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申请/专利权人：潍坊奥博仪表科技发展有限公司;山东省计量科学研究院

摘要：本发明涉及自动控制、流量计量技术领域，具体地说，涉及基于智控阀的热量控制方法。其包括以下步骤：S1、客户端向智控阀发送热量控制策略，并指定热量设定值；S2、根据当前的温差和流量算出当前的瞬时热量值与热量设定值之间的差异，基于模型模糊逻辑预测控制算法计算阀门的控制目标值；S3、基于控制目标值调节阀门开度，改变流经阀门的目标流量；S4、基于热量控制策略，智控阀比较瞬时热量值与设定值；S5、当瞬时热量达到设定值并保持稳定时，智控阀进入等待状态，并持续监测温差和流量变化，当需要调节时重复步骤S2‑S4。该基于智控阀的热量控制方法通过智控阀和利用模型模糊逻辑预测控制算法实现精确温度和流量调控。

主权项：1.基于智控阀的热量控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、客户端向智控阀发送热量控制策略，并指定热量设定值；S2、智控阀接收到热量控制策略后，首先根据当前的温差和流量算出当前的瞬时热量值与热量设定值之间的差异，基于模型模糊逻辑预测控制算法计算阀门的控制目标值；S3、基于控制目标值调节阀门开度，改变流经阀门的目标流量；S4、基于热量控制策略，智控阀持续监测当前的瞬时热量值，并将其与设定值进行比较，温差和流量发生变化时，智控阀重复步骤S2-S4；S5、当瞬时热量达到设定值并保持稳定时，智控阀进入等待状态，并持续监测温差和流量变化，当需要调节时重复步骤S2-S4；所述S2中，模型模糊逻辑预测控制算法基于模型预测控制和模糊逻辑控制所融合实现，用于实现对阀门开度的快速调节，使用模型模糊逻辑预测控制算法计算阀门的开度，所涉及的步骤如下：S2.1、使用三角形隶属函数对实际测量的热量值进行模糊化，将其映射到模糊集上“小”和“大”上，并通过隶属函数将其量化为模糊集合的隶属度；S2.2、根据预定义的模糊规则库进行模糊推理，每条规则基于输入变量的模糊集进行组合，采用最小模糊逻辑运算，得出每个规则的输出模糊集；S2.3、将所有模糊规则产生的输出模糊集进行聚合操作，形成模糊输出；S2.4、通过加权平均去模糊化，将模糊输出转换为具体的控制参数，作为初步的阀门控制信号；S2.5、初步的阀门控制信号初始化，作为模型预测控制的输入；S2.6、模型预测控制基于状态预测模型，预测未来一段时间内系统的响应，并优化目标函数，使用序列二次规划算法得出最优的阀门开度序列；S2.7、从优化得到的序列中选取下一个采样时刻的阀门开度作为控制目标值；所述S2.1中，使用三角形隶属函数对实际测量的热量值进行模糊化，将其映射到模糊集上“小”和“大”上，并通过隶属函数将其量化为模糊集合的隶属度所涉及的数学模型公式如下：定义模糊集“小”的隶属函数和模糊集“大”的隶属函数： ； ；其中，、、和是定义隶属函数形状的参数，分别标记了隶属函数上升和下降的界限；为隶属函数的左端点，即在此点和之前，隶属度为0，表示当的值小于等于时，不属于模糊集“小”；为隶属函数的最高位置，即隶属度达到最大值1的点，当时，属于模糊集“小”；表示隶属函数开始增加的点，即从这一点开始，隶属度开始从0增长，并继续增长至；是隶属函数的右端点，即隶属度在此点达到最大值1，当时，属于模糊集“大”；所述S2.2中，预定义的模糊规则库具体如下：规则一：若是模糊集“小”，则控制输出应为： ；规则二：若是模糊集“大”，则控制输出应为： ；所述S2.3中，将所有模糊规则产生的输出模糊集进行聚合操作，形成模糊输出所涉及的数学公式如下： ；其中，所述为聚合输出得到的模糊输出；所述S2.4中，通过加权平均去模糊化，将模糊输出转换为具体的控制参数所涉及具体数学公式如下： ；其中，表示控制输出的潜在值；是这些潜在值的隶属度；所述S2.5中，初步的阀门控制信号初始化，作为模型预测控制的输入所涉及的数学模型公式为： ；其中，表示在时刻的初始控制输入；所述S2.6中，使用状态预测模型预测未来一段时间内系统的响应，并优化目标函数，使用序列二次规划算法得出最优的阀门开度序列所涉及的状态预测模型和目标函数具体数学公式如下：S2.6.1状态预测模型： ；其中，表示系统的状态转移矩阵；表示系统的控制输入矩阵；为下一时刻的预测状态；S2.6.2目标函数： ；其中，为在时刻基于当前信息预测的未来第步的系统状态；为参考状态；为在时刻基于当前信息预测的未来第步的控制输入；为参考控制输入；为状态的权重矩阵；为控制输入的权重矩阵；为即从当前时刻开始向前看步。

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