[发明专利]大时滞系统的预测智慧PI控制方法

说明书

时滞系统之所以难控制，根本原因在于信息反馈不及时，导致基于反馈信息的控制器对该类系统显得无能为力。针对时滞系统的控制问题,发明了一种不依赖于受控对象模型的预测智慧比例‑积分(Predictive Wisdom Proportional‑Integral,PWPI)控制方法。该方法将时滞对象的标称模型参数作为Smith预估器的模型参数，并根据Smith预估器的输出与对象的实际输出组合成系统的补偿输出，设计了预测智慧PI控制器，并根据时滞估计值和时间常数标称值确定了PWPI控制器的速度因子。理论分析了闭环控制系统的稳定性和控制器的鲁棒性，是一种有效的控制方法,在时滞系统控制领域具有广泛的应用价值。

技术领域

涉及一种大时滞系统的控制方法，尤其是涉及一种预测智慧PI控制方法。

背景技术

在石油、化工、电网、核反应堆、废水处理等工业过程中广泛存在时滞现象。而这些工业过程往往可以简化为一个或多个一阶加纯滞后系统。正因为时滞现象的存在,系统的控制量无法对系统动态的变化做出及时反应,从而导致整个系统出现超调大、响应时间长的不良现象，甚至还可能出现振荡现象或者不稳定现象,给时滞系统控制器的设计带来了很大挑战。因此解决时滞系统控制问题对目标轨迹的精确跟踪以及系统的稳定性都具有重要意义。针对时滞系统的控制问题,比例-积分(Proportional-Integral，PI)控制和自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Controller,ADRC)一直是主流控制方法。近年来主要使用忽略时滞环节的方法、或将时滞环节用一阶惯性环节近似的方法、或输入预测方法以及输出预测方法等四种控制方法。然而，这四种方法只适用于比较小时滞的对象。针对大时滞对象,由于在较长时间内被控对象无有效输出,因而致使ADRC中观测器的两个输入y和u不同步。为此,有学者将控制信号u延迟后再进入扩张状态观测器(Extended StateObserver,ESO)来实现与y的同步。然而，该方法对跟踪设定值初期改善效果不明显，特别是当时滞时间未知时，该方法难以实现y和u的同步问题。为了解决同步问题,有学者提出将Smith预估和ADRC相结合的预测自抗扰控制器(PADRC)。该方法给出了确保系统稳定的最大时滞摄动范围,为大时滞系统的控制提供了一定的理论指导。此外，针对大时滞系统的控制问题,有学者还提出了一种联合算法，即将PADRC算法和ADRC输入时滞改进算法通过相应的权重结合起来，在不同阶段，系统对应两种算法的不同权重,从而实现抗扰阶段以ADRC输入时滞改进算法为主，而跟踪阶段则以PADRC为主的控制策略。然而，在联合算法中权重系数的确定还缺乏有效的理论依据，而且待整定的参数较多,在实际应用中存在明显的局限性。针对大时滞系统的控制问题,也有学者采用预测控制来实现对输出进行提前预报以弥补信息不及时的问题,从而实现一种既有主动补偿总扰动又有信息预估的预测自抗扰控制器。然而，该控制方法结构复杂，计算量较大。针对ADRC在时滞系统稳定域求解问题,有学者基于双轨迹法获得了LADRC对一阶时滞系统的稳定域,分析了时滞系统模型参数、观测器和控制器带宽比对稳定域的影响。然而，该方法获得的稳定域裕度只有很小的适定范围，且对时滞系统的控制性能十分敏感，稳定域的微小变化(如0.005)即可能引起系统不稳定。此外，该方法的响应速度很慢，对于时滞时间τ＝60s的被控对象，需要6000秒左右才能进入稳定状态。

由于传统PI控制器及其各种改进PI控制器是将误差的过去(I)和现在(P)进行加权求和来形成控制信号的，尽管只要合理选取PI控制器的两个增益参数就能使闭环控制系统局部稳定。然而，误差和误差的积分是两个完全不同属性的物理量(两个不同量纲的物理量)，本专利发明人认为，PI控制律模型存在明显的不合理性：

(1)违背了基本的算术运算规则。现有PI控制律是由误差的比例和积分两个不同属性的物理量环节进行独立加权求和来构成，那么，控制量(控制力)的属性(量纲)究竟是什么？因为不同量纲的物理量是不能进行算术运算的，因而无法从物理意义上来准确理解PI控制律的数学模型；