专利名称：基于预测误差法的结晶器arx模型辨识方法
技术领域：
本发明涉及钢铁冶金行业中连铸机结晶器控制系统设计领域，特别是涉及一种基于预测误差法的结晶器ARX模型辨识方法。
背景技术：
结晶器振动对铸坯脱模及表面质量有着直接、重要的影响，在板坯连铸实际浇铸过程中，拉速通常是随着工况条件(如浇铸温度)的变化而发生变化的，为确保获得良好的铸坯脱模效果和铸坯表而质量，应在保证振动工艺参数基本稳定的前提下，适当地调整频率、振幅等振动基本参数。然而，要获得良好的频率、振幅控制效果，必须设计合理的结晶器控制系统以快速、准确跟踪频率、振幅给定值，而优秀的控制系统是以模型为基础进行系统分析和设计的，鉴于目前结晶器控制系统基于经验的PID控制器设计方法，有必要首先对结晶器进行模型辨识，在合理模型基础上再进行控制系统设计以获得良好的控制效果。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种结晶器ARX (Auto Regression with exogenous)模型辨识方法，通过该方法以结晶器油缸阀开度为输入，以结晶器位置为输出， 在采样数据基础上利用预测误差法对结晶器ARX模型参数进行离线辨识，通过迭代搜索能够逼近ARX模型未知参数全局最优解，为工程应用中结晶器控制系统设计提供科学的模型 ■石出。为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的一种基于预测误差法的结晶器ARX模型辨识方法，具体步骤包括一种基于预测误差法的结晶器ARX模型辨识方法，具体步骤包括(1)采用预测误差算法，以结晶器油缸阀开度为输入u(t)，结晶器位置为输出 y (t)，采集输入输出数据，构建结晶器ARX模型方程和参数辨识目标方程；(2)设预测误差法搜索停止条件为目标函数值V( θ，ZN) <tol，其中tol正实数；(3)利用随机赋值的方法为预测误差法初始化搜索起始点θ工；(4)计算目标函数ν(θ，ZN)关于θ的梯度
权利要求
1.一种基于预测误差法的结晶器ARX模型辨识方法，其特征在于，具体步骤包括(1)采用预测误差算法，以结晶器油缸阀开度为输入u(t)，结晶器位置为输出y(t)，采集输入输出数据，构建结晶器ARX模型方程和参数辨识目标方程；(2)设预测误差法搜索停止条件为目标函数值V(θ，ZN) <tol，其中tol正实数；(3)利用随机赋值的方法为预测误差法初始化搜索起始点θ工；⑷计算目标函数ν(θ，ZN)关于θ的梯度1 = 1堂(洲-j)⑴幻其中dv(5)计算第i+Ι代θ估计值=O1-U—，其中u为迭代步长，u的选择满足V( θ i+1， ΖΝ) <ν(θ”ΖΝ)；(6)若V(θ i+1，ZN) < tol，则停止运算，输出参数估计值θ i+1，否则运行步骤(4)继续进行迭代计算。
2.根据权利要求1所述的基于预测误差法的结晶器ARX模型辨识方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下工作(1)采集输入输出数据，以结晶器油缸阀开度为输入u(t)，以结晶器位置为输出y(t)， 采集N对数据样本形成集合Zn;(2)以结晶器ARX模型原理，构建结晶器ARX模型方程式为A(q)y(t)= B(q) !！⑴+一⑴，其中八⑷=1+Biq-^a2Q-2+-+anaq-na, B (q) = Ι^—1+!^—.2+…+bnbq_nb，q—1 为后向移动算子，q为前向移动算子，na.nb为正实数，e(t)为高斯白噪声；(3)令θ= [ai an Id1 b2-bj为ARX模型待辨识参数；(4)令为基于参数θ的模型输出预测值，其中预测表达式为 y{t\0) = B{q)u{t) + [\-A{q)\y{t)·,.1 N 2( 令辨识过程的目标函数为厂(化=；丄丄、t=l(6)针对步骤(5)中的目标函数，利用预测误差法进行迭代搜索以逼近θ全局最优解。
全文摘要
本发明涉及的基于预测误差法的结晶器ARX模型辨识方法，具体步骤包括采用预测误差算法，以结晶器油缸阀开度为输入，结晶器位置为输出，采集输入输出数据，构建结晶器ARX模型方程和参数辨识目标方程；设预测误差法搜索停止条件，初始化搜索起始点；计算目标函数，计算第代估计值，输出参数估计值，通过本技术方案，能够利用采样数据快速、准确逼近模型未知参数全局最优解，为设计性能优良的结晶器控制系统提供了科学、合理的数学模型。
文档编号G05B13/04GK102540893SQ20121002449
公开日2012年7月4日 申请日期2012年2月3日 优先权日2012年2月3日
发明者张华军 申请人:中冶南方工程技术有限公司