管片生产智能蒸养控制系统的制作方法

本发明涉及混泥土控制领域，具体地，涉及一种管片生产智能蒸养控制系统。

背景技术：

混凝土性能主要由混凝土组分、混凝土配制和混凝土养护等因素决定。在原材料、配合比和施工工艺一定的情况下，混凝土的养护，特别是早期的养护方式、养护温度、养护湿度、养护时间等的控制，对混凝土水化硬化程度、强度发展、耐久性等均有着重要影响。

养护温度、湿度直接关系到混凝土的早期性能的发展速度。一般来说，养护温度越高，强度发展越快。研究表明，当温度低于-10℃时，水泥水化反应将不再进行，混凝土强度停止发展。实际上，在温度低于0℃的情况下，混凝土中的水分已经开始结冰，这将导致混凝土出现冰冻损伤。同时早期的混凝土所处环境若不能保持充分的湿度，就可能造成混凝土中水分大量蒸发，其后果一是因干燥失水而影响水泥继续水化；二是混凝土干燥收缩加大，混凝土在低强度状态下承受收缩引起的拉应力，导致出现早期裂缝。

地铁盾构混凝土预制管片一般使用c50高强度混凝土，管片在钢模里预制。为了确保管片混凝土内部有足够水分进行水化反应，从而确保混凝土强度正常增长和避免出现裂缝，最终保证管片强度和耐久性，同时为提高管片脱模强度和早期强度，加快管片生产模板周转率，一般在混凝土浇捣结束后对管片进行蒸汽养护，当混凝土强度达到15～20mpa之后从模具中吊出，放置在车间降温4h后吊入水池浸泡养护，此时混凝土强度已经达到了25mpa。在管片的生产过程中，其蒸汽养护和压蒸养护所耗能量约占管片制造总能量的90％以上，所耗时间约占总时间的90％以上，因此，管片的养护不论对于其质量还是成本，均具有重要的意义。

目前，混凝土管片养护方式普遍采用电热蒸汽方式，控制方式简单，温度控制不精确。

技术实现要素：

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种管片生产智能蒸养控制系统，以实现提高管片养护的精确性优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种管片生产智能蒸养控制系统，包括编程控制器、执行机构和检测系统，所述检测系统的输出端与编程控制器的输入端电连接，所述编程控制器的输出端与执行机构的输入端电连接，所述编程控制器采用改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法对接收的来自检测系统的信号进行处理。

可选的，所述改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法，包括跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈律；

所述跟踪微分器的输出信号v1与扩张状态观测器的输出信号z1做差得到对象跟踪原始输入的状态误差e1，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e1结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β1fal(e1,α1,δ1)；

所述跟踪微分器的输出信号v2与扩张状态观测器的输出信号z2做差得到对象跟踪原始输入的状态误差e1，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e2结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β2fal(e2,α2,δ2)；

将所述对象跟踪原始输入的状态误差e1进行积分计算得到对象跟踪原始输入的状态误差e3，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e3结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β3fal(e3,α3,δ3)；

所述α1、α2、α3均为非线性函数的非线性范围区间的长度，所述β1、β2、β3分别为类比例增、类微分增益及类积分增益，δ1、δ2和δ3均为非线性函数的线性区域的长度。

可选的，所述非线性函数为fal()函数，

所述fal()函数公式为：

其中，e为输入与输出的差值；δ表示fal()函数的线性区域的长度；α表示fal()函数非线性范围区间的长度。

可选的，所述编程控制器的输出控制量

u为编程控制器的输出控制量，z3是扩张状态观测器对系统内部扰动以及外部不确定性扰动的估计，b为扩张状态观测器的放大倍数，k为函数参数，u0＝β1fal(e1,α1,δ1)+β2fal(e2,α2,δ2)+β3fal(e3,α3,δ3)。

