專利名稱：基于模糊目標(biāo)與模糊約束的工業(yè)過程預(yù)測控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種生產(chǎn)工業(yè)過程的優(yōu)化控制方法，具體是一種基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，用于多變量系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著復(fù)雜工業(yè)過程的規(guī)模日益龐大，生產(chǎn)者對系統(tǒng)的控制要求往往是多方面的，沖突的，甚至是相互矛盾的，這就要求生產(chǎn)工藝條件應(yīng)該存在著一定的柔性。因?yàn)樵谏a(chǎn)實(shí)踐中，許多生產(chǎn)邊界條件并不是十分嚴(yán)格的，例如，操作者可以適當(dāng)?shù)卣{(diào)整對原材料的使用量以提高產(chǎn)品的質(zhì)量，這種操作上的靈活性很大程度上依賴操作者的主觀意愿，但另一方面，約束的調(diào)整也必將對優(yōu)化的結(jié)果產(chǎn)生直接的影響。這種生產(chǎn)工藝條件的柔性工藝條件是隨著生產(chǎn)條件的變化而表現(xiàn)出來的不確定性，這種部確定性不是隨機(jī)的，而是模糊的。
經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)的公開文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，J.M.Sousa，and U.Kaymak.ModelPredictive Control Using Fuzzy Decision Functions.IEEE Transactions on System，Man，and Cybernetics，2001，31(1)54-65.(基于模糊決策函數(shù)的預(yù)測控制，國際期刊IEEE期刊，系統(tǒng)，人與控制論，2001，31(1)54-65)，雖然作者將控制目標(biāo)與約束條件都進(jìn)行模糊化處理，形成了基于模糊決策函數(shù)的模型預(yù)測控制方法。但在這種方法中，模糊目標(biāo)與模糊約束都是基于“滿意”進(jìn)行定義的，兩者之間是相互獨(dú)立的，無法體現(xiàn)柔性工藝條件與優(yōu)化控制之間的內(nèi)在聯(lián)系。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對復(fù)雜工業(yè)過程在柔性生產(chǎn)工藝條件下存在著可變化的生產(chǎn)約束時(shí)的優(yōu)化控制問題，提供一種基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，使其將系統(tǒng)約束和控制目標(biāo)模糊化，并將模糊環(huán)境中的有限時(shí)域的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為等價(jià)的確定性規(guī)劃問題，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明根據(jù)生產(chǎn)工藝條件的柔性情況，給出被控過程的模糊約束邊界，根據(jù)操作條件定義模糊約束隸屬度函數(shù)(如無特殊要求，一般選擇線型函數(shù)作為隸屬度函數(shù))，并求解出在模糊約束條件下性能指標(biāo)函數(shù)的上界和下界，并定義優(yōu)化目標(biāo)的模糊隸屬度函數(shù)，最后將模糊約束和模糊目標(biāo)進(jìn)行集結(jié)，通過模糊決策算法得出控制律。具體包括初始化、柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化、基于模糊決策的模型預(yù)測控制方法三個(gè)步驟。其中生產(chǎn)過程中柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化以及基于模糊約束和模糊目標(biāo)的預(yù)測控制方法是本發(fā)明的創(chuàng)新之處。
