[发明专利]一种EMD-LMS混合控制方法及控制系统

说明书

本发明公开了一种EMD‑LMS混合控制方法及控制系统，方法包括步骤：对典型信号进行EMD分解，得到IMF分量；将IMF分量划分为噪声分量、信噪混合分量和信息分量三类，对信噪混合分量进行滤波，将滤波后的信噪混合分量信息与信息分量进行合成，将合成信号作为控制系统输出的参考信号；输入信号经过自适应控制器处理后，再通过控制通道得到输出信号，将输出信号与参考信号进行比较，得到估计误差，根据估计误差采用LMS自适应算法更新自适应控制器的权重向量，并更新自适应控制器，对下一时刻的输入信号进行处理，依次循环，直到输入信号结束。本发明可对控制系统输出的信号进行自适应的调节，使输出的信号尽量与参考信号相接近，保证控制系统输出的稳定性。

技术领域

本发明属于自动控制领域，特别涉及一种EMD-LMS混合控制方法及控制系统。

背景技术

如何使被控制的输出量尽可能准确的达到预设值是控制算法追求的核心目标，然而在实际控制过程中相关控制算法由于各种原因，最终实现的控制精度离理论值总是存在一定的偏差。造成这种现象的原因主要有两个，一是在控制过程中无法精确提取到预设的控制值，二是控制算法本身无法动态的进行调整。以EMD(Empirical Mode Decomposition)为代表的离线的信号处理方法可以实现非常高的信号提取精度，但由于其无法实现在线处理而难以应用于对实时性要求比较高的控制过程中。申请号为201410156532.4的专利公开了一种基于EMD迭代阈值滤波的GNSS多径效应抑制方法，通过多次进行EMD分解并进行求平均的方法提高了滤波精度。X-LMS(X-Least Mean Square)算法作为一种由LMS滤波算法衍生出的控制算法具有控制精度高、可以实现自适应控制等特点，在机械、航空、军工等领域得到了广泛的应用。由于X-LMS算法难以获得准确的参考信号，目前该控制算法主要应用于主动减振控制中，如申请号为201310060364.4的专利，在减振控制系统中采用了X-LMS算法。

EMD和X-LMS算法具有明显的互补性，借助于人工智能的基本思想，利用EMD离线信号处理的优势，获得精确的参考信号；利用X-LMS可以实现自适应控制的优势，对被控制对象进行精确控制，将两种算法进行有机的结合，弥补各自算法的不足，发挥各自的优势，使被控制对象可以精确地输出预设信号，实现被控制对象的高精度运行。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种EMD-LMS混合控制方法，该方法可对控制系统输出的信号进行调节，使输出的信号尽量与参考信号相接近，保证控制系统输出的稳定性。

本发明还提供一种利用上述EMD-LMS混合控制方法进行控制的控制系统，该控制系统的输出具有稳定性高的优点。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：一种EMD-LMS混合控制方法，包括步骤：

对典型信号进行EMD分解，得到IMF(Intrinsic Mode Function)分量；将IMF分量划分为三类，一类是噪声分量，一类是信噪混合分量，一类是信息分量，对信噪混合分量进行滤波，将滤波后的信噪混合分量信息与信息分量进行合成，得到合成信号，将合成信号作为控制系统输出的参考信号；

输入信号经过自适应控制器处理后，再通过控制通道得到输出信号，将输出信号与参考信号进行比较，得到估计误差，根据估计误差采用LMS自适应算法更新自适应控制器的权重向量，并更新自适应控制器，对下一时刻的输入信号进行处理，依次循环，直到输入信号结束。

本发明中，将典型信号进行EMD分解，并针对分解得到的IMF分量进行分类，提取其中包含更多信息的分量，将其作为LMS自适应滤波的参考信号，使得参考信号更为准确。在对控制系统的输出控制过程中，通过将其输出结果与参考信号采用LMS自适应滤波，使得二者更加趋同，输出信号更加稳定。

优选的，对IMF分量划分为三类，方法是：