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一种压持续跟进传输方法及系统

专利类型 发明授权 法律事件 公开; 实质审查; 授权;
专利有效性 有效专利 当前状态 授权
申请号 CN202411241368.7 申请日 2024-09-05
公开(公告)号 CN119146104B 公开(公告)日 2025-04-25
申请人 上海宗棠自动化科技有限公司; 申请人类型 企业
发明人 程欢; 第一发明人 程欢
权利人 上海宗棠自动化科技有限公司 权利人类型 企业
当前权利人 上海宗棠自动化科技有限公司 当前权利人类型 企业
省份 当前专利权人所在省份:上海市 城市 当前专利权人所在城市:上海市嘉定区
具体地址 当前专利权人所在详细地址:上海市嘉定区徐行镇澄浏路735号1幢A区 邮编 当前专利权人邮编:201808
主IPC国际分类 F15B11/06 所有IPC国际分类 F15B11/06F15B11/02G01L11/00
专利引用数量 1 专利被引用数量 0
专利权利要求数量 8 专利文献类型 B
专利代理机构 南京权盟知识产权代理事务所 专利代理人 赵洪烨;
摘要 本 发明 涉及压 力 跟踪 传输的技术领域,公开了一种压力持续跟进传输方法及系统,该方法包括以下步骤:S1:获取压力传感数据并对压力传感数据进行数据校验,得到输出压力数据;S2:获取压力源输入数据并对压力源输入数据进行数据校验,得到输入压力数据;S3:基于所述输入压力数据判断系统状态;S4:基于所述系统状态,获取压力控制策略;S5:基于所述压力控制策略以及输出压力数据、输入压力数据进行输出压力调控。本发明提高了压力跟踪传输的 精度 和 稳定性 ,增强了 气动 压力系统的灵活性和智能化 水 平。
权利要求

1.一种气动系统的气体压持续跟进传输方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:获取压力传感数据并对压力传感数据进行数据校验,得到输出压力数据;所述压力传感数据包括输出压力传感数据和输入压力传感数据;其中,输入压力传感数据为通过传感器测量得到的压力源的输入压力值,输出压力传感数据为通过传感器测量得到的系统的输出压力值;
S2:获取压力源输入数据并对压力源输入数据进行数据校验,得到输入压力数据;
S3:基于所述输入压力数据判断系统状态,具体包括:基于输入压力数据的变化率判断系统状态;所述系统状态包括稳定状态、过渡状态、快速变化状态;所述判断系统状态的方法如下:
获取输入压力数据并按时间顺序整理成压力输入序列;所述压力输入序列包含压力源输入的最后n个经过数据校验的压力值;
计算所述压力输入序列的压力变化率,公式如下:
其中,Pr表示压力输入序列的压力变化率;yh表示压力输入序列中的第h个压力值,yh‑1表示压力输入序列中的第h‑1个压力值;
若压力输入序列的压力变化率小于第一变化阈值,则系统状态为稳定状态;
若压力输入序列的压力变化率不小于第一变化阈值且小于第二变化阈值,则系统状态为过渡状态;
若压力输入序列的压力变化率不小于第二变化阈值,则系统状态为快速变化状态;
S4:基于所述系统状态,获取压力控制策略;
所述压力控制策略包括第一压力控制策略、第二压力控制策略、第三压力控制策略;若系统状态为稳定状态,则获取并执行第一压力控制策略;若系统状态为过渡状态,则获取并执行第二压力控制策略;若系统状态为快速变化状态,则获取并执行第三压力控制策略;
所述压力控制策略为PID控制策略,任一压力控制策略的内容包括PID控制器的比例系数、积分系数、微分系数;任一压力控制策略的制定方法如下:基于P ID控制进行压力跟进传输的仿真实验,并通过遗传算法来确定P ID控制器的比例系数、积分系数、微分系数;
确定第一压力控制策略的比例系数、积分系数、微分系数时,遗传算法中个体的适应度基于稳态误差、输出波动幅值计算;所述稳态误差为所述仿真实验中的稳态输出值与目标压力值之差的绝对值;所述输出波动幅值为仿真实验中输出压力值达到稳态后的最大值后的最大值与最小值之差;
确定第二压力控制策略的比例系数、积分系数、微分系数时,个体的适应度基于最大超调量、上升时间计算;所述最大超调量为仿真实验中输出压力值第一次超过目标压力值时的峰值与目标压力值之间的偏差率;所述上升时间为仿真实验中输出压力值首次上升到目标压力值的90%的时间点与输出压力值首次上升到目标压力值的10%的时间点之间的时间差;
确定第三压力控制策略的比例系数、积分系数、微分系数时,个体的适应度基于上升时间、稳态误差计算;
S5:基于所述压力控制策略以及输出压力数据、输入压力数据进行输出压力调控。
