[发明专利]针对非线性注塑成型异步切换过程鲁棒模糊预测控制方法

说明书

针对非线性注塑成型异步切换过程鲁棒模糊预测控制方法，属于工业过程的控制领域，所述方法包括如下步骤：步骤一：建立非线性注塑成型异步切换系统的状态空间模型；步骤二：通过模糊准则，将非线性注塑成型异步切换系统的状态空间模型建立成T‑S模糊状态空间模型；步骤三：将构建的非线性注塑成型异步切换系统的T‑S模糊状态空间模型转化为扩展T‑S模糊状态空间模型；步骤四：设计基于非线性注塑成型异步切换系统的扩展T‑S模糊状态空间模型的控制器；步骤五：计算控制器增益步骤六：计算每个阶段的平均驻留时间；本发明能有效地避免注塑成型系统由于模型线性化造成的模型失配问题对控制效果的影响。

技术领域

本发明属于工业过程的先进控制领域，涉及一种针对非线性注塑成型异步切换过程的鲁棒模糊预测控制方法。

背景技术

随着经济的发展和产品种类的增加，现代过程工业中出现了一种具有重复性且需要较高控制精度的批次过程，例如注塑、制药和食品生产。由于批次过程的复杂性和对控制精度的不断提高的要求，导致传统的控制方法产生了局限性。

一方面，当切换系统在不同阶段间相互切换时，存在控制器不能及时切换的情况，此时上一阶段的控制器不能很好的控制下一阶段。在以往的研究中，针对多阶段批次异步切换过程的控制方法为迭代学习法，但此方法要求模型具有相当高的精确度。在实际生产中不同时间系统受到的干扰不同导致系统的模型会发生变化，迭代学习这种利用上一批次的信息处理下一批次过程的方法会使系统的性能下降，这不仅会增加一些不必要的能源消耗，还会降低产品质量，甚至导致系统失控。

另一方面，目前为止，常用的控制方法大多针对线性模型进行控制，但是大多数注塑成型系统的模型为非线性模型，这就会产生模型失配的问题，小则降低产能，减少生产利润，大则可能会导致控制器无法有效的控制系统，造成危险。因此，针对具有不确定性、区间时变时滞、外界未知干扰和输入输出约束的非线性注塑成型异步切换过程研究一种兼顾稳定性、快速性和鲁棒性的控制方法是非常必要的。

目前针对注塑成型异步切换过程主流的控制方法为迭代学习法，在理想条件下，这种控制方法可以有效的对多阶段批次过程进行控制，但在实际生产中由于多种干扰的影响，迭代学习的控制效果会大大降低。而对于非线性系统常常采用使模型线性化的方法，但此种方法会使模型产生较大的偏差，影响控制性能，使得控制器不能进行最优的控制。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种针对非线性注塑成型异步切换过程的鲁棒模糊预测控制方法，这种方法针对非线性注塑成型过程在受到不确定性、区间时变时滞、外界未知干扰、输入输出约束的影响和控制器无法正常切换时仍然可以稳定工作，从而保证设备安全、平稳的运行。

本发明首先将非线性注塑成型系统在不同条件下建立多个对应线性模型，然后针对不同的子模型设计鲁棒预测控制器，接着引入模糊控制思想，通过给不同子系统和各个子控制器分别增加对应的权重，使得不同情况下非线性系统可以求得对应最优的组合控制律，达到有效控制的目的。接着，为了使各个子控制系统具有鲁棒性能指标的同时，还保留了预测控制中滚动优化求控制律的优点。应用鲁棒预测思想，在设计时充分考虑系统的不确定性、区间时变时滞、外界未知干扰等因素对系统的影响，将具有不确定性、区间时变时滞、未知干扰和输入输出约束的离散非线性多阶段批次异步切换系统中的各个子系统表示为状态空间的形式，然后将输出跟踪误差引入到状态空间中，建立新的扩展的状态空间模型。同时为了克服未知扰动，引入H-infinity性能指标。

最后给出基于LMI约束的系统指数稳定条件，从而求解出各个子系统稳定的控制律。并利用模式相关的平均驻留时间法，计算每个同步阶段的最小运行时间和异步阶段的最长运行时间。

本发明是通过以下技术方案实现的：

针对非线性多阶段批次异步切换过程的鲁棒模糊预测控制方法，包括以下步骤：

步骤一：建立非线性注塑成型异步切换系统的状态空间模型；