CN112180737B - 一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法 - Google Patents
一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法。该方法在自抗扰控制的基础上，增加了类史密斯预估法，将类史密斯预估器的输出值作为自抗扰控制器的输入之一来进行系统的实时估计和补偿计算，最终得到被控对象输入值，根据该值对被控对象进行调节与控制，该方法保留了自抗扰控制的结构简单和参数易整定的特点，使得闭环系统能够更好地兼顾跟踪能力与抗干扰能力，并且使得闭环系统具有较强的鲁棒性，为进一步促进ADRC在热力过程、化工过程等工业过程中的广泛应用奠定基础。
Description
技术领域
本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法。
背景技术
自抗扰控制(Active disturbance rejection control,ADRC)技术是中科院系统科学研究所韩京清研究院经过长期对工业控制问题研究提出的一种不依赖精确数学模型的新型控制方法，ADRC能够通过扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)对系统的状态和总扰动进行实时估计，并通过控制率将估计的总扰动进行补偿。由于ADRC具有不依赖精确数学模型、鲁棒性好、参数整定容易、易于工程实施等优点，ADRC已经在火电机组二次风系统、电机系统、康复机器人系统中得到成功的应用，这为ADRC在实际工业的大规模应用和推广奠定了坚实的基础。
热力过程中存在很多由一阶惯性环节串联的高阶系统进行描述的系统，如过热汽温、主蒸汽压力系统和再热汽温系统。高阶系统的表示为：
其中，s、k、T和n分别为微分算子、高阶系统的增益、时间常数和阶次，且n≥3；Y(s)、U(s)分别为高阶系统的输出量和输入量；高阶系统的增益k和时间常数T根据不同被控的实际工业对象确定，例如典型的火电机组的再热汽温系统，其增益一般在0.01～0.5的范围内，时间常数一般15～100范围内。
以再热汽温系统为例的高阶系统，上式中各参数的含义为：输出量Y(s)是再热汽温系统的温度输出值，输入U(s)是烟气挡板的开度，增益k是指高阶系统对输入值的放大倍数，输出给定值为烟气挡板开度变化1％对应的再热汽温，时间常数T是指系统响应达到稳态值的63.2％时所需要的时间。
将被控的实际工业对象采用上述一阶惯性环节串联的高阶系统进行描述，采用标准一阶ADRC方法进行调控的控制框图如图1所示，其中，用Γ表示计算步序。
1-1)将高阶系统在上一计算步序Γ-1时的被控对象输出值y(Γ-1)和在上一计算步序Γ-1时的被控对象输入值u(Γ-1)共同采用扩张状态观测方法进行实时计算，得到在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的跟踪值z1(Γ)、以及在当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值z2(Γ)，z1(Γ)和z2(Γ)的数学计算式如下：
其中，z1(Γ-1)为在上一计算步序Γ-1时的被控对象输出值y(Γ)的跟踪值；z2(Γ-1)为在上一计算步序Γ-1时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2和b0为计算系数，根据控制要求选择合适的值。
1-2)将高阶系统在当前计算步序Γ时输出设定值r(Γ)与在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的跟踪值z1(Γ)的差值放大kp倍，放大kp倍后减去在当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值z2(Γ)，得到的结果再放大
倍，得到自抗扰控制器输出的在下一计算步序Γ+1时的被控对象输入值u(Γ+1)，其数学计算式如下：
其中，kp为计算系数，根据控制要求选择合适的值。
1-3)将被控对象输入值更新为u(Γ+1)，执行机构根据u(Γ+1)实时控制调整执行机构的变化量，如阀门的开度、泵的转速等等，实现对高阶系统的调控。
将被控的实际工业对象仍然采用上述一阶惯性环节串联的高阶系统进行描述，采用标准二阶ADRC方法进行调控的控制框图如图2所示。