可选的，0＜α1＜1，α2＞1，且-1＜α3＜0。

可选的，所述β1、β2和β3的数值根据h选取，所述h为所述跟踪微分器的积分步长。

可选的，所述跟踪微分器采用二阶离散形式的非线性跟踪微分器。

可选的，所述扩张状态观测器采用离散扩张状态观测器。

可选的，所述检测系统，包括温度传感器。

可选的，所述温度传感器采用铂热电阻，所述铂热电阻的电阻值经温度变送器后，转换为相应的电流信号，所述电流信号传输至编程控制器。

本发明的技术方案具有以下有益效果：

本发明的技术方案，通过在编程控制器中，采用改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法对接收的来自检测系统的信号进行处理。严格按照管片生产蒸汽养护工艺曲线的要求对蒸养室的温度进行控制，从而很好地满足混凝土管片蒸汽养护工艺的要求，具备静停、升温、恒温、降温等功能。达到了提高管片养护的精确性与科学性的目的。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明实施例所述的管片生产智能蒸养控制系统结构示意图；

图2为本发明实施例所述的管片生产智能蒸养控制系统的控制架构示意图；

图3为本发明实施例所述的扩张状态观测器结构图；

图4为本发明实施例所述的改进自抗扰算法结构图；

图5为本发明实施例所述的非线性fal()函数的曲线图；

图6为本发明实施例所述的增益随α变化的曲线图；

图7为本发明实施例所述的增益随δ变化的曲线图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

一种管片生产智能蒸养控制系统，包括编程控制器、执行机构和检测系统，所述检测系统的输出端与编程控制器的输入端电连接，所述编程控制器的输出端与执行机构的输入端电连接，所述编程控制器采用改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法对接收的来自检测系统的信号进行处理。

可选的，所述改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法，包括跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈律；

所述跟踪微分器的输出信号v1与扩张状态观测器的输出信号z1做差得到对象跟踪原始输入的状态误差e1，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e1结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β1fal(e1,α1,δ1)；

所述跟踪微分器的输出信号v2与扩张状态观测器的输出信号z2做差得到对象跟踪原始输入的状态误差e1，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e2结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β2fal(e2,α2,δ2)；

将所述对象跟踪原始输入的状态误差e1进行积分计算得到对象跟踪原始输入的状态误差e3，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e3结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β3fal(e3,α3,δ3)；

所述α1、α2、α3均为非线性函数的非线性范围区间的长度，所述β1、β2、β3分别为类比例增、类微分增益及类积分增益，δ1、δ2和δ3均为非线性函数的线性区域的长度。

可选的，所述非线性函数为fal()函数，

所述fal()函数公式为：

其中，e为输入与输出的差值；δ表示fal()函数的线性区域的长度；α表示fal()函数非线性范围区间的长度。

可选的，所述编程控制器的输出控制量

u为编程控制器的输出控制量，z3是扩张状态观测器对系统内部扰动以及外部不确定性扰动的估计，b为扩张状态观测器的放大倍数，k为函数参数，u0＝β1fal(e1,α1,δ1)+β2fal(e2,α2,δ2)+β3fal(e3,α3,δ3)。

可选的，0＜α1＜1，α2＞1，且-1＜α3＜0。

可选的，所述β1、β2和β3的数值根据h选取，所述h为所述跟踪微分器的积分步长。

可选的，所述跟踪微分器采用二阶离散形式的非线性跟踪微分器。

可选的，所述扩张状态观测器采用离散扩张状态观测器。

可选的，所述检测系统，包括温度传感器。

可选的，所述温度传感器采用铂热电阻，所述铂热电阻的电阻值经温度变送器后，转换为相应的电流信号，所述电流信号传输至编程控制器。

在一个具体的实施例中，

智能蒸养控制系统由5个部分组成，分别是编程控制器、执行机构、检测系统、报警系统、人机交互系统。系统组织结构如图1所示。混凝土管片由小车送入蒸养室并在其内缓缓向前移动，整个过程大约1个小时。控制系统的核心是可编程控制器，起实时监测蒸养室的室内温度变化并根据工艺要求控制执行机构进行温度调节的作用。编程控制器是一种通用的自动控制装置，它将传统的继电器控制技术、计算机技术和通讯技术融为一体，具有控制能力强、操作灵活方便、可靠性高、适宜长期连续工作的特点，非常适合高效温室的控制要求。养护过程中如有故障产生将自动启动报警系统，及时通知操作人员。可编程控制器和控制计算机之间通过以太网交换机连接。人机交互系统采用wincc组态软件实现温度实时显示、故障记录、温度变化曲线、历史记录、参数设置等功能。

