CN109212972A - 间歇过程的受限滚动时域混杂2d跟踪控制方法 - Google Patents

间歇过程的受限滚动时域混杂2d跟踪控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109212972A
CN109212972A CN201811188481.8A CN201811188481A CN109212972A CN 109212972 A CN109212972 A CN 109212972A CN 201811188481 A CN201811188481 A CN 201811188481A CN 109212972 A CN109212972 A CN 109212972A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
tracking
state
time
input
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811188481.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109212972B (zh
Inventor
罗卫平
王浩森
朱琳
王润泽
张渝新
王立敏
王鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hainan Normal University
Original Assignee
Hainan Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hainan Normal University filed Critical Hainan Normal University
Priority to CN201811188481.8A priority Critical patent/CN109212972B/zh
Publication of CN109212972A publication Critical patent/CN109212972A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109212972B publication Critical patent/CN109212972B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明涉及一种先进2D跟踪控制设计方法，特别是一种间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，包括以下步骤：步骤1、建立等价2D间歇过程的状态空间模型；步骤2、设计受限滚动时域混杂2D跟踪控制器；步骤3、根据不同阶段的性能指标，设计不同阶段的最优控制器和切换信号来获得不同阶段切换条件和运行时间；步骤4、稳定性分析，根据2D***Lyapunov函数稳定性理论和平均驻留时间方法，得出***稳定的条件并设计满足***稳定的切换信号。本发明所提方法，简单易行，***运行时间明显缩短，从而提高了生产效率，且具有实时更新，跟踪快，控制性能好的特点。

Description

间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法
技术领域
本发明涉及一种先进2D跟踪控制设计方法，特别是一种间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，是针对注塑过程控制器的设计方法。
背景技术
就现阶段而言，我们国家是世界上最大的制造业国家，但是产品加工大多都集中在中低端市场。造成这种现象的一个主要原因是生产加工设备技术含量低，能耗高。因此，在不改变原有设备的前提下设计一个更高效的节能控制器至关重要，控制器设计最主要的就是算法，所以设计一种新的算法来实现在间歇过程中多阶段的高精控制便是关键。目前使用的***是针对单阶段实现的高精，间歇过程是多阶段过程，实现某一个阶段的高精，不代表整个过程都是高精的，其原因是因为间歇过程是一个按照一定加工工序生产的过程，及多阶段生产过程，相邻阶段相互关联，相互影响，所以必须针对不同的阶段设计相应的算法，从而确保生产的产品质量。
此外，间歇过程的控制技术大部分是一维的，只考虑时间对生产过程的影响，由于实际工况存在复杂环境，控制***运行一段时间后其控制性能将会降低。目前，针对间歇过程的重复性和二维特性，反馈结合迭代学习控制方法得以重视，但在干扰及其他因素的影响下，现行的鲁棒迭代学习可靠控制无法解决***状态偏离的问题，即至始至终采用同一控制律，随着时间的推移，***的偏离就会愈发增大。这会对***的持续稳定运行和控制性能产生不良的影响，甚至危及到产品的质量。尽管也有部分控制器可以调节，但是切换时间及运行时间则不能准确达到预期效果。
