公开/公告号CN105629726A
专利类型发明专利
公开/公告日2016-06-01
原文格式PDF
申请/专利权人 斯坦恩贝格(北京)电子有限公司;
申请/专利号CN201410638546.X
发明设计人 文官华;
申请日2014-11-06
分类号G05B13/04;
代理机构北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人郑自群
地址 100101 北京市朝阳区安立路60号润枫德尚A座505
入库时间 2023-12-18 15:46:39
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-10-29
未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G05B13/04 授权公告日:20180529 终止日期:20181106 申请日:20141106
专利权的终止
2018-05-29
授权
授权
2016-06-29
实质审查的生效 IPC(主分类):G05B13/04 申请日:20141106
实质审查的生效
2016-06-01
公开
公开
技术领域
本发明涉及控制领域,特别是指一种自适应控制方法及其自适应控制器。
背景技术
目前,自适应控制器中用到的自适应控制方法,都是基于传统的方法,这种控制方法对操作者的要求相对高,且控制器无法实现无超调。此外,目前的自适应控制方法是基于连续过程模型,而现有的基于计算机的控制均是离散的,对连续系统得出的结论并不能应用于基于计算机的控制系统,失去了实际意义。
发明内容
本发明提出一种自适应控制方法及其自适应控制器,解决了现有技术中的自适应控制器无法实现无超调、模型应用失去实际意义的问题。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种自适应控制方法,包括以下步骤:
步骤一、选定控制器的数学模型,所述数学模型将k时刻的被控量的误差设置为基于k时刻的时变参数和控制变量的变动而变动;
步骤二、从控制器中读取k-1时刻和k-2时刻的控制量,从被控系统中读取k-1时刻和k-2时刻的被控量的误差,将所述控制量和被控量的误差代入到参数识别器中,得到所述k时刻的时变参数的估计值;
步骤三、设定所述控制器的控制指标,且所述控制指标是关于所述被控量的误差的函数模型,其中,所述函数模型中设置有第一加权因子和第二加权因子;所述时变参数的估计值、所述控制量和所述被控量的误差代入到所述控制指标中,得到优化的k时刻的控制变量的函数模型;
步骤四、在所述k时刻的控制变量的函数模型中,选择所述第一加权因子和所述第二加权因子的值,得到k时刻的优化控制变量的值;
步骤五、重复执行步骤二到步骤四,得到下一时刻的优化控制变量的值;
步骤六、判断k时刻的输出量是否满足需求,若不满足,调节增益放大器的放大倍数,并重复执行步骤三至步骤五。
优选的是,所述的自适应控制方法中,所述步骤一中,选定控制器的数学模型,设定所述k时刻的被控量的误差为e(k),所述被控量的误差的模型为e(k)=A(k)e(k)+B(k)Δu(k),其中,A(k)和B(k)为时变参数,Δu(k)为控制变量,Δu(k)=u(k)-u(k-1)。
优选的是,所述的自适应控制方法中,所述步骤三中,所述控制指标的函数模型设定为:
优选的是,所述的自适应控制方法中,所述步骤三中,所述优化的k时刻的控制变量的函数模型的推导方式为:根据所述控制指标的函数模型,对所述控制变量Δu(k)求一阶偏导,
则,
优选的是,所述的自适应控制方法中,在所述步骤四中,选择所述第一加权因子δ,当δ=0,得到优化后的k时刻的优化控制变量的值为:
当
优选的是,所述的自适应控制方法中,其特征在于,在所述步骤四中,选择所述第二加权因子λ,
若
k时刻的优化控制变量的值为,
若
k时刻的优化控制变量的值为,
一种自适用控制器,包括:上述所述的自适应控制方法。
