混合预测器和混合预测方法及用其控制进程的系统和方法技术方案

一种预测进程的输出的混合预测器和利用该混合预测器的混合预测方法，及利用混合预测器和混合预测方法控制进程的系统和方法。混合预测器使用随进程变动而更新的参数模型以便获得移变的预测向量和阶跃响应系数。该混合预测器的特点是附加模型参数估计器和模型响应变换器。在混合预测器中直接计算表示预测范围长度的预测向量。因此可能减少所需的存储器容量；同时，模型参数估计器根据进程的变动更新模型响应系数，因此可以实现自适应预测。（*该技术在2017年保护过期，可自由使用*）

Hybrid predictor and hybrid prediction method and system and method for controlling process using the same

A hybrid predictor for predicting the output of a process, a hybrid prediction method using the hybrid predictor, and a system and method for controlling a process using hybrid predictors and hybrid prediction methods. The hybrid predictor uses a parameter model updated with process changes to obtain the shift predictor and step response coefficients. The hybrid predictor is characterized by an additional model parameter estimator and a model response converter. In the hybrid predictor, the prediction vectors representing the length of the prediction range are directly computed. Therefore, the required memory capacity may be reduced, and the model parameter estimator can update the model response coefficients according to the process change, so adaptive prediction can be realized.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及控制进程的系统和方法，尤其涉及用于预测进程输出的混合预测器和混合预测方法。本专利技术还涉及用该混合预测器和混合预测方法控制进程的系统和方法。上述混合预测器是一种产生预测向量的设备，产生的方法是使用具有进程动态特性的模型和在设定的预测范围中根据进程输入信号对进程输出信号进行预测。预测向量表示了被预测的进程输出信号。在这样的混合预测器中，特别使用一种可随进程的变动而加以修改的参数模型。该参数模型被用于实现预测向量的移变和获得阶跃响应系数。混合预测器首先在一预测范围中根据进程输入信号对进程输出信号作预测。接着，混合预测器用实测的进程输出信号修正预测值，同时根据当前产生的进程输入信号值对将在下一预测范围中产生的输出作预测。重复混合预测器的上述程序以产生用于进程控制的诸预测值。众所周知，传统的反馈控制器在对进程的控制方面具有局限性，主要是空载时间和含有大量相互作用的多变量进程所致。为了消除在传统反馈控制器中涉及的局限性，已经开发了若干使用预测器的预测控制技术。附图说明图1表示包含进程控制器的常规控制环，该进程控制器使用传统的预测器执行所希望的控制。如图1所示，控制环包括预测器100、参考值提供器200、减法器250、控制器300和进程400。预测器100包括模型响应单元130、预测向量单元140和范围选择单元150。进程400从控制器300接收控制信号u(k-1)。进程400还接收可以测量的扰动信号d(k-1)。根据这些信号u(k-1)和d(k-1)，进程400产生响应，即进程输出信号y(k)。信号u(k-1)和d(k-1)也加到模型响应单元130。模型响应单元130中存储着与信号u(k-1)和d(k-1)有关的阶跃响应系数。利用这些存储的阶跃响应系数，模型响应单元130输出表示进程输出信号特征的模型响应向量，而该进程输出信号是在当前步由加到进程400的信号u(k-1)和d(k-1)产生的。预测向量单元140接收来自模型响应单元130的模型响应向量和来自进程400的进程输出信号y(k)。预测向量单元140根据进程输出信号y(k)修正模型响应向量，从而输出预测向量Y(k/k)(Y(k/k)＝T)。范围选择单元150从预测向量单元140接收预测向量Y(k/k)，将它变换成其元素数与在控制器300中使用的预测范围P相符的预测向量。减法器250接收来自范围选择单元150的已变换预测向量，并输出是预测向量和从参考值提供器200接收的参考向量之差的误差向量。该误差向量代表希望的进程输出和预测的进程输出之差。控制器300接收来自减法器250的误差向量，根据该误差向量通过使用控制算法输出控制器信号u(k)。