(1)初始化根據(jù)辨識(shí)得到的被控系統(tǒng)模型設(shè)置控制器的形式以及設(shè)定控制器的參數(shù)。
(2)柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化根據(jù)生產(chǎn)工藝條件，對于部分存在“柔性”特點(diǎn)的生產(chǎn)條件，給定被控變量的約束條件，并在此基礎(chǔ)上將部分可調(diào)整的約束條件進(jìn)行軟化，即放寬約束條件。由于約束條件的調(diào)整部分具有不同的接受程度，需要通過模糊隸屬度函數(shù)的定義來反映，從而形成了模糊約束條件。此外，在不同的約束邊界條件下，求解得出的目標(biāo)函數(shù)值亦不同，同樣需要通過模糊隸屬度函數(shù)來表達(dá)，從而形成了模糊目標(biāo)。
(3)基于模糊決策的模型預(yù)測控制方法將傳統(tǒng)的確定些優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為模糊約束條件與模糊目標(biāo)問題，然后通過模糊決策方法求解出最滿意的控制量。
以下對本發(fā)明作進(jìn)一步的限定，具體實(shí)現(xiàn)如下1、初始化首先將模型預(yù)測控制表示成為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的約束優(yōu)化問題，為約束和目標(biāo)的模糊化做準(zhǔn)備。系統(tǒng)的預(yù)測輸出y^(k+i),i=N1,···,N2,]]>是由系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)刻t的信息和未來的控制信號u(k+i)，i＝1，…，Nu得到的，其中[N1，N2]為系統(tǒng)的預(yù)測時(shí)域，優(yōu)化目標(biāo)為J=Σi=N1N2(w(t+i)-y(t+i))2+Σi=1Nuλi(Δu(t+i-1))2,]]>對于用可控自回歸滑動(dòng)平均模型的系統(tǒng)，A(q-1)y(t)=B(q-1)u(t-1)+C(q-1)ξ(t)Δ,]]>
系統(tǒng)的輸出預(yù)測為y^(t+i),(i=1,···,N),]]>相應(yīng)的輸出預(yù)測方程為y^=Gu~+f.]]>其中，A(q-1)＝1+a1q-1+…+anq-nB(q-1)=b0+b1q-1+···bnbq-nb]]>C(q-1)=c0+c1q-1+···cncq-nc]]>y^=[y^T(t+1|t),···,y^T(t+N2|t)]T,(1×N2p)]]>u~=[ΔuT(t),···,ΔuT(t+NU)]T,(1×Num),]]>f=[f1T(t),···,fN2T(t)]T,(1×N2p).]]>系統(tǒng)的約束條件可以通過變換寫成統(tǒng)一的形式，如LΔu(t)≤b(t)其中L=C1T-C1TC2T-C2TC3T-C3TT]]>b(t)=b1(t)b2(t)b3(t)b4(t)b5(t)b6(t)T]]>Δu＝[ΔuT(t+1)，…，ΔuT(t+Nu)]T它們分別定義如下C1＝I，(mNu×Nu) C3＝G(p(N2-N1+1)×mNu)b1(t)=[umaxT,···,umaxT]T,(mNu×1)]]>b2(t)=[-uminT,···,-uminT]T,(mNu×1)]]>b3(t)=[(Δumax-u(t-1))T,···,(Δumax-u(t-1))T]T,(mNu×1)]]>b4(t)=[(-Δumin+u(t-1))T,···,(-Δumin+u(t-1))T]T,(nNu×1)]]>b5(t)=[(ymax-fN1(t))T,···,(ymin-fN2(t))T]T,(p(N2-N1+1)×1)]]>b6(t)=[(-ymin+fN1(t))T,···,(-ymin+fN2(t))T]T,(p(N2-N1+1)×1)]]>