因此，为寻求间歇过程不同阶段合适的切换条件、运行时间，为解决控制中模型失配和干扰及控制器增益不变等问题，提出一种更加有效的控制方法极为必要。
发明内容
针对间歇过程出现的上述情况：间歇过程多阶段特性，本发明设计一种多阶段间歇过程受限滚动时域混杂2D跟踪控制器，使得***在模型失配和干扰存在的情况下，依然稳定运行，并实现良好的跟踪性能。本发明通过增加可调解的加权系数的调节更为灵活的控制器，解决已有方法中控制器增益不可调节的弊端，提高其控制品质，实现更好的控制性能。
本发明目的一是寻求间歇过程不同阶段合适的切换条件、运行时间；二是为改善间歇过程中控制方法的控制性能和抗干扰性，提出间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法。该方法首先通过间歇过程的第i个阶段输入输出的相关模型，选取合适的状态变量建立多阶段状态空间模型，进一步将状态空间模型转换为包含状态变量和输出跟踪误差的2D-Roesser模型，并用切换***模型表示，然后针对不同阶段的性能指标，结合Riccati方程和边界条件求得最优的控制律。最后针对不同阶段，设计依赖于Lyapunov函数的驻留时间方法。本发明所提方法，简单易行，***运行时间明显缩短，从而提高了生产效率，且具有实时更新，跟踪快，控制性能好的特点。
本发明是通过以下技术方案实现的：
间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，包括以下具体步骤：
步骤1、建立等价2D间歇过程的状态空间模型：
1.1在间歇过程的第i个阶段输入输出的相关模型如下：
Fi(z-1)yi(t,k)＝Hi(z-1)ui(t,k) (1)
其中，yi(t,k)和ui(t,k)分别是输入输出模型的输出和输入变量，Fi(z-1)和Hi(z-1)分别是yi(t,k)和ui(t,k)系数多项式，并且存在以下等式：
Fi(z-1)＝1+f1 iz-1+f2 iz-2+…+fn iz-n (2)
Hi(z-1)＝h1 iz-1+h2 iz-2+…+hm iz-m (3)
其中，fl i,hs i(l＝1，...，n,s＝1，...，m)是相应的系数，z-1为后移算子，m,n是输入输出模型阶次；
1.2引入非最小状态空间变量：
xm i(t,k)T＝[yi(t,k)T,yi(t-1,k)T,L,yi(t-n+1,k)T,ui(t-1,k)T,ui(t-2,k)T,…,ui(t-m+1,k)T] (4)
结合(2)-(4)，则上述输入输出模型(1)转变成状态空间模型：
xo i(t+1,k)＝Ao ixo i(t,k)+Bo iui(t,k) (5)
yi(t+1,k)＝Co ixo i(t+1,k) (6)
其中，xo i(t+1,k),yi(t+1,k)分别是第t+1时刻的状态变量值和输出变量值，ui(t,k)为第k时刻的输入增量变量值，yi(t-l,k),ui(t-s,k)(l＝0，1，...，n-1,s＝0，1，...，m-1)分别为第t-i时刻的输出变量增量和输入变量增量值，Ao i，Bo i，Co i分别为对应的状态矩阵，输入矩阵和输出矩阵，T为取转置符号，
并且：
Bo i＝[h1 i 0 … 0 Ii 0 … 0 0]T，Co i＝[Ii 0 0 … 0 0 0 0]；其中Ii是单位矩阵；
步骤2、设计受限滚动时域混杂2D跟踪控制器；
步骤3、根据不同阶段的性能指标，设计不同阶段的最优控制器和切换信号σ(t,k)来获得不同阶段切换条件和运行时间；
步骤4、稳定性分析，根据2D***Lyapunov函数稳定性理论和平均驻留时间方法，得出***稳定的条件并设计满足***稳定的切换信号。
进一步地，所述步骤2具体包括以下步骤：
2.1建立等价2D模型：
若运行结果与预期值有误差，即；当输入ui(t,k)经过***的运作之后很难达到预期值，为了有较好的跟踪性能，针对第i阶段，根据所设计的状态空间模型，定义跟踪误差： 是给定的一个期望轨迹；
针对第i阶段的状态空间模型，引入下面的迭代学习控制律：
ui(t,k)＝ui(t,k-1)+ri(t,k),ui(t,0)＝0，t＝0，1，2 (7)
其中，ui(t,0)是迭代的初值，通常被设置为0，ri(t,k)∈R为迭代学习更新律，设计迭代学习更新律的目的是为了确定更新律ri(t,k)使得yi(t,k)跟踪定义：
Δxo i(t,k)＝xo i(t,k)-xo i(t,k-1) (8)
则由步骤1.2的状态空间模型可以扩展成包含状态变量和输出跟踪误差的2D模型，其形式如下：
