一種基于狀態(tài)觀測器的動態(tài)系統(tǒng)建模方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)觀測器的動態(tài)系統(tǒng)建模方法，具體通過如下步驟實現(xiàn)：（1）對現(xiàn)場被控對象的輸入及輸出數(shù)據(jù)進行采集，采集的數(shù)據(jù)包括被控對象響應(yīng)曲線由某動態(tài)過程過渡到穩(wěn)態(tài)過程的數(shù)據(jù)段；（2）選取動態(tài)過程一段動態(tài)過渡到穩(wěn)態(tài)的連續(xù)數(shù)據(jù)，設(shè)定被控對象的預(yù)估模型、參數(shù)和狀態(tài)觀測器極點，設(shè)定觀測器的初始狀態(tài)均為零，應(yīng)用狀態(tài)觀測器觀測被控對象的觀測狀態(tài)；（3）應(yīng)用被控對象的預(yù)估模型以觀測狀態(tài)為初始狀態(tài)，對步驟（2）選取后剩余的數(shù)據(jù)段仿真，求取仿真曲線與被控對象實際輸出的誤差平方和，并以誤差平方和為目標函數(shù)，應(yīng)用智能優(yōu)化算法進行假設(shè)模型參數(shù)的尋優(yōu)。本發(fā)明無需對被控對象進行專門的建模試驗，更為實用、方便。
【專利說明】
一種基于狀態(tài)觀測器的動態(tài)系統(tǒng)建模方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于狀態(tài)觀測器的動態(tài)系統(tǒng)建模方法，尤其涉及一種以運行過程 中的動態(tài)閉環(huán)數(shù)據(jù)為建模原始數(shù)據(jù)，應(yīng)用狀態(tài)觀測器對系統(tǒng)動態(tài)過程進行狀態(tài)觀測，并以 該觀測狀態(tài)為系統(tǒng)初態(tài)，應(yīng)用智能優(yōu)化算法對預(yù)估模型參數(shù)進行尋優(yōu)的建模的方法，屬于 建模方法領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)工業(yè)被控對象的建模過程往往需要系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)時，對系統(tǒng)加入階躍擾動進 行建模。這種建模方法要求系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)，在實際的工業(yè)過程中難以實現(xiàn)。而且，當(dāng)系統(tǒng)加 入階躍擾動時，會使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降，甚至引起事故，不利于系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟運行。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種使用方便、 安全有效，且無需調(diào)整系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)，也無需對系統(tǒng)加入階躍擾動的基于狀態(tài)觀測器的動 態(tài)系統(tǒng)建模方法。
[0004] 為解決上述問題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是：
[0005] -種基于狀態(tài)觀測器的動態(tài)系統(tǒng)建模方法，其采用如下步驟實現(xiàn)：
[0006] 步驟1、現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集：
[0007] 對現(xiàn)場被控對象的輸入及輸出數(shù)據(jù)進行采集，采集的數(shù)據(jù)段應(yīng)包括被控對象響應(yīng) 曲線由某動態(tài)過渡到穩(wěn)態(tài)過程的數(shù)據(jù)段;所述數(shù)據(jù)段分為兩個部分，第一部分數(shù)據(jù)段ab為 包含部分動態(tài)過程的數(shù)據(jù)段，第二部分數(shù)據(jù)段be為包含剩余部分動態(tài)過程數(shù)據(jù)和全部穩(wěn)態(tài) 數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)段;所述第一部分數(shù)據(jù)段ab的結(jié)尾部分與所述第二部分數(shù)據(jù)段be的開始部分相 連；
[0008] 步驟2、被控對象狀態(tài)估計：
[0009] 設(shè)定被控對象的預(yù)估模型和所述預(yù)估模型的參數(shù)，并以所述預(yù)估模型為狀態(tài)觀測 器設(shè)計的基準模型，選取步驟1中動態(tài)過程起始的一段數(shù)據(jù)即第一部分數(shù)據(jù)段ab，應(yīng)用狀態(tài) 觀測器觀測預(yù)估系統(tǒng)狀態(tài)，在觀測過程中，設(shè)定狀態(tài)觀測器的極點，且認為觀測器的初始狀 態(tài)均為零；
