[发明专利]一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法

权利要求书

1.一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法，其特征在于该方法具体是：

步骤一.设计批次注塑过程的新型状态控制模型，具体是：

1.1给传统的批次注塑过程状态表达式添加时间后向差分算子

F(q_t^-1)Δ_ty(t,k)＝H(q_t^-1)Δ_tu(t,k)

其中，y(t,k)和u(t,k)是批次注塑过程第k个周期t时刻的保压压力和阀门开度；q_t^-1是单位时间后移算子，Δ_t是时间后向差分算子，F(q_t^-1),H(q_t^-1)的形式如下：

F(q_t^-1)＝1+f₁q_t^-1+f₂q_t^-2+…+f_mq_t^-m

H(q_t^-1)＝h₁q_t^-1+h₂q_t^-2+…+h_nq_t^-n

f₁,f₂…f_m，h₁,h₂…h_n分别是F(q_t^-1)和H(q_t^-1)的对应系数；m和n分别是输入和输出模型的最大阶次；

1.2选择状态向量

x_m(t,k)＝[Δ_ty(t,k),Δ_ty(t-1,k),…,Δ_ty(t-m+1,k),Δ_tu(t-1,k),Δ_tu(t-2,k),…,Δ_tu(t-n+1,k)]^T

获得新型的状态补偿模型

x_m(t+1,k)＝A_mx_m(t,k)+B_mΔ_tu(t,k)；Δ_ty(t+1,k)＝C_mx_m(t+1,k)

其中

B_m＝[h₁ 0 0…1 0… 0]^T

C_m＝[1 0 0…0 0 0 0]

y(t,k),y(t-1,k)…y(t-m+1,k)分别为批次注塑过程第k个周期t时刻，t-1时刻，…，t-m+1时刻的输出；u(t,k),u(t-1,k)…u(t-n+1,k)分别为批次注塑过程第k个周期t时刻，t-1时刻，…，t-n+1时刻的输入；x_m(t,k)为批次注塑过程第k个周期t时刻的状态向量；x_m(t+1,k)为批次注塑过程第k个周期t+1时刻的状态向量；

1.3挑选参考轨迹y_r(t,k)

y_r(t+i,k)＝αⁱy(t,k)+(1-αⁱ)c(t+i)

其中，y(t,k)是第k个周期t时刻的保压压力，c(t+i)是设置点，αⁱ是参考轨迹的平滑因子，y_r(t+i,k)是第k个周期第t+i时刻的预测输出值；

1.4将跟踪误差表示为

e_t(t,k)＝y(t,k)-y_r(t,k)

其中，e_t(t,k)表示第k个周期t时刻的时间上的跟踪误差，y(t,k)为批次注塑过程第k个周期t时刻保压压力的实际值，y_r(t,k)为批次注塑过程第k个周期t时刻保压压力的预测值；

步骤二.引入新的状态补偿模型，结合状态变量和跟踪误差设计新的状态补偿模型控制器；

2.1根据步骤1.2、1.4得到批次注塑过程第k个周期的t+1时刻的时间上的跟踪误差为

e_t(t+1,k)＝e_t(t,k)+C_mA_mx_m(t,k)+C_mB_mΔ_tu(t,k)-Δ_ty_r(t+1,k) ；

2.2上述步骤1.2的状态向量扩展为

；

2.3得到相关状态补偿模型

x(t+1,k)＝Ax(t,k)+BΔ_tu(t,k)+CΔ_ty_r(t+1,k)

其中

A和C中的0是对应维数的零向量；

2.4根据步骤2.3，得到状态预测值

式中

其中，P,M分别预测时域和控制时域；x(t+1,k)，x(t+2,k)…x(t+P,k)分别为批次注塑过程第k个周期t+1时刻，t+2时刻，…t+P时刻的状态值；y_r(t+1,k)，y_r(t+2,k)…y_r(t+P,k)分别为批次注塑过程第k个周期t+1时刻，t+2时刻，…t+P时刻的预测输出值；u(t+1,k)，u(t+2,k)…u(t+M-1,k)分别为批次注塑过程第k个周期t+1时刻，t+2时刻，…t+M-1时刻的输入值；

2.5引入周期的跟踪误差来修正跟踪误差的预测值

X_m(k)＝X(k)+E_c(k-1)

式中，X_m(k)是修改后的状态预测向量，E_c(k-1)是周期上的跟踪误差；

其中，e_c(t+i,k-1)是批次注塑过程第k-1个周期t+i时刻的周期上的跟踪误差,其中的0是对应维数的零向量；x_m(t+1,k)，x_m(t+2,k)…x_m(t+P,k)分别为批次注塑过程第k个周期t+1时刻，t+2时刻，…t+P时刻修改后的状态值；e_c(t+1,k-1),e_c(t+2,k-1)…e_c(t+P,k-1)分别为批次注塑过程第k-1个周期t+1时刻，t+2时刻，…t+P时刻的周期上的跟踪误差；e_c(t+i,k-1)表示次注塑过程第k-1个周期t+i时刻的周期上的跟踪误差；

2.6选定提出的批次注塑状态补偿模型控制策略的对象函数；

其中，γ(i),λ(j),β(j)是对应的加权矩阵，Δ_k是周期后向差分算子，min J是对象函数的最小值；x_m(t+i,k)为批次注塑过程第k个周期t+i时刻修改后的状态值；u(t+j-1,k)批次注塑过程第k个周期t+j-1时刻的输入值；

2.7简化后，上式的对象函数重写为

min J＝γX_m(k)²+λΔ_tU(k)²+β(U₁(k)+φΔ_tU(k)-U₂(k-1))²

其中

；

2.8得到最优控制律