CN114779625B - 基于vrft的pd控制器设计方法及装置、电子设备 - Google Patents

基于vrft的pd控制器设计方法及装置、电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN114779625B
CN114779625B CN202210649782.6A CN202210649782A CN114779625B CN 114779625 B CN114779625 B CN 114779625B CN 202210649782 A CN202210649782 A CN 202210649782A CN 114779625 B CN114779625 B CN 114779625B
Authority
CN
China
Prior art keywords
self
controller
vrft
time lag
optimization problem
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.)
Active
Application number
CN202210649782.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114779625A (zh
Inventor
王文海
张奕楠
嵇月强
张益南
孙优贤
陈敏
万向成
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.)
Hangzhou Uwntek Automation System Co ltd
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Hangzhou Uwntek Automation System Co ltd
Zhejiang University ZJU
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 Hangzhou Uwntek Automation System Co ltd, Zhejiang University ZJU filed Critical Hangzhou Uwntek Automation System Co ltd
Priority to CN202210649782.6A priority Critical patent/CN114779625B/zh
Publication of CN114779625A publication Critical patent/CN114779625A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114779625B publication Critical patent/CN114779625B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明属于控制器技术领域，公开了一种基于VRFT的PD控制器设计方法及装置、电子设备，包括：根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数。无需非自衡时滞对象模型仅通过数据获取、求解计算即可设计出设定值追踪效果良好的PD控制器。

Description

基于VRFT的PD控制器设计方法及装置、电子设备
技术领域
本申请涉及控制器技术领域，尤其涉及一种基于VRFT的PD控制器设计方法及装置、电子设备。
背景技术
随着用户对产品不断提高的品质要求，工艺流程的操作参数和设定值经常发生变化，这对控制器在设定值变化场景下的控制效果提高了更高的要求。非自衡时滞对象经常被用来表达加热锅炉、间歇化学反应器、储液罐等***，因此，对非自衡时滞对象进行动力学特性研究，并针对性地设计设定值追踪效果优异的控制器非常重要。
近年来，针对非自衡时滞对象，一些专家提出模型驱动的方法，根据非自衡时滞对象传递函数的具体参数，利用内模控制或继电控制等方法设计所述对象的设定点追踪PID控制器。另一方面，VRFT等数据驱动的方法也被广泛研究，但仍未被拓展推广到所述非自衡时滞对象。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
现有技术要求对非自衡时滞对象进行模型辨识，并且控制器的表现好坏高度依赖辨识模型的精确与否。因此，一旦***无法被精确辨识，现有模型驱动技术将很难设计出优异的控制器。另一方面，现有的VRFT等数据驱动的方法没有针对非自衡时滞对象设计参考模型，针对非自衡时滞对象的参考模型无法对所述对象进行控制器设计。最后，现有技术通常对所述对象设计PID控制器，积分控制器的存在使其没有PD控制器对设定值变化追踪效果好。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种基于VRFT的PD控制器设计方法及装置、电子设备，以解决相关技术中存在的非自衡时滞对象精确建模难以及控制器设定值追踪能力不足等技术问题。
根据本申请实施例的第一方面，提供一种基于VRFT的PD控制器设计方法，包括：
根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；
基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；
对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；
将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；
通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数。
可选的，根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型，包括：
根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，得到理想控制回路传递函数；
以最小整体绝对误差IAE为目标函数，应用遗传算法，对所述理想控制回路传递函 数进行简化，得到具有唯一可调节参数
Figure DEST_PATH_IMAGE001
的简化理想回路传递函数；
基于VRFT中参考模型与简化理想回路传递函数的架构关系，得到基于VRFT的参考模型。
可选的，所述理想控制回路传递函数
Figure 164840DEST_PATH_IMAGE002
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 396101DEST_PATH_IMAGE004
为非自衡时滞对象的过程增益，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为PD控制器的比例参数，
Figure 967897DEST_PATH_IMAGE006
为PD控制 器的微分参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为非自衡时滞对象的时滞常数；
所述简化理想回路传递函数
Figure 813362DEST_PATH_IMAGE008
