專利名稱：變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種對連續(xù)變化過程或設(shè)備，特別是對已有分布式控制系統(tǒng)(DCS)及其包含的PID控制器的連續(xù)生產(chǎn)過程，進行高級控制(AdvancedControl)的策略、方法和變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器。
背景技術(shù)：
由于PID(比例、積分、微分)控制器較為簡單實用，從上世紀四十年代以來，生產(chǎn)過程中廣泛應用它進行自動控制。隨著生產(chǎn)和科學技術(shù)的發(fā)展，尤其是生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴大和市場需求的頻繁變化，對時間滯后較大、多變量、有約束、變結(jié)構(gòu)的生產(chǎn)過程，PID控制難以滿足平穩(wěn)控制和多變量約束協(xié)調(diào)和變結(jié)構(gòu)的控制要求。
二十世紀七十年代后期出現(xiàn)的模型預估控制(MPC)，利用被控過程動態(tài)數(shù)學模型，對被控過程未來的狀態(tài)進行預估，并據(jù)以進行最優(yōu)控制，對于時間滯后大的多變量過程提供了一種有效的控制方法，如MAC，DMC，GPC，SFPC，等等，也出現(xiàn)了相應的商品化軟件，如IDCOM、DMC-Plus(Aspen Inc.)、RMPCT-PROFIT(Honeywell Inc.)、STAR(Invensys)、VSUPCC、等等，從上世紀八十年代開始，在生產(chǎn)過程中得到了成功的應用。在應用過程中，在處理約束和多變量協(xié)調(diào)方面得到發(fā)展和改善，使MPC得到越來越廣泛的應用。
實際應用暴露了MPC的一些弱點其一是抑制不可測干擾的能力較差，甚至不如PID控制。其二是難以適應生產(chǎn)過程的變化(非線性和變結(jié)構(gòu))。其三是為獲得模型，要對生產(chǎn)進行較大的干擾。這是由于大多數(shù)MPC應用由實測被控過程輸入輸出數(shù)據(jù)建立的線性化動態(tài)數(shù)學數(shù)學模型、采用多值預估、處理多變量協(xié)調(diào)、狀態(tài)和輸出變量約束，使模型在線實時計算較為復雜，控制周期較長(30-60秒，而PID的控制周期為0.5-1秒)，又不能利用被控過程提供的可測狀態(tài)變量信息。只有基于中國專利“99105546.2通用多變量模型預估協(xié)調(diào)控制方法”的VSUPCC軟件，采用基于機理分析的狀態(tài)空間模型，不需干擾生產(chǎn)的測試，可引入狀態(tài)變量反饋，提高抑制干擾的能力，并采用單值預估策略，在保持相同控制效果下，使在線實時計算大大簡化，實現(xiàn)了控制周期5-60秒之間的多周期控制，提高了控制效果，可更好的處理多變量協(xié)調(diào)問題。但它也與其它MPC一樣，均是基于線性化模型，而實際被控過程或設(shè)備往往是非線性的，尤其在產(chǎn)品需求不同、原料變化、負荷變化、環(huán)境變化、等等情況下，使被控過程是變結(jié)構(gòu)和非線性的，即需要和可能的被控變量數(shù)量和可應用的操作變量數(shù)量是變化的；被控過程或設(shè)備的準確描述是非線性的，基于線性化模型的MPC難以得到滿意的控制效果。
上世紀八十年代以來，出現(xiàn)了不少有關(guān)利用非線性模型進行預估控制(NLMPC)的研究性論文，提出了在線性化基礎(chǔ)上加入非線性修正、增益規(guī)劃、多模型、局部采用非線性模型計算、等等仍基于線性化模型的算法。也出現(xiàn)了一些基于非線性模型的算法。上世紀末和本世紀初，出現(xiàn)了一些非線性模型預估控制的商品化軟件，如Aspen的APOLLO、PAS的NOVA-NLC、PAVILION的Pavilion、等等。由于非線性模型不能應用疊加原理，一般無解析解，控制策略采用多值預估、狀態(tài)約束，加上被控過程是多變量的，使計算相當復雜，這些軟件都要作一些近似處理，使應用效果受到限制，也沒有明確的解決變結(jié)構(gòu)問題的方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是給出一種基于非線性動態(tài)數(shù)學模型、適應被控過程和設(shè)備特點的非線性模型預估控制策略和構(gòu)成多變量變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器(簡稱VSNMPC)的策略和方法，不僅在模型上(非線性)適應被控過程的變化，也在結(jié)構(gòu)上適應被控過程的變化，使控制系統(tǒng)更具有生命力，隨時給出最優(yōu)的控制結(jié)構(gòu)和控制效果。