2.如权利要求1所述的一种气动系统的气体压力持续跟进传输方法,其特征在于:对任一种压力传感数据进行数据校验的方法如下:持续采集压力传感数据并进行数据清洗;每个采样周期采集一次压力传感数据,并与前N‑1个采样周期的压力传感数据组成长度为N的时间序列;基于所述时间序列对压力传感数据进行波动性检测与突变检测,若压力传感数据通过波动性检测与突变检测,则压力传感数据通过数据校验;否则,压力传感数据校验异常;
分别对输出压力传感数据和输入压力传感数据进行数据校验;若输出压力传感数据通过数据校验,则提取输出压力传感数据的时间序列中的输出压力传感数据,作为所述输出压力数据。
3.如权利要求2所述的一种气动系统的气体压力持续跟进传输方法,其特征在于:所述对压力传感数据进行波动性检测与突变检测的方法如下:
计算所述时间序列的波动指数,公式如下:
其中,δ表示所述波动指数;xi表示时间序列中的第i个压力传感数据,i的取值范围为1,
2,……,N;μ表示时间序列中N个压力传感数据的均值;
若时间序列的波动指数小于预设的波动阈值,则压力传感数据通过波动性检测;否则,压力传感数据波动性检测异常;
计算所述时间序列中每个压力传感数据的突变指数,公式如下:
其中,λi表示时间序列中第i个压力传感数据的突变指数;若时间序列中所有压力传感数据的突变指数均小于预设的突变阈值,则压力传感数据通过突变检测;否则,压力传感数据突变检测异常。
4.如权利要求3所述的一种气动系统的气体压力持续跟进传输方法,其特征在于:所述对压力源输入数据进行数据校验的方法如下:
读取最后M个采样周期的输入压力传感数据作为参考压力数据;所述参考压力数据为通过数据校验的输入压力传感数据;读取与所述参考压力数据的采样周期一一对应的M个压力源输入数据,若所述M个压力源输入数据中至少有m个超出预设的输入阈值范围,则压力源输入数据异常;否则,计算累计输入偏差,公式如下:
其中,σ表示累计输入偏差;yj表示第j个压力源输入数据,j的取值范围为1,2,……,M;
yj0表示第j个参考压力数据;
若累计输入偏差小于预设的输入偏差阈值,则压力源输入数据通过数据校验;否则,压力源输入数据异常;
若压力源输入数据通过数据校验,则提取压力源输入数据作为所述输入压力数据;若压力源输入数据异常,则提取参考压力数据中的输入压力传感数据作为所述输入压力数据。
5.如权利要求4所述的一种气动系统的气体压力持续跟进传输方法,其特征在于:制定第一压力控制策略时遗传算法涉及的适应度函数的公式如下:
其中,Fs表示遗传算法中个体的适应度;Es表示稳态误差;V表示输出波动幅值;w1、w2均为权重系数;
所述稳态误差的计算公式如下:
Es=|ys‑yd|;
其中,ys表示压力跟进传输的仿真实验中的稳态输出值,yd表示目标压力值;
所述输出波动幅值的计算公式如下:
V=ysmax‑ysmin;
其中,ysmax表示输出压力值达到稳态后的最大值,ysmin表示输出压力值达到稳态后的最小值。
6.如权利要求5所述的一种气动系统的气体压力持续跟进传输方法,其特征在于:制定第二压力控制策略时遗传算法涉及的适应度函数的公式如下:
其中,Ft表示遗传算法中个体的适应度;MO表示最大超调量;Tr表示上升时间;w3、w4均为权重系数;
所述最大超调量的计算公式如下:
其中,ymax表示输出压力值第一次超过目标压力值时的峰值;
所述上升时间的计算公式如下:
Tr=t90%‑t10%;
其中,t10%表示开始压力跟进传输的仿真实验后,输出压力值首次上升到目标压力值的
10%的时间点;t90%表示输出压力值首次上升到目标压力值的90%的时间点;
制定第三压力控制策略时遗传算法涉及的适应度函数的公式如下:
其中,Ff表示制定第三压力控制策略时遗传算法中个体的适应度,w5、w6均为权重系数。
7.如权利要求6所述的一种气动系统的气体压力持续跟进传输方法,其特征在于:所述进行输出压力调控的方法如下:
计算输出误差,公式如下:
e(k)=z(k0)‑α‑z(k);
其中,e(k)表示第k个采样周期的输出误差;z(k0)表示第k个采样周期的输入压力数据;
z(k)表示第k个采样周期的输出压力数据;α表示预设的压力差值;
基于所述输出误差,计算输出信号值;并基于所述输出信号值,进行输出压力调控。
8.一种气动系统的气体压力持续跟进传输系统,用于实现权利要求1‑7中任一项所述的一种气动系统的气体压力持续跟进传输方法,其特征在于:包括数据采集、数据校验模块、状态判断模块、控制器模块、压力控制模块;
数据采集模块包括传感器单元,用于采集压力传感数据;还包括输入单元,用于接收压力源输入数据;
数据校验模块用于对所述压力传感数据和压力源输入数据进行数据校验,得到输出压力数据、输入压力数据;
状态判断模块用于基于输入压力数据判断系统状态;
控制器模块用于比较输出压力数据与输入压力数据,并生成压力控制指令;
压力控制模块用于执行所述压力控制指令,进行输出压力调控。

