用于实时过程控制的两段方法技术

一种过程控制方法，采用线性规划模型来执行对一个或多个受控变量的控制，以便在一给定的时间范围内保持一个需要的目标值。受控变量被一个过程控制器所控制，该控制器实时调节控制变量。该方法采用两个线性规划模型，第二模型是第一模型的解所计算的，其中计算了在一特定时间范围内每一受控变量与其目标值的偏差的绝对值。这使得在调节受控变量时控制变量的变化在进行控制的时间范围内保持为最小。（*该技术在2013年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及采用线性规划模型来控制过程运行的方法，该模型被配置来提供对系统约束以及该过程的未测定干扰的描述。采用线性规划模型来实现过程控制现在是很普通的。对受控变量的未来变化与控制变量的当前和过去变化之间的关系进行数学限定的线性规划模型目前被用来增强过程控制器的运行。受控变量是指标被订为保持在所要求的调整点的过程变量，而控制变量是可调整以驱使受控变量达到其指标值的过程变量。在任何工业过程中都会由外部对过程产生干扰，如果不对过程进行控制以实时响应未测定的干扰，就会导致不稳定性、效率降低以及产品质量的改变。对过程的一种未测干扰可能会来自例如环境温度的变化或对产品需求的突然变化。此外，这种过程还有系统约束，诸如温度、压力和流速，这些因素对过程变量产生限制，因此在过程控制中也必须加以考虑。动态矩阵控制是一种过程控制方法，它采用过程模型根据对受控变量的未来变化的预测来计算控制变量的修正。动态矩阵控制的基本概念是采用已知的时域阶跃响应过程模型来确定控制变量的变化，从而使一个性能指标在一特定的时间范围内变为最小或最大。每一控制变量的控制变量变化时序都是根据由时域阶跃响应模型所预测的过程响应来计算的。因此，性能指标被最优化。两份美国专利包括动态矩阵控制的两种实施例。美国专利4，349，869公开了一种动态矩阵控制系统，其中需要在时间范围内使某些性能指标最小或最大的控制变量变化是采用数学最小二乘法来计算的。该方法的主要缺陷是过程受控变量的系统约束不能直接通过计算控制变量变化或移动的最小二乘法来处理。由于这一局限，很难驱使受控变量达到可能限定过程的最佳稳态运行状态的一个上极限或下极限，这是因为无法明确保证在修正控制变量时所产生的瞬时状态中不扰乱该极限。美国专利4，616，308公开了动态矩阵控制的一种改进形式，其中在美国专利4，349，869中所描述的用于计算使某些性能指标达到最小或最大的控制变量变化的最小二乘法被二次规划方法或者线性规划方法所替代。采用其中任一种方法都可以直接处理受控变量的系统约束。假定时域阶跃响应模型准确地代表了过程的动态响应，并且对过程不施加任何未测定干扰，那么就能保证控制变量的移动不会产生导致受控变量扰乱上极限或下极限的瞬态过程。事实上，时域阶跃响应过程模型根本不可能准确地代表过程的动态响应。此外，未测量并且任何过程模型也没有加以考虑的干扰会在过程控制中产生实时失稳。由于这些因素，由最小二乘法、二次规划或线性规划方法所计算的控制变量的移动必须周期性地进行修改。一种手段是确定由受控变量所限定的过程的状态，对每一控制变量计算其移动时序，等待一定的时间间隔，再次确定过程的状态，重新计算每一控制变量移动的时序。在美国专利US4，349，869和US4，616，308中所描述的动态矩阵控制的两个实施例所采用的过程模型没有考虑在过程的状态被初始确定后进入过程中的实时未测干扰。与具有不完善的过程模型和未测干扰的动态矩阵控制的实际实施相关的另一个问题是，由上面所描述的任一方法所计算的每一控制变量的移动时序在实现对性能指标的最小化或最大化这一目标时极具侵略性倾向。通常会产生较大而且频繁的控制变量移动。暂且不论操作人员的审美考虑，当控制器呈现这种侵略性时会危及过程的闭环稳定性。当过程模型的精确性受到某些原因的限制时尤其如此。美国专利4，616，308对本领域普通技术人员所熟知的移动抑制概念作了数学描述。移动抑制恶化了依赖于对每一控制变量所计算的控制变量变化的时序中控制变量从其当前值所产生的任何变化的性能指标。因此，对序列中的某个控制变量与其初序值的变化不作计算，除非由一个移动抑制因子或权所限定的这一变化的费用远小于这一变化在改善性能指标时所带来的利益。采用移动抑制的最终结果是要改善在一限定的时间范围内使其变为最小或最大的性能指标，从而使得控制变量由控制变量变化的时间序中的当前值所产生的变化导致性能指标值与没改善的性能指标相反变化。没改善的性能指标的变化量不能事先确定。