[发明专利]基于动态矩阵控制算法的窗户控制方法

权利要求书

1.一种基于动态矩阵控制算法的窗户控制方法，其特征在于：包括步骤

S1:建立可控对象和不可控对象的模型，具体如下：

通过在室内设置感应模块，获取可控对象的阶跃响应的数据，所述实时的可控对象的阶跃响应的采样值的表达式为

a_i＝a(it)，i＝1,2，…,N (1)

通过与气象局数据库联网，获取不可控对象的阶跃响应的数据，所述实时的不可控对象的阶跃响应的采样值的表达式为

b_i＝b(it)，i＝1,2，…,N (2)

其中，a_i表示可控对象第i时刻的阶跃响应的数据，b_i表示不可控对象第i时刻的阶跃响应的数据，N为动态矩阵控制算法的建模时域，t为采样周期；

根据(1)式，建立可控对象的模型向量a：

a＝[a₁,a₂,…,a_N]^T (3)

根据(2)式，建立可控对象的模型向量b：

b＝[b₁,b₂,…,b_N]^T (4)

S2：利用(3)式建立可控对象的动态矩阵A，利用(4)式建立不可控对象的动态矩阵B：

所述A的表达式为

其中，A为P×M阶的动态矩阵，a_i表示可控对象第i时刻的阶跃响应的数据，P为动态矩阵控制算法的优化时域，M为动态矩阵控制算的控制时域，M<P<N；

所述B的表达式为

其中，B为P×P阶的动态矩阵，b_i为不可控对象第i时刻的阶跃响应数据；

S3:获得k时刻的初始期望向量w_P(k)；其中，k时刻为本方法的初始启动时刻；

S4:获得k时刻的输入的不可控增量Δv(k)：

Δv(k)＝v(k)-v(k-1) (7)

其中，v(k)为k时刻的不可控对象值，v(k-1)为k-1时刻的不可控对象值；

S5:获得新的期望向量w^*_P(k)：

w^*_P(k)＝w_P(k)-BΔv_P(k) (8)

其中，P为动态矩阵控制算法的优化时域；

S6:获得k时刻的输入的可控增量Δu(k)：

Δu(k)＝d^T[w^*_P(k)-y'_P0(k)] (9)

其中，d^T表示控制系数向量，上标T为转置符号；y'_P0(k)表示k时刻的预测初始响应向量，y'₀(k+1|k)、y'₀(k+2|k)、…、y'₀(k+P|k) 分别表示k时刻对k+1、k+2、…、k+P时刻的初始预测值；P为动态矩阵控制算法的优化时域，N为动态矩阵控制算法的建模时域，M<P<N，M为动态矩阵控制算的控制时域；

S7:获得可控对象k+1时刻的模型预测初始响应向量y'_N0(k+1)，具体如下：

首先得到k时刻的加入控制增量Δu(k)和不可控增量Δv(k)后的模型预测值y'_N1(k)，具体如下：

y'_N1(k)＝y'_N0(k)+aΔu(k)+bΔv(k) (10)

其中，y'₁(k+1|k)、y'₁(k+2|k)、…、y'₁(k+N|k)分别表示可控对象在k时刻对k+1、k+2、…、k+N时刻加入控制增量Δu(k)和不可控增量Δv(k)的模型预测值；y'₀(k+1|k)、y'₀(k+2|k)、…、y'₀(k+N|k)分别表示k时刻对k+1、k+2、…、k+N时刻的初始预测值，Δu(k)为k时刻的输入的控制增量，Δv(k)为k时刻的输入的不可控增量；

接着得到k+1时刻的模型预测误差值e(k+1)：

e(k+1)＝y(k+1)-y'₁(k+1|k) (11)

其中，y(k+1)表示k+1时刻的实际输出值；

然后得到k+1时刻的模型输出的修正值y^*(k+1)：

y^*(k+1)＝y'_N1(k)+He(k+1) (12)

其中，y^*(k+1|k+1)、y^*(k+2|k+1)、…、y^*(k+N|k+1)分别表示可控对象在k+1时刻对第k+1、k+2、…、k+N时刻模型的修正值；H为由权系数组成的N维校正向量。

最后得到得k+1时刻的模型预测初始响应向量y'_N0(k+1)和k+1时刻的预测初始响应向量y'_P0(k+1)：

y'_N0(k+1)＝Sy^*(k+1) (13)

其中，S为N×N阶的状态转移矩阵；所述y'_P0(k+1)为包含有y'_N0(k+1)前P项元素的向量。

S8:获得可控对象在M个连续的控制增量Δu(k)、Δu(k+1)、…、Δu(k+M-1)和在P个连续的不可控增量Δv(k)、Δv(k+1)、…、Δv(k+P-1)下的预测输出值y'_PM(k+1)：

y'_PM(k)＝y'_P0(k)+AΔu_M(k)+BΔv_P(k) (14)

其中，y'_P0(k)表示k时刻的预测初始响应向量，y'_M(k+1|k)、y'_M(k+2|k)、…、y'_M(k+P|k)为k时刻对k+1、k+2、…、k+P时刻的模型预测输出值；

S9：判断y'_PM(k)是否在标准输出值范围内，若不在，则控制窗户开度增大；若在，不对窗户开度进行调整；

S10：在下一时刻，依照步骤S3至S9继续求解新的y'_PM(k+1)的值并根据y'_PM(k+1)的值对窗户开度进行控制，依次循环。