[發明專利]一種批次稱重加料過程迭代學習控制方法

有效

• 申請號: 201810997624.3
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN108919650B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 安劍奇;游發揚;吳敏;曹衛華
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 武漢知產時代知識產權代理有限公司 42238
• 代理人: 孫麗麗

本發明提供了一種批次稱重加料過程迭代學習控制方法，通過研究稱重加料過程的機理，建立稱重加料過程的狀態空間模型；并對狀態空間模型進行改進；得到與迭代學習控制器對應的二維系統；根據二維系統的穩定性條件、稱重加料過程系統的控制性能的目標函數和多目標優化方法，求解出最優控制器參數；根據求解出的控制器參數，得到迭代學習控制器，控制批次稱重加料過程。本發明的有益效果是：針對稱重加料過程的重復特性，通過迭代學習控制器，能夠有效利用歷史批次的控制信息，提高了稱重加料過程的控制性能，從而提高了批次稱重加料的速度和精確度。

技術領域

本發明涉及稱重加料領域，尤其涉及一種批次稱重加料過程迭代學習控制方法。

背景技術

稱重加料過程是現代工業中廣泛存在的一個工業過程，通過執行器將指定料重的物料加入到生產反應容器中，并通過不斷重復獲得更多同種產品。在食品業、制藥業、冶金工業等工業過程中扮演著十分重要的地位。稱重加料過程是間歇的、分批次的將同樣質量的物料加入到反應容器中，這種間歇重復性又被稱為稱重加料過程的批次特點。而目前加料過程的控制方法通常針對連續生產過程，將加料執行器以恒定的功率運行，而由于工業環境的復雜性，環境變化導致的操作環境的變化，物料密度、形狀、大小等物料特性分布不均勻，物料的內摩擦系數、物料濕度黏度的隨機性等原因，會導致加料速度的不均勻性，并影響最終的產品質量。另一方面，針對間歇加料過程的控制方法，通常集中在二級加料控制方案，即將加料執行器設定為大小兩個功率，在開始階段快速加料，提高加料效率，在最終階段慢速加料，提高加料精度，但是這種控制方法并未充分利用間歇加料過程的批次特點，沒有充分利用歷史加料批次的信息，使得加料過程在快速性和準確性方面具有局限性；目前的稱重加料過程在控制時未考慮加料的重復特性，導致出現加料精度低的問題。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供了一種批次稱重加料過程迭代學習控制方法，主要包括以下步驟：

S101：根據稱重加料過程的機理，建立稱重加料過程的狀態空間模型；

S102：基于狀態空間模型，得到與迭代學習控制器對應的二維系統；

S103：根據二維系統的穩定性條件、稱重加料過程系統的控制性能的目標函數和多目標優化方法，得到多組控制參數，并將多組控制參數的控制性能進行一一對比，得到迭代學習控制器的最優控制器參數；

S104：根據迭代學習控制器的最優控制器參數，確定迭代學習控制器，得到當前批次t時刻的迭代學習更新律，α≥t≥1，α為每一批次的加料時長；

S105：獲取上一批次t時刻的稱重加料過程的輸入電壓，根據當前批次t時刻的迭代學習更新律，得到當前批次t時刻的稱重加料過程的輸入電壓；稱重加料過程的輸入電壓即為迭代學習控制器的輸出；

S106：根據當前批次t時刻的稱重加料過程的輸入電壓，控制整個稱重加料過程；

S107：當達到當前批次的加料時長α后，回到步驟S104，開始新的批次的稱重加料過程，直到完成所有批次的稱重加料過程。

進一步地，在步驟S101中，稱重加料過程的狀態空間模型為：

其中，K_if為增益系數，m為質量，k為彈簧的彈性系數，c為阻尼器的阻尼系數，L為電磁振動執行器線圈的感抗，u為電磁振動執行器線圈兩端的電壓，i為電磁振動執行器線圈的電流，w為物料質量，X為料槽的振動位移，K_xv為料槽的振動位移與振動給料器的平均給料速度的比例系數。

進一步地，在步驟S102中，與迭代學習控制器對應的一個二維系統為：

其中：