向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，可應(yīng)用到控制、決策、人工智能等領(lǐng)域。本發(fā)明方案：（1）根據(jù)控制系統(tǒng)各狀態(tài)和輸出的時(shí)間序列采用向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)輸出作為控制參數(shù)在線優(yōu)化整定的輸入，（2）采用專家規(guī)則表或模糊控制器預(yù)測(cè)控制參數(shù)在線優(yōu)化整定的變比值進(jìn)而在線優(yōu)化整定控制參數(shù)，（3）將上述兩點(diǎn)結(jié)合經(jīng)典的控制方法形成了向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法，進(jìn)一步設(shè)計(jì)具體的裝置、鏈接關(guān)系并構(gòu)成了系統(tǒng)。本發(fā)明使得控制器參數(shù)可以根據(jù)工作環(huán)境的差異和不確定性進(jìn)行在線優(yōu)化整定控制參數(shù)，控制系統(tǒng)可以對(duì)于環(huán)境的各種突發(fā)性變化進(jìn)行應(yīng)對(duì)，動(dòng)態(tài)性能和抗擾性能、靜態(tài)性能提高；克服了超調(diào)。
【專利說明】向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明提出了一種向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，可 應(yīng)用到控制、決策、人工智能等領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]如何使控制系統(tǒng)能夠模擬人的思維，根據(jù)應(yīng)用環(huán)境自動(dòng)在線整定(優(yōu)化)控制參 數(shù)，并且獲得更好的控制性能是自動(dòng)控制領(lǐng)域科學(xué)家長(zhǎng)期以來努力的目標(biāo)，也是本發(fā)明解 決的問題。本領(lǐng)域的專家學(xué)者將人工智能的方法與經(jīng)典的控制方法相結(jié)合的方式得到了 各種先進(jìn)的智能控制方法，可以劃分為兩類:第一類是基于規(guī)則推理機(jī)制的智能控制方 法(統(tǒng)一簡(jiǎn)稱為R-PID控制方法)，例如專家PID (Expert PID, E-PID)在線整定方法、模糊 PID (Fuzzy PID，F(xiàn)-PID)在線整定方法；第二類是基于神經(jīng)計(jì)算科學(xué)的智能控制方法(本 研究統(tǒng)一簡(jiǎn)稱為XNN-PID控制系統(tǒng))，例如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID(Back propagation neural networks PID, BPNN-PID)在線整定方法、RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID (Radial basis function neural networks PID, RBFNN-PID)在線整定方法。
[0003]上述第一類(基于規(guī)則推理機(jī)制的智能控制)方法(技術(shù))存在的問題是:(I)控制 參數(shù)、控制量突變導(dǎo)致系統(tǒng)輸出不穩(wěn)定、過程不平穩(wěn)；(2)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能(系統(tǒng)響應(yīng)快速 性、抗擾恢復(fù)快速性)、靜態(tài)性能(靜態(tài)誤差)差，有待提高；(3)控制系統(tǒng)智能程度(預(yù)測(cè)能 力、學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)能力)差，有待提聞。
[0004]上述問題反映在生產(chǎn)生或應(yīng)用中主要表現(xiàn)在:(1)控制器參數(shù)無法根據(jù)工作環(huán) 境、被控對(duì)象等的差異和不確定性進(jìn)行在線優(yōu)化整定控制參數(shù)，控制系統(tǒng)每一次應(yīng)用之前， 工程師都要反復(fù)調(diào)試控制參數(shù)，且系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間后，工程師有得反復(fù)檢查在調(diào)試控制 參數(shù)；(2)控制系統(tǒng)對(duì)于環(huán)境的各種突發(fā)性變化缺乏應(yīng)對(duì)機(jī)制，只能根據(jù)當(dāng)前的情況作出 控制決策，即使控制決策對(duì)于系統(tǒng)未來的輸出是有害的，也只能等到有害效果產(chǎn)生后再做 出響應(yīng)；(3)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和抗擾性能有待提聞；(4)控制系統(tǒng)的靜態(tài)性能有待提 高；(5)在一些應(yīng)用中會(huì)產(chǎn)生超調(diào)，而一些工程應(yīng)用不允許出現(xiàn)超調(diào)的情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提出了一種向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，可 以具體實(shí)例化為以下兩套實(shí)施例:(1)向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)變比專家控制(VARMA-EA-PID)方 法和系統(tǒng)；(2)向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)變比模糊控制(VARMA-EA-PID)方法和系統(tǒng)。
[0006]一、本發(fā)明的目的:
[0007]本發(fā)明的目的是解決上述生產(chǎn)生活應(yīng)用中的5方面問題。即目標(biāo)I是解決控制器 參數(shù)無法根據(jù)工作環(huán)境、被控對(duì)象等的差異和不確定性進(jìn)行在線優(yōu)化整定控制參數(shù)，控制 系統(tǒng)每一次應(yīng)用之前，工程師都要反復(fù)調(diào)試控制參數(shù)，且系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間后，工程師有得 反復(fù)檢查在調(diào)試控制參數(shù)的問題；目標(biāo)2是解決控制系統(tǒng)對(duì)于環(huán)境的各種突發(fā)性變化缺乏 應(yīng)對(duì)機(jī)制，只能根據(jù)當(dāng)前的情況作出控制決策，即使控制決策對(duì)于系統(tǒng)未來的輸出是有害的，也只能等到有害效果產(chǎn)生后再做出響應(yīng)的問題；目標(biāo)3是解決控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和抗擾性能有待提高的問題；目標(biāo)4是解決控制系統(tǒng)的靜態(tài)性能有待提高的問題；目標(biāo)5是解決在一些應(yīng)用中會(huì)產(chǎn)生超調(diào)，而一些工程應(yīng)用不允許出現(xiàn)超調(diào)的情況的問題。
[0008]二、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題:
[0009]1.解決如何使控制系統(tǒng)的輸出可以根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)各狀態(tài)的時(shí)間序列和輸出的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，控制決策(控制參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整)可以根據(jù)未來的系統(tǒng)輸出進(jìn)行計(jì)算；
[0010]2.預(yù)測(cè)的結(jié)果如何與控制參數(shù)在線證定方法相結(jié)合，充分發(fā)揮出經(jīng)典PID控制系統(tǒng)、人工智能方法(專家系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng))和預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)；[0011]3.解決模糊PID和專家PID方法控制參數(shù)、控制量突變導(dǎo)致系統(tǒng)輸出不穩(wěn)定、過程不平穩(wěn)的問題；模糊PID和專家PID方法的動(dòng)態(tài)性能(系統(tǒng)響應(yīng)快速性、抗擾恢復(fù)快速性)、 靜態(tài)性能(靜態(tài)誤差)差的問題；模糊PID和專家PID方法智能程度(預(yù)測(cè)能力、學(xué)習(xí)能力、 自適應(yīng)能力)差的問題。
[0012]三、本發(fā)明采用的技術(shù)方案
[0013]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取了如下技術(shù)方案:
[0014]一種向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于:
[0015]該方法由步驟(001)至步驟(014)共14個(gè)步驟組成:
[0016]步驟(001):初始化:
[0017]初始化最大計(jì)算周期Kmax:其中Kmax = 0或Kmax G N, N表示自然數(shù),如果Kmax =0,表示控制算法永遠(yuǎn)不終止；
[0018]初始化當(dāng)前計(jì)算周期k:k = I;
[0019]初始化控制目標(biāo)Rin (k):Rin(k) = f(k),其中f(n)表示控制目標(biāo)函數(shù)，即根據(jù)時(shí)刻n給出控制目標(biāo)；
[0020]初始化預(yù)測(cè)步長(zhǎng)為L(zhǎng)pralirt, Lpredict為正整數(shù)，根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)，其取值范圍參考為:
I ^ ^predict ^ 50 ,
[0021]初始化預(yù)測(cè)啟動(dòng)時(shí)刻TpMdic;t，根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)，其取值范圍參考為: 5% ? Kmax ( Tpredict ( 10% ? Kmax,如果 Kmax = 0,10 ? Lpredict ( Tpredict ( 100;初始化系統(tǒng)輸出 yout(k) = 0;
[0022]確定專家模糊變比推理規(guī)則和初始化專家模糊變比推理規(guī)則參數(shù)；
[0023]步驟(002):系統(tǒng)真實(shí)輸出采集:當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于真實(shí)系統(tǒng)時(shí)，yout_ real (k)是真實(shí)存在的被控對(duì)象產(chǎn)生的，通過采集裝置，采集被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出yout_ real (k);當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)，yout_real (k)是通過被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型計(jì)算得出的:當(dāng)前計(jì)算時(shí)刻k= I時(shí),直接賦值yout_real (k) = I ;當(dāng)前計(jì)算時(shí)刻 k > I時(shí)，yout_real (k)是在第k_l個(gè)執(zhí)行周期被計(jì)算得出的；
