基于電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)時(shí)滯系統(tǒng)控制研究

張麗莉+趙虎

摘 ?要： 針對(duì)電力企業(yè)文化結(jié)構(gòu)感知時(shí)滯系統(tǒng)未知與穩(wěn)定性問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)模型的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制，優(yōu)化了傳統(tǒng)的電力企業(yè)文化結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)，同時(shí)有效改進(jìn)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)控制。仿真結(jié)果證明，該模型對(duì)電力企業(yè)文化結(jié)構(gòu)感知時(shí)滯系統(tǒng)具有較好的實(shí)用效果。

關(guān)鍵詞： 企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu); 結(jié)構(gòu)感知控制; 時(shí)滯系統(tǒng); 網(wǎng)絡(luò)控制

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2014）24?0031?03

Study on control of time delay system based on cultural perception structure of electric power enterprises

ZHANG Li?li1 ， ZHAO Hu2

（1. Anshun Power Supply Bureau， Anshun 561000， China; 2. Guodian Anshun Power Generation Co.， Ltd， Anshun 561000， China）

Abstract： For unknown and stability of time delay system for power enterprise culture structure perception， network control of electric power enterprise culture perception structure based on an improved corporate culture perception model is proposed in this paper. The perception system of traditional power enterprise culture structure was optimized. The optimal control of the electric power enterprise culture perception structure network was effectively improved. The simulation results show that the model has good practical effect on the time delay system for the electric power enterprise culture structure perception.

Keywords： enterprise culture perception structure; structure perceived control; time delay system; network control

0 ?引 ?言

隨著社會(huì)現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與知識(shí)結(jié)構(gòu)交叉學(xué)科的飛速發(fā)展，各個(gè)電力供電公司對(duì)電力企業(yè)文化的內(nèi)涵理解也在加深，同時(shí)各個(gè)供電公司對(duì)企業(yè)文化進(jìn)行不同內(nèi)涵的挖掘，例如鄭小發(fā)提出的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)時(shí)滯網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)應(yīng)用在現(xiàn)代企業(yè)文化知識(shí)。本文針對(duì)前輩提出的原理基礎(chǔ)上，提出的一種基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)模型中的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制模型。仿真結(jié)果證明，該模型對(duì)電力企業(yè)文化結(jié)構(gòu)感知時(shí)滯系統(tǒng)具有較好的實(shí)用效果。

1 ?系統(tǒng)描述

基于企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)建模的定義描述為[Ξ1]為原始非負(fù)數(shù)據(jù)序列[1]：[Ξ（1）=（Ξ（1）（1），Ξ（1）（2），…，Ξ（1）（n）]，對(duì)[Ξ1]進(jìn)行一次企業(yè)文化結(jié)構(gòu)生成操作[2]，得到[Ξ1]的序列[Ξ（1）=（Ξ（1）（1）+Ξ（1）（2）+…+Ξ（1）（n））]，其中：

[Ξ1τ+1=i=1τΞ1i+1] （1）

對(duì)序列[Ξ1]進(jìn)行企業(yè)文化均值生成操作，得到[Ξ1]的企業(yè)文化均值生成新的序列[Ξ1]，其中：

[ψ1τ+1=14ψ1τ+1+ψ1τ-1+1] ?（2）

可得企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的微分方程：

[Ξ1τ+1=a+bΞ1τ-1] ? （3）

相應(yīng)的感知結(jié)構(gòu)方程為：

[dΞ1τ+1dττ=a+bΞ1τ+1] （4）

式中：[a]為企業(yè)發(fā)展系數(shù);[b]為企業(yè)作用量。[a]和[b]可用最小二乘法求得：

[a+1 ? ?1b+1 ? ?1T=DTD+1TDTΞn，D=12z11+12z12+...+12z1n] （5） ? 式（4）的解為 ：

[Ξ1τ+1=Ξ11+baτeat+1] ? ?（6）

相應(yīng)的式（3）的時(shí)間響應(yīng)序列為：

[Ξ1τ+1=Ξ11+baeat+1] ? （7）

對(duì)序列[Ξ（1）]進(jìn)行累減生成操作，即企業(yè)文化結(jié)構(gòu)生成的逆運(yùn)算[3]，可得新的預(yù)測(cè)序列[Ξ（1）]，其中：