模型(9)-(10)结合，利用Roesser模型扩展成为以下形式：
其中，矩阵中的0表示零矩阵，则***(11)再现为切换***模型为：
其中，σ(t,k):Z+→N:(1，2)表示切换信号，与时间或***状态有关，N是子阶段的阶段数，切换序列定义为S:＝{T0,T1...Tt...}；所有连续间断的时间间隔满足Tt+1-Tt≥τi,t＝0，1，2...,Tt代表第t个切换时刻，T0是初始时间，τi为不同阶段的驻留时间，并且它的取值依赖于李雅普诺夫函数，对于不同的阶段皆由切换***模型表示；
2.2针对每个阶段i设计更新律为：
其中，Ki为待确定增益矩阵。
进一步地，所述步骤3具体包括以下步骤：
3.1考虑含自由终端状态的非最小实现扩展状态空间模型，选取相应的性能指标：
其中，分别是第i状态变量、被控输入和末端状态的权矩阵，为切换***模型中的为滚动优化时域，分别为始端和末端时刻；
3.2根据模型性能指标，求取不同阶段控制器的最优控制律，如下所示：
3.3将更新律ri(t,k)利用迭代学习控制律得出最优控制：
ui(t,k)＝ri(t,k)+ui(t,k-1) (18)
3.4在下一时刻，根据同样的方法步骤继续求解出新的控制量，依次循环下去。
进一步地，所述步骤4具体包括以下步骤：
4.1针对切换***，设计不同阶段的控制器：
其中，
针对每一个阶段，令：
则切换***可变为：
对于给定的在水平收敛指标不大于垂直收敛指标不大于存在对角矩阵使得以下不等式成立：
其中，
4.2如果带有平均驻留时间的切换信号满足以下不等式，那么说明***稳定，不等式为：
其中，最小运行时间为向上取整。
本发明的有益效果为：
与现有技术相比，本发明的优点和有益效果是在间歇过程的第i个阶段输入输出的相关模型基础上设计出受限滚动时域混杂2D跟踪控制律，选取合适的状态变量建立多阶段状态空间模型，并引入状态误差和输出误差，将其扩展成2D-Roesser模型，并用切换***模型表示，根据不同阶段所设计的包含终端状态的性能指标，2D***Lyapunov函数稳定性理论和平均驻留时间方法，给出最优的混杂控制律，有效地解决了已有方法中控制器增益不可调节的弊端，提高其控制品质，实现更好的控制性能，并且给出了***沿时间和批次方向上的鲁棒指数稳定的充分条件和每个阶段的最小运行时间，使得***运行时间明显缩短。最终达到节能减耗、降低成本，高精控制的目标。
附图说明
图1为本发明第5、30、60批次的跟踪误差图。
图2为本发明第5、30、60批次的***输入图。
图3为本发明所有批次跟踪误差图。
图4为本发明所有批次第一阶段切换时间图。
图1中，横轴为步数，纵轴为跟踪误差值；图2中，横轴为步数，纵轴为输入值；图3中，横轴为批次，纵轴为跟踪误差值；图4中，横轴为批次，纵轴为步数。
具体实施方式
下面结合附图具体实施例对本发明做进一步的说明。
如图1-4所示，间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，包括以下具体步骤：
步骤1、建立等价2D间歇过程的状态空间模型：
1.1在间歇过程的第i个阶段输入输出的相关模型如下：
Fi(z-1)yi(t,k)＝Hi(z-1)ui(t,k) (1)
其中，yi(t,k)和ui(t,k)分别是输入输出模型的输出和输入变量，Fi(z-1)和Hi(z-1)分别是yi(t,k)和ui(t,k)系数多项式，并且存在以下等式：
Fi(z-1)＝1+f1 iz-1+f2 iz-2+…+fn iz-n (2)
Hi(z-1)＝h1 iz-1+h2 iz-2+…+hm iz-m (3)
其中，fl i,hs i(l＝1，...，n,s＝1，...，m)是相应的系数，z-1为后移算子，m,n是输入输出模型阶次；
1.2引入非最小状态空间变量：
xm i(t,k)T＝[yi(t,k)T,yi(t-1,k)T,L,yi(t-n+1,k)T,ui(t-1,k)T,ui(t-2,k)T,…,ui(t-m+1,k)T] (4)
结合(2)-(4)，则上述输入输出模型(1)转变成状态空间模型：
xo i(t+1,k)＝Ao ixo i(t,k)+Bo iui(t,k) (5)
yi(t+1,k)＝Co ixo i(t+1,k) (6)
其中，xo i(t+1,k),yi(t+1,k)分别是第t+1时刻的状态变量值和输出变量值，ui(t,k)为第k时刻的输入增量变量值，yi(t-l,k),ui(t-s,k)(l＝0，1，...，n-1,s＝0，1，...，m-1)分别为第t-i时刻的输出变量增量和输入变量增量值，Ao i，Bo i，Co i分别为对应的状态矩阵，输入矩阵和输出矩阵，T为取转置符号，
并且：
Bo i＝[h1 i 0 … 0 Ii 0 … 0 0]T，Co i＝[Ii 0 0 … 0 0 0 0]；其中Ii是单位矩阵；