[0024]步驟(003):判斷是否啟動(dòng)預(yù)測(cè):如果當(dāng)前時(shí)刻尚未到達(dá)預(yù)測(cè)啟動(dòng)時(shí)刻，即 k < Tprsdict，則不啟動(dòng)預(yù)測(cè)，跳轉(zhuǎn)到步驟(004);如果當(dāng)前時(shí)刻到達(dá)預(yù)測(cè)啟動(dòng)時(shí)刻，即 k≥Tprsdiet，則啟動(dòng)預(yù)測(cè)，跳轉(zhuǎn)到步驟(005)；
[0025]步驟(004):直接賦值:尚未啟動(dòng)預(yù)測(cè)，則參與誤差計(jì)算的yout (k) = yout_ real(k_l);
[0026]步驟(005):預(yù)測(cè)輸出:啟動(dòng)了預(yù)測(cè)，貝U參與誤差計(jì)算的yout (k) = ypredict (k)；1)按精密合金所含成分的重量百分比計(jì)算進(jìn)行原料配制:
C: 0.005-0.030% ；Si:0.05-0.35% ； Mn:0.35-0.65% ；P: ^0.015% ；S: ^ 0.015% ；Ni:48.5-52.0% ；Cu:0.03-0.60% ；Mo:0.03-1.00% ；Ce:0.005-0.10% ;余量為 Fe 及不可避
免的雜質(zhì)；
2)熔煉:將按前述配制的原料經(jīng)清洗后裝入真空感應(yīng)爐中熔煉鑄錠，熔煉期溫度控制在1540°C -1590°C，精煉時(shí)間40-60分鐘；加入金屬鈰，出鋼溫度1560°C -1600°C,
3)將熔煉合格的鋼錠用車床去除表面氧化皮及缺陷。
[0025]4)鍛造:將坯錠在1100°C -1160°C溫度下保溫3小時(shí)后進(jìn)行鍛造，鍛造溫度IlOO0C -850°C，開鍛溫度1100°C ;終鍛溫度≥900°C。
[0026]4)熱軋:將鍛造后的方棒熱軋，在1050°C -1150°C溫度下加熱保溫40分鐘，熱軋制盤條或棒材，熱軋溫度1100°C -900°c。
[0027]5)將Φ 12mm盤條或棒材在溫度940°C -980°C下進(jìn)行加熱、保溫。
[0028]6)表面修磨:將熱軋盤條后的坯件進(jìn)行表面修磨去除微細(xì)裂紋缺陷；
7)模具拉拔:坯件采用高聚晶半圓模具依次進(jìn)行拉拔一中間退火一拉拔一中間退火一拉拔，得到半圓形鋼絲成品，拉拔道次參考工藝為:Φ 12-10-8.0±0.3mm6.8X10-6.0X9.5-5.5X9.0-4.5X8.3- ψ 間退火 -4.0X7.8-3.5X7.3-3.0 X 6.8-中間退火-2.5X6.0 ；
8)成品退火:將拉拔得到的半圓形鋼絲成品裝入真空熱處理爐中，880°C-920°C下加熱保溫50分鐘后，以不超過28°C /小時(shí)的冷卻速度冷卻至580°C以下，再空冷卻至室溫。
[0029]其中按精密所含成分的重量百分比計(jì)算進(jìn)行原料配制，制備了三爐實(shí)施例，詳見如下:
第一爐:C: 0.01% ；Si:0.16% ； Mn:0.40% ；P: 0.010% ；S:0.005% ； N1:48.5% ；Cu:0.21% ；Mo:0.5% ；Ce:0.006% ；
余量為Fe及不可避免的雜質(zhì)；
第二爐:C: 0.015% ；Si:0.18% ； Mn:0.50% ；P: 0.010% ；S: 0.005% ；N1:49.2% ；Cu:0.3% ；Mo:0.6% ；Ce:0.007% ；
余量為Fe及不可避免的雜質(zhì)；
計(jì)算方法采用向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法:向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法的輸入為以下五個(gè)變量的時(shí)間序列:比例控制參數(shù)時(shí)間序列Kp(1)，Kp(2)，…，Kp(k)、積分控制參數(shù)時(shí)間序列 Ki (1)，Ki (2)，? ? ?，Ki (k)、微分控制參數(shù)時(shí)間序列Kd(1)，Kd，⑵，…，Kd(k)、控制量時(shí)間序列 u (I), u (2),..., u (k)、控制系統(tǒng)輸出 yout-real (1), yout-real (2), , yout-real (k);向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法的輸出為k時(shí)刻后第Lpralirf時(shí)刻的系統(tǒng)輸出ypralic;t(k);
[0027]步驟(006):誤差計(jì)算:根據(jù)被控對(duì)象當(dāng)前時(shí)刻的采樣值yout (k)與被控對(duì)象的目標(biāo)值rin(k)計(jì)算出當(dāng)前時(shí)刻的誤差e (k)，其中e(k) = yout (k)-rin (k);
[0028]步驟(007):誤差變化率計(jì)算:計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的誤差e(k)與前一時(shí)刻的誤差 e(k-l)之間的誤差變化率ec (k)，其中ec (k) = e(k)-e(k-l);
[0029]步驟(008):控制參數(shù)變比計(jì)算:根據(jù)模糊控制器參數(shù)Tfa或者專家規(guī)則表Tea，采用模糊計(jì)算或者查詢專家規(guī)則表的方法，模糊計(jì)算方法或者查詢專家規(guī)則表方法的輸入為:當(dāng)前時(shí)刻誤差e(k)和誤差變化率ec(k)，模糊計(jì)算方法或者查詢專家規(guī)則表方法的輸出為控制參數(shù)變比Rp (k)、Ri (k)、Rd (k);
[0030]步驟(009):控制參數(shù)計(jì)算:根據(jù)公式1、公式2、公式3計(jì)算出控制參數(shù)&(10、 Ki (k),Kd(k);
[0031]Kp(k) = Rp(e(k), ec(k)) ? Kp(k-1)公式 I
[0032]Ki (k) =Ri (e (k), ec (k)) ? Ki (k~l)公式 2
[0033]Kd(k)=Rd(e(k), et(k)) ? Kd(k-l)公式 3
