用于更新模型预测控制器中模型的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及用于更新模型预测控制器中模型的方法。该方法包括评估加工厂的操作性能等级与期望性能等级的偏差。通过更新模型预测控制器中的模型针对模型工厂不匹配诊断模型预测控制。诊断模型预测控制器包括确定与模型工厂不匹配相关的模型预测误差，量化模型工厂不匹配，并更新所述模型预测控制器中的模型。本发明专利技术还涉及用于根据本发明专利技术方法更新模型预测控制器中模型的系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及模型预测控制(MPC)，并且更具体地说，涉及用于更新模型预测控制器中模型的方法和系统。
技术介绍
在过程控制工业中，采用先进过程控制(APC)以便降低操作成本，获得高生产率，始终如一地保持质量，还有其它类似原因。APC允许从过程控制工业的目前操作方案变换到改进且更大生产率的操作方案，并且还适应过程控制工业中涉及的过程的操作和设计约束。一般而言，多变量APC在多变量预测控制器中实现了更流行的先进多变量控制方案，称为模型预测控制(MPC)。MPC使用加工厂中涉及的过程的数学模型，以便预测过程的未来动态行为，从而提供其工厂的过程和操作的最优操控变量。由此，可以理解，模型的准确性是有效且成功实现MPC的关键要素。实际上，工厂动态特性改变，从而引起模型与工厂之间的不匹配。该不匹配称为模型工厂不匹配(MPM)。MPM导致工厂动态特性的不准确预测。使用模型受所述MPM影响的APC将降级MPC及其总体控制性能，这因此改变产品质量并引起经济损失。为了消除控制器的性能降级，在检测到差的控制器性能时更新模型变得很重要。可通过良好确立的MPC性能监视来检测差的控制器性能。例如，简单方法可以是分析预测误差，预测误差是模型预测与真实输出之间的差。在检测到差的控制器性能之后，可识别并使用确立的诊断技术诊断造成差的控制器性能的原因，诸如差的模型(即MPM)、未测量的干扰以及约束饱和等。当前，在识别或检测到差的模型时，MPM由模型诊断，并在重新识别模型之后诊断。重新识别模型涉及设计扰动信号、判定和/或考虑扰动期间工厂的操作条件、选择适当模型并估计模型参数。这要求专业程度高并且相当耗时。还有，更重要的是，它涉及较长的扰动周期，由此在扰动周期期间制造大量或大数量质量低的产品，通常称为不合格产品。因而，存在对于显著降低扰动周期并更有效地降低和/或消除MPM的替换方法的需要。专利技术目的本专利技术的一个目的是降低诊断MPM期间的扰动周期以便降低和/或消除MPM。本专利技术的另一目的是更有效地降低MPM。
技术实现思路
本专利技术旨在提供用于更新加工厂的模型预测控制器中模型的方法和系统，以便降低和/或消除由MPM引起的、加工厂的操作性能等级与期望性能等级的偏差。相应地，本专利技术提供了用于模型预测控制器中的模型更新的方法。该方法包括评估加工厂的操作性能等级与期望性能等级的偏差的步骤。通过更新模型预测控制器中的模型及其MPC针对模型工厂不匹配(MPM)诊断模型预测控制(MPC)。诊断所述MPC包括确定与MPM相关的模型预测误差。然后，量化MPM并更新所述模型预测控制器中的模型。相应地，本专利技术还提供了用于根据本专利技术方法更新模型预测控制器中模型的系统。该系统包括用于监视MPC性能的性能监视单元、用于检测造成加工厂的操作性能等级与期望性能等级的偏差的原因的检测单元以及用于生成特征上仅足以计算m+1个非零滞后相关系数的白噪声信号的白噪声生成单元，其中m是MPC的操控变量数。提供估计器单元用于通过计算加工厂的控制器的输出值与MPC的现有模型的输出值之间的差来估计模型预测误差。还有，提供量化器单元用于量化MPM。另外，该系统还具有更新器单元用于基于量化的MPM提供更新模型，并用于更新模型预测控制器中加工厂的模型。附图说明参考附图，附图中 图I描绘了加工厂中的典型模型预测控制设置；以及 图2示出了根据本专利技术的模型预测控制器中的模型更新的框架。