[发明专利]一种高炉多元铁水质量无模型自适应控制系统及方法

权利要求书

1.一种高炉多元铁水质量无模型自适应控制方法，包括：设定高炉多元铁水质量指标期望值；

其特征在于，还包括：

获取无模型自适应控制器参数校正所需若干历史时刻的高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值，对灵敏的无模型自适应控制器参数及伪偏导数初值进行离线校正；

利用无模型自适应控制器在线控制铁水质量指标跟踪设定的高炉多元铁水质量指标期望值：无模型自适应控制器以上一时刻输出跟踪误差作为输入，以当前时刻无模型自适应控制器输出控制量增量即设定喷煤量与压差的增量作为输出，采用输出自反馈动态在线递推控制铁水质量指标输出；

所述对灵敏的无模型自适应控制器参数及伪偏导数初值进行离线校正，包括：

采用基于遗忘因子的递推子空间算法，利用无模型自适应控制器参数校正所需若干历史时刻的高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值，建立参数校正辅助模型；

采用多参数灵敏度分析技术分析无模型自适应控制器各控制参数及伪偏导数初值灵敏度；

采用遗传算法优化技术校正经由多参数灵敏度分析技术分析确认为灵敏的控制参数及伪偏导数初值；

将无模型自适应控制器控制参数校正辅助模型输出的多元铁水质量指标跟踪设定的输出参考曲线若干时刻的累计均方根误差作为评价指标，对无模型自适应控制器进行评价：如果累计若干时刻的控制器评价指标值小于设定阈值，则当前无模型自适应控制器满足要求；否则当前无模型自适应控制器不满足要求，重新获取无模型自适应控制器参数校正所需高炉若干历史时刻的高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值，分析无模型自适应控制器参数及伪偏导数初值灵敏度，对灵敏参数及伪偏导数初值进行离线校正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立参数校正辅助模型，包括：

将无模型自适应控制器参数校正所需若干历史时刻的高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值划分为训练原始数据和测试原始数据两部分；从训练原始数据中提取参数校正辅助模型各时刻训练所需高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值构成多组训练数据，将各组训练数据按时刻排列构成训练数据集；从测试原始数据中提取用于测试参数校正辅助模型预测准确率的各时刻测试所需高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值构成多组测试数据，将各组测试数据按时刻排列构成测试数据集；

基于训练数据集，利用子空间辨识方法构建参数校正辅助模型，采用加入遗忘因子的递推最小二乘法，求解参数校正辅助模型系数矩阵；

引入均方根误差作为参数校正辅助模型的评价指标，基于测试数据集，若利用当前参数校正辅助模型估计出的各铁水质量指标的均方根误差均达到设定阈值，则该参数校正辅助模型满足要求；若当前参数校正辅助模型估计出的各铁水质量指标的均方根误差中，有任意一个未达到设定阈值，则重新构建参数校正辅助模型；

基于测试数据集，采用加入遗忘因子的递推最小二乘法，求解参数校正辅助模型系数矩阵，得到最终的参数校正辅助模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用多参数灵敏度分析技术分析无模型自适应控制器各控制参数及伪偏导数初值灵敏度，包括：

构造若干组均匀分布随机控制参数集，以参数校正辅助模型为被控对象，以设定的输出参考曲线为控制目标，以累计均方根跟踪误差为目标函数值，将均匀分布随机控制参数集中各组控制参数分别赋予无模型自适应控制器，进行若干组Monte Carlo实验；

将Monte Carlo实验结果排序并分组，分别绘制累计频率曲线，计算曲线分离度，确认灵敏的控制参数及伪偏导数初值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用无模型自适应控制器在线控制铁水质量指标跟踪设定的高炉多元铁水质量指标期望值，包括：

实时获取当前时刻高炉本体生产工况参数变量以及获取上一时刻多元铁水质量指标测量值；

建立描述高炉多元铁水质量指标与高炉本体生产工况参数变量之间的关系的线性方程；

将上一时刻多元铁水质量指标输出值与高炉多元铁水质量指标期望值做差，与新采集到的在线高炉本体生产工况参数变量反馈到无模型自适应控制器输入端，递推更新伪偏导数矩阵和无模型自适应控制器的输出。