[0034]步驟(010):計(jì)算控制量:采用數(shù)字PID算法，數(shù)字PID算法的輸入是控制參數(shù) Kp(k)、Ki(k)、Kd(k)，輸出是控制量 u (k);
[0035]步驟(011):被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出:當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于真實(shí)系統(tǒng)時(shí)，控制量作用于被控對(duì)象，被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出y0ut-real(k);當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)，通過被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型計(jì)算得出yout-real (k),上述被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型的輸入是控制量u(k),輸出是被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出yout-real(k);
[0036]步驟(012):計(jì)算周期自增:即當(dāng)前時(shí)刻： k = k+1 ；
[0037]步驟(013):判斷是否結(jié)束:如果最大執(zhí)行周期Kmax > 0且當(dāng)前時(shí)刻k > Kmax, 則跳轉(zhuǎn)到步驟(014):結(jié)束；如果最大執(zhí)行周期Kmax = 0，則跳轉(zhuǎn)到步驟(002)，重復(fù)執(zhí)行過程;
[0038]步驟(014):結(jié)束。
[0039]其中確定專家模糊變比推理規(guī)則和初始化專家模糊變比推理規(guī)則參數(shù)，具體為:
[0040]如果專家模糊變比推理規(guī)則采用專家變比推理的方法，則采用專家PID中專家規(guī)則表的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)專家變比規(guī)則表，專家PID中專家規(guī)則表和專家變比規(guī)則表的輸入都是時(shí)刻誤差e(k)和誤差變化率ec(k)，專家PID中專家規(guī)則表的輸出是控制參數(shù) Kp (k)，Ki (k)，Kd (k)，而專家變比規(guī)則表的輸出是控制參數(shù)變比Rp (k)，Ri (k)，Rd (k);
[0041]如果專家模糊變比推理規(guī)則采用模糊計(jì)算推理的方法，則采用模糊PID中模糊推理機(jī)的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)模糊變比推理機(jī)，模糊PID中模糊推理機(jī)和模糊變比推理機(jī)的輸入都是時(shí)刻誤差e (k)和誤差變化率ec (k)，模糊PID中模糊推理機(jī)的輸出是控制參數(shù)Kp (k)、 KiGO、Kd (k)，而模糊變比推理機(jī)的輸出是控制參數(shù)變比Rp(k)、Ri(k)、Rd(k)。
[0042]應(yīng)用所述的一種向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法的系統(tǒng)，其特征在于:系統(tǒng)由5個(gè)裝置組成:決策器(100)、控制器(101)、被控對(duì)象(102)、控制量傳感變 送器(103)、被控對(duì)象輸出傳感變送器(104)；
[0043]決策器可以是計(jì)算機(jī)、或者是可編程控制器、或者是輸入為控制目標(biāo)(系統(tǒng)輸入數(shù) 字量)、控制量(數(shù)字量)、系統(tǒng)真實(shí)輸出(數(shù)字量)，輸出為控制參數(shù)的裝置；其中決策器通過 其輸入設(shè)備輸入控制目標(biāo)(系統(tǒng)輸入數(shù)字量)；決策器通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、或 者采集卡接口與控制量傳感變送器連接，接收最新的控制量(數(shù)字量);決策器通過RS232接 口、或者以太網(wǎng)接口、或者采集卡接口與被控對(duì)象輸出傳感變送器連接，接收最新的系統(tǒng)真 實(shí)輸出(數(shù)字量);
[0044]其中，決策器可以是一個(gè)裝置，也可以由3個(gè)子裝置組成:控制參數(shù)變比在線整定 器、控制參數(shù)在線整定器、預(yù)測(cè)器；這3個(gè)裝置均可以是計(jì)算機(jī)、或者是可編程控制器、或者 是滿足下屬連接關(guān)系和輸入輸出關(guān)系的裝置:控制參數(shù)變比在線整定器通過其輸入設(shè)備輸 入控制目標(biāo)(系統(tǒng)輸入數(shù)字量)，通過以太網(wǎng)、或者通訊總線與預(yù)測(cè)器相連接，接收控制系統(tǒng) 預(yù)測(cè)輸出，通過以太網(wǎng)、或者通訊總線與控制參數(shù)在線整定器連接，輸出控制量變比值；控 制參數(shù)在線整定器通過以太網(wǎng)、或者通訊總線與預(yù)測(cè)器和控制器連接，輸出最新的控制參 數(shù)；預(yù)測(cè)器通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、采集卡傳輸接口與控制量傳感變送器和被控 對(duì)象輸出傳感變送器連接，接收控制量(數(shù)字量)和系統(tǒng)真實(shí)輸出(數(shù)字量)為輸入；
[0045]控制器可以是帶有編程功能的PLC及驅(qū)動(dòng)器、或者是帶有編程功能變頻器、或者 是可以根據(jù)PID控制參數(shù)產(chǎn)生控制量驅(qū)動(dòng)被控對(duì)象的裝置；控制器通過工業(yè)總線、數(shù)據(jù)線 與控制參數(shù)在線整定器連接，接受控制參數(shù)；控制器輸出控制量，通過機(jī)械結(jié)構(gòu)、或者傳導(dǎo)、 傳輸媒介與被控對(duì)象連接，對(duì)被控對(duì)象產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)；