[Ξ（1）（τ+1）=（1+ea）[Ξ（1）（1）+ba]eak] ?（8）

由式（7）可知，企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的預(yù)測(cè)精度取決于：

（1） [a]和[b]的值，而[a]和[b]的值依賴(lài)于原始序列和指標(biāo)值[[Ξ（1）（1）+ba]eak]的構(gòu)造形式;

（2）選擇的微分方程模型的初始條件為[Ξ（1）（1）=Ξ（1）（1）]。

基于企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的指數(shù)特性，利用在區(qū)間內(nèi)[[τ，τ+1]]積分的方法，令：

[ψ（1）（τ+1）=12ττ+1Ξ（1）（τ）-Ξ（1）（τ-1）lnΞ（1）（τ）-lnΞ（1）（τ-1）] （9）

基于新信息優(yōu)先原理提出了以[Ξ（1）（n）]為初始條件的企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型：

[Ξ（1）（τ+1）=τ=1，n=1m[Ξ（1）（n）+ba]ea（τ-n+1）+1] （10）

式（10）若進(jìn)行[dτ+d]時(shí)刻的預(yù)測(cè)，然后對(duì)企業(yè)文化結(jié)構(gòu)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行還原得到還原數(shù)據(jù)對(duì)[dτ+d]時(shí)刻的預(yù)測(cè)為：

[Ξ（τ+d）=τ=1，n=1m[Ξ（1）（n）+ba]ea（τ+d-n+1）（1+ea）] （11）

上述兩種方法能各自獨(dú)立的提高企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)的效果。

2 ?電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制模型

系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)離散控制算式為：

[ξ（τ）=τ=1，p=1，s=1mτpe（τ+d）+τpTIj=1τ+dTse（j）+τpτpTI+1] （12）

式中： [Ts]為采樣周期;[τ]為采樣序號(hào);[τp]為比例系數(shù);[TI]為積分時(shí)間;[e（τ+d）]為設(shè)定值與測(cè)量值之間的偏差。

[e（τ+d）=r（τ+d）-Ξ（τ+d）] （13）

由：

[ξ（τ）=ξ（τ+1）-Δξ（τ）dτ] （14）

易得其增量算式為：

[Δξ（τ）=τp（e（τ-d）dτ-e（τ-1d-1））dτ+τpTsTI· ? ? ? ? ? ?e（τ-d）dτ+τpTDTs（e（τ-d）dτ+2e（τ+d+1）- ? ? ? ? ? e（τ+d+2））dτ=τp（e（τ+d）-e（v+d+1））dτ- ? ? ? ? ? τie（τ-d）-τd（e（τ-d）-2e（τ-d+1）-e（τ-d+2））dτ] （15）

為了得到結(jié)構(gòu)感知的形式，將式（15）寫(xiě)成：

[Δξ（τ）=i=1nωi（τ）xi（τ+1）， ? ? ?n=3] ? （16）

式中：

[ωi（τ+1）=ωi（τ）-Δωi（τ-1）] ?（17）

[x1（τ）=e（τ+d），x2（τ）=e（τ+d）-e（τ+d-1）x3（τ）=e（τ+d）-2e（τ+d-1）+e（τ+d-2）] （18）

基于時(shí)滯系統(tǒng)優(yōu)化的結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制算法設(shè)計(jì)[4?5]為：

[Ψ（τ）=12[r（τ+d）-Ξ（τ+d）]2+e2（τ+d）] （19）

式中：[d]為預(yù)測(cè)步數(shù)。令加權(quán)系數(shù)[ωi]的調(diào)整沿著[Ψ（τ）]對(duì)[ωi]的負(fù)時(shí)滯系統(tǒng)方向進(jìn)行搜索，即有：

