大純滯后在對象控制方法應(yīng)用研究

1、大純滯后控制系統(tǒng)仿真一般工業(yè)過程中都具有非線性大純滯后的特點，特別是滯后較大(即額定滯后s/t>0.5) 的系統(tǒng)，常規(guī)控制往往無能為力。采用smith控制是解決對象人純滯示問題的有效方法，但 它需要建立對象的精確的數(shù)學(xué)模型，而且魯棒性和抗干擾能力較差，面向?qū)ο蟮纳窠?jīng)元模型 及其學(xué)習(xí)算法具有算法簡單、適應(yīng)性好等優(yōu)點，但是對于大純滯后過程，由丁被控量的偏差 不能及時反映控制量的變化影響了神經(jīng)元的控制效果。1滯后時間參數(shù)的辨識對于一般純滯后系統(tǒng)，其特性均町以用模型來描述y(k)=f(y(k-l), y(k-n),u(k-d), u(k-m-d)(1)對非線性系統(tǒng)滯后時間參數(shù)進(jìn)行辨識時，主要是利

2、用不同的輸入采樣區(qū)間樣本集對網(wǎng)絡(luò) 的訓(xùn)練結(jié)果有很大的影響的特性，即：在用釆集的樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練吋，期望輸出與 網(wǎng)絡(luò)輸出誤差平方和(即網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果)會在不包含笫一個延遲輸入量11=1+1到包含笫一個延 遲輸入量h=d的輸入釆樣區(qū)間產(chǎn)生突變，由此可以川來辨識出系統(tǒng)的純滯后時間。訓(xùn)練時 采集的輸入輸出數(shù)據(jù)包括(1) 輸入 u(kh), u(k-h-l), ,u(k-h-na)(2) 輸出 y(k-l), y(k-2), ,y(k-na)對于最后一個輸入中u(k-h-na)中navm經(jīng)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)的課差dna時可產(chǎn)生一次上跳突變，而d>na時產(chǎn)主上跳突變和下跳突 變上跳突變對應(yīng)的點為系統(tǒng)的純

3、滯后時間值，下跳突變對應(yīng)的則是d-na處也就是說能反映 純滯后時間只冇上跳突變,在進(jìn)行純滯后時間辨識時不能僅僅根據(jù)訓(xùn)練誤差是否突變來判斷 純滯后時間點，而應(yīng)該更具體的判斷出是上跳突變后才能得到準(zhǔn)確的參數(shù)信息。區(qū)別上跳突 變和下跳突變的最好方法就是其梯度信息，所以采用網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差的梯度來判斷如何來選取 正確的突變點，以便獲取正確的純滯后參數(shù)。2克服大純滯后的預(yù)測控制1預(yù)測控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)圖1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖i所示，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對被控系統(tǒng)的純滯后時間參數(shù)d辨識后，在 k時刻通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測出系統(tǒng)在k+d時刻的輸出yc(k+d),將具與系統(tǒng)參考軌跡 yr(k+d)進(jìn)行比較

4、，從而求収卜一吋刻的控制率u(k),這樣就可消除純滯后對系統(tǒng)的影響。并 用k時刻預(yù)測模型輸出延遲d步與系統(tǒng)實際輸出y(k)間的誤差c(k)來在線校止預(yù)測模型。3仿真實例分析31仿真實例(一)為驗證該方法的有效性，現(xiàn)考慮一個高階的冷水加熱系統(tǒng)g (s) =0. 4e_24s/ (13. 8s+1) (6. 1s+1) (3. 9s+1)控制仿真實驗中,取采樣周期為2s,結(jié)構(gòu)變量取為t=y(tl), u(t-d-l),u(t-d-n), 1其中，n二12當(dāng)系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)吋出現(xiàn)階躍響應(yīng)后，山文中給出的系統(tǒng)滯后步數(shù)的測定方法 可得到對象的滯后步數(shù)d。使用式(21)的神經(jīng)元控制算法，控制器參數(shù)選取為k0二0

5、19,b二011, 先進(jìn)行參數(shù)估計，構(gòu)造出smith預(yù)估器，然后投入控制。3. 1 .1系統(tǒng)的階躍響應(yīng)及抗干擾性實驗系統(tǒng)的仿真結(jié)果如圖3所示，當(dāng)t=200s時，系統(tǒng)突加幅值為30%的階躍干擾。由圖3可 見，神經(jīng)元控制器具有良好的動態(tài)性能，系統(tǒng)的階躍響應(yīng)無超調(diào)、無靜差，無振蕩當(dāng)系統(tǒng)出 現(xiàn)較大幅度的定值t擾時，神經(jīng)元控制器能很快抑制干擾。1.5圖3 系統(tǒng)的階躍響應(yīng)及抗干擾性實驗3. 1. 2魯棒性實驗假定對象的模型變化為一 32sg(s)=o. 48e/16. 5s+1) (7. 3s+1) (4. 7s+1)系統(tǒng)的階躍響應(yīng)如圖4所示由圖4可見,當(dāng)被控對象發(fā)生較大變化吋，神經(jīng)元控制器仍 能取得滿意

6、的控制效果。圖4系統(tǒng)的魯棒性實驗3.2仿真實例(二)某一系統(tǒng)的動態(tài)特性可表示為y (k)=0. 368y (k-1) +0. 26y (k-2) +u (k10)+0. 632u (k-11)(1)單位階躍響應(yīng)仿真采樣周期ts二0. 1,并在t二20時加入幅值為0.1的負(fù)階躍干擾。 圖3中，曲線1表示為采用預(yù)測控制時的階躍響應(yīng)曲線，曲線2為模型精確時預(yù)估補(bǔ)償與結(jié) 合的控制方案吋的階躍響應(yīng)曲線。從圖3可看出在控制初期曲線1的上升速度略快于曲線2, 月曲線2需要的穩(wěn)定時間要長一些；但明顯曲線2對運(yùn)行條件很敏感，在t=20受到干擾后, 需要一段時間才能穩(wěn)定卜來，而illi線1則能很快的穩(wěn)定。說明采川預(yù)測控制的方案中rfl于預(yù) 測模型可在線調(diào)整，能實時跟蹤被控系統(tǒng)，提高了其抗干擾能力。(2)方波跟蹤仿真，選擇參考輸入為幅度為0.5的方波信號，方波周期為200,控制時域 nu=4,預(yù)測吋域n二5, k=011, q=015o圖4中,曲線1表示預(yù)測控制方案的跟蹤曲線,曲線 2表示采川預(yù)佔補(bǔ)償方案的跟蹤曲線，由圖中可以看出，滯后的存在使得曲線1和曲線2都 是稍有停頓后才開始跟蹤方波輸出。在控制初期，預(yù)測控制所采川的預(yù)測模型是根據(jù)采集樣 木離線訓(xùn)練出來的，跟