型自适应因子阵列82以及自适应模型输入37用于执行基于 自适应模型的控制律计算和平滑控制转变410,以确定自由执行器命令412。准自由执行器 模式标志62用于执行基于自适应模型的控制计算和平滑控制转变410以确定具有调度的 参考值的分离的执行器命令414。模型误差标志72用于执行基于自适应模型的控制计算 408以确定无分离的输入输出对。基于标称模型的控制计算404、基于自适应模型的控制计 算408和固定模式执行器模式标志62用于执行基于自适应模型的控制计算和平滑控制转 变410以确定具有保持的值的分离的执行器命令416。
[0287] 用于基于非动态逆类型模型的控制的基于自适应模型的控制判定器400'需要：
[0288](1)基于标称模型输入38'，计算标称控制；
[0289] (2)检查模型误差标志72'。如果模型误差标志72'不为0,则基于自适应模型输 入37'，计算自适应控制；如果模型误差标志72'为0,则标称模型和控制直接被通过；
[0290] (3)检查执行器模式标志62'。如果执行器模式标志62'指示执行器在非自由移 动模式中，则此执行器相关联输入输出对与ΜΙΜΟ控制分离。通过将基于标称模型和模型误 差自适应模型的分离的输入输出对的值计算保持为在分离的输入恢复回到Μ頂0控制时分 离的输入的正确初始条件，确保平滑控制转变，而哪个模型用于保持的值取决于模型误差 标志72'指示；
[0291](4)基于自适应模型输入37'，计算自适应控制，其中，分离的输入增量值对于在 固定模式中的执行器为〇,或者对于在准自由移动模式中的执行器等于调度的参考增量值， 并且分离的输入是已知扰动输入；以及
[0292] (5)相应地组织最终执行器命令。
[0293] 用于基于非动态逆类型模型的控制的基于自适应模型的控制判定器400'确定设 备输入命令22'。标称模型输入38'用于执行基于标称模型的控制计算404'，并且模型误 差标志72'、执行器模式标志62'、设备模型自适应因子阵列82'以及自适应模型输入37' 用于执行基于自适应模型的控制计算和平滑控制转变410'，以确定自由执行器命令412'。 准自由执行器模式标志62'确定具有调度的参考值的分离的执行器命令414'。模型误差标 志72用于执行基于自适应模型的控制计算408'以确定无分离的输入输出对。基于标称模 型的控制计算404'、基于自适应模型的控制计算408'和固定模式执行器模式标志62'确定 具有保持的值的分离的执行器命令416'。
[0294] 建模误差由自适应设备模型（图1)重新配置单独处理。基于模型的控制只需从 自适应设备模型（图1)继承设备模型自适应因子阵列82、82'，并且除执行基于自适应模型 的控制计算外，控制无需采取另外的动作。
[0295] 再次参照图1，在下述示例中，在不失一般性的情况下，假设受控设备具有作为输 入4=Actl，u2=Act2,u3=Act3,u4=Act4的4个控制执行器、5种状态、具有预确定 的输出优先级等级的4个输出^ =最高，y2 =第二，y3 =第三，y4 =最低，所有输出具有2 的相对阶，以及主导对表示为：(4,yj、（u2,y2)、（u3,y3)和（u4,y4)。
[0296] 为了简单表述，使用基于特定动态逆类型模型的控制示出以下示例。然而，将理解 的是，用于在以下示例中演示的不同情况的规则的应用过程应用到用于动态逆类型和非动 态逆类型的基于常规自适应模型的控制。
[0297] 在执行器当前模式处在固定模式的情况1中，以下示例示出将模型自适应因子阵 列每I设置为执行器状态转变。假设执行器当前模式转变序列为：先在标称模式，然后Act2 是固定的，然后Act2和Act3是固定的，然后Act2回到自由移动；模型自适应因子阵列82 具有以下转变：
[0298] L
[0299]