2-1)将高阶系统在上一计算步序Γ-1时的被控对象输出值y(Γ-1)和在上一计算步序Γ-1时的被控对象输入值u(Γ-1)共同采用扩张状态观测方法进行实时计算，得到在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的跟踪值z1(Γ)、在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的一阶导数的跟踪值z2(Γ)、以及在当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值z3(Γ)，z1(Γ)、z2(Γ)和z3(Γ)数学计算式如下：
其中，z1(Γ-1)为在上一计算步序Γ-1时的被控对象输出值y(Γ-1)的跟踪值；z2(Γ-1)为在上一计算步序Γ-1时的被控对象输出值y(Γ-1)的一阶导数的跟踪值；z3(Γ-1)为在上一计算步序Γ-1时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2、β3和b0为计算系数，根据控制要求选择合适的值。
2-2)将高阶系统在当前计算步序Γ时输出设定值r(Γ)与在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的跟踪值z1(Γ)的差值放大kp倍，放大kp倍后减去在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的一阶导数的跟踪值z2(Γ)的kd倍和在当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值z3(Γ)，得到的结果再放大
倍，得到自抗扰控制器输出的在下一计算步序Γ+1时的被控对象输入值u(Γ+1)，其数学计算式如下：
其中，kp和kd为计算系数，根据控制要求选择合适的值。
2-3)将被控对象输入值更新为u(Γ+1)，执行机构根据u(Γ+1)实时控制调整执行机构的变化量，如阀门的开度、泵的转速等等，实现对高阶系统的调控。
经过仿真和实际试验发现，现有的一阶ADRC和二阶ADRC在控制上述介绍的高阶系统时会出现跟踪能力与抗扰不能够很好兼顾的情况，跟踪能力比较强时会使得抗扰效果比较差，抗扰能力比较强时跟踪的效果比较差，并且闭环系统的鲁棒性较差。
发明内容
本发明提供了一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，用以解决采用现有技术的自抗扰控制法不能兼顾跟踪能力和抗扰能力的问题。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案包括：
本发明提供了一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，包括如下步骤：
1)将在上一计算步序时的被控对象输出值y(Γ-1)和在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)代入至类史密斯预估器中，得到在当前计算步序时的类史密斯预估器输出值yp(Γ)；
2)将在当前计算步序类史密斯预估器输出值yp(Γ)和在当前计算步序时的被控对象输入值u(Γ)输入至自抗扰控制器中作为扩张状态观测器的输入，结合在下一计算步序时的输出给定值r(Γ+1)，对被控对象进行基于自抗扰控制的调控，得到在下两个计算步序时的被控对象输入值u(Γ+2)；其中，所述自抗扰控制器包括扩张状态观测器；
3)根据所述在下两个计算步序时的被控对象输入值实时控制被控对象的执行机构动作，实现对被控对象的调节与控制。
上述技术方案的有益效果为：本发明在自抗扰控制的基础上，增加了类史密斯预估法，将类史密斯预估器的输出值作为自抗扰控制器的输入之一来进行系统的实时估计和补偿计算，最终得到被控对象输入值，根据该值对被控对象进行调节与控制，该方法保留了自抗扰控制的结构简单和参数易整定的特点，并且能够通过类史密斯预估器补偿系统的高阶特性，使得闭环系统能够更好地兼顾跟踪能力与抗干扰能力，并且使得闭环系统具有较强的鲁棒性，为进一步促进ADRC在热力过程、化工过程等工业过程中的广泛应用奠定基础。
进一步的，所述类史密斯预估器为：
yp(Γ)＝y1(Γ-1)-y2(Γ-1)+y(Γ-1)
其中，yp(Γ)为在当前计算步序Γ时的类史密斯预估器输出值；y1(Γ-1)为G1(s)在上一计算步序Γ-1时的输出值，y2(Γ-1)为G2(s)在上一计算步序Γ-1时的输出值，且G1(s)的输入值为在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)，G2(s)的输入值为在上一计算步序Γ-1时的y1(Γ-1)；G1(s)和G2(s)为类史密斯预估算法设计的计算表达式，
