一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法及装置，通过对第二约束条件中的第一系数矩阵右乘非奇异矩阵，获得第三约束条件和第二系数矩阵，进而能够对第二系数矩阵进行分解操作，获得不存在病态问题的良态矩阵，即第一分解矩阵和第二分解矩阵，再将第一分解矩阵与第二分解矩阵代入到经过第二预转化处理后所获得的第四约束条件中进行结合运算，以获得不存在病态问题的第三系数矩阵。可见，对存在病态问题的系数矩阵右乘非奇异矩阵，再进行分解操作，可以有效降低该系数矩阵的条件数，解决其病态问题，同时也能缩减模型预测控制处理病态问题所耗费的时间，进而提高处理效率，有利于模型预测控制的稳定运行，增强其鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模型预测控制
，更具体的说，是涉及一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法及装置。
技术介绍
模型预测控制是一种基于模型的控制算法的总称，已广泛应用于石油、化工、造纸等工业过程中。它在获取到操作变量与被控变量的实时测量值后，通过变量之间建立的模型关系，在既定的约束条件下利用预测模型中的系数矩阵进行求解，得到当前过程的最优稳态解，推动过程到达最优稳态。然而，在模型预测控制中系数矩阵因出现病态问题，即系数矩阵的条件数远远大于1时，该系数矩阵变成病态矩阵，会使操作变量因被控变量微小的变化而发生较大的波动，从而严重影响模型预测控制的鲁棒性。目前，通常采用对病态矩阵进行标定的方法来处理其病态问题，通过引入一个包含依据预测模型中的病态矩阵而确定的标定因子的行标定矩阵和一个包含依据预测模型中的病态矩阵而确定的标定因子的列标定矩阵，之后再利用这两个矩阵对病态矩阵进行标定，从而获得标定后的系数矩阵，对标定后的系数矩阵进行条件数求解，若确定出的条件数大于预设值，则重复执行引入行、列标定矩阵的步骤，直到确定出的条件数小于等于预设值为止，此时计算出多次迭代后的行标定值和列标定值，再从预测模型的病态矩阵中提取出行标定值和列标定值，并分别与被控变量、操作变量相结合，从而使得预测模型中当前存在的系数矩阵不存在病态问题，进而完成了对病态矩阵的问题处理。然而，在采用现有的处理方法时，需要通过多次迭代计算才能获得将病态矩阵转换为不存在病态问题的系数矩阵的行标定值和列标定值，既增加了模型预测控制处理病态问题的时间，进而降低了病态矩阵的处理效率，也影响了模型预测控制的鲁棒性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法及装置，解决了因多次迭代计算而导致的病态矩阵的处理效率降低，以及影响模型预测控制的鲁棒性的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法，预先建立初始约束条件，所述方法包括：对所述初始约束条件中被控变量的初始约束条件进行第一预转化处理，获得第一约束条件；对所述第一约束条件进行均衡化处理，获得第二约束条件和第一系数矩阵；对所述第二约束条件中的第一系数矩阵右乘非奇异矩阵，获得第三约束条件和第二系数矩阵，其中，所述非奇异矩阵为所述第一系数矩阵的转置矩阵；对所述第二系数矩阵进行分解，获得第一分解矩阵和第二分解矩阵，所述第一分解矩阵和第二分解矩阵均为良态矩阵；对所述第三约束条件进行第二预转化处理，获得第四约束条件；将所述第一分解矩阵与所述第二分解矩阵分别代入所述第四约束条件进行计算，获得第五约束条件和第三系数矩阵，所述第三系数矩阵为良态矩阵。优选的，所述对所述第一约束条件进行均衡化处理，获得第二约束条件和第一系数矩阵，包括：对所述第一约束条件进行行均衡化处理，获得第一处理约束条件和第一处理系数矩阵；对所述第一处理约束条件进行列均衡化处理，获得第二处理约束条件和第二处理系数矩阵，所述第二处理约束条件作为所述第二约束条件，所述第二处理系数矩阵作为所述第一系数矩阵。优选的，所述对所述第一约束条件进行行均衡化处理，获得第一处理约束条件和第一处理系数矩阵，包括：对所述第一约束条件进行左乘第一均衡矩阵，获得第一处理约束条件；从所述第一处理约束条件中获得第一处理系数矩阵。优选的，所述对所述第一处理约束条件进行列均衡化处理，获得第二处理约束条件和第二处理系数矩阵，包括：对所述第一处理约束条件中的操作变量进行变量替换，获得第二处理约束条件，作为所述第二约束条件；从所述第二处理约束条件中获得第二处理系数矩阵，作为所述第一系数矩阵。优选的，在所述获得第五约束条件和第三系数矩阵之后，所述方法还包括：利用所述第五约束条件计算第一稳态解；对所述第一稳态解进行求逆计算，获得第二稳态解，作为最优稳态解。一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理装置，包括：建立模块，用于建立初始约束条件；第一转化模块，用于对所述初始约束条件中被控变量的初始约束条件进行第一预转化处理，获得第一约束条件；均衡化模块，用于对所述第一约束条件进行均衡化处理，获得第二约束条件和第一系数矩阵；右乘处理模块，用于对所述第二约束条件中的第一系数矩阵右乘非奇异矩阵，获得第三约束条件和第二系数矩阵，其中，所述非奇异矩阵为所述第一系数矩阵的转置矩阵；第一分解模块，用于对所述第二系数矩阵进行分解，获得第一分解矩阵和第二分解矩阵，所述第一分解矩阵和第二分解矩阵均为良态矩阵；第二转化模块，用于对所述第三约束条件进行第二预转化处理，获得第四约束条件；第一计算模块，用于将所述第一分解矩阵与所述第二分解矩阵分别代入所述第四约束条件进行计算，获得第五约束条件和第三系数矩阵，所述第三系数矩阵为良态矩阵。优选的，所述均衡化模块包括：行均衡化模块，用于对所述第一约束条件进行行均衡化处理，获得第一处理约束条件和第一处理系数矩阵；列均衡化模块，用于对所述第一处理约束条件进行列均衡化处理，获得第二处理约束条件和第二处理系数矩阵，所述第二处理约束条件作为所述第二约束条件，所述第二处理系数矩阵作为所述第一系数矩阵。