一种抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法、系统

1.本发明涉及工业控制领域，尤其涉及一种抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法、系统。


背景技术：

2.自抗扰控制算法由于其具有结构简单、兼顾跟踪和抗干扰性能、鲁棒性强等优点得到广泛的关注和应用。自抗扰控制算法尤其是一阶自抗扰控制算法在航天系统、电机系统、微电网系统以及机器人系统中已经有很多的成功应用。
3.然而在化工过程、热力发电过程等典型工业过程控制中存在着一类大滞后的过程，比如热力发电中的脱硝系统、主蒸汽压力系统等，一般都是采用高阶惯性系统进行描述其中s、k、t和n分别表示微分算子、高阶惯性系统的增益、高阶惯性系统的时间常数、高阶惯性系统的阶次，且n≥3，y(s)和u(s)分别为高阶惯性系统的输出和输入；以脱硝系统为例，上式中各参数的含义为:输出y(s)是脱硝系统的氮氧化物浓度输出值，输入u(s)是脱硝系统的喷氨量，增益系数k是指高阶系统对输入值的放大倍数，输入值为1吨喷氨量对应脱硝系统的氮氧化物浓度变化量，时间常数t是指系统响应达到稳态值的63.2％时所需要的时间。
4.针对以上高阶惯性系统，已有标准自抗扰控制算法和改进自抗扰控制算法(如cn108287466b一种对一类高阶系统的改进自抗扰控制方法)。其中，标准自抗扰控制算法在控制高阶惯性系统时不能很好的兼顾跟踪与抗干扰性能，抗干扰性能强时跟踪性能较差，跟踪性能强时抗干扰性能较差。已有的改进自抗扰控制算法虽然能够做到很好的兼顾跟踪与抗干扰性能，然而存在着下列问题：
5.1)参数整定依赖试凑法，缺少如何在保证鲁棒性前提下兼顾跟踪，欠缺抗干扰性能的参数定量化整定方法；
6.2)执行器的幅值饱和及速率饱和问题没有很好的解决，即当执行器存在严重的幅值饱和或者速率饱和时，会出现控制效果明显下降，缺少简单有效的抗饱和方法。


技术实现要素：

7.本发明的目的是为了克服已有技术的不足之处，针对一类高阶惯性工业系统提供了一种抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法、系统，通过采用控制量的改进，实现抗饱和的自抗扰控制算法；通过设计闭环系统的预期动态方程，能够直接计算得到一种抗饱和的自抗扰控制算法的参数，能够将提出的抗饱和自抗扰控制算法的参数进行定量化计算，并保证整定后的闭环系统控制效果理想，为抗饱和自抗扰控制算法在解决一类高阶惯性工业系统中的广泛应用提供支撑。
8.本发明提出了一种抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法，包括以下步骤：
9.步骤1，将一类被控的实际工业系统采用高阶惯性系统进行描述，数学表达式为：
[0010][0011]
其中，高阶惯性系统的输出y(s)和输入u(s)在每个计算步序中分别用y(k)和u(k)进行表示，k表示计算步序，s表示微分算子，k表示增益，t表示时间常数，表示n阶次，且n≥3；
[0012]
步骤2，针对步骤1中的一类被控的实际工业系统，设计闭环系统的预期动态方程，数学表达式为：
[0013][0014]
其中，gd(s)表示为闭环系统的预期动态方程的传递函数，λ表示可调因子，λ越大表示闭环系统动作越慢，λ越小表示闭环系统动作越快，λ的取值范围为[0.5，1.5]；
[0015]
步骤3，基于前馈量的当前值uf(k)和手操器输出的当前值u
out
(k)得到补偿算法输入的下一个计算步序数值u
ma
(k 1)，u
ma
(k 1)的计算公式为：
[0016]uma
(k 1)＝u
out
(k)-uf(k)；
[0017]
步骤4，将步骤3中得到的补偿算法输入的下一个计算步序数值u
ma
(k 1)通过补偿算法计算得到补偿算法输出的下两个计算步序数值u
cp
(k 2)，补偿算法的数学表达式为：
[0018][0019]
其中，补偿算法的输出u
cp
(s)在下两个计算步序数值和输入u
ma
(s)在下一个计算步序数值分别用u
cp
(k 2)和u
ma
(k 1)进行表示，k表示计算步序；
[0020]
步骤5，基于步骤2中的预期动态方程，使用步骤1中的被控对象的输出下两个计算步序数值y(k 2)和步骤4中得到的补偿算法输出的下两个计算步序数值u
cp
