一种非线性连续时间系统的采样无模型自适应控制技术技术方案

本发明专利技术公开了一种针对非线性非仿射连续时间系统提出的采样无模型自适应控制技术。本发明专利技术主要针对传统无模型自适应控制方法与连续时间系统的不适配问题，所提出的控制方案如下：建立一类非线性非仿射连续时间系统的动力学模型；将非线性非仿射连续时间系统转化为基于采样数据的偏格式线性数据模型；根据偏格式线性数据模型，设计伪梯度向量的估计律；根据偏格式线性数据模型，设计控制律。本发明专利技术公开的一种基于非线性非仿射连续时间系统的采样无模型自适应控制技术，将无模型自适应控制方法应用到连续时间系统中，提高了无模型自适应控制方法在广泛实际过程中的适用性，使用了数据驱动的方法，除了必要的采样周期和输出增益信息外，不依赖具体的模型信息。不依赖具体的模型信息。

【技术实现步骤摘要】
一种非线性连续时间系统的采样无模型自适应控制技术


[0001]本专利技术属于智能控制领域，具体涉及一种针对非线性非仿射连续时间系统的采样无模型自适应控制方法。

技术介绍

[0002]无模型自适应控制方法自提出以来，旨在解决复杂工业控制设计和分析这一具有挑战性的问题，对于实际的工业生产系统而言，例如化工过程、生产过程系统等等，在保证低成本的条件下建立一个能满足决策者控制指标的机理模型是十分困难的，尤其是对于复杂系统而言，由于系统本身的特性以及可能受到的各种干扰，建立一个精准的机理模型需要付出高昂的代价。在此背景下，无模型自适应控制方法得到了人们的青睐，无模型自适应控制方法能够在不知道完整的模型信息的前提下，仅仅利用工业生产过程中存储的输入输出数据便能实现对于复杂工业系统的精准控制，由于无模型自适应控制技术具有数据驱动、结构简单、计算量小的特点，使得这套控制方法更适合于实际应用。
[0003]无模型自适应控制技术的基本原理是将非线性系统通过动态线性化技术转化为等价的I/O意义上的线性参数增量数据模型，通过提出伪偏导数、伪梯度向量的概念用来描述原系统中各种复杂的行为特征和不确定性。构造出的等价模型反映了系统输入增量和输出增量的直接映射关系，这种动态线性化方程为控制器的设计带来了极大的方便。由于无模型自适应控制方法具有数据驱动的特点，所以它只利用下一时刻的输入输出信息或多个前一时刻的输入输出信息进行存放,不使用任何模型信息。
[0004]然而，无模型自适应控制技术在实际应用过程中还存在一些难题。传统的无模型自适应控制技术大多集中在离散时间系统上，而实际工业过程大多是连续时间系统。另一方面，控制系统的实现依赖于连续时间系统中通过采样获得的离散信号，其中采样周期对系统的稳定性控制起着重要作用。因此，随着计算机技术的不断发展，采样数据控制越来越受到人们的重视。
[0005]在文献“用于数字实现的连续时间控制器重新设计：一种基于轨迹的方法”中给出了采样数据反馈律收敛的充要条件；在文献“任意采样的多个双积分器的采样数据共识”和“带有采样数据控制器的非线性开关系统的稳定性分析”中分别对多智能体系统、非线性切换系统进行了采样数据控制的研究。然而，与离散时间控制不同的是，采样数据控制通常将采样周期作为一个重要参数，这在控制器设计中具有许多优点，如通信损耗低、控制精度好、对时延和噪声具有鲁棒性等。上述离散时间无模型自适应控制方法虽然也适用于连续时间系统，但不能视为一种采样数据控制方法，原因是它没有考虑采样间的性能。
[0006]本专利技术主要针对一类非线性非仿射连续时间系统。首先，利用一种偏格式动态线性化方法，将原始的非线性非仿射连续时间模型转化为包含时变伪梯度向量的偏格式线性数据模型。值得指出的是，采样周期作为控制增益的一部分，包含在偏格式线性数据模型中。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是在数据驱动的框架下，研究一种采样无模型自适应控制技术，以解决传统无模型自适应控制方法与连续时间系统的不适配问题，扩大无模型自适应控制方法的应用范围，使其能够更好的应用到实际的工业生产过程中，减少工业生产过程中建模成本。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案，一种采样无模型自适应控制方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1、建立一类非线性非仿射连续时间系统的动力学模型；
[0010]步骤2、将非线性非仿射连续时间系统转化为基于采样数据的偏格式线性数据模型；
[0011]步骤3、根据偏格式线性数据模型，设计伪梯度向量的估计律；
[0012]步骤4、根据偏格式线性数据模型，设计控制律；
[0013]进一步地，步骤1中所述的建立非线性非仿射连续时间系统的动力学模型，主要包括以下步骤：
[0014]考虑如下一类非线性非仿射连续时间系统：
