[发明专利]一种批次注塑过程的滚动时域跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种批次注塑过程的滚动时域跟踪控制方法。本发明首先通过采集输入输出数据建立输入输出模型，然后选取合适的状态变量建立状态空间模型，进一步将状态空间模型转换为包含输出和跟踪误差的扩展状态空间模型，最后选取包含终端状态的性能指标，结合Riccati方程和边界条件求得最优控制律。不同于传统的状态空间模型，所提方法的新模型同时考虑了状态变量和跟踪误差。在新设计模型的基础上，通过增加可调节的加权系数，使得控制器的调节更为灵活，并保证系统获得了更好的控制性能。

技术领域

本发明属于自动化技术领域，涉及一种批次注塑过程的滚动时域跟踪控制方法。

背景技术

在实际工业控制中，由于实际工况漂移、过程非线性及系统外部干扰等因素,模型预测控制系统在运行一段时间后其控制性能可能下降甚至失效。如果不及时修复控制器以改善控制品质,将降低预测控制系统所能获得的经济效益。同时实际生产过程中面临着干扰、摩擦、饱和等不确定因素，也会导致受控对象模型的失配。模型失配是预测控制中普遍存在的问题，是导致预测控制器性能下降的重要原因。作为基于模型的优化控制算法,如果模型预测控制算法的预测模型与实际对象的失配程度很严重,则仅靠整定控制器参数将难以改善控制器性能。因此为解决滚动时域控制中模型失配和干扰的问题，对未知扰动下的批处理过程，提出一种更加有效的控制方法增加参数调节的自由度并保证系统的控制性能是很有必要的。

发明内容

本发明目的是为改善批次注塑过程中控制方法的跟踪性能和抗干扰性，提出一种批次注塑过程的滚动时域跟踪控制方法。该方法首先通过采集输入输出数据建立输入输出模型，然后选取合适的状态变量建立状态空间模型，进一步将状态空间模型转换为包含输出和跟踪误差的扩展状态空间模型，最后选取包含终端状态的性能指标，结合Riccati方程和边界条件求得最优控制律。不同于传统的状态空间模型，所提方法的新模型同时考虑了状态变量和跟踪误差。在新设计模型的基础上，通过增加可调节的加权系数，使得控制器的调节更为灵活，并保证系统获得了更好的控制性能。

本发明的技术方案是通过数据采集、模型建立、预测机理、优化等手段，确立了一种基于滚动时域控制方法的新型非最小实现扩展状态空间模型，利用该方法可有效改善批次过程中控制方法的跟踪性能和抗干扰性，并保证了系统在受控对象模型失配和扰动条件下仍具有良好的控制效果。

本发明方法的步骤包括：

步骤1.建立批次过程中被控对象的状态空间模型，具体方法是：

1.1首先采集批次过程的输入输出数据，利用该数据建立该批次过程的模型，形式如下

A(z^-1)y(z)＝B(z^-1)u(z)

A(z^-1)＝1+L₁z^-1+L₂z^-2+…+L_nz^-n

B(z^-1)＝S₁z^-1+S₂z^-2+…+S_mz^-m

其中y(z),u(z)分别是批次过程的输出和输入的z变换，S,L分别是多项式A(z^-1),B(z^-1)中的相应系数，m,n分别是A(z^-1),B(z^-1)的最大阶次。

1.2将步骤1.1中的模型进一步处理成如下形式