如图2所示为蒸养温度智能控制架构。其工作原理是系统在运行过程中，髙速不间断地对每一路独立的温度进行检测，然后分別对照事先设定的工艺参数进行计算比较，根据计算比较的结果对每一路电动调节阀进行实时控制。由于计算机系统运行速度快，数据采样精确，因而一套控制系统可以同时对多个控制对象进行控制。在该控制系统中可以同时控制多套管片模具的自动蒸汽养护。考虑到适应不同需要，本系统可以储存10种不同养护工艺供选用。养护工艺参数可以随时査询、修改和打印保存。为了实现科学化的生产管理，该系统将全部生产过程数据都自动储存，并且随时可以对任意模号半年之内的温度历史曲线显示査询和打印。

智能蒸养系统由硬件系统和软件系统两部分组成。硬件系统的核心是混凝土制品蒸汽养护程控仪，采用工业pc机并配备相应的接口电路、温度采样电路、控制输出电路等，构成完整的自动控制硬件系统。软件系统是根据中国电建集团市政建设有限公司山东电力管道工程公司的蒸养工艺自行研发的一套软件，其功能是通过对硬件系统的控制来实现。软件系统以空间温度为控制对象，通过对电动调节阀的控制，实现养护工艺所要求的静停、升温、恒温、降温等阶段养护过程的温度控制。

温度传感器选用铂热电阻，该产品线性度好，性能稳定，互换性好，可以反复使用。由于封装在不锈钢外壳内，既提高机械强度又具有抗干扰作用。铂热电阻测量出的温度变化量是以电阻值变量形式输出的，不便于远传至计算机进行处理。本系统中选用温度变送器将电阻值变量转换成0～10ma的电流信号，传送到可编程控制器采样电路；电流信号的大小与热电阻输出的电阻值大小相对应。由于温度变送器输出具有恒流特性，因而具有优越的抗干扰能力。另外，在信号电压取样电路上设置滤波元件，再次将干扰信号滤除，以提高系统工作的可靠性和稳定性。

编程控制器中的温度信息、开关信息和报警信息采用以太网通信技术传递给计算机。人机交互界面采用wincc组态软件进行界面设计，界面设计了状态显示、参数设置、报警记录、历史记录等。wincc人机交互界面实时提供当前生产状态，包括生产流程状态、设备运行情况和报警信息等。在故障和报警情况下，wincc的人机界面帮助排除故障处理报警，在最大限度上保证蒸养系统的顺利进行。

与现场层的控制和数据交换都通过wincc实现，采用双wincc冗余系统组态，保证系统运行稳定性。上层管理信息系统实现远程网络监控，还可以将wincc数据转储，更好地满足客户的需求，弥补wincc系统在可拓展性和数据库方面的不足。

组态软件是数据采集监控系统scada(supervisorcontrolanddataacquisition)的软件平台工具，具有丰富的设置项目，使用方式灵活，功能强大。组态软件由早先单一的人机界面向数据处理机方向发展，管理的数据量越来越大。随着组态软件自身以及控制系统的发展，监控组态软件部分地与硬件发生分离，为自动化软件的发展提供了充分发挥作用的舞台。opc(oleforprocesscontrol)的出现，以及现场总线尤其是工业以太网的快速发展，大大简化了异种设备间互连，降低了开发i/o设备驱动软件的工作量。

本系统主要基于西门子的plc和组态软件wincc。wincc作为本系统中间层的主体构架软件，起到承上启下的重要作用。

温度控制是工业过程中、实验室里应用非常广泛的控制系统，是典型的过程控制。温度控制具有非线性、时变性、滞后性、不对称性，常规pid控制只有在参数整定准确且系统不发生剧烈变化的情况下，才能够达到较高的控制精度。自抗扰控制算法(adrc)pid控制算法的技术机理，弥补了pid控制的缺陷和不足之处，能够达到快速响应和很高的精度。adrc由跟踪微分器(trackingdifferentiator,td)、扩张状态观测器(extendedstateobserver,eso)以及非线性状态误差反馈律(nonlinearstateerrorfeedback,nlsef)三部分组成，它不需要被控对象精确数学模型，在内部参数变化或遇到不确定性扰动时都能得到优良的控制效果，抗干扰能力比较强，适应性强。凡使用pid控制的领域，尤其是在内部和外部扰动不确定的情况下，以及使用pid控制不理想的场合都可以使用自抗扰控制算法代替。考虑到自抗扰控制算法的优良特性，本项目采用自抗扰控制算法进行蒸养控制系统的控制器设计，以实现对蒸养室温度的精确控制。

