工业大系统多模型-分散辨识方法

1、 46 化工自动化及仪表第卷过程控制工业大系统多模型-分散辨识方法白克侵-刘知贵,陈思海2,王晓红2U西南科技大学佰息工程学院四川编阳621010阳职业技术学院四川编阳621000)摘要：为了更加快速准瑙拉制，使系饶更加總定地工作在聂佳工作状态，在巳经成熟的分做辨识方法的 础上,通过介绍非线性系统固定多模型牠制算法，把两者结合起来，将1.杂的非线桂问题转化为我们熟患的线技 化问题近而利用分H卿识方法得到系统工作的最优工况。且此方法在非钱性系统中非常实用，并且孵识输度 高。仿鼻研究表明了此方法的有效性和实用柱。关竇词：工业大系统;分徴績讽;非线牲：固屯多樓愛挖制中图分类号:TP273文駅标识码：

2、A文章编号:1000-3932(2009)05-0045-03 46 化工自动化及仪表第卷 46 化工自动化及仪表第卷1引M在控制工程中，被控对象总是含有种种不确 定性。如何卓有成效地寻找到最佳工作点，人们 进行了两个方面的探索：一是寻找收敘速度快的 算法；二是在近似模型上做文章，模型越逼真，效 果就越好。基于对象模型识别的常规自适应控 制器以及目前已提出的模糊自适应控制器或者 基于神经网络实现的自适应控制器，由于计算it 大控制规律复杂很难满足实时性要求尤其是 在操作环境突变的暂态性比较差。在这种背景 下，文章提出了利用多模型来逼近系统动态性能 的算法和分散辨识方法来达到可分稳态模型强 一致

3、性估计,这种方法对复杂非线性系统能达到 较高的控制梢度、速度以及稳定性。2非线性系统固定多模型控制2.1多模型控制应用于非线性系统的基本思想对非线性系统进行线性化用多个线性化模型 逼近原非线性模型经常使用的方法是在平衡点处 线性化来获得多模型进而基于线性模型构成多模 型控制器。通过多个线性模型的协调控制实现大 范国强粥合非线性系统的控制。2.2平衡点的确定"小在非线性系统的线性多模型表示中平衡点 的位置和数量的选择是很重要的。原则上平衡 点越多，越能精确地描述非线性系统。但平衡点 太套，相应的线性化模型越冬，模型库系统的快 速性越差，不利于实时控制。显於，平衡点的位 置和数艮应由系统

4、的非线性特性决定。根据半 衡点的位置和数量获得非线性系统的线性多模 型表示后就获得了系统的模型库。根据线性模 型设卄满足系统性能指标要求的控制器形成控 制器库。模型库中与对象特征匹配最好的模型 定为匹配模型与匹配模型对应的控制器称为匹 配控制器。为了实时地确定匹配模型和主控制 器需要建立一个自适应机构使得系统能根据 被控对象参数或模型的不同自动修正控制规律， 以适应参数或模型的变化，即实现多个模型对应 控制器的协调。2.3固定自适应模型的获取文献3使用多模型进行自适应控制是为了用 多个模型覆盖被控对象的模型不确定性，同时保证 至少有一个篌型充分接近未甸的被控对象。在使用 多自适应模型构成自适应

5、控制器的过程中由于计 算试比较大,模战参数需要动态地调整;另一个缺点 是当被控对象参数发生变化时自适应模型的参数 需要重新给定只有当参数值距离真实参数较近时 才能保证快速辨识被控对象参数。而固定模型没有 以上缺点,它可以应用于时不变或肘变系统中但无 法保证控制将度。将多固定模型与多自适应模型相 结合便可以得到更好的控制品质。文献!4在算法中，固定模型的获取是关键的 部分一般采用离线设计与在线学习相结合的方法 来得到固定模熨族。2.4非线性系统固定多模型自适应控制构成当非线性系统被线性化以后本文提出利用切 换原则构成的非线性系统固定多模型自适应控制的 算法即根据切换误垄构成指标切换西数根据指标

6、切换西数的输岀来选择最佳控制器。3分散辨识方法分散辨识的基本原理是：首先将大系统分解为收積日期：2009灰27 (修改犒)多个维数较小、变鼠数日较少的子系统利用过程的 稳态关联输入、输岀及设定点的阶跃信号确定其可 分稳态俱型每个子系统的输入输出和稳态模型的辨 识都是在相应的局部单元完成的。4固定多模型控制-分散辨识法4.1多模型的建立考虑如下自回归模型描述的非线性系统:y(<)-1 ).叭一| 叫)(I)对于被控对象式(1) 定义多个固定平衡点i为不同的平衡点的下标,R满足i = 1,心。将被 控对象在式(1)平衡点必展开，可得到如下线性模 型：川矿')川)* E(g,)“ *&

