[發(fā)明專利]基于事件觸發(fā)的RBF-PID城市固廢焚燒過(guò)程爐膛溫度控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111468138.0
• 申請(qǐng)日: 2021-12-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114296489B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 喬俊飛;何海軍;蒙西;湯健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G05D23/20
• 分類號(hào): G05D23/20
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.一種基于事件觸發(fā)的RBF-PID城市固廢焚燒過(guò)程爐膛溫控制方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：初始化參數(shù)

初始化控制器參數(shù)，包括RBF網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，高斯函數(shù)的中心，寬度及輸出權(quán)值；PID控制器參數(shù)以及固定事件觸發(fā)的閾值；

步驟2：計(jì)算控制器的輸入

計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻爐膛溫度的跟蹤誤差e(k)和爐膛溫度誤差變化量ec(k)，計(jì)算如下：

e(k)＝y(tǒng)_d(k)-y(k) (1)

ec(k)＝e(k)-e(k-1) (2)

式中：e(k)和e(k-1)分別表示k時(shí)刻和k-1時(shí)刻的爐膛溫度控制誤差；ec(k)表示k時(shí)刻的爐膛溫度誤差變化量；y_d(k)和y(k)表示k時(shí)刻控制過(guò)程中爐膛溫度的期望值及控制系統(tǒng)的實(shí)際輸出值；

步驟3：計(jì)算控制器輸出

控制器采用增量式PID，控制器輸出為：

u(k)＝u(k-1)+Δu(k) (3)

式中u(k)和u(k-1)分別表示k時(shí)刻和k-1時(shí)刻的控制器輸出；Δu(k)為k時(shí)刻控制量的增量，計(jì)算如下：

Δu(k)＝K_p[e(k)-e(k-1)]+K_ie(k)+K_d[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (4)

式中，K_p、K_i、K_d為PID控制器參數(shù)；e(k)、e(k-1)和e(k-2)分別表示k時(shí)刻、k-1時(shí)刻和k-2時(shí)刻的跟蹤誤差；

步驟4：判斷事件觸發(fā)條件，若滿足事件觸發(fā)，則更新控制量

事件觸發(fā)條件設(shè)計(jì)如下：

k_t+1＝{|Δu(k)|≥M} (6)

式中M為設(shè)定的事件觸發(fā)閾值；u(k_t)是t觸發(fā)序列下的實(shí)際控制量，它將從前一個(gè)觸發(fā)序列一直保持直到下一個(gè)觸發(fā)序列才更新為u(k_t+1)；Δu(k)為k時(shí)刻控制量增量；k_t表示t觸發(fā)序列下的時(shí)刻值；k_t+1表示t+1觸發(fā)序列下的時(shí)刻值；

步驟5：計(jì)算當(dāng)前k時(shí)刻RBF網(wǎng)絡(luò)輸出y_m(k)

RBF網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱含層以及輸出層組成，計(jì)算方式如下：

RBF網(wǎng)絡(luò)隱含層的高斯函數(shù)為

式中x為輸入向量，h_j(x)表示輸入為x時(shí)隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的高斯函數(shù)值，c_j和σ_j分別隱含層第j個(gè)神經(jīng)元高斯函數(shù)的中心和寬度，m為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；

RBF網(wǎng)絡(luò)輸出計(jì)算如下：

式中w_j(k)為k時(shí)刻第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)重，y_m(k)為RBF網(wǎng)絡(luò)k時(shí)刻的輸出值，m為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)h_j(x)表示輸入為x時(shí)隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的高斯函數(shù)值；

步驟6：計(jì)算

式w_j(k)為k時(shí)刻第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)重，h_j(k)為k時(shí)刻隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的高斯函數(shù)值，c_j(k)和σ_j(k)分別表示k時(shí)刻隱含層第j個(gè)神經(jīng)元高斯函數(shù)的中心和寬度，y_m(k)為RBF網(wǎng)絡(luò)k時(shí)刻的輸出值，m為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，Δu(k)為k時(shí)刻控制量增量；

步驟7：采用梯度下降法計(jì)算PID控制器參數(shù)增量

用誤差平方函數(shù)作為性能指標(biāo)：

式中：E(k)表示k時(shí)刻的性能指標(biāo)；e(k)表示k時(shí)刻的爐膛溫度控制誤差；y_d(k)和y(k)表示控制過(guò)程中k時(shí)刻的爐膛溫度的期望值及控制系統(tǒng)的實(shí)際輸出值；

采用梯度下降法動(dòng)態(tài)調(diào)整PID控制器參數(shù)增量，計(jì)算如下：

式中e(k)、e(k-1)和e(k-2)分別表示k時(shí)刻、k-1時(shí)刻和k-2時(shí)刻的跟蹤誤差；ΔK_p(k)、ΔK_i(k)、ΔK_d(k)為k時(shí)刻的PID參數(shù)增量；y_m(k)為k時(shí)刻RBF網(wǎng)絡(luò)輸出；η_p、η_i、η_d分別為比例、積分、微分參數(shù)的學(xué)習(xí)率；E(k)表示k時(shí)刻的性能指標(biāo)；

步驟8：更新PID控制器參數(shù)

K_p(k)＝K_p(k-1)+ΔK_p(k)+α_C²(K_p(k-1)-K_p(k-2)) (14)

K_i(k)＝K_i(k-1)+ΔK_i(k)+α_C²(K_i(k-1)-K_i(k-2)) (15)

K_d(k)＝K_d(k-1)+ΔK_d(k)+α_C²(K_d(k-1)-K_d(k-2)) (16)

式中K_p(k)、K_p(k-1)和K_p(k-2)分別表示k時(shí)刻、k-1時(shí)刻和k-2時(shí)刻的比例參數(shù)；K_i(k)、K_i(k-1)和K_i(k-2)分別表示k時(shí)刻、k-1時(shí)刻和k-2時(shí)刻的積分參數(shù)；K_d(k)、K_d(k-1)和K_d(k-2)分別表示k時(shí)刻、k-1時(shí)刻和k-2時(shí)刻的微分參數(shù)；α_C是動(dòng)量因子；ΔK_p(k)、ΔK_i(k)、ΔK_d(k)為k時(shí)刻PID參數(shù)增量；

步驟9：調(diào)整RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，即高斯函數(shù)中心、寬度和網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；

定義辨識(shí)器的性能指標(biāo)為：

式中y(k)表示控制過(guò)程中k時(shí)刻爐膛溫度的實(shí)際輸出值；y_m(k)為k時(shí)刻RBF網(wǎng)絡(luò)輸出；

步驟9.1：中心和寬度更新

式中，η是學(xué)習(xí)率，η∈[0,1]；J(k)為k時(shí)刻的性能指標(biāo)；h_j(x)表示輸入為x時(shí)隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的高斯函數(shù)值，c_j(k)和σ_j(k)分別表示k時(shí)刻隱含層第j個(gè)神經(jīng)元高斯函數(shù)的中心和寬度；x為輸入向量；y(k)表示k時(shí)刻控制過(guò)程中爐膛溫度的實(shí)際輸出值；y_m(k)為k時(shí)刻RBF網(wǎng)絡(luò)輸出值；w_j(k)為k時(shí)刻第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)重；

步驟9.2：權(quán)值更新

采用遞歸最小二乘算法，公式如下：

式中：K(k)、P(k)分別表示k時(shí)刻遞歸最小二乘參數(shù)值，I為單位矩陣；w(k)為k時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)重；h(k)為k時(shí)刻的隱含層輸出值；h^T(k)為k時(shí)刻隱含層輸出的轉(zhuǎn)置。