本發(fā)明給出的變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器(VSNMPC)主要包括以下五個部分組成在線實時組態(tài)器1；非線性模型預估控制計算器2；控制作用(MV)輸出處理器3；被控變量(CV)約束優(yōu)化器4；操作變量(MV)約束優(yōu)化器5。在實施本發(fā)明時，還需要與VSNMPC連接的下列配套設(shè)備工程師界面9，操作員界面8，實時數(shù)據(jù)庫(RTDB)9，分布式控制系統(tǒng)(DCS)10，被控的過程或設(shè)備6。這些配套設(shè)備有些是被控過程或設(shè)備中已經(jīng)具備的，其它可采用已有的產(chǎn)品。
以上所列個組成部分的其連接關(guān)系見圖1。在線實時組態(tài)器1的輸入端連接工程師界面7，操作員界面8，實時數(shù)據(jù)庫(RTDB)9，分布式控制系統(tǒng)(DCS)10，輸出端連接非線性模型預估控制計算器2，CV約束優(yōu)化器4和MV約束優(yōu)化器5輸入端，也連接MV輸出處理器3輸入端。CV約束優(yōu)化器4輸出端連接非線性模型預估控制計算器2輸入端，非線性模型預估控制計算器2輸出端連接MV輸出處理器3輸入端，MV約束優(yōu)化器5輸出端連接MV輸出處理器3輸入端，MV輸出處理器3輸出端連接DCS10，DCS 10連接被控裝置6，非線性模型預估控制計算器2連接RTDB9和工程師界面7。由在線實時組態(tài)器1實時檢測被控過程結(jié)構(gòu)的變化，按照多變量協(xié)調(diào)規(guī)則確定當前時刻最合適的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；由非線性模型預估控制計算器2按當前的最合適結(jié)構(gòu)和相應的非線性模型計算給出當前的控制作用增量，再由控制作用輸出處理器3給出對被控過程的實際調(diào)整量，實現(xiàn)高級控制；同時，在線實時組態(tài)器1還給出當前可進行優(yōu)化的被控變量和操做變量，分別由被控變量約束優(yōu)化器4、操作變量約束優(yōu)化器5實施調(diào)優(yōu)。
本發(fā)明的主要技術(shù)特點和內(nèi)容如下1.基于具有多重時間滯后的非線性狀態(tài)空間模型X·(t)=dX(t)dt=F[X(t-τA),U(t-τB),V(t-τF)]---(1)]]>Y(t)＝G[X(t)，V(t)](2)其中F，G為給定的函數(shù)向量X∈Rn(狀態(tài)變量SV)Y∈Rr(被控變量CV)U∈Rm(操作變量MV)V∈Rq(可測干擾變量FV)τA，τB，τF分別為SV，MV，F(xiàn)V的滯后時間(是SV，MV，F(xiàn)V的函數(shù))矩陣考慮狀態(tài)變量、操作變量和可測干擾變量對狀態(tài)變量的影響均具有時間滯后，且滯后時間是SV、MV、FV的函數(shù)，是許多被控過程和設(shè)備的實際情況，也是本發(fā)明的主要特點之一。
2.用區(qū)域控制代替狀態(tài)變量約束和多種被控變量設(shè)置除一般所指的被控變量外，被控過程的不少狀態(tài)變量需保持在允許的上下限內(nèi)。本發(fā)明將這些變量轉(zhuǎn)換為區(qū)域被控變量，在預估其將超限時，對其實施控制，預估不超限時，不作為被控變量。使模型預估控制算法轉(zhuǎn)化為“無約束”簡化算法。
本發(fā)明將區(qū)域被控變量分為浮動區(qū)域和固定區(qū)域兩種CV，浮動區(qū)域的上下限可隨其它變量浮動。本發(fā)明還可設(shè)置“條件被控變量”，即在一定條件下才作為被控變量，以適應被控過程多變量協(xié)調(diào)的需求，通過本發(fā)明提供的變結(jié)構(gòu)控制策略可實現(xiàn)這些控制要求。
3.單值預估非線性加權(quán)控制本發(fā)明采用以下優(yōu)化目標計算當前的控制作用MinΔU(k)∈Rm[J]:JU(k)∈RmΣi=1rET(P)WE(P)---(3)]]>其中P＝[p1…pr]T是各被控變量的預估時域ET(P)＝[e1(p1)…er(pr)]是被控變量預估偏差 Ys＝CV的給定值 wi＝第i個被控變量的加權(quán)系數(shù)這一算法的特點是①對每個CV，只用其未來某一時刻(預估時域P)的一個預估值計算最優(yōu)控制作用；②只計算當前時刻的控制作用的變化量ΔU(k)＝U(k)-U(k-1)，經(jīng)約束處理后執(zhí)行；
