基于数据驱动的控制器性能多属性评价方法

控制器的性能通常表现为多个属性指标，综合涉及了随机性和确定性性能，为此，提出了一个相适应的评价方法。根据特定控制回路对于控制性能的不同要求，对各属性指标分配不同的权重；考虑到不同扰动对于控制性能评价基准的影响，提出了一个基于BP神经网络的过程扰动识别方法；基于历史数据建立评价基准，应用多属性决策方法得出控制器的综合属性评价值，数值实例仿真和TE过程实验证明了所提出方法的有效性。