[发明专利]一种数据驱动的系统关键性能指标自适应调节方法

摘要

本发明提供一种数据驱动的系统关键性能指标自适应调节方法，属于跟踪控制技术领域。本发明首先将系统输入设为随机方波信号采集数据，根据采集的数据、被控对象的期望输出，利用改进偏最小二乘法进行初始化，获得并储存当前时刻被控对象的输入；然后利用对被控对象的当前时刻测量数据和偏最小二乘算法进行本发明方法的在线更新，获得下一时刻被控对象的输入；重复执行上一步骤，直至系统运行结束。本发明解决了现有数据驱动的系统关键性能指标自适应调节技术通常需要对大量的参数进行调节，导致控制性能差，跟踪误差较高的问题。本发明可用于系统关键性能指标的自适应调节。

主权项

1.一种数据驱动的系统关键性能指标自适应调节方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、将系统输入设为随机方波信号采集数据，进行所述方法的初始化：步骤A1、设定时间窗长度，采集被控对象在随机方波激励信号下，过去时间窗长度的输入输出数据，构造截止上一时刻输入矩阵和截止上一时刻输出矩阵，并计算截止上一时刻输入矩阵的广义逆；步骤A2、利用改进偏最小二乘法计算回归模型初始值进而得到预测模型；步骤A3、利用被控对象的期望输出计算上一时刻跟踪误差，进而得到待求解二次型问题的相关参数；然后结合约束矩阵得到上一时刻控制序列的增量；步骤A4、计算并储存当前时刻被控对象的输入；步骤二、利用对被控对象的当前时刻测量数据进行所述方法的在线更新：步骤B1、利用步骤A1中获得的截止上一时刻输入矩阵的广义逆和偏最小二乘算法计算当前时刻输入矩阵的广义逆；步骤B2、采集被控对象的当前时刻输出的测量数据，并更新回归模型和预测模型；步骤B3、利用当前时刻跟踪误差计算待求解二次型问题的相关参数；并结合约束矩阵得到当前时刻控制序列的增量；步骤B4、计算并储存下一时刻被控对象的输入；进而由被控对象的输入确定系统关键性能指标；步骤三、重复执行步骤二，直至系统运行结束。