[发明专利]一种应用于交联电缆生产设备的单神经元PID与模型预测结合的混合控制方法

权利要求书

1.一种应用于交联电缆生产设备的单神经元PID与模型预测结合的混合控制方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1：建立温度系统模型；

所采用的温度系统模型为：

其中，Y(k)为模型计算出的第k个采样时刻的系统输出；C(k)为第k个采样时刻的系统历史输出，A_i为该采样时刻向前第i个历史系统输出相应的加权系数，U(k)为第k个采样时刻的系统历史输入，B_i(k)为该采样时刻向前第i个历史系统输入相应的加权系数，对模型进行修正；

步骤2：模型参数反馈校正；

以系统真实输出作为反馈，实时校正步骤1中的模型参数A_i(k)，B_i(k)，i＝1，2，…10；每次采样时刻调整的增量为：ΔA_i，ΔB_i；

ΔA_i＝ZA_i*E_F(k)*C(k-i)

ΔB_i＝ZB_i*E_F(k)*U(k-i)；

上述ZA_i，ZB_i为需要根据系统实际情况进行调节的学习速率参数，

E_F(k)为该采样时刻的误差值；其中，

E_F(k)＝C(k)-Y(k)；

因此，该时刻修正后的模型参数如下：

A_i(k)＝A_i(k-1)+ΔA_i

B_i(k)＝B_i(k-1)+ΔB_i；

步骤3：本步骤开始对PID参数进行调节，即通过步骤1步骤2获得的模型来计算得到该采样时刻往后10个采样时刻的均方误差；

令J为学习依据：

其中，

E_Y(k-1)＝R-Y(k-1)

通过对PID的比例系数K_P、积分系数K_I、微分系数K_D进行偏微分以得到单神经元PID的三个预参数的增量如下：

其中，R为系统输出设定值，Z_P、Z_I、Z_D为需要根据系统实际情况进行调节的学习速率参数；

得到调节后的PID预参数：

步骤4：PID输出；

对步骤3中的PID的三个预参数进行归一化处理得到PID的比例系数K_P、积分系数K_I、微分系数K_D：

得到本采样时刻控制器最终给到系统的输入U(k)：

U(k)＝K_P(k)*E(k)+K_I(k)*E_I(k)+K_D(k)*E_D(k)；

其中

E(k)＝R-C(k)

E_D(k)＝E(k)-E(k-1)；

其中，K为需要根据系统实际情况进行调节的PID增益参数；另外由于控制温度系统，需要根据系统实际情况适当添加积分饱和来限制E_I(k)；将输出U(k)给到系统中，则完成该次采样所需要执行的操作，返回步骤2循环执行。

2.如权利要求1所述的一种应用于交联电缆生产设备的单神经元PID与模型预测结合的混合控制方法，其特征在于，步骤1中的初值设定如下：A₁(0)＝A₂(0)＝A₃(0)＝…A₇(0)＝0，A₈(0)＝A₉(0)＝A₁₀(0)＝0.33；B₁(0)＝B₂(0)＝…＝B₁₀(0)＝0。

3.如权利要求1所述的一种应用于交联电缆生产设备的单神经元PID与模型预测结合的混合控制方法，其特征在于，步骤2中，设定ZA₁＝ZA₂＝ZA₃＝…ZA₇＝0，ZB₉＝ZB₁₀＝0。