适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供了一种适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法、设备及介质，方法包括：建立MIMO系统状态方程；根据MIMO系统状态方程，建立MIMO系统误差方程；根据MIMO系统误差方程，设计系统误差函数S；根据系统误差函数S建立性能指标函数J

【技术实现步骤摘要】
适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法、设备及介质


[0001]本文件涉及自适应控制
，尤其涉及一种适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]在工业过程控制中，按被控对象的实时数据采集的信息与给定值比较产生的误差的比例、积分和微分进行控制的控制系统，简称PID，PID控制由于其结构简单和概念的直观而具有特别的意义，并在实践中得到了广泛应用。目前传统PID控制方法是在输出值与理想值比较后将偏差重新输入比例积分微分调节环节，通过连续不断地反馈调节，最终使得系统输出不断逼近理想设定值。但是这种方法通常是采用试错调优方法确定PID参数，这种选取参数方法时间较长且难选取最优参数，控制系统也无法适应系统的变化。
[0003]在传统PID控制的基础上，将PID控制与模糊控制、神经网络控制等现代控制方法结合，可以实现PID控制器的参数自整定。例如BP神经网络、Mamdani模糊神经网络、RBF神经网络等被应用到PID控制系统设计中，通过神经网络的多次自主学习训练，使得控制系统输出值与理想值的差值无限逼近于零。但其本质还是一种线性控制方法，在考虑实际系统中的非线性项时，采用误差反馈的方式，然后调整P、I参数，进而设计控制系统。这种将实际值与期望值作差的误差反馈形式在非线性项、未知干扰项等的处理效果并不好，造成系统的精确性、适应性性能下降。
[0004]非线性PID是在传统PID的基础上引进非线性因素加以改进，误差反馈不再是简单取自输出值与期望值的误差，而是经过非线性变化后的误差，从而提高了系统对非线性因素的处理能力。但是其设计过程采用的还是传统PID的设计过程，并没有结合非线性系统的设计过程，使得其在处理复杂的非线性系统时，系统的鲁棒性和适应性性能并不理想。
[0005]目前针对具有非线性和建模不确定性的多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)系统，学者们在控制方法研究上取得了重大进展，提出了各种各样的先进控制方法。MIMO系统具强非线性、多元耦合、系统建模不确定等特点，如何对MIMO系统进行稳定性控制具有极大的困难和挑战。现有的MIMO系统控制方法研究只针对系统矩阵是方形矩阵的情况，对系统矩阵是非方形矩阵的研究还没有，同时现有的MIMO系统控制方法一般是采用非线性系统的设计方法，此类方法难以应用到实际系统中。
[0006]因此亟需一种适用于MIMO系统的控制方法以解决目前MIMO系统控制方法在系统运行过程中，无法对整个运行过程进行有效观察的问题，解决MIMO系统矩阵对方形矩阵和非方形矩阵的限制问题，解决PID控制方法参数难以选取问题，解决MIMO系统中PID控制方法无法处理非线性项的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供一种适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法、设备及介质，旨在解决上述问题。
[0008]本专利技术实施例提供一种适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法，包括：
[0009]S1、建立MIMO系统状态方程；
[0010]S2、根据MIMO系统状态方程，建立MIMO系统误差方程；
[0011]S3、根据MIMO系统误差方程，设计系统误差函数S；
[0012]S4、根据系统误差函数S建立性能指标函数J
z
；
[0013]S5、选取李雅普诺夫函数V1；
[0014]S6、设计自适应PI式非线性控制方法，控制方法包括设计系统控制器u
d
，将控制器中的自适应算法参数与径向神经网络结合实现自动更新；
[0015]S7、利用李雅普诺夫函数V1证明通过系统控制器u
d
进行控制的MIMO系统的稳定性；
[0016]其中，设计系统控制器u
d
通过引入矩阵，使得控制器既能适应系统矩阵是方形矩阵的情况，也能适应系统矩阵是非方形矩阵的情况。
[0017]本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：
[0018]处理器；以及，
[0019]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法的步骤。