2、柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化①可調(diào)整約束條件的模糊化在傳統(tǒng)的約束優(yōu)化方法中，約束條件是不能超出或改變的，但在實(shí)際中，復(fù)雜生產(chǎn)過程中存在著大量的不確定性，某些由生產(chǎn)工藝形成的約束條件是柔性的，可變的，存在著可調(diào)整性，本發(fā)明將這種柔性約束條件稱為“軟約束”。但“軟約束”的可接受程度是不同的，可以通過定義模糊隸屬度函數(shù)來表達(dá)約束邊界條件變化的可接受程度。本發(fā)明通過定義模糊變量來描述這種情況，對于模糊變量 定義隸屬度函數(shù) 0≤μ≤1，μ＝1說明了相應(yīng)的模糊變量屬于原約束集合，而當(dāng)μ＝0時(shí)，則處于最大的模糊邊界處。實(shí)際上，μ代表了約束邊界條件的滿意程度。
這里，需要指出本發(fā)明在模糊約束中所使用的隸屬度函數(shù)是一種線型函數(shù)，則隸屬度函數(shù)表示如下 p1、p2是相應(yīng)的容許寬度，bmin、bmax是模糊變量 的期望值。顯而易見，當(dāng)模糊容許寬度為零時(shí)，軟約束就轉(zhuǎn)變?yōu)橛布s束。軟約束的調(diào)整是基于人-機(jī)交互的方法實(shí)現(xiàn)的。
②控制目標(biāo)的模糊化對于采用模型預(yù)測控制的工業(yè)過程，在根據(jù)實(shí)際工藝的特點(diǎn)均可以采用上述的方法進(jìn)行約束條件的模糊化，通過一系列的置換過程，得到預(yù)測控制算法約束條件的標(biāo)準(zhǔn)形式。相對于b(t)，使用 來表示模糊邊界條件。在模糊邊界條件下，導(dǎo)出的 同非模糊約束條件的形式是一樣的，在滾動(dòng)優(yōu)化過程中，所有模糊變量的模糊寬度是保持不變的?？梢悦枋鰹長Δu(t)≤b(t)+p=Δb~(t)]]>式中p表示可變模糊變量 的模糊寬度。
px表示模糊變量x的模糊寬度。在模糊不確定環(huán)境下，約束預(yù)測問題可以表示為下面的優(yōu)化問題 這里，模糊約束優(yōu)化意味著合理的約束值bk以及可接受的最大容許值pk可以預(yù)先設(shè)定好，所有的模糊邊界條件將小于等于bk+pk。優(yōu)化的結(jié)果將隨著可變參數(shù)pk的變化而變化，因此，可以首先求解兩個(gè)新的子問題，一個(gè)是在約束條件bk+pk下，另一個(gè)是在約束條件bk下，即 和 因?yàn)閮?yōu)化問題S0的約束域包含S1的約束域，因此對于一個(gè)求極小值的優(yōu)化問題來說，J0≤J1必成立。
優(yōu)化問題S0和S1均可采用標(biāo)準(zhǔn)的二次規(guī)劃算法進(jìn)行求解，J0和J1分別代表兩個(gè)子問題的全局最優(yōu)解。對于目標(biāo)函數(shù)J而言，J越小越好，因?yàn)镴值較小，一方面說明生產(chǎn)過程的平穩(wěn)，另一方面由于被控變量的測量值接近于設(shè)定值，也說明了產(chǎn)品質(zhì)量較高。所以，當(dāng)它在J0到J1的區(qū)間變化時(shí)，同樣具有不同的滿意程度。這就意味著目標(biāo)函數(shù)的值如果小于J0則具有最高的滿意程度，如果大于J1，則是不可以接受的。對于位于J0和J1區(qū)間內(nèi)的目標(biāo)函數(shù)值J，目標(biāo)函數(shù)值越小則表示滿意程度越高。
根據(jù)上面的分析，本發(fā)明可以定義模糊目標(biāo)的隸屬度函數(shù)如下 3.基于模糊決策的模型預(yù)測控制方法從模糊約束和模糊目標(biāo)的定義可知，約束條件的取值與控制目標(biāo)的取值是相互矛盾的，因?yàn)?，模糊約束條件在原約束集合下的隸屬度函數(shù)值最大，而由約束優(yōu)化可知，這時(shí)模糊目標(biāo)的隸屬度函數(shù)取值為最小。因此，這就需要被控系統(tǒng)在每一個(gè)采樣時(shí)刻對模糊約束與模糊目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡與折衷，給出最令人滿意的解。
①基于模糊約束與模糊目標(biāo)的模糊決策方法本發(fā)明將模糊集理論應(yīng)用到優(yōu)化方法中去，可將系統(tǒng)的模糊不確定性引入到優(yōu)化決策中去，將有利于提高優(yōu)化結(jié)果的有效性。
