[發明專利]一種多變量半自適應預測控制方法

有效

• 申請號: 201711054199.6
• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN109725526B
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 鄒濤;于海斌;鄭洪宇;曾鵬;張鑫
• 申請（專利權）人: 中國科學院沈陽自動化研究所
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 李巨智

本發明涉及一種多變量半自適應預測控制方法，初始化多變量過程的測試信號，建立辨識所需要的種子模型和控制器性能評判標準；判斷當前控制器是否滿足控制器性能評判標準，如果當前的預測控制器結構為單層結構或當前的預測控制器結構為雙層結構且滿足經濟效益放松條件，則修改設定點預測控制為區間預測控制，以多變量測試信號作為前饋輸入，建立具有測試和控制功能的區間預測控制器，并進行測試，采集測試數據；對測試數據進行辨識，得到辨識后的模型，用該模型更新原有預測控制器模型。本發明不需要增加新的約束條件，且不轉變優化形式，無需額外計算量，減少測試時間；保證了測試過程中，生產過程的安全持續運行。

技術領域

本發明涉及優化控制領域，具體地說是一種多變量半自適應預測控制方法。

背景技術

模型預測控制(Model Predictive Control，MPC)是一種能夠處理多變量、約束、純滯后等問題的控制算法，目前在工業的各個領域中應用廣泛。其通過預測模型預測未來時刻的輸出，并通過二次性能指標得到最優的控制作用。預測模型的精確度是預測控制實施成功與否的關鍵因素之一，不準確的預測模型會導致大的預測偏差，進而影響控制效果。另外，目前工業應用中廣泛采用雙層結構的MPC，其穩態目標計算(Steady-state TargetCalculation,SSTC)的穩態模型來自動態優化(Dynamic Optimization,DO)層動態模型的穩態增益，穩態增益直接影響最優的經濟工作點。因此，模型的精確度不僅僅影響控制效果，同樣影響生產效益。

在MPC的實施過程中，主要包括如下階段：

1)效益分析與初步設計；

2)預測試；

3)動態響應測試與模型辨識；

4)控制器離線仿真與參數整定；

5)控制器投運與培訓；

6)控制器維護。

通常預測試采用開環階躍測試辨識過程模型，過程測試和模型辨識占整個工程實施50％以上的時間.由于生產裝置的生命周期特征，設備磨損、結垢、產品特性以及操作條件改變等因素，導致過程動態特性具有慢時變性。而模型與裝置之間的誤差，是影響預測控制器性能的主要因素之一。為了確保MPC效果和經濟效益，有必要在模型預測出現較大偏差時，通過再辨識更新預測模型。再辨識過程中，斷開控制器，產品質量不能達到要求，同時危及生產安全。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種多變量半自適應預測控制方法，實現在保證生產安全的同時，解決由于模型失配導致的控制器性能下降問題。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：

一種多變量半自適應預測控制方法，包括以下步驟：

步驟1：初始化多變量過程的測試信號，建立辨識所需要的種子模型和控制器性能評判標準；

步驟2：判斷當前控制器是否滿足控制器性能評判標準，如果滿足，則繼續執行步驟2，實時監測控制器性能；否則執行步驟3；

步驟3：判斷當前的預測控制器結構，如果當前的預測控制器結構為單層結構或，當前的預測控制器結構為雙層結構且滿足經濟效益放松條件，則執行步驟4；

步驟4：修改設定點預測控制為區間預測控制，以多變量測試信號作為前饋輸入，建立具有測試和控制功能的區間預測控制器，并進行測試，采集測試數據；

步驟5：對測試數據進行辨識，得到辨識后的模型，用該模型更新原有預測控制器模型，并返回步驟2。

所述種子模型為運行的預測控制器模型或由生產過程中被控變量和操作變量的歷史數據分析獲取。