專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統的製作方法
2023-10-04 04:23:34
專利名稱：專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統的製作方法
技術領域：
本實用新型提出了一種專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，可應用到控制、人工智慧等領域。
背景技術：
目前，模擬控制主要以PID控制等經典控制方法為代表，也有一部分系統採用了模糊控制和神經網絡控制等智能控制算法。這些針對確定被控對象、確定工作環境的控制方法被稱為經典控制方法，而採用的具體算法被稱成經典控制算法。經典控制算法在不同方面各有所長，但也存在著應用的局限性。經典控制算法存在著如下共性1.控制器參數的整定工作是在系統投入使用之前進行的。在開發階段，工程師憑藉經驗和現場試驗完成對控制器參數的整定，參數配置的完成往往伴隨著項目的完成和交付而終結。因此，系統控制參數在實際運行中不會改變，即被控對象無法根據在運行過程中得到的環境信息調整和優化算法及算法參數。2.對於很多同樣的調試單元，例如在一個項目中多路相同的被控對象，由於對象之間或多或少地存在差異，因此重複調試工作不可避免；特別對於帶有延遲、滯後或大慣性的被控對象來說，針對每一個被控對象的調試時間都會消耗大量的時間，佔用大量的人力物力。3.即使對於多路同樣的調試單元，由於其工作環境有所差別，因此在系統運行前進行了分別的調試，系統運行後被控對象的工作環境有了變化，控制參數卻不能隨之改變， 使得控制效果變差，甚至誤差增加，甚至導致系統不穩定。以PID控制器參數整定方法為例，現有的最好的在線整定優化算法是模糊自適應整定PID控制方法，該算法採用以PID參數初始值為中心點通過模糊控制對中心點進行修正的方法，實現PID控制器參數的在線整定優化。這種方法適用於那些工程中工程師可以對PID參數的初始值能夠做出較為準確的估算的情況。但會受PID初始值的限制，如果控制迴路差異大、工程師對參數整定的經驗不足或者是控制器的最優參數超出模糊控制器的輸出範圍，該方法將無法實現對控制器參數的有效整定優化。
實用新型內容本實用新型的目的是找到一種方法，能夠讓控制系統的在運行前經過初步配置， 開始運行後系統能夠根據系統運行後的加熱爐和環境的差異，自動將控制參數調整到最佳值。本實用新型解決經典控制方法存在的三個問題1.物理結構相似的多個控制迴路由於工作環境變化或存在差異，控制器參數無法根據工作環境的差異和不確定性，在線自整定優化；2.物理結構相似的多個控制迴路由於被控對象存在差別，控制器參數無法根據被控對象的差異和不確定性，在線自整定優化；3.物理結構相似的多個控制迴路需要反覆進行控制參數整定，控制器參數無法自動完成這一重複的工作，在線自整定優化；為了實現上述目的，本實用新型採取了如下技術方案本實用新型中的專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統由控制單元 100、控制總線110和主工作站120三個部分組成。系統共有S個控制單元100，每個控制單元100的通訊接口均通過控制總線110與主工作站120相連接，主工作站120通過控制總線110與S個控制單元100進行通訊。其中S取值為大於等於1的整數。每個控制單元 100包括L個傳感器101、N個變送器102、1個控制器103、L個執行單元104和L個被控對象105。其中每個變送器102連接M個傳感器101，每個控制器103連接N個變送器102，其中L = MXN，L、M、N均為大於等於1的整數。本實用新型中的專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，使用1個主工作站120，通過控制總線110控制S個控制單元100，實現對系統中的T個被控對象105的控制，其中T = LXS，S取值為大於等於1的整數。對於每個控制單元100，存在如下連接關係傳感器101的感應端與被控對象105 的待測點連接，將待測點的待測信息轉換成為模擬信號。傳感器101的輸出端與變送器102 的一個輸入端相連，變送器102將傳感器101採集的模擬信號轉換成為標準化的待測信號。 