【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运行监控与自愈控制领域，特别是指一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法及装置。
技术介绍
1、近年来，社会经济的飞速发展促使各类工业产品的需求量激增，同时对产品质量也提出了更高的要求，现代工业生产逐渐向着精细化、集约化方向发展。工业生产过程的自动化程度不断提高，对工业控制系统的安全性与可靠性设计提出了新的挑战，因此工业控制系统性能监控及自愈控制技术越来越受到重视。
2、工业过程的生产环境恶劣，运行情况复杂，受到材料和装备的局限性，工业控制系统的被控对象、执行机构以及传感器可能出现故障，降低系统性能；同时由于某些生产条件的频繁切换、设备的磨损老化甚至操作不当等因素，易引起控制系统异常运行情况，进而导致其性能衰退，影响其正常运行，降低产品质量与产量，情况严重还会诱发安全事故，造成不可挽回的损失。因此，有必要针对工业控制系统建立一套异常运行监控方案以及应对控制系统性能衰退的自愈恢复机制，以保障工业过程安全、平稳运行。
3、然而，实际的工业生产过程结构复杂，工序连续程度高，变量间耦合情况严重，机理不清晰，难以获得精确的数学模型用于性能监控方案和自愈控制方法设计。但是随着传感器技术和网络通信技术的发展，海量的关于复杂工业生产运行过程的实时数据被存储下来，这些数据中蕴含着丰富的工业控制系统运行状态和信息。因此，如何利用工业运行数据，实现对工业生产过程控制系统性能的有效监控，以及设计性能衰退后的自愈控制机制，逐渐成为工业界和学术界值得研究的技术问题。
4、目前较为流行的工业控制系统性能评估方法
5、为解决这一问题，lqg（linear quadratic gaussian，线性二次型高斯）基准的提出不仅考虑了输出的方差，同时将控制输入加入到了系统性能衡量的标准中，丰富了评估过程所用到的信息，进而使性能评估基准更加合理。但是基于lqg的基准对于模型的依赖程度较高，需要获得较为精确的数学模型后才能构建，为了弥补这一缺点，基于子空间辨识技术的lqg性能评估方法被提出，但这一过程仍需要对被控系统的参数矩阵进行辨识，需要的计算成本较高，同时经过辨识过程后再进行性能监控，其中的误差也会影响性能评估效果。
6、为使工业生产过程在异常运行状态下也能够完成相应控制任务，保证系统运行的安全性和可靠性，容错控制技术在工业控制系统中得到发展。根据是否依赖于故障诊断单元，一般容错控制技术被分类为被动容错和主动容错技术。其中，相比来说更有优势的主动容错控制手段大致分为控制律重构和控制参数重新调度。但是大多数工业控制系统将参数或程序烧写在控制单元中，不易于修改调整。同时，绝大多数面向故障的容错控制技术针对控制单元设计，面向性能的容错控制系统设计正处于发展阶段，关注控制系统性能恢复的容错逐渐成为热点。伴随自愈控制思想的出现，通过控制手段实现运行过程从异常工况恢复到正常工况的自愈控制的研究，早期以飞行控制系统、电网以及互联网系统作为研究对象，然而面向具有环境复杂性、过程动态性的工业过程控制系统的性能恢复自愈手段的研究还处于起步阶段。对于工业过程来说，自愈控制的含义是在工业过程偏离安全运行的异常工况下，通过主动控制手段调整控制回路输入输出。目前多数针对异常工况的自愈调控是以优化控制回路设定值为手段的自愈控制方法，缺少针对工业过程复杂性和动态性、融合数据和知识、且执行过程以实时反馈为主的智能自愈决策。
技术实现思路
1、为了解决复杂运行环境中工业控制系统性能监控与自愈恢复的技术问题，本专利技术实施例提供了一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法及装置。所述技术方案如下：
2、一方面，提供了一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法，该方法由工业控制系统性能监控与自愈控制设备实现，该方法包括：
3、s1、获取待控制的工业控制系统的实时运行数据。
4、s2、根据实时运行数据以及基于贝尔曼bellman方程的性能退化监控模块，得到工业控制系统的实时性能评估结果，根据实时性能评估结果得到工业控制系统的性能退化监控结果。
5、s3、根据性能退化监控结果以及基于强化学习算法的自优化反馈增补自愈控制模块，得到工业控制系统的自愈控制结果。
6、可选地，s2中的根据实时运行数据以及基于贝尔曼bellman方程的性能退化监控模块，得到工业控制系统的实时性能评估结果，根据实时性能评估结果得到工业控制系统的性能退化监控结果，包括：
7、s21、获取工业控制系统运行过程中的输入输出数据。
8、s22、根据输入输出数据构建工业控制系统的性能指标。
9、s23、根据工业控制系统的被控对象的数学描述、控制器的数学描述、参考输入产生器的数学描述、bellman方程以及性能指标，获得工业控制系统的性能评估矩阵。
10、s24、根据性能指标以及性能评估矩阵，设计工业控制系统的性能监控矩阵的辨识方法。