[0015][0016]其中，
[0017]连续时间：t∈R；
[0018]系统状态：x(t)∈R
n
；
[0019]系统输入：u(t)∈R；
[0020]系统输出：y(t)∈R；
[0021]未知的非线性函数：f(
·
)；
[0022]未知的输出增益：C∈R1×
n
；
[0023]上述非线性非仿射连续时间系统满足：
[0024]①
非线性函数f(
·
)对于其变量是可微的；
[0025]②
对于有界变量，此系统满足对于任意的采样瞬间N1Δt,N2Δt满足广义李普希兹条件，即对于任意的N1Δt≠N2Δt,N1Δt,N2Δt≥0和u(N1Δt)≠u(N2Δt)有
[0026]|y(N1Δt)
‑
y(N2Δt)|≤L
u
||U
L
(N1Δt)
‑
U
L
(N2Δt)||
[0027]其中，
[0028]Δt为采样周期；
[0029]N1Δt,N2Δt为第N1,N2个采样时刻；
[0030]U
L
(N1Δt)＝[u(N1Δt),u((N1‑
1)Δt),
…
,u((N1‑
L+1)Δt)]T
；
[0031]U
L
(N2Δt)＝[u(N2Δt),u((N2‑
1)Δt),
…
,u((N2‑
L+1)Δt)]T
；
[0032]L为选取的滑动时间窗口长度；
[0033]L
u
＞0为李普希兹系数。
[0034]进一步的，步骤2中所述的将非线性非仿射连续时间系统转化为基于采样数据的偏格式线性数据模型，主要包括以下步骤：
[0035]θy((n+1)Δt)＝θy(nΔt)+Φ
TL
(nΔt)θU
L
(nΔt)
[0036]其中，
[0037]Δt为采样周期；
[0038]nΔt为第n个采样时刻；
[0039]θy((n+1)Δt)＝y((n+1)Δt)
‑
y(nΔt)；
[0040]θU
L
((n+1)Δt)＝U
L
((n+1)Δt)
‑
U
L
(nΔt)；
[0041]Φ
L
(nΔt)＝[φ1(nΔt),φ2(nΔt),
…
,φ
L
(nΔt)]T
：伪梯度向量；
[0042]U
L
(nΔt)＝[u(nΔt),u((n
‑
1)Δt),
…
,u((n
‑
L+1)Δt)]T
；
[0043]φ
i
(nΔt)i＝1,2,
…
,L为定义的伪偏导数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对非线性非仿射连续时间系统提出的采样无模型自适应控制技术，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、建立一类非线性非仿射连续时间系统的动力学模型；步骤2、将非线性非仿射连续时间系统转化为基于采样数据的偏格式线性数据模型；步骤3、根据偏格式线性数据模型，设计伪梯度向量的估计律；步骤4、根据偏格式线性数据模型，设计控制律。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：步骤1中所述的建立一类非线性非仿射连续时间系统的动力学模型，主要包括以下步骤：考虑以下非线性非仿射连续时间系统：其中，连续时间：t∈R；系统状态：x(t)∈R
n
；系统输入：u(t)∈R；系统输出：y(t)∈R；未知的非线性函数：f(
·
)；未知的输出增益：C∈R1×
n
；上述非线性非仿射连续时间系统满足：
①
非线性函数f(
·
)对于其变量是可微的；
②
对于有界变量，此系统满足对于任意的采样时刻N1Δt,N2Δt满足广义李普希兹条件，即对于任意的N1Δt≠N2Δt,N1Δt,N2Δt≥0和u(N1Δt)≠u(N2Δt)有|y(N1Δt)
‑
y(N2Δt)|≤L
u
||U
L
(N1Δt)
‑
U
L
(N2Δt)||其中，Δt为采样周期；N1Δt,N2Δt为第N1,N2个采样时刻；U
L
(N1Δt)＝[u(N1Δt),u((N1‑
1)Δt),
…
,u((N1‑
L+1)Δt)]
T
；U
L
(N2Δt)＝[u(N2Δt),u((N2‑
1)Δt),
…
,u((N2‑
L+1)Δt)]
T
；L为选取的滑动时间窗口长度；L
u
＞0为李普希兹系数。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于：步骤2中所述的将非线性非仿射连续时间系统转化为基于采样数据的偏格式线性数据模型，主要包括以下步骤：θy((n+1)Δt)＝θy(nΔt)+Φ
TL
(nΔt)θU
L
(nΔt)其中，Δt为采样周期；nΔt为第n个采样时刻；θy((n+1)Δt)＝y((n+1)Δt)
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：林娜，池荣虎，崔汶志，惠宇，张慧敏，刘志卿，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：