7、lt;/,(2)式中：单位时间延迟算子7的多项式; 心)=】广;$(/') s ®0 + b,、q八+与平衡点有关 的常数a =(£%)* -(£如)町=一茁3 *au(：-i -;)j = Ot 4.2前馈控制考虑在平衡点W：附近线性化非线性系统式(1)得到线性模型(2)。基于线性模型式(2)建立如下前馈极点配置控 制器：八、臥宀g(m(“ au(r)s硏B(i)a&W) + bw'W) r«')E x T(l)/«(1)(kgW(g') = w - l,dc“(gj) =* 1式中：T(7"

8、)个稳定的多项式即r(<a) 00, I <7丨 M 1 °4.3固定多模型自适应控制器首先要给出如下切换指标函数：z(o " + £«")式中：0 < a < l;e4(t) =1), -y(0.(i =1，上)°多模型自适应控制器可以按照如下的步骤建 立。初始化模型集定义:/(<) «/ «山丄1(1)当f > “时定义：/(<) = l>： I I吒(一 1岡只小w八叱(< 1)U *M|t(/ /(:-!)计算：(/(O /(r-D n/(x) (Kt-

9、i) n/(o #11)t/(<o)= 4(其他)(2)再计算:"-哪唧最百得到与系统菲常近似的固定楔型。4.4固定多模型分散辨识"刨当多模型切换到我门需要的固定模型后，下一 步我们就对其进行可分稳态模型分散辨识，从而达 到可分稳态模型强一致性估计。考虑一个如下可分稳态模型：兀=Bg * DQ首先，将刀和表示成Q的线性组合:为了估计可分模型的未知矩阵耳和0首先 来估计F.和巧。对于第i个子过程选择凸+ 1个 设定值久G %使得G； A (5；-£)为可逆矩阵。并R将这叫+ 1个设定值对 应的阶跃信号逐渐加到实际过程中，而第j个子 过程(jx i)则维持在一固

10、定的特定值(如勺)。第 一阶段：将第i个子过程的关联输人/输出的采样 值送到相应的第i个局部估计单元。由此可得几 和仇的强一致估计;将第丿个子过程的关联输入 /输出的采样值送到相应的第丿个局部估计单元。 由此可得化和耳的强一致估计；第二个阶段：由 上巳知由4和艮可确定人和D"反过来就不一 定即确定人和耳还需要一定的条件，这个条件 就是可辨识性条件丄即：F厂 B.D* (； 1JV 且ji)(3)存在唯一解。在过程为可分模型可辨识的条生F,由式(3) 可知确定B,只利用了人和D£j 6 ljvfi;工i)的 信息,而几和几的确定是在第i个子过程对应的第 i估计单元完成的，因此

11、B,的确定可在第i估计单元 完成。同理从式(3)可知人的确定可在第i个估计 单元完成。所以辨识是完全分散辨识。«仿真研究造纸过程是典因的非线性过程,它的模型参数 随工况变化而变化，常规的自适应控制器中的辨识 器难于跟随参数的实际变化造成模型不准确。为 切合实际取纸机多模型为例。某纸厂生产80g/m 100 g/m2和120 “n?三种不同定址书写纸的纸机.第5期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 要求严格控制成纸定就人和水份，通过机理分析 和试验，分别得到其数学模羽为：ri.5<-1.45i 110s 12甘4L5j>110$ + 1J2.0e-1.054j +

12、110j 11.5e-3Ui 1l(b 1J2. f0.73$ + l10" 11.0ew2L3$ + 1m务(,)«G.a)=值为1、周期为40卩的方波系统初态为零这里我 们采用基于切换指标函数的前馈极点控制器。现在 假设要生产HO g/m2定就妖根据前述模型参数的 变化悄况,设对应的纸机模型为:2 25八0.873 13. 5> -r 1 10, 1 I125八2 53.5i 1 ioITTJ对应前三个模型离线设计好三个控制器采 用多模型分散辨识法控制，当实际模型为 C110(s)时，仿真结果如图1、图2所示，可以看出 系统在给定值不同时阶跃变化不是很大表明控第5

13、期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 取控制和采样周期为T= 1"要求系统跟踪幅制效果良好。第5期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 第5期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 第5期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 图1实际樓型为G.S时定量成址跟踪控制曲线图2丈际模55为G)时定盜水份跟踪控制曲线第5期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 第5期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 6结论针对非线性大工业过程在线快速控制和稳态优 化问题如何利用过程的动态信息获得其稳态模型. 以便得到其最佳设定值，文章在采用文献4-8思 想的基础上，将多

