[发明专利]一种化工工业过程鲁棒学习控制方法

权利要求书

1.一种化工批次过程鲁棒学习控制方法，包括如下步骤：

步骤1、建立以预测值形式表示的闭环系统模型；

步骤2、设计被控对象的批次处理控制器。

2.如权利要求1所述的化工批次过程鲁棒学习控制方法，其特征在于：

步骤1具体如下：

1-1.建立具有不确定参数扰动的离散时间模型，形式如下：

其中，t和k分别是运行时刻和运行周期，x_0,k是第k周期批次处理运行的初始条件，u(t,k)和y(t,k)分别是t时刻第k周期系统的输入和输出，x(t,k)、x(t+1,k)分别是t时刻、t+1时刻第k周期的系统状态，w(t,k)是t时刻第k周期未知的外部干扰，B、C是具有适当维数的常数矩阵；

1-2.结合步骤1-1，引入鲁棒学习控制量：

u(t,k)＝u(t,k-1)+r(t,k) u(t,0)＝0,t＝0,1,2,…

其中，u(t,0)是t时刻系统的初始输入，u(t,k)、u(t,k-1)分别是t时刻第k周期、第k-1周期的系统输入，r(t,k)是t时刻第k周期的更新律；

1-3.定义输出跟踪误差和误差的批次方向函数：

e(t,k)＝y(t,k)-y_r(t)

δf(t,k)＝f(t,k)-f(t,k-1)

其中，y_r(t)是输出的参考值，e(t,k)是t时刻第k周期的输出跟踪误差，f(t,k)是t时刻第k周期的系统状态、输出变量或未知的外部干扰，f(t,k-1)是t时刻第k-1周期的系统状态、输出变量或未知的外部干扰，δf(t,k)是t时刻第k周期误差的批次方向函数；

1-4.结合步骤1-1至步骤1-3，得到：

其中，δx(t,k)、δx(t+1,k)是t时刻、t+1时刻第k周期批次方向的系统状态误差，是t时刻第k周期批次方向的外部干扰误差且ΔA(t,k)是不确定的系统矩阵，x(t,k-1)是t时刻第k-1周期的系统状态，δw(t,k)是t时刻第k周期的外部干扰，e(t+1,k)是t+1时刻第k周期的输出跟踪误差，e(t+1,k-1)是t+1时刻第k-1周期的输出跟踪误差；

1-5.得到鲁棒渐进稳定的系统模型，形式如下：

其中，C₁＝[C 0]，z(t+1,k)、z(t,k)是t+1时刻、t时刻第k周期综合批次方向的系统状态误差和输出跟踪误差的扩展状态，z(t+1,k-1)是t+1时刻第k-1周期综合批次方向的系统状态误差和输出跟踪误差的扩展状态，δy(t,k)是t时刻第k周期批次方向的输出误差，A、I、E、F是适当维度的常量矩阵，G(t,k)是t时刻第k周期的常量矩阵；

1-6.以预测值形式表示的闭环渐进稳定系统模型，形式如下：

其中，j是预测值，H₁、H₂是对应的更新律增益，z(t+j+1|t,k)、z(t+j+1|t,k-1)分别是t时刻到t+j+1时刻第k周期、第k-1周期的预测状态，z(t+j|t,k)是t时刻到t+j时刻第k周期的预测状态，是t时刻到t+j时刻第k周期批次方向的外部干扰误差，δx(t+j|t,k)、δy(t+j|t,k)分别是t时刻到t+j时刻第k周期批次方向的系统状态误差、输出误差。

3.如权利要求2所述的化工批次过程鲁棒学习控制方法，其特征在于：

步骤2具体如下：

2-1.基于步骤1，鲁棒性能保证控制下的更新律形式如下：

2-2.在重复性和非重复性扰动下，均可得到增益矩阵控制律的形式如下所示：

H₁＝γ^-1Y₁P,H₂＝γ^-1Y₂P

其中，P是满足系统渐进稳定的对称正定矩阵，Y₁,Y₂是满足系统条件的矩阵，γ^-1＞0是满足系统条件的系数。结合步骤1-2至步骤2-1即可得到最优系统输入u(t,k)；

2-3.在下一时刻，重复步骤1-6到2-2得到新的最优系统输入u(t,k)，再将其作用于控制对象，并依次循环。