[發明專利]PID控制回路的模型辨識方法、裝置、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202110201535.5
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN112965365B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 段怡雍;侯衛鋒;葉建位;張利平
• 申請（專利權）人: 浙江中智達科技有限公司
• 主分類號: G05B11/42
• 分類號: G05B11/42
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉志紅

1.一種PID控制回路的模型辨識方法，其特征在于，包括：

對獲取到的PID控制回路的數據信息進行辨識，得到傳遞函數TF模型；所述數據信息包括PID控制回路的各個歷史控制器輸出值和各個歷史過程測量值；

依據預設倍數值對所述TF模型的模型參數進行擴展，得到包括所述模型參數在內的多組新的TF模型參數，每組所述新的TF模型參數對應一個新的TF模型；

根據每個所述新的TF模型各自對應的匹配度，選擇出匹配度最高的TF模型作為當前最優TF模型；所述匹配度為依據所述新的TF模型的模型參數、各個所述歷史控制器輸出值和各個所述過程測量值得到；

判斷所述當前最優TF模型是否滿足預設條件，若是，則將所述當前最優TF模型作為最終的最優TF模型，以便基于所述最優TF模型對所述PID控制回路進行參數整定和/或性能評估；否則，將所述當前最優TF模型作為所述TF模型，并返回執行所述依據預設倍數值對TF模型的模型參數進行擴展的步驟；

所述對獲取到的PID控制回路的數據信息進行辨識，得到傳遞函數TF模型的過程為：

獲取PID控制回路的數據信息；

對所述數據信息進行最小二乘辨識，得到有限沖激響應FIR模型；

對所述FIR模型進行擬合得到TF模型，具體包括：根據PID控制回路的模式采用不同的方法擬合出TF模型的模型參數；

所述依據預設倍數值對所述TF模型的模型參數進行擴展，得到包括所述模型參數在內的多組新的TF模型參數，每組所述新的模型參數對應一個新的TF模型的過程為：

獲取所述TF模型的模型參數，所述模型參數包括模型增益、模型時滯、時間常數和模型階次；

預先針對所述模型參數中的每個所述模型參數分別設置多個倍數值，其中，所述模型階次的各個倍數值均為1，擴展的各組新的TF模型參數中的模型階次均與所述TF模型的模型階次相同；

依據與所述模型增益對應的多個倍數值對所述模型增益進行擴展，將每個倍數值分別與所述TF模型的模型增益相乘，得到多個新的模型增益，所述模型增益的預設倍數值為0.5倍、0.8倍、0.9倍、0.95倍、0.975倍、1.0倍、1.05倍、1.1倍、1.25倍、1.5倍、2倍；

依據與所述模型時滯對應的多個倍數值對所述模型時滯進行擴展，每個倍數值與所述TF模型的模型時滯相乘，得到多個新的模型時滯，與所述模型時滯對應的多個倍數值為0.5倍、0.8倍、1.0倍、1.25倍和2倍；

依據與所述時間常數對應的多個倍數值對所述時間常數進行擴展，將各個倍數值分別與所述TF模型中的時間常數相乘，得到多個新的時間常數，與所述時間常數對應的多個倍數值為0.5倍、0.75倍、0.9倍、1.0倍、1.1倍、1.25倍、2倍；

將所述模型階次作為新的模型階次，并對所述多個新的模型增益、所述多個新的模型時滯以及所述多個新的時間常數進行排列組合，得到多組新的模型參數；

依據每組所述新的模型參數得到，與每組所述模型參數分別對應的新的TF模型。

2.根據權利要求1所述的PID控制回路的模型辨識方法，其特征在于，所述數據信息還包括采用時間和回路類型；

則，對所述數據信息進行最小二乘辨識，得到FIR有限沖激響應模型的過程為：

對各個所述歷史控制器輸出值和各個所述歷史過程測量值進行預處理；

采用最小二乘法對預處理后的各個歷史控制器輸出值、各個歷史過程測量值進行計算，得到FIR模型序列；

依據所述回路類型及預先建立的回路類型與開環穩定時間對應關系，確定出與所述回路類型對應的開環穩定時間；

將所述開環穩定時間與采樣時間的比值作為FIR模型長度；

依據所述FIR模型序列和所述FIR模型長度得到FIR模型。