过程控制方法技术

本发明专利技术涉及一种方法用于控制一种过程，所述方法包括一个自适应控制模型和至少一个过程输入和至少一个过程输出，所述控制模型包括：预测过程中的相关目标；并且，基于目标预测选择相关驱动器用于过程，优选的，所述方法包括基于一个或多个输入适应很多参数，并且利用适应的参数作为输入用于目标预测。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利说明】 专利
本专利技术设及过程控制领域。更具体的说，本专利技术设及将产品或产品组件在特定的 过程条件下保持相对长的时间W便得到所期望的最终产品的过程控制领域。 阳〇〇引专利技术背景 有关过程控制领域已经出版了数不清的书籍和文章。大多数已知的过程控制领域 的方法包括接收来自它们控制着的过程的输入的模型和基于所述输入计算输出用W调整 所述过程的有关参数。 在制造一件产品的过程中，例如，食品，过程参数及被控制的过程将会对最终的产 品构成产生重要影响。对产品的制造者来说，运可能意味着利润随着最终产品而变化的非 常大。因此，过程的控制，尽可能的接近最优控制过程，有着非常重要的意义。最坏情况的 产品，当产品离最终产品所期望的状态有着太大变化时，产品可能不得不被丢弃，对制造者 来说可能意味着重大损失。 阳〇化]为了用一种更加可预见的方式来处理过程控制，已经出现过不同的模型和控制策 略相结合的各种各样的尝试。 已知的第US7856281号美国专利，一种过程控制器，其基于过程： 输入产生输出并且包括一个模型，可能是非线性模型，该模型产生预期的信号用 于输出的。进一步，可能会提供一个修正单元用来修正预期矢量用于补偿过程的非线性。 已知的第US7317953号美国专利，一种过程控制器，具有多变量的过程模型，其特 征在于作为一套两个或更多的单输入单输出模型（SIS0模型）。适应系统探测到过程输入 中的变化，并且可能启动一个适应循环，适应系统判定SIS0模型的某一个子设备是否需要 改变。在适应之后，适应通过判定适应的多变量过程是否比目前的模型有更低的模型错误 进行验证，W及使用调整过的模型后是否错误更低。 第W0 2011/014350A1号专利，设及过程控制系统，并且更详细地，关于在线的、自 我配置的、基于模型的可预期的自适应过程控制器用于多区域系统，能够调节溫度、湿度、 压力、流速等等，可能在工业领域使用于各种各样的过程控制应用。第W02011/014350A1 号专利技术，包括判断每一个控制区域的系统参数（例如，溫度区域）并且运些参数之间的相关 性持续到加热和冷却阶段，并且，通过利用捕获的信息来维持溫度控制系统的每一个区域 的单个设定点溫度。 尽管运些在先已知的对过可程预期性提供了一些改进，但是，与输 入材料流入过程有关的重大差异仍然可能发生，造成过程参数偏离预期，并且导致最终产 品也偏离预期。 因此，一种改进的方法应该是优越的，并且尤其一种更有效的和/或可靠的过程 控制应该是优越的。 阳〇1引专利技术概述因此，本专利技术优选的追求单独的或用各种组合来缓和、减轻或消除一个或多个上 述方法中的劣势。本专利技术的目的可w通过具有在权利要求1中定义的特征的方法、通过权利要求10 中定义的控制系统、并且通过权利要求11中定义的生产设备达到。优选的实施例在从属权 利要求中进行了定义，在下面的描述中进行了阐释，并且展示在附图中。特别地，可W看出本专利技术的一个目的，通过提供一种，解决一个或更 多上面提到过的缺点，将会提供对有关来自过程的输出的一种改进。 运一目的和其他几个目的自本专利技术的第一个方面得到，通过提供一种方法来控制 一个过程，该方法包括一个自适应控制模型和至少一个过程输入W及至少一个过程输出， 控制模型包括：-在过程中预测相关目标， 其特征在于-基于所述预测目标选定用于过程的相关驱动器。 实施例中，所述方法包括基于一个或多个输入适应一些参数，并且利用自适应的 参数作为输入用于目标预测。 实施例中，所述方法包括测量一个非在线的参数和提供非在线的参数测量作为输 入用于参数选择。 优选的，所述方法包括一个预处理单元用来准备输入信号用于自适应过程。