以上兩個特點使本算法較之常見的MPC算法大大簡化，恰當選擇預估時域P，可得到相同的控制效果。
③m≤r，即操作變量可少于或等于被控變量的個數(shù)，通過加權(quán)陣W對各變量進行協(xié)調(diào)；④非線性加權(quán)加權(quán)系數(shù)隨被控變量的偏差或靠近約束限的程度而變化，以對多個CV進行協(xié)調(diào)，使各變量不超限。
⑤病態(tài)處理適當選擇加權(quán)系數(shù)和操作變量，使本算法允許互相關(guān)的變量(病態(tài))同時作為被控變量，系統(tǒng)仍能正常運行。
4.具有狀態(tài)反饋和預估前饋的非線性模型預估控制算法利用(1)(2)式給出的非線性狀態(tài)空間模型，對未來預估時域時刻被控變量的值進行預估和實時修正，進而計算預估偏差和滿足上述優(yōu)化目標(3)的最優(yōu)控制作用，是預估控制算法的基本思路。針對非線性模型預估控制的特點，本發(fā)明在每個控制運行時刻，作以下計算①計算確定各滯后時間τA，τB，τF。
②用狀態(tài)觀測器方法計算各狀態(tài)變量的當前值，包括可實測和不可實測狀態(tài)變量。
③以當前實測狀態(tài)變量或觀測計算的不可實測的狀態(tài)變量為初值，計算每個CV對每個MV的階躍響應，并根據(jù)設(shè)定的相對預估時域βi，j確定每個CV-MV配對的預估時域pi，j。
給出未來預估時域時刻CV的估值Y(k+P/k)。
注k+P/k表示以當前時刻k的狀態(tài)為初值，對未來(k+P)時刻的值進行預估。
④計算當前時刻的相對階躍響應矩陣
Si，j(pi)＝Y(jié)i，j(k+pi/k)-Y0，i，j(k+pi/k)其中Y0，i，j(k+P/k)是以當前實測狀態(tài)變量或觀測計算的(不可實測的)狀態(tài)變量為初值，在當前和未來時刻MV和FV保持不變的條件下，由(1)(2)式計算得到的每個CV在未來時刻k+p時的響應值。
⑤對模型預估值作多預估時域的在線實時修正以當前時刻以前預估時域時的狀態(tài)為初值，由(1)(2)式預估計算各CV當前時刻的值Yi(k/k-pi)，Yi(k-σi/k-pi-σi)，Yi(k+σi/k-pi+σi)i＝1，2，…，r給出當前時刻不同預估時域CV預估值的平均值Y‾i(k/k-pi)=Yi(k/k-pi)+Yi(k-σi/k-pi-σi)+Yi(k+σi/k-pi+σi)3]]>其中σi為可設(shè)定的正整數(shù)。
相應的預估值在線修整量為δMi＝Y(jié)i(k)-Yi(k/k-pi)經(jīng)在線反饋修正后的第i個CV在未來時刻(k+pi)的預估值是Yic(k+pi/k)=Y0i(k+pi/k)+δMi---(6)]]>⑥計算預估偏差E對給定點控制Ei=Yis-Yic(k+pi/k)]]>Yis=CV]]>的給定值對區(qū)域控制當LLMi<Y0ic(k+pi/k)<HLMi,Ei=0;]]>當Yic(k+pi/k)>HLMi,]]>Ei=Yic(k+pi/k)-HLMi]]>當Yic(k+pi/k)<LLMi,]]>Ei=Yic(k+pi/k)-LLMi]]>HLMi＝上限 LLMi＝下限
⑦計算當前時刻每個CV的加權(quán)系數(shù)wi＝wi0wie(7)其中wi0＝初始加權(quán)系數(shù)，wie＝隨預估偏差大小變化的加權(quán)系數(shù)⑧依據(jù)(3)式給出的目標函數(shù)，計算給出當前的控制作用ΔU(k)＝U(k)-U(k-1)＝[ST(P)WS(P)]-1ST(P)WE (8)以上(1)-(8)式，是本發(fā)明算法特點的具體體現(xiàn)。這些算法由圖1中的“2.非線性模型預估控制計算器”完成。
5.變結(jié)構(gòu)-由“1.在線實時組態(tài)器”自動確定當前控制器結(jié)構(gòu)CV和可用MV數(shù)量的變化是被控過程變化的一個重要方面，為適應被控過程的這種變化，通過“在線實時組態(tài)器”，實現(xiàn)變結(jié)構(gòu)模型預估控制，是本發(fā)明又一個特點其主要功能如下①在每個控制時刻檢測被控過程運行狀況，實時確定以下內(nèi)容CV需要(預估有偏差或超出小偏差區(qū)，具備一定條件)和可能(無故障、且被允許)的被控變量；MV可用(包含允許使用的、無故障的、本身及其相關(guān)變量RV不超上限或不超下限)的操作變量；SV可用作(無故障的)狀態(tài)反饋的可實測狀態(tài)變量；FV可用作(無故障的)前饋的實測干擾或觀測干擾變量；②當被控變量出現(xiàn)故障時，自動退出先進控制(變?yōu)槌Ｒ?guī)PID控制)或(在有故障時)自動進行“降級”(改變控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu))或“升級”(在故障消除后恢復為原有的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu))處理。