模糊目標(biāo)可以定義為集合x的模糊集μG(x)；同樣地，模糊約束也可以定義為集合x的模糊集μc(x)。該問題的一般描述方法是獲得G，且滿足c，這就是一個(gè)模糊決策問題μD(x)＝μG(x)μc(x)對于，任意x∈X，ab＝min(a，b)，“”也可以通過其它合適的操作算子來替代，例如t-范數(shù)算子，該算子將會(huì)影響到?jīng)Q策結(jié)果的產(chǎn)生。這里，本發(fā)明定義最優(yōu)的決策結(jié)果為x*∈X，使得
μD(x*)=maxx∈XμD(x)]]>該方法可以擴(kuò)展到多個(gè)模糊目標(biāo)和模糊約束的情況。也就是，當(dāng)系統(tǒng)存在p(p＞1)個(gè)模糊目標(biāo)G1，...，Gp，在集合Y上定義，q(q＞1)模糊目標(biāo)C1，...，Cq，在集合X上定義，并定義函數(shù)fX→Y，y＝f(x)，則 最大化該決策函數(shù)，即μD(x*)=maxx∈XμD(x).]]>②實(shí)施步驟基于模糊決策的在線約束模型預(yù)測控制算法可以總結(jié)如下a、離線設(shè)計(jì)Step 1.針對變量u(t)，Δu(t)，以及y(t)的約束條件，給出恰當(dāng)?shù)目蓴U(kuò)展邊界。
Step 2.定義模糊約束的隸屬度函數(shù)μC1，這里，本發(fā)明將使用梯形函數(shù)。
Step 3.定義模糊目標(biāo)的隸屬度函數(shù)μG1，這里，本發(fā)明將使用線形函數(shù)。
Step 4.選擇恰當(dāng)?shù)腗PC參數(shù)N1，N2，和Nu。
b、在線設(shè)計(jì)Step 1.在優(yōu)化時(shí)域[t，t+N]內(nèi)，首先求解在不同約束邊界條件下的目標(biāo)函數(shù)值J0和J1，然后通過模糊決策方法，求解控制作用Δu(t)；Step 2.t＝t+1，優(yōu)化時(shí)域移動(dòng)到下一個(gè)區(qū)間[t+1，t+N+1]，使用新的系統(tǒng)輸出測量值重復(fù)Step 1得到Δu(t+1)。
本發(fā)明具有實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著進(jìn)步，與現(xiàn)有的模型預(yù)測控制方法相比，本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在可變約束條件下的模型預(yù)測控制，從而提高了模型預(yù)測控制方法在動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下處理問題的能力。該系統(tǒng)辨識(shí)方法適用于工業(yè)過程控制、機(jī)器人、航空航天等多變量系統(tǒng)的控制。


圖1模糊邊界示意2控制目標(biāo)的隸屬度函數(shù)示意3本發(fā)明實(shí)施例跟蹤設(shè)定值變化曲線4本發(fā)明實(shí)施例效果圖具體實(shí)施方式
結(jié)合本發(fā)明方法的內(nèi)容提供實(shí)施例如圖1、2所示，為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案的有效性，下面結(jié)合循環(huán)硫化床鍋爐的控制問題來說明本方法的實(shí)施過程。循環(huán)硫化床鍋爐的主要用途在于發(fā)電和供熱，由于它對煤的質(zhì)量要求低，燃燒充分，污染小，已經(jīng)成為我國正在推廣的新型環(huán)保鍋爐。循環(huán)硫化床鍋爐的主要目標(biāo)是將煤通過燃燒的方式轉(zhuǎn)化為電能和熱能，因此，提高循環(huán)硫化床鍋爐控制系統(tǒng)的控制性能與經(jīng)濟(jì)性成為亟待解決的問題。
