闭环系统中的对象辨识方法、电子设备和计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种闭环系统中的对象辨识方法、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括下述步骤：在所选阶跃响应下的时间段采集闭环系统的原始输入数据集和与所述原始输入数据集对应的原始输出数据集、可用输入数据集和与所述可用输入数据集对应的可用输出数据集；基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理得到处理输入数据集和与所述处理输入数据集所对应的处理输出数据集；基于所述闭环系统的反馈控制器和可用数据集对闭环系统控制量的作用系数对所述处理输入数据集和处理输出数据集进行处理，得到最终大数据集；基于最终大数据集获得待辨识对象的传递函数模型。

【技术实现步骤摘要】
闭环系统中的对象辨识方法、电子设备和计算机可读存储介质
本专利技术涉及工业控制领域，尤其涉及闭环系统中的对象辨识方法、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
系统辨识是工业过程中控制策略优化改进和先进控制方法实施的基础，针对离散系统相关技术中常见的辨识方法包括开环辨识方法和闭环辨识方法。在化工、热力等典型工业过程中，为保证生产流程的稳定性和安全性，并避免不必要的成本增加，一般不允许进行开环激励的开环辨识，也不允许进行比较复杂的闭环激励的闭环辨识，基于阶跃信号获得相关输入和输出的数据进行辨识是在满足经济性、安全性和工业流程稳定性的可行办法。基于离散系统的辨识方法对采样周期比较敏感，采样周期的不合理会造成运算病态，辨识出的离散系统会误导控制控制策略优化改进和先进控制方法实施，如果能辨识为连续系统则能够更加真实的反应工业过程的动态过程，尤其是对化工、热力等典型工业过程。
技术实现思路
本专利技术提供了一种闭环系统中的对象辨识方法、电子设备和计算机可读存储介质，通过基于闭环系统的阶跃响应数据和纯延迟时间常数，将被控的待辨识对象辨识为二阶惯性加纯延迟的连续系统，能够更加真实的反应化工、热力等典型工业过程的动态过程。在本专利技术的一个方面，提供了一种闭环系统中的对象辨识方法，包括下述步骤：在所选阶跃响应下的时间段采集闭环系统的原始输入数据集和与所述原始输入数据集对应的原始输出数据集、可用输入数据集和与所述可用输入数据集对应的可用输出数据集；基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理得到处理输入数据集和与所述处理输入数据集所对应的处理输出数据集；基于所述闭环系统的反馈控制器和可用数据集对闭环系统控制量的作用系数对所述处理输入数据集和处理输出数据集进行处理，得到最终大数据集；基于最终大数据集获得待辨识对象的传递函数模型。在一些实施例中，将采集闭环系统的原始输入数据集R0和原始输出数据集Y0中的每一个均减去闭环系统在数据采集的初始稳态值rσ作为可用输入数据集R和可用输出数据集Y；即R中的数据r(i)与R0中的数据r0(i)关系为r(i)＝r0(i)-rσ，Y中的数据y(i)与Y0中的数据y0(i)关系为y(i)＝y0(i)-rσ。在一些实施例中，基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理，包括闭环系统阶跃输入的幅值为l，不超过τ/ΔT的最大正整数为m，τ为待辨识对象的纯延迟时间常数，ΔT为采样周期，对可用输入数据集R中的所有数据进行数值变换得到处理输入数据集R11、R21和R31中的数据，处理输入数据集R11、R21和R31的形式分别如下：R11＝[r11(1),…,r11(i),…,r11(n)]，R21＝[r21(1),…,r21(i),…,r21(n)]，R31＝[r31(1),…,r31(i),…,r31(n)]，处理输入数据集R11、R21和R31中的每个数据的数学计算式分别如下：其中，r11(i)、r21(i)和r31(i)分别为处理输入数据集R11、R21和R31中的第i个数据；可用输出数据集Y中的所有数据进行数值变换得到处理输出数据集Y10、Y20、Y11、Y21和Y31中的数据；处理输入数据集Y10、Y20、Y11、Y21和Y31的形式分别如下：Y10＝[y10(1),…,y10(i),…,y10(n)]，Y20＝[y20(1),…,y20(i),…,y20(n)]，Y11＝[y11(1),…,y11(i),…,y11(n)]，Y21＝[y21(1),…,y21(i),…,y21(n)]，Y31＝[y31(1),…,y31(i),…,y31(n)]，处理输出数据集Y10、Y20、Y11、Y21和Y31中的数据的数学计算式分别如下：其中，j为数据在数据集中超不过i的位置，1≤j≤i；y10(i)、y20(i)、y11(i)、y21(i)和y31(i)分别是处理输出数据集Y10、Y20、Y11、Y21和Y31中的第i个数据。在一些实施例中，基于最终大数据集获得待辨识对象的传递函数模型，包括通过二阶惯性加纯延迟的传递函数描述待辨识对象，传递函数G(s)为s和τ分别为微分算子和纯延迟时间常数，k、a1和a2为待辨识系数病构成向量通过可用输出数据集Y和最终大数据集θ计算得到θT和YT分别为参数向量的转置、最终大数据集θ的转置和可用输出数据集Y的转置，(θTθ)-1为θTθ的矩阵求逆。在一些实施例中，采集的数据长度n被构造为1000≤n≤100000，采样周期ΔT被构造为0.05s≤ΔT≤1s。在本专利技术的另一个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如前述任一实施例所述的对象辨识方法。在本专利技术的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述任一实施例所述的对象辨识方法。本专利技术提供的闭环系统中的对象辨识方法，至少部分地具有如下技术效果中的一个或多个：1、基于闭环系统的阶跃响应数据和纯延迟时间常数，将被控的待辨识对象辨识为二阶惯性加纯延迟的连续系统，可以避免系统进行开环阶跃辨识得到离散系统，有利于工业过程的控制策略优化。2、充分考虑到化工、热力等工业过程一般都是流体流动和加热过程，通过二阶惯性加纯延迟系统进行描述，易于得到待辨析系统的延迟时间常数，简化了连续系统的构建过程。附图说明图1为闭环控制系统的框架示意图；图2为本专利技术辨识方法的方法步骤图；图3为可用输入数据集、可用输出数据集和辨识方法输出的趋势；图4为电子设备的框架示意图。具体实施方式下述将结合具体的实施例来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。对示例性实施例的描述仅仅是说明性的，不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。本专利技术可以以许多不同的形式实现，不限于这里所述的实施例。提供这些实施例是为了使本专利技术透彻且完整，并且向本领域技术人员充分表达本专利技术的范围。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。本专利技术使用的所有术语(包括技术术语或者科学术语)与本专利技术所属领域的普通技术人员理解的含义相同，除非另外特别定义。还应当理解，在诸如通用字典中定义的术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。参考图1，显示了一个闭环控制系统的组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种闭环系统中的对象辨识方法，其特征在于，包括下述步骤：在所选阶跃响应下的时间段采集闭环系统的原始输入数据集和与所述原始输入数据集对应的原始输出数据集、可用输入数据集和与所述可用输入数据集对应的可用输出数据集；基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理得到处理输入数据集和与所述处理输入数据集所对应的处理输出数据集；基于所述闭环系统的反馈控制器和可用数据集对闭环系统控制量的作用系数对所述处理输入数据集和处理输出数据集进行处理，得到最终大数据集；基于最终大数据集获得待辨识对象的传递函数模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种闭环系统中的对象辨识方法，其特征在于，包括下述步骤：在所选阶跃响应下的时间段采集闭环系统的原始输入数据集和与所述原始输入数据集对应的原始输出数据集、可用输入数据集和与所述可用输入数据集对应的可用输出数据集；基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理得到处理输入数据集和与所述处理输入数据集所对应的处理输出数据集；基于所述闭环系统的反馈控制器和可用数据集对闭环系统控制量的作用系数对所述处理输入数据集和处理输出数据集进行处理，得到最终大数据集；基于最终大数据集获得待辨识对象的传递函数模型。


