[发明专利]一种化工批次过程容错迭代学习控制方法

摘要

本发明公开了一种化工批次过程容错迭代学习控制方法。本发明首先建立化工批次过程的模型，并引入状态误差和输出误差，然后针对两个具体过程之间的切换条件进行分析，得到最优更新律和控制量。不同于传统的控制策略，本发明所提出的新型控制策略考虑到了执行器出现故障的情况，通过对切换过程的控制保证系统具有更好的控制性能。

主权项

1.一种化工批次过程容错迭代学习控制方法，其特征在于该方法具体是：步骤1、建立批次过程的时滞动态模型，具体是：1‑1.建立批次过程系统状态模型，形式如下：其中t和k分别表示有限的离散时间和工作周期；d(t)表示时间延迟时间函数；x(t,k)、x(t‑d(t),k)、x(t+1,k)分别表示系统第k周期第t时刻、t‑d(t)时刻、t+1时刻的状态；y(t,k)表示系统第k周期第t时刻的输出；u(t,k)表示系统第k周期第t时刻控制输入；x(0,k)是第k个周期初始状态，其初始值为x_0,k；ρ(t,k)表示第k周期第t时刻的切换信号，C_ρ(t,k)都表示对应切换信号下的系统矩阵；ω_ρ(t,k)(t,k)表示第k周期第t时刻切换信号时的外部干扰；1‑2.多阶段批次过程在第i阶段的系统模型形式如下：xⁱ(t,k)、uⁱ(t,k)、yⁱ(t,k)分别表示第k周期第i阶段t时刻的状态、控制输入、系统输出；xⁱ(t+1,k)、xⁱ(t‑d(t),k)分别表示第k周期第i阶段t+1时刻、t‑d(t)时刻的状态；Cⁱ表示第i阶段具有适当维数的系统矩阵；ωⁱ(t,k)表示第k周期第i阶段t时刻的外部干扰；1‑3.当执行器出现部分故障时的控制量输入形式如下：uiF(t,k)＝αiui(t,k)其中uiF(t,k)是第k周期第i阶段t时刻存在故障时的控制量输入，αi是第i阶段具有适当维数的系统对角矩阵；1‑4.由步骤1‑2和步骤1‑3得到新的状态模型：1‑5.设计相邻两个阶段之间的状态切换模型：其中J_i是第i阶段的状态转移矩阵，是第k周期第i阶段的切换时间，是第k周期第i阶段时刻的状态；是第k周期第i+1阶段时刻的状态；1‑6.由以上步骤得到整个批次过程的状态切换模型：其中q是批次过程的最后阶段；是连接第k₀周期第1阶段结束和第k₀周期第2阶段开始的点，是连接第k₀周期第q阶段结束和第k₁周期第1阶段开始的点；是连接第k₁周期第1阶段结束和第k₁周期第2阶段开始的点，是连接第k₁周期第q阶段结束和第k₂周期第1阶段开始的点；是连接第k_k‑1周期第q阶段结束和第k_k周期第1阶段开始的点，是连接第k_k周期第q阶段结束和第k_k+1周期第1阶段开始的点；步骤2、设计批次过程控制器，具体是：2‑1.设计迭代控制量：其中ui(t,k‑1)表示第k‑1周期第i阶段t时刻的控制量输入，ri(t,k)第k周期t时刻的更新律，ui(t,0)是第i阶段系统的初始控制量输入；2‑2.定义状态误差和输出误差：其中eⁱ(t,k)分别是是第k周期第i阶段t时刻的状态误差、系统输出误差；xⁱ(t,k‑1)是第k‑1周期第i阶段t时刻的状态，是第i阶段延迟后的输出；2‑3.由步骤2‑1和2‑2进一步得到扩展的控制系统：其中分别为第k周期第i阶段t+1时刻、t时刻、t‑d(t)时刻的扩展状态；是第k‑1‑h(k‑1)周期第i阶段第t+1时刻的扩展状态，是第k‑1周期第i阶段t+1时刻的扩展状态，表示第k周期第i阶段t时刻的扩展干扰，Gⁱ＝[0 Iⁱ]，h和I是具有适当维数的单位矩阵；zⁱ(t,k)是第k周期第i阶段t时刻扩展的状态向量；Aⁱ、Bⁱ是常数矩阵；分别是第k周期第i阶段t时刻的两个增量；2‑4.系统在切换时的状态模型为：其中Cⁱ⁺¹表示第i+1阶段的系统矩阵，表示第k周期第i阶段第时刻状态误差，表示第k‑1周期第i阶段第时刻的状态，表示第k周期第i+1和i阶段系统第时刻输出误差，表示第i+1阶段延迟后的输出；2‑5.由步骤2‑3和步骤2‑4得更新律ri(t,k)如下：其中是第i阶段的两个增益系数；2‑6.结合步骤2‑1到步骤2‑5得到化工批次过程最优控制律ui(t,k)并作用于被控对象。