變送器102的輸出端與控制器103的一個輸入端相連接，控制器103根據變送器102變送的標準化的待測信號計算得到控制量。控制器103的一個輸出端與執行單元104的輸入端相連。執行單元104根據控制器103給出的控制量，產生相應的控制輸出。執行單元104 的輸出與被控對象105的輸入端相連，使得執行單元104產生的控制輸出作用在被控對象 105 上。所述的控制器103可以為計算機、工控機、伺服器、單片機系統、嵌入式系統或硬體電路。一種專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統進行優化的方法，該方法包括如下步驟系統配置步驟201 在系統運行前首先進行系統配置，配置系統中將要用到的參數和公式；系統初始化步驟202 將參與計算的變量賦值或清零；輸入輸出採樣步驟203 得到被控對象當前時刻的採樣值y(k)；誤差計算步驟204 根據被控對象當前時刻的採樣值y(k)與被控對象的目標值 r(k)計算出當前時刻的誤差e(k)，其中e(k) =r(k)-y(k)；誤差變化率計算步驟205 計算當前時刻的誤差e(k)與前一時刻的誤差e (k_l) 之間的誤差變化率ec(k)，其中ec(k) = e(k)-e(k-l)；在線整定優化步驟206 根據當前時刻誤差e (k)和誤差變化率ec (k)整定優化計算出新的控制參數Kx (k)；計算控制量步驟207 根據當前誤差e(k)、誤差變化率ec(k)和新的控制參數 Kx (k)計算出新的控制量u (k)；被控對象運行步驟208 被控對象運行208根據控制量u(k)產生相應的模擬量 U(k)，作用在被控對象，得到控制對象新的輸出y(k+l)；至此完成了一個控制周期，令k = k+Ι，重複輸入輸出採樣步驟203至被控對象運行步驟208。[0025]系統配置步驟201為在系統啟動運行前，主工作站120通過控制總線110對控制器103進行參數配置，系統配置201隻需進行一次，配製好的參數保存在控制器103的存儲器裡，下次運行時能夠直接讀取，或修改參數配置；配置的參數包括被控對象的控制目標值 r(k)。輸入輸出採樣步驟203具體為傳感器101將被控對象105待測點的待測信息轉換成為模擬信號a (k)，經過變送器102轉換成為標準化的待測信號r(k)；變送器102將變送結果r(k)傳給控制器103，控制器103通過控制總線110將r(k)傳給主工作站120。本實用新型的創新點在於1.系統和裝置設計方面，在主工作站和被控對象之間設計了較多的控制器，每個控制器分擔較少的被控對象，這樣的結構大大縮短了硬體維修的時間，當局部某硬體發生故障時，直接更換相應的模塊即可快速修復故障，不必影響其他控制通路的工作；這種多控制器的技術方案，便於多種控制方法在同一個控制系統中的實驗和應用。2.專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法，改變了傳統控制方法的設計結構，通過增加優化器(主工作站120)，使得控制系統可以根據當前輸入輸出和工作狀態對控制器參數進行在線整定優化。控制器根據當前的輸入輸出、工作狀態和整定優化後的控制參數產生控制量，對被控對象進行控制。3.專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法，採用增量的方式在線整定優化控制器參數。這樣的設計就避免了傳統方法中存在的控制系統運行前控制參數對工程師經驗的依賴問題，也就是說降低了工程師的參數初始配置要求；增量式方法的提出，使得專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法具有了自動尋找最優控制參數的功能。本實用新型與現有技術相比有如下優點1)本實用新型提出的專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法，提出了採用增量式修正的方法對控制參數進行整定，克服了中心點修正式參數在線整定優化方法無法解決的控制迴路差異大、工程師對參數整定的經驗不足或者是控制器的最優參數超出模糊控制器的輸出範圍的問題；2)本實用新型設計的專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，實現了整個控制器參數調整優化的過程都是由算法自身實現的，在線參數優化整定的過程沒有人的參與，控制系統能夠根據自身硬體特點和工作環境自動整定調適參數。3)本實用新型提出的專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法，解決了物力結構相似的多個控制迴路由於工作環境變化或存在差異，控制器參數無法根據工作環境的差異和不確定性在線自整定優化的問題；解決了物力結構相似的多個控制迴路由於被控對象存在差別，控制器參數無法根據被控對象的差異和不確定性在線自整定優化的問題； 解決了物力結構相似的多個控制迴路需要反覆進行控制參數整定，控制器參數無法自動完成這一重複的工作在線自整定優化的問題。