步骤2、设计受限滚动时域混杂2D跟踪控制器；具体是：
2.1建立等价2D模型：
若运行结果与预期值有误差，即；当输入ui(t,k)经过***的运作之后很难达到预期值，为了有较好的跟踪性能，针对第i阶段，根据所设计的状态空间模型，定义跟踪误差： 是给定的一个期望轨迹；
针对第i阶段的状态空间模型，引入下面的迭代学习控制律：
ui(t,k)＝ui(t,k-1)+ri(t,k),ui(t,0)＝0，t＝0，1，2 (7)
其中，ui(t,0)是迭代的初值，通常被设置为0，ri(t,k)∈R为迭代学习更新律，设计迭代学习更新律的目的是为了确定更新律ri(t,k)使得yi(t,k)跟踪定义：
Δxo i(t,k)＝xo i(t,k)-xo i(t,k-1) (8)
则由步骤1.2的状态空间模型可以扩展成包含状态变量和输出跟踪误差的2D模型，其形式如下：
模型(9)-(10)结合，利用Roesser模型扩展成为以下形式：
其中，矩阵中的0表示零矩阵，则***(11)再现为切换***模型为：
其中，σ(t,k):Z+→N:(1，2)表示切换信号，与时间或***状态有关，N是子阶段的阶段数，切换序列定义为S:＝{T0,T1...Tt...}；所有连续间断的时间间隔满足Tt+1-Tt≥τi,t＝0，1，2...,Tt代表第t个切换时刻，T0是初始时间，τi为不同阶段的驻留时间，并且它的取值依赖于李雅普诺夫函数，对于不同的阶段皆由切换***模型表示；
2.2针对每个阶段i设计更新律为：
其中，Ki为待确定增益矩阵；
步骤3、根据不同阶段的性能指标，设计不同阶段的最优控制器和切换信号σ(t,k)来获得不同阶段切换条件和运行时间；具体是：
3.1考虑含自由终端状态的非最小实现扩展状态空间模型，选取相应的性能指标：
其中，分别是第i状态变量、被控输入和末端状态的权矩阵，为切换***模型中的为滚动优化时域，分别为始端和末端时刻；
3.2根据模型性能指标，求取不同阶段控制器的最优控制律，如下所示：
3.3将更新律ri(t,k)利用迭代学习控制律得出最优控制：
ui(t,k)＝ri(t,k)+ui(t,k-1) (18)
3.4在下一时刻，根据同样的方法步骤继续求解出新的控制量，依次循环下去；
步骤4、稳定性分析，根据2D***Lyapunov函数稳定性理论和平均驻留时间方法，得出***稳定的条件并设计满足***稳定的切换信号；具体是：
4.1针对切换***，设计不同阶段的控制器：
其中，
针对每一个阶段，令：
则切换***可变为：
对于给定的在水平收敛指标不大于垂直收敛指标不大于存在对角矩阵使得以下不等式成立：
其中，
4.2如果带有平均驻留时间的切换信号满足以下不等式，那么说明***稳定，不等式为：
其中，最小运行时间为向上取整。
实施例
注塑成型过程中的注射，保压两个阶段的控制效果直接影响到产品的质量和生产效率，其中在注射段注射速度还有保压段模腔压力对该对应阶段的影响最大，需要给定跟踪控制的定值.这两个参数都是由阀门开度进行控制的，所以需要注塑成型过程注射段和保压段的混杂空间状态模型。
注射阶段：(1-0.9291z-1-0.03191z-1)IV＝(8.687z-1-5.617z-2)VO
保压阶段：(1-1.317z-1-0.3259z-2)NP＝(171.8z-1-156.8z-2)VO
注射速度的喷嘴压力模型：(1-z-1)NP＝(0.1054z-1)IV
对于注射速度，令： 可以得到：
则可以得到注射段的状态模型为：
对于保压阶段，令：可以得到：
则可以得到保压阶段的状态模型为：
其中，IV为注射段的注射速度，设定值为40mm/s；保压段模腔压力NP为保压段模腔压力，设定值为300bar，VO代表阀门开度。设计切换条件为[0 0 1 0]xi(t,k)≥350，即一旦模腔压力大于350，***将从注射段切换到保压段。我们可以得到第一阶段的运行时间为87，第二阶段的运行时间为88。并以第5，30，60批次为例，实验结果如下：由附图可知，本发明所提方法的批次误差随着批次的增加，误差几乎是一条趋于0的直线，说明跟踪性能好，***输入跟踪效果虽然在初始阶段较差，但随着批次的增加，跟踪效果越来越好，且输入值是一条光滑的曲线。二维切换时间随着批次的增加趋于一个定值。验证了本发明方法的可行性和优越性。

Claims (4)

1.间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，其特征在于：包括以下具体步骤：
步骤1、建立等价2D间歇过程的状态空间模型：
1.1在间歇过程的第i个阶段输入输出的相关模型如下：
Fi(z-1)yi(t,k)＝Hi(z-1)ui(t,k) (1)
