[发明专利]免疫数据驱动控制方法及解决涤纶工业丝卷绕系统控制问题的设备有效
申请号: | 201110191833.7 | 申请日: | 2011-07-10 |
公开(公告)号: | CN102298327A | 公开(公告)日: | 2011-12-28 |
发明(设计)人: | 丁永生;王乐之;郝矿荣;王华平 | 申请(专利权)人: | 东华大学 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 上海天翔知识产权代理有限公司 31224 | 代理人: | 吕伴 |
地址: | 201620 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 免疫 数据 驱动 控制 方法 解决 涤纶 工业 卷绕 系统 问题 设备 | ||
技术领域
本发明属于信息控制领域,涉及免疫数据驱动控制方法及解决涤纶工业丝卷绕系统控制问题的设备。
背景技术
现有涤纶工业丝的生产技术和方法主要集中在一步法和两步法两个方面。其中一步法因为生产效率高,生产出的工业丝具有高强、高模和低缩性能等优势而被广泛使用。一步法包括四个基本步骤,固相聚合、熔融纺丝、拉伸热定型以及卷绕成型,卷绕成型作为最后一个步骤,对工业丝的力学、耐热、染色等性能起着至关重要的作用。卷绕成型的过程主要依靠于卷绕机,由于卷绕过程中,工艺变量等的不断变化,现有卷绕机的模型只能部分或者片面反映出卷绕成型的特征。而这种不精确的模型,时时刻刻制约着卷绕过程控制的发展,从而涤纶工业丝的生产工艺发展也受到限制。
与此同时,随着测量仪表的高速发展,越来越多的生产、设备和过程中的数据可以被人们获取。不依靠精确的受控系统模型而直接利用数据从中找到对被控过程乃至控制系统的描述也成为了可能,这种描述是基于数据而设计的一种控制器,这种控制器再被放入控制系统中,通过其独特对数据处理的方式来优化、预报或者评价控制。这种方式被称为数据驱动控制。目前已有的数据驱动控制策略有,去伪控制(Unfalsified Control,UC),虚拟参考反馈整定(Virtual Reference Feedback Tuning,VRFT),迭代反馈整定(Iterative Feedback Tuning,IFT)等。值得一提的是,现在工业生产中已经被广泛使用的PID控制方法,其设计思路和工作原理也属于数据驱动控制的范畴。
实际生产应用中,数据驱动控制策略面对的主要问题是由于没有精确的控制对象模型作为依托,含有该控制器的系统的稳定性、鲁棒性等性能难以达到最佳。同时由于控制器的设计需要利用大量的在、离线数据,这其中不可避免的会包含无用乃至错误信息,因此如何筛选出有利数据剔除无效数据也是数据驱动控制策略需要考虑的一个话题。
免疫系统,作为生物(特别是脊椎动物和人类)特有的一种防御机制,具有多样性,自学习、记忆调节等特点。具有免疫功能的器官、组织、细胞、免疫效应分子以及相关基因之间的相互作用可以对集体产生保护性作用,即机体可以自主识别和排除抗原性异物,以维护整个机体的平衡和稳定。若将整个机体看成一个控制系统,免疫在其中发挥着识别干扰,调节稳定,预测监视的作用。在此系统中,免疫可以抽象成一个仿生单元,通过反馈与自适应调节来调控其它控制器的控制效果,改善系统动态性能。也就是说,若将免疫调控单元与含有数据驱动控制器的系统相结合,可以与数据驱动控制效果相互补,从而改善卷绕机系统性能,增强对涤纶工业丝卷绕过程的控制,改善涤纶工业丝生产。
现有技术中,尚未发现运用免疫调控的思路对数据驱动控制方法做出的改进或者设备。这是因为,目前没有人运用免疫调控的思路来改进数据驱动控制方法。现有的运用了数据驱动控制方法的系统动态性能较差。
本发明针对如何不依靠受控对象的精确模型同时能够很好的达到系统的动态要求这样一个技术问题,提出一种利用免疫数据驱动方法,并进一步把这个方法运用到涤纶工业丝卷绕过程控制的技术方案。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种免疫数据驱动控制方法及解决涤纶工业丝卷绕系统控制问题的设备,并且利用基于免疫数据驱动的方法来解决上述背景技术中所提及的涤纶工业丝卷绕机的控制问题。本发明的免疫数据驱动控制方法的免疫数据驱动控制器仅利用系统的输入、输出以及控制量的数据进行工作,通过对数据的分析,得出当前卷绕过程的控制策略。
本发明的免疫数据驱动控制方法,包括三个部分:建立数据驱动控制环节,得出当前时刻的最佳控制策略;建立免疫调控环节得出控制量,根据免疫细胞反馈机理对数据驱动环节提出的所述当前时刻的最佳控制策略进行调节,使其满足系统动态性能要求;将所述免疫调控环节得出的控制量作用于常规控制器得到所述免疫数据驱动控制方法的最终输出。
所述的数据驱动控制环节不依靠被控对象的数学模型,而仅使用该系统的输入、输出以及控制量的数据工作,通过对数据进行分析,得出当前时刻的控制策略。
所述的数据驱动控制环节通常可以采用去伪控制策略、虚拟参考反馈整定策略、迭代反馈整定策略及懒惰学习策略;其中去伪控制策略通过对在线离线数据的分析选出合适的常规控制器参数,虚拟参考反馈整定策略利用被控对象的输入输出数据直接辨识控制器参数,迭代反馈整定策略利用闭环控制系统的测量数据用梯度迭代寻优的方法来寻找最优控制器参数,懒惰学习策略利用一个输入输出数据对组成的训练数据集,来寻找到输入与输出的映射关系。
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