圖1專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統框圖；圖2(a)執行單元和被控對象實施例原理圖；圖2 (b)執行單元和被控對象實施例原理圖；[0038]圖3控制器實施例原理圖；圖4傳感器和變送器實施例原理圖；圖5專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法流程圖1。圖6專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法流程圖2。
具體實施方式
以下結合附圖1 圖6詳細說明本實施例。本實用新型中的專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統由控制單元 100、控制總線110和主工作站120三個部分組成。系統共有S個控制單元100構成，每個控制單元100的通訊接口與控制總線110相連接，主工作站120的通訊接口也與控制總線110相連接，主工作站120通過控制總線110 與S個控制單元100進行通訊。其中s取值為大於等於1的整數。每個控制單元由L個傳感器101、N個變送器102、1個控制器103、L個執行單元 104和L個被控對象105構成。其中傳感器和執行單元分別與被控對象一一對應連接，1個變送器102接M個傳感器101，1個控制器103接N個變送器102，其中L = MXN，L個執行單元均與控制器103相連。其中L、M、N取值為大於等於1的整數。專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，使用1個主工作站120，通過控制總線110控制S個控制單元100，實現對系統中的T個被控對象105的控制，其中T = LXS，其中S取值為大於等於1的整數。對於每一個被控對象105迴路，存在如下連接關係傳感器101的感應端與被控對象105的待測點連接，將待測點的待測信息轉換成為模擬信號。傳感器101輸出端與變送器102的一個輸入端相連，變送器102將傳感器101 採集的模擬信號轉換成為標準化的待測信號。變送器102的輸出端與控制器103的一個輸入端相連接，控制器103根據變送器102變送的標準化的待測信號，採用專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法得到新的控制量。控制器103的一個輸出端與執行單元104 的輸入端相連，執行單元104根據控制器103給出的控制量，產生相應的控制輸出。執行單元104的輸出端與被控對象105的輸入相連，使得執行單元104產生的控制輸出作用在被控對象105上。控制器103可以是計算機、工控機、伺服器、單片機系統、嵌入式系統或硬體電路。 控制器可以進行數據輸入、指令輸入，根據輸入的參數改變系統的工作狀態，可以將當前的系統的工作參數、工作狀態進行顯示，可以通過通訊埠與數據總線連接，與主工作站進行通訊和數據交換。執行單元104由主迴路保護裝置、被控對象異常保護裝置、控制執行裝置、主迴路監控裝置和被控對象(負載)接入裝置五部分組成，這五部分依次串聯構成主迴路。專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化方法，由系統配置步驟201、系統初始化步驟202、輸入輸出採樣步驟203、誤差計算步驟204、誤差變化率計算步驟205、在線整定優化步驟206、計算控制量步驟207、被控對象運行步驟208八個步驟構成。