④確定當前時刻的最優(yōu)CV-MV配對在以上檢測給出信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)CV的控制優(yōu)先級和優(yōu)化優(yōu)先級、MV的控制優(yōu)先級和優(yōu)化優(yōu)先級，在每個控制時刻對控制系統(tǒng)進行結(jié)構(gòu)上的協(xié)調(diào)，確定當前時刻的最優(yōu)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和多變量協(xié)調(diào)方案，為上述模型預估控制作用的在線實時計算提供確定預估時域、控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、被控變量加權(quán)系數(shù)的依據(jù)。
④確定當前時刻是否需要和可能對CV和MV進行約束優(yōu)化和協(xié)調(diào)。
⑤給出被控變量不具有操作變量的信息，可按設(shè)定的命令，(在無操作變量可用時)自動退出先進控制，或(在重新具有可用操作變量后)自動恢復先進控制。
6.CV和MV的約束優(yōu)化和協(xié)調(diào)①CV的約束優(yōu)化當要求某CV達到給定的優(yōu)化范圍時，由“1.在線實時組態(tài)器”(見圖1)給出有關(guān)變量不超限的信息，由“4.CV約束優(yōu)化器”(見圖1)將CV的給定值逐步調(diào)向給定的最優(yōu)值。一旦預報有變量超限或達到給定的優(yōu)化范圍，調(diào)優(yōu)即行停止。在不進行調(diào)優(yōu)時，若有關(guān)變量預報超限，且無其它手段時，可調(diào)整被優(yōu)化的CV的給定值，使有關(guān)變量不超限。本發(fā)明的特點是設(shè)置優(yōu)化區(qū)域，當CV達到優(yōu)化區(qū)域內(nèi)時，即不再調(diào)整，防止振蕩。
②CV的浮動協(xié)調(diào)CV給定值可按以下兩種方法隨其它變量浮動●與其它CV浮動相關(guān)變量成比例浮動ΔSPfcv(k)=Σj=1NrμjΔRj(k-τj)---(9)]]>其中μj＝CV浮動相關(guān)系數(shù)(j＝1，…，Nr)ΔSPfcv(k)＝SPfcv(k)-SPfcv(k-1) SPfcv(k)為浮動CV當前給定值if[Rj(k)＞Rj，hlm] or [Rj(k)＜Rj，llm] or [Rj，llm＝Rj，hlm]ΔRj(k)＝Rj(k)-Rj(k-1)else if[Rj，hlm＞Rj(k)＞Rj，llm]ΔRj(k)＝0Rj(k)＝第j個CV相關(guān)浮動變量當前值，τj＝滯后時間Nr＝CV浮動相關(guān)變量個數(shù)Rj，hlm，Rj，llm分別為CV浮動相關(guān)變量的上下限●當需要浮動時，CV給定值跟蹤測量值一定時間后維持不變。
③MV的約束優(yōu)化由“1.在線實時組態(tài)器”給出那些需要和可能(不需要作為CV控制、無故障、允許使用的操作變量)優(yōu)化的MV，按照設(shè)定的MV優(yōu)化的優(yōu)先級順序，逐一地由“5.MV約束優(yōu)化器”將MV逐步地推向優(yōu)化值(見圖1)。其方法一是逐步改變PID給定使其走向優(yōu)化區(qū)域，方法二是保持PID給定與測量值具有一定偏差，使PID輸出走向優(yōu)化區(qū)域。