为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
所述基于VRFT的参考模型
Figure 916447DEST_PATH_IMAGE010
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
可选的，所述可求解目标PD控制器的优化问题表达方程如下：
Figure 872771DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
为目标函数值，
Figure 377701DEST_PATH_IMAGE014
为目标设计PD控制参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 396998DEST_PATH_IMAGE016
为所 述非自衡时滞对象的频域输入，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为理想非自衡时滞对象的频域输入；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
式中，
Figure 908750DEST_PATH_IMAGE020
为非自衡时滞对象的频域输出。
可选的，对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据，包括：
如果对非自衡时滞对象进行闭环测试，给予整个控制***单元脉冲激励信号，获得闭环测试中非自衡时滞对象的输入输出数据；
如果对非自衡时滞对象进行开环测试，给予非自衡时滞对象单位时间单元脉冲激励信号后再给予非自衡时滞对象单位时间反向单元脉冲激励信号，获得开环测试中非自衡时滞对象的输入输出数据。
可选的，将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数，包括：
给定可调节参数的范围，将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方 程，求得每个可调节参数下对应的最优
Figure DEST_PATH_IMAGE021
及其目标函数值；
通过比较目标函数值得到最优的可调节参数，在该最优的可调节参数下的最优
Figure 668765DEST_PATH_IMAGE021
对应最优的PD控制器参数。
根据本申请实施例的第二方面，提供一种基于VRFT的PD控制器设计装置，包括：
设计模块，用于根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；
问题表达模块，用于基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；
数据获取模块，用于对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；
求解模块，用于将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；
计算模块，用于通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数。
根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的方法。
根据本申请实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
由上述实施例可知，本申请通过对PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性研究，设计得到基于VRFT的非自衡时滞对象的参考模型，将VRFT方法拓展延伸至非自衡时滞对象；基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到含有一可调节参数的优化问题表达方程，据此得到并简化了PD控制器的设计方法；本方法支持所述非自衡对象的开环与闭环测试，并分别给出获得开环/闭环测试输入输出数据的方法，提高测试收敛速度；将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并求解出最优可调节参数，据此计算出理想PD控制器参数，达到了无需非自衡时滞对象传递函数完成理想PD控制器设计的技术效果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于VRFT的PD控制器设计方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的S11的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的S13的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的S141的闭环数据图。
图5是根据一示例性实施例示出的S142的开环数据图。
图6是根据一示例性实施例示出的S14的流程图。
图7是根据一示例性实施例示出的实施例控制效果验证对比图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种基于VRFT的PD控制器设计装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于VRFT的PD控制器设计方法的流程图，如图1所示，可以包括以下步骤：
S11：根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；
S12：基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；
S13：对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；
S14：将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；
S15：通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数。
由上述实施例可知，本申请通过对PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性研究，设计得到基于VRFT的非自衡时滞对象的参考模型，将VRFT方法拓展延伸至非自衡时滞对象；基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到含有一可调节参数的优化问题表达方程，据此得到并简化了PD控制器的设计方法；本方法支持所述非自衡对象的开环与闭环测试，并分别给出获得开环/闭环测试输入输出数据的方法，提高测试收敛速度；将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并求解出最优可调节参数，据此计算出理想PD控制器参数，达到了无需非自衡时滞对象传递函数完成理想PD控制器设计的技术效果。
在S11的具体实施中：根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；参考图2，该步骤可以包括以下子步骤：