说明书全文

一种压持续跟进传输方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及压力跟踪传输的技术领域,具体涉及一种压力持续跟进传输方法及系统。

背景技术

[0002] 气动系统的核心在于精确控制气体的压力和流量,以满足各种工艺要求。电子压力跟踪作为气动系统的一种关键控制元件,被广泛应用于需要精确调节输出压力的场合。这类阀能够根据输入信号的变化自动调整输出压力,以保持输出压力与设定值的一致。随着物联网技术的发展,以电子压力跟踪阀为控制元件的现代气动系统不仅能够实现远程监控和控制,还能通过收集大量运行数据来进行分析和预测,从而提高系统的稳定性和可靠性。尽管现有的电子压力跟踪阀已经能够在一定程度上实现压力的自动跟踪传输,但仍然存在一些不足之处。
[0003] 传统的压力跟踪传输往往采用固定的PID参数,这在面对不同工况时可能无法达到最优控制效果。特别是在压力源压力快速变化的情况下,固定的PID参数难以适应动态变化的需求。对于不同的工作环境和应用场景,现有的电子压力跟踪阀可能需要定制化的解决方案才能达到最佳的控制效果,这限制了其通用性和适用范围。在某些应用场景中,如快速充放气过程,需要控制系统能够迅速响应压力变化。然而,传统控制策略往往响应速度较慢,导致系统难以及时调整输出压力。现有的电子压力跟踪阀通常需要定期的人工参数调整,增加了维护成本并可能导致因操作失误而影响生产效率的问题。
[0004] 如授权公告号为CN103233946B的中国专利公开了一种气动位置伺服系统反步控制方法,该方法按照以下步骤具体实施:步骤1、建立被控气动位置伺服系统的模型,上述的各个变量参数分别通过各自检测仪器实时检测得到;忽略摩擦力,得到气动系统的三阶线性模型,控制目标是使模型输出跟踪所要求的期望输出;步骤2、建立气动位置伺服系统的反步控制器模型;步骤3、对气动位置伺服系统未知参数值进行估计,将估计得到的数值输入计算机,用于实时更新反步控制器模型的参数,计算机控制放大器的信号输出,实时调节活塞的位移量,即成。该发明方法不需要增加压力检测硬件算法,能够获得更好的跟踪效果和更高的控制精度
[0005] 如公开号为CN108897214A的专利申请公开了一种气动重力补偿系统的压力控制方法和气动重力补偿系统,所述方法包括:采用自抗扰控制器构建闭环控制回路;设计所述自抗扰控制器中的跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性反馈;测量所述系统中的压力微分,所述扩张状态观测器根据压力微分对所述系统的总和扰动进行估计;根据所述总和扰动对初始控制量进行补偿,将补偿后得到的实际控制量输入被控的重力补偿系统中。该申请提出基于自抗扰技术的高精度压力控制算法,抑制环境及模型双重扰动,实现高精度动态重力补偿;对气源压力变化、负载突变具有较强的鲁棒性。
[0006] 以上专利都存在本背景技术提出的问题:面对不同工况时可能无法达到最优控制效果。
[0007] 公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域普通技术人员所公知的现有技术

发明内容

[0008] 本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷,提供一种压力持续跟进传输方法及系统,提高压力跟踪传输的精度和稳定性,增强气动压力系统的灵活性和智能化平。
[0009] 为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:
[0010] 一方面,本发明提供一种压力持续跟进传输方法,包括以下步骤:
[0011] S1:获取压力传感数据并对压力传感数据进行数据校验,得到输出压力数据;
[0012] S2:获取压力源输入数据并对压力源输入数据进行数据校验,得到输入压力数据;
[0013] S3:基于所述输入压力数据判断系统状态;
[0014] S4:基于所述系统状态,获取压力控制策略;
[0015] S5:基于所述压力控制策略以及输出压力数据、输入压力数据进行输出压力调控。
[0016] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:所述压力传感数据包括输出压力传感数据和输入压力传感数据;其中,输入压力传感数据为通过传感器测量得到的压力源的输入压力值,输出压力传感数据为通过传感器测量得到的系统的输出压力值;
[0017] 对任一种压力传感数据进行数据校验的方法如下:持续采集压力传感数据并进行数据清洗;每个采样周期采集一次压力传感数据,并与前N‑1个采样周期的压力传感数据组成长度为N的时间序列;基于所述时间序列对压力传感数据进行波动性检测与突变检测,若压力传感数据通过波动性检测与突变检测,则压力传感数据通过数据校验;否则,压力传感数据校验异常;
