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    基于混沌理論的電梯分時(shí)控制系統(tǒng)的應(yīng)用研究

    2018-03-23 03:45:41
    關(guān)鍵詞:執(zhí)行器控制算法電梯

    劉 麗

    (安徽新華學(xué)院 信息工程學(xué)院,合肥 230088)

    從20世紀(jì)中期開始,關(guān)于模型控制理論得到了快速發(fā)展,整體而言,在構(gòu)建控制系統(tǒng)時(shí),需要經(jīng)過3個(gè)階段,即模型構(gòu)建、模型分析以及基于模型進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)[1].然而,由于當(dāng)前實(shí)際情況中,受控對象的復(fù)雜程度在日益增加,因此,在進(jìn)行模型控制系統(tǒng)建立時(shí),應(yīng)當(dāng)結(jié)合受控對象具有的復(fù)雜特征展開積極有效的模型構(gòu)建,這也是當(dāng)前應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)研究的內(nèi)容[2].而如果此時(shí)設(shè)計(jì)的模型太過簡單,那么對于系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征難以進(jìn)行充分的反映,此時(shí)在實(shí)踐應(yīng)用中的效果是相對有限的.其次,當(dāng)前應(yīng)用較為常見的兩種方法,為系統(tǒng)辨別以及有機(jī)建模.不管采取的是何種方法,最終得到的結(jié)果都是為了實(shí)現(xiàn)對真實(shí)系統(tǒng)的有效逼近,而且在實(shí)際系統(tǒng)中會(huì)存在一些不確定性因素,會(huì)對系統(tǒng)魯棒性產(chǎn)生影響[3].

    文獻(xiàn)[4]則提出了一種參數(shù)估計(jì)方法.但以上方法均未考慮實(shí)際物理系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的電梯非線性控制問題.由于執(zhí)行器的執(zhí)行能力都是有限的,在電梯非線性控制中,具有一種非線性特征,會(huì)對整個(gè)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,以及其控制效果產(chǎn)生較大影響,此時(shí)對于可能發(fā)生的電梯非線性控制,將無法發(fā)揮其最大的控制能力[5].同時(shí)在電梯非線性控制后,作用在系統(tǒng)上的實(shí)際控制量此時(shí)并不簡單的受到控制器數(shù)值的影響.因此,此時(shí)得出的模型參數(shù)辨識(shí)的輸入輸出就可能出現(xiàn)明顯偏差,嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定[6].文獻(xiàn)[7]雖設(shè)置了控制量的速率飽和,然而,對于這種飽和并未及時(shí)的進(jìn)行處理,對于執(zhí)行器的增值飽和問題也未進(jìn)行有效的考慮.

    本文針對電梯非線性控制問題,提出了面向非線性混沌理論的改進(jìn)電梯分時(shí)控制方法,并證明了該控制方法的閉環(huán)穩(wěn)定性.進(jìn)一步通過仿真實(shí)驗(yàn),得出了該方法在跟蹤能力方面更優(yōu),而且對于初始值的敏感性也較低.本文執(zhí)行器對于速率飽和以及位置飽和同時(shí)進(jìn)行分析,而且也對此進(jìn)行了優(yōu)化處理.

    1 電梯分時(shí)控制的電梯非線性控制優(yōu)化

    本節(jié)提出基于混沌理論的優(yōu)化電梯分時(shí)控制系統(tǒng),通過綜合分析執(zhí)行器的執(zhí)行能力給出分時(shí)控制算法.

    在辨識(shí)PJM參數(shù)時(shí),采用如下計(jì)算方法:

    (1)

    進(jìn)一步對y(k+1)進(jìn)行濾波

    (2)

    (3)

    λ>0代表權(quán)重因子,能夠?qū)刂谱兞康淖兓冗M(jìn)行分析.

    關(guān)于執(zhí)行器執(zhí)行能力(4),設(shè)

    (4)

    則在k時(shí)刻控制量增量范圍可表示為

    (5)

    聯(lián)立式(7)和式(9),并做如下變換:

    (6)

    忽略常量G,其等價(jià)于求解:

    (7)

    J在當(dāng)x取何值時(shí)能夠達(dá)到最小值,此時(shí)對于上述極值問題,可以通過非線性遞歸二次方法對其進(jìn)行求解.

    定義H、K矩陣和x向量如下:

    (8)

    其中,x∈Rn×1是拉格朗日乘子.采用如下步驟迭代求改進(jìn)解:

    x←0

    iter←1

    itermax←20

    ∈←∈0

    while(‖xiter-xiter-1‖<∈oriter

    {fori=1:n

    x(i)←max(0,ω)

    iter←iter+1

    }

    }

    x=-E-1(F+MTx)

    (9)

    其中,迭代次數(shù)itermax可變.從以上的計(jì)算過程中能夠發(fā)現(xiàn),在分時(shí)控制問題的求解中,等同于原來問題的對偶問題,此時(shí)最終解的獲得可通過拉格朗日因子的逼近得到,而且整個(gè)過程中并不存在矩陣求逆運(yùn)算.故此,所需的計(jì)算工作較小.當(dāng)此時(shí)不等式的可行解為非空集合時(shí),此時(shí)得到的算法具有較好的收斂性.而且能夠得出,如果此時(shí)其中并不存在約束式(9),則此時(shí)在式(7)中能夠得到最優(yōu)解為x=-E-1F.利用式(13)能夠得出,此時(shí)得到的最優(yōu)解問題等同于添加了一個(gè)修正項(xiàng)到原來的問題約束中,此時(shí)不等式約束(9)是能夠充分滿足的.

