[发明专利]一种基于改进型Smith预估补偿器的变参数自适应控制方法

摘要

本发明公开一种基于改进型Smith预估补偿器的变参数自适应控制方法，包括以下步骤根据所采集的工业过程中当前时刻k之前一段时间内的被调量的实际值历史数据和控制器的输出值历史数据，运用递推最小二乘法对Smith预估器中的被控对象的数学模型进行在线反馈修正，预估被调量在当前时刻k的变化；根据被调量在当前时刻k的变化以及被调量在当前时刻k的设定值和实际值，确定系统所处的状态，并依据预设的变参数规则，相应的增大或减小控制器参数和控制器增益，自适应调整控制器的输出以控制执行机构动作，其中，系统所处的状态是指系统趋于平稳还是趋于震荡发散；令k＝k+1，重复上述步骤，形成闭环循环操作，将被调量维持在一个较为稳定的范围内。

主权项

一种基于改进型Smith预估补偿器的变参数自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：根据所采集的工业过程中当前时刻k之前一段时间内的被调量的实际值历史数据和控制器的输出值历史数据，运用递推最小二乘法对Smith预估器中的被控对象的数学模型进行在线反馈修正，预估被调量在当前时刻k的变化；根据被调量在当前时刻k的变化以及被调量在当前时刻k的设定值和实际值，确定系统所处的状态，并依据预设的变参数规则，相应的增大或减小控制器参数和控制器增益，自适应调整控制器的输出以控制执行机构动作，其中，系统所处的状态是指系统趋于平稳还是趋于震荡发散；令k＝k+1，重复上述步骤，形成闭环循环操作，将被调量维持在一个较为稳定的范围内；其中，根据所采集的工业过程中当前时刻k之前一段时间内的被调量的实际值历史数据和控制器的输出值历史数据，运用递推最小二乘法对Smith预估器中的被控对象的数学模型进行在线反馈修正，预估被调量在当前时刻k的变化包括：步骤1：采集当前时刻之前一段时间内的被调量的实际值历史数据YN＝[y(k‑n‑1),y(k‑n),…,y(k‑1)]和控制器的输出值历史数据UN＝[u(k‑n‑1),u(k‑n),…,u(k‑1)]，其中YN和UN均为一个按时间顺序排列的单行n+1列的数组，其中，假设k为当前时刻，k‑1，…，k‑n，k‑n‑1为一组间隔相同采样步长的采样时刻，n为自然数；步骤2：选取被控对象的数学模型为：A(z‑1)y(k)＝B(z‑1)u(k)+ε(k)其中，A(z‑1)＝1+a1z‑1+…+anz‑n，为首一多项式，其中a1为该首一多项式中z‑1的系数，an为该首一多项式中z‑n的系数，B(z‑1)＝b0+b1z‑1+…+bnz‑n，为多项式，其中b1为该多项式中z‑1的系数，bn为该多项式中z‑n的系数，ε(k)为噪声模型，一般情况下，工业被控对象的数学模型均可由一阶惯性环节加纯迟延来描述，其中T为时间常数，经离散化后，将被控对象的数学模型简化为：y(k)＝‑a1y(k‑1)+b1u(k‑τ‑1)+ε(k‑1)其中，τ为纯迟延时间，通过对历史数据进行分析后，给出一个τ的初始值τ0；步骤3：运用递推最小二乘法对‑a1和b1进行参数估计，其中‑a1和b1的初始值分别为a0和b0，待达到收敛条件后，输出‑a1的估计值和b1的估计值若执行到设定的最大步数后仍未能达到收敛条件，则令和保持前一个计算结果不变，其中，σ为收敛条件值；步骤4：利用最小方差法、积分法或互相关函数法对迟延时间τ进行参数估计，计算得到τ的估计值τ*，返回步骤3，同时用τ*替代步骤2中的初始值τ0，用于下一个周期的运算；步骤5：由计算得到的参数估计值和τ*修正被控对象的数学估计模型G*c(s)，并由此计算出当前时刻的最优参数估计y*(k)和τ*时刻之前的y*(k‑τ*)；步骤6：计算Δy*(k)＝y*(k)‑y*(k‑τ*)；步骤7：采集被调量的实际值y(k)，由此计算yL(k)＝y(k)+Δy*(k)。