集成模型预测控制和优化器功能块的配置和观察显示器制造技术

一种过程控制配置系统，用于建立或查看具有集成优化器和多输入／多输出控制例程的控制块，包括：　　　　计算机可读介质；　　　　配置例程，它被存储在所述计算机可读介质上，并且在处理器上被执行，所述配置例程包括：　　　　存储例程，它存储由优化器和多输入／多输出控制例程之一或两者使用的、与多个控制变量和辅助变量以及多个受控变量有关的信息；　　　　显示例程，用于向用户提供关于一个或多个控制变量、辅助变量和受控变量的显示。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术一般涉及过程控制系统，具体涉及在过程控制系统中最佳模型预测控制器的使用。
技术介绍
过程控制系统，诸如那些用于化学、石油或其它过程中的分布式或可伸缩的过程控制系统，典型地包括一个或多个过程控制器，它们经由模拟、数字或组合的模拟/数字总线可通信地彼此连接在一起、连接到至少一个主机或操作员工作站和连接到一个或多个现场设备。现场设备可以例如是阀门、阀门定位器、开关和发送器(诸如温度、压力和流速传感器)，在诸如打开或关闭阀门和测量过程参数的过程中起作用。过程控制器接收指示由现场设备作出的过程测量的信号和/或其它有关现场设备的信息，使用这个信息来实现控制例程并随后产生控制信号，这个控制信号经由总线被发送到现场设备以控制过程的操作。来自现场设备和控制器的信息一般可由操作员工作站执行的一个或多个应用程序获得，以便使得操作员能够执行关于过程的任何所期望的功能，诸如查看过程的当前状态、修改过程的操作等。过程控制器一般被编程来执行不同的算法、子例程或用于多个不同回路(loop)的每一个的控制回路(它们都是控制例程)，所述控制回路是对一个过程定义的或包括在一个过程中的，诸如流控制回路、温度控制回路、压力控制回路等。一般来说，每个这样的控制回路包括一个或多个诸如模拟输入(AI)功能块的输入块，诸如比例积分微分(PID)或模糊逻辑控制功能块的单输出控制块、诸如模拟输出(AO)功能块的单输出块。这些控制回路一般执行单输入/单输出控制，因为控制块建立用于控制诸如阀门位置等的单过程输入的单控制输出。但是，在某些情况下，多个独立操作的、单输入/单输出回路的使用不是很有效的，因为被控制的过程变量不仅被一个单过程输入影响，并且实际上，每个过程输入都可能影响许多过程输出的状态。在此的一个示例可能出现在例如这样的过程中，它具有由两个输入管线填充并且由单输出管线清空的箱体，每条管线由不同的阀门控制，其中，箱体的温度、压力和流量被控制在、或接近所期望的值。如上所述，可以利用独立的流量控制回路、独立的温度控制回路和独立的压力控制回路来执行对箱体的流量、温度和压力的控制。但是，在这种情况下，在改变输入阀门之一的设置以控制箱体内的温度的温度控制回路操作中，可能引起箱体内的压力提高，这例如使得压力回路打开出口阀门以降低压力。这个行为可能随后使得流量控制回路关闭输入阀门之一，因此影响温度并且使得温度控制回路采取某些其它行动。从这个示例可以明白，单输入/单输出控制回路使得过程输出(在这种情况下，为流量、温度和压力)表现出不可接受的方式行为，其中，输出振荡而达不到平稳的状态条件。模型预测控制(MPC)或其它类型的先进控制已经被用于在其中特定受控的处理变量的改变影响多个过程变量或输出的情况下执行过程控制。自七十年代后期以来，已经报道了模型预测控制的许多成功的实现方式，并且MPC已经成为加工工业中先进的多变量控制的主要形式。而且，MPC控制已经被作为分布式控制系统分层软件实现在分布式控制系统中。美国专利第4,616,308和4,349,869一般地说明了可以用于过程控制系统内的MPC控制器。一般来说，MPC是多输入/多输出控制策略，其中测量每个过程输入的改变对各个过程输出的影响，并且这些测量的响应被随后用于建立过程的控制矩阵或模型。所述处理模型或控制矩阵(它通常定义过程的稳态操作)被数学反转，并且随后被用于或作为多输入/多输出控制器以根据过程输入的改变来控制过程输出。