[0010] 步驟3、被控對象動態(tài)過程建模：
[0011] 應(yīng)用所設(shè)預(yù)估模型以步驟2中觀測狀態(tài)為初始狀態(tài)，對步驟1中第二部分數(shù)據(jù)段be 進行仿真，求取仿真曲線與被控對象實際輸出的誤差平方和，且以所述誤差平方和為目標 函數(shù)，應(yīng)用智能優(yōu)化算法進行假設(shè)模型參數(shù)的尋優(yōu)。
[0012] 進一步的，關(guān)于步驟1中將采集的數(shù)據(jù)段分為兩個部分，因為辨識過程需要動態(tài)過 渡到穩(wěn)態(tài)的連續(xù)數(shù)據(jù)，而辨識開始的數(shù)據(jù)點處的系統(tǒng)初始狀態(tài)需要狀態(tài)觀測器進行狀態(tài)估 計，所以狀態(tài)觀測器觀測數(shù)據(jù)的結(jié)尾部分必須與辨識過程的開始部分相連，數(shù)據(jù)個數(shù)沒有 具體要求，只要是滿足以上描述的分段即可。被控對象的狀態(tài)估計與被控對象的辨識過程 必須是首尾相連的，這樣估計的狀態(tài)才對辨識過程有意義，狀態(tài)估計為第一部分數(shù)據(jù)段ab， 辨識為第二部分數(shù)據(jù)段
[0013] bc〇
[0014] 進一步的，關(guān)于所述步驟2中的被控對象的預(yù)估模型的設(shè)定，由于許多工業(yè)被控對 象都已經(jīng)用機理建?；蛘呤窃囼灲＿M行過建模，模型結(jié)構(gòu)比較固定，只是參數(shù)會由于實 際的被控對象的特性有所不同，當(dāng)只是預(yù)估模型結(jié)構(gòu)不合適時，辨識模型的輸出曲線與實 際的輸出曲線擬合度相對較差，可以再更改預(yù)估模型結(jié)構(gòu)，再次建模。所以預(yù)估模型即使沒 有參考也可以通過試驗進行確定。且工業(yè)對象的預(yù)估模型結(jié)構(gòu)形式有限，可用試驗進行選 取。
[0015] 采用上述技術(shù)方案所產(chǎn)生的有益效果在于：
[0016] 本方法無需對被控對象進行專門的建模試驗，提供了一種基于現(xiàn)場日常運行數(shù)據(jù) 的更為實用、方便的建模方法，有很好地推廣和實用價值。
[0017] 本方法不必選取系統(tǒng)的穩(wěn)定工況，也無須對被控對象加入階躍擾動，應(yīng)用現(xiàn)場采 集的日常運行數(shù)據(jù)對系統(tǒng)狀態(tài)進行閉環(huán)建模，操作簡便，安全高效，適用范圍廣。選取的現(xiàn) 場數(shù)據(jù)具有系統(tǒng)輸出從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)的特征，并將數(shù)據(jù)分為兩部分，第一部分數(shù)據(jù)段為包 含部分動態(tài)過程的數(shù)據(jù)段;第二部分數(shù)據(jù)段為包含剩余部分動態(tài)過程數(shù)據(jù)和全部穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù) 的數(shù)據(jù)段。應(yīng)用第一部分數(shù)據(jù)和預(yù)估模型來觀測被控對象在該段數(shù)據(jù)結(jié)束位置的狀態(tài)，并 以該狀態(tài)為預(yù)估模型的初始狀態(tài);應(yīng)用第二部分數(shù)據(jù)對被控對象預(yù)估模型的參數(shù)進行智能 尋優(yōu)。該方法應(yīng)用狀態(tài)觀測器對預(yù)估模型進行狀態(tài)跟蹤，并以最終的跟蹤狀態(tài)為被控對象 初態(tài)，彌補了被控對象建模過程由于無法估計被控對象所處狀態(tài)，必須要求被控對象初始 狀態(tài)為零的缺點；在應(yīng)用智能算法對預(yù)估模型參數(shù)進行調(diào)整的過程中，當(dāng)預(yù)估模型參數(shù)與 實際被控對象模型參數(shù)匹配較好時，觀測器觀測到的被控對象初始狀態(tài)也相對準確，從而 使第二部分數(shù)據(jù)所處時刻的預(yù)估模型的輸出與實際模型的輸出偏差也較小，保證了被控對 象的狀態(tài)估計過程與模型參數(shù)尋優(yōu)過程中參數(shù)調(diào)節(jié)的一致性。
【附圖說明】
[0018] 為了更清楚地說明本發(fā)明【具體實施方式】或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體 實施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的 附圖是本發(fā)明的一些實施方式，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前 提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。
[0019]圖1為采集的被控對象的響應(yīng)曲線由某動態(tài)過渡到穩(wěn)態(tài)的過程的狀態(tài)圖。