k1、m分别为G1(s)的增益和阶次，T1为G1(s)和G2(s)的时间常数，n为表示所述被控对象的高阶系统的阶次，且n≥3，m≤n；y(Γ-1)为在上一计算步序Γ-1时的被控对象输出值。
进一步的，若所述自抗扰控制器为一阶自抗扰控制器，则所述扩张状态观测器为：
其中，z1(Γ+1)、z1(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ+1)、y(Γ)的跟踪值；z2(Γ+1)、z2(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2和b0为计算系数；yp(Γ)为在当前计算步序Γ时的类史密斯预估器输出值；u(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象输出值。
进一步的，所述在下两个计算步序时的被控对象输入值为：
其中，kp为计算系数。
进一步的，若所述自抗扰控制器为二阶自抗扰控制器，则所述扩张状态观测器为：
其中，z1(Γ+1)、z1(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ+1)、y(Γ)的跟踪值；z2(Γ+1)、z2(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时被控对象输出值y(Γ+1)、y(Γ)的跟一阶导数的跟踪值；z3(Γ+1)、z3(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2、β3和b0为计算系数；yp(Γ)为在当前计算步序Γ时的类史密斯预估器输出值；u(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象输出值。
进一步的，所述在下两个计算步序时的被控对象输入值为：
其中，kp和kd为计算系数。
进一步的，所述被控对象为热力系统主蒸汽压力回路，所述输出给定值为主蒸汽压力给定值，所述被控对象输入值为给煤量，所述被控对象输出值为主蒸汽压力。
附图说明
图1是现有技术的采用标准一阶ADRC方法进行调控的控制框图；
图2是现有技术的采用标准二阶ADRC方法进行调控的控制框图；
图3是本发明的采用一阶ADRC和类史密斯预估法进行调控的控制框图；
图4是本发明的采用二阶ADRC和类史密斯预估法进行调控的控制框图；
图5是采用现有技术的标准一阶ADRC方法和本发明的一阶ADRC和类史密斯预估法的仿真结果对比图；
图6是高阶系统存在不确定性时采用现有技术的标准一阶ADRC方法和本发明的一阶ADRC和类史密斯预估法的蒙特卡洛结果图。
具体实施方式
本发明的基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，在保留自抗扰控制器的结构简单和参数易于整定的特点的基础上，设计了类史密斯预估器，综合起来使用后能够使得闭环系统更好地兼顾跟踪能力与抗干扰能力，并且具有较强的鲁棒性，提高了闭环系统的控制品质。下面结合附图和实施例，对该方法进行详细说明。需说明的是，下述各个实施例中的被控对象均采用多个一阶惯性环节串联的高阶系统描述，高阶系统的数学表达式均如式(1)所示。
实施例1：
本实施例中采用一阶ADRC和类史密斯预估法对高阶系统进行调控，其控制框图如图3所示。且本实施例中，
步骤一，对选定的高阶系统，设计类史密斯预估器，如图3所示，其具体的数学计算式如下：
Yp(s)＝G1(s)U(s)-G1(s)G2(s)U(s)+Y(s) (6)
其中，Yp(s)为类史密斯预估器的输出；G1(s)和G2(s)为类史密斯预估算法设计的计算表达式；Yp(Γ)为在Γ计算步序时的类史密斯预估器输出；G1(s)和G2(s)在Γ计算步序时的输出分别为y1(Γ)和y2(Γ)，G1(s)和G2(s)在Γ计算步序时的输入分别为u(Γ)和y1(Γ)；G1(s)和G2(s)的数学表达式分别如下：
其中，k1、m分别为G1(s)的增益和阶次；T1为G1(s)和G2(s)的时间常数；n为表示所述被控对象的高阶系统的阶次，且n≥3；n-m为G2(s)的阶次；且k1∈[0.5k,1.5k]，T1∈[0.5T,1.5T]，m≤n。
