发明名称 无钟高炉料线深度调节的数据驱动PID控制器设计方法
摘要 本发明针对无钟高炉料线深度调节的数据驱动PID控制器设计方法,属于高炉炼铁自动化控制领域。主要内容如下:1)基于炉顶测温数据,设计一个能反映炉温的综合温度指标,并在此基础上设计PID控制规则;2)构造数据库中数据形式,使用传统方法进行PID参数整定,建立数据驱动的基础数据库;3)计算目标信息向量(控制目标)与数据库中信息向量的距离,选择邻元素:4)对选出的邻元素所对应的PID参数进行最优加权求和,得到对于目标信息向量的PID参数,并将其用于实际系统控制;5)对4)中得到的PID参数进行有向学修正,将修正后的PID参数存储进数据库中;6)去除数据库中冗余数据组。
申请公布号 CN102636989B 申请公布日期 2014.09.17
申请号 CN201210124394.2 申请日期 2012.04.25
申请人 北京科技大学 发明人 尹怡欣;祝乔;陈先中
分类号 G05B11/42(2006.01)I 主分类号 G05B11/42(2006.01)I
代理机构 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 代理人 皋吉甫
主权项 一种无钟高炉料线深度调节的数据驱动PID控制器设计方法,其特征在于,所述方法如下:<b>(</b><b>1</b><b>)综合炉顶温度指标的建立及</b><b>PID</b><b>控制规则</b>(1.1)根据高炉中十字测温装置,其有四条支臂,每条支臂上有四个点,中间有一个点,共有十七个点,设<img file="2012101243942100001dest_path_image002.GIF" wi="33" he="18" />表示在第<img file="2012101243942100001dest_path_image004.GIF" wi="4" he="11" />个点的第<img file="dest_path_image006.GIF" wi="7" he="7" />个周期内的平均温度,这里一个周期表示一批料的开始时刻到下批料开始的前一时刻;为了控制炉顶温度进而改善煤气流分布,我们将设置一个能反映炉顶温度的综合温度高低指标<img file="dest_path_image008.GIF" wi="32" he="18" />,且<img file="dest_path_image010.GIF" wi="410" he="95" />式中<img file="2012101243942100001dest_path_image012.GIF" wi="13" he="14" />为对应雷达点温度,<img file="dest_path_image014.GIF" wi="9" he="15" />为权值,<img file="dest_path_image016.GIF" wi="53" he="38" />;(1.2)设<img file="dest_path_image018.GIF" wi="35" he="18" />为当前周期的期望温度,<img file="dest_path_image020.GIF" wi="138" he="31" />为系统控制误差;设置时变参数的PID控制规则:<img file="dest_path_image022.GIF" wi="338" he="20" />式中,<img file="dest_path_image024.GIF" wi="30" he="18" />为当前周期的料线深度,<img file="dest_path_image026.GIF" wi="11" he="12" />为差分算子<img file="dest_path_image028.GIF" wi="63" he="14" />,即<img file="dest_path_image030.GIF" wi="150" he="18" />,<img file="dest_path_image032.GIF" wi="39" he="18" />、<img file="dest_path_image034.GIF" wi="41" he="18" />和<img file="dest_path_image036.GIF" wi="42" he="18" />分别为当前时刻积分增益、比例增益和微分增益,<img file="dest_path_image008a.GIF" wi="32" he="18" />为当前周期综合温度指标;<b>(</b><b>2</b><b>)建立基础数据库</b>基础数据库形式如下:<img file="dest_path_image038.GIF" wi="251" he="22" />式中,<img file="dest_path_image040.GIF" wi="460" he="22" />为信息向量;<img file="dest_path_image042.GIF" wi="14" he="11" />,<img file="dest_path_image044.GIF" wi="12" he="11" />为系统阶数,<img file="dest_path_image046.GIF" wi="206" he="22" />为PID参数,<img file="dest_path_image048.GIF" wi="34" he="18" />为当前周期数据库中数据组个数,<img file="dest_path_image050.GIF" wi="33" he="18" />初始基础数据库中数据组个数;在建立数据库过程中<img file="dest_path_image052.GIF" wi="34" he="18" />由一般PID参数整定方法得到;<b>(</b><b>3</b><b>)计算距离与选择邻元素</b>对于一个目标向量<img file="dest_path_image054.GIF" wi="29" he="18" />控制目标,采用<img