[发明专利]控制系统的控制参数向量的搜索方法和装置

说明书

本申请提供了一种控制系统的控制参数向量的搜索方法和装置，可以应用于人工智能领域。该方法包括：获取控制系统的第一控制参数向量以及第一运行状态，第一控制参数向量为N维向量，第一控制参数向量包含P维的第一子控制参数向量和M维的第二子控制参数向量；基于第一子控制参数向量与第二子控制参数向量之间的相关关系，对第一控制参数向量进行降维处理，得到降维后的第一控制参数向量，降维后的第一控制参数向量为M维向量；基于降维后的第一控制参数向量及其对应的运行状态，以降低确定第三控制参数向量时占用的计算量。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，并且更具体地，涉及控制系统的控制参数向量的搜索方法和装置。

背景技术

随着工程技术的不断进步与发展，尤其是自动化控制领域的突破性进展，使得控制系统的规模越来越大，复杂度越来越高。通常，人们无法直接获得控制系统的运行原理，但同时又希望对控制系统的运行原理有所了解，以便通过调整控制系统的控制参数向量使得控制系统的在合适的运行状态下工作。目前，可以通过建立仿真控制系统的方式，使得仿真控制系统描述控制系统在不同控制参数向量下的运行状态，这样，维护人员可以将仿真控制系统作为控制系统的替代模型来进行研究。

在训练仿真控制模型的过程中，首先，需要采集控制系统的在不同控制参数向量下的运行状态，作为控制系统的历史数据，形成控制系统的数据集，再将数据集中的控制参数向量以及运行状态输入仿真控制系统进行训练，使得仿真控制系统的在不同控制参数向量下的运行状态，更加接近控制系统在不同控制参数向量下的运行状态。

目前，在建立上述数据集的过程中，为了提高历史数据的多样性，需要通过采集函数确定需要添加进数据集中的目标控制参数向量。即将已经采集到的控制系统的历史数输入采集函数，并通过确定采集函数的最大值，来搜索下一个需要采集的目标控制参数向量。再将目标控制参数向量输入控制系统，以获取在目标控制参数向量下控制系统的目标运行状态。最后将目标控制参数向量以及目标运行状态作为数据集中的一组历史数据。

然而，如上文所述，随着控制系统的规模越来越大，复杂度越来越高，控制系统的控制参数向量的维度也越来越高，导致在基于采集函数确定目标控制参数向量的过程中所需的计算量也越来越大。

发明内容

本申请提供一种控制系统的控制参数向量的搜索方法和装置，以减少通过采集参数确定控制参数向量过程中所需的计算量。

第一方面，提供了一种控制系统的控制参数向量的搜索方法，获取所述控制系统的第一控制参数向量以及第一运行状态，所述第一控制参数向量为N维向量，所述第一控制参数向量包含P维的第一子控制参数向量和M维的第二子控制参数向量，所述第一子控制参数向量与所述第二子控制参数向量之间存在相关关系，且所述第一子控制参数向量与所述第二子控制参数向量中的参数不同，所述第一运行状态为所述控制系统在所述第一控制参数向量下的运行状态，P＜N，M＜N，N、M、P均为大于0的正整数；基于所述相关关系，对所述第一控制参数向量进行降维处理，得到降维后的第一控制参数向量，所述降维后的第一控制参数向量为M维向量；将所述降维后的第一控制参数向量以及所述第一运行状态添加至所述第一数据集，得到第二数据集，所述第一数据集包括第二控制参数向量以及第二运行状态，所述第二控制参数向量为M维向量，所述第二运行状态为所述控制系统在所述第二控制参数向量下的运行状态；基于所述第二数据集以及预设的采集函数，得到第三控制参数向量，所述第三控制参数向量为M维向量。

在本申请实施例中，利用第一子控制参数向量与第二子控制参数向量之间的相关关系，对第一控制参数向量进行降维处理，并将降维后的第一控制参数向量添加至第一数据集中，得到第二数据集，再根据第二数据集以及采集函数，确定第三控制参数向量。避免了传统的控制参数向量搜索过程中，基于N维的控制参数向量搜索第二控制参数向量，有利于降低搜索第三控制参数向量时消耗的计算量。

在一种可能的实现方式中，所述相关关系包括所述第一子控制参数向量中的每一维参数，与所述第二子控制参数向量中的一维或多维参数之间的相关关系。