其中，yi(t,k)和ui(t,k)分别是输入输出模型的输出和输入变量，Fi(z-1)和Hi(z-1)分别是yi(t,k)和ui(t,k)系数多项式，并且存在以下等式：
Fi(z-1)＝1+f1 iz-1+f2 iz-2+…+fn iz-n (2)
Hi(z-1)＝h1 iz-1+h2 iz-2+…+hm iz-m (3)
其中，fl i,hs i(l＝1，...，n,s＝1，...，m)是相应的系数，z-1为后移算子，m,n是输入输出模型阶次；
1.2引入非最小状态空间变量：
xm i(t,k)T＝[yi(t,k)T,yi(t-1,k)T,L,yi(t-n+1,k)T,ui(t-1,k)T,ui(t-2,k)T,…,ui(t-m+1,k)T] (4)
结合(2)-(4)，则上述输入输出模型(1)转变成状态空间模型：
xo i(t+1,k)＝Ao ixo i(t,k)+Bo iui(t,k) (5)
yi(t+1,k)＝Co ixo i(t+1,k) (6)
其中，xo i(t+1,k),yi(t+1,k)分别是第t+1时刻的状态变量值和输出变量值，ui(t,k)为第k时刻的输入增量变量值，yi(t-l,k),ui(t-s,k)(l＝0，1，...，n-1,s＝0，1，...，m-1)分别为第t-i时刻的输出变量增量和输入变量增量值，Ao i，Bo i，Co i分别为对应的状态矩阵，输入矩阵和输出矩阵，T为取转置符号，
并且：
Bo i＝[h1 i 0 … 0 Ii 0 … 0 0]T，Co i＝[Ii 0 0 … 0 0 0 0]；其中Ii是单位矩阵；
步骤2、设计受限滚动时域混杂2D跟踪控制器；
步骤3、根据不同阶段的性能指标，设计不同阶段的最优控制器和切换信号σ(t,k)来获得不同阶段切换条件和运行时间；
步骤4、稳定性分析，根据2D***Lyapunov函数稳定性理论和平均驻留时间方法，得出***稳定的条件并设计满足***稳定的切换信号。
2.根据权利要求1所述的间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤：
2.1建立等价2D模型：
若运行结果与预期值有误差，即；当输入ui(t,k)经过***的运作之后很难达到预期值，为了有较好的跟踪性能，针对第i阶段，根据所设计的状态空间模型，定义跟踪误差： 是给定的一个期望轨迹；
针对第i阶段的状态空间模型，引入下面的迭代学习控制律：
ui(t,k)＝ui(t,k-1)+ri(t,k),ui(t,0)＝0，t＝0，1，2 (7)
其中，ui(t,0)是迭代的初值，通常被设置为0，ri(t,k)∈R为迭代学习更新律，设计迭代学习更新律的目的是为了确定更新律ri(t,k)使得yi(t,k)跟踪定义：
Δxo i(t,k)＝xo i(t,k)-xo i(t,k-1) (8)
则由步骤1.2的状态空间模型可以扩展成包含状态变量和输出跟踪误差的2D模型，其形式如下：
模型(9)-(10)结合，利用Roesser模型扩展成为以下形式：
其中，矩阵中的0表示零矩阵，则***(11)再现为切换***模型为：
其中，σ(t,k):Z+→N:(1，2)表示切换信号，与时间或***状态有关，N是子阶段的阶段数，切换序列定义为S:＝{T0,T1...Tt...}；所有连续间断的时间间隔满足Tt+1-Tt≥τi,t＝0，1，2...,Tt代表第t个切换时刻，T0是初始时间，τi为不同阶段的驻留时间，并且它的取值依赖于李雅普诺夫函数，对于不同的阶段皆由切换***模型表示；
2.2针对每个阶段i设计更新律为：
其中，Ki为待确定增益矩阵。
3.根据权利要求1所述的间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，其特征在于：所述步骤3具体包括以下步骤：
3.1考虑含自由终端状态的非最小实现扩展状态空间模型，选取相应的性能指标：
其中，Mi,Ni,分别是第i状态变量、被控输入和末端状态的权矩阵，为切换***模型中的 为滚动优化时域，分别为始端和末端时刻；
3.2根据模型性能指标，求取不同阶段控制器的最优控制律，如下所示：
3.3将更新律ri(t,k)利用迭代学习控制律得出最优控制：
ui(t,k)＝ri(t,k)+ui(t,k-1) (18)
3.4在下一时刻，根据同样的方法步骤继续求解出新的控制量，依次循环下去。
4.根据权利要求1所述的间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，其特征在于：所述步骤4具体包括以下步骤：
4.1针对切换***，设计不同阶段的控制器：
其中，
针对每一个阶段，令：
则切换***可变为：
对于给定的在水平收敛指标不大于垂直收敛指标不大于存在对角矩阵使得以下不等式成立：
其中，
4.2如果带有平均驻留时间的切换信号满足以下不等式，那么说明***稳定，不等式为：