[0018] 分别对输出压力传感数据和输入压力传感数据进行数据校验;若输出压力传感数据通过数据校验,则提取输出压力传感数据的时间序列中的输出压力传感数据,作为所述输出压力数据。
[0019] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:所述对压力传感数据进行波动性检测与突变检测的方法如下:
[0020] 计算所述时间序列的波动指数,公式如下:
[0021] ;
[0022] 其中,表示所述波动指数; 表示时间序列中的第i个压力传感数据,i的取值范围为1,2,……,N;表示时间序列中N个压力传感数据的均值;
[0023] 若时间序列的波动指数小于预设的波动阈值,则压力传感数据通过波动性检测;否则,压力传感数据波动性检测异常;
[0024] 计算所述时间序列中每个压力传感数据的突变指数,公式如下:
[0025] ;
[0026] 其中, 表示时间序列中第i个压力传感数据的突变指数;若时间序列中所有压力传感数据的突变指数均小于预设的突变阈值,则压力传感数据通过突变检测;否则,压力传感数据突变检测异常。
[0027] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:所述对压力源输入数据进行数据校验的方法如下:
[0028] 读取最后M个采样周期的输入压力传感数据作为参考压力数据;所述参考压力数据为通过数据校验的输入压力传感数据;读取与所述参考压力数据的采样周期一一对应的M个压力源输入数据,若所述M个压力源输入数据中至少有m个超出预设的输入阈值范围,则压力源输入数据异常;否则,计算累计输入偏差,公式如下:
[0029] ;
[0030] 其中, 表示累计输入偏差; 表示第j个压力源输入数据,j的取值范围为1,2,……,M; 表示第j个参考压力数据;
[0031] 若累计输入偏差小于预设的输入偏差阈值,则压力源输入数据通过数据校验;否则,压力源输入数据异常;
[0032] 若压力源输入数据通过数据校验,则提取压力源输入数据作为所述输入压力数据;若压力源输入数据异常,则提取参考压力数据中的输入压力传感数据作为所述输入压力数据。
[0033] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:所述判断系统状态的方法如下:
[0034] 获取输入压力数据并按时间顺序整理成压力输入序列;所述压力输入序列包含压力源输入的最后n个经过数据校验的压力值;
[0035] 计算所述压力输入序列的压力变化率,公式如下:
[0036] ;
[0037] 其中, 表示压力输入序列的压力变化率; 表示压力输入序列中的第h个压力值, 表示压力输入序列中的第h‑1个压力值;
[0038] 若压力输入序列的压力变化率小于第一变化阈值,则系统状态为稳定状态;
[0039] 若压力输入序列的压力变化率不小于第一变化阈值且小于第二变化阈值,则系统状态为过渡状态;
[0040] 若压力输入序列的压力变化率不小于第二变化阈值,则系统状态为快速变化状态。
[0041] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:所述压力控制策略包括第一压力控制策略、第二压力控制策略、第三压力控制策略;若系统状态为稳定状态,则获取并执行第一压力控制策略;若系统状态为过渡状态,则获取并执行第二压力控制策略;若系统状态为快速变化状态,则获取并执行第三压力控制策略;
[0042] 所述压力控制策略为PID控制策略,任一压力控制策略的内容包括PID控制器的比例系数、积分系数、微分系数;任一压力控制策略的制定方法如下:基于PID控制进行压力跟进传输的仿真实验,并通过遗传算法来确定PID控制器的比例系数、积分系数、微分系数。
[0043] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:制定第一压力控制策略时遗传算法涉及的适应度函数的公式如下:
[0044] ;
[0045] 其中, 表示遗传算法中个体的适应度; 表示稳态误差;V表示输出波动幅值;、 均为权重系数;
[0046] 所述稳态误差的计算公式如下:
[0047] ;
[0048] 其中, 表示压力跟进传输的仿真实验中的稳态输出值, 表示目标压力值;
[0049] 所述输出波动幅值的计算公式如下:
[0050] ;
[0051] 其中, 表示输出压力值达到稳态后的最大值, 表示输出压力值达到稳态后的最小值。
[0052] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:制定第二压力控制策略时遗传算法涉及的适应度函数的公式如下:
[0053] ;
[0054] 其中, 表示遗传算法中个体的适应度; 表示最大超调量; 表示上升时间;、 均为权重系数;
[0055] 所述最大超调量的计算公式如下:
[0056] ;
[0057] 其中, 表示输出压力值第一次超过目标压力值时的峰值;
[0058] 所述上升时间的计算公式如下:
[0059] ;
[0060] 其中, 表示开始压力跟进传输的仿真实验后,输出压力值首次上升到目标压力值的10%的时间点; 表示输出压力值首次上升到目标压力值的90%的时间点;
[0061] 制定第三压力控制策略时遗传算法涉及的适应度函数的公式如下:
[0062] ;
[0063] 其中, 表示制定第三压力控制策略时遗传算法中个体的适应度, 、 均为权重系数。
[0064] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:所述进行输出压力调控的方法如下:
[0065] 计算输出误差,公式如下:
[0066] ;
[0067] 其中, 表示第k个采样周期的输出误差; 表示第k个采样周期的输入压力数据; 表示第k个采样周期的输出压力数据; 表示预设的压力差值;
[0068] 基于所述输出误差,计算输出信号值;
[0069] 基于所述输出信号值,进行输出压力调控。
[0070] 作为本发明所述压力持续跟进传输方法的一种优选方案,其中:若输出误差的绝对值不小于预设的死区宽度D,则输出信号值的计算公式如下:
[0071] ;
[0072] 其中, 表示第k个采样周期的输出信号值; 表示所述比例系数; 表示所述积分系数; 表示所述微分系数; 表示第l个采样周期的输出误差; 表示第k‑1个采样周期的输出误差; 表示任一个采样周期的周期长度;
[0073] 若输出误差 的绝对值小于预设的死区宽度D,则输出信号值的计算公式如下:
[0074] ;
[0075] 其中, 表示第k‑1个采样周期的输出信号值。
[0076] 第二方面,本发明提供一种压力持续跟进传输系统,包括数据采集、数据校验模块、状态判断模块、控制器模块、压力控制模块;
[0077] 数据采集模块包括传感器单元,用于采集压力传感数据;还包括输入单元,用于接收压力源输入数据;
[0078] 数据校验模块用于对所述压力传感数据和压力源输入数据进行数据校验,得到输出压力数据、输入压力数据;
[0079] 状态判断模块用于基于输入压力数据判断系统状态;
[0080] 控制器模块用于比较输出压力数据与输入压力数据,并生成压力控制指令;
[0081] 压力控制模块用于执行所述压力控制指令,进行输出压力调控。
[0082] 与现有技术相比,本发明所达到的有益效果如下:
[0083] 通过对压力传感数据进行波动性检测和突变检测,能够有效识别异常数据,确保了数据的质量和可靠性。通过传感器数据来作为压力源输入数据的验证和备用替换项,增强了系统的鲁棒性和容错能力。
[0084] 根据不同的系统状态,采用不同的PID控制策略,使得控制系统能够自动调整参数以适应不同的工作条件,提高了控制的灵活性和智能化程度利用遗传算法优化PID参数,能够针对不同工况找到最佳的控制参数组合,进一步提升了控制效果。通过自动优化PID参数,简化了调试过程,减少了人工干预的需求,提高了工作效率。附图说明
[0085] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:
[0086] 图1为本发明提供的压力持续跟进传输方法的流程图
[0087] 图2为本发明提供的压力持续跟进传输系统的结构示意图;
[0088] 图3为本发明提供的对压力传感数据进行数据校验的方法流程图;
[0089] 图4为本发明提供的对压力源输入数据进行数据校验的方法流程图。

具体实施方式

[0090] 下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细地说明,应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明,而不是对本发明技术方案的限定,在不冲突的情况下,本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
[0091] 实施例1
[0092] 本实施例介绍一种压力持续跟进传输方法,参照图1,该方法包括以下步骤:
[0093] S1:获取压力传感数据并对压力传感数据进行数据校验,得到输出压力数据;
[0094] 所述压力传感数据包括输出压力传感数据和输入压力传感数据;其中,输入压力传感数据为通过传感器测量得到的压力源的输入压力值,输出压力传感数据为通过传感器测量得到的系统的输出压力值;