(k 2)设计扩张状态观测器算法，得到高阶惯性系统输出的下三个计算步序数值的跟踪值z1(k 3)和所受总扰动下三个计算步序的跟踪值z2(k 3)；
[0021]
z1(k 3)和z2(k 3)的扩张状态观测器算法如下：
[0022][0023]
其中，h为采样周期，h的取值范围为[0.001,100]；
[0024]
l1、l2和b0为自抗扰控制实现中的待整定参数，通过下式进行计算：
[0025][0026]
其中，ρ表示b0的放大倍数，ρ的取值范围为[0.5,105)；ωo表示扩张状态观测器算法的带宽，ωo越大表示扩张状态观测器算法的观测能力越强，ωo越小表示扩张状态观测器
算法的观测能力越弱，ωo的取值范围为[0.01,100]；e为自然指数，e的数值为2.718281；k
fw
为前馈权重系数，k
fw
的取值范围为[0,1)；
[0027]
步骤6，将步骤5中得到的高阶惯性系统所受总扰动下三个计算步序的跟踪值z2(k 3)和高阶惯性输出的下三个计算步序数值y(k 3)的跟踪值z1(k 3)，结合一类被控的实际工业系统的设定值下三个计算步序数值r(k 3)，结合前馈量的下三个计算步序数值uf(k 3)，通过控制律算法得到手操器输入的下四步计算步序数值u
in
(k 4)；
[0028]uin
(k 4)通过下式计算得到：
[0029][0030]
或者
[0031][0032]
其中，k
p
为自抗扰控制实现中的待整定参数，通过下式进行计算：
[0033][0034]
步骤7，将手操器输入的下三步计算步序数值u
in
(k 3)更新为步骤6中得到的手操器输入的下四步计算步序数值u
in
(k 4)并送入手操器得到手操器输出的下五步计算步序数值u
out
(k 5)；
[0035]
将手操器输出的下五步计算步序数值u
out
(k 5)送到执行器，调整执行器的开度，实现闭环系统的控制量调整，从而实现对被控对象输出的调节。
[0036]
本发明的特点及有益效果在于：
[0037]
本发明提出了一种抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法，保留了已有改进自抗扰控制算法在兼顾该类高阶惯性系统跟踪能力与抗干扰能力同时，具有很强的抗执行器幅值饱和及速率饱和的能力，并且能够在不增加新整定参数的基础上和保证鲁棒性前提下将需要整定的参数通过定量化计算得到。
附图说明
[0038]
图1为本发明实施例1中抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定系统的结构框图。
[0039]
图2为本发明实施例1抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法的实施步骤。
[0040]
图3为不存在执行器幅值饱和及速率饱和时，设定值、本发明方法输出值和对比方法输出值对比图。
[0041]
图4为存在执行器幅值饱和及速率饱和时，设定值、本发明方法输出值和对比方法输出值对比图。
具体实施方式
[0042]
下述将结合具体的实施例来详细描述本发明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，不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。本发明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发明透彻且完
整，并且向本领域技术人员充分表达本发明的范围。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。
[0043]
本发明使用的所有术语(包括技术术语或者科学术语)与本发明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。
[0044]
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。
[0045]
下面结合附图和具体实施例进一步详细说明。
[0046]
实施例1
[0047]
