[發(fā)明專(zhuān)利]一種用于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程控制的參數(shù)辨識(shí)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910587437.2
• 申請(qǐng)日: 2019-07-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110398942B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳晶;浦琰;仲紅秀;蘇勇
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 江南大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G05B19/418
• 分類(lèi)號(hào): G05B19/418
• 代理公司: 無(wú)錫盛陽(yáng)專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32227
• 代理人: 顧吉云;黃瑩

本發(fā)明提供一種用于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程控制的參數(shù)辨識(shí)方法，其可以提高識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確率，減少計(jì)算量和計(jì)算耗時(shí)，進(jìn)而降低整個(gè)識(shí)別過(guò)程的資源消耗。其包括：S1通過(guò)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)通信與采集技術(shù)獲取系統(tǒng)控制參數(shù)，共獲取L組；S2根據(jù)步驟S1中獲取的L組數(shù)據(jù)，針對(duì)信息向量構(gòu)建矩陣向量；S3根據(jù)步驟S1中獲取的L組數(shù)據(jù)，針對(duì)系統(tǒng)的輸出，構(gòu)建輸出數(shù)據(jù)向量矩陣；S4根據(jù)步驟S2中構(gòu)建的矩陣向量，構(gòu)建信息向量的向量矩陣；S5選擇步長(zhǎng)；S6利用傳統(tǒng)梯度迭代法得到參數(shù)向量估計(jì)；S7通過(guò)Aitken加速方法計(jì)算參數(shù)估計(jì)向量中的每一個(gè)元素，得到新的參數(shù)向量估計(jì)；S8比較相鄰的參數(shù)向量估計(jì)，當(dāng)二者的差的絕對(duì)值小于預(yù)先設(shè)置的閾值時(shí)，則獲得系統(tǒng)控制參數(shù)的參數(shù)估計(jì)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及參數(shù)辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種用于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程控制的參數(shù)辨識(shí)方法。

背景技術(shù)

現(xiàn)代的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程，如化工裝置、鍋爐設(shè)備、核反應(yīng)堆、無(wú)人駕駛設(shè)備生產(chǎn)等工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程是由很多復(fù)雜裝置、系統(tǒng)結(jié)合在一起完成的，這些復(fù)雜裝置構(gòu)成了工業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜的過(guò)程模型。實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)中，為了控制生產(chǎn)質(zhì)量，必須對(duì)這些復(fù)雜的過(guò)程進(jìn)行精準(zhǔn)控制和未來(lái)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。能夠進(jìn)行精準(zhǔn)控制過(guò)程和預(yù)測(cè)的前提條件，是這些復(fù)雜過(guò)程的模型參數(shù)必須已知。因此參數(shù)辨識(shí)已成為工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。現(xiàn)有技術(shù)中，傳統(tǒng)的針對(duì)工業(yè)過(guò)程的建模方法是通過(guò)梯度迭代方法(Standard Gradient Descent,SGD)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)；然而，該方法存在如下問(wèn)題：

(1)每一步需要計(jì)算步長(zhǎng)，而復(fù)雜工業(yè)過(guò)程模型參數(shù)維數(shù)都是較多的，較多的參數(shù)維數(shù)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算步長(zhǎng)時(shí)產(chǎn)生很大的計(jì)算量，進(jìn)而導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程資源消耗過(guò)大；

(2)步長(zhǎng)必須要滿(mǎn)足一定的范圍，如超出這個(gè)范圍，則算法就會(huì)發(fā)散，導(dǎo)致無(wú)法得到準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果；

(3)算法的收斂速度較慢，即只能達(dá)到線(xiàn)性收斂，導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，進(jìn)而導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)控制過(guò)程資源消耗過(guò)大。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的工業(yè)系統(tǒng)控制的參數(shù)辨識(shí)方法中對(duì)步長(zhǎng)的范圍有限制，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確率不高，對(duì)步長(zhǎng)的計(jì)算量大、算法本身收斂速度慢，進(jìn)而導(dǎo)致參數(shù)辨識(shí)過(guò)程消耗資源過(guò)大的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種用于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程控制的參數(shù)辨識(shí)方法，其可以提高識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確率，減少計(jì)算量和計(jì)算耗時(shí)，進(jìn)而降低整個(gè)識(shí)別過(guò)程的資源消耗。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣的：一種用于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程控制的參數(shù)辨識(shí)方法，其包括以下步驟：

S1：通過(guò)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)通信與采集技術(shù)獲取系統(tǒng)控制參數(shù)，共獲取L組；

u(1)，L,u(L),y(1),L,y(L)

其中：u(t)是系統(tǒng)的輸入，y(t)是系統(tǒng)的輸出；

其特征在于，其還包括下面的步驟：

S2：根據(jù)步驟S1中獲取的L組數(shù)據(jù)，針對(duì)信息向量構(gòu)建為向量：

S3：根據(jù)步驟S1中獲取的L組數(shù)據(jù)，針對(duì)系統(tǒng)的輸出y(t)，構(gòu)建輸出數(shù)據(jù)向量矩陣:

Y(L)＝[y(1),L,y(L)]^T；

S4：根據(jù)步驟S2中構(gòu)建的向量，構(gòu)建所述信息向量的向量矩陣：

S5：選擇步長(zhǎng)α_k，其中：α_k0；

S6：利用傳統(tǒng)梯度迭代法得到參數(shù)向量估計(jì)

S7：通過(guò)Aitken加速方法計(jì)算參數(shù)估計(jì)向量中的每一個(gè)元素，得到新的參數(shù)向量估計(jì)

S8：比較和如果則獲得參數(shù)估計(jì)

否則使k增加1，并重復(fù)步驟S6～S8，