在上述传统的控制环中所利用的预测方法使用下列截短的响应模型(Lee，J.H，M.Morari，and C.E.Garcia，State-space Interpretation of Mode1 PredictiveControl(模型预测控制的状态空间描述)，Automatics，Vol.30，No.4，pp.707-717，1994)Y(k+1/k)＝MY(k/k)+SuΔu(k)+SdΔd(k)其中“Y(k+1/k)”对应于T(Y(k+1/k)＝T)，它代表对从当前步k起到未来步n止各步的进程输出信号进行预测的预测向量。“n”也代表模型截短阶次(model truncating order)。该模型截短阶次设置为使进程充分稳定y(k+n)＝y(k+n+1)＝…的数值。“Su”和“Sd”是分别表示输入信号u和可测量的扰动信号d的阶跃响应的n×1向量。在以上方程式中，“M”表示将向量移变一步的向量移变矩阵。向量移变矩阵M是n×n矩阵。矩阵M和向量Su和Sd由下式表示 图2是表示在时刻k用传统预测器进行预测的预测方法的图形。在图2中，图形200A表示在时刻k之后控制信号u(k)不变动的情况下对时刻k-1的控制信号u(k-1)的变动和对进程输出信号y(k)的变动进行预测的经过。根据在时刻k实测的进程输出信号y(k)进行修正的上一步的预测向量Y(k/k)230对应于“T”(Y(k/k)＝T)。这里，“n”是在进程输出信号y(k)充分稳定之后获得的数值。在时刻k的预测向量Y(k+1/k)240表示在时刻k+1之后出现的进程输出信号y(k)中的变动220。通过移变在时刻k+1之后得到的、但是已在时刻k修正的预测向量Y(k/k)的值而获得预测向量Y(k+1/k)的值，移变的方法如下 按照传统的预测方法，在进程充分稳定之后，条件y(k+n-1)＝y(k+n)＝y(k+n+1)＝…成立，如图2中的图形200A所示。因此，条件Y(k+1/k)＝T成立。由于传统的预测器如上所述地应该存储数目与模型截短阶次n相符的阶跃响应系数，所以该传统预测器需要大的存储器容量。由于派生的预测向量Y(k+1/k)的元素数不同于在控制器中使用的预测范围P，所以有这样的缺点应当使用范围选择单元150来重新整理预测向量Y(k+1/k)使它的元素数与预测范围P一致。对于包含对变量积分的进程，应该各别地构造向量移变矩阵M的最后一列，即T。在进程出现变化的情况下，不可能进行再次推导出有关的模型响应系数的自适应预测。因此，本专利技术的目的在于解决先有技术中遇到的这些问题，提供能减少所需存储器容量和实现自适应预测的混合预测器及使用该混合预测器的混合预测方法，以及提供把该混合预测器和预合预测方法使用于对进程控制的系统和方法，其中所述控制系统和控制方法能有效地消除传统的进程控制技术的有关缺点。按照本专利技术，通过提供结构比传统预测器改进的混合预测器来实现以上目的，改进之处在于增添模型参数估计器和模型响应变换器。在该结构中直接计算表示预测范围长度的预测向量。因此，有可能减少所需的存储器容量；与此同时，模型参数估计器根据进程中的变动更新模型响应系数，因而可以进行自适应预测。按照本专利技术，在向量移变方法中使用模型参数估计器提供的参数模型。因此，即使对于涉及对变量积分的进程，也可能使用同样的向量移变矩阵。按照一个方面，本专利技术提供一种混合预测器，包括模型参数估计器，用于接收来自包含在进程控制器中的控制器的控制信号和来自被控制的进程的输出信号，用于根据该控制信号和该进程输出信号之间的相关性估计使所述进程输出信号和模型响应信号之差为最小的参数模型的诸参数，及用于输出所估计的模型参数；模型响应变换器，用于接收来自模型参数估计器的模型参数以及根据这些模型参数为控制信号的各个单位信号元产生相应的单位模型响应系数；模型响应单元，用于接收来自控制器的控制信号、来自模型响应变换器的诸模型响应系数和来自模型参数估计器的诸模型参数，其中模型响应单元的作用是根据控制信号和模型响应系数产生表示受到在当前时刻加到进程上的控制信号输入的影响的进程输出信号的特征的模型响应向量；以及预测向量单元，用于接收进程输出信号和来自模型响应单元的模型响应向量，其中预测向量单元的作用是根据进程输出信号修正模型响应向量，从而输出修正的预测向量。根据另一方面，本专利技术提供一种在用于控制进程的进程控制器中使用的混合预测方法，包括以下步骤测量从包含在进程控制器中的控制器输出的控制信号和从被控制的进程产生的输出信号，并根据来本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种混合预测器，包括： 模型参数估计器，用于接收来自包含在进程控制器内的控制器的控制信号和来自接受控制的进程的输出信号，根据所述控制信号和所述进程输出信号之间的相关性估计使所述进程输出信号和模型响应信号之差为最小的参数模型的参数，及输出所述已估计的模型参数； 模型响应变换器，用于接收来自所述模型参数估计器的所述模型参数和根据所述模型参数为所述控制信号的各个单位信号元产生单位模型响应系数； 模型响应单元，用于接收来自所述控制器的所述控制信号、来自所述模型响应变换器的所述模型响应系数和来自所述模型参数估计器的所述模型参数，其中所述模型响应单元的作用是根据所述控制信号和所述模型响应系数产生表示受到在当前时刻加到所述进程上的所述控制信号输入的影响的进程输出信号的特征的模型响应向量；以及 预测向量单元，用于接收所述进程输出信号和来自所述模型响应单元的所述模型响应向量，其中所述预测向量单元的作用是根据所述进程输出信号修正所述模型响应向量，从而输出修正的预测向量。

【技术特征摘要】
...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹进圭，
申请(专利权)人：鲜京建设株式会社，
类型：发明
国别省市：KR[韩国]