[发明专利]一种大时滞系统的灰色无模型控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种大时滞系统控制方法，特别涉及一种大时滞系统的灰色无模型控制方法。

背景技术

大时滞过程的控制问题是控制理论和实践研究的一个热点问题。大时滞现象的存在使得系统当前施加的控制作用经过一段时间才会在输出反映出来，系统控制部分不能及时得到控制作用的反馈信息，等到控制效果能通过输出测量体现时，此时控制作用的强度往往己过头。因此，大时滞的存在使得系统超调量增大、稳定性变差、调节时间加长，严重影响了系统的控制品质。一般认为对象的纯滞后时间τ与时间常数T的比值τ/T > 0.5时就属于大时滞过程。实践表明, 目前广泛应用的PID调节器对复杂大时滞过程很难达到良好的控制性能。对于τ/T > 1 的系统，用PID调节器实现稳定控制几乎不可能。大时滞过程是较难控制的过程，其控制难度随着τ/T比值的增加而增加。由此出现了许多专门控制大时滞过程的各种特殊控制器，但它们均还存在一些问题。如基于Smith预估的控制或内模控制需要知道负荷对象的精确模型；采样控制实际上是一种特殊的PID控制，还存在PID控制缺点；预测控制的方法需要求解复杂的Diophantine方程，计算量很大，且仅适用于线性或特殊的弱非线性对象；模糊控制和专家控制都过度依赖于模糊规则表或专家经验，存在稳态误差、自适应能力差，缺乏对大时滞系统的控制能力；PID控制与其它控制结合的集成控制方法实质上还是特殊的PID控制，仅适合于弱非线性对象；灰色系统模型具有原理简单、需要样本少、计算方便等特点，灰色PID控制是在传统PID控制中加入灰色模型预测的控制方法，它利用灰色模型的超前预测功能对提前预测出系统变化的趋势，并采取PID控制措施，可在一定范围内克服系统时滞的影响，但还存在PID控制的缺点；无模型自适应控制律(简称无模型控制或MFAC)既是参数自适应，又是结构自适应，它无需受控系统的数学模型，解决了未建模动态、对被控对象数学模型的依赖两个重要问题，可用于解决非线性、大时滞、强干扰、时变的复杂系统的控制问题，但对于时滞变化的系统，MFAC方法难以得到很好的应用效果。由于这些控制器均存在各自的缺陷，因此，在实际中还难以有效地应用。另外，工业过程不可避免的存在系统时变的问题，这更加大了大时滞系统的控制难度。因此，对具有时变和大时滞的特性对象的控制研究具有重要的理论意义和实际意义。

发明内容

本发明是针对大时滞系统的控制难度高的问题，提出了一种大时滞系统的灰色无模型控制方法，把灰色预测模型与无模型控制结合起来，采用在无模型控制中加入灰色预测模型的控制方法来实现复杂对象进行控制，实现大时滞系统的灰色无模型控制。

本发明的技术方案为：一种大时滞系统的灰色无模型控制方法，在无模型自适应控制的反馈回路中添加一个灰色预测模型GM(1,1)，用灰色超前预测补偿系统时滞，形成新的控制规律作用在被控对象上，方法包括如下具体步骤：

A：无模型控制器MFAC由基于泛模型的估计算法：

和控制律：

在线交互进行而组成的，当经过系统的I/O数据辨识估计出特征参量后，即可应用控制律把系统进行反馈控制，控制的结果将得到一组新的观测数据，在已有的数据中添加这一组新的数据，在估计下一时刻的特征参量，式中：步长序列ρ_k，η_k∈(0,2)；权重因子λ，μ∈[0.1,1.5]；ε取10^-5的很小正数；

B：建立GM(1,1)预测模型为，，式中：建模维数取m=4～6；预测步数取为M=5～30；a、u分别为发展系数、灰色作用量，利用GM(1,1)预测模型预测y(k+M)的值，只要改变预测步数M的值，就可实现M步的提前预测；

C：对系统输出进行采样获得系统运行数据，利用数据建立GM(1,1)预测模型；

D：用灰色预测模型GM(1,1)预测系统输出作为反馈值反馈到输入端；

E：利用输入值与灰色预测反馈值获得系统偏差输入到无模型控制器；

F：无模型控制器根据偏差与相关参数建立泛模型；

G：控制器利用泛模型计算控制器输出。