为了获得更优越的动静态性能指标，本项目提出并应用一种改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法。

改进自抗扰算法(improvedactivedisturbancerejectioncontroller,iadrc)的三个部分，包括td、eso、改进的非线性误差反馈律(improvednonlinearstateerrorfeedback,inlsef)的原理以及各自的作用，下面对各个部分进行详细阐述。

跟踪微分器：

跟踪微分器实际是用来从含有随机噪声的信号中适当并准确地获得原始信号以及原始信号微分信号的一个二阶微分环节，韩京清教授考虑到实际工作现场原始信号以及微分信号在复杂噪声中不方便提取的问题，提出了非线性td的概念。给系统一个输入信号v，可以得到一个始终跟随输入信号v变化而变化的跟随信号v1，同时输出v2用来监测输入信号的微分值，即v的微分信号。td既可以保证系统无超调量，又可以完成对输入信号尽可能快速的跟踪，这就是非线性跟踪微分器主要完成的工作。对于一个二阶非线性系统：

式1的任意解有界且都满足

则对任意有界的可积函数v(t)，t∈(0,+∞)，系统，

的解v1(t)满足：

其中，r为与速度相关快速因子。

式2是对式1所表示的系统构造出来的二阶非线性跟踪微分器，得到输入信号v(t)的跟踪信号v1(t)以及近似微分信号v2(t)。

因为在实际应用环境中，离散形式的非线性跟踪微分器可以避免在计算数值过程中发生的震颤现象，所以给出二阶离散形式的非线性跟踪微分器控制律为：

其中，h为积分步长；e(k-1)＝v1(k-1)-v(k-1)；h1为与滤波相关的滤波因子。

fst(e(k-1),v2(k-1),r,h1)函数的数学表达式为：

fst(e(k-1),v2(k-1),r,h1)＝-r*sat(g(k-1),ρ)，

饱和函数sat(g(x,ρ))为：

非线性函数g(k)为：

其中，sign()为符号函数；ρ、ρ1和y(k-1)的数学表达形式为：

扩张状态观测器：

状态观测器是一种不需要额外传感器，只要知道系统的控制输入量和输出，就可以估计出系统的各个状态变量以及内部信息的控制装置。它的作用与测量传感器相似，由于传感器在工作过程中会受到外部环境影响以及内部发热等物理原理从而导致测量准确度下降，用状态观测器代替测量传感器不仅可以产生比传感器更可靠的观测信号，而且大大减少了硬件设计成本。另外状态观测器从系统输入信号中可以得到系统的扰动，从而估计出系统的总扰动。

在上述观点的基础上，扩张状态观测器的概念继状态观测器之后被学者提出。eso是adrc之中的重要部分，其特点是不受限与精确的数学模型，只需要知道系统的控制量和输出量就可以完成其对系统状态量以及扩张量的估计。eso将系统的内部扰动(包括建模以及未建模部分)和外部扰动集中到一个被扩张的状态中估计出来，并对这部分不确定性进行补偿，提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性。以下对扩张状态观测器的原理进行分析。

对于一个二阶系统：

其中，f(x1,x2,t,λ)是被估计的非线性系统的不确定影响，被视为系统的总扰动，u为系统输入；令此扰动为一个新的状态变量x3，记作：,

x3＝f(x1,x2,t,λ)，

使此时系统式4被扩张成了新的系统为：

对式5建立状态观测器为：

其中，β01，β02，β03是观测器的参数；l1，l2，l3是非线性函数；e是系统的误差。当选取合适的参数以及非线性函数时，扩张状态观测器就可以获得良好的控制效果。扩张状态观测器结构图如图3所示。

以二阶系统为例，建立离散扩张状态观测器控制律：

其中，z1是对系统输出的观测量，z2是对输出微分信号的观测量，z3是对影响系统内外扰动的观测量；θ为输入减输出的误差；h2为积分步长；β01、β02、β03为非线性函数前的参数，可跟踪据系统要求调整大小；b为eso的放大倍数。此处选取非线性fal()函数作用于eso中，函数的数学公式为：

