本发明属于制冷控制领域，尤其涉及一种基于分数阶的迭代学习制冷控制系统及方法。
背景技术：
：本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的
背景技术：
信息，不必然构成在先技术。制冷系统是为了达到并保持某种产品或空间低于周围环境的温度而产生的冷却过程。它在食品保鲜、化工及工艺工业、制造工艺、金属冷处理、药品制造、制冰等多方面应用。随着现代技术的迅速发展，蒸汽压缩制冷系统成为目前商用和住宅空间制冷最常用的手段，导致能源消耗的快速增长，对能源的负面影响和经济平衡的影响。近年来，关于蒸汽压缩制冷系统控制的线性技术得到了广泛的研究，这类方法均是基于模型的控制方法。然而，与制冷系统控制相关的许多挑战来自于部件本身和传热过程的基本特征，这些特性导致高热惯性、死时间、变量之间的高耦合和强非线性。因此，制冷系统是具有非线性的复杂系统，很难获得该过程的准确模型。在以往的工作中，基于模型的反馈控制器被用于控制复杂的单级制冷过程，模型的不精确将导致控制性能欠佳。发明人发现，传统制冷系统的控制均是采用基于模型的反馈控制方法，这种方法存在计算耗时、要求复杂的模型识别工作，并且应用反馈控制时则需要在性能和鲁棒稳定性之间做出妥协。技术实现要素：为了解决上述问题，本发明的第一个方面提供一种基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，其提升了系统对外部干扰的鲁棒性，利用分数阶迭代学习控制器可有效利用工况运行数据实现对预设制冷效果的精确控制，弥补系统模型无法精确已知对控制性能的影响。为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，包括：分数阶pid控制器，其用于：根据当前运行周期的制冷系统制冷效果偏差，得到当前运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中，实现对制冷系统的分数阶pid反馈控制；其中，制冷系统制冷效果偏差包括制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；反馈控制量包括压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；前馈控制量包括压缩机转速和阀门开启角度；分数阶迭代学习控制器，其用于根据当前运行周期的前馈控制量与预设学习增益倍数下的制冷系统制冷效果偏差的分数阶积分叠加和，预估出下一运行周期的前馈控制量，以实现对制冷系统的分数阶迭代学习控制，直至达到预设制冷效果，结束迭代控制。作为一种实施方式，分数阶pid控制器的表达式为：其中，为2*1维，表示第j运行周期的压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；d-α表示α阶的分数阶积分，dβ表示β阶的分数阶微分，kp、ki、kd分别表示分数阶pid控制器的比例常数、积分常数、微分常数。上述技术方案的优点在于，在传统的pid制冷控制系统中引入分数阶微积分，增加控制器整定自由度的同时，提升了系统对外部干扰的鲁棒性。作为一种实施方式，分数阶迭代学习控制器的表达式为：其中，为2*1维，表示第j 1运行周期的度前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；为2*1维，表示第j运行周期前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；dγ表示γ阶的分数阶积分，kd表示学习增益。上述技术方案的优点在于，制冷控制系统运行工况具有周期性，并且其运行环境中存在重复性噪声和干扰，利用分数阶迭代学习控制器可有效利用工况运行数据实现对预设制冷效果的精确控制，弥补系统模型无法精确已知对控制性能的影响。作为一种实施方式，ej(t)的表达式为：其中，ref_tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口预设参考温度，tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口实际温度，ref_tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂过热的程度预设参考值，tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂实际过热的程度。作为一种实施方式，所述基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，还包括：存储器，其用于存储各个运行周期的制冷效果偏差及前馈控制量。作为一种实施方式，所述制冷系统为单级循环制冷系统；所述单级循环制冷系统包括变速压缩机、蒸发器、电子膨胀阀和冷凝器组成；变速压缩机，其用于接收以蒸汽形式作为循环流体的制冷剂，并对其在恒定熵下进行压缩；冷凝器，其用于接收压缩后的蒸汽形式的制冷剂，首先与二次流交换，然后蒸汽凝结成液体；电子膨胀阀，其用于对液体制冷剂在低压和低温下蒸发；蒸发器，其用于吸收液体制冷剂在低压和低温下蒸发的热量。