[0020] 圖2為采集的被控對象的輸入數(shù)據(jù)曲線。
【具體實施方式】
[0021] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面結(jié)合圖1~圖2和具體實施例 對本發(fā)明進行清楚、完整的描述。
[0022] 如圖1和圖2所示，本實施例不必選取系統(tǒng)的穩(wěn)定工況，也無須對被控對象加入階 躍擾動，應(yīng)用現(xiàn)場采集的日常運行數(shù)據(jù)對系統(tǒng)狀態(tài)進行閉環(huán)建模，選取的現(xiàn)場數(shù)據(jù)具有系 統(tǒng)輸出從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)的特征，并將數(shù)據(jù)分為兩段，其中一段包括部分穩(wěn)態(tài)過程和動態(tài)過 程，稱為數(shù)據(jù)段be，用來對假設(shè)模型進行驗?zāi)?另一段包含剩余數(shù)據(jù)，稱為數(shù)據(jù)段ab，用來估 計被控對象在兩段數(shù)據(jù)的結(jié)合點的狀態(tài)。1.狀態(tài)觀測器設(shè)計 [0023]假設(shè)被控對象的傳遞函數(shù)結(jié)構(gòu)形式為如下公式(1)，：
[0025]其中:G(s)為被控對象傳遞函數(shù)；
[0026] K為比例增益；
[0027] T為慣性時間常數(shù)；
[0028] η為被控對象階次；
[0029]根據(jù)現(xiàn)代控制理論的知識可以得出被控對象的狀態(tài)空間表達式為如下公式(2)和 公式(3):
[0031] y = xn (3)
[0032] 其中：[XI Χ2…Xn]T為狀態(tài)矢量；
[0033] u為輸入；
[0034] y為輸出；
[0035]很明顯，被控對象完全能觀，且系數(shù)矩陣為如下公式(4):
[0037]其中:A為系統(tǒng)矩陣；
[0038] B為控制矩陣；
[0039] C為觀測矩陣；
[0040] 對假設(shè)被控對象進行狀態(tài)觀測，設(shè)狀態(tài)觀測器的狀態(tài)觀測矩陣G為如下公式(5):
[0042] 由現(xiàn)代控制理論知識可知，閉環(huán)觀測系統(tǒng)的特征多項式P為如下公式(6):
[0043] P= (SI-A+GC (6)
[0044] 為使被控對象的狀態(tài)觀測器的狀態(tài)估計值趨近于狀態(tài)真值，需要將狀態(tài)觀測器的 極點配置在s平面的左側(cè)，不妨設(shè)觀測系統(tǒng)的極點矩陣F為如下公式(7):
[0045] F=[_ai _a2 …-an] (7)
[0046] 按期望的觀測極點確定期望特征多項式為如下公式(8):
[0047] (s+ai) (s+a2)··· (s+a3) =a〇+aisH Ι~αη-!sn (8)
[0048] 由于A與C的系數(shù)已知，有：
[0049] SI-A+GC I =0o+0is+……+Pn-isn_1+sn (9)
[0050] 則有，根據(jù)對應(yīng)系數(shù)相等的關(guān)系，可得n個代數(shù)方程如下公式(10):
[0052]可解得狀態(tài)觀測矩陣的元素值。
[0053] 2.被控對象狀態(tài)估計
[0054]由于狀態(tài)觀測器的狀態(tài)估計值趨近于狀態(tài)真值，不妨認為狀態(tài)觀測器初始狀態(tài)為 零且假設(shè)的系統(tǒng)模型準確，應(yīng)用第一部分數(shù)據(jù)段ab中的系統(tǒng)輸入和輸出，對b點的系統(tǒng)狀態(tài) 進行觀測，如果上述假設(shè)模型準確，在第一部分數(shù)據(jù)段ab足夠長的情況下，b點的狀態(tài)估計 必然準確。由現(xiàn)代控制理論可知，狀態(tài)觀測器的狀態(tài)空間表達式為如下公式（11)~（12):
[0057] 其中：i為觀測狀態(tài)矢量；
[0058] 夕為觀測輸出；
[0059]被控對象即為某個系統(tǒng)，所以此處系統(tǒng)指的就是被控對象，有系統(tǒng)的離散系統(tǒng)方 程為如下公式(13):
[0061] 其中，Ts為采樣時間間隔；
[0062] 狀態(tài)觀測矩陣G的選擇可決定估計誤差e(t)趨于零的速度，當(dāng)觀測系統(tǒng)的極點配 置在s平面左側(cè)離虛軸很遠的地方時，系統(tǒng)頻帶很寬，對噪聲的抑制能力下降，由于可以選 取足夠的時間段長度，所以在這里，將觀測器的極點配置在離虛軸較近的地方，一般選取極 點位置小于1/T即可，從而既可以保證狀態(tài)觀測的準確性，又能保證觀測數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。人 為設(shè)定狀態(tài)觀測器極點地作用是調(diào)節(jié)狀態(tài)觀測器對被控對象的狀態(tài)的觀測速度。