[0046]被控對(duì)象可以是電機(jī)及拖動(dòng)對(duì)象、或者壓力控制設(shè)備及對(duì)象、或者是可以受控制 器產(chǎn)生的控制量影響的對(duì)象；
[0047]控制量傳感變送器可以是電壓采集裝置、壓力采集裝置、轉(zhuǎn)速采集裝置、或者是模 擬量采集裝置；控制量傳感變送器的輸入與控制器的輸出通過導(dǎo)線、或者傳動(dòng)裝置、或者傳 導(dǎo)裝置連接，獲取控制器輸出的模擬量；控制量傳感變送器將其轉(zhuǎn)化為控制量(數(shù)字量)，再 通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、采集卡傳輸接口與決策器連接，輸送控制量(數(shù)字量)；
[0048]被控對(duì)象輸出傳感變送器可以是電壓采集裝置、壓力采集裝置、轉(zhuǎn)速采集裝置、或 者是模擬量采集裝置；被控對(duì)象輸出傳感變送器的輸入與被控對(duì)象通過導(dǎo)線、或者傳動(dòng)裝 置、或者傳導(dǎo)裝置連接，獲取被控對(duì)象輸出的模擬量；被控對(duì)象輸出傳感變送器將其轉(zhuǎn)化為 系統(tǒng)真實(shí)輸出(數(shù)字量)，再通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、采集卡傳輸接口與決策器連 接，輸送系統(tǒng)真實(shí)輸出(數(shù)字量)；
[0049]系統(tǒng)和方法的結(jié)合關(guān)系和實(shí)現(xiàn)過程如下:
[0050]步驟(001)初始化是由決策器實(shí)現(xiàn)的；具體是由控制參數(shù)變比在線整定器接收輸 入設(shè)定的，將初始化結(jié)果分發(fā)給控制參數(shù)在線整定器和預(yù)測(cè)器；
[0051]步驟(002)系統(tǒng)真實(shí)輸出采集是由控制量傳感變送器和被控對(duì)象輸出傳感變送 器配合決策器實(shí)現(xiàn)的；
[0052]步驟(003)判斷是否啟動(dòng)預(yù)測(cè)至步驟(005)預(yù)測(cè)輸出是由預(yù)測(cè)器實(shí)現(xiàn)的；
[0053]步驟(006)誤差計(jì)算至步驟(008)控制參數(shù)變比計(jì)算是由控制參數(shù)在線整定器實(shí) 現(xiàn)的；[0054]步驟(009)控制參數(shù)變比計(jì)算是由控制參數(shù)在線整定器實(shí)現(xiàn)的；
[0055]步驟(010)控制量計(jì)算是由控制器實(shí)現(xiàn)的；
[0056]步驟(011)被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出是由被控對(duì)象實(shí)現(xiàn)的；
[0057]步驟(012)計(jì)算周期自增至步驟(014)結(jié)束，是由決策器實(shí)現(xiàn)的。
[0058]綜上所述，本發(fā)明采用的技術(shù)手段是:(1)根據(jù)控制系統(tǒng)各狀態(tài)和輸出的時(shí)間序 列采用向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)輸出作為控制參數(shù)在線優(yōu)化整定的輸入，(2)采用專家 規(guī)則表或模糊控制器預(yù)測(cè)控制參數(shù)在線優(yōu)化整定的變比值進(jìn)而在線優(yōu)化整定控制參數(shù)，
(3)將上述兩點(diǎn)結(jié)合經(jīng)典的控制方法形成了向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化 方法，進(jìn)一步設(shè)計(jì)具體的裝置、鏈接關(guān)系并構(gòu)成了采用了上述方法的系統(tǒng)。
[0059]四、本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)方案相比的優(yōu)點(diǎn)和有益效果:
[0060]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)方案相比具有如下優(yōu)點(diǎn):(1)使得控制器參數(shù)可以根據(jù)工作環(huán) 境的差異和不確定性進(jìn)行在線優(yōu)化整定控制參數(shù)，控制系統(tǒng)每一次應(yīng)用之前，工程師只需 要大致設(shè)定控制參數(shù)，系統(tǒng)上線運(yùn)行后自動(dòng)會(huì)進(jìn)行控制參數(shù)的優(yōu)化整定；(2)控制系統(tǒng)可 以對(duì)于環(huán)境的各種突發(fā)性變化進(jìn)行應(yīng)對(duì)，可以根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果作控制決策，提前響應(yīng)和應(yīng) 對(duì)不好的控制結(jié)果；(3)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和抗擾性能提聞；(4)控制系統(tǒng)的靜態(tài)性能提 高；(5)克服了在一些應(yīng)用中出現(xiàn)超調(diào)的情況。
[0061]2.本發(fā)明設(shè)計(jì)的專家模糊增量式自適應(yīng)的參數(shù)在線整定優(yōu)化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了整個(gè) 控制器參數(shù)調(diào)整優(yōu)化的過程都是由算法自身實(shí)現(xiàn)的，在線參數(shù)優(yōu)化整定的過程沒有人的參 與，控制系統(tǒng)能夠根據(jù)自身硬件特點(diǎn)和工作環(huán)境自動(dòng)整定調(diào)適參數(shù)。