[0300] 产生的自适应模型参数为：
[0301] ?. WM 4
[0302] 对于接通限制情况：
[0303]
[0304]对于失败情况：
[0305]
[0306] 将平滑控制转变规则应用到Ea产生了：
[0307]
[0308]
[0309] 在执行器当前模式处在准自由移动模式的情况2中，以下示例示出将模型自适应 因子阵列设置为执行器状态转变。假设执行器当前模式转变序列为：先在标称模式，然 后，Act2是准自由移动，然后Act2和Act3两者在准自由移动，然后Act2回到自由移动，并 且假设所有输出具有不同优先级等级，而无论主导对如何；模型自适应因子阵列具有以下 转变：
[0312] 产生的自适应模型参数为：
[0315] 将平滑控制转变规则应用到Ea产生：
[0313]
[0314]
[0316]
[0317] 如果yi、y2、y#Py4具有可比的优先级，则应保持尽可能多的主导对，并且模型自 适应因子阵列具有以下转变：
[0318]
[0319]
[0320] 产生的自适应模型参数为：
10 0 0 0. LU 0mLU ⑴U贫衫tlj[0323] 将平滑控制转变规则应用到Ea产生：
[0321]
[0322]
[0326] 在已知未建模动态的情况3中，以下示例假设在低速操作条件，在其更高操作范
[0324]
[0325] 围的执行器114对y4和y2具有更低影响，然而，由e44产生的标称线性化模型比实际效应更 小得多，并且e24比实际交互更大得多。高于低速，标称模型很好地表示设备动态。还假设 操作条件转变是从高速到低速，然后回到高速，模型自适应因子阵列转变为：
[0327]
[0328]
[0329] 产生的自适应模型参数为：
[0330]
[0331] 在已知建模误差的情况3中，以下示例假设在极其剧烈瞬变条件，与^相关联的 在标称设备模型中忽略的极快动态被识别成对在某个变化的频率范围内的输出y2、73和y4 具有相当大的不利影响。在^与y2、yjpy4之间的交互能够在剧烈瞬变阶段期间归零，以 保持预期控制动作连续性，特别是在（UDh)是其关系无符号更改的主导对时。在71与1!2、 u3和u4之间的交互也能够归零。这样，ui不影响y2、73和y4，而u2、u3和u4在此极短阶段期 间只取决于y2、y#Py4。假设操作条件转变是从稳定状态到大的瞬变，然后回到稳定状态， 模型自适应因子阵列转变为：
[0332]
[0333] 产生的自适应模型参数为：
[0334]
[0335] 在本发明的方法与基于自适应模型的控制的公知技术之间的重要不同在于在基 于自适应模型的控制中常用的方法未使设备模型适应设备执行器模式的更改，并且不同的 执行器更改通过不同特定方案处理，如由于设备输入和输出耦合而在Μπω控制情况中十 分困难的通过增益调谐处理的执行器接通限制和作为特定降级的控制模式处理的执行器 故障。对于Μπω控制，准自由移动模式中的执行器一直未得以解决。本发明的方法是全盘 解决方案，它确保执行器模式适应自适应设备模型，使得基于模型的控制能够自动继承在 设备执行器模式中的更改。通过重新配置设备模型以适应执行器当前模式中的更改，并且 围绕重新配置的设备模型建立基于模型的控制，方法能够隔离受约束执行器与高优先级设 备输出，同时将受约束执行器作为已知扰动输入处理，并且确保在执行器模式从受约束转 变到无约束时的平滑控制转变以便恢复标称设备操作。
[0336] 实施例中公开的系统和方法的技术效果包括提供控制系统，控制系统包含用于具 有受约束或者故障执行器的基于自适应模型的控制系统的简单、用途明确、确定性、鲁棒和 系统性的解决方案。基于自适应模型的控制系统通过使用自适应设备模型联机重新配置和 基于自动自适应模型的控制以适应设备更改，确保设备更改的稳定性和鲁棒性以及有明显 控制优先级目的的确定性和鲁棒自适应。这允许隔离受约束执行器与剩余Μπω控制系统， 同时最大化无约束执行器能力，并且在执行器回到无约束模式时允许控制系统正确返回标 称操作条件。
