具有用来补偿模型失配的调节的鲁棒的自适应模型预测控制器制造技术

技术编号:4900391 阅读:167 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
一种MPC自适应和调节技术,其集成反馈控制性能优于今天在MPC类型控制器中通常使用的方法,其导致当存在过程模型失配时,MPC自适应/调节技术的执行优于传统MPC技术。该MPC控制器性能通过给MPC控制器添加控制器自适应/调节单元得到了加强,存在特定的模型失配量或模型失配范围时,该自适应/调节单元在在线过程控制期间执行优化例程以确定要在MPC控制器内使用的最好或最佳的一组控制器设计和/或调节参数。基于以前确定的过程模型以及已知或预期的过程模型失配或者过程模型失配范围,所述自适应/调节单元确定一个或多个MPC控制器调节和设计参数,其中包括例如MPC形式、用于MPC控制器和观察器中的任一个或两个的惩罚系数以及在MPC控制器中使用的控制器模型。闭环自适应周期可以通过执行预测误差或控制误差的自相关分析来实现,以确定何时存在明显的过程模型失配,或者确定随时间推移过程模型失配的增加或降低。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本申请涉及在例如工业加工厂中执行的过程控制,并且更具体地说,涉及在有模 型失配的情况下,使用模型预测控制器来执行加工厂的控制的改进的方法。
技术介绍
过程控制硬件和软件在几乎所有的化学、制药和精炼工业设施中都是很重要组 件,并且在世界范围内有着数十亿美元的业务。尽管过去在任何特定实例中获得尽可能最 好的控制并不总是主要焦点,然而近年来,新的工厂诸如工业加工厂的设计越来越多地考 虑可控性和可优化性。另外,许多现有的加工厂以此为目标进行了改造。这种改造不仅包 括对安装的硬件的几何结构诸如反应器、罐、管等的位置的改造,而且还包括对用于执行过 程控制的控制、监控和测量单元的位置与类型的改造。随着自然资源成本以及与排放有关 的实际成本的增加,能源的消耗也变成了设计工厂时要考虑的重要因素。控制性能监控与控制器重调或模型调度协同工作,能够显著地改进工业工厂的效 率,并由此每年节约数百万美元。另一种在近些年变得越来越流行的技术是异常情况监控 和预防(ASP)。在一些情况下,现代设备和控制系统设计包括新颖的传感器和嵌入式统计算 法,这能够预测可能的失败或者即将到来的维护周期。这些预测维护系统能够显著地增加 工厂操作的正常运行时间,并且预防代价高昂且危险的意外停机现象。另外,在过去十年间 这些技术的可靠性已有了显著的增加,从而导致工厂效率的增加。作为这些成果的一部分,一类预测控制技术,一般称为模型预测控制(MPC)技术, 自从大约25年前被开发并应用以来,在工业领域得到了重要的承认。一般来说,MPC指的是 一类控制算法,该算法通过利用过程模型(典型地在本质上为线性的)计算受控变量曲线 以在未来的时间范围内受约束地优化线性或二次的开环性能指标。这种开环的第一个作用 是,在过程中实现最佳受控变量曲线,并且在每个控制间隔或控制器周期上重复该程序以 执行过程控制。在正在进行的控制期间,过程测量被用来更新优化问题。这类控制算法也被 称为滚动域控制(recedinghorizon control)或移动域控制(moving horizon control)。然而,由于其复杂性,MPC主要是在高级控制界中确立了它的位置,并因此MPC的 配置典型地是由控制专家开发并委托他们管理的。因此,MPC的实现通常仅值得应用在那些 有希望大幅增加利润以回报实现的高成本的过程中。这里,就输入和输出的数量而言,MPC 应用的规模通常很大,这也是为什么MPC典型地不被用在低端回路控制诸如单变量回路控9制中的一个原因。更具体地,控制系统的委托成本是相当大的,并且实际上很少仔细注意在特定的 加工厂中每条控制回路的配置。因此,所有控制回路中大约有百分之90受传统线性反馈控 制器控制,诸如比例-积分-微分(PID)控制器或者比例-积分(PI)控制器。另外,对于 MPC控制器被使用的程度,这些控制器在本质上也典型地为线性。遗憾的是,虽然过程控制 工业中使用线性控制器是主流,但是大多数真实过程却显示出非线性的工作状况。这种矛 盾的后果是模型失配不可避免。未解决的模型失配不仅导致未达最佳标准的控制性能,而 且还无效化了很多被开发用于改进控制性能和正常运行时间的技术的优势。因此,模型失 配不仅就控制硬件和软件而言是代价高昂的,而且实际上还减小了其他相关工厂技术所带 来的成本节约。一般来说,工业控制器的性能能够以各种方法测量,而且不同过程可拥有极为不 同的质量和安全要求。