[發(fā)明專利]機理模型準確性的評價方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111122415.2
• 申請日: 2021-09-24
• 公開（公告）號: CN115857435A
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓華偉
• 申請（專利權(quán)）人: 中國石油化工股份有限公司;中石化安全工程研究院有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418;G06F17/18
• 代理公司: 北京至臻永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11568
• 代理人: 楊海濤;趙國英

本發(fā)明公開了機理模型準確性的評價方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中所述方法包括：將預(yù)設(shè)過程裝置的動態(tài)機理模型中的參數(shù)分類為動態(tài)運行參數(shù)和靜態(tài)工藝參數(shù)；獲取動態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值和靜態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值；對動態(tài)機理模型進行差分化，包括：對于動態(tài)機理模型中的微分項利用數(shù)據(jù)采樣的時間間隔對微分項進行差分化；以動態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值作為已知的動態(tài)運行參數(shù)以靜態(tài)工藝參數(shù)為未知參數(shù)，根據(jù)回歸模型進行數(shù)值擬合得出各靜態(tài)工藝參數(shù)的靜態(tài)參數(shù)擬合值；根據(jù)靜態(tài)參數(shù)擬合值和靜態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值，通過計算平均殘差率生成動態(tài)機理模型的評價結(jié)果定。本發(fā)明對化工過程控制中的大量實用型控制算法的提升具有重要意義；此外，本發(fā)明還具有較強的可操作性和可計算性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及過程控制領(lǐng)域，特別涉及機理模型準確性的評價方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)化工過程控制中以比例積分微分(proportional integral derivative，PID)控制為主要控制方法，而隨著現(xiàn)代工藝控制的要求不斷提升以及系統(tǒng)復雜性的提高，以模型和計算技術(shù)為基礎(chǔ)的先進控制方法在化工過程工藝中得到廣泛應(yīng)用。這些先進控制方法包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制、滑?？刂?、模型預(yù)測控制等，該類方法均需要利用系統(tǒng)的數(shù)學模型進行優(yōu)化算法設(shè)計，故而系統(tǒng)數(shù)學模型的準確性對該類控制方法的有效性具有至關(guān)重要的影響。

現(xiàn)有技術(shù)中，判斷機理模型準確性的方法都是從數(shù)據(jù)擬合的角度對機理模型進行統(tǒng)計量的測量，常用統(tǒng)計準則有赤池信息準則(Akaike information criterion，AIC)、貝葉斯信息規(guī)則(Bayesian Information Criterions，BIC)等；其中，統(tǒng)計量一方面考慮數(shù)值擬合結(jié)果真實值的差，另一方面考慮機理模型復雜度。

發(fā)明人經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術(shù)中檢驗機理模型準確性的方式至少存在以下缺陷：

模型誤差會受到測量擾動和其他因素影響，因此，一味地趨向于降低模型復雜度不一定得出準確和符合控制算法需求的模型；即，現(xiàn)有技術(shù)中判斷機理模型準確性的方法的得到結(jié)果其準確性較差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提高評價機理模型準確性時的準確性。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：

本發(fā)明公開了一種機理模型準確性的評價方法，包括：

S11、將預(yù)設(shè)過程裝置的動態(tài)機理模型中的參數(shù)分類為動態(tài)運行參數(shù)和靜態(tài)工藝參數(shù)；

S12、獲取所述預(yù)設(shè)過程裝置的各動態(tài)運行參數(shù)的動態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值和靜態(tài)工藝參數(shù)的靜態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值；

S13、對所述動態(tài)機理模型進行差分化，包括：對于所述動態(tài)機理模型中的微分項利用數(shù)據(jù)采樣的時間間隔對微分項進行差分化；

S14、以所述預(yù)設(shè)過程裝置的動態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值作為已知的動態(tài)運行參數(shù)，以所述靜態(tài)工藝參數(shù)為未知參數(shù)，根據(jù)回歸模型進行數(shù)值擬合，得出各所述靜態(tài)工藝參數(shù)的靜態(tài)參數(shù)擬合值；

S15、根據(jù)所述靜態(tài)參數(shù)擬合值和所述靜態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值，通過計算平均殘差率生成所述動態(tài)機理模型的評價結(jié)果。

優(yōu)選的，在本發(fā)明中，所述將預(yù)設(shè)過程裝置的動態(tài)機理模型中的參數(shù)分類為動態(tài)運行參數(shù)和靜態(tài)工藝參數(shù)，包括：

對微分方程形式的所述動態(tài)機理模型，根據(jù)參數(shù)是否為時間的變量來確定其是否為動態(tài)運行參數(shù)。

優(yōu)選的，在本發(fā)明中，所述將預(yù)設(shè)過程裝置的動態(tài)機理模型中的參數(shù)分類為動態(tài)運行參數(shù)和靜態(tài)工藝參數(shù)，包括：

將數(shù)值長時間保持不變、且其微小變化不對所述動態(tài)機理模型中其他參數(shù)產(chǎn)生可測范圍內(nèi)的變化的參數(shù)確定為靜態(tài)工藝參數(shù)。

優(yōu)選的，在本發(fā)明中，還包括步驟：