[发明专利]一种基于PID的一体化多模型控制方法

说明书

本发明公开了一种基于PID的一体化多模型控制方法，PID控制算法成熟而经典，在实际中多数控制系统仍采用的是PID算法。然而对于操作空间比较大或者干扰比较大的非线性系统，单一的PID控制器不能满足要求。多模型控制方法是解决此类非线性控制问题的一个很好的方法。针对非线性系统的多模型控制问题，为了充分发挥经典PID控制算法的优点，提出了基于PID的一体化多模型控制方法。利用gap metric将非线性系统的多模型分解和子PID控制器的设计以及子PID控制器的合成有机的整合在一起。这对于减少子模型个数，减少模型分解时对先验知识的依赖，降低计算量、提高多模型PID控制器的整体性能大有裨益。

技术领域

本发明属于非线性系统多模型控制领域，具体涉及一种基于PID的一体化多模型控制方法。

背景技术：

PID控制算法是控制领域最经典的控制算法之一。PID控制器的整定方法也非常成熟。PID算法具有良好的鲁棒性和稳定性。因此PID算法在当今的控制领域仍占有90％以上的市场。然而对于非线性程度比较大的系统，单个PID控制器就不能很好的满足控制要求，需要对PID算法进行改进。

多模型方法主要包含了多模型分解、局部控制设计、以及多模型合成三个关键步骤。传统的多模型控制方法中，这三个关键步骤是分开进行的，而且依据的标准也是不同的，通常需要依赖大量的先验知识。这样就会导致模型集的冗余，进而增大多模型控制器的设计难度和计算量。为了改善这一现状，并充分发挥PID控制算法的优势，本发明提出基于PID的一体化多模型控制。将多模型分解、局部控制器设计、以及多模型合成利用gapmetric标准统一起来，减少模型容易，降低计算量，提高闭环系统的控制性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于PID的一体化多模型控制方法，以解决现有技术中导致的多模型控制算法中存在的模型冗余及计算量大的缺点。为克服上述缺陷本发明所采用的技术方案如下：

一种基于PID的一体化多模型控制方法，所述方法包括如下步骤：

对系统的操作空间进行网格化，建立若干线性化模型；

从线性化模型中选择出标称模型；

根据标称模型对线性化模型进行分解归类；

根据分解归类结果得到若干子模型，并基于子模型得到对应的子控制器；

将子控制器进行数学运算得到多模型控制器的输出，即实现多模型控制。

进一步的，所述线性化模型的建立方法包括如下步骤：

根据系统的非线性特性，选择能够反映非线性系统操作条件的调度变量θ；

根据调度变量θ对系统的操作空间进行网格化，并在各个网格点对系统进行线性化得到n个线性化模型P₁,P₂,…,P_n。

进一步的，所述标称模型的选择方法包括如下步骤：

从第1个线性化模型开始，即令k＝1，nm＝1，l＝k+1；

按照最大最小化原则计算当前范围内的标称模型P^*，公式如下：

上式中，k是当前范围的起点，l是当前范围的终点，n_m代表子模型的个数，当前范围指从第k个线性化子模型P_k到第l个线性化子模型P_l共计l-k+1个线性化子模型，δ(·)为计算间隙度量(gap metric)的函数。

进一步的，所述线性化模型的分解归类方法包括如下步骤：

计算标称模型P^*与其它线性化模型之间的间隙度量距离的最大值：