S111：根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，得到理想控制回路传递函数；
具体地，所述理想控制回路传递函数
Figure 293781DEST_PATH_IMAGE002
为：
Figure 12207DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 355464DEST_PATH_IMAGE004
为非自衡时滞对象的过程增益，
Figure 997798DEST_PATH_IMAGE005
为PD控制器的比例参数，
Figure 932780DEST_PATH_IMAGE006
为PD控制 器的微分参数，
Figure 369578DEST_PATH_IMAGE007
为非自衡时滞对象的时滞常数。
本设计基于通用的非自衡时滞对象的传递函数以及PD控制器的传递函数，这样设计使得整个理想控制回路传递函数充分考虑了非自衡时滞对象与PD控制器的串联融合，且由于该非自衡时滞对象的传递函数是通用型，该理想控制回路传递函数具有很强的普遍性，对低阶高阶非自衡时滞对象均适用。
S112：以最小整体绝对误差IAE为目标函数，应用遗传算法，对所述理想控制回路 传递函数进行简化，得到具有唯一可调节参数
Figure 200131DEST_PATH_IMAGE022
的简化理想回路传递函数；
具体地，所述简化理想回路传递函数
Figure 833106DEST_PATH_IMAGE008
为：
Figure 167136DEST_PATH_IMAGE009
通过以IAE目标函数的简化，我们将四个可调节参数的理想回路传递函数简化为一个可调节参数，这使得整个方法的计算量大大降低，使用起来更便捷。另一方面，IAE是衡量设定值追踪控制的主要评估手段，以IAE为目标函数的简化可以保证设计出的参数具有良好的控制效果。
S113：基于VRFT中参考模型与简化理想回路传递函数的架构关系，得到基于VRFT的参考模型。
具体地，所述基于VRFT的参考模型
Figure 774835DEST_PATH_IMAGE010
为：
Figure 92683DEST_PATH_IMAGE011
这样，整个控制***的输入输出关系可以直接用参考模型
Figure 263771DEST_PATH_IMAGE010
表示。
在S12的具体实施中：基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；
具体地，利用参考模型
Figure 717886DEST_PATH_IMAGE010
，可以求得理想PD控制器的输出为：
Figure 762065DEST_PATH_IMAGE024
当
Figure 754161DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 276409DEST_PATH_IMAGE016
越接近，参考模型
Figure 850610DEST_PATH_IMAGE017
中的PD控制参数也就越接近理想的设计 值。因此，PD控制器的设计问题被转换为
Figure 267290DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 28572DEST_PATH_IMAGE016
差值的最小化问题，复杂的设计问题 可转化为易懂的数学表达。
所述可求解目标PD控制器的优化问题表达方程如下：
Figure 620090DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 235748DEST_PATH_IMAGE013
为目标函数值，
Figure 356151DEST_PATH_IMAGE014
为目标设计PD控制参数，
Figure 135888DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 452469DEST_PATH_IMAGE016
为所 述非自衡时滞对象的频域输入，
Figure 470104DEST_PATH_IMAGE017
为理想非自衡时滞对象的频域输入；
Figure 292566DEST_PATH_IMAGE019
式中，
Figure 480971DEST_PATH_IMAGE020
为非自衡时滞对象的频域输出。
在S13的具体实施中：对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；参考图3，该步骤可以包括以下步骤：
S131：如果对非自衡时滞对象进行闭环测试，给予整个控制***单元脉冲激励信号，获得闭环测试中非自衡时滞对象的输入输出数据；
具体地，如在一个比例控制器
Figure 148713DEST_PATH_IMAGE026
控制下的非自衡时滞对象
Figure 286433DEST_PATH_IMAGE028
，给予所述闭环***单元脉冲激励信号，给予足够 的测试时间至所述对象的输出数据稳定，获取所述测试中非自衡时滞对象的输入输出数 据，见图4，图中u1为给予所述闭环***单元脉冲激励信号后非自衡时滞对象
Figure DEST_PATH_IMAGE029
的输入 信号，y1为所述闭环测试中非自衡时滞对象
Figure 938519DEST_PATH_IMAGE029
对应的输出信号。由于大多非自衡时滞 对象本身就处于闭环控制下，闭环测试对所述对象通常更易进行，且闭环控制的输出数据 通常能较快收敛，即测试时间较短。
S132：如果对非自衡时滞对象进行开环测试，给予非自衡时滞对象单位时间单元脉冲激励信号后再给予非自衡时滞对象单位时间反向单元脉冲激励信号，获得开环测试中非自衡时滞对象的输入输出数据。
具体地，如对非自衡时滞对象进行开环测试，如非自衡时滞对象
Figure 427269DEST_PATH_IMAGE028
，给予所述非自衡时滞对象单位时间单元脉冲激励 信号后再给予非自衡时滞对象单位时间反向单元脉冲激励信号，获得开环测试中非自衡时 滞对象的输入输出数据，见图5，图中u2为给予所述非自衡时滞对象
Figure 882390DEST_PATH_IMAGE029
的输入信号，y2 为所述开环测试中非自衡时滞对象
Figure 77879DEST_PATH_IMAGE029
对应的输出信号。通过这种激励信号输入，可以 使得非自衡时滞对象得到收敛的输出，并较快的收敛，即测试时间较短。
在S14的具体实施中：将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；参考图6，该步骤可以包括以下步骤：
S141：给定可调节参数的范围，将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表 达方程，求得每个可调节参数下对应的最优
Figure 242144DEST_PATH_IMAGE014
及其目标函数值；
具体地，将所述测试输出数据
Figure 936299DEST_PATH_IMAGE020
代入S12的公式得到对应的
Figure 149106DEST_PATH_IMAGE030
，将上述
Figure 526998DEST_PATH_IMAGE030
与所述测试输入数据