7.控制作用輸出處理-圖1中的“3.MV輸出處理器”，具有以下功能①模型預估控制作用輸出的轉(zhuǎn)換除上下限和速率限約束外，實際應用時，常以PID控制器或兩個PID串聯(lián)的控制器作為執(zhí)行環(huán)節(jié)，本發(fā)明可設(shè)置保持和不保持PID閉環(huán)控制兩種選擇。當不保持PID閉環(huán)時，本發(fā)明給出不保持閉環(huán)控制，允許調(diào)整PID參數(shù)調(diào)整而不受影響的轉(zhuǎn)換算法ΔMV(k)=1Kpid[ΔU(k)+PV(k)-PV(k-1)]---(10)]]>ΔU(k)＝模型預估計算所得控制作用當前時刻的調(diào)整量ΔMV(k)＝當前時刻的實際MV(PID給定)調(diào)整量Kpid＝PID控制器的放大倍數(shù)PV(k)，PV(k-1)＝當前和前一控制時刻PID控制的被控變量SP(k)＝SP(k-1)+ΔMV(k)(11)其中SP(k)＝當前時刻PID控制器給定值②先進控制與常規(guī)PID控制系統(tǒng)的雙向無擾切換無論從常規(guī)PID切換為先進控制，或由先進控制切換為常規(guī)PID控制(含因故障或其他原因的自動切換)，切換時均保持PID控制器的給定值不變。
③輸出保持當MV(PID給定)所相應的PID不作為當前模型預估控制的操作變量，而需要保持在一定數(shù)值上，稱為輸出保持。
第一種情況因MV及其相關(guān)變量達上限或下限而不能作為MV使用，但要保持MV及其關(guān)鍵RV在上下限上，不繼續(xù)超限，防止PID的積分飽和現(xiàn)象；或在MV及關(guān)鍵RV超限時調(diào)整限值，仍要將MV保持在新的上下限上。本發(fā)明給出如下算法(以超上限為例)
if{MV不能向上調(diào)]if{[OP(k)＞(OPhlm+BL)]and abs[SP(k-1)-PV(k)]≤2δ}MV(k)＝PV(k)-δ[OP(k)-(OPhlm+BL)]；(12)else MV(k)＝SP(k-1)-δ；SP(k)＝MV(k)；其中SP(k)，PV(k)分別是(作為MV的)PID的給定值和測量值；OP(k)，OPhlm＝PID控制器輸出(稱為關(guān)鍵RV)及其限值；BL＞0，δ＞0分別是可在線調(diào)整的參數(shù)。
第二種情況變量不超限，但不被選作模型預估控制操作變量，也不是約束優(yōu)化變量的PID控制回路，需保持PID輸出(調(diào)節(jié)閥)不變。
本發(fā)明提供以下兩種處理方法●PID控制器給定跟蹤器測量值；●置為“條件”被控變量；④對選為約束優(yōu)化的MV，按約束優(yōu)化規(guī)律調(diào)整MV。
按本發(fā)明構(gòu)成的控制器稱為VSNMPC，其原理框圖見圖1。
本發(fā)明經(jīng)過非線性時滯計算、非線性模型在線實時預估計算、多預估時域在線修正、單值預估控制、狀態(tài)反饋、非線性加權(quán)、多周期控制算法，給出每個控制時刻模型預估控制的調(diào)整量，再轉(zhuǎn)換為常用的PID控制器的給定值，形成閉環(huán)控制系統(tǒng)，實時檢測被控過程的運行狀態(tài)，根據(jù)當前被控過程的結(jié)構(gòu)和運行命令，在線實時自組織適合當前情況的控制器結(jié)構(gòu)和相應的控制器參數(shù)和算法，形成多變量協(xié)調(diào)變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)，不僅在模型上而且在結(jié)構(gòu)上適應被控過程的變化，被控變量實時約束優(yōu)化和浮動協(xié)調(diào)，操作變量實時協(xié)調(diào)優(yōu)化，使被控過程在各種情況下均處于優(yōu)化運行狀態(tài)。


圖1變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制系統(tǒng)(VSNMPC)組成框圖
CV被控變量SV狀態(tài)變量MV操作變量RV與MV直接相關(guān)的變量FV可測或可觀測(可前饋)的干擾圖2非線性模型預估控制系統(tǒng)實施流程圖3VSNMPC在連續(xù)生產(chǎn)裝置上的應用示意圖。
具體實施例方式
本發(fā)明的實施可按圖2所示流程逐步順序進行。其中“1.在線實時組態(tài)器”含數(shù)據(jù)讀入模塊1.1，MV可用性判斷模塊1.2，F(xiàn)V可用性判斷模塊1.3，確定當前被控變量CV模塊1.4，被控變量CV-MV配對模塊1.5。
“2.非線性模型預估控制計算器”含狀態(tài)觀測計算和SV可用性判斷模塊2.1，確定加權(quán)系數(shù)模塊2.2，控制律計算模塊2.3。
“3.MV輸出處理器”含MV保持模塊3.1，SP跟蹤模塊3.2，輸出處理模塊3.3。
由數(shù)據(jù)讀入模塊1.1讀取工程師設(shè)定的CV，MV，RV，SV，F(xiàn)V的數(shù)值；讀取工程師和操作員設(shè)定的控制器投用命令。
由MV可用性判斷模塊1.2作以下判斷①作為MV的PID控制器是否切為“CAS”或“遠程給定”(由操作員界面讀取信息)。
