[发明专利]基于大数据的串级系统闭环辨识及内模控制方法

摘要

本发明涉及一种基于大数据的串级系统闭环辨识及内模控制方法，针对工业过程中的具有非线性特性的、高阶大时滞对象，基于内模控制的串级系统并结合了PID控制器参数整定方法的可行性，实现的串级系统闭环频域建模方法。该方法解决了经典开环方法难以应用于实际的问题，其模型辨识精度也优于一般方法，同时还具有一定的实际可操作性，使系统辨识从理论向应用更进一步。在模型辨识的基础上。

主权项

一种基于大数据的串级系统闭环辨识及内模控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)数据采集：设系统为内外环串级控制，主控在外环称为主环，副控在内环称为副环；G1、G2为主控制对象和副控制对象表达式，GC1和GC2为主、副控制器表达式，控制对象和对应的控制器都是串联的关系，R1和R2为主环和副环的输入值，E1和E2为主环和副环的偏差值，即输入与反馈量的差值，C1、C2为主环和副环的输出值，GD1和GD2是外部扰动表达式，D1、D2为外部扰动源，D2和D1分别加载在副环和主环输出端；系统投入运行并稳定后，采集主对象、副对象、副控制器的输出以及对应时刻，作为四组数据序列c1、c2、m2、t，四组数据序列中的数据个数须一致，设为N；2)信号变换并选择模型：对步骤1)采集的数据进行拉氏变换，并进行积分项累加，获得主控制对象和副控制对象表达式G1，G2；根据工业过程对象具有高阶，大滞后特点，选择二阶加纯滞后模型作为控制对象模型，二阶加纯滞后模型为G(s)=1as2+bs+ce-Ls,]]>其中a,b,c为参数，L无因次纯滞后；3)利用二阶加时滞模型来建模串级系统，运用迭代方式得到穿越频率ωc，(0，ωc)即为模型的重要频率段，再选取p个不同频率点的相角和幅值数列来匹配此模型，根据线性最小二乘法得到模型参数a,b,c和无因次纯滞后L，最后获得主、副环传递函数模型G1(s)和G2(s)；4)对确定后主、副环传递函数模型进行内模控制方法分解，在分解后可逆的最小相位逆上增加滤波器，再根据等效变换原则，反馈控制与内模控制共同作用下得到主、副控制器的实现形式；5)步骤4)主、副控制器的基础上，通过将其近似成PID形式来实现内模PID控制器，得到最终主、副控制器F1(s)和F2(s)：F2(s)=a2s3+b2s2+c2s(λ2s+1)r2-e-L2s]]>F1(s)=(λ2s+1)r2(a1s3+b1s2+c1s)e-L2s[(λ1s+1)r1-e-L1s],]]>其中λ1、λ2分别为主、副控制器中滤波器时间常数，a1、b1、c1、a2、b2、c2为用步骤3)可确定的主、副控制器中参数；每个控制器都有一个可调参数λ,它决定了系统的闭环响应速度，外环控制器用于设定点响应和抗一次扰动，内环控制器用于抗二次扰动。