[发明专利]一种烟支圆周控制系统执行机构位置的预测方法

摘要

本发明目的是提供一种烟支圆周控制系统执行机构位置的预测方法，通过对前一时间段内的卷烟机圆周控制系统执行机构位置数据进行卡尔曼滤波，然后采用时间序列ARIMA模型实时分析目标值的动态特性进行提前预测并给出执行机构的调整策略以辅助烟支圆周控制系统对下游烟支圆周进行控制。

主权项

1.一种烟支圆周控制系统执行机构位置的预测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1，获取当前烟支圆周系统执行机构位置的时序数据：从数控系统中获取固定长度L段的执行机构位置数据作为特征变量集，若数据出现缺失现象则根据缺失值的个数向下选取，保证数据的可用性与可靠性；步骤2，将所述特征变量集作为样本，采用卡尔曼对其进行滤波：a.当前估计值的推测：A为状态转移矩阵表示从前状态推测当前状态，B为控制矩阵表示控制量u如何控制当前状态，为根据上一状态所推论估计值，为上一状态估计值；b.不确定性的推测：协方差矩阵Q表示预测模型本身的噪声即噪声传递过程中的不确定性，系统中每一个时刻的不确定性都是通过协方差矩阵P表示；c.计算卡尔曼增益：H为观察矩阵，协方差矩阵R来表述观测中的不确定性，K_k即为所求卡尔曼增益；d.计算最优估算值：即为最终所求当前最优估算值；e.更新噪声分布：根据当前样本重复上述操作直到给出经过卡尔曼滤波后的一组最优估计值；步骤3，对滤波后的特征变量建立基于ARIMA(p,d,q)的时序预测模型：a.如步骤2所述，对滤波后的特征变量根据其时序值进行平稳性检验对不平稳时序值进行差分，如果差分后仍不平稳则进行进一步差分，d阶差分运算公式如下：b.通过计算自相关系数进行平稳性判断，若差分序列自相关系数值在延迟3阶以后，落在2倍标准差范围内，且向零衰减较快，则认为d阶差分后序列平稳；若有不满足要求则增加差分阶数，直到满足要求；c.平稳时序{y_t}存在p阶自相关：y_t＝φ₀+φ₁y_t‑1+φ₂y_t‑2+...+φ_py_t‑p+ε_t‑θ₁ε_t‑1‑θ₂ε_t‑2‑...‑θ_qε_t‑q在t时刻的变量y_t是前p期x_t‑1，x_t‑2，…，x_t‑p和前q期的多元线性函数，误差项是当期的随机干扰，认为y_t是受过去p期的序列值和过去q期的误差项的共同影响；d.确立p值与q值：AIC＝nlogσ²+2(p+q)式中：n为特征变量的样本数，σ是残差平方和，p为自回归项数，q为移动平均项数；采用穷举法筛选出AIC最小情况下的p值与q值；步骤4，对短期内目标进行预测：如步骤3所述建立基于当前特征变量的ARIMA(p，d，q)模型，对短期st时间内的执行机构位置进行预测得到执行机构位置的预测值，向圆周控制系统传达执行机构调整策略；步骤5，Kalman‑ARIMA模型迭代预测：根据不断更新的执行机构新的位置数据，不断重复步骤1‑步骤4建立，建立适应当前数据的卡尔曼滤波模型与ARIMA时序预测模型，实时获得相应的执行机构位置预测值。