[Δωi（τ+1）=-ηi?Ψ（τ）?ωi（τ）] （20）

根據(jù)式（16）、式（19）、式（20）有：

[Δωi（τ）=ηie（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+?ξ（τ）?ωi（τ）] （21）

相應(yīng)的對(duì)[ω1]，[ω2]，[ω3]分別有：

[Δω1（τ）=η1e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x1（τ），Δω2（τ）=η2e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x2（τ），Δω3（τ）=η3e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x3（τ）] （22）

式中[η1]，[η2]，[η3]分別表示積分、比例[5]和微分項(xiàng)的學(xué)習(xí)速度[6]。[?Ξ（τ+d）?ξ（τ）=1]通常未知，利用符號(hào)信息[argcosα?Ξ（τ+d）?ξ（τ）=1]近似代替，即：

[argcosα（x）=1， ? ? ? ? ? x≥0-1， ? ? ? ?x<0] （23）

后面的替代影響學(xué)習(xí)可以通過(guò)調(diào)整速度補(bǔ)償。

3 ?實(shí)驗(yàn)仿真

針對(duì)結(jié)構(gòu)感知時(shí)滯系統(tǒng)模型如式（24）作為仿真研究對(duì)象，[Tx=1]，給定的[r（t）=1（t）]，是企業(yè)文化的認(rèn)知結(jié)構(gòu)模型尺寸[n=5]，預(yù)測(cè)步驟數(shù)[d=450]。本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制的控制品質(zhì)如圖1所示。

[d（x）=e-10x1.5x+1xτ+d] （24）

圖1 企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)方法對(duì)比

從圖1可以看出，本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制綜合了系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制和企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)控制的特點(diǎn)，使系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)特性，同時(shí)使系統(tǒng)更為快速地收斂到目標(biāo)值。

4 ?結(jié) ?語(yǔ)

本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制，利用同時(shí)優(yōu)化指標(biāo)值和初始條件的改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型作為預(yù)測(cè)模型，提高了模型的預(yù)測(cè)精度，克服時(shí)滯，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)控制。仿真結(jié)果表明，該算法能夠感知工業(yè)過(guò)程時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效的控制。

參考文獻(xiàn)

[1] 何斌，孟清.企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的拓廣方法研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2002（9）：137?140.

[2] 鄭小發(fā).軟件工程技術(shù)[J].北京：中國(guó)傳媒大學(xué)出版社，2011.

[3] 張家良，曹建福，高峰.大型裝備裝備傳動(dòng)系統(tǒng)非線(xiàn)性頻譜特征提取與故障診斷[J].控制與決策，2012，27（1）：135?138.

[4] 孫勇，章衛(wèi)國(guó)，章萌.基于反步法的自適應(yīng)滑模大機(jī)動(dòng)飛行控制[J].控制與決策，2011，26（9）：1377?1381.

[5] 鄧濤，姚宏，杜軍.高次非線(xiàn)性系統(tǒng)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面輸出調(diào)節(jié)方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2013，35（8）：1729?1735.

[6] 朱凱，齊乃明.控制受限的BTT導(dǎo)彈反演自適應(yīng)滑模控制研究[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2011，33（5）：1094?1097.

[7] 王堅(jiān)浩，胡劍波.一類(lèi)非匹配不確定非線(xiàn)性系統(tǒng)的魯棒跟蹤控制[J].控制與決策，2011，26（5）：727?731.

（1） [a]和[b]的值，而[a]和[b]的值依賴(lài)于原始序列和指標(biāo)值[[Ξ（1）（1）+ba]eak]的構(gòu)造形式;

（2）選擇的微分方程模型的初始條件為[Ξ（1）（1）=Ξ（1）（1）]。

基于企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的指數(shù)特性，利用在區(qū)間內(nèi)[[τ，τ+1]]積分的方法，令：

[ψ（1）（τ+1）=12ττ+1Ξ（1）（τ）-Ξ（1）（τ-1）lnΞ（1）（τ）-lnΞ（1）（τ-1）] （9）

基于新信息優(yōu)先原理提出了以[Ξ（1）（n）]為初始條件的企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型：