14、模型算法和分散辨识融合在非线 性大工业系统中采用固定多模型-分散辨识方法, 获取其较高的控制精度和稳态模型的强一致性估 计使得复杂非线性系统能达到较高的控制精度、速 度以及稳定性。仿更研究表明，本文给岀的多模型 分散辨识法对被控对象模型的变化具有较强的鲁 棒性，并且跟踪迅速,具有较强的实用性。I 赵志魁韩豪昭.万百五.多模旳自适应揑制及其在三轴转 台中的应用口控制与决策.1998.13(3):220-221.2 李晓理王 伟.基于局部化技术的多模型自适应控制 J.自动化学报200026(4)：52352«3 王凤芹.非线性系统的多模型自适应控制D.秦皇岛 山大学.2005：333S4

15、 袁向阳施颂帳.一种多模取自校正控制算法及其在曲酸 慕发器液位控制中的应用J倍总与控制.2000.29(2)： 23 - 245 刘知贵.大工业过程秘态極旳的分1KWiRJ.电子科技 大学学报：自偸科学版,1999.28(3):42 - 456 周俊超.非线性系疣的务樓态模型及其应用(D上海：华 东理工大学.1992:23-257 刘知贵黄正良.大工业过理的稳态楔型分敵辨识及其冬 一致性分析J控制与决策.2005.20(3):58-62刘知贵1i洁黄正良.聲线性大工业过程稳态楔型的爱 一致性分析J电子科技丈学学报：自然科学版.2004,33 (3):70-73第5期白克强等工业大系统多模型-分

16、散辨识方法47 第5期白克强等工业大系统多模型-分散辨识方法47 Industrial Large-scale Systems of Multi-model-decentralized Identification MethodBAI Ke-qiang11UU Zhi-gui1 ,CHEN Si-hai2 tWANG Xiao-hong2(1. School of Information Engineering,Southwest University of Science and Technology 9 Mianyang 621010, China;2. Mianyang Vocation

17、al and Technical College9 Mianyang 6210001 China)Abstract： In order to make the system more stable work in the best condition more quickly and accurately, the complex non-linear problem was transformed into the familiar linearization problem by combining the mature decentralized identification metho

18、d with the nonlinear system fixed multi-model control algorithm The optimal working conditions of system were obtained by using decentralized identification method8 This method was very uMful in nonlinear systems, and had high identification accuracy Simulation shows the effectiveness and prac ticab

19、ilit yKey words： industrial large-scale systems； decentralized identification； nonlinear； fixed multi-model control工业大系统多模型-分散辨识方法09无辈竝揺作者：白克强，刘知贵， 陈思海，王晓红,BAI Ke-qiang , LIU Zhi-gui , CHEN Si-hai , WANG Xiao-hong作者单位：白克强，刘知贵,BAI Ke-qiang,LIU Zhi-gui(西南科技大学信息工程学院四川，绵阳,621010)， 陈思海王晓红,CHEN Si-hai,WAN

20、G Xiao-hong绵阳职业技术学院四川，绵阳 ,621000)刊名：化工自动化及仪表|一|：|厂-1英文刊名：CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY年，卷(期): 被引用次数：2009,36(5)3次参考文献(8条)1. 刘知贵;黄正良 大工业过程的稳态模型分散辨识及其强一致性分析期刊论文-控制与决策2005(03)2. 周俊超非线性系统的多模态模型及其应用19923. 刘知贵大工业过程稳态模型的分散辨识1999(03)4. 袁向阳施颂椒 一种多模型自校正控制算法及其在醋酸蒸发器液位控制中的应用期刊论文-信息与控制2000(02)5. 刘知

21、贵蒲洁;黄正良非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析期刊论文-电子科技大学学报2004(03)6. 王凤芹 非线性系统的多模型自适应控制学位论文20057. 李晓理;王伟 基于局部化技术的多模型自适应控制期刊论文-自动化学报2000(04)8. 赵志魁;韩崇昭;万百五多模型自适应控制及其在三轴转台中的应用期刊论文-控制与决策1998(03)本文读者也读过10条)1. 王秋.马永光 基于神经网络的多模型控制研究会议论文-20082. 王昕.王中杰.杨辉.李少远.WANG XinWANG Zhong-jie. YANG Hui LI Shao-yuan多模型自适应控制的分层递阶 构造与覆盖性质分析期刊论文-控制理论与应用2006,23(3)3. 王世虎.沈炯.李益国.WANG Shi-huSHEN Jiong. LI Yi-guo