2.根据权利要求1所述的对象辨识方法，其特征在于，将采集闭环系统的原始输入数据集R0和原始输出数据集Y0中的每一个均减去闭环系统在数据采集的初始稳态值rσ作为可用输入数据集R和可用输出数据集Y；即R中的数据r(i)与R0中的数据r0(i)关系为r(i)＝r0(i)-rσ，Y中的数据y(i)与Y0中的数据y0(i)关系为y(i)＝y0(i)-rσ。


3.根据权利要求2所述的对象辨识方法，其特征在于，基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理，包括闭环系统阶跃输入的幅值为l，不超过τ/ΔT的最大正整数为m，τ为待辨识对象的纯延迟时间常数，ΔT为采样周期，对可用输入数据集R中的所有数据进行数值变换得到处理输入数据集R11、R21和R31中的数据，处理输入数据集R11、R21和R31的形式分别如下：
R11＝[r11(1),…,r11(i),…,r11(n)]，
R21＝[r21(1),…,r21(i),…,r21(n)]，
R31＝[r31(1),…,r31(i),…,r31(n)]，
处理输入数据集R11、R21和R31中的每个数据的数学计算式分别如下：









其中，r11(i)、r21(i)和r31(i)分别为处理输入数据集R11、R21和R31中的第i个数据；
可用输出数据集Y中的所有数据进行数值变换得到处理输出数据集Y10、Y20、Y11、Y21和Y31中的数据；处理输入数据集Y10、Y20、Y11、Y21和Y31的形式分别如下：
Y10＝[y10...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙立明，吴振龙，
申请(专利权)人：匙慧北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11