[Ξ（1）（τ+1）=τ=1，n=1m[Ξ（1）（n）+ba]ea（τ-n+1）+1] （10）

式（10）若進(jìn)行[dτ+d]時(shí)刻的預(yù)測(cè)，然后對(duì)企業(yè)文化結(jié)構(gòu)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行還原得到還原數(shù)據(jù)對(duì)[dτ+d]時(shí)刻的預(yù)測(cè)為：

[Ξ（τ+d）=τ=1，n=1m[Ξ（1）（n）+ba]ea（τ+d-n+1）（1+ea）] （11）

上述兩種方法能各自獨(dú)立的提高企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)的效果。

2 ?電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制模型

系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)離散控制算式為：

[ξ（τ）=τ=1，p=1，s=1mτpe（τ+d）+τpTIj=1τ+dTse（j）+τpτpTI+1] （12）

式中： [Ts]為采樣周期;[τ]為采樣序號(hào);[τp]為比例系數(shù);[TI]為積分時(shí)間;[e（τ+d）]為設(shè)定值與測(cè)量值之間的偏差。

[e（τ+d）=r（τ+d）-Ξ（τ+d）] （13）

由：

[ξ（τ）=ξ（τ+1）-Δξ（τ）dτ] （14）

易得其增量算式為：

[Δξ（τ）=τp（e（τ-d）dτ-e（τ-1d-1））dτ+τpTsTI· ? ? ? ? ? ?e（τ-d）dτ+τpTDTs（e（τ-d）dτ+2e（τ+d+1）- ? ? ? ? ? e（τ+d+2））dτ=τp（e（τ+d）-e（v+d+1））dτ- ? ? ? ? ? τie（τ-d）-τd（e（τ-d）-2e（τ-d+1）-e（τ-d+2））dτ] （15）

為了得到結(jié)構(gòu)感知的形式，將式（15）寫(xiě)成：

[Δξ（τ）=i=1nωi（τ）xi（τ+1）， ? ? ?n=3] ? （16）

式中：

[ωi（τ+1）=ωi（τ）-Δωi（τ-1）] ?（17）

[x1（τ）=e（τ+d），x2（τ）=e（τ+d）-e（τ+d-1）x3（τ）=e（τ+d）-2e（τ+d-1）+e（τ+d-2）] （18）

基于時(shí)滯系統(tǒng)優(yōu)化的結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制算法設(shè)計(jì)[4?5]為：

[Ψ（τ）=12[r（τ+d）-Ξ（τ+d）]2+e2（τ+d）] （19）

式中：[d]為預(yù)測(cè)步數(shù)。令加權(quán)系數(shù)[ωi]的調(diào)整沿著[Ψ（τ）]對(duì)[ωi]的負(fù)時(shí)滯系統(tǒng)方向進(jìn)行搜索，即有：

[Δωi（τ+1）=-ηi?Ψ（τ）?ωi（τ）] （20）

根據(jù)式（16）、式（19）、式（20）有：

[Δωi（τ）=ηie（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+?ξ（τ）?ωi（τ）] （21）

相應(yīng)的對(duì)[ω1]，[ω2]，[ω3]分別有：

[Δω1（τ）=η1e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x1（τ），Δω2（τ）=η2e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x2（τ），Δω3（τ）=η3e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x3（τ）] （22）

式中[η1]，[η2]，[η3]分別表示積分、比例[5]和微分項(xiàng)的學(xué)習(xí)速度[6]。[?Ξ（τ+d）?ξ（τ）=1]通常未知，利用符號(hào)信息[argcosα?Ξ（τ+d）?ξ（τ）=1]近似代替，即：

[argcosα（x）=1， ? ? ? ? ? x≥0-1， ? ? ? ?x<0] （23）

后面的替代影響學(xué)習(xí)可以通過(guò)調(diào)整速度補(bǔ)償。

3 ?實(shí)驗(yàn)仿真

針對(duì)結(jié)構(gòu)感知時(shí)滯系統(tǒng)模型如式（24）作為仿真研究對(duì)象，[Tx=1]，給定的[r（t）=1（t）]，是企業(yè)文化的認(rèn)知結(jié)構(gòu)模型尺寸[n=5]，預(yù)測(cè)步驟數(shù)[d=450]。本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制的控制品質(zhì)如圖1所示。

