[发明专利]一种基于模型预测控制的闭环建模方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于模型预测控制的闭环建模方法及装置，该方法通过在对被控对象建模之前为被控对象设置第一PID控制器，以及在对系统模型进行优化控制之前，还为系统模型设置第二PID控制器，使得在建模阶段，被控对象的输出能够修正被控对象的输入，在控制阶段，系统模型的输出也能够修正系统模型的输入，进而在系统状态发生变化的情况下依然能建立一个相对稳定和准确的模型。

技术领域

本发明涉及控制技术领域，尤其涉及一种基于模型预测控制的闭环建模方法及装置。

背景技术

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制算法，该控制算法是基于系统模型的，模型的质量影响着控制效果。所以，要达到模型预测控制算法的性能需要先建立能够准确描述系统输入输出特性的模型。

而传统的建模方法都是对开环系统输入脉冲信号或者阶跃信号，再实时采集系统的输出响应，然后通过开环系统的输出和输入数据，采用最小二乘法拟合数据，得到系统的输入输出模型。

但是，传统的建模方法，在系统受到干扰或者参数变化的情况下，系统状态发生变化，那么之前建立的模型就不再适合用来描述当前系统状态。因此，模型就不匹配，模型预测控制算法性能的稳定性和准确度将受到很大的影响。

发明内容

本发明的主要目的在于解决在系统状态发生变化的情况下不能建立一个相对稳定和准确的模型的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于模型预测控制的闭环建模方法，包括以下步骤：

A，提供被控对象；

B，为被控对象设置第一PID控制器，其中，第一PID控制器用于根据被控对象的输出来修正被控对象的输入；

C，向设置有第一PID控制器的被控对象输入阶跃信号，并实时采集被控对象输出的阶跃响应信号；

D，连续执行步骤C若干次后，根据若干输入的阶跃信号和若干与其对应输出的阶跃响应信号形成若干坐标点数据，对若干坐标点数据进行拟合，以得到被控对象的系统模型；

E，通过模型预测控制器对系统模型进行优化控制。

另外，本发明还提供一种基于模型预测控制的闭环建模装置，包括：

提供模块，用于提供被控对象；

第一设置模块，用于为被控对象设置第一PID控制器，其中，第一PID控制器用于根据被控对象的输出来修正被控对象的输入；

信号输入与采集模块，用于向设置有第一PID控制器的被控对象输入阶跃信号，并实时采集被控对象输出的阶跃响应信号；

建模模块，用于在信号输入与采集模块连续执行若干次后，根据若干输入的阶跃信号和若干与其对应输出的阶跃响应信号形成若干坐标点数据，对若干坐标点数据进行拟合，以得到被控对象的系统模型；

控制模块，用于通过模型预测控制器对系统模型进行优化控制。

本发明基于模型预测控制的闭环建模方法及装置，通过在对被控对象建模之前为被控对象设置第一PID控制器，以及进一步地，在对系统模型进行优化控制之前，还为系统模型设置第二PID控制器，使得在建模阶段，被控对象的输出能够修正被控对象的输入，在控制阶段，系统模型的输出也能够修正系统模型的输入，进而在系统状态发生变化的情况下依然能建立一个相对稳定和准确的模型。

附图说明

图1为本发明基于模型预测控制的闭环建模方法的较佳实施例的流程示意图；

图2为本发明基于模型预测控制的闭环建模装置的功能模块示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式