为了解决上述问题，本发明的第二个方面提供一种基于分数阶的迭代学习制冷控制方法，其提升了系统对外部干扰的鲁棒性，利用分数阶迭代学习控制可有效利用工况运行数据实现对预设制冷效果的精确控制，弥补系统模型无法精确已知对控制性能的影响。为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于分数阶的迭代学习制冷控制方法，包括：根据当前运行周期的制冷系统制冷效果偏差，得到当前运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中，实现对制冷系统的分数阶pid反馈控制；将补偿后前馈控制量输入至制冷系统后输出相应实际制冷效果，进而再判断实际制冷效果是否达到预设制冷效果，若是则结束分数阶pid控制，否则，得到相应运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中继续输入至制冷系统；其中，制冷系统制冷效果偏差包括制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；反馈控制量包括压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；前馈控制量包括压缩机转速和阀门开启角度；在反馈控制的同时，根据当前运行周期的前馈控制量与预设学习增益倍数下的制冷系统制冷效果偏差的分数阶积分叠加和，预估出下一运行周期的前馈控制量，以实现对制冷系统的分数阶迭代学习控制，直至达到预设制冷效果时结束迭代控制。作为一种实施方式，分数阶pid控制的过程为：其中，为2*1维，表示第j运行周期的压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；d-α表示α阶的分数阶积分，dβ表示β阶的分数阶微分，kp、ki、kd分别表示分数阶pid控制器的比例常数、积分常数、微分常数。上述技术方案的优点在于，在传统的pid制冷控制系统中引入分数阶微积分，增加控制器整定自由度的同时，提升了系统对外部干扰的鲁棒性。作为一种实施方式，分数阶迭代学习控制的过程为：其中，为2*1维，表示第j 1运行周期的度前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；为2*1维，表示第j运行周期前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；dγ表示γ阶的分数阶积分，kd表示学习增益。上述技术方案的优点在于，制冷控制系统运行工况具有周期性，并且其运行环境中存在重复性噪声和干扰，利用分数阶迭代学习控制器可有效利用工况运行数据实现对预设制冷效果的精确控制，弥补系统模型无法精确已知对控制性能的影响。作为一种实施方式，ej(t)的表达式为：其中，ref_tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口预设参考温度，tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口实际温度，ref_tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂过热的程度预设参考值，tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂实际过热的程度。本发明的有益效果是：(1)分数阶pid控制器作为反馈控制用于实时调整噪声干扰对制冷系统温度的影响，分数阶pid控制器中包含的多个可调参数增强了控制器的整定自由度；(2)分数阶迭代学习控制器充分利用系统运行工况数据构造前馈控制项，以提高系统下一批次运行过程对预设制冷效果的精确跟踪控制；(3)本发明引入分数阶微积分，增加了控制器的可调参数以及系统整定自由度，提高控制器灵敏度；(4)制冷系统因强耦合非线性特性很难获得精确模型，本发明能够有效避免系统未知动态对控制性能的影响；(5)本发明利用分数阶迭代学习控制提高系统应对重复性噪声干扰的同时，与传统迭代学习控制相比，该学习控制方法具有更快的收敛速度。附图说明构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。图1是本发明实施例的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统的原理图原理图。图2是本发明实施例的单级循环制冷系统结构示意图。图3是本发明实施例搭建的制冷系统标准仿真系统。图4(a)是本发明实施例的单级循环制冷系统蒸发器二次流量出口温度的期望输出。图4(b)是本发明实施例的单级循环制冷系统过热程度限定值的温度期望输出。图5(a)是本公开实施例的单级循环制冷系统的干扰信号为蒸发器二次通量入口温度示意图。图5(b)是本公开实施例的单级循环制冷系统的干扰信号为蒸发器二次通量入口压力示意图。图6(a)是本公开实施例的离散反馈控制与基于分数阶的迭代学习制冷控制系统的蒸发器二次流量出口温度输出对比图。图6(b)是本公开实施例的离散反馈控制与基于分数阶的迭代学习制冷控制系统的过热程度限定值输出对比图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属
