[发明专利]一种基于函数型权RBF-ARX模型的双回路水箱液位预测控制方法

说明书

技术领域

本发明属于自动控制技术领域，涉及一种基于辨识模型的双回路水箱液位预测控 制方法。

背景技术

液位是工业过程生产中经常遇到的控制参数之一，对被控对象进行精确的液位控 制，不仅关系到产品的质量问题，更是关系到生产效益和安全的重要问题。因此，液位的精 确控制具有重要的现实意义和广阔的应用前景。双回路水箱液位控制系统是工业生产过程 中的一种重要的被控对象，其具有典型的非线性、强耦合、时延等特点，在工业生产过程中 扮演着重要的角色。

目前，经典的PID控制器由于其具有计算量小、设计简单、实时性强等优点，在双回 路水箱液位过程控制中仍旧占据着重要地位。但与此同时，随着工业控制对精度和自动化 水平的不断提高，PID调节器不能有效解决多变量耦合、时变、非线性、大时滞的双回路水箱 液位系统的局限性也日益突出。因此，研究简单、可靠、易于实现的、比PID控制器性能更好 的控制器也越来越成为目前控制领域亟待解决的难题。伴随着自动控制技术的不断发展， 目前主要的双回路水箱液位控制方法包括：预测控制、智能控制、解耦控制和模糊控制等。 以上几种先进的控制算法除模糊控制不依赖精确的数学模型外，其它几种控制方法(预测 控制，解耦控制等)都需要在获的系统数学模型的基础上设计控制器。而模糊控制方法强烈 依赖于模糊规则，总结和制定模糊规则本身就不是容易解决的问题，而且模糊规则一旦确 定，其在线调整较困难，因此很难适用于复杂多变的工业过程控制情况。因此，如何获得双 回路水箱液位控制系统的精确数学模型是其控制器设计的重要组成部分。目前，双回路水 箱液位系统建模方法多采用物理模型建模，其强烈依赖于双回路水箱液位系统的实际物理 结构和参数。而在复杂多变的实际工业过程中双回路水箱液位系统物理建模参数的获得本 身也是难题，其不是一种适用性广、较通用的数学建模方法。2015年5月20日公开的申请号 为“201510033209.2”的“一种基于模型预测的双回路水箱液位控制方法”，提出了一种基于 数据驱动的建模技术。利用采集到的系统输入输出数据，建立系统的非线性ARX模型，基于 建立的非线性ARX模型设计预测控制器，实现对双回路水箱液位的控制。此方法采用一般化 的高斯径向基函数神经网络逼近状态相依ARX模型的状态相依系数，从而获得系统的非线 性ARX模型，但实际应用中，一般化的高斯径向基函数神经网络需要较多的隐含结点数目才 能达到满意的逼近精度。其方法更适用于对控制系统快速性要求不高的双回路水箱控制系 统。

发明内容

本发明的目的是，针对上述背景技术中的不足，为了进一步提高对双回路水箱系 统的建模精度和控制性能，提供了一种基于函数型权RBF-ARX模型的双回路水箱液位预测 控制方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于函数型权RBF-ARX模 型的双回路水箱液位预测控制方法，该方法包括以下步骤：

首先利用数据驱动的辨识技术，采用一种基于函数型权RBF-ARX的建模方法，离线 建立双回路水箱系统输入电磁调节阀5和6的开度与被控水箱2和3中液位高度间关系的动 态数学模型。实时采集电磁调节阀5和6的数据和被控水箱2和3液位传感器的数据获取反映 双回路水箱液位系统的建模数据。根据上述数据，离线建立双回路水箱系统函数型权RBF- ARX模型，结构如下：