[發(fā)明專利]SISO緊格式無模型控制器基于系統(tǒng)誤差的參數(shù)自整定方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711081100.1
• 申請日: 2017-11-06
• 公開（公告）號: CN107942655B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盧建剛;李雪園
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務(wù)所有限公司 33100
• 代理人: 劉曉春

本發(fā)明公開了一種SISO緊格式無模型控制器基于系統(tǒng)誤差的參數(shù)自整定方法，利用系統(tǒng)誤差及其函數(shù)組作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行前向計算并通過輸出層輸出懲罰因子、步長因子等SISO緊格式無模型控制器待整定參數(shù)，采用SISO緊格式無模型控制器的控制算法計算得到針對被控對象的控制輸入，以系統(tǒng)誤差函數(shù)的值最小化為目標，采用梯度下降法，并結(jié)合控制輸入分別針對各個待整定參數(shù)的梯度信息，進行系統(tǒng)誤差反向傳播計算，在線實時更新BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層權(quán)系數(shù)、輸出層權(quán)系數(shù)，實現(xiàn)控制器基于系統(tǒng)誤差的參數(shù)自整定。本發(fā)明提出的SISO緊格式無模型控制器基于系統(tǒng)誤差的參數(shù)自整定方法，能有效克服控制器參數(shù)的整定難題，實現(xiàn)良好的控制效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于自動化控制領(lǐng)域，尤其是涉及一種SISO緊格式無模型控制器基于系統(tǒng)誤差的參數(shù)自整定方法。

背景技術(shù)

無模型控制器是一種新型的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制方法，不依賴被控對象的任何數(shù)學模型信息，僅依賴于被控對象實時測量的輸入輸出數(shù)據(jù)進行控制器的分析和設(shè)計，并且實現(xiàn)簡明、計算負擔小及魯棒性強，對未知非線性時變系統(tǒng)也能夠進行很好的控制，具有良好的應(yīng)用前景。

無模型控制器有多種實現(xiàn)方法，其中SISO(Single Input and Single Output，單輸入單輸出)緊格式無模型控制器是無模型控制器的主要實現(xiàn)方法之一。SISO緊格式無模型控制器的理論基礎(chǔ)，由侯忠生與金尚泰在其合著的《無模型自適應(yīng)控制—理論與應(yīng)用》(科學出版社，2013年，第56頁)中提出，其控制算法如下：

其中，u(k)為k時刻的控制輸入；e(k)為k時刻的系統(tǒng)誤差；為k時刻的偽梯度估計值；λ為懲罰因子；ρ為步長因子。

目前，SISO緊格式無模型控制器在實際投用前需要依賴經(jīng)驗知識來事先設(shè)定懲罰因子λ和步長因子ρ等參數(shù)的數(shù)值，在實際投用過程中也尚未實現(xiàn)懲罰因子λ和步長因子ρ等參數(shù)的在線自整定。參數(shù)有效整定手段的缺乏，不僅使SISO緊格式無模型控制器的使用調(diào)試過程費時費力，而且有時還會嚴重影響SISO緊格式無模型控制器的控制效果，制約了SISO緊格式無模型控制器的推廣應(yīng)用。

為此，為了打破制約SISO緊格式無模型控制器推廣應(yīng)用的瓶頸，本發(fā)明提出了一種SISO緊格式無模型控制器基于系統(tǒng)誤差的參數(shù)自整定方法。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決背景技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于，提供一種SISO緊格式無模型控制器基于系統(tǒng)誤差的參數(shù)自整定方法。

為此，本發(fā)明的上述目的通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)，包括以下步驟：

步驟(1)：SISO緊格式無模型控制器參數(shù)包含懲罰因子λ和步長因子ρ；確定SISO緊格式無模型控制器待整定參數(shù)，所述SISO緊格式無模型控制器待整定參數(shù)，為所述SISO緊格式無模型控制器參數(shù)的部分或全部，包含懲罰因子λ和步長因子ρ的任意之一或任意種組合；確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點數(shù)、隱含層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)，所述輸出層節(jié)點數(shù)不少于所述SISO緊格式無模型控制器待整定參數(shù)個數(shù)；初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層權(quán)系數(shù)、輸出層權(quán)系數(shù)；

步驟(2)：將當前時刻記為k時刻，基于系統(tǒng)輸出期望值與系統(tǒng)輸出實際值，采用系統(tǒng)誤差計算函數(shù)計算得到k時刻的系統(tǒng)誤差，記為e(k)；

步驟(3)：將步驟(2)計算得到的系統(tǒng)誤差及其函數(shù)組、系統(tǒng)輸出期望值、系統(tǒng)輸出實際值的任意之一或任意種組合，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；

步驟(4)：基于步驟(3)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行前向計算，計算結(jié)果通過輸出層輸出，得到所述SISO緊格式無模型控制器待整定參數(shù)的值；