[0095] 如图3所示,对任一种压力传感数据进行数据校验的方法如下:
[0096] 持续采集压力传感数据并进行数据清洗;每个采样周期采集一次压力传感数据,并与前N‑1个采样周期的压力传感数据组成长度为N的时间序列,N为正整数;并对压力传感数据进行波动性检测,方法如下:
[0097] 计算所述时间序列的波动指数,公式如下:
[0098] ;
[0099] 其中, 表示所述波动指数; 表示时间序列中的第i个压力传感数据,i的取值范围为1,2,……,N; 表示时间序列中N个压力传感数据的均值;
[0100] 若时间序列的波动指数小于预设的波动阈值,则压力传感数据通过波动性检测;否则,压力传感数据波动性检测异常;
[0101] 波动性检测能够检测压力传感器数据的随机波动是否超出正常范围。通过计算数据的波动指数来衡量数据的稳定性,可反映数据的整体质量,识别异常情况,比如传感器是否处于稳定的环境中,或者是否存在持续的噪声干扰。
[0102] 进行压力传感数据的突变检测,方法如下:
[0103] 计算所述时间序列中每个压力传感数据的突变指数,公式如下:
[0104] ;
[0105] 其中, 表示时间序列中第i个压力传感数据的突变指数;若时间序列中所有压力传感数据的突变指数均小于预设的突变阈值,则压力传感数据通过突变检测;否则,压力传感数据突变检测异常;若压力传感数据通过波动性检测与突变检测,则压力传感数据通过数据校验;否则,压力传感数据校验异常,将异常数据与异常类型反馈至管理人员,提示管理人员进行检修。
[0106] 突变检测能够检测压力传感数据中是否存在突然的、显著的变化。通过计算突变指数来识别突变,可检测单个数据点或短时间段内的异常变化,这对于发现传感器的瞬间故障或外部干扰非常有效。
[0107] 分别对输出压力传感数据和输入压力传感数据进行数据校验;若输出压力传感数据通过数据校验,则提取输出压力传感数据的时间序列中的输出压力传感数据,作为所述输出压力数据。
[0108] S2:获取压力源输入数据并对压力源输入数据进行数据校验,得到输入压力数据;
[0109] 参照图4,对压力源输入数据进行数据校验的方法如下:
[0110] 读取最后M个采样周期的输入压力传感数据作为参考压力数据,M为正整数;所述参考压力数据为通过数据校验的输入压力传感数据;每个采样周期获取一个压力源输入数据;读取与参考压力数据的采样周期一一对应的M个压力源输入数据,若所述M个压力源输入数据中至少有m个超出预设的输入阈值范围,则压力源输入数据异常,m为正整数,其中,所述输入阈值范围由本领域技术人员通过大量实验确定;否则,计算累计输入偏差,公式如下:
[0111] ;
[0112] 其中, 表示累计输入偏差; 表示第j个压力源输入数据,j的取值范围为1,2,……,M; 表示第j个参考压力数据;
[0113] 若累计输入偏差小于预设的输入偏差阈值,则压力源输入数据通过数据校验;否则,压力源输入数据异常;
[0114] 若压力源输入数据通过数据校验,则提取压力源输入数据作为所述输入压力数据;若压力源输入数据异常,则提取参考压力数据中的输入压力传感数据作为所述输入压力数据;并向管理人员发出异常警告,提醒管理人员对压力源输入进行数据校对和检修。
[0115] 通过传感器采集输入压力传感数据作为压力源输入数据的一种验证和备选,可提高系统的鲁棒性。当压力源输入数据通过数据校验,则以压力源输入数据作为输入压力数据,避免传感器的测量误差;当压力源输入数据异常,则以通过数据校验的压力传感数据作为输入压力数据,保证后续的压力调控能够正常进行。
[0116] S3:基于所述输入压力数据判断系统状态;方法如下:
[0117] 持续获取输入压力数据并按时间顺序整理成压力输入序列;所述压力输入序列包含压力源输入的最后n个经过数据校验的压力值;n为正整数;
[0118] 计算所述压力输入序列的压力变化率,公式如下:
[0119] ;
[0120] 其中, 表示压力输入序列的压力变化率; 表示压力输入序列中的第h个压力值, 表示压力输入序列中的第h‑1个压力值,h的取值范围为1,2,……,n;
[0121] 若压力输入序列的压力变化率小于第一变化阈值,则系统状态为稳定状态;
[0122] 若压力输入序列的压力变化率不小于第一变化阈值且小于第二变化阈值,则系统状态为过渡状态;
[0123] 若压力输入序列的压力变化率不小于第二变化阈值,则系统状态为快速变化状态。
[0124] 压力变化率反映了输入压力的波动速度。当压力变化率小于第一变化阈值,输入压力波动小,没有明显的超调或振荡,系统处于稳定状态。此时对输出的压力进行调控时应减少不必要的控制动作。压力变化率不小于第一变化阈值且小于第二变化阈值,出现振荡和超调,系统处于过渡状态,对输出的压力进行调控时,应提高输出控制的响应速度,以减少振荡和超调。当压力变化率不小于第二变化阈值,压力源的压力变化速度较快,系统处于快速变化状态,对输出的压力进行调控时,应更快地响应压力源的变化,以尽量减小振荡和超调。