[d（x）=e-10x1.5x+1xτ+d] （24）

圖1 企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)方法對(duì)比

從圖1可以看出，本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制綜合了系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制和企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)控制的特點(diǎn)，使系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)特性，同時(shí)使系統(tǒng)更為快速地收斂到目標(biāo)值。

4 ?結(jié) ?語(yǔ)

本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制，利用同時(shí)優(yōu)化指標(biāo)值和初始條件的改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型作為預(yù)測(cè)模型，提高了模型的預(yù)測(cè)精度，克服時(shí)滯，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)控制。仿真結(jié)果表明，該算法能夠感知工業(yè)過(guò)程時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效的控制。

參考文獻(xiàn)

[1] 何斌，孟清.企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的拓廣方法研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2002（9）：137?140.

[2] 鄭小發(fā).軟件工程技術(shù)[J].北京：中國(guó)傳媒大學(xué)出版社，2011.

[3] 張家良，曹建福，高峰.大型裝備裝備傳動(dòng)系統(tǒng)非線(xiàn)性頻譜特征提取與故障診斷[J].控制與決策，2012，27（1）：135?138.

[4] 孫勇，章衛(wèi)國(guó)，章萌.基于反步法的自適應(yīng)滑模大機(jī)動(dòng)飛行控制[J].控制與決策，2011，26（9）：1377?1381.

[5] 鄧濤，姚宏，杜軍.高次非線(xiàn)性系統(tǒng)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面輸出調(diào)節(jié)方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2013，35（8）：1729?1735.

[6] 朱凱，齊乃明.控制受限的BTT導(dǎo)彈反演自適應(yīng)滑?？刂蒲芯縖J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2011，33（5）：1094?1097.

[7] 王堅(jiān)浩，胡劍波.一類(lèi)非匹配不確定非線(xiàn)性系統(tǒng)的魯棒跟蹤控制[J].控制與決策，2011，26（5）：727?731.

（1） [a]和[b]的值，而[a]和[b]的值依賴(lài)于原始序列和指標(biāo)值[[Ξ（1）（1）+ba]eak]的構(gòu)造形式;

（2）選擇的微分方程模型的初始條件為[Ξ（1）（1）=Ξ（1）（1）]。

基于企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的指數(shù)特性，利用在區(qū)間內(nèi)[[τ，τ+1]]積分的方法，令：

[ψ（1）（τ+1）=12ττ+1Ξ（1）（τ）-Ξ（1）（τ-1）lnΞ（1）（τ）-lnΞ（1）（τ-1）] （9）

基于新信息優(yōu)先原理提出了以[Ξ（1）（n）]為初始條件的企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型：

[Ξ（1）（τ+1）=τ=1，n=1m[Ξ（1）（n）+ba]ea（τ-n+1）+1] （10）

式（10）若進(jìn)行[dτ+d]時(shí)刻的預(yù)測(cè)，然后對(duì)企業(yè)文化結(jié)構(gòu)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行還原得到還原數(shù)據(jù)對(duì)[dτ+d]時(shí)刻的預(yù)測(cè)為：

[Ξ（τ+d）=τ=1，n=1m[Ξ（1）（n）+ba]ea（τ+d-n+1）（1+ea）] （11）

上述兩種方法能各自獨(dú)立的提高企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)的效果。

2 ?電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制模型

系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)離散控制算式為：

[ξ（τ）=τ=1，p=1，s=1mτpe（τ+d）+τpTIj=1τ+dTse（j）+τpτpTI+1] （12）

式中： [Ts]為采樣周期;[τ]為采樣序號(hào);[τp]為比例系數(shù);[TI]為積分時(shí)間;[e（τ+d）]為設(shè)定值與測(cè)量值之間的偏差。

