多模型廣義預測控制系統及其性能評估方法技術方案

本發明專利技術提供一種多模型廣義預測控制系統及其性能評估方法，采用多個固定模型和兩個自適應模型，并行辨識系統的動態特性，基于性能指標在每個采樣時刻切換到最優的局部模型作為當前模型，并設計最優控制器實現控制，采用最小方差準則的性能評估方法對多模型切換的廣義預測控制系統進行性能評估。與傳統的單模型廣義預測控制系統相比，本發明專利技術在處理過程參數跳變的系統，采用多模型切換的廣義預測控制，可以有效的提高了系統的暫態性能，消除暫態誤差，并且保證了系統的穩定性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種工業控制系統，尤其涉及一種基于多模型切換的廣義預測控制系統及其控制系統的性能的監控與評估。
技術介紹
現代的工業過程大都實現了集成化與自動化，過程中存在著大量的控制回路，控制回路性能不佳將降低控制回路的有效性，導致工業生產不能安全穩定運行。只有那些設計良好并且得到定期的維護的控制系統才能得到長期穩定的經濟效益，然而在大型的工業過程中，通常會存在許多動態特性會突變的控制回路，但相應的維護工程師卻很少。廣義預測控制(GPC)將滾動優化策略與自適應方法相結合，采用參數模型，設計較為靈活，且具有優良的控制性能和魯棒性，因此被廣泛應用于石化、煉油、制藥、電力和污水處理等工業過程領域。在大工況下，由于系統的辨識和建模是非常復雜的，很難建立實際工業過程中的全局精確模型，致使單一模型的廣義預測控制很難滿足系統的要求。又由于受到隨機噪聲的干擾，系統的穩態誤差難以消除，這些都導致控制回路的性能不佳，僅僅通過調整參數是不能從根本上解決問題的。因此急需采取新的控制策略或者改造硬件設備才能改善系統的性能，并需要一些有效的方法來評估各個回路的性能。控制系統性能評估的概念最早是由Harris于1989年提出的，采用基于最小方差的性能評估指標，并將其作為單變量控制系統性能評估的下限，為單變量控制回路的性能評估奠定了基礎。為了更深一步的研究控制系統的性能評估，前人做了很多工作，并且取得了豐碩的研究成果，主要包括以下幾個方面基于最小方差的前饋反饋控制回路的性能評估，基于最小方差的不穩定和非最小相位系統的性能評估，帶約束的模型預測控制系統的性能評估等。但是廣義預測控制系統的性能評估仍處于起步階段。
技術實現思路
本專利技術針對上述現有技術中存在的技術問題提出一種多模型廣義預測控制系統，該系統解決了控制系統參數突變對系統帶來的影響，提高了暫態性能和穩態性能，并且證實其性能明顯優于單模型廣義預測控制系統。本專利技術還提供一種多模型廣義預測控制系統的性能評估方法，用于對上述的多模型廣義預測控制系統的性能進行評估。為達到上述目的，本專利技術采用的技術方案如下多模型廣義預測控制系統，采用多個固定模型、一個常規的自適應模型和一個可重新賦初值的自適應模型組成，并行辨識系統的動態特性，其中，固定模型用來提高系統的暫態性能，自適應模型則用來消除系統的穩態誤差，并且保證系統的穩定性，可重新賦初值的自適應模型可以進一步提高系統的暫態性能、縮短暫態時間。在多模型切換上，首先設計一個性能指標，該性能指標考慮了歷史誤差對系統的影響，在每一個采樣時刻，系統都將自動的切換到使性能指標最小的子模型上，根據得到的子模型，設計廣義預測控制器，從而實現系統的暫態性能和穩態性能的提高。一種多模型廣義預測控制系統的性能評估方法，用于對上述的多模型廣義預測控制系統進行性能評估，是采用最小方差的性能評估方法作為評價的基準，確定系統是否運行在最優狀態，為已有的控制系統實施技術改造提供依據。有益效果從本專利技術的基于多模型切換的廣義預測控制系統與現有的單一模型的廣義預測控制相比，極大了提高了系統的暫態性能和穩態性能，以及模型參數跳變時的系統的自動調節能力。采用多模型廣義預測控制后系統的性能明顯提高。附圖說明圖1 (I)和圖1 (2)分別為單模型廣義預測控制系統的輸出曲線和控制量變化曲線. 圖2 (I)和圖2 (2)分別為多模型廣義預測控制系統的輸出曲線和控制量變化曲線。具體實施例方式下面結合附圖和實例對本專利技術作進一步說明。