故，将在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)和在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)代入至类史密斯预估器后，类史密斯预估器先将在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)经过G1(s)得到G1(s)在Γ-1计算步序时的输出值y1(Γ-1)，然后将y1(Γ-1)与G2(s)在Γ-1计算步序时的输出值y2(Γ-1)的差值再加上在Γ-1计算步序时的被控对象输出值y(Γ-1)后作为在Γ计算步序时的类史密斯预估器输出值Yp(Γ)，其数学表达式如下：
Yp(Γ)＝Y1(Γ-1)-Y2(Γ-1)+Y(Γ-1) (9)
步骤二，将在当前计算步序类史密斯预估器输出值yp(Γ)和在当前计算步序时的被控对象输入值u(Γ)输入至自抗扰控制器(包括扩张状态观测器)中作为扩张状态观测器的输入，结合在下一计算步序时的输出给定值r(Γ+1)，对被控对象进行基于自抗扰控制的调控，得到在下两个计算步序时的被控对象输入值u(Γ+2)。具体过程如下：
1、将在Γ计算步序时的类史密斯预估器输出值Yp(Γ)和在当前计算步序时的被控对象输入值u(Γ)共同采用扩张状态观测方法进行实时估计和补偿计算，得到在下一计算步序Γ+1时的被控对象输出值y(Γ+1)的跟踪值z1(Γ+1)、以及在下一计算步序Γ+1时的被控对象所受总干扰的观测值z2(Γ+1)，z1(Γ+1)和z2(Γ+1)的数学计算式如下：
其中，z1(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的跟踪值；z2(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2和b0为计算系数，计算系数β1、β2和b0根据控制要求选择合适的值，一般β1和β2的值在0.005～10范围内，b0的值一般可以在
范围内。
2、将高阶系统在下一计算步序Γ+1时输出设定值r(Γ+1)与在下一计算步序Γ+1时的被控对象输出值y(Γ+1)的跟踪值z1(Γ+1)的差值放大kp倍，放大kp倍后减去在下一计算步序Γ+1时的被控对象所受总干扰的观测值z2(Γ+1)，得到的结果再放大
倍，得到自抗扰控制器输出的在下两个计算步序Γ+2时的被控对象输入值u(Γ+2)，其数学计算式如下：
其中，kp为计算系数，kp的值一般可以在
范围内。
步骤三，将被控对象输入值更新为在下两个计算步序Γ+2时的被控对象输入值u(Γ+2)，执行机构根据u(Γ+2)实时调整执行机构变化。
需说明的是，该方法可应用于不同的控制系统中，例如应用于热力系统主蒸汽压力回路控制中，则整个闭环系统的输出给定值为主蒸汽压力给定值，被控对象输入值为给煤量，被控对象输出值为主蒸汽压力；还可应用于再热汽温系统中，则整个闭环系统的输出给定值为烟气挡板开度变化1％对应的再热汽温，被控对象输入值为烟气挡板的开度，被控对象输出值为再热汽温系统的温度输出值。
下面通过仿真实验说明本发明方法的有效性。
先将该方法应用于某加热系统的温度控制系统中。仍采用多个一阶惯性环节串联的高阶系统描述该控制系统，其中，k＝0.1191、T＝39.4667和n＝4，则该加热系统的温度控制系统的数学表达式如下：
采用上述介绍的基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法对该控制系统进行调控时，类史密斯预估器中的计算表达式G1(s)和G2(s)中的参数分别为：k1＝0.1191、T1＝39.4667和m＝1；自抗扰控制器的扩张状态观测器中参数分别为：计算系数b0＝0.006，β1＝0.4和β2＝0.04；自抗扰控制器中的其他参数分别为：计算系数kp＝0.0507。
然后采用现有技术中的标准一阶自抗扰控制方法对该加热系统的温度控制系统中，该标准一阶自抗扰控制方法可见背景技术中介绍的方法，其中的参数分别为：b0＝0.0124，β1＝0.2436，β2＝0.0148和kp＝0.0122。
图5是采用上述两种方法进行控制的仿真对比结果，其中实线为采用本发明方法的仿真结果图，点划线为标准一阶自抗扰控制方法的仿真结果图。具体的仿真过程为：仿真开始时刻，系统处于稳态时刻，在100s时将设定值从0变为1，在1000s时对闭环回路进行控制量的扰动，由0变为5，直到2000s时达到稳态。通过仿真可知，对一类高阶系统，采用本发明的方法能够很好的兼顾系统的跟踪能力与抗干扰能力，具有比较快的跟踪能力和较强的抗干扰能力，提高了系统的控制品质。