[0020]本专利技术实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现上述适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法的步骤。
[0021]采用本专利技术实施例通过建立性能指标函数J
z
解决目前MIMO系统控制方法在系统运行过程中，无法对整个运行过程进行有效观察的问题；通过设计系统控制器u
d
，解决MIMO系统矩阵对方形矩阵和非方形矩阵的限制问题；解决PID控制方法参数难以选取问题；设计过程是采用了非线性系统的设计方法，并且设计时所使用的系统误差反馈不仅仅是输出值与期望值的差值，而是设计了新的误差函数，采用了叠加的形式，因此可以对系统误差进行非线性处理。与传统PID控制方法相比，本专利技术的自适应PI式非线性控制方法具有更好的非线性处理能力。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术实施例的适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法的流程图；
[0024]图2为本专利技术实施例的y
11
对期望值的跟踪效果示意图；
[0025]图3为本专利技术实施例的y
12
对期望值的跟踪效果示意图；
[0026]图4为本专利技术实施例的y
11
和y
12
的跟踪误差示意图；
[0027]图5为本专利技术实施例的u
11
和u
12
控制力示意图；
[0028]图6为本专利技术实施例的性能指标函数J
z
示意图；
[0029]图7为本专利技术实施例的自适应PI式非线性控制系统流程图；
[0030]图8为本专利技术实施例的具体实施步骤示意图。
具体实施方式
[0031]为了使本
的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。
[0032]方法实施例
[0033]图1为本专利技术实施例的适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于MIMO系统的自适应PI式非线性控制方法，其特征在于，包括：S1、建立MIMO系统状态方程；S2、根据MIMO系统状态方程，建立MIMO系统误差方程；S3、根据MIMO系统误差方程，设计系统误差函数S；S4、根据系统误差函数S建立性能指标函数J
z
；S5、选取李雅普诺夫函数V1；S6、设计自适应PI式非线性控制方法，所述控制方法包括设计系统控制器u
d
，将控制器中的自适应算法参数与径向神经网络结合实现自动更新；S7、利用李雅普诺夫函数V1证明通过系统控制器u
d
进行控制的MIMO系统的稳定性；其中，设计系统控制器u
d
通过引入矩阵，使得控制器既能适应系统矩阵是方形矩阵的情况，也能适应系统矩阵是非方形矩阵的情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1具体包括：MIMO系统的状态方程如下：其中，x
k
＝[x
k1
,x
k2
,
…
,x
km
]
T
∈R
m
，u是系统控制输入矩阵，u∈R
r
，y是系统输出矩阵，y∈R
m
，是系统控制增益矩阵，是系统未知的不确定性干扰；对输入矩阵u重新进行设计：u＝ρu
d
+u
p
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式2；ρ＝diag{ρ1(t),
…
,ρ
r
(t)}∈R
r
×
r
，0<ρ
i
(t)≤1,i＝1,2,...,r，u
d
是控制器u中可设计的部分，u
d
∈R
r
，u
p
是控制器u中不确定部分，u
p
∈R
r
；将MIMO系统的状态方程重写为：3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S2具体包括：设置误差e＝x1‑
y
d
，得到系统误差方程：其中，表示系统集中不确定性。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S3具体包括：在系统误差方程的基础上设计新的系统误差矩阵z：其中，λ
i
(i＝0,1,
…
,n
‑
1)是给定的正常数，取λ
n
‑1＝1，这样使得多项式
是赫尔维茨多项式；以PI的形式定义系统广义误差函数矩阵s，其中，ξ是一个可设计的常数，ξ>0，z是公式5中定义的误差矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S4具体包括：在MIMO系统误差方程的基础上，设计性能指标函数J
z
；其中，ξ是一个可设计的常数，ξ>0；Q是一个权重常数矩阵，Q＝[λ0I
m
,λ1I
m
,
…
,λ
n
‑2I
m
,I
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建晖，吴宇深，张苑晴，李咏华，吴文强，黄文岐，孔维霆，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：