11、s25、根据输入输出数据以及性能监控矩阵的辨识方法，得到工业控制系统的性能监控基准矩阵。
12、s26、根据实时运行数据以及性能监控矩阵的辨识方法，得到工业控制系统的实时性能评估结果。
13、s27、根据性能监控基准矩阵以及实时性能评估结果，得到工业控制系统的性能退化监控指标，根据性能退化监控指标以及设计好的监控逻辑，得到工业控制系统的性能退化监控结果。
14、可选地，s22中的工业控制系统的性能指标，如下式（1）所示：
15、（1）
16、式中，表示工业控制系统的性能指标，表示折扣因子，表示数据的采样时刻，，表示系统输出的跟踪误差矩阵，表示矩阵的转置，表示系统输出数据，表示参考输入，表示跟踪误差权值矩阵，表示控制输入权值矩阵，表示系统输入数据。
17、可选地，s23中的根据工业控制系统的被控对象的数学描述、控制器的数学描述、参考输入产生器的数学描述、bellman方程以及性能指标，获得工业控制系统的性能评估矩阵，包括：
18、s231、根据工业控制系统的被控对象的数学描述、控制器的数学描述、参考输入产生器的数学描述，构建增广系统。
19、s232、将性能指标改写成bellman方程的递归形式。
20、s233、根据增广系统、递归形式以及bellman最优性原理，得到工业控制系统的性能指标的参数化形式。
21、s234、根据参数化形式，得到工业控制系统的性能评估矩阵，如下式（2）所示：
22、（2）
23、式中，表示工业控制系统的性能评估矩阵，表示跟踪误差权值矩阵，表示增广系统输出相关的参数矩阵，，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述S2中的根据所述实时运行数据以及基于贝尔曼Bellman方程的性能退化监控模块，得到工业控制系统的实时性能评估结果，根据所述实时性能评估结果得到工业控制系统的性能退化监控结果，包括：
3.根据权利要求2所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述S22中的工业控制系统的性能指标，如下式（1）所示：
4.根据权利要求2所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述S23中的根据工业控制系统的被控对象的数学描述、控制器的数学描述、参考输入产生器的数学描述、Bellman方程以及所述性能指标，获得工业控制系统的性能评估矩阵，包括：
5.根据权利要求2所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述S24中的根据所述性能指标以及性能评估矩阵，设计工业控制系统的性能监控矩阵的辨识方法，包括：
6.根据权利要求1所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法
7.根据权利要求6所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述S35中的根据所述输入输出数据、自愈控制律的Q值函数、自愈控制律参数表示形式以及Q-learning算法，得到自愈控制律，包括：
8.一种工业控制系统性能监控与自愈控制装置，所述工业控制系统性能监控与自愈控制装置用于实现如权利要求1-7任一项所述工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述装置包括：
9.一种工业控制系统性能监控与自愈控制设备，其特征在于，所述工业控制系统性能监控与自愈控制设备包括：
10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述s2中的根据所述实时运行数据以及基于贝尔曼bellman方程的性能退化监控模块，得到工业控制系统的实时性能评估结果，根据所述实时性能评估结果得到工业控制系统的性能退化监控结果，包括：
3.根据权利要求2所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述s22中的工业控制系统的性能指标，如下式（1）所示：
4.根据权利要求2所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述s23中的根据工业控制系统的被控对象的数学描述、控制器的数学描述、参考输入产生器的数学描述、bellman方程以及所述性能指标，获得工业控制系统的性能评估矩阵，包括：
5.根据权利要求2所述的工业控制系统性能监控与自愈控制方法，其特征在于，所述s24中的根据所述性能指标以及性能评估矩阵，设计工业控制系统的性能监控矩阵的辨识...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨旭，高峰，高晶晶，崔家瑞，李擎，黄健，胡章权，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。