图6为高阶系统存在不确定性时采用现有技术的标准一阶ADRC方法和本发明的一阶ADRC和类史密斯预估法的蒙特卡洛结果图。具体的仿真过程为：将高阶系统的增益k和时间常数T在各自值的±20％范围内随机摄动，得到新的高阶系统；然后展开仿真：仿真开始时刻，系统处于稳态时刻，在100s时将设定值从0变为1，在1000s时对闭环回路进行控制量的扰动，由0变为5，直到2000s时达到稳态，计算100s到1000s的系统输出与设定值偏差的绝对值积分(IAEud)，计算1000s到2000s的系统输出与设定值偏差的绝对值积分(IAEud)；然后重复上述仿真400次，得到图6的蒙特卡洛结果图。通过图6结果可知，本发明提出的方法能够将IAEsp和IAEud集中在最小的范围，而标准一阶自抗扰控制方法得到的IAEsp和IAEud分散在一个较大的范围内，可知本发明提出的方法能够提高闭环系统对高阶系统存在不确定性具有很强适应能力，即本发明提出的方法具有很强的鲁棒性。
整体来看，本发明的方法，不仅保留了自抗扰控制方法的构简单和参数易于整定的特点；并且该方法可以充分利用高阶系统的增益k、阶次n、时间常数T等信息来设计类史密斯预估器；该方法能够通过类史密斯预估器补偿系统的高阶特性，使得闭环系统更好地兼顾跟踪能力与抗干扰能力，并且具有较强的鲁棒性，提高了闭环系统的控制品质。
实施例2：
本实施例中采用一阶ADRC和类史密斯预估法对高阶系统进行调控，其控制框图如图4所示。本实施例中，被控对象为热力系统主蒸汽压力回路控制，输出给定值为主蒸汽压力给定值，被控对象输入值为给煤量，被控对象输出值为主蒸汽压力。
步骤一，对选定的高阶系统，设计类史密斯预估器，如图4所示，其具体的数学计算式如下实施例1中的式(6)所示，其中G1(s)和G2(s)的数学表达式实施例1中的式(7)、(8)所示。故，将在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)和在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)代入至类史密斯预估器后，类史密斯预估器先将在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)经过G1(s)得到G1(s)在Γ-1计算步序时的输出值y1(Γ-1)，然后将y1(Γ-1)与G2(s)在Γ-1计算步序时的输出值y2(Γ-1)的差值再加上在Γ-1计算步序时的被控对象输出值y(Γ-1)后作为在Γ计算步序时的类史密斯预估器输出值Yp(Γ)，其数学表达式如实施例1的式(9)所示。
步骤二，将在当前计算步序类史密斯预估器输出值yp(Γ)和在当前计算步序时的被控对象输入值u(Γ)输入至自抗扰控制器(包括扩张状态观测器)中作为扩张状态观测器的输入，结合在下一计算步序时的输出给定值r(Γ+1)，对被控对象进行基于自抗扰控制的调控，得到在下两个计算步序时的被控对象输入值u(Γ+2)。具体过程如下：
1、将在Γ计算步序时的类史密斯预估器输出值Yp(Γ)和在当前计算步序时的被控对象输入值u(Γ)共同采用扩张状态观测方法进行实时估计和补偿计算，得到在下一计算步序Γ+1时的被控对象输出值y(Γ+1)的跟踪值z1(Γ+1)、在下一计算步序Γ+1时的被控对象输出值y(Γ+1)的一阶导数的跟踪值z2(Γ+1)、以及在下一计算步序Γ+1时的被控对象所受总干扰的观测值z2(Γ+1)，z1(Γ+1)、z2(Γ+1)和z3(Γ+1)的数学计算式如下：
其中，z1(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的跟踪值；z2(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ)的一阶导数的跟踪值；z3(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2和b0为计算系数，一般β1、β2和β3的值在0.005～10范围内；b0的值一般可以在
范围内。
2、将高阶系统在下一计算步序Γ+1时输出设定值r(Γ+1)与在下一计算步序Γ+1时的被控对象输出值y(Γ+1)的跟踪值z1(Γ+1)的差值放大kp倍，放大kp倍后减去在下一计算步序Γ+1时的被控对象输出值y(Γ+1)的一阶导数的跟踪值z2(Γ+1)的kd倍和在下一计算步序Γ+1时的被控对象所受总干扰的观测值z3(Γ+1)，得到的结果再放大
倍，得到自抗扰控制器输出的在下两个计算步序Γ+2时的被控对象输入值u(Γ+2)，其数学计算式如下：
