[发明专利]一种基于数据驱动的质量-弹簧-减震器系统的优化控制方法

说明书

本发明公开了一种基于数据驱动的质量‑弹簧‑减震器系统的优化控制方法。该方法首先获取质量‑弹簧‑减震器系统的紧格式数据模型，基于此模型采用优化准则来近似未知的伪偏导参数；预设优化指标，然后借助神经网络来近似预设的未来时刻的指标函数；利用自适应动态规划技术，设计出在预设指标下的最优控制器来控制质量‑弹簧‑减震器系统，有效地提高了控制性能。

技术领域

本发明涉及一种用于质量-弹簧-减震器系统的控制方法，具体涉及一种基于数据驱动的质量-弹簧-减震器系统的优化控制方法。

背景技术

质量-弹簧-减震器广泛用于核电厂、热电厂、化工等重要产业。然而，由于固有的未建模的动力学特性，很难甚至不可能得到该系统准确的模型。如何仅利用测量的状态和输入数据来设计控制器，是一个非常有意义的工作。基于这个思想，研究人员对数据驱动控制器设计展开了大量的研究，并取得一系列成果。

然而，上述的研究工作主要集中在预设指标是二次型的情况。在二次型指标下得到的是局部最优控器，具有一定的局限性。为了降低局限性，有必要研究在全局指标下设计控制器的方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于数据驱动的质量-弹簧-减震器系统的优化控制方法，可有效解决不能建模的质量-弹簧-减震器系统优化控制问题。

本发明的具体技术方案如下：一种基于数据驱动的质量-弹簧-减震器系统的优化控制方法，包括以下步骤：

使用被量化的状态信号给出了一个紧格式数据模型，然后采用优化准则来近似该模型中的未知伪偏导参数；

预设优化指标，然后借助神经网络来近似预设的未来时刻的指标函数；

利用自适应动态规划技术，设计出在预设指标下的最优控制器来控制质量-弹簧-减震器系统。

进一步，所述质量-弹簧-减震器系统的离散数学表达式如下所示：

式中，表示系状态，表示系统输入，m表示系统维度，是一个已知的整数，k∈{0，1，...}表示采样时刻，f(·)表示未知的非线性函数，c_x和c_u表示未知的系统阶数。

进一步，利用自适应动态规划技术设计出在预设指标下最优控制器的具体步骤包括：获取质量-弹簧-减震器系统的紧格式数据模型，基于此模型采用优化准则来近似未知的伪偏导参数；预设优化指标，然后借助神经网络来近似预设的未来时刻的指标函数；利用自适应动态规划技术，设计出在预设指标下的最优控制器来控制质量-弹簧-减震器系统。

进一步，利用自适应动态规划技术设计出在预设指标下最优控制器的具体步骤包括：获取质量-弹簧-减震器系统的紧格式数据模型，基于此模型采用优化准则来近似未知的伪偏导参数；预设优化指标，然后借助神经网络来近似预设的未来时刻的指标函数；利用自适应动态规划技术，设计出在预设指标下的最优控制器来控制质量-弹簧-减震器系统，具体包括：

采用动态线性化技术，获取质量-弹簧-减震器系统的紧格式数据模型，如下所示：

Δx_k+1＝Φ_kΔu_k

式中，称为伪偏导数，Δx_k+1＝x_k+1-x_k，Δu_k＝u_k-u_k-1；

引入一个均匀量化器，如下所示：

式中，q(u_k)表示量化后的u_k，

预设一个无限维的指标函数，如下所示：

解等式得到在该指标下的最优控制器，如下所示：