基于工业过程的MFA控制系统设计方法技术方案

本发明专利技术采用一种通用的无模型自适应（Model Free Adaptive，MFA）控制器，该控制器结构以LSTM动态循环神经网络为基础，通过简单配置即可控制不同的单输入单输出过程，而无需过程精确的数学模型。在此控制器基础上，本发明专利技术主要公开了一种通用的工业过程的MFA控制系统设计方法，其中包含多变量MFA控制系统设计和抗延迟MFA控制系统设计，通过设计前馈，反馈的MFA控制系统以补偿过程测量，从而解决工业过程中多变量耦合，大滞后等问题。大滞后等问题。大滞后等问题。

【技术实现步骤摘要】
基于工业过程的MFA控制系统设计方法


[0001]本专利技术以LSTM循环神经网络设计的MFA控制器为基础，提出了通用的工业过程的MFA控制系统设计方法，其中包含多变量MFA控制系统和抗延迟MFA控制系统。

技术介绍

[0002]日益复杂的现代工业过程对产品质量和生产效益的要求逐渐提高，间接对控制器的精确性和适应性提出更高的要求。面对不同的复杂工业过程，控制器参数的优化调整将直接影响过程控制效果，然而最优控制器参数在实际应用过程中通常难以获取。因此，新设计的控制方法需要对不同过程具有一定自适应性且无需复杂的参数调整过程，即可具有较为良好的控制性能。
[0003]在现代工业生产过程中，PID控制器因其简单实用的特性被广泛使用。但对于复杂工业控制系统（如多变量，强耦合，大滞后，非线性等）的控制仍然存在很大困难。
[0004]因此，针对不同特性的工业过程系统需要设计出相应的简单通用的工业过程MFA控制系统，该系统可以适用于不同的过程而无需考虑过程精确的数学模型，仅通过控制器系统强大的自学习和自适应能力，就能获得较好的控制效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术以LSTM循环神经网络设计的MFA控制器为基础，提出了一种通用的工业过程的MFA控制系统设计方法。首先提出一种基于通用MFA控制器的多变量反馈控制系统应用于工业过程中。然后，针对大滞后过程，提出一种通用的抗延迟MFA控制器系统。
[0006]本专利技术所提出的两种复杂系统的MFA控制器设计都是基于通用的单输入单输出MFA控制器。因此，首先考虑单输入单输出MFA控制器系统设计过程，其具体实施过程如下：考虑实际工业过程传递函数为：。
[0007]其中，,分别为测量变量和控制器输出的拉普拉斯变换。
[0008]MFA控制器设计框架以LSTM循环神经网络结构为基础。这是因为LSTM循环网络结构在处理时间序列信息上具有一定的记忆性，它能够充分利用历史时间误差序列信息，从而获得合适的输出控制量。
[0009]基于LSTM的MFA控制器的主要任务是使当前被控变量跟随期望轨迹，也即使误差信号趋向于零。
[0010]本专利技术的单输入单输出通用LSTM-MFA控制器设计具体步骤如下：步骤一：选择输入误差时间序列的长度，然后输入误差序列,,
…
,通过标准化单元转换至的区间内，作为控制器的输入信号。
[0011]其中，标准化单元为tanh函数：。
[0012]步骤二：设计控制器网络结构，将标准化误差信号作为网络输入通过LSTM单元前向传播过程获取网络输出。
[0013]其中，LSTM单元前向传播计算公式为：其中，LSTM单元前向传播计算公式为：其中，LSTM单元前向传播计算公式为：其中，LSTM单元前向传播计算公式为：其中，LSTM单元前向传播计算公式为：其中，LSTM单元前向传播计算公式为：其中，LSTM单元前向传播计算公式为：。
[0014]其中，表示操作矩阵相乘；则代表矩阵相加；为失忆门，用于决定要从上一个单元状态中去掉的信息；为候选向量，这个值会加到单元状态中；为输入门，用于更新单元状态；为输出门，决定单元状态的输出部分；每个LSTM中一共包含8组需要调整的权重向量分别是，与普通神经网络不同，在单个递归隐层中所有的LSTM单元都会共享这一组权重，并不会增加计算量。
[0015]其中门控单元采用的激活函数为sigmoid函数，表达式如下：。
[0016]步骤三：当前采样时刻，MFA控制器输出由网络输出和误差值共同组成，其表达式为。
[0017]其中为控制器增益，它们通常大于零，通过微调可以改善控制器性能，实际工业应用过程中一般取。
[0018]步骤四：在每个采样时刻后，需要利用一组数据通过随时间反向传播算法来更新网络权重从而获得更加合适的控制量作用于实际过程中。
