【技术实现步骤摘要】
存储器、非线性预测控制方法、装置和设备
本专利技术涉及工业控制领域，特别涉及存储器、非线性预测控制方法、装置和设备。
技术介绍
传统的工业控制大多数采用分层结构来解决经济优化和控制问题。在分层结构中，第一层是实时优化层；第二层是监管层，常用的是非线性预测控制；第三层是常规控制层，包括绝大多数的单入单出控制回路。实时优化层以营业利润最大或操作成本最少为控制目标，通过优化计算得到最优解，非线性预测控制器以此为设定值。非线性预测控制器在每个自身的运行周期内，均会基于底层PID（ProportionIntegrationDifferentiation，比例-积分-微分控制器）回路传送的信息进行一次优化计算，得到下一周期将要传送到底层PID控制器的控制作用。之后底层PID控制器将控制作用作为底层控制回路的设定值，对底层被控对象进行相应的控制，得到实际输出值。化工过程一般都是非线性的。对于非线性程度较弱的系统，采用线性预测模型能够充分逼近其动态过程，线性预测控制具有较好的使用效果；对于强非线性系统，线性模型往往难以描述其...
【技术保护点】
1.一种非线性预测控制方法，其特征在于，包括：/nS11、通过模型辨识构建非线性系统的对象模型组；所述对象模型组包括PID子对象模型、执行器子对象模型和被控对象子对象模型；所述对象模型组以状态空间模型的形式表达；/nS12、生成所述对象模型组的动态方程，并根据所述动态方程计算所述对象模型组的扰动特性；/nS13、分别获取所述非线性系统当前时刻的实际输出测量值和状态估计值；所述状态估计值的获取方法包括：在所述当前时刻的前一时刻以作用到对象模型组的输入为参数，根据所述动态方程及其扰动特性所计算生成用于估计所述非线性系统当前时刻状态的状态估计值；/nS14、通过扩展卡尔曼滤波器，...
【技术特征摘要】
1.一种非线性预测控制方法，其特征在于，包括：
S11、通过模型辨识构建非线性系统的对象模型组；所述对象模型组包括PID子对象模型、执行器子对象模型和被控对象子对象模型；所述对象模型组以状态空间模型的形式表达；
S12、生成所述对象模型组的动态方程，并根据所述动态方程计算所述对象模型组的扰动特性；
S13、分别获取所述非线性系统当前时刻的实际输出测量值和状态估计值；所述状态估计值的获取方法包括：在所述当前时刻的前一时刻以作用到对象模型组的输入为参数，根据所述动态方程及其扰动特性所计算生成用于估计所述非线性系统当前时刻状态的状态估计值；
S14、通过扩展卡尔曼滤波器，根据所述实际输出测量值和所述状态估计值，以递推的方式来计算出所述非线性系统下一时刻的最优状态估计值；
S15、将所述对象模型组的动态方程的最优状态估计值代入所述非线性系统的非线性预测控制算法得到最优解；所述最优解用于所述对象模型组的输入。
2.根据权利要求1所述的非线性预测控制方法，其特征在于，所述被控对象子对象模型包括：
第一被控对象子对象模型和第二被控对象子对象模型。
3.根据权利要求1所述的非线性预测控制方法，其特征在于，所述计算所述对象模型组的扰动特性，包括：
按照预设的时间间隔多次在标称模型参数点以模型参数为变量对对象模型组的状态空间模型进行一阶泰勒展开，计算出扰动的统计特性。
4.根据权利要求3所述的非线性预测控制方法，其特征在于，所述按照预设的时间间隔多次在标称模型参数点以模型参数为变量对对象模型组的状态空间模型进行一阶泰勒展开，计算出扰动的统计特性，包括：
假设所述对象模型组的参数变量服从正态分布，将所述对象模型组的参数的变化等效成扰动，并计算出所述扰动的统计特性。
5.根据权利要求3所述的非线性预测控制方法，其特征在于，所述模型参数包括：
所述非线性系统的液位值、流量值、温度值或压力值。
6.根据权利要求1所述的非线性预测控制方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：贠莹，高峰，王海波，金平，戴金玲，刘伟，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司大连石油化工研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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