[0063]當(dāng)假設(shè)模型準確且第一部分數(shù)據(jù)段ab足夠長時，對第一部分數(shù)據(jù)段ab進行狀態(tài)觀 測，可以認為b點的狀態(tài)觀測值與系統(tǒng)實際狀態(tài)一致，從而解決了動態(tài)過程建模中的初始狀 態(tài)無法確定的困擾。
[0064] 3.系統(tǒng)動態(tài)過程建模
[0065] 由狀態(tài)觀測器獲取系統(tǒng)的動態(tài)過程中b點的狀態(tài)后，應(yīng)用該狀態(tài)為新的系統(tǒng)初態(tài)， 假設(shè)估計模型準確，對系統(tǒng)進行仿真，應(yīng)用各個時刻的仿真輸出與實際輸出求差后，求差值 的平方和，以此作為判斷模型準確與否的目標函數(shù)。應(yīng)用智能優(yōu)化算法對假設(shè)模型的參數(shù) 進行修改，對目標函數(shù)進行尋優(yōu)，從而建立動態(tài)過程的被控對象模型。
[0066] 狀態(tài)觀測器在b點的狀態(tài)觀測值為如下公式（14):
[0067] ('，),.，…九（/，） (14)
[0068] 則認為實際對象以b點為初始狀態(tài)的實際狀態(tài)為如下公式(15):
[0070]則有，以b點為起始點對系統(tǒng)進行仿真，系統(tǒng)的離散方程為如下公式(16):
[0072]仿真過程的輸入與實際輸入保持一致，并持續(xù)到系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)，記錄仿真過程的輸出， 以該過程輸出與實際輸出求差后，再求取平方和作為目標函數(shù)為如下公式(17):
[0074] 以式（17)為目標函數(shù)，應(yīng)用智能優(yōu)化算法對假設(shè)模型的模型參數(shù)進行尋優(yōu)，尋優(yōu) 過程為:給出一定的假設(shè)模型的參數(shù)范圍，智能優(yōu)化算法將某組模型參數(shù)送給子程序，子程 序根據(jù)該組模型參數(shù)求取對應(yīng)的狀態(tài)觀測矩陣G，并以該矩陣參數(shù)進行b點的系統(tǒng)狀態(tài)估 計，將b點的估計狀態(tài)作為b點的初態(tài)，對后續(xù)過程進行仿真，求取系統(tǒng)的目標函數(shù)，如此往 復(fù)，從而求取最優(yōu)的模型參數(shù)。
[0075] 最后應(yīng)說明的是：以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制;盡管 參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可 以對前述實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換;而 這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實施例技術(shù)方案的精神和范 圍。
【主權(quán)項】
1. 一種基于狀態(tài)觀測器的動態(tài)系統(tǒng)建模方法，其特征在于:包括如下步驟： 步驟1、現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集： 對現(xiàn)場被控對象的輸入及輸出數(shù)據(jù)進行采集，采集的數(shù)據(jù)包括被控對象響應(yīng)曲線由某 動態(tài)過程過渡到穩(wěn)態(tài)過程的數(shù)據(jù)段； 步驟2、被控對象狀態(tài)估計： 選取步驟1中動態(tài)過程一段動態(tài)過渡到穩(wěn)態(tài)的連續(xù)數(shù)據(jù)，設(shè)定被控對象的預(yù)估模型和 所述預(yù)估模型的參數(shù)，并設(shè)定狀態(tài)觀測器極點，且設(shè)定觀測器的初始狀態(tài)均為零，應(yīng)用狀態(tài) 觀測器觀測被控對象的觀測狀態(tài)； 步驟3、被控對象動態(tài)過程建模： 應(yīng)用步驟2中被控對象的預(yù)估模型以步驟2中所述觀測狀態(tài)為初始狀態(tài)，對步驟2中選 取后剩余的數(shù)據(jù)段進行仿真，求取仿真曲線與被控對象實際輸出的誤差平方和，且以所述 誤差平方和為目標函數(shù)，應(yīng)用智能優(yōu)化算法進行假設(shè)模型參數(shù)的尋優(yōu)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于狀態(tài)觀測器的動態(tài)系統(tǒng)建模方法，其特征在于:所述 采集的數(shù)據(jù)分為兩段，一段為由動態(tài)過程數(shù)據(jù)的起始位置到被控對象仍處于動態(tài)過程的某 時刻的位置，其另一段既包括動態(tài)過程剩余的數(shù)據(jù)段，還包括被控對象進入穩(wěn)態(tài)的數(shù)據(jù)段。
【文檔編號】G05B17/02GK105867169SQ201610247941
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年4月20日
【發(fā)明人】董澤, 尹二新, 李興如
【申請人】華北電力大學(xué)（保定）