[0019]其中，输入数据是长度为的时间误差序列,,
…
,，输出数据可以由长度为的时间误差序列和当前网络输出构造而成，输出构造值的表达式如下：。
[0020]其中，为长度为的误差信号经过标准化单元所获得的值，为的自适应
率，通常取值为，可以看出距离当前时刻越近的误差值作用越大。
[0021]由于MFA控制器具有强大的自适应能力，对于单输入单输出系统具有很好的控制效果，且无需过程精确的数学模型。
[0022]上述过程为单输入单输出MFA控制器设计过程。但在实际工业过程中，系统通常是多变量过程或大滞后过程，为了使得MFA控制器适应更复杂的工业过程，需要设计更加合理的MFA控制系统。
[0023]因此，本专利技术在原有的单输入单输出的MFA控制器基础上，设计开发了多变量MFA控制系统和抗延迟MFA控制系统。
[0024]首先，提出一种基于通用MFA控制器的多变量反馈控制系统，其具体实施步骤如下：步骤一：确定实际工业过程的输入输出变量个数，从而确定主MFA控制器和补偿器的个数，然后确定每个子过程的期望值或期望轨迹。
[0025]步骤二：通过信号比较器装置，产生每个子过程的期望值与实际测量信号之间的偏差信号，截取长度为的历史时间误差序列作为控制器的输入信号。
[0026]步骤三：基于LSTM循环神经网络的MFA控制器和补偿器根据输入误差序列前向传播获得网络实际输出。
[0027]步骤四：利用网络输出和当前的实际误差生成控制器和补偿器的实际输出，从而获取作用于实际过程的控制信号。
[0028]步骤五：在每个采样周期，根据输入长度为的历史时间误差序列，以及构造的期望输出信号，作为训练数据，通过随时间的反向传播算法在线更新网络权重，从而在线更新控制器和补偿器的参数适应实际的工业过程。
[0029]步骤六：继续执行步骤二至步骤五，直至多变量的工业过程达到平稳，迭代完毕。
[0030]然后，针对大滞后工业过程，提出一种通用的抗延迟MFA控制器系统，其具体步骤如下：步骤一：设计延迟预测器的结构，通常采用一阶加滞后的形式。
[0031]步骤二：根据一定规则或经验，选择预测器,,参数。通常增益可以设置为接近于1，延迟可根据实际过程估算，值可以用采样时间和输入误差序列长度的乘积代替。由于MFA控制器具有极强的自适应能力，及时在参数存在一定偏差是也能具有较好的控制效果。
[0032]延迟预测器的输出的传递函数形式如下：。
[0033]其中，,,和分别为信号,,和的拉普拉斯变换。
[0034]步骤三：根据延迟预测器产生动态信号，代替测量变量作为反馈信号，于是可知。
[0035]步骤四：在每个采样周期，根据输入长度为的历史时间误差序列，以及构造的期
望输出信号，作为训练数据，通过随时间的反向传播算法在线更新网络权重，从而在线更新控制器以适应实际的工业过程。
[0036]步骤五：结合标准的MFA控制器训练过程，直至过程稳定。
[0037]本专利技术以单输入单输出MFA控制器设计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于开环稳定，可控工业过程的多变量MFA控制系统，其特征在于，包括以下四点：a) 首先，多变量MFA控制系统由多个MFA控制器和补偿器组成，其中单个MFA控制器和补偿器均是基于LSTM循环神经网络构建的；b) 实际工业过程由多个子过程组成，子过程对应控制变量的值由主MFA控制器输出和补偿器输出组成，其中补偿器可以为正作用或反作用；c) 控制目标为过程对应的被控变量跟随期望轨迹（设定值），通过它们之间的差值计算误差信号；d) 控制器和补偿器输入均为对应子过程的历史误差序列信号，输出即为期望的预测信号；通过LSTM网络的反向传播算法连续迭代更新控制器和补偿器的参数以改变控制值，从而减小误差值。2.根据权利要求1所述的多变量MFA控制系统，其中控制器和补偿器均基于LSTM循环神经网络构建，对应被控变量的历史时间误差序列信号作为输入。3.根据权利要求1所述的多变量MFA控制系统，其中补偿器正作用为相加，反作用为相减。4.根据权利要求1所述的多变量MFA控制系统，其中过程控制值由对应的主MFA控制器值和补偿器值共同决定。5.一种用于开环稳定，可控工业过程的抗延迟MFA控制系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙京诰，陈显锋，张晨阳，
申请(专利权)人：华东理工大学，
类型：发明
国别省市：