    2 仿真實(shí)驗(yàn)

    圖1 電梯控制系統(tǒng)

    電梯被廣泛應(yīng)用于建筑業(yè).但在電梯內(nèi)可能產(chǎn)生的延遲問題,增加了控制律設(shè)計(jì)的難度,而通過電梯分時(shí)控制則能夠?qū)崿F(xiàn)對此類問題的有效分析.本文進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)中,采用的是Wood/Berry電梯,如圖1所示.u1表示其具有的回流速率(IB/min),u2代表電梯流量(IB/min),y1表示上部成份(mol% methanol),y2表示底層成份(mol% methanol).選擇如下系統(tǒng)作為Wood/Berry電梯.

    期望輸出信號(hào)為

    (10)

    (11)

    (12)

    (13)

    u(k)=u(k-1)+δsgn(Δu(k)), ‖Δu(k)‖>δ

    (14)

    同時(shí)限定被控系統(tǒng)執(zhí)行器執(zhí)行能力為

    (15)

    結(jié)合上述研究基礎(chǔ),可對改進(jìn)前后的算法進(jìn)行仿真分析,得到結(jié)果如圖2所示.

    本文為了實(shí)現(xiàn)對控制算法前后的對比,對其關(guān)于初始參數(shù)的敏感度高低進(jìn)行分析,設(shè)初始參數(shù)

    再進(jìn)行仿真后,結(jié)果如圖3所示.假設(shè)此時(shí)執(zhí)行能力不會(huì)受到限制,則此時(shí)通過電梯分時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)對信號(hào)的有效跟蹤.結(jié)合圖3的結(jié)果進(jìn)行對比分析,能夠得出,當(dāng)產(chǎn)生電梯非線性控制之后,此時(shí)得到的改進(jìn)前電梯分時(shí)控制是發(fā)生了顯著靜差.主要是由于此時(shí)在執(zhí)行器中其中有一個(gè)是符合飽和狀態(tài)的,另一個(gè)控制力卻是處于未有效發(fā)揮的狀態(tài),如果初始參數(shù)存在攝動(dòng),那么此時(shí)經(jīng)過改進(jìn)之后的算法表現(xiàn)出了較為強(qiáng)烈的抖動(dòng),而且此時(shí)跟蹤參考輸入的能力也相對缺失,這就導(dǎo)致此時(shí)對于執(zhí)行器的實(shí)際情況并未進(jìn)行合理的考慮,使得此時(shí)在進(jìn)行PJM參數(shù)校正時(shí),產(chǎn)生量測誤差,導(dǎo)致最終的凈差值較大.對比之下,能夠得出,本文所提出的改進(jìn)之后的電梯分時(shí)控制算法對于執(zhí)行器的執(zhí)行能力并未實(shí)現(xiàn)充分的考慮.因此,能夠?qū)崿F(xiàn)跟蹤參考輸入,此時(shí)的算法性能是有效的.

    圖2 分時(shí)控制性能對比圖

    圖3 改變初始參數(shù)后控制性能對比圖

    3 結(jié)論

    本文主要就在傳統(tǒng)的電梯分時(shí)控制中,電梯非線性控制難以有效解決的問題展開了論述,并且就如何改進(jìn)提出了改進(jìn)算法.通過對混沌理論引入約束條件,使用非線性混沌理論方法進(jìn)行數(shù)值求解,具有編程簡單、計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn),而且對于閉合環(huán)境中該算法的性能進(jìn)行了分析.結(jié)果表明算法具有較好的性能,而且計(jì)算量也較小.并且對于改進(jìn)前后算法具有的性能優(yōu)勢進(jìn)行了分析.仿真結(jié)果顯示,本文方法具有較強(qiáng)的分時(shí)控制能力,對于初始參數(shù)依賴性較弱,能較好地解決電梯分時(shí)控制問題.

    [1] WU H X,HU J,XIE Y C.Characteristic model-based allcoefficient adaptive control method and its applications[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,Part C,2016,37(2):213-221.

    [2] HOU Z S.Highlight and perspective on model free adaptive control[J].Journal of Systems Science and Mathematical Sciences,2014,34(10):1182-1191.

    [3] VALENTINI G,WANG Z.From model-based control to data-driven control:survey,classification and perspective[J].Information Sciences,2013,235:3-35.

    [4] HOU Z S,JIN S T.A novel data-driven control approach for a class of discrete-time nonlinear systems[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2011,19(6):1549-1558.

    [5] JIN S T,HOU Z S,CHI R H.A novel higher-order model-free adaptive control for a class of discrete-time SISO nonlinear systems[J].Journal of Dynamic Systems,Measurement,and Control,2016,135(4):044503.

    [6] KLUGE A,ZHU Y M.Controller-dynamic-linearization-based model free adaptive control for discrete-time nonlinear systems[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2015,9(4):2301-2309.

    [7] XU D Z,JIANG B,SHI P.A novel model-free adaptive control design for multivariable industrial processes[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(11):6391-6398.

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