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[發明專利]用于補償基于第一原理的仿真模型的方法和裝置在審

專利信息
申請號: 201410299321.6 申請日: 2010-07-12
公開(公告)號: CN104049538A 公開(公告)日: 2014-09-17
發明(設計)人: X·程;R·W·科法特;C·門藤 申請(專利權)人: 愛默生過程管理電力和水解決方案公司
主分類號: G05B13/04 分類號: G05B13/04;G05B17/02
代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256 代理人: 鄭立柱
地址: 美國賓夕*** 國省代碼: 美國;US
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 用于 補償 基于 第一 原理 仿真 模型 方法 裝置
【說明書】:

本申請是2010年7月12日提出的申請號為201010229070.6的“用于補償基于第一原理的仿真模型的方法和裝置”的分案申請。

技術領域

本公開一般涉及過程建模,以及更特別地涉及用于補償基于第一原理的仿真模型的方法和裝置。

背景技術

在過程仿真的領域中,仿真器設計通常基于兩個不同的模型類型:基于第一原理和基于經驗數據的模型。也被稱作高保真模型的基于第一原理的模型基于例如質量、能量和動量守恒定律的第一原理物理定律來對設備和過程進行建模。描述物理過程的基于第一原理的模型常常是復雜的,并可以利用偏微分方程和/或微分代數方程來表示。這些方程可以描述過程或設備屬性和/或在這些屬性中的變化。在許多基于第一原理的模型中,方程是模塊化的,以對多設備或多過程系統中的過程和/或設備的特定部分進行建模。因此,能夠通過用相應于被改變和/或更新的設備和/或過程的方程替換在所述模型中的方程來在所述模型中容易地改變和/或更新設備和/或過程。然而,由于基于第一原理的模型不能說明與過程設備的實際特性或屬性有關的不確定度,所以基于第一原理的模型常遭受建模誤差。

另一方面,通常也稱作黑箱模型的基于經驗數據的模型通過依照設計的實驗施加測試輸入到實際的過程系統并測量相應于該測試輸入的測試輸出來生成建模公式或方程。基于所述輸入和輸出,生成用于確定輸入和輸出之間關系的方程以對過程或設備進行建模。在該方法中可以比基于第一原理的方程更容易獲得經驗方程,并且在所述經驗方程中可以比在基于第一原理的方程中更好地捕獲和表示動態瞬變現象。然而,必須設計、實現和執行特殊的實驗以獲得足夠獲取用于開發所述模型的經驗數據的正確且多樣的數據。此外,當改變或替換設備時必須開發新的經驗模型,其是費時且昂貴的。

不管使用的過程建模方法的類型為何,過程系統模型常常需要調節和/或調整。一般通過可以重復多次的試錯法來執行這種調節和調整,以反映過程數據中由設備老化或疲勞引起的偏差。

發明內容

此處描述用于補償基于第一原理的仿真模型的方法和裝置。一些示例性的補償基于第一原理的仿真模型的方法包括施加一個或多個第一測試輸入到過程系統以生成第一輸出數據;施加一個或多個第二測試輸入到第一原理模型以生成第二輸出數據;以及基于第一和第二輸出數據來生成誤差模型。所述示例性的方法進一步包括施加輸入數據到第一原理模型以生成仿真模型輸出數據以及經由所述誤差模型來補償所述模型數據以生成被補償的模型輸出數據。

還描述了示例性的用于補償基于第一原理的模型的裝置。一些示例性的被補償的基于第一原理的模型包括被實現于存儲器中以基于一個或多個輸入生成第一輸出數據的第一原理模型、被實現于存儲器中以在操作階段補償第一輸出數據來基于第一輸出數據生成被補償的基于第一原理的模型的輸出的誤差模型,以及在訓練階段基于第一輸出數據和過程數據來生成所述誤差模型的誤差模型發生器。生成所述誤差模型包括從過程系統接收基于一個或多個輸入的第一輸出數據和第二輸出數據以及基于第一和第二輸出數據來生成誤差模型。

另外,描述了一些示例性的計算機可讀介質。所述示例性的計算機可讀介質包括指令,所述指令當由計算機執行時使所述計算機施加一個或多個第一測試輸入到過程系統以生成第一輸出數據;施加一個或多個第二測試輸入到第一原理模型以生成第二輸出數據;基于第一和第二輸出數據來生成誤差模型;施加輸入數據到第一原理模型以生成仿真模型輸出數據;以及經由所述誤差模型來補償所述模型數據以生成被補償的模型輸出數據。

描述了一些示例性的用于生成動態誤差模型以補償基于第一原理的模型的方法。所述示例性的方法包括:確定第一預測方程以表示在一個或多個過程系統輸入和一個或多個過程系統輸出之間的關系;基于一個或多個測試輸入和一個或多個測試輸出來確定用于一個或多個模型參數的第一預測方程的初始條件;基于在第一時間之前的第二時間的第三預測方程或初始條件中的至少一個來確定在第一時間的第二預測方程;確定優化函數以優化在響應于一個或多個實質上相等的輸入的基于第一原理的模型和過程系統之間的輸出上的差值;基于第二預測方程或第三預測方程中的至少一個來在約束條件范圍內求解所述優化函數以確定所述模型參數;以及基于所述模型參數來生成動態誤差模型。

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