②MV和RV是否無故障(由RTDB提供)。
③MV是否被允許投用，MV和RV是否不超上下限(工程師界面)。
④保證MV正常運行的其它PID系統(tǒng)是否投入閉環(huán)控制(RTDB)。
根據(jù)以上判斷給出“可自由調(diào)整”、“只能向上調(diào)”、“只能向下調(diào)”、“不可用”等信息。
FV可用性判斷模塊1.3允許使用且無故障的實測干擾或觀測干擾方能作為前饋變量。
狀態(tài)觀測計算和SV可用性判斷模塊2.1對所有狀態(tài)變量SV均用模型進行觀測計算。若實測狀態(tài)變量和觀測(不可實測)狀態(tài)變量進行模型預估計算，構(gòu)成狀態(tài)反饋。若當實測狀態(tài)變量有故障，或工程師設(shè)定不允許使用時，應用觀測計算狀態(tài)進行模型預估。
確定當前CV模塊1.4在控制方案設(shè)定的所有CV中，根據(jù)以下條件決定當前可投入控制的CV①是否允許投用(由工程師界面和操作員界面分別讀取投用命令)②本CV相關(guān)的關(guān)鍵CV(工程師設(shè)定)是否投用③無故障，且有可用的MV。
確定CV加權(quán)系數(shù)模塊2.2加權(quán)系數(shù)是CV(當前和未來MV不變時的)預估偏差E的函數(shù)，需進行模型預估計算。
CV-MV配對模塊1.5根據(jù)當前允許和可能投入控制的CV，MV，F(xiàn)V和工程師設(shè)定的CV-MV配對和優(yōu)先級，確定當前最合適的CV-MV配對，確定MV的四種應用控制，約束優(yōu)化，約束保持和SP跟蹤；同時確定可能推向優(yōu)化值的CV。
控制律計算模塊2.3根據(jù)在線組態(tài)確定的CV-MV配對，按(1)-(8)式計算最優(yōu)控制作用。
MV保持模塊3.1因MV的相關(guān)變量RV達到約束限而使MV不能應用時，使RV保持在約束限上，防止PID積分飽和的影響?；蛟谝欢l件下保持PID輸出不變。
SP跟蹤模塊3.2當作為MV的PID控制器未切換為“CAS”或“遠程給定”時，使MV輸出跟蹤PID就地給定，以保證無擾地由PID控制切換為本控制。
MV約束優(yōu)化器5按MV約束優(yōu)化控制律調(diào)整MV。
MV輸出處理模塊3.3對以上“控制MV”，“MV保持”，“SP跟蹤”，“MV優(yōu)化”各種情況下的MV進行處理后輸出給DCS和操作員界面。
CV約束優(yōu)化器4按CV約束優(yōu)化控制律調(diào)整CV給定值。
為實施本發(fā)明，還需要以下配套設(shè)備10.DCS或其它具有PID控制的系統(tǒng)，通過此系統(tǒng)實現(xiàn)本控制器給出的控制。
9.實時數(shù)據(jù)庫RTDB通過數(shù)據(jù)接口由DCS采集被控過程變量，包括CV，MV，RV，SV，F(xiàn)V和其它相關(guān)數(shù)據(jù)，是計算和控制的依據(jù)。
7.工程師界面對控制器進行設(shè)定和監(jiān)視，包括本控制器所用變量CV，MV，RV，SV，F(xiàn)V的設(shè)定，所有變量上下限、速率限和投用命令的設(shè)定，模型及模型參數(shù)和控制器參數(shù)的設(shè)定，CV-MV配對和優(yōu)先級的設(shè)定，等等。所有設(shè)定數(shù)據(jù)均可存放在RTDB中，可在控制器運行時進行調(diào)整。
同時，控制器將其運行狀態(tài)數(shù)據(jù)送給RTDB，以便對控制器的運行進行監(jiān)視。趨勢顯示器顯示和記錄RTDB中的有關(guān)數(shù)據(jù)，對控制器和被控過程運行情況進行監(jiān)視。
8.操作員界面為操作員提供對本控制器進行操作的界面，包括每個CV的投用開關(guān)和投用狀態(tài)，MV的可用性和投用狀態(tài)，CV給定值的調(diào)整，CV的故障信息等。通常操作員界面可在DCS或其它常規(guī)控制系統(tǒng)的操作終端實現(xiàn)。
以上配套設(shè)備均可利用已有的商品化設(shè)備和軟件實現(xiàn)。
應用例圖3是本發(fā)明VSNMPC在石油化工生產(chǎn)裝置中應用的一般結(jié)構(gòu)，其中1.為本發(fā)明給出的變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器VSNMPC2.為基于非線性模型的軟儀表4.為數(shù)據(jù)輸入輸出接口(Data I/O)5.為PID控制器(在DCS中)6.為被控的生產(chǎn)過程表7.為工程師界面8.為操作員界面(在DCS操作端)9.為實時數(shù)據(jù)庫RTDB10.為DCS不同生產(chǎn)裝置的CV和MV如表一所示。