將本發(fā)明中提出的方法在某熱電廠3臺(tái)130噸/小時(shí)高溫高壓循環(huán)硫化床鍋爐系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)施，成功地實(shí)現(xiàn)了水位、負(fù)壓、汽溫、汽壓、床溫、氧量的自動(dòng)控制，運(yùn)行過程中具有較大工況擾動(dòng)時(shí)汽包水位穩(wěn)定在±5mm，主汽溫度±5℃，汽壓穩(wěn)定在±0.2MPa范圍內(nèi)，床溫穩(wěn)定在900+50℃范圍內(nèi)。在蒸汽負(fù)荷變化±10％(13T/H)時(shí)，主汽壓力穩(wěn)定在經(jīng)濟(jì)范圍內(nèi)。綜合熱效率提高了5％，蒸汽噸耗降低了40多千克，自用電率降低了4％。下面，以水位系統(tǒng)為例，應(yīng)用基于C++語言的開發(fā)通用軟件包在新華工控DCS系統(tǒng)下進(jìn)行了實(shí)施，具體實(shí)施方法如下通過模型辨識(shí)方法，得到了該熱電廠汽包水位系統(tǒng)模型為G(s)=0.03s(100s+1)]]>設(shè)定系統(tǒng)控制參數(shù)如下，系統(tǒng)采樣周期為10秒，控制時(shí)域?yàn)镹u＝3，預(yù)測時(shí)域?yàn)镹1＝1，N2＝15，控制目標(biāo)中的權(quán)系數(shù)都為常數(shù)，r＝1，q＝2。此外，根據(jù)汽包水位控制系統(tǒng)的特點(diǎn)，設(shè)定約束條件為±10mm，相應(yīng)的可調(diào)整部分為±40mm。使用L表示水位，則相應(yīng)的隸屬度函數(shù)為
使用本發(fā)明進(jìn)行了水位系統(tǒng)階躍響應(yīng)跟蹤控制以及抗干擾的調(diào)節(jié)測試，都取得了較好的控制效果，并通過DCS系統(tǒng)的實(shí)時(shí)趨勢可以將控制效果反映出來。在控制過程的起始階段通過PID算法將其控制在0mm處，待系統(tǒng)穩(wěn)定后，給出8mm的階躍。在給出設(shè)定值階躍變化的同時(shí)，負(fù)載(主蒸汽流量)也產(chǎn)生了較大波動(dòng)，跟蹤曲線變化較大，最后系統(tǒng)趨于穩(wěn)定，跟蹤范圍在8±5mm，汽包液位的跟蹤設(shè)定值變化曲線如圖3所示。然后，進(jìn)行0mm的調(diào)節(jié)控制測試，在負(fù)載(主蒸汽流量)變化較大的情況下，該算法能夠較好完成系統(tǒng)的控制，將誤差控制在±5mm以內(nèi)，完全達(dá)到了安全標(biāo)準(zhǔn)，控制系統(tǒng)的效果圖參見圖4。
權(quán)利要求
1.一種基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，其特征在于，根據(jù)生產(chǎn)工藝條件的柔性情況，給出被控過程的模糊約束邊界，根據(jù)操作條件定義模糊約束隸屬度函數(shù)，并獲得在模糊約束條件下性能指標(biāo)函數(shù)的上界和下界，定義優(yōu)化目標(biāo)的模糊隸屬度函數(shù)，最后將模糊約束和模糊目標(biāo)進(jìn)行集結(jié)，通過模糊決策算法得出控制律，具體包括初始化、柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化、基于模糊決策的模型預(yù)測控制方法三個(gè)步驟(1)初始化根據(jù)辨識(shí)得到的被控系統(tǒng)模型設(shè)置控制器的形式以及設(shè)定控制器的參數(shù)；(2)柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化根據(jù)生產(chǎn)工藝條件，對于存在“柔性”特點(diǎn)的生產(chǎn)條件，給定被控變量的約束條件，并在此基礎(chǔ)上將部分可調(diào)整的約束條件進(jìn)行軟化，通過模糊隸屬度函數(shù)的定義來反映約束條件的調(diào)整部分的接受程度，從而形成了模糊約束條件，此外，在各個(gè)約束邊界條件下，得出的目標(biāo)函數(shù)值同樣通過模糊隸屬度函數(shù)來表達(dá)，從而形成了模糊目標(biāo)；(3)基于模糊決策的模型預(yù)測控制方法將確定些優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