如图1所示，本实施例提供了一种抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定系统，包括：被控的实际工业系统，用于进行补偿算法计算的补偿计算器，用于进行控制律计算的控制律计算器和用于进行扩张状态观测器算法计算的扩张状态观测器；所述控制律计算器、所述补偿计算器、所述扩张状态观测器和所述被控的实际工业系统通信连接，用以实现抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法。
[0048]
如图2所示，该抗饱和自抗扰控制及定量化参数整定方法，流程包括以下步骤:
[0049]
s1：将一类燃煤机组脱硝系统采用高阶惯性系统进行描述，数学表达式为：
[0050][0051]
其中，高阶惯性系统的输出y(s)和输入u(s)在每个计算步序中分别用y(k)和u(k)进行表示，k表示计算步序，s表示微分算子，k表示增益，t表示时间常数，表示n阶次，且n≥3。
[0052]
s2：针对步骤s1中的一类被控的实际工业系统，设计闭环系统的预期动态方程，数学表达式为：
[0053][0054]
其中，gd(s)表示为闭环系统的预期动态方程的传递函数，λ表示可调因子，λ越大表示闭环系统动作越慢，λ越小表示闭环系统动作越快，λ的取值范围为[0.5，1.5]。
[0055]
s3：基于前馈量的当前值uf(k)和手操器输出的当前值u
out
(k)得到补偿算法输入的下一个计算步序数值u
ma
(k 1)，u
ma
(k 1)的计算公式为：
[0056]uma
(k 1)＝u
out
(k)-uf(k)。
[0057]
s4：将步骤s3中得到的补偿算法输入的下一个计算步序数值u
ma
(k 1)通过补偿算法计算得到补偿算法输出的下两个计算步序数值u
cp
(k 2)，补偿算法的数学表达式为：
[0058][0059]
其中，补偿算法的输出u
cp
(s)在下两个计算步序数值和输入u
ma
(s)在下一个计算步序数值分别用u
cp
(k 2)和u
ma
(k 1)进行表示，k表示计算步序。
[0060]
s5：基于步骤s2中预期动态方程，将步骤s1中被控对象的输出在下两个计算步序数值y(k 2)和步骤s4中得到的补偿算法输出的下两个计算步序数值u
cp
(k 2)设计扩张状态观测器算法，得到高阶惯性系统输出的下三个计算步序数值的跟踪值z1(k 3)和所受总扰动下三个计算步序的跟踪值z2(k 3)；
[0061]
z1(k 3)和z2(k 3)的扩张状态观测器算法如下，
[0062][0063]
其中h为采样周期，h的取值范围为[0.001,100]；
[0064]
l1、l2和b0为自抗扰控制实现中的待整定参数，通过下式进行计算：
[0065][0066]
其中，ρ表示b0的放大倍数，ρ的取值范围为[0.5,105)；ωo表示扩张状态观测器算法的带宽，ωo越大表示扩张状态观测器算法的观测能力越强，ωo越小表示扩张状态观测器算法的观测能力越弱，ωo的取值范围为[0.01,100]；e为自然指数，e的数值为2.718281；k
fw
为前馈权重系数，k
fw
的取值范围为[0,1)。
[0067]
s6：将步骤s5中得到的高阶惯性系统所受总扰动下三个计算步序的跟踪值z2(k 3)和高阶惯性输出的下三个计算步序数值y(k 3)的跟踪值z1(k 3)，结合一类被控的实际工业系统的设定值下三个计算步序数值r(k 3)，结合前馈量的下三个计算步序数值uf(k 3)，通过控制律算法得到手操器输入的下四步计算步序数值u
in
(k 4)；
[0068]uin
(k 4)可以通过下式计算得到：
[0069][0070]
或者
[0071][0072]
其中，k
p
为自抗扰控制实现中的待整定参数，通过下式进行计算：
[0073][0074]
s7：将手操器输入的下三步计算步序数值u
in
(k 3)更新为步:106中得到的手操器输入的下四步计算步序数值u
in
(k 4)并送入手操器得到手操器输出的下五步计算步序数值u
out
(k 5)；
[0075]
将手操器输出的下五步计算步序数值u
out
(k 5)送到执行器，调整执行器的开度，实现闭环系统的控制量调整，从而实现对被控对象输出的调节。
[0076]
实施例2
[0077]
本实施例以热工系统中主蒸汽压力控制为例说明本发明的技术优越性：
[0078]
s21：将燃煤机组脱硝系统采用高阶惯性系统进行描述，数学表达式为：
[0079][0080]
其中，高阶惯性系统的输出y(s)和输入u(s)在每个计算步序中分别用y(k)和u(k)进行表示，k表示计算步序，s表示微分算子，k表示增益，t表示时间常数，n表示阶次，且n≥3；本实施例中燃煤机组脱硝系统的k＝-0.2、t＝100和n＝4。