实际上,工厂工程师可以使用一个或多个不同的性能标准,诸如超 调、停止时间(arrest time)(积分过程)、振荡特性、误差积分以及绝对误差积分(IAE),以 评估特定控制回路的性能。然而,对于PID控制器,关于给定控制器的被测量控制性能典型 地为设定点跟踪与抗干扰行为之间的折衷结果,即设定点跟踪性能较好则导致抗干扰性能 较差,反之亦然。例如,已知长的时间常数(即,诸如存在于滞后主导的过程中的时间常数) 会在PID控制器中导致差的抗干扰性能,所述PID控制器关于设定点跟踪性能被调节。这 种在PID控制器发展中的固有折衷,能够通过下列事实来解释,即为了抗负载干扰被理想 调节的PID控制器必须有相对高的积分作用(即,相对小的积分时间常数),而该高积分作 用不利于控制器的设定点改变性能。更具体地说,在设定点改变期间,甚至当受控制的变量 (y)接近设定点(SP)时,过程误差(e)在一段时间按内保持为大。由于非常大的积分增益, 积分项快速且超乎所需地增长,从而引起设定点超调。因此,目标为设定点改变性能的PID 调节具有较小的积分作用和较差的抗负载改变或干扰性能。因为如以上注意到的,在所有 工业领域中传统PID控制仍是最流行的控制器选择,受这一问题所困扰,已提出了许多途 径来试图减小该问题的影响,其中包括对PID控制器结构上的修正和设定点过滤。然而,即便使用了这些修正,在正确指定设定点跟踪与抗干扰性能之间的折衷方 面,PID控制器的调节仍然存在困难。典型地,不同的PID调节方法偏爱设定点跟踪性能或 抗干扰性能中的一个胜过另一个。另外为了受控制的过程,许多基于模型的调节技术将PID 控制器的内部参数匹配模型的内部参数,其结果是产生这种相同的折衷。例如,PID调节方 法诸如极点消除和lambda调节会将控制器的积分时间匹配过程的主导时间常数。这里,设 定控制器增益以实现某种闭环时间常数和某种设定点改变响应(例如,没有超调)。因为这 种控制器的所得积分作用相对较小,所以这种技术显示出非常好的设定点改变性能,但很 差的抗干扰性能。另一方面,以经验为依据的PID调节方法诸如Ziegler-Nichols方法被 特别设计用于抗干扰性能。然而,因为这种控制器的积分作用足够强以致能非常迅速地将 过程变量返回设定点,这会引起响应于设定点改变的非期望的设定点超调。在极少数情况下,回路的用途仅为抗干扰(例如,没有设定点改变的缓冲罐水平 (buffer tank level))或者仅为设定点跟踪(例如,在不带干扰的级联策略中的次级回 路)。虽然在这些情况下,可容易地选择调节配置,但上述折衷常常被完全忽视,并典型地选 择默认的调节方法作为代替,这使所述调节在任何特定过程状况中均低于最佳标准。如以上所注意到的,虽然已经开发出为数众多的调节方法以克服PID调节的这一限制,包括了 设定点过滤和双自由度结构,这些调节方法典型地偏爱抗干扰性能,并因此对于设定点改 变的控制器反应被人为地减小了。例如,如果选择了设定点过滤,则通过操作员进行的设定 点改变被过滤以预防超调,其结果是产生对于设定点改变较慢的反应。在任何情况下,以上所讨论性能折衷的直接结果是需要为不同的控制目标选择 不同的调节方法,这就是为什么会对PID调节提出这么多调节方法的原因之一。对于有 这么多PID调节技术可用的另一个原因是不同的调节规则或方法会使用不同的输入变 量,则其中仅有一些能够简单地用在任何特定过程中。例如,虽然许多调节方法基于过程 模型计算调节,但是其他方法可基于其他过程特性计算调节。作为后面这种方法的例子, Ziegler-Nichols调节规则使用临界增益和临界频率,虽然对一些机械过程而言该临界增 益和临界频率可易于确定,但在许多工业化学过程中实际上却本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种调节用于控制过程的模型预测控制器的方法,包括:获得用于所述过程的过程模型,所述过程模型包括用于一组过程模型参数中的每一个的值;获得过程模型失配指示,所述过程模型失配指示为所述一组过程模型参数中的至少一个识别过程模型失配;以及基于所述过程模型和所述过程模型失配指示来执行控制器优化,包括:当使用多个不同组控制器设计/调节参数值中的每一个、和存在与所述过程模型失配指示相关联的过程模型失配的量的过程模型进行操作时,为所述模型预测控制器确定基于控制的性能测量;以及基于所述基于控制的性能测量确定所述一组控制器设计/调节参数值中最佳的一个以用于所述模型预测控制器。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员:D蒂勒
申请(专利权)人:费希尔罗斯蒙特系统公司
类型:发明
国别省市:US[美国]

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