一種大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種自動(dòng)控制方法，更具體的說(shuō)，設(shè)及一種大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)進(jìn)入信息化時(shí)代，工業(yè)領(lǐng)域?qū)ψ詣?dòng)化程度的要求越來(lái)越高。然而在很多 工業(yè)行業(yè)里，盡管自動(dòng)化設(shè)備越來(lái)越先進(jìn)，但是實(shí)際上，計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)的使用遠(yuǎn)不能成為自 動(dòng)化，顯示器僅僅是取代了傳統(tǒng)的模擬儀表，鍵盤(pán)和鼠標(biāo)取代了開(kāi)關(guān)按鈕，尤其在中國(guó)，運(yùn) 類現(xiàn)象尤其明顯。因?yàn)楦鞣N原因無(wú)法做到有效的自動(dòng)化和智能化控制，所W需要熟練的操 作工人進(jìn)行人工控制。在傳統(tǒng)行業(yè)里更加明顯，比如水泥、鋼鐵等行業(yè)，非常突出。相對(duì)于 先進(jìn)國(guó)家的生產(chǎn)線，中國(guó)的企業(yè)里，無(wú)論是裝備水平，還是控制理論都有很大的欠缺。針對(duì) 國(guó)內(nèi)運(yùn)類傳統(tǒng)行業(yè)的自動(dòng)化控制，我們做了大量的工作，下面主要討論大時(shí)滯系統(tǒng)中的控 制算法理論和實(shí)踐。
[0003] 時(shí)滯系統(tǒng)是指系統(tǒng)中一處或幾處的信號(hào)傳遞有時(shí)間延遲的系統(tǒng)，運(yùn)樣的系統(tǒng)廣泛 存在工業(yè)生產(chǎn)中。運(yùn)類系統(tǒng)的特點(diǎn)是，控制輸出后要經(jīng)過(guò)一定時(shí)間的等待，才能在系統(tǒng)中反 應(yīng)出其控制效果，具體的時(shí)滯在不同的情況下體現(xiàn)有所變化。自動(dòng)控制理論發(fā)展到現(xiàn)在，有 很多算法，在過(guò)程控制中最常用、最經(jīng)典的算法應(yīng)該是PID算法。PID算法，是按控制目標(biāo) 的偏差的比例（P)、積分（I)和微分值）進(jìn)行控制，PID算法，在過(guò)程中非常實(shí)用，效果也不 錯(cuò)，但是在非線性大時(shí)滯系統(tǒng)里，缺陷也很明顯。
[0004] 在大時(shí)滯系統(tǒng)中，每個(gè)被控量與影響它的調(diào)整量之間都存在著長(zhǎng)短不一的延遲， 并不是調(diào)整控制量的很短的時(shí)間內(nèi)，被控制量就發(fā)生變化，而是在一段時(shí)間之后運(yùn)種影響 才表現(xiàn)出來(lái)。針對(duì)運(yùn)樣的延時(shí)狀況，為了保證系統(tǒng)穩(wěn)定，只有在PID控制器各參數(shù)都比較 小，控制周期延長(zhǎng)，增益較低的情況下才能使系統(tǒng)穩(wěn)定，但是運(yùn)樣必然導(dǎo)致調(diào)整時(shí)間變長(zhǎng)， 抗干擾能力下降；反之，如果增大了參數(shù)就會(huì)使系統(tǒng)出現(xiàn)震蕩不穩(wěn)定。運(yùn)種情況下很難在快 速性和穩(wěn)定性之間找到一個(gè)理想的平衡點(diǎn)。同時(shí)，運(yùn)種情況下PID參數(shù)的整定過(guò)程也會(huì)很 困難，整定好參數(shù)的控制器效果也并不理想。另外大多數(shù)控制量與其對(duì)應(yīng)的調(diào)整量之間的 關(guān)系并不是一種線性的關(guān)系，而且還是一種多因素共同影響的結(jié)果，運(yùn)時(shí)，如何建立有效的 關(guān)系模型也不是一件容易的事。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 發(fā)明目的：本發(fā)明目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種即能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定 性又能保證抗干擾能力的大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方法。
[0006] 技術(shù)方案：本發(fā)明所述一種大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方法，對(duì)采集到的輸入量采 用Smith算法進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制，所述Smith算法中包括控制指令輸出算法和延遲預(yù) 估算法，所述延遲預(yù)估算法按如下步驟進(jìn)行：
[0007] S1、采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立非線性模型，所述非線性模型包括輸入層、隱含層和輸出 層，上述每層均包括神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和由神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的通路，每個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)上設(shè)置閥值V，每條通路上設(shè)置權(quán)值W;
[0008]S2、采集現(xiàn)有的多組輸入數(shù)據(jù)X和輸出數(shù)據(jù)y，在所述隱含層和輸出層通過(guò)反相計(jì) 算的算法對(duì)所述非線性模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到符合輸入和輸出關(guān)系的閥值V和權(quán)值W，從而得 到訓(xùn)練完成的預(yù)估模型；
[0009]S3、利用預(yù)估模型對(duì)控制器的輸出量化進(jìn)行預(yù)估，通路上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)對(duì)輸入 量進(jìn)行加權(quán)累計(jì)加上閥值然后再乘W權(quán)值作為延遲輸出Ek，將延遲輸出化輸入控制算法 做為下一次控制指令輸出算法的輸入值。