為模糊約束條件與模糊目標(biāo)問題，然后通過模糊決策方法得到最優(yōu)的控制量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，其特征是，所述的初始化，具體如下對于多變量控制系統(tǒng)，根據(jù)其相應(yīng)的輸出預(yù)測方程，并選擇N為系統(tǒng)的預(yù)測時(shí)域，確定系統(tǒng)的優(yōu)化控制的目標(biāo)函數(shù)為J=Σi=1N(w(t+i)-y(t+i))2+Σi=1Nuλi(Δu(t+i-1))2,]]>將系統(tǒng)的約束條件通過變換寫成統(tǒng)一的形式，如LΔu(t)≤b(t)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，其特征是，所述的柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化，具體為根據(jù)具體的工藝過程，給出各約束條件的可擴(kuò)展容許寬度，并定義相應(yīng)的線型隸屬度函數(shù)來表征約束條件的滿意程度，具體如下設(shè)p1、p2是相應(yīng)的容許寬度，bmin、bmax是模糊變量 的期望值，則隸屬度函數(shù)表示如下
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，其特征是，所述的模糊目標(biāo)的定義過程，是將目標(biāo)函數(shù)在模糊約束條件的求解方法轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓚€(gè)子問題進(jìn)行求解，具體如下對于在約束條件bk+pk下，優(yōu)化問題為 在約束條件bk下，優(yōu)化問題為 根據(jù)求得的J0和J1定義模糊目標(biāo)的隸屬度函數(shù)如下
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，其特征是，所述的基于模糊決策的模型預(yù)測控制方法，具體為將模糊目標(biāo)函數(shù)μG(x)與模糊約束函數(shù)μC(x)進(jìn)行集結(jié)運(yùn)算，求取使?jié)M意度最大的最優(yōu)控制作用，該模糊決策問題為μD(x)＝μG(x)∧μC(x)最優(yōu)的決策結(jié)果為x*∈X，使得μD(x*)=maxx∈XμD(x)]]>最后，將最優(yōu)控制律的第一個(gè)分量施加到被控對象上。
全文摘要
一種用于多變量系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域的基于模糊目標(biāo)與模糊約束條件的模型預(yù)測控制方法，根據(jù)生產(chǎn)工藝條件的柔性情況，給出被控過程的模糊約束邊界，根據(jù)操作條件定義模糊約束隸屬度函數(shù)，并獲得在模糊約束條件下性能指標(biāo)函數(shù)的上界和下界，定義優(yōu)化目標(biāo)的模糊隸屬度函數(shù)，最后將模糊約束和模糊目標(biāo)進(jìn)行集結(jié)，通過模糊決策算法得出控制律，具體包括初始化、柔性生產(chǎn)工藝條件的模糊約束和模糊目標(biāo)轉(zhuǎn)化、基于模糊決策的模型預(yù)測控制方法三個(gè)步驟。本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在可變約束條件下的模型預(yù)測控制，從而提高了模型預(yù)測控制方法在動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下處理問題的能力。該系統(tǒng)辨識(shí)方法適用于工業(yè)過程控制、機(jī)器人、航空航天等多變量系統(tǒng)的控制。
文檔編號G05B13/00GK1601411SQ20041006642
公開日2005年3月30日 申請日期2004年9月16日 優(yōu)先權(quán)日2004年9月16日
發(fā)明者李少遠(yuǎn), 鄒濤, 劉紅波, 王昕 申請人:上海交通大學(xué)