在一些情况下，过程模型被表示为对于每个过程输入的过程输出响应曲线(典型地为阶跃响应曲线)，可以根据例如提供给每个过程输入的一系列伪随机步骤改变来建立这些曲线。这些响应曲线可以用于以公知的方式来对过程进行模型化。模型预测控制是本领域内所公知的，因此在此不说明其细节。但是，MPC在Qin，S.Joe and Thomas A.Badgwell，“AnOverview of Industrial Model Predictive Control Technology，”AIChEConsference，1996(Qin，S.Joe和Thomas A.Badgwell，“工业模型预测控制技术概览”，美国化学工程师学会会议，1996)中被一般地说明。已经发现，MPC是很有效的和有用的控制技术，它已经与过程优化相结合地被使用。为了优化使用MPC的过程，优化器(optimizer)最小化或最大化一个或多个由MPC例程确定的过程输入变量，以便使得过程在最佳点运行。虽然该技术是可以被计算的，但是必须选择例如对于改进过程的经济运行(例如过程流量或质量)有重要影响的过程变量以从经济角度优化过程。从财政或经济角度出发的在最佳点运行过程典型地要求彼此相结合地控制多个过程变量，而不仅仅是单个过程变量。已经提出利用二次规划技术或诸如内点方法的更现代的技术进行优化，来作为提供具有MPC的动态优化的解决方案。利用这些方法，考虑到过程动态、当前约束和优化目标，确定优化方案，优化器向控制器提供在控制器输出(即，过程的被控变量)中的变动。但是，这个方法具有很大的计算负担，在当前的技术水平上不是实际可行的。在使用MPC的多数情况下，在过程中可以获得的被控变量(即MPC例程的控制输出)的数量大于过程的控制变量的数量(即必须被控制在特定的设定点的过程变量的数量)。结果，通常存在优化和约束处理的多个自由度。理论上，为了执行这样的优化，应当计算由定义过程的最佳操作点的过程变量、约束、极限和经济因素表示的值。在许多情况下，这些过程变量是被约束的变量，因为它们具有与它们所属的过程的物理特性相关的极限，在所述过程中必须保持这些变量。例如，表示箱体水平的过程变量限于实际箱体可以物理地达到的最大和最小水平。优化函数可以计算与每个受约束的或辅助的变量相关联的成本和/或收益以工作在收益最大、成本最小的水平上等。这些辅助变量的测量可以随后作为输入提供到MPC例程，并且被MPC例程作为具有与由优化例程定义的辅助变量的操作点相同的设定点的控制变量。MPC提供由仅仅用于平方控制的应用所经常要求的最佳性能，在用于平方控制(square control)的应用中，过程的控制输入(即由控制例程产生的受控变量)的数量等于受控的过程变量(即控制器的输入)的数量。但是在多数情况下，辅助约束变量的数量加上过程控制变量的数量大于受控变量的数量。这样的非平方配置的MPC的实现导致不可接受的不良性能。相信其它人已经试图通过动态选择与受控变量数量相同的一组控制和受约束变量、在线或在过程操作期间产生控制器以确定受控变量中的下次变化来克服这个问题。但是，这个技术计算上昂贵，因为它进行矩阵转换，并且不能用于一些情况，例如在过程控制器中被实现为功能块的MPC。同等重要的是，所产生的控制器的输入和输出的一些组合可能导致病态控制器，它导致不可接受的操作。虽然可以离线建立控制器配置使验证和改进控制的调整，但是这个任务对于在线操作是过大的负担，并且是在控制器级不可能实际实现的。
技术实现思路
一种接口或显示例程被提供用于观察和配置一个功能块，这个功能块在过程控制系统中执行集成优化和控制。接口例程可以使用户能够观察或配置过程控制系统中与集成优化和控制块相关联的变量、值或其它参数。例如，接口例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【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：德克·蒂勒，特伦斯·L·布莱文斯，罗恩·奥滕巴彻，威廉·K·沃杰茨尼斯，
申请(专利权)人：费舍柔斯芒特系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：