表一VSNMPC在石油化工生產(chǎn)裝置中應用例


權(quán)利要求
1.一種變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器，由在線實時組態(tài)器1、非線性模型預估控制計算器2、控制作用輸出處理器3、被控變量(簡稱CV)約束優(yōu)化器4、操作變量(簡稱MV)約束優(yōu)化器5五個部分組成，實施時需連接的配套設(shè)備包括工程師界面7，操作員界面8，實時數(shù)據(jù)庫(簡稱RTDB)9，分布式控制系統(tǒng)(簡稱DCS)10，被控的過程或設(shè)備6，其特征在于由在線實時組態(tài)器1實時檢測被控過程結(jié)構(gòu)的變化，確定當前時刻最合適的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；再由非線性模型預估控制計算器2按當前結(jié)構(gòu)相應的非線性模型計算給出當前的控制作用增量，經(jīng)控制作用輸出處理器3實現(xiàn)高級控制，同時，在線實時組態(tài)器1還給出當前需要且可能進行優(yōu)化的被控變量和操作變量，由被控變量約束優(yōu)化器4、操作變量約束優(yōu)化器5實施調(diào)優(yōu)，形成多變量變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器，其特征在于在線實時組態(tài)器1包括有數(shù)據(jù)讀入模塊1.1其中包含故障檢測和給出相應的故障信息；MV可用性判斷模塊1.2；實測干擾或觀測干擾變量(簡稱FV)可用性判斷模塊1.3；確定當前需要且可能的CV的模塊1.4；CV和MV配對模塊1.5；CV和MV配對模塊1.5根據(jù)數(shù)據(jù)讀入模塊1.1、MV可用性判斷模塊1.2、FV可用性判斷模塊1.3和確定當前需要且可能的CV的模塊1.4給出的信息，多變量協(xié)規(guī)則，CV和MV優(yōu)先級，CV預估偏差和被控過程病態(tài)處理，給出的當前時刻最合適的控制器結(jié)構(gòu)包括當前控制器所用CV、MV和FV，當前需要優(yōu)化的CV和MV，當前需要保持和跟蹤的MV。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器，其特征在于非線性模型預估控制計算器2根據(jù)具有狀態(tài)和輸入時間滯后的非線性狀態(tài)空間模型預估計算被控變量的未來值、預估偏差和預估控制作用，包括(1)時間滯后是狀態(tài)變量和輸入變量的函數(shù)，在每個控制時刻計算確定；(2)在每個控制時刻計算所有狀態(tài)變量在計算中，若狀態(tài)變量可測或無故障，則用其代入模型中進行計算，形成狀態(tài)反饋；對不可測狀態(tài)變量，或有故障的可測狀態(tài)變量，用計算值代入模型進行計算；(3)在每個控制時刻由非線性狀態(tài)空間模型計算未來狀態(tài)和被控變量預估值，以及被控變量對操作變量階躍變化的相對階躍響應S(P) P=p1···pr]]>其中Si，j(pi)＝Y(jié)i，j(k+pi/k)-Y0，i，j(k+pi/k)Yi，j(k+pi/k)＝令第j個操作變量在當前時刻發(fā)生階躍變化后，用非線性狀態(tài)空間模型計算得到的未來第pi個控制周期時第i個被控變量值，Y0，i，j(k+pi/k)＝在當前時刻和以后保持操作變量和干擾變量不變，用非線性狀態(tài)空間模型計算得到的未來第pi個控制周期時第i個被控變量值；(4)由S(P)確定每個CV-MV配對的預估時域和控制周期，形成自動調(diào)整的多周期控制策略；(5)多預估時域在線修正對CV預估值進行在線實時修正Yi,jc(k+pi/k)=Y0,i,j(k+pi/k)+δMi,j]]>δMi，j＝Y(jié)i，j(k)-Yi，j(k/k-pi)(在線實時修正量)Y‾i,j(k/k-pi)=Yi,j(k/k-pi)+Yi,j(k-σi/k-pi-σi)+Yi,j(k+σi/k-pi+σi)3]]>pi＝預估時域(6)將被控過程狀態(tài)變量的上下限約束轉(zhuǎn)換為區(qū)域被控變量，并設(shè)置給定點控制、固定區(qū)域控制、浮動區(qū)域控制和條件等多種被控變量；(7)單值預估控制計算在每個控制時刻計算每個被控變量在未來預估時域時刻的預估偏差E和預估控制的調(diào)整量ΔU(k)E＝[e1(p1)…er(pr)]T是被控變量預估偏差ei(pi)＝Y(jié)is-Yic(k+pi/k)＝未來第pi個控制時刻第i個CV的預估偏差Yis＝第i個CV的給定值(區(qū)域控制為區(qū)域邊界，或上下限值)預估控制的調(diào)整量為ΔU(k)＝U(k)-U(k-1)＝[ST(P)WS(P)]-1ST(P)WE