[發明專利]一種基于模型預測控制器的建模質量監控方法和系統

在審

• 申請號: 201710441035.2
• 申請日: 2017-06-12
• 公開（公告）號: CN107272640A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 鄭英;劉磊;凌丹
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 華中科技大學專利中心42201
• 代理人: 李智,曹葆青

技術領域

本發明屬于模型預測控制領域，更具體地，涉及一種基于模型預測控制器的建模質量監控方法和系統。

背景技術

模型預測控制(Model Predictive Control，MPC)是一種廣泛應用于工業過程控制領域的基于模型的先進控制方法，具有控制效果好、魯棒性強、對模型精確性要求不高的優點。

模型預測控制在工業過程上的實際應用，稱之為模型預測控制器(Model Predictive Controller，MPC Controller)。MPC控制器具有建模簡單、動態控制效果好、魯棒性強的特點，在投產初期具有良好的控制性能；然而，隨著時間的推移，MPC控制器性能會逐漸下降，最后甚至不得不切換到傳統PID控制。導致控制器性能下降的主要因素有噪聲干擾、模型失配、閥門粘滯、感知器偏差等。

近年來，基于數據驅動的方法被越來越多地應用于控制系統性能評估問題。如MPC框架下的歷史性能指標，能對MPC的性能做出有效的評價，但它需要獲取一段控制系統運行良好的數據來計算評價基準，而此良好運行階段的選取沒有標準，從而給該方法的應用帶來一定的局限性。在基于模型的控制技術中，模型的質量對于控制器的設計和整定起到關鍵作用，控制系統的性能依賴于過程模型的精度，亦即受到模型失配程度的影響。

一方面，現階段關于建模質量監控的技術尚無法診斷導致控制器性能變差的惡化根源，無法診斷控制器性能變差的原因是在于模型存在失配，或者是噪聲干擾、閥門粘滯、感知器偏差等因素上。另一方面，現階段關于模型質量預測的研究成果大多將模型失配作為影響模型質量的一個整體因素，未將過程模型失配和干擾模型失配分離開來。

由此可見，現有技術存在無法診斷控制器性能變差的原因、未將過程模型失配和干擾模型失配分離開來、無法有效監控模型質量、監控準確度低的技術問題。

發明內容

針對現有技術的以上缺陷或改進需求，本發明提供了一種基于模型預測控制器的建模質量監控方法和系統，由此解決現有技術存在無法診斷控制器性能變差的原因、未將過程模型失配和干擾模型失配分離開來、無法有效監控模型質量、監控準確度低的技術問題。

為實現上述目的，按照本發明的一個方面，提供了一種基于模型預測控制器的建模質量監控方法，包括：

(1)利用模型預測控制器控制閉環控制系統運行，采集閉環控制系統運行過程的過程輸出、過程輸入和過程外部激勵；

(2)根據過程外部激勵和過程輸出，獲取閉環控制系統的跟蹤誤差；

(3)建立過程輸出的高階自回歸模型和過程外部激勵的高階自回歸模型，得到過程輸出和過程外部激勵的混合高階自回歸模型，基于混合高階自回歸模型進行正交投影，得到過程估計干擾更新向量；

(4)建立過程外部激勵的矩陣模型，利用過程外部激勵的矩陣模型進行正交投影，得到過程估計干擾更新擴展向量；

(5)將過程估計干擾更新向量的二次型與跟蹤誤差的二次型的比值作為整體模型質量指標，將過程估計干擾更新擴展向量的二次型與跟蹤誤差的二次型的比值作為過程模型質量監測指標；

(6)利用過程模型質量監測指標和整體模型質量指標，檢測閉環控制系統中過程模型失配和干擾模型失配，進而監控閉環控制系統的建模質量。

進一步的，建立過程輸出的高階自回歸模型的具體實現方式為：

y_p(k)＝[y(k) y(k-1) … y(k-p)]

其中，p表示過程估計干擾更新的數據窗口大小，M表示過程輸出的高階自回歸模型的階次，y(k)表示k時刻的過程輸出，y(k-1)表示(k-1)時刻的過程輸出，y(k-p)表示(k-p)時刻的過程輸出，y_p(k)表示由y(k)，y(k-1)，...，y(k-p)所構成的1×(P+1)維向量，y_p(k-1)表示由y(k-1)，y(k-2)，...，y(k-p-1)所構成的1×(P+1)維向量，y_p(k-2)表示由y(k-2)，y(k-3)，...，y(k-p-2)所構成的1×(P+1)維向量，y_p(k-M)表示由y(k-M)，y(k-M-1)，...，y(k-p-M)所構成的1×(P+1)維向量，Y_M(k-1)表示過程輸出的高階自回歸模型，為由y_p(k-1)，y_p(k-2)，...，y_p(k-M)所構成的M×(P+1)維矩陣。