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专利号: 2018106858781
申请人: 杭州电子科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2024-09-06
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种化工批次过程模糊迭代学习控制方法,其特征在于该方法具体是:步骤1、建立模糊模型,具体是:

1.1 考虑连续形式的非线性批次过程,模型如下:

其中,t为时刻,k是批次,x(t,k),u(t,k),ω(t,k),y(t,k)分别表示第k批次t时刻的状态、输入、未知干扰和输出, 表示第k批次t时刻状态的导数,Tk是批次k的运行时间,f[]、g[]都表示非线性函数;

1.2 将步骤1.1中的批次过程进一步处理成如下的模糊模型:其中,

r表示为一个大于等于1的任意自然数,p表示为预测时域,j=1,2...,p,Mij表示为模糊集,Ai,Bi,Ci分别表示在第i条规则之下系统的状态、输入和输出的对应的矩阵,x(t+1,k)表示第k批次t+1时刻的状态,z(t,k)表示第k批次t时刻的预测变量,z1(t,k),...,zp(t,k)分别表示第k批次t时刻在第1,...,p步的预测变量,Mij(zj(t,k))表示zj(t,k)在模糊集Mij作用下的一个重要过程参量;

步骤2、设计批次过程控制器,具体是:

2.1 对于一个模糊系统的描述,迭代学习控制律如下:r(t,k)表示第k批次t时刻的更新律,u(t,0)表示迭代的初始值, u(t,k-1)表示第k-1批次t时刻的输入;

2.2 定义相邻批次过程中的系统状态误差和输出跟踪误差为:δ(x(t,k))=x(t,k)-x(t,k-1)

e(t+1,k)=yr(t+1,k)-y(t+1,k)δ(x(t,k))表示第k批次t时刻系统状态误差,e(t+1,k)表示第k批次t+1时刻的输出跟踪误差,x(t,k-1)表示第k-1批次t时刻状态,yr(t+1,k)表示第k批次t+1时刻预测输出,y(t+1,k)表示第k批次t+1时刻实际输出;

2.3 根据步骤2.2确定批次处理的扩展状态变量为:其中,

表示z(t,k)的定义,xj(t,k)表示第k批次t时刻在第j步时系统的状态,Mij(xj(t,k))表示xj(t,k)在模糊集Mij作用下的一个重要过程参量,δ(x(t+1,k))表示第k批次t+1时刻系统状态误差,e(t+1,k-1)表示第k-1批次t+1时刻的输出跟踪误差,I表示一个单位矩阵,0表示一个零矩阵,δ(ω(t,k)))表示第k批次t时刻的干扰的跟踪误差;

2.4 根据步骤2.3并且结合误差补偿的技术,得到一种基于跟踪误差的更新律:其中,Ki表示在规则i下的控制增益;

2.5 根据步骤2.4,在规则i下得到一种化工批次过程模糊迭代学习控制的控制器的更新律:

2.6 根据步骤2.1和步骤2.5,得到一种化工批次过程模糊迭代学习控制的控制量:u(t,0)=0

2.7 根据步骤2.2到步骤2.6,依次循环求解基于一种化工批次过程模糊迭代学习控制的控制量u(t,k),再将其作用于被控对象。