其中，e为输入与输出的差值；δ表示fal()函数的线性区域的长度；α表示fal()函数非线性范围区间的长度。

改进的非线性误差反馈律：

基于fal()函数的pid非线性组合：

pid控制算法是理论与实际工程中普遍使用的一种控制算法，其控制方式简单，控制过程可靠，控制效果满足各个领域实际项目的要求。通过调节其比例、积分、微分增益即可获得令人满意的控制性能指标，经典pid控制的一般形式为：

其中，kp为比例增益；ki为积分增益；kd为微分增益。

pid算法的三个增益系数对系统有着不同的作用。比例增益与系统的快速性有关，增大比例增益可以使系统更快达到稳定状态；微分增益的大小关系着系统是否稳定，微分增益过大会使系统发生严重的超调，甚至使系统震荡；而积分增益是对设定值与反馈值在时间上的积累叠加，增大积分增益可以减小系统的静态误差。pid控制算法三种环节的线性组合可以是系统具有很好的控制效果。

而改进的非线性状态误差反馈律参考了经典pid三个环节的线性组合的原理，第一步将跟踪微分器的输出v1与扩张状态观测器的输出z1做差得到对象跟踪原始输入的状态误差e1，即v1-z1＝e1，再结合非线性fal()函数组成类比例环节即β1fal(e1,α1,δ1)；第二步将td的输出v2与eso的输出z2做差得到误差e2，即v2-z2＝e2，结合非线性函数组成类微分环节β2fal(e2,α2,δ2)；最后引入一个积分项，即将第一步所得到的误差e1进行积分得到e3，同时结合非线性fal()函数组成类积分环节β3fal(e3,α3,δ3)，此时将传统的nlsef改进成基于非线性fal()函数的pid非线性组合的形式，其inlsef之后的自抗扰结构图如图4所示，给出改进自抗扰控制的控制量u0的形式：

u0＝β1fal(e1,α1,δ1)+β2fal(e2,α2,δ2)+β3fal(e3,α3,δ3)，

通过上文的分析，因为z3是扩张状态观测器对系统内部扰动以及外部不确定性扰动的估计，为了实现动态补偿线性化，将控制量写成：

根据以上推论可得二阶系统改进的非线性状态反馈控制律表达式为：

其中，β1、β2、β3分别为类比例增、类微分增益、类积分增益；α1、α2、α3均为可调参数；fal()函数与式6相同。

与传统非线性误差反馈控制律相比，本技术方案提出的改进的nlsef借鉴pid控制思想，

将传统nlsef中β1fal(e1,α1,δ1)和β2fal(e2,α2,δ2)分别看作类比例环节和类微分环节，引入一个积分项，结合非线性fal()函数组成类积分环节β3fal(e3,α3,δ3)，增加一级系统的型别，减小了系统的跟踪误差，改善了系统的稳态性能。

非线性fal()函数：

在改善系统稳定性能的同时分析系统的动态性能。本技术方案改进非线性状态误差反馈律在类积分环节引入fal()函数，其数学模型如式6所示。下面从fal()函数作为控制反馈的方面来说明其具有快速收敛特性。

假设系统：

其中，|w(x,t)|≤wd表示式7系统的外部不确定干扰；u表示系统的控制输入。令x的反馈u＝u(x)，为了尽可能减小系统的稳态误差，将反馈取为：

u(x)＝-kfal(x,α,δ)，

当|x|＞δ时，系统可以写成：

由,8可得，成立时，非线性反馈u(x)＝-k|x|^αsign(x)会把由于w(x,t)存在而产生的稳态误差控制在的范围之内。取α＝1时，u(x)表示为线性反馈，此时误差会以指数的衰减方式达到表示的范围之内。但是，当α＜1时，u(x)为非光滑反馈，误差就会以有限时间衰减到的范围，比指数衰减快的多。

当|x|≤δ时，系统变成：

两边同乘2x可得：

当x在k|δ^1-α-w(x,t)|x＞0的范围之内，则有因此反馈u(x)将w(x,t)引起的稳态误差控制在的范围内。

非线性fal()函数具有“大误差，小增益；小误差，大增益”的特点，即当输入误差较大时，调节fal()函数参数，使函数具有一个较小的增益；当输入误差较小时，调节参数，函数会有一个较大的反馈增益，保证系统的稳定性。当δ＝0.1，α＝0.25时，fal()函数图形如图5所示。

