一种化工批次时滞过程鲁棒迭代学习控制方法与流程

本发明属于自动化工业过程控制领域，涉及到一种化工批次时滞过程鲁棒迭代学习控制方法。

背景技术：

在工业生产过程中，批次处理过程非常普遍，如食品生产、汽车生产等。为保证批次过程产出质量，批次处理过程中的高精度控制愈发重要，批次过程整体的稳定高精度控制，是批次生产过程需要重点解决的问题。设计一种好的控制方法，增强批次生产系统抗扰性、抗时延性，保证批次生产整体的完全高精度控制，非常有必要，并且传统的方法，仅适用于单阶段批次处理，不能适应多阶段批次处理。因此，提出了一种化工批次时滞过程鲁棒迭代学习控制方法,使批次处理系统能够在不同批次不同阶段都保持实时跟踪性能和鲁棒性性能，实现批次生产过程整体的稳定高精度控制。

技术实现要素：

本发明目的是为改善化工批次过程中控制系统的时延性和抗干扰性，提出了一种化工批次时滞过程鲁棒迭代学习控制方法。

本发明首先通过采集输入输出数据建立输入输出模型，然后选取合适的状态变量建立状态空间模型，进一步根据状态空间模型和输出误差建立转化后的状态空间模型，最后通过选取可满足系统控制要求的性能指标设计控制器，进而设计出最优更新律，得到靠的控制方法。

本发明的方法步骤包括：

步骤1、建立批次过程中被控对象的状态空间模型，具体步骤是：

1-1.首先采集批次过程的实时运行数据，建立一个批次过程系统模型。将在不定干扰下的批次过程系统模型描述如下：

其中k和t分别表示批次和批次运行时刻，x(t+1,k+1)、x(t,k+1)、x(t-d(t),k+1)分别是k+1批次t+1时刻、t时刻、t-d(t)时刻的系统状态，d(t)是系统t时刻的状态延迟，y(t,k+1)∈r^l是k+1批次t时刻的系统输出，维数为r^l，u(t,k+1)∈r^m是k+1批次t时刻的系统输入，维数为r^m，l,m分别是系统输出和输入阶次。ρ(t,k)表示t时刻k批次系统所处于的工艺阶段。c^ρ(t,k)分别是适当维度系统矩阵。是带有状态延时d的适当维度系统矩阵。分别是系统扰动矩阵，ω^ρ(t,k)(t,k)是t时刻k批次外部未知扰动，x(0,k+1)是k+1批次系统的初始状态，其初始值设置为x0,k+1。

1-2.在第i阶段的批次过程系统模型如下：

其中i＝1,2,…,q是自然数，i表示批次过程的工艺阶段，xⁱ(t+1,k+1)、xⁱ(t,k+1)、xⁱ(t,k+1)分别是k+1批次第i阶段t+1时刻、t时刻、t-d(t)时刻的系统状态，uⁱ(t,k+1)是k+1批次第i阶段t时刻的系统输入，yⁱ(t,k+1)是k+1批次第i阶段t时刻的系统输出，cⁱ分别是第i阶段适当维度的系统矩阵。是带有状态延时d的第i阶段适当维度的系统矩阵。分别是第i阶段未知不确定的系统扰动矩阵，ωⁱ(t,k)是t时刻k批次第i阶段外部未知扰动。

1-3.确定批次过程系统模型的输入，其输入以下形式描述：

其中uⁱ(t,0)是开始批次第i阶段t时刻系统初始输入，uⁱ(t,k)是k批次第i阶段t时刻的系统输入，rⁱ(t,k+1)∈r^m是k+1批次第i阶段t时刻迭代更新律，t表示某个时刻。

1-4.结合步骤1-2，第i阶段批次过程系统输出误差eⁱ(t,k+1)定义如下:

其中表示带有延时d的第i阶段给定期望轨迹，eⁱ(t,k+1)是k+1批次第i阶段t时刻的系统输出误差。

1-5.结合步骤1-2到1-4，得到以下形式表达式：

其中δ为批次的后向差分算子，eⁱ(t+1,k)是k批次第i阶段t+1时刻的系统输出误差，eⁱ(t+1,k+1)是k+1批次第i阶段t+1时刻的系统输出误差。uⁱ(t,k)是k批次第i阶段t时刻的系统输入，xⁱ(t-d(t),k)是k批次第i阶段t-d(t)时刻的系统状态。

1-6.最终的二维转换模型以如下形式表示：

其中分别是k+1批次t+1时刻、t时刻、t-d(t)时刻拓展的系统状态，是k批次t+1时刻拓展的系统状态，z(t,k+1)是k+1批次t时刻拓展的系统输出，表示定义为。分别为中d取1，2时的矩阵。是k+1批次t时刻拓展的外部未知扰动。为第i阶段适当维度的矩阵。

步骤2、设计被控对象的批次过程控制器，具体是：

2-1.基于步骤1，鲁棒性能保证控制下的最优迭代更新律形式如下：

其中为第i阶段不同的增益矩阵。是k+1批次第i阶段t时刻拓展的系统状态，是k批次第i阶段t+1时刻次拓展的系统状态。为满足系统条件的矩阵，维数为(n+l)×(n+l)，为满足系统条件的矩阵，维数为m×(n+l)。

2-2.在重复性和非重复性扰动下，均可得到增益矩阵控制律的形式如下所示：

结合步骤1-6即可得到迭代更新律rⁱ(t,k+1)，再结合步骤1-3即可得到最优系统输入uⁱ(t,k)。

2-3.在下一时刻，重复步骤1.6到2.2继续求解新的最优系统输入uⁱ(t,k)，作用于控制对象，并依次循环。

本发明的有益效果：不同于传统的控制方法，通过在批次间引入系统输出跟踪误差，将系统模型转换为二维时延转换系统模型，再结合迭代学习控制和反馈控制，最后使系统获得了更好的控制性能。本发明的技术方案是通过数据采集、模型建立、预测机理、优化等手段，确立了一种批次化工过程的控制器设计方法，利用该方法可有效保证系统稳定和优化控制性能及实现批次处理过程整体的稳定高精度控制。

