified requirements for stability, performance, and robustness. ControlAgent integrates multiple collaborative LLM agents, including a central agent responsible for task distribution and task-specific agents dedicated to detailed controller design for various types of systems and requirements. ControlAgent also employs a Python computation agent that performs complex calculations and controller evaluations based on standard design information provided by task-specified LLM agents. Combined with a history and feedback module, the task-specific LLM agents iteratively refine controller parameters based on real-time feedback from prior designs. Overall, ControlAgent mimics the design processes used by (human) practicing engineers, but removes all the human efforts and can be run in a fully automated way to give end-to-end solutions for control system design with user-specified requirements. To validate ControlAgent's effectiveness, we develop ControlEval, an evaluation dataset that comprises 500 control tasks with various specific design goals. The effectiveness of ControlAgent is demonstrated via extensive comparative evaluations between LLM-based and traditional human-involved toolbox-based baselines.

研究动机与目标

• 为解决将大语言模型应用于复杂、领域特定的工程任务（如控制系统设计）时存在的差距，此类任务传统上需要专家知识与迭代调优。
• 通过模仿专家设计工作流程，自动化传统上繁琐且依赖人工的控制器设计过程，特别是针对 PID 和回路整形方法。
• 将领域特定的控制理论知识整合到大语言模型代理中，以确保控制器设计在技术上合理且可行。
• 开发一个可扩展的全自动框架，无需人工干预即可生成满足用户指定要求的端到端控制系统设计。
• 通过全面的基准数据集与基于大语言模型及传统工具箱的基线方法对比评估，验证该框架的有效性。

提出的方法

• ControlAgent 采用多代理架构，由一个中央代理负责任务路由，以及多个针对特定任务的大语言模型代理，分别针对不同系统类型（例如一阶稳定系统）和设计需求进行专业化处理。
• 每个任务专用代理利用控制理论原则（如回路整形）进行迭代控制器设计，以调节如回路带宽（ω_L）和积分增益提升（β_b）等参数。
• 一个专用的 Python 计算代理执行精确的控制增益计算，并使用标准控制设计公式和仿真评估系统性能（例如相位裕度、调节时间）。
• 反馈与历史模块通过存储先前的设计结果并利用实时性能反馈，指导迭代过程中参数的调整，实现迭代优化。
• 通过将控制理论规则（例如相位裕度约束、调节时间近似）直接编码到代理提示与推理过程中，实现领域专业知识的集成。
• 系统使用 ControlEval 数据集进行训练与评估，该数据集包含 500 个任务，涵盖多样的控制设计目标，支持对设计精度与效率的量化基准测试。

实验结果

研究问题

• RQ1 大语言模型代理能否通过完全自动化、端到端的方式，有效模拟人类专家设计流程，实现控制系统设计的自动化？
• RQ2 多代理大语言模型系统在多大程度上能够整合领域特定的控制理论知识，以生成技术上有效且高性能的控制器？
• RQ3 迭代反馈与历史机制在多大程度上能够提升基于大语言模型的控制自动化中的设计精度与收敛速度？
• RQ4 与传统工具箱设计的人工控制器相比，所提出的基于大语言模型的框架在满足稳定性、性能与鲁棒性要求方面的表现如何？
• RQ5 统一框架是否能够以一致的可靠性与精度处理多样化的控制系统类型与设计规格？

主要发现

• ControlAgent 为一个传递函数为 19.95/(s + 0.3897) 的一阶稳定系统成功设计了控制器，满足相位裕度至少 71.542°，调节时间在 0.005 至 3.726 秒之间，且稳态误差 ≤ 0.0001 的要求。
• 系统在三个迭代设计步骤内实现收敛：初始设计时 ω_L = 1 rad/s，优化时 ω_L = 2 rad/s，最终优化时 ω_L = 3 rad/s 且 β_b 降低至 2.5，以平衡性能与鲁棒性。
• 最终设计实现了 83.4768° 的相位裕度，远超所需的 71.542°，且在第二轮迭代中调节时间约为 3.993 秒，经第三轮进一步调优后已符合规范要求。
• Python 计算代理验证了最终控制器满足所有用户指定要求，确认了大语言模型生成设计的正确性与可行性。
• ControlAgent 展现出自主识别设计缺陷（如调节时间过长）并应用纠正调优策略（如提高 ω_L、调整 β_b）的能力，通过迭代反馈实现优化。
• 该框架在 500 个任务的评估数据集（ControlEval）上得到验证，表明大语言模型代理能够以高精度与高可靠性有效自动化复杂控制设计任务。