图5中橫坐标代表输入的误差，从图5中可以看出当|e|<δ时，fal()函数的斜率最大；当|e|>δ时，fal()函数的斜率随着|e|的增大而减小，随着|e|的减小而增大，这就体现了大误差，小增益，小误差，大增益的特点。

为了更直观的说明fal()函数中的非线性参数α的作用，用simulink仿真的形式给出了α＝0.25，α＝1，α＝-0.1，α＝0.75，δ＝0.1，误差范围在(-1,1)之间时的不同α的fal()函数对比图如图6所示。

从图6中可以得出以下结论：

(1)当α＝1时，表示fal()函数的增益为线性环节，随着误差的增大而增大；

(2)当0＜α＜1时，表示fal()函数的增益近似为比例环节，此时具有小误差，大增益的特点，当误差较少时，函数产生一个较大的反馈增益，调节系统，使系统具有较高的精度；

(3)当α＜0时，fal()函数近似一个积分环节；

(4)当α＞1时，fal()近似一个微分环节，微分误差小时微分增益小，微分误差大时微分增益大。

图7给出了δ＝0.1，δ＝0.01，δ＝1，δ＝0.5，α＝0.25，误差范围在(-1，1)之间时的不同δ的fal()函数对比图。参数δ一般的取值范围在0～1之间，从图7中可以看出，随着δ的增大，函数的线性区段越长，线性区段的斜率越小。通常来说，fal()函数在线性区段斜率越大，反馈控制调节效果越好。

因此，在传统自抗扰算法的非线性状态误差反馈律中引入非线性fal()函数，通过调节函数的非线性参数，可以提高控制器的响应速度以及跟踪精度。

改进自抗扰控制器参数整定：

改进自抗扰控制器包括跟踪微分器、扩张状态观测器以及改进的非线性状态差误反馈律，前两者的参数整定规则与传统自抗扰控制器中相似，本小节着重分析改进的非线性状态误差反馈律中的各个参数，包括表示非线性区段长度的α1、α2、α3非线性参数，表示函数线性区段长度的δ线性参数以及类比例增益参数β01，类微分增益参数β02和类积分增益β03。

以上参数的调参规则见表1：

表1：inlsef调参规则表。

智能蒸养温度系统模型的建立：

蒸养温度控制可认为是一个大容积滞后加纯滞后的对象(容积滞后比纯滞后大得多)，在其整个温度工作区域，对象动态参数是随炉温变化的，而每个炉子都有一个设定的工作温区，在工作点附近的小范围内，炉子的动态特性可看成近似线性。

在过程控制中，为了方便，通常把电加热炉温控系统看成是一个线性系统，其模型可以定性描述为：

式中，y为加热对象温度，t为加热时间，t为系统时间常数，k0为放大倍数，u为控制电压，τ为纯滞后时间。如果设定控制器输出为u，而u正比于u2，即k0u²＝ku，对,9作拉氏变换，可得：

tsy(s)+y(s)＝ku(s)e^-τs(10)，

所以，

故系统的传递函数为一阶惯性环节加纯滞后环节(fopdt)，其中k为静态增益。

g(s)＝ke^-τs/(ts+1)(12)。

本发明技术方案可用于控制方法，包括：

获取检测信号；

采用改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法对所述检测信号进行处理。

还包括依据处理的结果输出控制信号。

可选的，所述改进非线性状态误差反馈律的自抗扰算法，包括跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈律；

所述跟踪微分器的输出信号v1与扩张状态观测器的输出信号z1做差得到对象跟踪原始输入的状态误差e1，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e1结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β1fal(e1,α1,δ1)；

所述跟踪微分器的输出信号v2与扩张状态观测器的输出信号z2做差得到对象跟踪原始输入的状态误差e1，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e2结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β2fal(e2,α2,δ2)；

将所述对象跟踪原始输入的状态误差e1进行积分计算得到对象跟踪原始输入的状态误差e3，将所述对象跟踪原始输入的状态误差e3结合非线性函数得到非线性状态误差反馈律的输入信号β3fal(e3,α3,δ3)；

所述α1、α2、α3均为非线性函数的非线性范围区间的长度，所述β1、β2、β3分别为类比例增、类微分增益及类积分增益，δ1、δ2和δ3均为非线性函数的线性区域的长度。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。