[发明专利]自适应控制系统

说明书

技术领域

[01]本发明总体上涉及反馈控制系统，更具体地说，涉及自适应控制系统。

背景技术

[02]目前已有各种各样的反馈控制系统，包括通断控制和比例(P)控制，在比例控制中，控制器输出与系统设定点和测量系统输出之间的偏差成比例。

[03]比例控制系统的问题在于它们往往会振荡，并且控制输出总是与偏差成正向比例关系。为了解决这些问题以及其它问题，许多反馈控制方案包含数学算法来改善性能。最常用的算法是微商比例积分(PID)控制系统。

[04]在PID控制系统中，微分(D)部分是关于偏差随时间改变的速率：如果测得的变量快速达到设定点，则其及早减缓执行装置让其惯性运行至所需水平。微分作用使得控制系统更智能地运行。积分(I)项放大长时持续的状态偏差的影响，施加逐渐增加的影响直到这些偏差减小到零。在PID控制器中，对于P、I和D要素采用相互独立的参数。典型地，这些参数可在控制系统的设计阶段或初试期间确定。这些系统的一个困难是尽管为一个PID系统确定的参数在控制器的调试或者设计时可能是理想的，然而一个系统的特性可以随时间变化。在其它情况下，只可能不准确地知晓系统的特性，因此控制器设计看来是不太理想的。

[05]为了解决此问题，可以采用自适应控制。大体上，自适应控制依赖于系统特性的确定以及依赖于对于这些特性设计正确的控制器。适当地，系统特性的确定以及控制器的设计在系统运行同时实时并且高速地进行。通常，有两种自适应控制方法，区别在于如何估计系统的参数：参数式与非参数式。

[06]非参数式方法通过测量关于系统的某些内容，诸如估计其阶跃响应或频率响应，来估计系统参数，然后采用此数据来设计正确的控制器。在有利的方面，这些方法相对是不复杂的与直观的。然而，在不利的方面，公知的是它们对噪音、干扰以及能够导致不良控制器设计的其它非理想情况是敏感的，并且它们不能连续地在线工作，因为你需要进行必要的测量以确定系统参数。基本现有技术的非参数方法在图1中示出。在此方法中，在校准循环期间系统受继电器控制，其中回路的主参数是确定的。总体上与非参数控制共同的是，此方法具有若干缺点，例如，在调节期间回路的调控被扰乱。从而对高频特性的鉴别易受噪音的影响，并且所述方法在最重要的频率范围中是不精确的。

[07]参数方法结合所述系统的模型，使用自适应方法估计正确的系统参数。在有利的方面，该方法可以在线工作并且对噪音不敏感。但是在不利的方面，它的实施是非常复杂的且成本高昂，因为以快速处理执行计算所需要的计算能力是昂贵的。结果，参数方法通常用在较慢的系统中，以及例如在过程控制中得到普遍应用，例如在化工设备中，其中系统响应时间将是几分钟或几个小时，而非一秒或更短时间。

[08]现在将结合图2中示出的示例的自调节调控器10来说明参数方法，其中所述自调节调控器10由控制器12和设备14组成，由此设备的参数由“设备参数估测”块16来估测。所估测的参数用于输入到“控制器设计”块，以确定用于控制器的正确参数。设备参数的估测是系统标定问题。

[09]广义上讲，系统鉴别广泛地涉及使用测得的实验数据来对动态系统建立模型。通常系统标定依赖于参数估测——其可以采用参数化或非参数化方法。参数方法需要自适应筛选器用于实现。

[10]参数估测是系统识别的基础部分。它使用模型来将测得的数据与未知的参数相关联。总体关系在下面的公式(1)中示出：

y(n)＝u(n)w    (1)

其中w是未知参数的矢量，u(n)是施加至系统的数据的矢量，而y(n)是输出。

[11]用于参数估测的模型不需要与控制模型相同。唯—的需要是测得的数据通过所述模型而与所述参数线性地关联。通过将稳定的筛选器施加至所述式的输入数据和输出数据，所述模型的再次参数化是可能的。任何线性系统能够使用此再次参数化的方法而写成式(1)。此方法是制定上述自调节调控器的直接形式的基础。

[12]参数估测算法的目标是使得预测偏差最小化，即使得系统的输出的估测值和实际值之差最小化。

[13]这是通过下述方式实现的：交互地修改所述参数而使得预测偏差最小化，从而使估测器的参数最终与所述设备匹配。在图3中示出了其工作原理，其中设备24和估测器26由相同的信号u(n)驱动。估测器的所需响应y(n)在此例子中与设备相同(尽管这不是必要的)。估测偏差pe(n)简单地是所需响应y(n)h和估测器的实际响应之间的差。