移动抑制的基本目的是通过减弱一个动态矩阵控制器对某些或所有的控制变量产生较大并且可能是频繁变化的侵略性倾向来改善闭环稳定性的。现在假定时域阶跃响应模型准确地代表了过程响应，并且过程模型考虑了进入过程的所有干扰，那么闭环稳定性就不太需要考虑。然而，在动态矩阵控制中实际采用的时域阶跃响应模型是线性微分方程系统的递归或微分方程形式。由一组线性微分方程对实际物理系统的行为的模仿程度是有限的。虽然可以构造更精确的模型，但是由于使过程响应符合这些模型以及根据这些模型计算控制变量移动的能力有限，因而依赖于更复杂的过程模型的控制技术的实用性受到限制。考察移动抑制概念的一种方式是看其作用于时域阶跃响应模型的精度的置信水平。如果过程模型很精确，那么移动抑制的效果是要降低控制质量。换言之，如果过程模型原本精确，那么就需要很少的移动抑制以保持过程的闭环稳定性。这可以看作是在闭环稳定性和最佳化控制器性能之间的折衷选择，该折衷选择是通过引入移动抑制而作出的。由性能指标所测定的在闭环稳定性和最佳化控制器性能之间的折衷选择目前正通过前面所述的性能指标的改善在进行实施。控制变量移动在采用没改善的性能指标所计算的移动之上被抑制的变数(degree)是用于恶化改善的性能指标的移动抑制因子或权的相关值的函数。对移动抑制权的修正是通过对控制器的在线调节来实现的。很难将移动抑制权的值与闭环稳定性的改进或控制质量的恶化相联系。移动抑制权的选择是主观的，并且通常有赖于在控制器的在线调节期间对过程的闭环响应的观测。根据本专利技术的方法，具有一至多个控制变量和一至多个受控变量而且该受控变量具有与所述控制变量的修正值相关的目标值的一个过程在计算机运行下经过一个过程控制器进行实时控制，本专利技术采用的控制方法包括以下步骤建立一个第一性能指标，对过程中的每一受控变量计算在一特定的时间范围内与其目标值的偏差的绝对值;产生一个第一线性规划模型，其解将使所述第一性能指标最小;求解所述第一线性规划模型;建立一个第二性能指标，对每一受控变量在一特定的时间间隔内计算每个控制变量与其原有值的绝对变化值;产生一个第二线性规划模型，其解将使所述第二性能指标最小;在所述第二线性规划模型中加入至少一个动态约束，该动态约束是由所述第一线性规划模型的解计算的，其值大于零并且小于所述第一线性规划模型的解与一个预定量相加所得的值;求解具有所述动态约束的所述第二线性规划模型的值;根据所述第二线性规划模型的解修正控制变量，从而驱使所述受控变量达到其目标值。通过采用一种两段线性规划模型，对每一控制变量而言，控制变量变化的时序与由第一阶段线性规划模型所计算的时序相比改进了过程的闭环稳定性。在第一阶段，根据系统约束和/或对控制和受控变量的限制，使性能指标值变为最小或最大。系统约束和/或限制可以从对过程能力的实际理解来导出、或从由先前运行所推导的数据中导出、或从测试中导出、或者主观推测，一旦导出，它们在一特定的时间间隔内是固定的，并且在一特定的时间范围内在第一阶段的性能指标解中作为固定的界限。对第一阶段线性规划求解的方法根据确定的系统约束或限制来计算在一特定的时间范围内受控变量与其目标值的偏差的绝对值。由于第一阶段线性规划可能存在替代的最本文档来自技高网...

【技术保护点】
控制具有一至多个控制变量以及一至多个受控变量的一个过程的方法，该受控变量具有与所述控制变量的调节值相关的目标值，该过程采用一个过程控制器，在一台计算机的操纵下进行实时控制，所述方法包括以下步骤：建立一个第一性能指标以计算过程中每一受控变量在一特定的时间范围内其目标值的偏差的绝对值；产生一个第一线性规划模型，该模型的解将使所述第一性能指标为最小；求解所述第一线性规划模型；建立一个第二性能指标以计算每一控制变量的值在一特定时间间隔与其原有值的绝对变化；产生一个第二线性规划模型，该模型的解将使所述第二性能指标为最小；引入至少一个动态约束到由所述第一线性规划模型的解所计算的所述第二线性规划模型中，该约束等于一个大于零且小于所述第一线性规划模型的解加上一个预定量的值；求解带有所述动态约束的所述第二线性规划模型；响应所述第二线性规划模型的解来调节控制变量，从而驱动所述受控变量达到其目标值。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：DP邦纳奎斯特，MD佐当，MH卡旺，
申请(专利权)人：普拉塞尔技术有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]