具体实施例方式参考图I和2作为非详尽性示范实施例的例证描述本专利技术。在图I中，加工厂(100)由分布式控制系统DCS(IlO)中的初级等级控制器、诸如PID控制器等控制。提供了模型预测控制(120)，模型预测控制(120)使用加工厂中涉及的过程的数学模型，下文称为模型，以便预测过程的未来动态行为，相应地提供其工厂的过程和操作的最优操控变量。提供性能监视单元(130)用于监视MPC(120)的性能。另外，检测单元(140)检测造成加工厂的操作性能等级与期望性能等级的偏差的原因。设想本文上面提到的偏差已经由作为模型与加工厂之间的不匹配的模型工厂不匹配(MPM)造成或由于模型工厂不匹配(MPM)而出现，还相对于加工厂的开环条件进一步说明本专利技术，该设想本质上不是约束性的，而纯粹是示范性的，以便更好地理解。针对MPM诊断MPC变成强制性的。本文进一步参考图2来描述本专利技术。本文提到的诊断还包含相对于校正所述偏差及其MPM来实现MPC (220)的模型(240)中的必要校正。相应地，离线采取MPC(220)，其中向控制器的设置点值是具有预定值的恒定值，或者是紧接在离线采取MPC(220)之前从MPC(220)演进的。在后一情况下MPC(220)被视为在线，其中控制器的设置点是MPC(220)的操控变量。提供白噪声生成单元(230)用于生成白噪声信号，所述白噪声信号在特征上仅足以计算模型预测误差β与MPC的操控变量U之间的(m+1个，其中m是MPC的操控变量数)非零滞后相关系数。白噪声信号被添加到设置点，如下式所示(SP1 = SP1 (I) + Ws(I)。这里，SPi⑴是在时刻t当MPC处于“离线”模式时的第i个设置点值，Wi⑴是在时刻t的第i个白噪声序列中的值，并且(SPi)resit是要到DCS(210)的第i个设置点值。应该注意，在MPC(220) “在线”的情况下，SPJt)由MPC(220)计算，并且因此是MPC (220)的操控变量。再者，在MPC (220) “在线”模式下，权利要求1.一种用于更新模型预测控制器中模型的方法，所述方法包括 评估加工厂的操作性能等级与期望性能等级的偏差； 通过更新模型预测控制器中的模型及其模型预测控制(MPC)来针对模型工厂不匹配(MPM)诊断MPC ;其中诊断所述MPC包括 确定与MPM相关的模型预测误差； 量化所述MPM ；以及 更新所述模型预测控制器中的所述模型。2.如权利要求I所述的方法，其中评估所述加工厂的所述操作性能等级与所述期望性能等级的偏差包含监视所述MPC的性能；以及检测造成所述偏差的原因，所述加工厂的所述操作性能等级与所述期望性能等级的所述偏差对应于MPM。3.如权利要求I所述的方法，其中诊断所述MPC包含通过针对所述MPM校正所述MPC的模型及其所述MPC来校正所述加工厂的所述操作性能等级与所述期望性能等级的所述偏差。4.如权利要求I所述的方法，其中确定与MPM相关的所述模型预测误差包括在向所述加工厂中的所述控制器的设置点值添加白噪声之后向所述加工厂中的所述控制器和所述MPC的现有模型提供具有白噪声的设置点。5.如权利要求4所述的方法，其中确定与MPM相关的所述模型预测误差还包括通过计算所述加工厂的输出值与所述MPC的所述现有模型的输出值之间的差来估计所述模型预测误差。6.如权利要求1、3、4或5中任一项所述的方法，其中量化所述MPM使用所述模型预测误差与所述MPC的每一个操控变量之间的非零滞后相关系数，所述MPC的所述操控变量是所述加工厂中的所述控制器的所述设置点值并且包含白噪声。7.如以上权利要求中任一项所述的方法，其中离线或在线执行所述模型更新。8.如以上权利要求中任一项所述的方法，其中所述加工厂中涉及的过程是开环或闭环。9.如以上权利要求中任一本文档来自技高网...

【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：A巴德维，N库巴，S布哈特，NN南多拉，
申请(专利权)人：ABB研究有限公司，
类型：
国别省市：