[0062]3.本發(fā)明提出的專家模糊增量式自適應(yīng)的參數(shù)在線整定優(yōu)化方法，解決了物力結(jié) 構(gòu)相似的多個(gè)控制回路由于工作環(huán)境變化或存在差異，控制器參數(shù)無法根據(jù)工作環(huán)境的差 異和不確定性在線自整定優(yōu)化的問題；解決了物力結(jié)構(gòu)相似的多個(gè)控制回路由于被控對(duì)象 存在差別，控制器參數(shù)無法根據(jù)被控對(duì)象的差異和不確定性在線自整定優(yōu)化的問題；解決 了物力結(jié)構(gòu)相似的多個(gè)控制回路需要反復(fù)進(jìn)行控制參數(shù)整定，控制器參數(shù)無法自動(dòng)完成這 一重復(fù)的工作在線自整定優(yōu)化的問題。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0063]圖1基于向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法的系統(tǒng)裝置連接關(guān) 系圖；
[0064]圖2向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法的流程圖；
【具體實(shí)施方式】
[0065]下面結(jié)合附圖1和圖2，對(duì)本發(fā)明提出的向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參 數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述和說明。
[0066]1.向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，其實(shí)是方案如下:
[0067]1.1該方法由步驟(001)至步驟(014)共14個(gè)步驟組成:
[0068]1.1.1 步驟(001):初始化:
[0069]初始化最大計(jì)算周期Kmax:Kmax = 0,表示控制算法永遠(yuǎn)不終止；
[0070]初始化當(dāng)前計(jì)算周期k:k = I;[0071]初始化控制目標(biāo)(系統(tǒng)輸入)Rin (k): Rin (k) =1，即每個(gè)時(shí)刻n控制目標(biāo)(系統(tǒng)細(xì)] 入)為一個(gè)常數(shù)；
[0072]初始化預(yù)測(cè)步長(zhǎng)為
Lpredict ? predict 20，
[0073]初始化預(yù)測(cè)啟動(dòng)時(shí)刻Tprediet:Tprediet = 100;
[0074]本實(shí)施例中，專家模糊變比推理規(guī)則釆用專家變比推理的方法，釆用專家PID中專家規(guī)則表的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)專家變比規(guī)則表，如公式4、公式5和公式6所不:
[0075]Rk {e(k)，ec{k))=
[0079]
【權(quán)利要求】
1.一種向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于: 該方法由步驟(OOl)至步驟(014)共14個(gè)步驟組成: 步驟(001):初始化: 初始化最大計(jì)算周期Kmax:其中Kmax = O或Kmax e N, N表示自然數(shù),如果Kmax = O,表示控制算法永遠(yuǎn)不終止； 初始化當(dāng)前計(jì)算周期k:k = I ； 初始化控制目標(biāo)Rin (k):虹11(10=€(10，其中€(11)表示控制目標(biāo)函數(shù)，即根據(jù)時(shí)刻η給出控制目標(biāo)； 初始化預(yù)測(cè)步長(zhǎng)為L(zhǎng)pralirt, Lprediet為正整數(shù)，根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)，其取值范圍參考為:I ^ ^predict ^ 50 , 初始化預(yù)測(cè)啟動(dòng)時(shí)刻TPMdic;t，根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)，其取值范圍參考為:5%.Kmax ( Tpredict ( 10%.Kmax,如果 Kmax = 0,10.Lpredict ( Tpredict ( 100;初始化系統(tǒng)輸出 yout(k) = O; 確定專家模糊變比推理規(guī)則和初始化專家模糊變比推理規(guī)則參數(shù)； 步驟(002):系統(tǒng)真實(shí)輸出采集:當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于真實(shí)系統(tǒng)時(shí)，yout_real (k)是真實(shí)存在的被控對(duì)象產(chǎn)生的，通過采集裝置，采集被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出y0ut_real(k);當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于計(jì)算機(jī)仿`真實(shí)驗(yàn)時(shí)，yout_real(k)是通過被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型計(jì)算得出的:當(dāng)前計(jì)算時(shí)刻k = I時(shí),直接賦值yout_real (k) = I ;當(dāng)前計(jì)算時(shí)刻k > I時(shí)，yout_real (k)是在第k_l個(gè)執(zhí)行周期被計(jì)算得出的； 步驟(003):判斷是否啟動(dòng)預(yù)測(cè):如果當(dāng)前時(shí)刻尚未到達(dá)預(yù)測(cè)啟動(dòng)時(shí)刻，即k < Tprsdict,則不啟動(dòng)預(yù)測(cè)，跳轉(zhuǎn)到步驟(004);如果當(dāng)前時(shí)刻到達(dá)預(yù)測(cè)啟動(dòng)時(shí)刻，即k ^ Tpralirt，則啟動(dòng)預(yù)測(cè)，跳轉(zhuǎn)到步驟(005)； 步驟(004):直接賦值:尚未啟動(dòng)預(yù)測(cè)，則參與誤差計(jì)算的yout (k) = yout_real(k_l); 步驟(005):預(yù)測(cè)輸出:啟動(dòng)了預(yù)測(cè)，則參與誤差計(jì)算的yout (k) = ypredict (k);計(jì)算方法采用向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法:向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法的輸入為以下五個(gè)變量的時(shí)間序列:比例控制參數(shù)時(shí)間序列Kp(I)，Kp (2)，...