Figure 580273DEST_PATH_IMAGE016
代入所述优化问题表达方程，给定可调节参数的范围，如对所述 非自衡时滞对象
Figure 981299DEST_PATH_IMAGE029
，给定
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，计算出每个可调节参数下对应的最优
Figure 515573DEST_PATH_IMAGE014
及其目 标函数值。由此，可以得到通过比较获得最优的目标函数值对应的最优可调节参数
Figure DEST_PATH_IMAGE033
。
S142：通过比较目标函数值得到最优的可调节参数，在该最优的可调节参数下的 最优
Figure 154496DEST_PATH_IMAGE034
对应最优的PD控制器参数。
具体地，该最优参数确定后，就可准确得到对应的最优W，也就是在
Figure 644252DEST_PATH_IMAGE033
时，最小目标函数对应的
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，最优的PD控制器即为
Figure 1415DEST_PATH_IMAGE036
。
在S15的具体实施中：通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数。
具体地，将得到的PD控制器
Figure 602029DEST_PATH_IMAGE036
与所述的非自衡时滞 对象
Figure 688934DEST_PATH_IMAGE029
构建成闭环负反馈控制***，给予所述***单位阶跃激励，并选择Ye（出自于 Ye, Zhen, et al. "Relay feedback analysis for a class of servo plants." Journal of mathematical analysis and applications 334.1 (2007): 28-42.）和 Visioli（出自于Visioli, A. "Optimal tuning of PID controllers for integral and unstable processes." IEE Proceedings-Control Theory and Applications 148.2 (2001): 180-184.）的两种模型驱动的非自衡时滞对象的PD控制器设计方法作为比较，见 图7，图中y为所述控制***在所述激励下的输出信号。由图可知，本方法比起所述两个方法 可以给予更好的控制效果。
与前述的基于VRFT的PD控制器设计方法的实施例相对应，本申请还提供了基于VRFT的PD控制器设计装置的实施例。
图8是根据一示例性实施例示出的一种基于VRFT的PD控制器设计装置框图。参照图8，该装置包括设计模块21、问题表达模块22、数据获取模块23、求解模块24、计算模块25。
设计模块21，用于根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；
问题表达模块22，用于基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；
数据获取模块23，用于对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；
求解模块24，用于将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；
计算模块25，用于通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
相应的，本申请还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述的基于VRFT的PD控制器设计方法。
相应的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如上述的基于VRFT的PD控制器设计方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种基于VRFT的PD控制器设计方法，其特征在于，包括：
根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；
基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；
对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；
将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；
通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数；
其中根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型，包括：
根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，得到理想控制回路传递函数；
以最小整体绝对误差IAE为目标函数，应用遗传算法，对所述理想控制回路传递函数进 行简化，得到具有唯一可调节参数
Figure 219192DEST_PATH_IMAGE001
的简化理想回路传递函数；
基于VRFT中参考模型与简化理想回路传递函数的架构关系，得到基于VRFT的参考模型；
所述可求解目标PD控制器的优化问题表达方程如下：
Figure 981611DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure 100877DEST_PATH_IMAGE003
为目标函数值，
Figure 759392DEST_PATH_IMAGE004
为目标设计PD控制参数，
Figure 832783DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 133315DEST_PATH_IMAGE006
为所述非 自衡时滞对象的频域输入，
Figure 107087DEST_PATH_IMAGE007
为理想非自衡时滞对象的频域输入；
Figure 936503DEST_PATH_IMAGE008
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为非自衡时滞对象的频域输出；
Figure 697523DEST_PATH_IMAGE010
为简化理想回路传递函数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述理想控制回路传递函数为：
Figure 536166DEST_PATH_IMAGE011
式中，
Figure 161182DEST_PATH_IMAGE012
为理想控制回路传递函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为非自衡时滞对象的过程增益，
Figure 364762DEST_PATH_IMAGE014
为PD控制 器的比例参数，
Figure 442439DEST_PATH_IMAGE015