[0081]
s22：设计闭环系统的预期动态方程，数学表达式为：
[0082][0083]
其中，gd(s)表示为闭环系统预期动态方程的传递函数，λ表示预期动态方程的可调因子，λ越大表示闭环系统动作越慢，λ越小表示闭环系统动作越快；本实施例中燃煤机组脱硝系统的λ＝0.9。
[0084]
s23：基于前馈量的当前值uf(k)和手操器输出的当前值u
out
(k)得到补偿算法输入的下一个计算步序数值u
ma
(k 1)，u
ma
(k 1)的计算公式为：
[0085]uma
(k 1)＝u
out
(k)-uf(k)。
[0086]
s24：将步骤s23中得到的补偿算法输入的下一个计算步序数值u
ma
(k 1)通过补偿算法计算得到补偿算法输出的下两个计算步序数值u
cp
(k 2)，补偿算法的数学表达式为：
[0087][0088]
其中，补偿算法的输出u
cp
(s)在下两个计算步序数值和输入u
ma
(s)在下一个计算步序数值分别用u
cp
(k 2)和u
ma
(k 1)进行表示，k表示计算步序。
[0089]
s25：基于步骤s22中预期动态方程，将步骤s21中被控对象的输出在下两个计算步序数值y(k 2)和步骤s24中得到的补偿算法输出的下两个计算步序数值u
cp
(k 2)设计扩张状态观测器算法，得到高阶惯性系统输出的下三个计算步序数值的跟踪值z1(k 3)和所受总扰动下三个计算步序的跟踪值z2(k 3)；
[0090]
z1(k 3)和z2(k 3)的扩张状态观测器算法如下，
[0091][0092]
其中，h为采样周期，h＝0.2；
[0093]
l1、l2和b0为自抗扰控制实现中的待整定参数，通过下式进行计算：
[0094]
[0095]
其中，ρ表示b0的放大倍数，ρ＝1，b0＝-0.0020；ωo表示扩张状态观测器算法的带宽，ωo越大表示扩张状态观测器算法的观测能力越强，ωo越小表示扩张状态观测器算法的观测能力越弱，ωo＝0.3；e为自然指数，数值为2.718281；k
fw
为前馈权重系数，k
fw
＝0。
[0096]
s26：将步骤s25中得到的高阶惯性系统所受总扰动下三个计算步序的跟踪值z2(k 3)和高阶惯性输出的下三个计算步序数值y(k 3)的跟踪值z1(k 3)，结合一类被控的实际工业系统的设定值下三个计算步序数值r(k 3)，结合前馈量的下三个计算步序数值uf(k 3)，通过控制律算法得到手操器输入的下四步计算步序数值u
in
(k 4)；
[0097]uin
(k 4)通过下式计算得到：
[0098][0099]
其中，k
p
为自抗扰控制实现中的待整定参数，通过下式进行计算：
[0100][0101]
s27：将手操器输入的下三步计算步序数值u
in
(k 3)更新为步骤s26中得到的手操器输入的下四步计算步序数值u
in
(k 4)并送入手操器得到手操器输出的下五步计算步序数值u
out
(k 5)；
[0102]
将手操器输出的下五步计算步序数值u
out
(k 5)送到执行器，调整执行器的开度，实现闭环系统的控制量调整，从而实现对被控对象输出的调节。
[0103]
图3为不存在执行器幅值饱和及速率饱和时，设定值、本发明方法输出值和对比方法输出值对比图；图4为存在执行器幅值饱和及速率饱和时，设定值、本发明方法输出值和对比方法(专利cn108287466b)输出值对比图；其中专利cn108287466b中的改进自抗扰控制算法的参数分别为：k＝-0.2、t＝100、n＝4、b0＝-0.0020、ωo＝0.3和k
p
＝0.0113；实线、方框线和虚线分别为脱硝系的设定值、本发明方法输出值以及对比方法(专利cn108287466b)输出值。
[0104]
具体的仿真过程为：仿真开始时刻，系统处于稳态时刻，在100s时将设定值从0变为1，在2000s时对闭环回路进行控制量的扰动，由0变为-1，直到4000s时达到稳态。通过仿真可知，当不存在执行器幅值饱和及速率饱和时，本发明方法与对比方法都能兼顾系统的跟踪能力与抗干扰能力，具有比较快的跟踪能力和较强的抗干扰能力。当存在执行器幅值饱和(幅值限幅为
±
5.2)及速率饱和(速率限制为
±
0.1)时，本发明方法仍然能够兼顾系统的跟踪能力与抗干扰能力，具有比较快的跟踪能力和较强的抗干扰能力，对比方法的控制效果明显下降，在2000s时跟踪仍然没有达到稳态。