数据驱动与非线性PID控制的未建模动态切换策略

本文主要探讨的是数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制方法，针对那些结构复杂、动态特性随操作条件强烈变化的工业过程。传统的PID控制方法在处理这类系统时可能存在局限，因为它们往往假设模型的精确性，但在实际应用中，许多系统中的动态行为可能难以完全建模。因此，作者提出了一种创新的方法，结合数据驱动控制、PID控制以及一步超前最优控制策略。 该方法的核心在于利用被控对象在工作点附近通常表现出的稳定性，通过系统丰富的可测数据来构建一个低阶控制器设计模型，同时识别并分离出高阶的未建模动态项。与传统方法不同，此方法将未建模动态分解为前一拍数据与未知增量的和，并利用可测量的未建模动态数据来补偿系统中未知的非线性动态特性。通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对未建模动态的未知增量进行估计，设计出包含这些估计的非线性PID控制器。这种方法不仅提高了系统的稳定性，还通过切换机制优化了控制器性能，确保在各种工况下都能有效地管理控制任务。 一步超前最优控制策略被用来解决PID控制器参数选择的问题，文章提供了理论依据，给出了参数选择的一般原则和方法，以保证闭环系统的输入输出稳定性。这种方法特别适用于Pendubot这样的系统，其动态特性可能会随着操作而变化，通过非线性PID控制能够更好地适应这种变化。 研究者张雅俊、魏翠、柴天有和吕少文等人合作，他们的工作不仅局限于理论分析，还展示了这一方法在Pendubot实验平台上的应用实例，通过实际操作验证了该控制策略的有效性和实用性。此外，论文还引用了DOI 10.16383/j.aas.c190146，表明其研究成果已发表在《自动化学报》上，进一步证实了其在自动化领域的学术价值。 总结来说，本文的主要贡献是提出了一种数据驱动且能够有效处理未建模动态的非线性PID控制方法，这对于提升复杂工业过程控制的效率和鲁棒性具有重要意义。通过结合实时数据和智能估计技术，这种方法有望为未来的工业自动化提供强有力的支持。