，Kp (k)、積分控制參數(shù)時(shí)間序列Ki (I)，Ki (2)，...，Ki (k)、微分控制參數(shù)時(shí)間序列Kd ( I )，Kd, (2)，...，Kd (k)、控制量時(shí)間序列 u (I)，u (2)，...，u (k)、控制系統(tǒng)輸出 yout_real (I), yout_real (2),, yout_real (k);向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法的輸出為k時(shí)刻后第Lpraliet時(shí)刻的系統(tǒng)輸出ypralic;t(k); 步驟(006):誤差計(jì)算:根據(jù)被控對(duì)象當(dāng)前時(shí)刻的采樣值yout(k)與被控對(duì)象的目標(biāo)值rin(k)計(jì)算出當(dāng)前時(shí)刻的誤差e (k)，其中e(k) = yout (k)-rin (k); 步驟(007):誤差變化率計(jì)算:計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的誤差e(k)與前一時(shí)刻的誤差e(k-l)之間的誤差變化率ec (k)，其中ec(k) = e (k) _e (k_l); 步驟(008):控制參數(shù)變比計(jì)算:根據(jù)模糊控制器參數(shù)Tfa或者專家規(guī)則表Tea，采用模糊計(jì)算或者查詢專家規(guī)則表的方法，模糊計(jì)算方法或者查詢專家規(guī)則表方法的輸入為:當(dāng)前時(shí)刻誤差e(k)和誤差變化率ec(k)，模糊計(jì)算方法或者查詢專家規(guī)則表方法的輸出為控制參數(shù)變比 Rp (k)、Ri (k)、Rd(k); 步驟(009):控制參數(shù)計(jì)算:根據(jù)公式1、公式2、公式3計(jì)算出控制參數(shù)1(1)(10、1^(10、Kd(k);
Kp(k) = Rp(e(k), ec(k)).Kp(k-1)公式 I
Ki (k) = Ri (e (k)，ec (k)).Ki (k_l)公式 2
Kd(k) = Rd(e(k), ec(k)).Kd(k-1)公式 3 步驟(OlO):計(jì)算控制量:采用數(shù)字PID算法，數(shù)字PID算法的輸入是控制參數(shù)Kp (k)、Ki (k),Kd(k),輸出是控制量u (k); 步驟(011):被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出:當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于真實(shí)系統(tǒng)時(shí)，控制量作用于被控對(duì)象，被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出yout_real(k);當(dāng)本發(fā)明提出的方法用于計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)，通過被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型計(jì)算得出yout_real (k),上述被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型的輸入是控制量u (k),輸出是被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出yout_real(k); 步驟(012):計(jì)算周期自增:即當(dāng)前時(shí)刻k = k+l; 步驟(013):判斷是否結(jié)束:如果最大執(zhí)行周期Kmax>0且當(dāng)前時(shí)刻k>Kmax，則跳轉(zhuǎn)到步驟(014):結(jié)束；如果最大執(zhí)行周期Kmax = 0，則跳轉(zhuǎn)到步驟(002)，重復(fù)執(zhí)行過程； 步驟(014):結(jié)束。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于:其中確定專家模糊變比推理規(guī)則和初始化專家模糊變比推理規(guī)則參數(shù)，具體為: 如果專家模糊變比推理規(guī)則采用專家變比推理的方法，則采用專家PID中專家規(guī)則表的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)專家變比規(guī)則表，專家PID中專家規(guī)則表和專家變比規(guī)則表的輸入都是時(shí)刻誤差e(k)和誤差變化率ec(k)，專家PID中專家規(guī)則表的輸出是控制參數(shù)Kp(k)、Ki(k)、Kd (k),而專家變比規(guī)則表的輸出是控制參數(shù)變比Rp (k)、Ri (k)、Rd (k)； 如果專家模糊變比推理規(guī)則采用模糊計(jì)算推理的方法，則采用模糊PID中模糊推理機(jī)的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)模糊變比推理機(jī)，模糊PID中模糊推理機(jī)和模糊變比推理機(jī)的輸入都是時(shí)刻誤差e (k)和誤差變化率ec (k)，模糊PID中模糊推理機(jī)的輸出是控制參數(shù)Kp (k) ,Ki (k)、Kd (k)，而模糊變比推理機(jī)的輸出是控制參數(shù)變比Rp (k)、Ri (k)、Rd (k)。