具体实施方式

以注塑成型工艺为例：

这里以注塑成型过程中填充过程的主要参数，即注射速度为例加以描述，调节手段是控制比例阀的阀门开度。

步骤1、建立注塑成型过程中比例阀的状态空间模型，具体步骤是：

1-1.首先采集注塑成型过程的实时运行数据，建立一个注塑成型过程系统模型。将在不定干扰下的注塑成型过程系统模型描述如下：

其中k和t分别表示注塑成型过程中的批次和批次运行时刻，x(t+1,k+1)、x(t,k+1)、x(t-d(t),k+1)分别是k+1批次t+1时刻、t时刻、t-d(t)时刻注塑成型过程的系统状态，d(t)是注塑成型过程中t时刻的状态延迟，y(t,k+1)∈r^l是k+1批次t时刻注塑成型过程的注射速度，维数为r^l，u(t,k+1)∈r^m是k+1批次t时刻注塑成型过程的阀门开度，维数为r^m，l,m分别是注射速度和阀门开度的阶次。ρ(t,k)表示k批次t时刻注塑成型过程所处于的工艺阶段。c^ρ(t,k)分别是注塑成型过程中的适当维度系统矩阵。是带有状态延时d的适当维度系统矩阵。分别是系统扰动矩阵，ω^ρ(t,k)(t,k)是k批次t时刻外部未知扰动，x(0,k+1)是k+1批次注塑成型过程的初始状态，其初始值设置为x0,k+1。

1-2.在第i阶段的注塑成型过程系统模型如下：

其中i＝1,2,…,q是自然数，i表示注塑成型过程的工艺阶段，xⁱ(t+1,k+1)、xⁱ(t,k+1)、xⁱ(t,k+1)分别是k+1批次第i阶段t+1时刻、t时刻、t-d(t)时刻注塑成型过程的系统状态，uⁱ(t,k+1)是k+1批次第i阶段t时刻注塑成型过程的阀门开度，yⁱ(t,k+1)是k+1批次第i阶段t时刻注塑成型过程的注射速度，cⁱ分别是注塑成型过程中第i阶段的适当维度的系统矩阵。是注塑成型过程中带有状态延时d的第i阶段适当维度的系统矩阵。分别是第i阶段未知不确定的注塑成型过程的系统扰动矩阵，ωⁱ(t,k)是k批次第i阶段t时刻注塑成型过程的外部未知扰动。

1-3.确定注塑成型过程系统模型的输入，其输入以下形式描述：

其中uⁱ(t,0)是开始批次第i阶段t时刻注塑成型过程的初始阀门开度，uⁱ(t,k)是k批次第i阶段t时刻注塑成型过程的阀门开度，rⁱ(t,k+1)∈r^m是k+1批次第i阶段t时刻注塑成型过程的迭代更新律，t表示某个时刻。

1-4.结合步骤1-2，第i阶段注塑成型过程的注射速度误差eⁱ(t,k+1)定义如下:

其中表示注塑成型过程的带有延时d的第i阶段给定注射速度的期望轨迹，eⁱ(t,k+1)是k+1批次第i阶段t时刻注塑成型过程的注射速度误差。

1-5.结合步骤1-2到1-4，得到以下形式表达式：

其中δ为注塑成型过程的批次的后向差分算子，eⁱ(t+1,k)是k批次第i阶段t+1时刻注塑成型过程的注射速度误差，eⁱ(t+1,k+1)是k+1批次第i阶段t+1时刻注塑成型过程的注射速度误差。

uⁱ(t,k)是k批次第i阶段t时刻注塑成型过程的阀门开度，xⁱ(t-d(t),k)是k批次第i阶段t-d(t)时刻注塑成型过程的系统状态。

1-6.最终的注塑成型过程的二维转换模型以如下形式表示：

其中分别是k+1批次t+1时刻、t时刻、t-d(t)时刻注塑成型过程拓展的系统状态，是k批次t+1时刻注塑成型过程拓展的系统状态，z(t,k+1)是k+1批次t时刻注塑成型过程拓展的注射速度，表示定义为。分别为中d取1，2时注塑成型过程中相应的矩阵。是k+1批次t时刻注塑成型过程拓展的外部未知扰动。为注塑成型过程的第i阶段适当维度的矩阵。

步骤2、设计比例阀的注塑成型过程控制器，具体是：

2-1.基于步骤1，鲁棒性能保证控制下的注塑成型过程的最优迭代更新律形式如下：

其中为第i阶段注塑成型过程的不同的增益矩阵。是k+1批次第i阶段t时刻注塑成型过程拓展的系统状态，是k批次第i阶段t+1时刻注塑成型过程拓展的系统状态。为满足注塑成型过程条件的矩阵，维数为(n+l)×(n+l)，为满足注塑成型过程条件的矩阵，维数为m×(n+l)。

2-2.在重复性和非重复性扰动下，均可得到注塑成型过程的增益矩阵控制律的形式如下所示：

结合步骤1-6即可得到迭代更新律rⁱ(t,k+1)，再结合步骤1-3即可得到注塑成型过程的最优阀门开度uⁱ(t,k)。

2-3.在下一时刻，重复步骤1.6到2.2继续求解新的注塑成型过程的最优阀门开度uⁱ(t,k)，作用于比例阀，并依次循环。