[發(fā)明專利]塑料烘干器溫度優(yōu)化節(jié)能控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310281260.6
• 申請日: 2013-07-05
• 公開（公告）號: CN103399486A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 薛安克;陳云;郭云飛;陳華杰
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G05B13/00
• 分類號: G05B13/00;B29B13/06
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

1.?塑料烘干器溫度優(yōu)化節(jié)能控制方法，其特征在于該方法的具體步驟是：

a.?建立多模型切換系統(tǒng)模型；具體方法是：以塑料烘干器的燃?xì)忾y門開度值、冷配風(fēng)閥門開度值、塑料進(jìn)料量和塑料烘干器轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速為輸入控制量，以溫度傳感器采集到的塑料烘干器空氣溫度值為輸出量，以塑料進(jìn)料量、冷配風(fēng)閥門開度值、濕度傳感器采集到的塑料烘干器空氣濕度為狀態(tài)量，建立典型工況下的離散時(shí)間切換模型：

其中是3維狀態(tài)變量，分別表示k時(shí)刻塑料進(jìn)料量、冷配風(fēng)閥門開度值、塑料烘干器內(nèi)空氣濕度值這三個(gè)狀態(tài)變量；是4維控制輸入變量，分別表示k時(shí)刻燃?xì)忾y門開度值、冷配風(fēng)閥門開度值、塑料進(jìn)料量和塑料烘干器轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速；是單輸出變量，表示k時(shí)刻塑料烘干器中空氣溫度測量值；分別表示需要辨識的不同狀態(tài)下的多模型參數(shù)；Rⁿ代表n維歐氏空間，是分段切換常數(shù)，從有限集中選取，表示m個(gè)典型工況下的系統(tǒng)模型參數(shù)；狀態(tài)變量和控制變量分別為：

；

；

其中表示塑料進(jìn)料量，表示冷配風(fēng)閥門開度值，表示塑料烘干器內(nèi)濕度傳感器采集到的濕度值，表示表示燃?xì)忾y門開度值，表示冷配風(fēng)閥門開度值、塑料進(jìn)料量，塑料烘干器轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速，表示塑料烘干器中空氣溫度值；在烘干過程中，通過調(diào)節(jié)燃?xì)忾y門開度值、冷配風(fēng)閥門開度值、塑料進(jìn)料量和塑料烘干器轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速來實(shí)現(xiàn)烘干器內(nèi)氣體溫度的控制，是一個(gè)多輸入單輸出的控制系統(tǒng)；

b.?建立輸出值的預(yù)測方程；按照前面建立的離散時(shí)間狀態(tài)空間模型，得到塑料烘干器中空氣溫度值預(yù)測模型；

????????基于前一步建立的切換系統(tǒng)模型，有輸出變量模型

其中為k+j時(shí)刻的輸出變量，為k+j時(shí)刻的控制輸入變量，j為正整數(shù)；

????????可以得到的預(yù)測模型為：

其中表示狀態(tài)變量的預(yù)測估計(jì)值，表示時(shí)刻塑料烘干器空氣溫度的預(yù)測輸出值，表示時(shí)刻與前一時(shí)刻控制變量的差值；

???????定義

其中是預(yù)測時(shí)域，是控制時(shí)域；

則可得

其中

；

????????c.?建立多模型切換系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；由于系統(tǒng)由m個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，且相互之間進(jìn)行切換，直接求解較難，現(xiàn)將利用切換規(guī)則建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，再利用混和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化求解；

假設(shè)k時(shí)刻狀態(tài)變量的初始值已知，選擇系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)，并進(jìn)行如下優(yōu)化：

?

???

??????

其中J是優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，和是權(quán)重矩陣；和分別表示輸出變量的最小值和最大值；和分別表示控制變量的最小值和最大值；和分別是輸出變量和控制變量的參考軌跡；

對于系統(tǒng)模型數(shù)量為m的多模型切換系統(tǒng)，基于切換規(guī)則可得：

其中m表示切換系統(tǒng)模型的數(shù)量，為0-1變量，即對于有；

考慮到任何一個(gè)時(shí)刻只有一個(gè)子系統(tǒng)被激活，即

模型之間的切換規(guī)則為：

式中為切換信號的切換規(guī)則，為切換后被激活的子系統(tǒng)；

根據(jù)切換規(guī)則，系統(tǒng)狀態(tài)方程和輸出方程，以及前面的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，可得

其中、D和M為常數(shù)矩陣，且

且，，，；

d.?基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解最優(yōu)控制律；利用混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對前述切換系統(tǒng)優(yōu)化問題進(jìn)行優(yōu)化求解，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由兩個(gè)相互作用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，即c-網(wǎng)絡(luò)和b-網(wǎng)絡(luò)，其中c-網(wǎng)絡(luò)為處理連續(xù)變量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，b-網(wǎng)絡(luò)為處理離散二進(jìn)制變量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)為

其中，?表示在連續(xù)c-網(wǎng)絡(luò)中第個(gè)點(diǎn)的控制輸入，其下限和上限分別為和，，表示在離散b-網(wǎng)絡(luò)中第個(gè)點(diǎn)的模型輸入，，；

于是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中變量的賦值空間為

????????懲罰函數(shù)可以增強(qiáng)優(yōu)化的約束條件和切換規(guī)則，于是用懲罰函數(shù)的方法構(gòu)造混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)，它由下述三部分組成:

令，則可以得到優(yōu)化可行解，于是可以得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)為

其中,,和是懲罰系數(shù)。