wi＝第i個被控變量的加權(quán)系數(shù)wi＝隨CV預估偏差大小變化的加權(quán)系數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器，其特征在于控制作用MV輸出處理器3對所有可能的操作變量的處理包括(1)當MV被選作模型預估控制的調(diào)整變量時，若實際操作手段是PID控制系統(tǒng)中PID的給定值，可有保持和不保持PID閉環(huán)控制兩種選擇，不保持閉環(huán)控制，允許調(diào)整PID參數(shù)而不受影響的轉(zhuǎn)換算法如下ΔMV(k)=1Kpid[ΔU(k)+PV(k)-PV(k-1)]]]>ΔU(k)＝模型預估計算所得控制作用當前時刻的調(diào)整量ΔMV(k)＝當前時刻的實際MV(PID給定)調(diào)整量Kpid＝PID控制器的放大倍數(shù)PV(k)，PV(k-1)＝當前和前一控制時刻PID控制的被控變量SP1(k)＝SP1(k-1)+ΔMV(k)其中SP1(k)＝當前時刻PID控制器給定值(2)當MV被選作輸出保持時當MV及RV達上限或下限不能作為控制使用時，需要將起保持在上下限值上，或當PID不被選作操作變量而又需要將PID輸出保持不變時，控制律計算模塊2.3選定為模型預估控制輸出保持，通過調(diào)整PID給定，使PID給定按一定規(guī)律跟蹤測量、或按一定規(guī)律調(diào)整PID給定，或設(shè)為條件被控變量，達到輸出保持；4.3先進控制與常規(guī)PID控制系統(tǒng)的雙向無擾切換無論從常規(guī)PID控制切換為先進控制，或由先進控制切換為常規(guī)PID控制(含因故障或其他原因的自動切換)，切換時均保持PID控制器的給定值不變。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器，其特征在于對于CV約束優(yōu)化器4當在線實時組態(tài)器1確定CV需要約束優(yōu)化時，將CV的給定值逐步調(diào)向給定的最優(yōu)值，一旦預報有變量超限或達到給定的優(yōu)化范圍，調(diào)優(yōu)即行停止，在不進行調(diào)優(yōu)時，若有關(guān)變量預報超限，且無其它手段時，可調(diào)整被優(yōu)化的CV的給定值，使有關(guān)變量不超限，當CV達到設(shè)置的優(yōu)化區(qū)域內(nèi)時，即不再調(diào)整，防止振蕩，當在線實時組態(tài)器1確定為CV需要浮動協(xié)調(diào)時，CV的給定值可自動地隨其它變量浮動，或在一定條件下令CV給定跟蹤測量值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器，其特征在于對于MV約束優(yōu)化器5當在線實時組態(tài)器1確定MV需約束協(xié)調(diào)優(yōu)化時，在無約束的條件下，逐步改變PID給定使其走向優(yōu)化區(qū)域，或保持PID給定與測量值具有一定偏差，使PID輸出走向優(yōu)化區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器，由在線實時組態(tài)器、非線性模型預估控制計算器、控制作用輸出處理器、被控變量約束優(yōu)化器、操作變量約束優(yōu)化器組成，在線實時組態(tài)器自組織當前最合適的控制器結(jié)構(gòu)，按照這一結(jié)構(gòu)進行非線性時滯計算和基于非線性狀態(tài)空間模型的在線實時預估計算，具有多預估時域在線修正、單值預估控制、狀態(tài)反饋、非線性加權(quán)、多周期控制、被控變量約束優(yōu)化、操作變量約束優(yōu)化、控制作用實施處理等特點，形成在模型上和結(jié)構(gòu)上適應被控過程的變化的多變量變結(jié)構(gòu)非線性模型預估控制器和控制系統(tǒng)，使被控過程在各種情況下均處于優(yōu)化運行狀態(tài)。
文檔編號G05B13/04GK101067743SQ20071011886
公開日2007年11月7日 申請日期2007年6月13日 優(yōu)先權(quán)日2007年6月13日
發(fā)明者袁璞, 張貴禮, 金學蘭 申請人:袁璞