其中，最小运行时间为向上取整。
CN201811188481.8A 2018-10-12 2018-10-12 间歇过程的受限滚动时域混杂2d跟踪控制方法 Active CN109212972B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811188481.8A CN109212972B (zh) 2018-10-12 2018-10-12 间歇过程的受限滚动时域混杂2d跟踪控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811188481.8A CN109212972B (zh) 2018-10-12 2018-10-12 间歇过程的受限滚动时域混杂2d跟踪控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109212972A true CN109212972A (zh) 2019-01-15
CN109212972B CN109212972B (zh) 2021-12-03

Family

ID=64979624

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811188481.8A Active CN109212972B (zh) 2018-10-12 2018-10-12 间歇过程的受限滚动时域混杂2d跟踪控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109212972B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109991853A (zh) * 2019-04-23 2019-07-09 海南师范大学 多阶段间歇过程2d输入输出约束跟踪控制方法
CN113848823A (zh) * 2021-08-17 2021-12-28 河南财经政法大学 一种动态智能生产***的控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160170384A1 (en) * 2014-12-11 2016-06-16 University Of New Brunswick Model predictive controller and method with correction parameter to compensate for time lag
CN107918283A (zh) * 2017-12-12 2018-04-17 海南师范大学 一种批次注塑过程抗干扰的混杂稳定控制器设计方法
CN107942669A (zh) * 2017-11-30 2018-04-20 海南师范大学 批次注塑过程的受限滚动时域混杂跟踪控制方法
CN107966902A (zh) * 2017-11-27 2018-04-27 辽宁石油化工大学 一种不确定性间歇过程的约束2d跟踪控制方法
CN107976942A (zh) * 2017-11-22 2018-05-01 海南师范大学 无穷时域优化的间歇过程2d约束容错控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160170384A1 (en) * 2014-12-11 2016-06-16 University Of New Brunswick Model predictive controller and method with correction parameter to compensate for time lag
CN107976942A (zh) * 2017-11-22 2018-05-01 海南师范大学 无穷时域优化的间歇过程2d约束容错控制方法
CN107966902A (zh) * 2017-11-27 2018-04-27 辽宁石油化工大学 一种不确定性间歇过程的约束2d跟踪控制方法
CN107942669A (zh) * 2017-11-30 2018-04-20 海南师范大学 批次注塑过程的受限滚动时域混杂跟踪控制方法
CN107918283A (zh) * 2017-12-12 2018-04-17 海南师范大学 一种批次注塑过程抗干扰的混杂稳定控制器设计方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEN CHEN, ZHIHUA XIONG,YISHENG ZHONG: "2-D Theory Based Integrated Predictive Iterative Learning Control for Batch Process", 《2013 10TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL AND AUTOMATION (ICCA)》 *