技术领域：
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。实施例一图1给出了本实施例的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统的原理图。在本实施例中，所述制冷系统为单级循环制冷系统。需要说明的是，在其他实施例中，制冷系统也可采用多级循环制冷系统。下面以单级循环制冷系统为例：如图2所示，所述单级循环制冷系统包括变速压缩机、蒸发器、电子膨胀阀和冷凝器组成；变速压缩机，其用于接收以蒸汽形式作为循环流体的制冷剂，并对其在恒定熵下进行压缩；冷凝器，其用于接收压缩后的蒸汽形式的制冷剂，首先与二次流交换，然后蒸汽凝结成液体；电子膨胀阀，其用于对液体制冷剂在低压和低温下蒸发；蒸发器，其用于吸收液体制冷剂在低压和低温下蒸发的热量。其中，所述制冷系统输出的实际制冷温度为蒸发器二次流量出口温度。制冷系统的控制目标是实现预期制冷温度，即蒸发器二次流量出口温度期望温度(tout,sec,e)。此外，为保证较高的性能系数(cop)，引入一个关于过热程度限定值(tsh)。因此，控制系统的设计方案是通过控制两个操纵变量(压缩机转速n和阀门开启av)，使这两个被控变量尽可能高效地跟踪它们的期望温度。如图1所示，本实施例的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，包括：分数阶pid控制器，其用于：根据当前运行周期的制冷系统制冷效果偏差，得到当前运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中，实现对制冷系统的分数阶pid反馈控制；其中，制冷系统制冷效果偏差包括制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；反馈控制量包括压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；前馈控制量包括压缩机转速和阀门开启角度；分数阶迭代学习控制器，其用于根据当前运行周期的前馈控制量与预设学习增益倍数下的制冷系统制冷效果偏差的分数阶积分叠加和，预估出下一运行周期的前馈控制量，以实现对制冷系统的分数阶迭代学习控制，直至达到预设制冷效果，结束迭代控制。该方法结合分数阶pid控制器与分数阶迭代学习控制方法的优势，有效实现系统鲁棒性以及跟踪精度的提高。设ref_tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口预设参考温度，tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口实际温度，ref_tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂过热的程度预设参考值，tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂实际过热的程度，则分数阶pid控制器如下式所示：其中，为2*1维，表示第j运行周期的压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的温度偏差；d-α表示α阶的分数阶积分，dβ表示β阶的分数阶微分，kp、ki、kd分别表示控制器比例常数、积分常数、微分常数。ref_tjout,sec,e和tjout,sec,e分别表示第j运行周期蒸发器二次流出口预设期望温度和实际温度，ref_tjsh和tjsh分别表示第j运行周期蒸发器出口制热剂预设过热温度和实际过热温度。上述技术方案的优点在于，在传统的pid制冷控制系统中引入分数阶微积分，增加控制器整定自由度的同时，提升了系统对外部干扰的鲁棒性。分数阶迭代学习控制器的表达式为：其中，为2*1维，表示第j 1运行周期的度前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；为2*1维，表示第j运行周期前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；dγ表示γ阶的分数阶积分，kd表示学习增益。上述技术方案的优点在于，制冷控制系统运行工况具有周期性，并且其运行环境中存在重复性噪声和干扰，分数阶迭代学习控制器充分利用系统运行工况数据构造前馈控制项，可有效利用工况运行数据实现对预设制冷效果的精确控制，弥补系统模型无法精确已知对控制性能的影响。如图1所示，所述基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，还包括：存储器，其用于存储各个运行周期的制冷效果偏差及前馈控制量。