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比免费午餐更好的事,有吗?

已有 1104 次阅读 2020-4-16 19:26 |系统分类:科研笔记| 辨识测试, 数据信息量, 闭环测试, 免费午餐

使用系统辨识建模的人非常注重测试数据的信息量。实验设计是系统辨识四大问题之一(其他三个问题是参数估计、阶次确定和模型验证)。在模型预测控制(MPC)的工业项目中,为了得到足够的信息量,要对生产装置加入激励信号运行足够时间,以提高数据的信噪比。对控制对象加激励信号并收集数据的过程叫辨识测试或阶跃测试。激励信号对生产来说是一种干扰,会增加被控变量的波动,所以激励的幅度不能太大。为了解决这个约束问题,必须把测试时间拉长。

定义:

       模型辨识成本 = (测试时被控变量标准方差增量)*(测试时间)

第一代MPC辨识测试采用手动、单变量、开环测试,时间长,对生产运行干扰大。但敬业的控制人都知道,精确的模型是MPC成功的最最关键,没有免费的午餐。常常连续测试几十天,测试完了天昏地旋。我二十多年前在MPC工业引入多变量、闭环辨识测试,把模型辨识成本降了3~10倍。午餐费大大降低,但还是不免费。

最近,幻想着要吃免费午餐,我和我的研究生研究起无激励闭环测试。搞系统辨识的人都知道,在闭环控制的条件下,如果在控制器参数上做点手脚,不加激励信号也可保证数据的信息量,得到精确的模型。我们的闭环测试方案是,测试时,在原有的控制器和一个品质更好的控制器之间切换。这样既保证了信息量(模型的可辨识性),还降低了被控变量的波动(提高了控制品质)。就是说我们把模型辨识的成本降到零以下。

吃了顿大餐,还倒找钱。比免费午餐更好的事,有吗?!

【1】    Yan, W.G. and Zhu, Y.C. (2018).     Identification-based PID tuning without external excitation. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing.

【2】    Zhu, Y., Yan, W.G. and Zhu, Y.C. (2020). Closed-loop identification for MPC without excitation. IFAC World Congress, Berlin, July 2020.



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1 杨正瓴

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