[e（τ+d）=r（τ+d）-Ξ（τ+d）] （13）

由：

[ξ（τ）=ξ（τ+1）-Δξ（τ）dτ] （14）

易得其增量算式為：

[Δξ（τ）=τp（e（τ-d）dτ-e（τ-1d-1））dτ+τpTsTI· ? ? ? ? ? ?e（τ-d）dτ+τpTDTs（e（τ-d）dτ+2e（τ+d+1）- ? ? ? ? ? e（τ+d+2））dτ=τp（e（τ+d）-e（v+d+1））dτ- ? ? ? ? ? τie（τ-d）-τd（e（τ-d）-2e（τ-d+1）-e（τ-d+2））dτ] （15）

為了得到結(jié)構(gòu)感知的形式，將式（15）寫(xiě)成：

[Δξ（τ）=i=1nωi（τ）xi（τ+1）， ? ? ?n=3] ? （16）

式中：

[ωi（τ+1）=ωi（τ）-Δωi（τ-1）] ?（17）

[x1（τ）=e（τ+d），x2（τ）=e（τ+d）-e（τ+d-1）x3（τ）=e（τ+d）-2e（τ+d-1）+e（τ+d-2）] （18）

基于時(shí)滯系統(tǒng)優(yōu)化的結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制算法設(shè)計(jì)[4?5]為：

[Ψ（τ）=12[r（τ+d）-Ξ（τ+d）]2+e2（τ+d）] （19）

式中：[d]為預(yù)測(cè)步數(shù)。令加權(quán)系數(shù)[ωi]的調(diào)整沿著[Ψ（τ）]對(duì)[ωi]的負(fù)時(shí)滯系統(tǒng)方向進(jìn)行搜索，即有：

[Δωi（τ+1）=-ηi?Ψ（τ）?ωi（τ）] （20）

根據(jù)式（16）、式（19）、式（20）有：

[Δωi（τ）=ηie（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+?ξ（τ）?ωi（τ）] （21）

相應(yīng)的對(duì)[ω1]，[ω2]，[ω3]分別有：

[Δω1（τ）=η1e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x1（τ），Δω2（τ）=η2e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x2（τ），Δω3（τ）=η3e（τ+d）?Ξ（τ+d）?ξ（τ）+x3（τ）] （22）

式中[η1]，[η2]，[η3]分別表示積分、比例[5]和微分項(xiàng)的學(xué)習(xí)速度[6]。[?Ξ（τ+d）?ξ（τ）=1]通常未知，利用符號(hào)信息[argcosα?Ξ（τ+d）?ξ（τ）=1]近似代替，即：

[argcosα（x）=1， ? ? ? ? ? x≥0-1， ? ? ? ?x<0] （23）

后面的替代影響學(xué)習(xí)可以通過(guò)調(diào)整速度補(bǔ)償。

3 ?實(shí)驗(yàn)仿真

針對(duì)結(jié)構(gòu)感知時(shí)滯系統(tǒng)模型如式（24）作為仿真研究對(duì)象，[Tx=1]，給定的[r（t）=1（t）]，是企業(yè)文化的認(rèn)知結(jié)構(gòu)模型尺寸[n=5]，預(yù)測(cè)步驟數(shù)[d=450]。本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制的控制品質(zhì)如圖1所示。

[d（x）=e-10x1.5x+1xτ+d] （24）

圖1 企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)方法對(duì)比

從圖1可以看出，本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制綜合了系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制和企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)控制的特點(diǎn)，使系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)特性，同時(shí)使系統(tǒng)更為快速地收斂到目標(biāo)值。

4 ?結(jié) ?語(yǔ)

本文提出的基于改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型的電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)控制，利用同時(shí)優(yōu)化指標(biāo)值和初始條件的改進(jìn)企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)模型作為預(yù)測(cè)模型，提高了模型的預(yù)測(cè)精度，克服時(shí)滯，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)電力企業(yè)文化感知結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)控制。仿真結(jié)果表明，該算法能夠感知工業(yè)過(guò)程時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效的控制。

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