本实施例的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统可以实现系统输出随着系统运行批次增加实现对预设制冷效果的精确跟踪，给出如下：下面以制冷效果以制冷温度为例：其中，α表示分数阶积分阶次；表示在α阶分数阶积分下的k 1运行周期的制冷温度误差函数；表示在α阶分数阶积分下的期望制冷温度函数；在α阶分数阶积分下的k 1运行周期的实际制冷温度函数；表示α-1微分运算；w(t-τ)表示制冷系统状态转移矩阵；uk 1(τ)表示k 1次运行周期的控制输入量；τ表示积分运算中的时间变量，其取值范围是[0,t]；表示制冷系统噪声干扰信号；利用gronwall引理以及λ范数可以整理上式得到其中，其中，kd表示分数阶迭代学习控制器的学习增益；in表示n*n维单位矩阵；t表示系统运行最大时长；o(·)表示高阶无穷小；q为常系数，q>1/α。通过上式得到结论，存在合适的pid控制参数kp、ki、kd以及迭代学习增益kd可以使得等式(4)成立。将利用基准测试系统对所提方法进行验证。基准测试系统提供了一个如图2所示的单级循环制冷系统，系统采用r404a制冷剂。搭建如图3所示的制冷系统标准仿真系统，引入表1所示的干扰。被控系统输出的期望输出及系统干扰如图4(a)-图5(b)所示。被控系统蒸发器二次流量出口温度(tsec,evap,out)、过热程度限定值(tsh)的期望输出分别如图4(a)和图4(b)所示，被控系统的干扰信号为蒸发器二次通量入口温度，如图5(a)，被控系统的干扰信号为蒸发器二次通量入口压力，如图5(b)所示，基准测试系统中提供了一种常用的离散反馈控制系统。表1干扰向量仿真系统的采样时间是1s，仿真时长1200s，给定分数阶pid控制器参数分别为kp＝0.1、ki＝0.05、kd＝0.08，为使控制变量更快收敛，迭代学习增益kd＝0.25，记本实施例提出的基于分数阶的迭代学习制冷控制方法为c1，基准测试系统提供的离散反馈控制器为c2。图6(a)和图6(b)给出了两种控制方法的系统输出跟踪图。图6(a)给出离散反馈控制与基于分数阶的迭代学习制冷控制系统的蒸发器二次流量出口温度输出对比图。图6(b)给出离散反馈控制与基于分数阶的迭代学习制冷控制系统的过热程度限定值输出对比图。由图6(a)和6(b)可知基于分数阶的迭代学习制冷控制系统对蒸发器二次流出口温度和过热程度的跟踪性能优于离散反馈控制系统，特别是对扰动的跟踪性能。为对控制效果进行定量分析，采用以下八项表现指标及一项综合指标作进一步的比较评估，评估的结果如表2所示。表2所示的8个性能指标进一步验证了本实施例的基于分数阶的迭代学习制冷控制策略的控制效果，基于分数阶的迭代学习制冷控制方法的控制效果显著优越于离散反馈控制，前者较后者的综合指标j提高了63％。表2基于分数阶的迭代学习制冷控制系统与离散反馈控制系统的定量比较指标c2vsc1riae1(c2,c1)0.7289riae2(c2,c1)0.2678ritae1(c2,c1,tc1,ts1)0.1137ritae2(c2,c1,tc2,ts2)0.0439ritae2(c2,c1,tc3,ts3)0.0377ritae2(c2,c1,tc4,ts4)0.1653riavu1(c2,c1)1.0383riavu2(c2,c1,tc1,ts1)1.0514j(c2,c1,tc1,ts1)0.3676其中，ei(t)表示第i次迭代控制的误差；iaei表示第i次迭代控制绝对误差积分；iavui表示第i次迭代控制变化的绝对误差积分；itaei表示第i次迭代控制绝对误差时间积分；riaei表示第i次迭代控制绝对误差积分比率；ritaei表示第i次迭代控制绝对误差时间积分比率；riavui表示第i次迭代控制变化的绝对误差积分比率；tck，tsk分别用于定义积分区间，其中tck<tsk，k＝1,2,3,4；wi表示各个指标的权重系数；j(c2,c1)表示基于分数阶的迭代学习制冷控制系统与离散反馈控制系统比较的综合指标。本实施例的有益效果是：分数阶pid控制器作为反馈控制用于实时调整噪声干扰对制冷系统温度的影响，分数阶pid控制器中包含的多个可调参数增强了控制器的整定自由度；分数阶迭代学习控制器充分利用系统运行工况数据构造前馈控制项，以提高系统下一批次运行过程对预设制冷效果的精确跟踪控制；引入分数阶微积分，增加了控制器的可调参数以及系统整定自由度，提高控制器灵敏度；制冷系统因强耦合非线性特性很难获得精确模型，能够有效避免系统未知动态对控制性能的影响；利用分数阶迭代学习控制提高系统应对重复性噪声干扰的同时，与传统迭代学习控制相比，该学习控制方法具有更快的收敛速度。实施例二本实施例提供了一种基于分数阶的迭代学习制冷控制方法，包括：根据当前运行周期的制冷系统制冷效果偏差，得到当前运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中，实现对制冷系统的分数阶pid反馈控制；将补偿后前馈控制量输入至制冷系统后输出相应实际制冷效果，进而再判断实际制冷效果是否达到预设制冷效果，若是则结束分数阶pid控制，否则，得到相应运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中继续输入至制冷系统；其中，制冷系统制冷效果偏差包括制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；反馈控制量包括压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；前馈控制量包括压缩机转速和阀门开启角度；在反馈控制的同时，根据当前运行周期的前馈控制量与预设学习增益倍数下的制冷系统制冷效果偏差的分数阶积分叠加和，预估出下一运行周期的前馈控制量，以实现对制冷系统的分数阶迭代学习控制，直至达到预设制冷效果时结束迭代控制。