一种新的无模型自适应控制模型参数整定方法

无模型自适应控制(MFAC)有四个模型参数,现有研究认为其无关联,且全程守恒。通过虚拟系统在初始时刻的状态,基于第一时刻输出值应与期望值接近的原则,采用遗传算法找到了参数关联,从而将四参数问题转化成单参数问题;并在控制过程中,依系统输出与期望差异自动改变步长因子取值,将其动态化,不但加速了初期计算,还避免了收敛时可能出现的超调或振荡;由此以参数关联和动态化为切入,改进了现有紧格式动态线性化MFAC方法,使其更为简捷和准确。某炼油单元3参数调优案例表明新方法可行,较老方法实现系统最大增益的参数调整次数由33次减少到14次,最大增益由413.4万元/年提高到542.9万元/年。