(I)本專利技術針對的被控對象的數學模型如下A (z-1) y (k) =B (z—1) u (k_l) +C (z—1) ^ k) / A (I)上式中，u(k)、y(k)、I (k)分別為被控對象的輸入、輸出和均值為零的白噪聲序列，A = l-z—1 為差分算子。這里取 A=Iia1, a2, a3] = , B=, C = I。(2)多模型集是由8個參數已知的固定模型，一個常規的自適應模型和一個可賦初值的自適應模型組成。對于固定模型集，則可取a !=(-1,-21,82=(-2,-1, 1,21,^=1^^2共8個固定模型。將模型參數與數據參數用向量形式表示，即4-4,3(J) (k) = 式⑵的向量表示形式為A y (k)=小T (k) 0 o+C (z—1) I (k) (3)由式(3)得到多模型集的向量表示為A Yi (k) = (J) J (k) Qi (k) +C (z-1) I j (k)i=l, 2, . . . m, m+1, m+2(4)上式中，Q i(k)為一固定值(i = 1，2，. . .，m=8);當i = m+1時,選取常規自適應模型；當i = m+2時，選取可重新賦值的自適應模型。對于自適應模型，采用如下投影算法進行辨識(h, ； [k) 二 L , (k -1) +(5)em^k)=y(k)-ym+i(k) (6)=y{k) -4>! {k)()n,.dk-V)式中，a (t)為一變化的實數,其變化范圍為0〈 a (t)〈2。(3)在每個采樣時刻，系統按照切換指標選取最優模型，切換指標如下所示 權利要求1.一種多模型廣義預測控制系統，其特征在于，所述系統主要是由多個固定模型、一個常規的自適應模型和一個可重新賦初值的自適應模型組成的多模型集，其中，所述固定模型用以提高系統的暫態性能，所述自適應模型則用以消除系統的穩態誤差并保證系統的穩定性，所述可重新賦初值的自適應模型用以進一步提高系統的暫態性能、縮短暫態時間。2.根據權利要求1所述的多模型廣義預測控制系統，其特征在于，所述系統暫態性能和穩態性能的提高是通過設計一個性能指標，該性能指標考慮了歷史誤差對系統的影響， 然后在每一個采樣時刻，系統都將自動的切換到使性能指標最小的子模型上，根據得到的子模型，設計廣義預測控制器，從而實現系統的暫態性能和穩態性能的提高。3.一種多模型廣義預測控制系統的性能評估方法，其特征在于，用于對權利要求1或2所述的多模型廣義預測控制系統進行性能評估，所述性能評估方法是采用最小方差準則下系統性能作為評價的基準，通過系統的傳遞函數，設計可以使系統方差達到最小的最小方2差控制器，進而得到控制系統性能指標7(0=%，其中2為控制系統能達到的最小方差，Cr>MV<為實際輸出的方差。全文摘要本專利技術提供一種，采用多個固定模型和兩個自適應模型，并行辨識系統的動態特性，基于性能指標在每個采樣時刻切換到最優的局部模型作為當前模型，并設計最優控制器實現控制，采用最小方差準則的性能評估方法對多模型切換的廣義預測控制系統進行性能評估。與傳統的單模型廣義預測控制系統相比，本專利技術在處理過程參數跳變的系統，采用多模型切換的廣義預測控制，可以有效的提高了系統的暫態性能，消除暫態誤差，并且保證了系統的穩定性。文檔編號G05B13/00GK102998974SQ20121049650公開日2013年3月27日 申請日期2012年11月28日 優先權日2012年11月28日專利技術者王昕 , 張巍 申請人:上海交通大學本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種多模型廣義預測控制系統，其特征在于，所述系統主要是由多個固定模型、一個常規的自適應模型和一個可重新賦初值的自適應模型組成的多模型集，其中，所述固定模型用以提高系統的暫態性能，所述自適應模型則用以消除系統的穩態誤差并保證系統的穩定性，所述可重新賦初值的自適應模型用以進一步提高系統的暫態性能、縮短暫態時間。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：王昕，張巍，
申請(專利權)人：上海交通大學，
類型：發明
國別省市：