JIA SHI, FURONG GAO, TIE-JUN WU: "Robust design of integrated feedback and iterative learning control of a batch process based on a 2D Roesser system", 《JOURNAL OF PROCESS CONTROL》 *
SHAOLONG WEI;YONGQING WANG: "LQG benchmark based performance assessment for ILC based on two-dimensional model", 《2014 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND AUTOMATION (ICIA)》 *
张浩: "基于Fornasini-Marchesini二维模型的迭代学习控制的性能评估", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库·信息科技辑》 *
王立敏，周东华，朱城杰: "间歇过程复合迭代学习容错保性能控制器设计", 《上海交通大学学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109991853A (zh) * 2019-04-23 2019-07-09 海南师范大学 多阶段间歇过程2d输入输出约束跟踪控制方法
CN113848823A (zh) * 2021-08-17 2021-12-28 河南财经政法大学 一种动态智能生产***的控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109212972B (zh) 2021-12-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107942667B (zh) 基于时变时滞和干扰的注塑过程混杂2d跟踪控制方法
CN107966902B (zh) 一种不确定性间歇过程的约束2d跟踪控制方法
CN105353620B (zh) 一种基于地表水深信息的地面灌溉控制方法
CN104932263A (zh) 一种多阶段间歇过程的最小运行时间控制方法
CN110308649A (zh) 一种基于pso-soa融合算法的pid参数优化方法
CN109212972A (zh) 间歇过程的受限滚动时域混杂2d跟踪控制方法
CN105426954A (zh) 一种基于多策略协同作用的粒子群优化的方法
CN109212971A (zh) 多阶段间歇过程2d线性二次跟踪容错控制方法
CN107918283B (zh) 一种批次注塑过程抗干扰的混杂稳定控制器设计方法
CN104698842A (zh) 一种基于内点法的lpv模型非线性预测控制方法
CN105843036A (zh) 一种基于神经网络的污水处理过程控制方法
CN105334751B (zh) 一种批次注塑过程的稳定控制器设计方法
CN106485064A (zh) 一种抽水蓄能机组水轮机工况智能开机方法
CN104901596A (zh) 基于改进的模糊pid的励磁控制及其方法
CN117093033A (zh) 基于粒子群算法优化pid参数的电阻加热炉温度控制***
CN105974801A (zh) 基于数据驱动的温室环境建模与控制技术
CN108375902A (zh) 一种人工蜂群算法与模糊pid控制结合的双容水箱控制算法
CN108696199A (zh) 一种提高永磁同步直线电机位置精度的控制方法
CN109991853A (zh) 多阶段间歇过程2d输入输出约束跟踪控制方法
CN109856965A (zh) 一种波浪滑翔器航向跟踪控制方法
CN107942669A (zh) 批次注塑过程的受限滚动时域混杂跟踪控制方法
CN104731019B (zh) 基于Cycle to Cycle反馈控制的数控凸轮磨削轮廓误差补偿控制方法
CN110442027A (zh) 一种gap多模型加权函数参数自整定方法
CN106291497B (zh) 基于快速查表法的解速度模糊算法
CN108089436A (zh) 快速无超调智能控制器参数设计方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant