[發明專利]向量時間序列預測專家模糊變比控制參數優化方法和系統

有效

• 申請號: 201310393336.4
• 申請日: 2013-09-03
• 公開（公告）號: CN103499920A
• 公開（公告）日: 2014-01-08
• 發明（設計）人: 劉經緯;王普;陳佳明;楊磊;劉丹華;楊蕾;司羅;李會民
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

技術領域

本發明提出了一種向量時間序列預測專家模糊變比控制參數優化方法和系統，可應用到控制、決策、人工智能等領域。

背景技術

如何使控制系統能夠模擬人的思維，根據應用環境自動在線整定（優化）控制參數，并且獲得更好的控制性能是自動控制領域科學家長期以來努力的目標，也是本發明解決的問題。本領域的專家學者將人工智能的方法與經典的控制方法相結合的方式得到了各種先進的智能控制方法，可以劃分為兩類：第一類是基于規則推理機制的智能控制方法（統一簡稱為R-PID控制方法），例如專家PID(Expert?PID,E-PID)在線整定方法、模糊PID(Fuzzy?PID,F-PID)在線整定方法；第二類是基于神經計算科學的智能控制方法（本研究統一簡稱為XNN-PID控制系統），例如BP神經網絡PID(Back?propagation?neural?networks?PID,BPNN-PID)在線整定方法、RBF神經網絡PID（Radial?basis?function?neural?networks?PID,RBFNN-PID）在線整定方法。

上述第一類（基于規則推理機制的智能控制）方法（技術）存在的問題是：（1）控制參數、控制量突變導致系統輸出不穩定、過程不平穩；（2）系統的動態性能（系統響應快速性、抗擾恢復快速性）、靜態性能（靜態誤差）差，有待提高；（3）控制系統智能程度（預測能力、學習能力、自適應能力）差，有待提高。

上述問題反映在生產生或應用中主要表現在：（1）控制器參數無法根據工作環境、被控對象等的差異和不確定性進行在線優化整定控制參數，控制系統每一次應用之前，工程師都要反復調試控制參數，且系統運行一段時間后，工程師有得反復檢查在調試控制參數；（2）控制系統對于環境的各種突發性變化缺乏應對機制，只能根據當前的情況作出控制決策，即使控制決策對于系統未來的輸出是有害的，也只能等到有害效果產生后再做出響應；（3）控制系統的動態性能和抗擾性能有待提高；（4）控制系統的靜態性能有待提高；（5）在一些應用中會產生超調，而一些工程應用不允許出現超調的情況。

發明內容

本發明提出了一種向量時間序列預測專家模糊變比控制參數優化方法和系統，可以具體實例化為以下兩套實施例：（1）向量時間序列預測變比專家控制（VARMA-EA-PID）方法和系統；（2）向量時間序列預測變比模糊控制（VARMA-EA-PID）方法和系統。

一、本發明的目的：

本發明的目的是解決上述生產生活應用中的5方面問題。即目標1是解決控制器參數無法根據工作環境、被控對象等的差異和不確定性進行在線優化整定控制參數，控制系統每一次應用之前，工程師都要反復調試控制參數，且系統運行一段時間后，工程師有得反復檢查在調試控制參數的問題；目標2是解決控制系統對于環境的各種突發性變化缺乏應對機制，只能根據當前的情況作出控制決策，即使控制決策對于系統未來的輸出是有害的，也只能等到有害效果產生后再做出響應的問題；目標3是解決控制系統的動態性能和抗擾性能有待提高的問題；目標4是解決控制系統的靜態性能有待提高的問題；目標5是解決在一些應用中會產生超調，而一些工程應用不允許出現超調的情況的問題。

二、本發明要解決的技術問題：

1.解決如何使控制系統的輸出可以根據系統內各狀態的時間序列和輸出的時間序列進行預測，控制決策（控制參數的優化調整）可以根據未來的系統輸出進行計算；

2.預測的結果如何與控制參數在線證定方法相結合，充分發揮出經典PID控制系統、人工智能方法（專家系統、模糊控制系統）和預測控制系統的優點；

3.解決模糊PID和專家PID方法控制參數、控制量突變導致系統輸出不穩定、過程不平穩的問題；模糊PID和專家PID方法的動態性能（系統響應快速性、抗擾恢復快速性）、靜態性能（靜態誤差）差的問題；模糊PID和專家PID方法智能程度（預測能力、學習能力、自適應能力）差的問題。

三、本發明采用的技術方案

為了實現上述目的，本發明采取了如下技術方案：

一種向量時間序列預測專家模糊變比控制參數優化方法，其特征在于：

該方法由步驟(001)至步驟(014)共14個步驟組成：

步驟(001)：初始化：

初始化最大計算周期Kmax：其中Kmax＝0或Kmax∈N，N表示自然數，如果Kmax＝0，表示控制算法永遠不終止；

初始化當前計算周期k:k＝1;