這八個步驟的關係是在系統運行前首先進行系統配置步驟201，配置系統中將要用到的參數和公式；然後進行系統初始化步驟202，將參與計算的變量賦值或清零；接下來循環執行下列步驟，每執行ー個循環即完成了一個控制周期輸入輸出採樣步驟203得 到當前時刻的輸出y(k)；誤差計算步驟204根據系統配置的r(k)和採樣得到的y(k)計算 出當前誤差e(k)；誤差變化率計算步驟205根據當前誤差e(k)計算出誤差變化率ec (k)； 在線整定優化步驟206根據當前誤差e(k)和誤差變化率ec(k)整定優化計算出新的控制 參數Kx(k)；計算控制量步驟207根據當前誤差e(k)、誤差變化率ec(k)和新的控制參數 Kx(k)計算出新的控制量u(k)；被控對象運行步驟208根據控制量u(k)產生相應的模擬量 U(k)，作用在被控對象，得到控制系統新的輸出y(k+l)；至此完成了一個控制周期，令k = k+1，重複步驟輸入輸出採樣步驟203至被控對象運行步驟208。詳細步驟如下5. 1系統配置步驟201在系統啟動運行前，主工作站120通過控制總線110對控制器103進行參數配置， 參數配置也可以通過控制器103的鍵盤和顯示裝置進行，系統配置201隻需進行一次，配製 好的參數保存在控制器103的存儲器裡，下次運行時可以直接讀取，可以修改參數配置。配置控制目標值TR，配置控制參數初始值K0X，其中X表示參數的編號或含義，配 置專家模糊増量式自適應的參數在線整定優化規則公式1
權利要求1.一種專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，其特徵在於由控制單元 (100)、控制總線(110)和主工作站(120)三個部分組成；系統共有S個控制單元(100)，每個控制單元(100)的通訊接口均通過控制總線(110)與主工作站(120)相連接，主工作站 (120)通過控制總線(110)與S個控制單元(100)進行通訊；其中S取值為大於等於1的整數；每個控制單元100包括L個傳感器(101)、N個變送器(102)、1個控制器(103)、L個執行單元(104)和L個被控對象(105)；傳感器和執行單元分別與被控對象一一對應連接， 其中1個變送器(102)接M個傳感器(101)，1個控制器(103)接N個變送器(102)，其中L = MXN, L、M、N均為大於等於1的整數；主工作站(120)通過控制總線(110)對S個控制單元(100)的共T個被控對象(105) 進行控制，其中T = LX S，S取值為大於等於1的整數。
2.根據權利要求1所述的一種專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，其特徵在於對於所述每個控制單元(100)，存在如下連接關係傳感器(101)的感應端與被控對象(105)的待測點連接，將待測點的待測信息轉換成模擬信號；傳感器(101)的輸出端與變送器(102)的一個輸入端相連，變送器(102)將傳感器(101)採集的模擬信號轉換成為標準化的待測信號；變送器(102)的輸出端與控制器 (103)的一個輸入端相連接，控制器(103)根據變送器(102)變送的標準化的待測信號計算得到控制量；控制器(103)的一個輸出端與執行單元(104)的輸入端相連，執行單元(104) 根據控制器(103)給出的控制量，產生相應的控制輸出；執行單元(104)的輸出與被控對象 (105)的輸入端相連，使得執行單元(104)產生的控制輸出作用在被控對象(105)上。
3.根據權利要求1所述的一種專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，其特徵在於所述的控制器(103)為計算機、工控機、伺服器、單片機系統或嵌入式系統。
專利摘要本實用新型是一種專家模糊增量式自適應的參數在線整定優化系統，可應用控制、人工智慧等領域。該系統包括控制單元、控制總線和主工作站。系統有S個控制單元，每個控制單元的通訊接口均通過控制總線與主工作站相連接，主工作站通過控制總線與S個控制單元進行通訊。本實用新型解決了物力結構相似的多個控制迴路由於工作環境變化或存在差異，控制器參數無法根據工作環境的差異和不確定性，無法根據被控對象的差異和不確定性，無法自動完成這一重複的工作在線自整定優化的問題。
文檔編號G05B13/02GK202067099SQ20112002001
公開日2011年12月7日 申請日期2011年1月21日 優先權日2011年1月21日
發明者劉經緯, 楊蕾, 王普 申請人:北京工業大學