[0125] S4:基于所述系统状态,获取压力控制策略;
[0126] 所述压力控制策略包括第一压力控制策略、第二压力控制策略、第三压力控制策略;若系统状态为稳定状态,则获取并执行第一压力控制策略;若系统状态为过渡状态,则获取并执行第二压力控制策略;若系统状态为快速变化状态,则获取并执行第三压力控制策略;
[0127] 所述压力控制策略为PID控制策略,任一压力控制策略的内容包括PID控制器的比例系数、积分系数、微分系数;任一压力控制策略的制定方法如下:
[0128] 基于PID控制进行压力跟进传输的仿真实验,并通过遗传算法来确定PID控制器的比例系数、积分系数、微分系数;方法如下:
[0129] S100:设置种群大小、交叉概率、变异概率;
[0130] S200:生成S个个体并组成初代种群,S为种群大小;其中,任一个体包含一条染色体,对应一个PID控制策略;任一条染色体包含3个基因,分别对应比例系数、积分系数、微分系数;设置每个基因对应的参数的取值范围,确保初始种群中的参数在合理的范围内。
[0131] S300:基于每个个体对应的PID控制策略进行压力跟进传输的仿真实验,基于适应度函数计算每个个体的适应度;
[0132] S400:依次进行选择运算、交叉运算、变异运算,并生成下一代种群;
[0133] S500:重复步骤S300‑S400,直至种群所有个体中的最高适应度收敛;
[0134] 种群中具有最高适应度的个体即最接近问题最优解的个体。最高适应度收敛指的是种群中最高适应度值在一个或多个迭代周期内不再发生显著变化。在迭代过程中,最高适应度收敛,则认为遗传算法已经找到了最优解,此时可以停止迭代。在迭代过程中,记录每一代种群中的最高适应度,并与前一代的最高适应度值进行比较。设置最高适应度的变化阈值,如果连续几代,例如连续3代,最高适应度值的变化量小于该变化阈值,则认为最高适应度收敛。
[0135] S600:获取适应度最高的个体对应的比例系数、积分系数、微分系数,作为压力控制策略。
[0136] 所述压力跟进传输的仿真实验可使用Simulink或其他仿真工具模拟压力跟进传输的PID控制过程,首先设定一个目标压力值,然后基于PID控制进行输出压力的调控,直至输出压力值稳定在一个固定值附近,不再发生显著波动,即达到稳态;该固定值即为稳态输出值。
[0137] 在通过遗传算法制定不同的压力控制策略时,采用的适应度函数不同。所述第一压力控制策略对应的适应度函数的公式如下:
[0138] ;
[0139] 其中, 表示制定第一压力控制策略时遗传算法中个体的适应度; 表示稳态误差;V表示输出波动幅值; 、 均为权重系数,由本领域的技术人员基于实际需求设置;
[0140] 所述稳态误差为压力跟进传输的仿真实验中,输出压力值达到稳态后与目标压力值之间的误差,计算公式如下:
[0141] ;
[0142] 其中, 表示压力跟进传输的仿真实验中的稳态输出值, 表示目标压力值;稳态输出值 由达到稳态后的若干输出压力值的均值表示;
[0143] 所述输出波动幅值表示压力跟进传输的仿真实验中,输出压力值达到稳态后的最大偏差,计算公式如下:
[0144] ;
[0145] 其中, 表示输出压力值达到稳态后的最大值, 表示输出压力值达到稳态后的最小值。
[0146] 当系统处于稳定状态,将稳态误差作为适应度函数的一部分,可以最小化稳态误差,确保PID控制器在系统稳定时能够使输出尽可能接近设定值,提高控制精度;将输出波动幅值作为适应度函数的另一部分,可以最小化输出压力的波动范围,确保系统保持输出的平滑性和一致性,减少不必要的控制动作,降低能耗和设备磨损。
[0147] 所述第二压力控制策略对应的适应度函数的公式如下:
[0148] ;
[0149] 其中, 表示制定第二压力控制策略时遗传算法中个体的适应度; 表示最大超调量; 表示上升时间; 、 均为权重系数,由本领域的技术人员基于实际需求设置;
[0150] 所述最大超调量表示压力跟进传输的仿真实验中,输出压力值第一次超过目标压力值时的峰值误差率,计算公式如下:
[0151] ;
[0152] 其中, 表示输出压力值第一次超过目标压力值时的峰值;在开始压力跟进传输的仿真实验后,输出压力值随着PID调控增大,第一次大于目标压力值之后,在PID控制下会逐渐减小并在若干采样点后小于目标压力值;这些采样点中的最大输出压力值即为 。
[0153] 所述上升时间的计算公式如下:
[0154] ;
[0155] 其中, 表示开始压力跟进传输的仿真实验后,输出压力值首次上升到目标压力值的10%的时间点; 表示输出压力值首次上升到目标压力值的90%的时间点。