本发明的有益效果为:本发明中的自适用控制方法是建立在离散系统模型的基础上,得出的结论应用于基于计算机的控制系统上,具有实际意义;通过获取k时刻的时变参数,识别k时刻的估计误差,计算k时刻的预测误差,设定k时刻的控制指标,最后得到k时刻的控制变量的值,实现了控制器控制的无超调,降低对操作者的要求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中控制器中控制方法的流程图;
图2为控制器的系统框图;
图3为5阶被控系统的仿真结果图;
图4为本发明中的Selftuner的仿真结果图;
图5为MATLABPID-TUNER的仿真结果图;
图6为被控系统从2阶升到3阶、5阶,控制器的鲁棒特性的仿真示意图。
图中:
1、δ=0的被控系统特性;2、
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1至图2所示的一种自适应控制方法,包括以下步骤:
步骤一、选定控制器的数学模型,该数学模型将k时刻的被控量的误差设置为基于k时刻的时变参数和控制变量的变动而变动,该数学模型为e(k)=A(k)e(k)+B(k)Δu(k),该模型中,e(k)为k时刻的被控量的误差,A(k)和B(k)为时变参数,Δu(k)为控制变量,Δu(k)=u(k)-u(k-1);
步骤二、从控制器中读取k-1时刻和k-2时刻的控制量,从被控系统中读取k-1时刻和k-2时刻的被控量的误差,将控制量和被控量的误差代入到参数识别器中,得到k时刻的时变参数的估计值
步骤三、设定所述控制器的控制指标,且控制指标是关于被控量的误差的函数模型,该函数模型设定为:
步骤四、在优化后的k时刻的控制变量的函数模型中,选择第一加权因子δ和第二加权因子λ的值,得到优化的k时刻的控制变量的值,
第二加权因子λ的取值范围为:
1)若
2)若
得到优化的k时刻的控制变量的值为:
步骤五、重复执行步骤二到步骤四,得到下一时刻的优化控制变量的值;
步骤六、判断k时刻的输出量是否满足需求,若不满足,选择增益放大器的放大倍数p,并重复执行步骤三至步骤五,进一步完善控制变量的值。
控制量u(k)是为控制器的输出量,被控量为从被控系统输出的输出量。在步骤六中判断k时刻的输出量是否满足要求是通过检测控制器的实际输出量,并将该实际输出量与控制指标进行比较,当比较结果在预定的范围内,满足需求,当比较结果不在预定的范围内,不满足需求。预定的范围是根据控制量和被控量进行设置的。
上述自适应控制方法应用在现有的控制器中,该自适用控制方法是建立在离散系统模型的基础上,得出的结论应用于基于计算机的控制系统上,具有实际意义;通过获取k时刻的时变参数,识别k时刻的估计误差,计算k时刻的预测误差,设定k时刻的控制指标,最后得到k时刻的控制变量的值,实现了控制器控制的无超调。
参数识别器可选GPIA参数识别器,GPIA为一种新型的参数估计算法。
实施例1,根据上述控制方法,在控制器中进行仿真,仿真结果如图3所示。选取一个不稳定被控系统>被控系统是5阶,带一个不稳定零点z=-1和一个不稳定极点z=+1,当δ=0,p=1时,仿真结果如图3中的1显示;p=1时,仿真结果如图4中的2表示。
图6为被控系统从二阶升到三阶、五阶,控制器的鲁棒特性的仿真示意图,其中,3为二阶系统,4为三阶系统,5为五阶系统。
图4为本发明中的Selftuner的仿真结果图,图5为MATLABPID-TUNER的仿真结果,通过图4和图5的对比,本发明中的Selftuner可以通过本发明中的自适应控制方法实现任意无超调的系统,即使是被运用到一个原始不稳定的被控对象;而采用MATLAB的Autotuner根本就不能获取一个“无超调”的控制结果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
机译: 自适应调节器,特别是凸轮轴控制器,具有一种自适应控制方法,其中,根据调节器在给定时间段内的操作行为来确定其操作参数
机译: 自适应控制方法,自适应控制器和具有该自适应控制器的装置
机译: 自适应频率控制器,包括该自适应频率控制器的锁相环以及自适应频率控制方法