为PD控制器的微分参数，
Figure 789500DEST_PATH_IMAGE016
为非自衡时滞对象的时滞常数；
所述简化理想回路传递函数
Figure 269023DEST_PATH_IMAGE010
为：
Figure 971400DEST_PATH_IMAGE017
所述基于VRFT的参考模型
Figure 739636DEST_PATH_IMAGE018
为：
Figure 185661DEST_PATH_IMAGE019
。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据，包括：
如果对非自衡时滞对象进行闭环测试，给予整个控制***单元脉冲激励信号，获得闭环测试中非自衡时滞对象的输入输出数据；
如果对非自衡时滞对象进行开环测试，给予非自衡时滞对象单位时间单元脉冲激励信号后再给予非自衡时滞对象单位时间反向单元脉冲激励信号，获得开环测试中非自衡时滞对象的输入输出数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数，包括：
给定可调节参数的范围，将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程，求 得每个可调节参数下对应的最优
Figure 519690DEST_PATH_IMAGE020
及其目标函数值；
通过比较目标函数值得到最优的可调节参数，在该最优的可调节参数下的最优
Figure 829186DEST_PATH_IMAGE020
即为 对应最优的PD控制器参数。
5.一种基于VRFT的PD控制器设计装置，其特征在于，包括：
设计模块，用于根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型；
问题表达模块，用于基于VRFT方法的目标函数和所述参考模型，得到可求解目标PD控制器的优化问题表达方程，所述优化问题表达方程含有一可调节参数；
数据获取模块，用于对所述非自衡时滞对象进行测试，获得测试的输入输出数据；
求解模块，用于将所述测试的输入输出数据代入所述优化问题表达方程并通过改变所述可调节参数求解所述优化问题表达方程，得到最优的可调节参数；
计算模块，用于通过所述最优的可调节参数，计算得到PD控制器参数；
其中根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型，包括：
根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，得到理想控制回路传递函数；
以最小整体绝对误差IAE为目标函数，应用遗传算法，对所述理想控制回路传递函数进 行简化，得到具有唯一可调节参数
Figure 147035DEST_PATH_IMAGE001
的简化理想回路传递函数；
基于VRFT中参考模型与简化理想回路传递函数的架构关系，得到基于VRFT的参考模型；
所述可求解目标PD控制器的优化问题表达方程如下：
Figure 68855DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure 522970DEST_PATH_IMAGE003
为目标函数值，
Figure 567149DEST_PATH_IMAGE004
为目标设计PD控制参数，
Figure 811442DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 599270DEST_PATH_IMAGE006
为所述非 自衡时滞对象的频域输入，
Figure 907891DEST_PATH_IMAGE007
为理想非自衡时滞对象的频域输入；
Figure 60655DEST_PATH_IMAGE008
式中，
Figure 87517DEST_PATH_IMAGE009
为非自衡时滞对象的频域输出；
Figure 616718DEST_PATH_IMAGE010
为简化理想回路传递函数。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，设计得到基于VRFT的参考模型，包括：
根据PD控制器与非自衡时滞对象的动力学特性，得到理想控制回路传递函数；
以最小整体绝对误差IAE为目标函数，应用遗传算法，对所述理想控制回路传递函数进 行简化，得到具有唯一可调节参数
Figure 278382DEST_PATH_IMAGE001
的简化理想回路传递函数；
基于VRFT中参考模型与简化理想回路传递函数的架构关系，得到基于VRFT的参考模型。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述方法的步骤。
CN202210649782.6A 2022-06-10 2022-06-10 基于vrft的pd控制器设计方法及装置、电子设备 Active CN114779625B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210649782.6A CN114779625B (zh) 2022-06-10 2022-06-10 基于vrft的pd控制器设计方法及装置、电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210649782.6A CN114779625B (zh) 2022-06-10 2022-06-10 基于vrft的pd控制器设计方法及装置、电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114779625A CN114779625A (zh) 2022-07-22
CN114779625B true CN114779625B (zh) 2022-09-06

Family

ID=82420855

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210649782.6A Active CN114779625B (zh) 2022-06-10 2022-06-10 基于vrft的pd控制器设计方法及装置、电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114779625B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007040425A1 (fr) * 2005-10-05 2007-04-12 ZAKRYTOE AKTSIONERNOE OBSCHESTVO 'EleSi' Procede d'auto-reglage d'un systeme de commande d'objets et dispositif de mise en oeuvre de ce procede
JP2015018388A (ja) * 2013-07-10 2015-01-29 東芝三菱電機産業システム株式会社 制御パラメータ調整システム
CN108132599A (zh) * 2017-11-28 2018-06-08 东南大学 一种基于迭代反馈整定的ude控制***设计方法