优选的，所述方法包括操控的输入变量、从属的输出变量、非操控的输入变量和/ 或执行目标和测量。有利的，所述方法包括非线性参数适应、目标预测、目标调整、驱动器调整和驱动 器选择，作为过程输入进行控制。有利的，所述操控输入变量和从属的输出变量是用于非线性参数自适应，并且进 一步同来自非线性参数自适应的输出一起用于目标预测。 优选的，所述非操控变量输入和执行目标和测量用于目标调整。优选的，所述方法包括测量非在线的参数并且提供非在线参数测量作为输入用于 目标调整。[002引优选的，所述目标预测和目标调整是用于驱动器调整。本专利技术，尤其地，但是不专口地，用于获取一个更加可预期的控制的过程的结果是 具有优势的。本专利技术的深入的一个方面，所述控制系统是可预见的，能够自适应执行按照本发 明关于一种制造设备的方法。本专利技术的更深入的一个方面，提供一种制造设备，所述制造设备包括一个控制系 统运行一种按照本专利技术所述的方法。优选的，所述制造设备包括测量设备用于测量过程中的操控数据和过程中或过程 周围介质的非操控数据，W及反馈给控制系统的数据。 上文所述中，有关一般的控制系统已经使用了各种术语。下面的阐述意在说明所 用术语，同时，它不能被理解成用来限制本专利技术的范围。 驱动器：输入（例如，螺旋传送带周转率或者一个阀口的打开），可能被调整（操 控的）并且影响目标值。所述过程并不总是传递关于驱动器的数据。 目标：输出，被测量的，并且作为目标使用，通过驱动器来控制接近一个设定点。 其他（非可调性）输入：测量，并非目标，但是可能用来调整目标（设定点）。运 可能包括在线测量和非在线测量。非在线测量一般认为是，例如，W低频率执行的实验室测 量，例如，每小时。在运些中，通常是优质的测量（执行测量），是主要的最优目标。 本专利技术的第一和第二方面可能各自同其它任何方面结合。本专利技术的运些及其他方 面将通过下文实施例阐明。 附图描述 现在本专利技术将通过举例方式，结合如下附图进行阐明： W40] 图1为按照本专利技术所述方法的流程图讯图2输入测量图表介绍 阳0创实施例详细描述 根据图1的自适应过程控制描述 W44] 过程数据 过程数据细分为如下： 操控输入变量：运些过程变量能够通过控制直接改变。（驱动器）。 从属输出变量：运些过程变量不能被直接改变。（目标）。运些过程变量已知与执 行测量有相互关系。 非操控输入变量：运些过程输入变量已知影响执行，但并不被控制。 执行测量和目标：执行目标被期望为执行过程值。运个变量一般不能被在线测量， 例如，持续的，相反，它是被非在线测量的，例如，周期性的抽样调查（执行测量）。 其它变量：过程能够包含源自其它模型和控制中忽略掉的输入或输出变量。（未 显示在图中）。 阳0川预处理 预处理模型执行过程数据信号过滤。通常，运样做是为了去除过程数据中的高频 起伏现象（噪音）。 非线性参数自适应 运个模型执行一种持续的过程参数在线自适应，使用在目标预测器模型中。在响 应模型中，参数为响应幅度和时间。幅度参数基于平均值调整后的。非线性时间调整是利 用相互关系来执行的。在操作期间，当过程情况变化巨大的时候，参数调整作为维持一个良 好的系统模型是有优势的。 阳05引 目标预测器目标预测器模型利用系统模型来预测驱动变化对目标的影响。为了对未来的目标 变化建立较强的评估，目标预测器是必需的。 驱动器调整 驱动器调整模型利用预测目标值和当前目标设定点来计算用于驱动的可能的调 整选择方案。驱动器调整模型是引导目标接近预期设定点的控制器部分。 目标调整 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法用于控制一个过程，所述方法包括一个自适应控制模型和至少一个过程输入和至少一个过程输出，所述控制模型包括：‑预测过程中的相关目标；其特征在于‑基于所述目标预测，选择相关驱动器用于所述过程。

【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：普利本·埃尔斯特姆，
申请(专利权)人：核心股份有限公司，
类型：发明
国别省市：丹麦;DK