申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2023-01-17

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN115978856B

主分类号：F25B49/02

分类号：F25B49/02;F25B41/20;F25B9/00;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.05.05#实质审查的生效;2023.04.18#公开

摘要：本发明一种气波制冷过程鲸鱼优化扰动补偿Smith预估控制方法，包括以下步骤：S1：以进入气波机气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响为被控对象，将排出换热器气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响作为扰动对象，采集气波制冷过程测试数据；S2：利用采集的测试数据，基于最小二乘法辨识得到气波制冷过程高阶被控对象模型和高阶扰动模型；S3：采用次最优降阶算法，将高阶模型降阶为气波制冷过程带有时滞的二阶被控对象模型和一阶扰动模型；S4：设计气波制冷过程扰动补偿Smith预估控制方法；S5：通过鲸鱼优化算法实现扰动补偿Smith预估控制方法中设定值跟踪控制器和滤波器参数的优化整定，实现设定值的跟踪，该方法对气波制冷效率的提高有重要的意义。

主权项：1.一种气波制冷过程鲸鱼优化扰动补偿Smith预估控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：以进入气波机气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响为被控对象，将排出换热器气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响作为扰动对象，采集气波制冷过程测试数据；S2：利用采集的测试数据，基于最小二乘法辨识得到气波制冷过程高阶被控对象模型和高阶扰动模型；S3：采用次最优降阶算法，将高阶模型降阶为气波制冷过程带有时滞的二阶被控对象模型和一阶扰动模型；S4：设计气波制冷过程扰动补偿Smith预估控制方法；S5：通过鲸鱼优化算法实现扰动补偿Smith预估控制方法中设定值跟踪控制器和滤波器参数的优化整定，实现设定值的跟踪；所述设计气波制冷过程扰动补偿Smith预估控制方法的过程如下：设气波制冷过程输出y与设定值输入r的闭环传递函数为： 设气波制冷过程输出y与扰动输入d的闭环传递函数为： 其中，表示被控对象，表示被控对象模型，Gp0s、Gm0s为不包含时滞的部分，Gds表示扰动对象，Fs为设定值滤波器，Gcs为设定值跟踪控制器，Gfs为扰动补偿控制器；在被控对象模型精确的情况下，即Gm0＝Gp0，τm＝τp时，气波制冷过程输出与设定值输入、干扰输入的传递函数分别为： 若扰动信号d对输出y的影响为零，则应使Gyds＝0，即Gd+GfGp＝0，故气波制冷过程设定值跟踪控制只与滤波器Fs和设定值跟踪控制器Gcs有关，干扰抑制控制只与扰动补偿控制器Gfs有关，该扰动补偿Smith预估控制方法设计使设定值跟踪控制与干扰抑制控制实现完全解耦，使气波制冷过程同时具有良好的设定值跟踪特性和干扰抑制特性；所述采用次最优降阶算法，将高阶模型降阶为气波制冷过程带有时滞的二阶被控对象模型和一阶扰动模型的过程如下：假设原始模型为： 降阶后的模型为： 在相同的输入信号rt下，原始模型和降阶后的模型之间误差信号的拉氏变换为： 其中，Rs是输入rt的拉氏变换，引入信号ht＝ωtet，则可定义ISE指标如下： 其中ωt是一个权重函数，对延迟系统采用近似的最优化来求解；定义待定参数向量ξ＝[α1,α2,…,αk,β1,β2,…,βr+1,Tr]，则对一类给定输入信号可以定义出降阶模型的误差信号其中误差信号被显式地写成ξ的函数，定义出次最优降阶的目标函数为： 通过最小化目标函数，得到气波制冷过程出口温度二阶被控对象模型为： 其中，T1、T2、T3为气波制冷过程时间常数，K为制冷过程增益，τp为控制延迟时间；得到一阶扰动对象模型为： 其中，T4为扰动过程时间常数，K1为扰动增益，τd为扰动控制延迟时间；所述扰动补偿Smith预估控制方法中气波制冷过程的设定值跟踪控制器和扰动补偿控制器的设计相互独立，具体推导过程如下：假设设定值跟踪控制器Gcs的表达式为： 从而可得： 假设期望的设定值跟踪特性为： 其中，λ为时间常数，由对应项系数相等可得： 解得： 由上述可知，滤波器Fs和控制器Gcs的设计只与参数λ的取值有关，简化了控制器的设计；根据扰动补偿原理，为使扰动对气波制冷过程输出的影响为零，扰动补偿控制器Gfs应满足：Gd+GfGp＝017即： 所述通过鲸鱼优化算法实现扰动补偿Smith预估控制方法中设定值跟踪控制器和滤波器参数的优化整定，具体如下：鲸鱼优化算法设置种群中个体数为N，最大迭代次数为M，从一组随机解开始，在每次迭代中，选择随机搜索代理或至今为止最优的搜索代理来引导搜索，根据[0,1]之间的随机数p的值，鲸鱼优化算法在螺旋和缩小环绕更新位置之间切换，在迭代过程中，从2开始线性减小到0，取值在[-a,a]之间的系数向量的变化范围随之减小，当时，选择随机搜索代理引导搜索，时，选择当前为止最优解引导搜索，目标函数的计算如下： 其中，et为系统输出误差，ut为控制输入，tr为上升时间，μ1、μ2、μ4为加权系数，为获取较为满意的过渡过程，目标函数采用误差绝对值的积分，为了防止控制量过大，在目标函数中引入控制量的平方项；令eyt＝yt-yt-1，当eyt＜0时，上式更新如下： 其中μ3＞＞μ1、μ2、μ4，优化过程中选取μ1＝1、μ2＝0.001、μ3＝20、μ4＝2；达到最大迭代次数后，鲸鱼优化算法输出扰动补偿Smith预估控制方法中最优参数λ值，从而计算设定值滤波器Fs和设定值跟踪控制器Gcs，实现气波制冷过程控制。

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