file="dest_path_image056.GIF" wi="60" he="15" />计算目标向量与数据库中每个元素信息向量的距离:<img file="dest_path_image058.GIF" wi="318" he="46" />其中,<img file="dest_path_image060.GIF" wi="33" he="18" />表示当前周期目标向量<img file="dest_path_image054a.GIF" wi="29" he="18" />的第<img file="dest_path_image062.GIF" wi="4" he="11" />个元素,<img file="dest_path_image064.GIF" wi="33" he="18" />表示数据库中第<img file="dest_path_image066.GIF" wi="7" he="13" />个信息向量的第<img file="dest_path_image062a.GIF" wi="4" he="11" />个元素,<img file="dest_path_image068.GIF" wi="76" he="18" />表示数据库中所有信息向量的第<img file="dest_path_image062aa.GIF" wi="4" he="11" />个元素中最大的元素,<img file="dest_path_image070.GIF" wi="74" he="18" />表示数据库中所有信息向量的第<img file="dest_path_image062aaa.GIF" wi="4" he="11" />个元素中最小的元素;然后,从数据库中选出<img file="dest_path_image072.GIF" wi="8" he="11" />组与目标向量距离最小的信息向量;<b>(</b><b>4</b><b>)计算</b><b>PID</b><b>参数</b>对选出的<img file="dest_path_image072a.GIF" wi="8" he="11" />组数据库中信息向量对应的PID参数进行加权求和处理:<img file="dest_path_image074.GIF" wi="129" he="38" />,<img file="dest_path_image076.GIF" wi="54" he="38" />其中,<img file="dest_path_image078.GIF" wi="288" he="56" />;计算得到的PID参数<img file="dest_path_image080.GIF" wi="49" he="20" />,直接传给PID控制器下一个周期即第<img file="dest_path_image082.GIF" wi="38" he="18" />个周期的料线深度调节;<b>(</b><b>5</b><b>)</b><b>PID</b><b>参数修正</b>在PID参数<img file="dest_path_image080a.GIF" wi="49" he="20" />进行料线调节无法达到控制要求时,则需要对PID参数<img file="dest_path_image080aa.GIF" wi="49" he="20" />进行学习修正,使控制误差能够不断变小;这里,我们采用最速下降法PID参数修正:<img file="dest_path_image084.GIF" wi="204" he="42" />,<img file="dest_path_image086.GIF" wi="130" he="18" />其中,<img file="dest_path_image088.GIF" wi="8" he="12" />为学习率,<img file="dest_path_image090.GIF" wi="50" he="18" />为误差准则定义为<img file="dest_path_image092.GIF" wi="133" he="33" />,<img file="dest_path_image094.GIF" wi="185" he="18" />;进一步分析,我们可得到<img file="dest_path_image096.GIF" wi="416" he="47" /><img file="dest_path_image098.GIF" wi="336" he="47" /><img file="dest_path_image100.GIF" wi="496" he="47" />其中,<img file="dest_path_image102.GIF" wi="131" he="18" />为新的学习率,这样,我们就得到一组新的对应目标向量<img file="dest_path_image054aa.GIF" wi="29" he="18" />的PID参数;<b>(</b><b>6</b><b>)去除数据库冗余数据</b>对于数据库中的数据,需要同时满足以下两个条件,有一条不满足时,数据组将被去除:<img file="dest_path_image104.GIF" wi="119" he="21" />,<img file="dest_path_image106.GIF" wi="125" he="18" /><img file="dest_path_image108.GIF" wi="181" he="49" />其中,<img file="dest_path_image110.GIF" wi="62" he="15" />代表<img file="dest_path_image112.GIF" wi="69" he="15" />;对于上面选出的<img file="dest_path_image072aa.GIF" wi="8" he="11" />组数据不加以判断,认为符合要求。
地址 100083 北京市海淀区学院路30号