[0337] 在未描述的程度内，各种实施例的不同特征和结构可根据需要相互组合使用。一 个特征可未在所有实施例中示出并不意味着要理解为它可不，而是为便于描述才未示出。 因此，不同实施例的各种特征可根据需要混合和匹配以形成新实施例，而无论是否明确描 述了新实施例。本文中所述特征的所有组合或者置换由本公开内容涵盖。
[0338] 此书面说明使用示例公开了本发明，包括最佳模式，并且也允许本领域的技术人 员实施本发明，包括制作和使用任何装置或者系统并执行任何包含的方法。本发明可取得 专利的范围由权利要求定义，并且可包括本领域技术人员明白的其它示例。如果此类其它 示例具有与权利要求书面语言没有不同的结构要素，或者包括具有与权利要求书面语言无 实质不同的等效结构要素，则它们意图在权利要求的范围内。
【主权项】
1. 一种根据基于模型的控制和设备模型（41)控制设备（20)的方法，所述设备（20)具 有多个执行器（21)、对应于所述执行器（21)的操作状态的多个输入（22)和对应于所述设 备（20)的操作条件的多个输出（24)，所述方法包括： 将所述输出（24)优先排序以定义输出优先级排序（52); 确定所述多个执行器（21)中的每个的模式以定义多个执行器模式（62); 使用所述输出优先级排序（52)和所述执行器模式（62)建立至少一个设备模型自适应 因子阵列（82); 使用所述至少一个设备模型自适应因子阵列（82)实时重新配置所述设备模型（41)以 使所述设备模型（41)适应于所述输出优先级排序（52 )和执行器模式（62 );以及 建立所述基于模型的控制，使得所述基于模型的控制自动适应于所述输出优先级排序 (52)和执行器模式（62)。2. 如权利要求1所述的方法，还包括基于所述设备操作条件（56)确定已知设备模型误 差（72)，其中还使用所述已知设备模型误差（72)建立所述至少一个设备模型自适应因子 阵列（82)。3. 如权利要求1所述的方法，其中预确定所述输出优先级排序（52)。4. 如权利要求1所述的方法，还包括重复所述优先排序、确定、建立至少一个设备模 型、重新配置和建立所述基于模型的控制。5. 如权利要求1所述的方法，其中建立至少一个设备模型自适应因子阵列（82)的步骤 实时进行。6. 如权利要求1所述的方法，其中所述基于模型的控制是动态逆控制。7. 如权利要求1所述的方法，其中所述基于模型的控制是线性二次调节器控制。8. 如权利要求1所述的方法，其中所述执行器模式（62)是执行器约束模式或者执行器 无约束模式之一。9. 如权利要求8所述的方法，其中所述执行器约束模式是执行器固定模式或者执行器 准自由移动模式之一。10. 如权利要求9所述的方法，其中建立所述至少一个设备模型自适应因子阵列（82) 的步骤取决于所述执行器固定模式或者所述执行器准自由移动模式的存在。
【专利摘要】本文公开了用于根据基于模型的控制和设备模型(41)控制设备(20)的方法和系统，设备(20)具有多个执行器(21)、对应于执行器(21)的操作状态的多个输入(22)和对应于设备(20)的操作条件的多个输出(24)。设备模型(41)联机重新配置，并且建立基于模型的控制，使得基于模型的控制适应于重新配置的设备模型(41)。
【IPC分类】G05B19/418
【公开号】CN105388859
【申请号】CN201510549064
【发明人】卢漫雪, R.S.卡彭特
【申请人】通用电气公司
【公开日】2016年3月9日
【申请日】2015年8月31日
【公告号】CA2901712A1, EP2990890A1, US20160062353