[发明专利]一种针对输入时滞的2D混杂控制器设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及工业控制器设计领域，尤其是一种针对输入时滞的2D混杂控制器设计方法。

背景技术

ILC(迭代学习)控制本质上是一种开环前馈控制，根据系统先前的控制经验和输出误差来修正当前的控制输入，使得被控系统的实际输出轨迹在有限时间区间上沿整个期望输出轨迹实现零误差的完全跟踪。这种控制方法在求解未知结构、复杂非线性系统的轨迹控制方面具有优越性，它能在系统运行的同时，对未知信息进行在线学习，在学习过程中不断弥补缺乏的先验知识，从而使控制性能得到逐步改善，具有较少依赖系统先验知识的优点，但是由于其完全没有利用系统的实时反馈信息，当系统的动态特性发生不确定变化时，控制性能如系统的鲁棒稳定性，收敛性等难以保证。

间歇过程自身具有滞后特征是一种普遍现象，而时滞是系统不稳定的一个主要因素，对稳定性的影响非常复杂，时滞的存在使得系统的稳定性分析和控制器设计变得更加困难。例如，在间歇过程控制中，常存在输入时滞，导致有无差拍控制问题的出现。对此，业内传统的做法是采用纯ILC控制算法来对具有输入时滞的间歇过程进行控制，以维护系统的稳定。对于未知时滞小于一个周期情况(即输入时滞只错后一拍的情况),这种控制方式是有效的，能维持系统的稳定；但是,对于未知时滞大于一个周期的情况(即输入时滞错后两拍甚至更多拍时),这种控制方式会使系统的稳定性能会明显下降甚至不稳，导致生产的产品为劣质产品。

因此，业界亟需设计一种新的控制器，使系统即使受大于一个周期的未知时滞的影响仍能保持稳定，且其具有较好的控制性能。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是：提供一种稳定性高、控制性能良好的，针对输入时滞的2D混杂控制器设计方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种针对输入时滞的2D混杂 控制器设计方法，包括：

A、构建具有输入时滞的二维状态空间模型，所述二维状态空间模型如下：

其中，t代表时间,k代表运行的周期,X_0,k是第k^th批次的初始状态；x(t,k)∈Rⁿ,y(t,k)∈R^l，u(t-d(t),k)∈R^m分别代表系统在t时刻第k^th批次的状态、输出和输入，R^l、R^m、Rⁿ分别代表的是l、m、n维的向量空间，沿时间方向的时变时滞d(t)满足d_m≤d(t)≤d_M，d_m、d_M分别是时滞的上下界；A,C及B均是已知的实常数矩阵，Δ_a(t,k)和Δ_b(t,k)是系统模型参数不确定矩阵且满足[Δ_a(t，k) Δ_b(t，k)]＝EΔ(t，k)[F F_b]，Δ^T(t,k))Δ(t,k)≤I，0≤t≤T,k＝1,2，…,E、F和F_b是已知的实常数矩阵，I是适维单位矩阵；

B、根据时变时滞d(t)的大小，将构建的二维状态空间模型转换为二维时滞增广切换模型，所述二维时滞增广切换模型如下：

其中，为系统的状态，G＝[0 I]，ω(t,k)＝(Δ_a(t,k)-Δ_a(t,k-1))x(t,k-1)+(Δ_b(t,k)-Δ_b(t,k-1))u(t-d(t),k-1)， 可看作外界干扰，为分段常值函数，也叫切换信号：σ(t)＝1表示系统在小时滞情况下运行，σ(t)＝2表示系统在大时滞情况下运行；

C、根据二维时滞增广切换模型设计出满足控制律r(t-d_σ(t)(t),k)的控制器，所述控制律r(t-d_σ(t)(t),k)如下：