[发明专利]一种基于模糊逆模型的网络化控制方法

说明书

本发明公开了一种基于模糊逆模型的网络化控制方法，通过求解模糊单点模型的逆系统，采用迭代的方式可得到未来的控制作用以补偿网络时延对控制系统性能的影响。利用本发明，无需深入了解被控过程的机理，既可以应用于线性系统，也可以应用于非线性系统。

技术领域

本发明涉及一种基于模糊逆模型的网络化控制方法，通过求解模糊单点模型的逆系统，采用迭代的方式可得到未来的控制作用以补偿网络时延对控制系统性能的影响，属自动化控制技术领域。

背景技术

网络技术的进步推动了控制理论的发展。在网络环境下，控制结构不再是传统意义上的点对点方式，而是一种分布式结构。这种结构下传感器、控制器及执行器会通过网络媒介形成闭环，组成网络化反馈控制系统。具有结构简单、成本低、易于维护等特点。但由于网络共享介质的特性，网络中不可避免地会存在时延，数据丢包等现象，这就为传统的控制理论提出了新的挑战。

同时，实际应用中，一些被控过程的机理不清，难以直接建立机理数学模型，而现有的网络化控制方法，大多是基于模型的方法，迫切需要开发一些基于数据的控制方法。本发明应用模糊聚类建模技术，可直接根据被控对象的输入输出数据，建立系统的模糊聚类模型，再将系统转成模糊单点模型，通过迭代和求逆的方式得到一系列未来的控制作用，从而可以通过在过程端选择合适控制序列的方式补偿网络时延和数据丢包等对控制系统性能的影响。由于是基于数据的方法，因而，具有广泛的应用空间。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对上述现有技术存在的问题，本发明的主要目的在于提供一种基于模糊逆模型的网络化控制方法，以充分提高网络化控制系统的控制性能。

(二)技术方案

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

基于模糊逆模型的网络化控制方法，该方法包括：

A、根据被控过程的输入和输出，通过模糊聚类的建模方法获得系统的动态数学模型；

B、将模糊聚类的数学模型转化成等价的模糊单点模型；

C、根据过去的过程输出和过去的控制作用，以模糊单点模型为基础，通过迭代的方式可获得一系列未来的过程输出；

D、判断模糊单点模型的逆系统是否存在，如存在则继续向下执行。如不存在，需要对模糊单点模型进行分割，返回到步骤B；

E、根据给定值和未来的过程输出，通过求解模糊单点模型的逆系统，可得到一系列未来的控制作用；

F、将这些控制作用打包通过网络由控制器端发送到过程端，在过程端通过网络时延补偿器选择合适的控制序列作用于被控过程以补偿前向网络通道的时延；

G、在下一个执行周期，重复执行步骤E和F。

作为优选，所述步骤A中的预测模型只需根据系统充分激励的输入输出数据即可获得，其中前件变量的隶属度由G-K算法获得，后件变量的参数由最小二乘法获得。

作为优选，所述步骤B的模糊单点模型的前件变量采用分片三角隶属度函数，其划分要多于模糊聚类模型，后件的单点参数由最小二乘法获得，从而使模糊单点模型和模糊聚类模型等价。

作为优选，所述步骤C多次迭代后容易造成误差累积，实际应用中需采用内模控制结构，增加反馈控制。

作为优选，所述前向通道的时延是固定时延或者是随机时延。

作为优选，取一个最大的允许时延，如果某个控制序列超过了该最大的允许时延，则可用该最大的允许时延下的控制序列进行计算。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明具有以下有益效果：