[0010] 本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步限定為，步驟S2中所述的隱含層的反相計(jì)算的算法為：
[0011] 權(quán)值W的調(diào)整量為： 其中， ?： n為提前預(yù)置的系數(shù)；tk為模型的樣本值；a2k為模型的計(jì)算輸出值；f2'和n'均為預(yù)置 的傳遞函數(shù)的倒函數(shù);為上一神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)與本神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)相連的權(quán)值；pj為隱含層的 輸出樣本值；
[001引閥值V的調(diào)整量為：Abli=n?5U。。
[0013] 進(jìn)一步地，步驟S2中所述的輸出層的反相計(jì)算的算法為：
[0014] 權(quán)值W的調(diào)整量為：Awki-n?f2' ? (tk-a2k) ?f2 ?all,其中，n為提前預(yù)置的 系數(shù)；f2'為預(yù)置的傳遞函數(shù)的倒函數(shù)；tk為模型的樣本值；a2k為模型的計(jì)算輸出值；al1 為正向計(jì)算的輸出的樣本值；
[001引閥值V的調(diào)整量為：Ab2ki=n? (tk-a2k) -f2'，其中，n為提前預(yù)置的系數(shù)；f2'為預(yù)置的傳遞函數(shù)的倒函數(shù)；tk為模型的樣本值；a2k為模型的計(jì)算輸出值。
[0016] 進(jìn)一步地，所述控制算法為PID算法或自適應(yīng)算法。
[0017] 進(jìn)一步地，當(dāng)大時(shí)滯系統(tǒng)的參數(shù)不變化時(shí)，延遲預(yù)估算法的只需要執(zhí)行步驟S3; 當(dāng)大時(shí)滯系統(tǒng)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，延遲預(yù)估算法重新執(zhí)行步驟S1、S2和S3。
[0018] 有益效果：本發(fā)明提供的一種大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方法，對(duì)采集到的輸入量 采用Smith算法進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制并采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立非線性模型進(jìn)行延遲預(yù)估， 讓"現(xiàn)在"的調(diào)整，控制"未來(lái)"的目標(biāo)，算法模型在實(shí)踐中取得了很好的效果，系統(tǒng)會(huì)趨于 穩(wěn)定，除了特殊情況下的處理，基本可取代手工操作。
【附圖說(shuō)明】
[0019] 圖1為本發(fā)明提供的一種大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方法中的Smith算法模型；
[0020] 圖2為本發(fā)明提供的一種大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方法中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法模 型；
[0021]圖3為本發(fā)明提供的一種大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方法中的延遲預(yù)估算法模型。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 下面通過(guò)附圖對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，但是本發(fā)明的保護(hù)范圍不局限于 所述實(shí)施例。
[0023] 實(shí)施例1 :本實(shí)施例提供一種應(yīng)用于水泥生產(chǎn)線的大時(shí)滯系統(tǒng)中的自動(dòng)控制方 法，利用水泥生產(chǎn)線中害外分解害的溫度控制上，自動(dòng)控制方法對(duì)采集到的輸入量采用Smith算法進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制，Smith算法中包括控制指令輸出算法和延遲預(yù)估算法。
[0024]Smith算法模型如圖1所示，原理為：
[00巧]E2 =E1+燈m-Xm) =El-Gm(s)*(l-e"s)*u(s);
[0026]其中El = R(s)-Y(s) ;Y(s) = E2(s)*Gc(s)*G°(s)*e ts;
[0027]當(dāng)巧=t且Gc(s)=G°(s)時(shí)，Y(s)=Gc(s)*G°(s)巧2;沒(méi)有延遲。
[0028] 設(shè)置模型為：
為一二階系統(tǒng)，可W代表大多系統(tǒng)。
[0029]既有：Xm(s) (as2+bs+c)=U_t(S)*(ds+f)
[0030] 化為差分方程為：
[0031]
推導(dǎo)后得出，d，ta,b，C是該方程的參數(shù)，是根據(jù)情況進(jìn)行調(diào)節(jié)的，Xm化-1)、Xm化-2)是Xm(k)的歷史值，U化-1)是u(k)的歷史值，U為該方程輸入值；
[003引而化為Xm向后延遲巧/T個(gè)點(diǎn)得到。
[0033] 對(duì)于控制指令輸出算法Gc(S)，可W是PID算法，也可W是其他算法（如自適應(yīng)算 法）?？刂浦噶钶敵鏊惴?(3(3)的輸入應(yīng)為62,62 = 61-64。化為延遲預(yù)估算法的輸出， E1是普通的輸入Goal-AI，控制器的輸出是增量還是全量與算法選擇有關(guān)。
[0034] 延遲預(yù)估算法的模型如圖3所示，按如下步驟進(jìn)行：
[0035]S1、采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立非線性模型，所述非線性模型包括輸入層、隱含層和輸出 層，上述每層均包括神經(jīng)元節(jié)