17、迭代学习控制与逆模糊模型在蚕卵孵化及故障诊断中的应用

迭代学习控制与逆模糊模型在蚕卵孵化及故障诊断中的应用

1. 迭代学习控制在蚕卵孵化室系统中的应用

1.1 背景与问题提出

蚕卵孵化是一个复杂的过程，难以建立精确的数学模型。目前，蚕卵孵化室的温湿度控制主要依赖操作人员的经验和责任心，这可能因人为因素和地区差异导致蚕卵质量不稳定。由于孵化过程具有重复性，因此提出采用迭代学习控制方法，以温湿度综合指标为标准，实现计算机控制。

1.2 系统控制方案

迭代学习控制是一种无模型控制系统，适用于强耦合非线性系统。它不需要精确知道被控对象的动力学特性，结构简单，在线计算负担小，能使系统输出逐渐跟踪期望输出信号。

蚕卵孵化过程具有重复性，每批蚕卵的孵化过程从开始到结束相同，因此使用迭代学习控制可以更好地跟踪孵化过程中期望的温度和湿度。控制输入和输出的定义及作用如下表所示：
| 变量定义 | 作用 |
| — | — |
| 输入 | |
| 分流阀排湿 | 排除杂质并降低温度 |
| 风扇速度 | 调节空气能力 |
| 蒸汽阀 | 增加温度和湿度 |
| 冷却阀 | 降低温度和湿度 |
| 热气阀 | 提高温度 |
| 输出 | |
| 孵化室湿度 | 蚕卵湿度 |
| 孵化室温度 | 蚕卵温度 |
| 蒸汽压力 | 资源控制 |

系统的期望输出为 (y_d(t))，期望输入为 (u_d(t))，目标是给定期望输出 (y_d(t))，寻找收敛于期望输入 (u_d(t)) 的控制序列，使系统的实际输出序列 ({y_k(t)}) 收敛于 (y_d(t))。控制过程中