作为一种实施方式，分数阶pid控制的过程为：其中，为2*1维，表示第j运行周期的压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；d-α表示α阶的分数阶积分，dβ表示β阶的分数阶微分，kp、ki、kd分别表示分数阶pid控制器的比例常数、积分常数、微分常数。上述技术方案的优点在于，在传统的pid制冷控制系统中引入分数阶微积分，增加控制器整定自由度的同时，提升了系统对外部干扰的鲁棒性。作为一种实施方式，分数阶迭代学习控制的过程为：其中，为2*1维，表示第j 1运行周期的度前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；为2*1维，表示第j运行周期前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；dγ表示γ阶的分数阶积分，kd表示学习增益。上述技术方案的优点在于，制冷控制系统运行工况具有周期性，并且其运行环境中存在重复性噪声和干扰，利用分数阶迭代学习控制器可有效利用工况运行数据实现对预设制冷效果的精确控制，弥补系统模型无法精确已知对控制性能的影响。本实施例的有益效果是：分数阶pid控制器作为反馈控制用于实时调整噪声干扰对制冷系统温度的影响，分数阶pid控制器中包含的多个可调参数增强了控制器的整定自由度；分数阶迭代学习控制器充分利用系统运行工况数据构造前馈控制项，以提高系统下一批次运行过程对预设制冷效果的精确跟踪控制；引入分数阶微积分，增加了控制器的可调参数以及系统整定自由度，提高控制器灵敏度；制冷系统因强耦合非线性特性很难获得精确模型，能够有效避免系统未知动态对控制性能的影响；利用分数阶迭代学习控制提高系统应对重复性噪声干扰的同时，与传统迭代学习控制相比，该学习控制方法具有更快的收敛速度。以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1 2 3
技术特征：1.一种基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，其特征在于，包括：
分数阶pid控制器，其用于：根据当前运行周期的制冷系统制冷效果偏差，得到当前运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中，实现对制冷系统的分数阶pid反馈控制；其中，制冷系统制冷效果偏差包括制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；反馈控制量包括压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；前馈控制量包括压缩机转速和阀门开启角度；
分数阶迭代学习控制器，其用于根据当前运行周期的前馈控制量与预设学习增益倍数下的制冷系统制冷效果偏差的分数阶积分叠加和，预估出下一运行周期的前馈控制量，以实现对制冷系统的分数阶迭代学习控制，直至达到预设制冷效果，结束迭代控制。
2.如权利要求1所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，其特征在于，分数阶pid控制器的表达式为：其中，为2*1维，表示第j运行周期的压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；d-α表示α阶的分数阶积分，dβ表示β阶的分数阶微分，kp、ki、kd分别表示分数阶pid控制器的比例常数、积分常数、微分常数。
3.如权利要求1所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，其特征在于，分数阶迭代学习控制器的表达式为：其中，为2*1维，表示第j 1运行周期的度前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；为2*1维，表示第j运行周期前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；dγ表示γ阶的分数阶积分，kd表示学习增益。
4.如权利要求2或3所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，其特征在于，ej(t)的表达式为：
其中，ref_tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口预设参考温度，tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口实际温度，ref_tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂过热的程度预设参考值，tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂实际过热的程度。
5.如权利要求1所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，其特征在于，所述基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，还包括：
存储器，其用于存储各个运行周期的制冷效果偏差及前馈控制量。
6.如权利要求1所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，其特征在于，所述制冷系统为单级循环制冷系统；所述单级循环制冷系统包括变速压缩机、蒸发器、电子膨胀阀和冷凝器组成；
变速压缩机，其用于接收以蒸汽形式作为循环流体的制冷剂，并对其在恒定熵下进行压缩；
冷凝器，其用于接收压缩后的蒸汽形式的制冷剂，首先与二次流交换，然后蒸汽凝结成液体；
电子膨胀阀，其用于对液体制冷剂在低压和低温下蒸发；
蒸发器，其用于吸收液体制冷剂在低压和低温下蒸发的热量。
7.一种基于分数阶的迭代学习制冷控制方法，其特征在于，包括：
根据当前运行周期的制冷系统制冷效果偏差，得到当前运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中，实现对制冷系统的分数阶pid反馈控制；将补偿后前馈控制量输入至制冷系统后输出相应实际制冷效果，进而再判断实际制冷效果是否达到预设制冷效果，若是则结束分数阶pid控制，否则，得到相应运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中继续输入至制冷系统；其中，制冷系统制冷效果偏差包括制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；反馈控制量包括压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；前馈控制量包括压缩机转速和阀门开启角度；
在反馈控制的同时，根据当前运行周期的前馈控制量与预设学习增益倍数下的制冷系统制冷效果偏差的分数阶积分叠加和，预估出下一运行周期的前馈控制量，以实现对制冷系统的分数阶迭代学习控制，直至达到预设制冷效果时结束迭代控制。
8.如权利要求7所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制方法，其特征在于，分数阶pid控制的过程为：其中，为2*1维，表示第j运行周期的压缩机转速反馈量和阀门开启角度反馈量；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；d-α表示α阶的分数阶积分，dβ表示β阶的分数阶微分，kp、ki、kd分别表示分数阶pid控制器的比例常数、积分常数、微分常数。
9.如权利要求7所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制方法，其特征在于，分数阶迭代学习控制的过程为：其中，为2*1维，表示第j 1运行周期的度前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；为2*1维，表示第j运行周期前馈控制量，包括压缩机转速和阀门开启角；ej(t)为2*1维，第j运行周期制冷系统蒸发器二次流出口温度偏差和蒸发器出口处制冷剂过热的程度偏差；dγ表示γ阶的分数阶积分，kd表示学习增益。
10.如权利要求8或9所述的基于分数阶的迭代学习制冷控制方法，其特征在于，ej(t)的表达式为：
其中，ref_tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口预设参考温度，tjout,sec,e为第j运行周期系统蒸发器二次流出口实际温度，ref_tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂过热的程度预设参考值，tjsh为第j运行周期制冷系统蒸发器出口处制冷剂实际过热的程度。
技术总结本发明提供了一种基于分数阶的迭代学习制冷控制系统及方法。其中，基于分数阶的迭代学习制冷控制系统，包括分数阶PID控制器，其用于根据当前运行周期的制冷系统制冷效果偏差，得到当前运行周期的反馈控制量并补偿至前馈控制量中，实现对制冷系统的分数阶PID反馈控制；分数阶迭代学习控制器，其用于根据当前运行周期的前馈控制量与预设学习增益倍数下的制冷系统制冷效果偏差的分数阶积分叠加和，预估出下一运行周期的前馈控制量，以实现对制冷系统的分数阶迭代学习控制，直至达到预设制冷效果，结束迭代控制。
技术研发人员：孙鸿昌;周风余;赵阳;王玉刚;尹磊;刘美珍;贺家凯;王达
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：2020.01.17
技术公布日：2020.06.09
