用于鲁棒控制的系统辨识方法

    公开(公告)号:CN108279567A

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201711477000.0

    申请日:2017-12-29

    CPC classification number: G05B13/042

    Abstract: 本发明提供了用于鲁棒控制的系统辨识方法,属于控制领域,用于对非线性系统参数的取值区间进行确定,包括:建立离散切换模型方程,对离散切换模型进行简化处理,得到方程的简洁表达式;获取模型输入输出数据,将模型数据代入简洁表达式中求解,得到方程参数数据集;对参数数据集中的数据进行过滤得到滤除数据,将滤除数据进行重分配操作,得到重分配参数数据集。通过在确定参数数据集的过程中,基于最大可行集的思想,同时采用高效地近似计算方法,能够快速地辨识出时变系统的参数上下限,弥补了现有技术中多种辨识方法的不足,能够提高确定参数取值范围的效率。

    用于pH中和过程的自抗扰控制参数整定方法

    公开(公告)号:CN109960149B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN201910234851.5

    申请日:2019-03-26

    Abstract: 本发明提供了用于pH中和过程的自抗扰控制参数整定方法,包括建立初始自抗扰控制器结构,得到与初始自抗扰控制器结构对应的闭环传递函数表达式,基于闭环系统快速收敛条件对闭环传递函数表达式进行形式变换,确定待整定参数;逐个对待整定参数进行整定处理,确定每个待整定参数的计算方式;基于电荷及碳化物离子平衡原理建立pH中和模型,实现pH中和过程自抗扰控制,并结合以确定的自抗扰控制器中每个待整定参数的计算方式对pH中和过程自抗扰控制器参数进行调整;通过使用改进后的自抗扰控制器实现pH中和过程的控制,能够在保证系统跟踪性能的同时有较强的鲁棒性和抗干扰能力;相比于其他自抗扰控制器,可以减少了待整定参数数量,优化了整定效率。

    用于鲁棒控制的系统辨识方法

    公开(公告)号:CN108279567B

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN201711477000.0

    申请日:2017-12-29

    Abstract: 本发明提供了用于鲁棒控制的系统辨识方法,属于控制领域,用于对非线性系统参数的取值区间进行确定,包括:建立离散切换模型方程,对离散切换模型进行简化处理,得到方程的简洁表达式;获取模型输入输出数据,将模型数据代入简洁表达式中求解,得到方程参数数据集;对参数数据集中的数据进行过滤得到滤除数据,将滤除数据进行重分配操作,得到重分配参数数据集。通过在确定参数数据集的过程中,基于最大可行集的思想,同时采用高效地近似计算方法,能够快速地辨识出时变系统的参数上下限,弥补了现有技术中多种辨识方法的不足,能够提高确定参数取值范围的效率。

    分解炉温度的控制方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116841187A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310770194.2

    申请日:2023-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种分解炉温度的控制方法、装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取预设控制周期内的分解炉出口温度参数,其中,所述分解炉出口参数至少包括:分解炉出口温度和分解炉温度变化量;根据至少一个预设条件对所述分解炉出口温度参数进行检测,确定检测到的所述分解炉出口温度参数满足的预设条件为目标条件,其中,预设条件用于在预先配置的多个预设控制器中选出与所述目标条件对应的目标控制器;采用所述目标控制器对所述分解炉出口温度参数进行分析,确定主控制器的校正值;根据所述校正值调整所述主控制器的控制参数,其中,所述控制参数包括:所述喂煤量。本发明解决了无法对分解炉温度进行自动控制的技术问题。

    一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法

    公开(公告)号:CN114924489A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210861856.2

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明公开了一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法,通过多输入单输出系统作为基本子系统予以实现;包括:步骤一、模型设置及学习参数自选择;步骤二、参数分布建模;步骤三、数据采集和处理;步骤四、模型参数学习;步骤五、模型参数检验;步骤六、模型预测误差对比。本发明可在线自主学习过程的动态特性;可根据预设的模型参数自动选择待学习参数的类型,使待学习参数具有真实的物理意义,且在学习过程中,预设模型对模型学习的结果具有约束作用以提高模型的可靠性;对参数的学习结果进行检验、对预测结果进行评价,进一步提高模型的可靠性;采用参数死区的方式增加了模型参数的平稳性,减少因模型参数频繁变化而引起的控制效果波动。

    一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备

    公开(公告)号:CN115793463A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211560986.9

    申请日:2022-12-07

    Abstract: 本发明涉及一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备,所述维护系统包括:匹配判断模块,用于判断当前运行的预测模型与过程系统是否匹配;入库模块,用于将历史预测模型保存至模型库;以及将历史控制器参数保存至参数库;模型拟合模块,用于对模型库中的历史预测模型进行拟合,得到待选预测模型;模型辨识模块,用于基于操作员输入的辨识数据范围进行模型辨识,生成测试模型;测试模块,用于获取与测试模型适配的测试参数;以及进行开环模拟计算,得到开环输出,并基于操作员的选定操作,将对应的测试模型和测试参数,作为与过程系统匹配的预测模型和控制器参数。本发明的系统能够与操作员形成深度交互,获得更优的模型预测控制器。

    一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法

    公开(公告)号:CN114924490B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210866243.8

    申请日:2022-07-22

    Inventor: 王皖慧 王家栋

    Abstract: 本发明涉及一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法,其中,方法包括:首先,获取用于模型预测控制的多输入多输出模型;其次,通过耦合控制分析或主成分分析对多输入多输出模型进行共线性诊断分析;最后,在确定多输入多输出模型满足共线性条件时,依据共线性程度对多输入多输出模型进行滤除相关变量或修复处理。本发明在常规先进控制的操作步骤基础上,基于模型辨识得到的动态模型与在模型预测控制中的双层优化结构的应用,充分考虑了稳态模型可能存在的共线性现象,并对该问题可能引起的优化解不合理导致的控制不稳定现象进行处理,合理结合控制过程的变量约束得到最优解下发给控制器,保证控制器的稳定与安全运行。

    基于实时控制性能评估的闭环阶跃测试方法和测试装置

    公开(公告)号:CN115079577A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210866322.9

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于实时控制性能评估的闭环阶跃测试方法和测试装置,该闭环阶跃测试方法包括:基于数据经验的控制性能实时评估方法对目标控制系统进行性能评估,得到目标控制系统的当前性能评估值;其中,目标控制系统包括PID控制系统和APC控制系统;在确定当前性能评估值小于等于预设性能值的情况下,生成阶跃测试信号;其中,预设性能值是根据目标控制系统的历史基准性能值和第一预设系数进行确定的;利用阶跃测试信号,对目标控制系统进行阶跃测试。借助于上述技术方案,本申请实施例使得闭环测试技术方案完全自动化,实用性更强,应用范围也更广。

Patent Agency Ranking