优选的，所述行均衡化模块包括：左乘处理模块，用于对所述第一约束条件进行左乘第一均衡矩阵，获得第一处理约束条件；第一获取模块，用于从所述第一处理约束条件中获得第一处理系数矩阵。优选的，所述列均衡化模块包括：变量替换模块，用于对所述第一处理约束条件中的操作变量进行变量替换，获得第二处理约束条件，作为所述第二约束条件；第二获取模块，用于从所述第二处理约束条件中获得第二处理系数矩阵，作为所述第一系数矩阵。优选的，所述装置还包括：第二计算模块，用于在所述第一计算模块获得第五约束条件和第三系数矩阵后，利用所述第五约束条件计算第一稳态解；第三计算模块，用于对所述第一稳态解进行求逆计算，获得第二稳态解，作为最优稳态解。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术提供了一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法及装置，通过对经过第一预转化处理、均衡化处理后所获得的第二约束条件中的第一系数矩阵右乘非奇异矩阵，以获得第三约束条件和第二系数矩阵，进而能够对第二系数矩阵进行分解操作，获得不存在病态问题的良态矩阵，即第一分解矩阵和第二分解矩阵，再将第一分解矩阵与第二分解矩阵分别代入到对第三约束条件进行第二预转化处理后所获得的第四约束条件中，经过结合运算，以获得不存在病态问题的第三系数矩阵。可见，对存在病态问题的系数矩阵右乘非奇异矩阵，再进行分解操作，可以有效降低该系数矩阵的条件数，解决其所存在的病态问题，同时也能缩减模型预测控制处理病态问题所耗费的时间，进而提高了处理病态问题的效率，有利于模型预测控制的稳定运行，增强其鲁棒性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法的方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的另一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法的方法流程图；图3为本专利技术实施例提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法，其特征在于，预先建立初始约束条件，所述方法包括：对所述初始约束条件中被控变量的初始约束条件进行第一预转化处理，获得第一约束条件；对所述第一约束条件进行均衡化处理，获得第二约束条件和第一系数矩阵；对所述第二约束条件中的第一系数矩阵右乘非奇异矩阵，获得第三约束条件和第二系数矩阵，其中，所述非奇异矩阵为所述第一系数矩阵的转置矩阵；对所述第二系数矩阵进行分解，获得第一分解矩阵和第二分解矩阵，所述第一分解矩阵和第二分解矩阵均为良态矩阵；对所述第三约束条件进行第二预转化处理，获得第四约束条件；将所述第一分解矩阵与所述第二分解矩阵分别代入所述第四约束条件进行计算，获得第五约束条件和第三系数矩阵，所述第三系数矩阵为良态矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种针对模型预测控制中病态矩阵的处理方法，其特征在于，预先建立初始约束条件，所述方法包括：对所述初始约束条件中被控变量的初始约束条件进行第一预转化处理，获得第一约束条件；对所述第一约束条件进行均衡化处理，获得第二约束条件和第一系数矩阵；对所述第二约束条件中的第一系数矩阵右乘非奇异矩阵，获得第三约束条件和第二系数矩阵，其中，所述非奇异矩阵为所述第一系数矩阵的转置矩阵；对所述第二系数矩阵进行分解，获得第一分解矩阵和第二分解矩阵，所述第一分解矩阵和第二分解矩阵均为良态矩阵；对所述第三约束条件进行第二预转化处理，获得第四约束条件；将所述第一分解矩阵与所述第二分解矩阵分别代入所述第四约束条件进行计算，获得第五约束条件和第三系数矩阵，所述第三系数矩阵为良态矩阵。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一约束条件进行均衡化处理，获得第二约束条件和第一系数矩阵，包括：对所述第一约束条件进行行均衡化处理，获得第一处理约束条件和第一处理系数矩阵；对所述第一处理约束条件进行列均衡化处理，获得第二处理约束条件和第二处理系数矩阵，所述第二处理约束条件作为所述第二约束条件，所述第二处理系数矩阵作为所述第一系数矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一约束条件进行行均衡化处理，获得第一处理约束条件和第一处理系数矩阵，包括：对所述第一约束条件进行左乘第一均衡矩阵，获得第一处理约束条件；从所述第一处理约束条件中获得第一处理系数矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一处理约束条件进行列均衡化处理，获得第二处理约束条件和第二处理系数矩阵，包括：对所述第一处理约束条件中的操作变量进行变量替换，获得第二处理约束条件，作为所述第二约束条件；从所述第二处理约束条件中获得第二处理系数矩阵，作为所述第一系数矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得第五约束条件和第三系数矩阵之后，还包括：利用所述第五约束条件计算第一稳态解；对所述第一稳态解进行求逆计算，获得第二稳态解，作为最优稳态解。6.一种针对模型预测控制中病态矩阵的处...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海强，张艳辉，
申请(专利权)人：浙江中控软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33