[0156] 当系统处于快速变化状态,通过适应度函数来最小化最大超调量,可以确保系统在从一个状态转移到另一个状态时能够快速稳定下来,减少不必要的振荡和超调,提高系统的响应速度和平稳性;通过适应度函数来最小化上升时间,可以确保系统能够快速响应压力源的变化,缩短达到新稳态的时间,从而提高系统的动态性能。
[0157] 所述第三压力控制策略对应的适应度函数的公式如下:
[0158] ;
[0159] 其中, 表示制定第三压力控制策略时遗传算法中个体的适应度, 、 均为权重系数,由本领域的技术人员基于实际需求设置;
[0160] 当系统处于快速变化状态,PID控制的主要目标是最小化上升时间,可以确保系统在压力源快速变化时能够迅速作出反应,提高系统的动态响应速度;同时也要兼顾稳态误差,确保系统即使在快速变化的状态下也能保持较高的控制精度。
[0161] 通过为不同的系统状态设计专门的适应度函数,可以确保PID控制策略能够自动调整参数以适应变化的环境,从而在各种工作条件下都能够表现出色,实现更智能的压力传输控制。
[0162] S5:基于所述压力控制策略以及输出压力数据、输入压力数据进行输出压力调控。具体方法如下:
[0163] 计算输出误差,公式如下:
[0164] ;
[0165] 其中, 表示第k个采样周期的输出误差; 表示第k个采样周期的输入压力数据; 表示第k个采样周期的输出压力数据; 表示预设的压力差值;
[0166] 基于输出误差,计算输出信号值,具体如下:
[0167] 若输出误差 的绝对值不小于预设的死区宽度D,则输出信号值的计算公式如下:
[0168] ;
[0169] 其中, 表示第k个采样周期的输出信号值; 表示所述比例系数; 表示所述积分系数; 表示所述微分系数; 表示第l个采样周期的输出误差; 表示第k‑1个采样周期的输出误差; 表示任一个采样周期的周期长度;
[0170] 若输出误差 的绝对值小于预设的死区宽度D,则输出信号值的计算公式如下:
[0171] ;
[0172] 其中, 表示第k‑1个采样周期的输出信号值;
[0173] 通过设置死区宽度D,当输出误差较小时,不改变输出信号值,从而减少不必要的控制动作,有助于提高系统的稳定性和效率,在保证输出压力控制效果的同时,减少不必要的能耗和设备磨损。
[0174] 基于所述输出信号值,进行输出压力调控。PID控制算法会将输出信号值 映射为电磁阀电动阀的开度,从而控制气体的流量,进而控制输出的压力值。
[0175] 通过重复步骤S1至步骤S5,能够对压力源进行压力持续跟进传输,并自动优化PID参数,可大大简化调试过程,减少人工干预,提高工作效率。
[0176] 实施例2
[0177] 本实施例为本发明的第二个实施例;与实施例1基于相同的发明构思,参照图2,本实施例介绍一种压力持续跟进传输系统,包括数据采集模块、数据校验模块、状态判断模块、控制器模块、压力控制模块;
[0178] 数据采集模块包括传感器单元,用于采集压力传感数据;还包括输入单元,用于接收压力源输入数据;传感器单元通过传感器将检测到的实际压力值转换为电信号并发送至数据校验模块。
[0179] 数据校验模块用于对所述压力传感数据和压力源输入数据进行数据校验,得到输出压力数据、输入压力数据;该模块配置有波动指数计算公式、波动阈值、突变指数计算公式、突变阈值、累计输入偏差计算公式、输入偏差阈值,用于判断压力传感数据和压力源输入数据是否通过数据校验;该模块还包括异常反馈单元,用于当出现数据异常时,向管理人员反馈异常信息。
[0180] 状态判断模块用于基于输入压力数据判断系统状态;该模块配置有压力变化率的计算公式、第一变化阈值、第二变化阈值,基于压力变化率与第一变化阈值、第二变化阈值的大小比较来判断系统状态。
[0181] 控制器模块用于比较输出压力数据与输入压力数据,并生成压力控制指令;该模块配置有第一压力控制策略、第二压力控制策略、第三压力控制策略,基于系统状态选择执行对应的压力控制策略;通过PID控制算法,基于压力控制策略计算输出信号值,并将输出信号值转换成压力控制指令。
[0182] 压力控制模块用于执行所述压力控制指令,进行输出压力调控。该模块基于压力控制指令控制电磁阀或电动阀的开度,从而控制气体的流量,进而控制输出的压力值。
[0183] 上述各模块的具体功能实现参考实施例1所述的压力持续跟进传输方法中的相关内容,不予赘述。
[0184] 本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0185] 以上结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
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