其中，kp为计算系数。
步骤三，将被控对象输入值更新为在下两个计算步序Γ+2时的被控对象输入值u(Γ+2)，执行机构根据u(Γ+2)实时调整执行机构变化。
Claims (6)
1.一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)将在上一计算步序时的被控对象输出值y(Γ-1)和在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)代入至类史密斯预估器中，得到在当前计算步序时的类史密斯预估器输出值yp(Γ)；所述类史密斯预估器为：
yp(Γ)＝y1(Γ-1)-y2(Γ-1)+y(Γ-1)
其中，yp(Γ)为在当前计算步序Γ时的类史密斯预估器输出值；y1(Γ-1)为G1(s)在上一计算步序Γ-1时的输出值，y2(Γ-1)为G2(s)在上一计算步序Γ-1时的输出值，且G1(s)的输入值为在上一计算步序时的被控对象输入值u(Γ-1)，G2(s)的输入值为在上一计算步序Γ-1时的y1(Γ-1)；G1(s)和G2(s)为类史密斯预估算法设计的计算表达式，
k1、m分别为G1(s)的增益和阶次，T1为G1(s)和G2(s)的时间常数，n为表示所述被控对象的高阶系统的阶次，且n≥3，m≤n；y(Γ-1)为在上一计算步序Γ-1时的被控对象输出值；
2)将在当前计算步序类史密斯预估器输出值yp(Γ)和在当前计算步序时的被控对象输入值u(Γ)输入至自抗扰控制器中作为扩张状态观测器的输入，结合在下一计算步序时的输出给定值r(Γ+1)，对被控对象进行基于自抗扰控制的调控，得到在下两个计算步序时的被控对象输入值u(Γ+2)；其中，所述自抗扰控制器包括扩张状态观测器；
3)根据所述在下两个计算步序时的被控对象输入值实时控制被控对象的执行机构动作，实现对被控对象的调节与控制。
2.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，其特征在于，若所述自抗扰控制器为一阶自抗扰控制器，则所述扩张状态观测器为：
其中，z1(Γ+1)、z1(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ+1)、y(Γ)的跟踪值；z2(Γ+1)、z2(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2和b0为计算系数；yp(Γ)为在当前计算步序Γ时的类史密斯预估器输出值；u(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象输出值。
3.根据权利要求2所述的基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，其特征在于，所述在下两个计算步序时的被控对象输入值为：
其中，kp为计算系数。
4.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，其特征在于，若所述自抗扰控制器为二阶自抗扰控制器，则所述扩张状态观测器为：
其中，z1(Γ+1)、z1(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象输出值y(Γ+1)、y(Γ)的跟踪值；z2(Γ+1)、z2(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时被控对象输出值y(Γ+1)、y(Γ)的跟一阶导数的跟踪值；z3(Γ+1)、z3(Γ)分别为在下一计算步序Γ+1、当前计算步序Γ时的被控对象所受总干扰的观测值；h为采样步长；β1、β2、β3和b0为计算系数；yp(Γ)为在当前计算步序Γ时的类史密斯预估器输出值；u(Γ)为在当前计算步序Γ时的被控对象输出值。
5.根据权利要求4所述的基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，其特征在于，所述在下两个计算步序时的被控对象输入值为：
其中，kp和kd为计算系数。
6.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法，其特征在于，所述被控对象为热力系统主蒸汽压力回路，所述输出给定值为主蒸汽压力给定值，所述被控对象输入值为给煤量，所述被控对象输出值为主蒸汽压力。
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