[发明专利]一种基于MIMO证据推理的曝气系统气泵电机端边云协同控制方法

权利要求书

1.一种基于MIMO证据推理的曝气系统气泵电机端边云协同控制方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

(1)在物联网协同控制系统中，端部署污水处理的曝气系统气泵电机，并给出其控制模型；

(2)在物联网协同控制系统中，云上构建关于气泵电机转速PID控制器参数K_p、K_i和K_d的MIMO证据推理模型；基于样本投点和似然函数归一化获取参考证据矩阵表，以描述模型输入向量X(k)和输出向量K_pid(k)之间的非线性映射关系；

(3)在物联网协同控制系统中，从端设备在线获取k时刻的推理模型输入向量X(k)＝[x₁(k),x₂(k)]，结合步骤(2)所给出的参考证据矩阵表，在边上利用证据推理来估算k时刻模型的输出向量K_pid(k)＝[K_p(k),K_i(k),K_d(k)]；

(4)引入增量式PID控制算法，根据步骤(3)估计的推理模型输出和步骤(1)中的气泵电机控制模型，计算k时刻系统控制量u(k)和气泵电机实际转速n_a(k)；

(5)以序列线性优化算法为基础，在边上建立参数优化模型；对云端MIMO证据推理模型参数进行实时优化并上传更新，使得PID控制器参数值K_p、K_i和K_d能够在边上进行自适应调整，提高对端部署的气泵电机控制精度。

2.根据权利要求1所述的一种基于MIMO证据推理的曝气系统气泵电机端边云协同控制方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体步骤如下：

(2-1)确定模型输入x_i(i＝1,2)分别为x₁(k)＝n_r(k)和x₂(k)＝n_a(k-1)，其中X(k)＝[x₁(k),x₂(k)]表示k时刻模型输入向量，满足x₂(1)＝n_a(0)＝0，n_r(k)＝sin(k*t_s*p)，k＝1,2,...,K，t_s为采样间隔，K为采样点个数；模型输出为PID控制器参数向量K_pid(k)＝[K_p(k),K_i(k),K_d(k)]；

从端设备获取样本向量数据，则K个样本向量构成了样本集合S＝{[X(k),K_pid(k)]|k＝1,2,...,K}；

(2-2)设定模型输入x_i的参考值集合为则输入向量X(k)对应的参考向量为其中，J_i表示模型输入x_i对应的参考值个数；

同时，设定K_p、K_i和K_d的参考值集合为则输出向量K_pid(k)对应的参考向量为：其中l＝1,2,3分别对应输出K_p、K_i和K_d，N_l表示不同PID控制器参数对应的参考值个数；

(2-3)对样本集合S中的样本数据进行投点，并基于似然函数归一化获取参考证据矩阵表，以描述模型输入向量X(k)和输出向量K_pid(k)之间的非线性映射关系。