3.應(yīng)用權(quán)利要求1所述的一種向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)專家模糊變比控制參數(shù)優(yōu)化方法的系統(tǒng)，其特征在于:系統(tǒng)由5個(gè)裝置組成:決策器(100)、控制器(101)、被控對(duì)象(102)、控制量傳感變送器(103)、被控對(duì)象輸出傳感變送器(104)； 決策器(100)是計(jì)算機(jī)、或者是可編程控制器、或者是輸入為控制目標(biāo)、控制量、系統(tǒng)真實(shí)輸出，輸出為控制參數(shù)的裝置；其中決策器通過輸入設(shè)備輸入控制目標(biāo)；決策器通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、或者采集卡接口與控制量傳感變送器連接，接收最新的控制量；決策器通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、或者采集卡接口與被控對(duì)象輸出傳感變送器連接，接收最新的系統(tǒng)真實(shí)輸出； 其中，決策器是一個(gè)裝置，或者由3個(gè)子裝置組成:控制參數(shù)變比在線整定器、控制參數(shù)在線整定器、預(yù)測(cè)器；這3個(gè)裝置均是計(jì)算機(jī)、或者是可編程控制器、或者是滿足下屬連接關(guān)系和輸入輸出關(guān)系的裝置:控制參數(shù)變比在線整定器通過其輸入設(shè)備輸入控制目標(biāo)，通過以太網(wǎng)、或者通訊總線與裝置預(yù)測(cè)器相連接，接收控制系統(tǒng)預(yù)測(cè)輸出，通過以太網(wǎng)、或者通訊總線與裝置控制參數(shù)在線整定器連接，輸出控制量變比值；控制參數(shù)在線整定器通過以太網(wǎng)、或者通訊總線與預(yù)測(cè)器和控制器連接，輸出最新的控制參數(shù)；預(yù)測(cè)器通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、采集卡傳輸接口與控制量傳感變送器和被控對(duì)象輸出傳感變送器連接，接收控制量和系統(tǒng)真實(shí)輸出為輸入； 控制器是帶有編程功能的PLC及驅(qū)動(dòng)器、或者是帶有編程功能變頻器、或者是根據(jù)PID控制參數(shù)產(chǎn)生控制量驅(qū)動(dòng)被控對(duì)象的裝置；控制器通過工業(yè)總線、數(shù)據(jù)線與控制參數(shù)在線整定器連接，接受控制參數(shù)；控制器輸出控制量，通過機(jī)械結(jié)構(gòu)、或者傳導(dǎo)、傳輸媒介與被控對(duì)象連接，對(duì)被控對(duì)象產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)； 被控對(duì)象是電機(jī)及拖動(dòng)對(duì)象、或者壓力控制設(shè)備及對(duì)象、或者是受控制器產(chǎn)生的控制量影響的對(duì)象； 控制量傳感變送器是電壓采集裝置、壓力采集裝置、轉(zhuǎn)速采集裝置、或者是模擬量采集裝置；控制量傳感變送器的輸入與控制器的輸出通過導(dǎo)線、或者傳動(dòng)裝置、或者傳導(dǎo)裝置連接，獲取控制器輸出的模擬量；控制量傳感變送器將其轉(zhuǎn)化為控制量，再通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、采集卡傳輸接口與決策器連接，輸送控制量；被控對(duì)象輸出傳感變送器是電壓采集裝置、壓力采集裝置、轉(zhuǎn)速采集裝置、或者是模擬量采集裝置；被控對(duì)象輸出傳感變送器的輸入與被控對(duì)象通過導(dǎo)線、或者傳動(dòng)裝置、或者傳導(dǎo)裝置連接，被控對(duì)象輸出的模擬量；被控對(duì)象輸出傳感變送器將其轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)真實(shí)輸出，再通過RS232接口、或者以太網(wǎng)接口、采集卡傳輸接口與決策器連接，輸送系統(tǒng)真實(shí)輸出；系統(tǒng)和方法的結(jié)合關(guān)系和實(shí)現(xiàn)過程如下: 步驟(OOl)初始化是由決策器實(shí)現(xiàn)的；具體是由控制參數(shù)變比在線整定器接收輸入設(shè)定的，將初始化結(jié)果分發(fā)給控制參數(shù)在線整定器和預(yù)測(cè)器； 步驟(002)系統(tǒng)真實(shí)輸出采集是由控制量傳感變送器和被控對(duì)象輸出傳感變送器配合決策器實(shí)現(xiàn)的； 步驟(003)判斷是否啟動(dòng)預(yù) 測(cè)至步驟(005)預(yù)測(cè)輸出是由預(yù)測(cè)器實(shí)現(xiàn)的； 步驟(006)誤差計(jì)算至步驟(008)控制參數(shù)變比計(jì)算是由控制參數(shù)在線整定器實(shí)現(xiàn)的； 步驟(009)控制參數(shù)變比計(jì)算是由控制參數(shù)在線整定器實(shí)現(xiàn)的； 步驟(010)控制量計(jì)算是由控制器實(shí)現(xiàn)的； 步驟(011)被控對(duì)象產(chǎn)生真實(shí)輸出是由被控對(duì)象實(shí)現(xiàn)的； 步驟(012)計(jì)算周期自增至步驟(014)結(jié)束，是由決策器實(shí)現(xiàn)的。
【文檔編號(hào)】G05B13/04GK103499920SQ201310393336
【公開日】2014年1月8日 申請(qǐng)日期:2013年9月3日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月3日
【發(fā)明者】劉經(jīng)緯, 王普, 陳佳明, 楊磊, 劉丹華, 楊蕾, 司羅, 李會(huì)民 申請(qǐng)人:北京工業(yè)大學(xué)