CN112462599A (zh) * 2020-11-30 2021-03-09 东北大学 一种高性能pid控制参数整定方法、装置及***

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104111605B (zh) * 2013-04-16 2017-08-11 中国石油化工股份有限公司 单输入单输出非自衡生产过程的控制器及控制方法
CN113050604B (zh) * 2021-03-29 2022-03-04 江南大学 一种基于综合性能指标的数据驱动控制器校正方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007040425A1 (fr) * 2005-10-05 2007-04-12 ZAKRYTOE AKTSIONERNOE OBSCHESTVO 'EleSi' Procede d'auto-reglage d'un systeme de commande d'objets et dispositif de mise en oeuvre de ce procede
JP2015018388A (ja) * 2013-07-10 2015-01-29 東芝三菱電機産業システム株式会社 制御パラメータ調整システム
CN108132599A (zh) * 2017-11-28 2018-06-08 东南大学 一种基于迭代反馈整定的ude控制***设计方法
CN112462599A (zh) * 2020-11-30 2021-03-09 东北大学 一种高性能pid控制参数整定方法、装置及***

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于数据的PID设计方法比较;杨鑫;《重庆理工大学学报(自然科学)》;20120515;第26卷(第05期);第57-61页 *
基于虚拟参考反馈的无人旋翼机姿态控制;陈淼等;《南昌航空大学学报(自然科学版)》;20110615;第25卷(第02期);第29-32页 *
非自衡时滞过程的一种闭环辨识方法;王学雷等;《上海交通大学学报》;20020830;第36卷(第08期);第1161-1164页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114779625A (zh) 2022-07-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ho et al. Adaptive neural control for a class of nonlinearly parametric time-delay systems
Lima et al. Covariance and state estimation of weakly observable systems: Application to polymerization processes
US20130116802A1 (en) Tracking simulation method
EP1311913A1 (en) System and methodology for adaptive, linear model predictive control based on rigorous, nonlinear process model
Czop et al. Formulation and identification of first-principle data-driven models
CN105700358B (zh) 一种带漂移干扰的模型预测控制器的建模质量监控方法
CN115390459B (zh) 模型预测控制方法及装置
Nagy-Kiss et al. Parameter estimation for uncertain systems based on fault diagnosis using Takagi–Sugeno model
CN115407665B (zh) 一种基于h∞的机器人关节高效故障估计方法及装置
Merino et al. Knowledge based recursive non-linear partial least squares (RNPLS)
CN110502842B (zh) 功率半导体模块的热模型建模方法及其应用方法和装置
Jia et al. Self‐correcting modifier‐adaptation strategy for batch‐to‐batch optimization based on batch‐wise unfolded PLS model
CN114779625B (zh) 基于vrft的pd控制器设计方法及装置、电子设备
CN114815588B (zh) Pics补偿器与pid控制器设计方法及装置
Galvão et al. Linear-wavelet networks
Rovithakis Robust redesign of a neural network controller in the presence of unmodeled dynamics
CN107957685B (zh) 一种求解含噪声时变问题的神经动力学方法
Smyshlyaev et al. Output-feedback adaptive control for parabolic PDEs with spatially varying coefficients
CN108932483B (zh) 一种基于机器嗅觉的气味识别方法及装置
Qin et al. Strong tracking filter-based fault diagnosis of networked control system with multiple packet dropouts and parameter perturbations
CN104165711A (zh) 一种基于Kalman滤波的检定台测温方法
Özbek et al. A set of identification and control design methods for an industrial air heating process with time-delay: stability analysis and design specifications
Chen et al. LPV sliding mode observers for sensor fault reconstruction with erroneous scheduling parameter measurements
He et al. Modular Design of Combined Integrating Controller Based on OPTO22
Suguna et al. Design of Full-Order Neural Observer with Nonlinear Filter Techniques for State Estimation of a Three-Tank Process Control System

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