一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法技术方案

本发明专利技术属于模型预测控制监控领域，具体公开了一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，包括：基于闭环模型预测控制系统的输入数据和输出数据以及控制系统内的各传递函数，计算该控制系统的系统残差值和干扰更新序列；计算系统残差值和干扰更新序列的方差比值，作为控制系统中的实际过程模型的质量指标值，基于该指标值判断是否存在模型失配，若模型失配则采用子空间辨识法辨识控制系统的所有子空间矩阵；对状态变量对应的子空间矩阵进行奇异值分解，并计算分解得到的最大、最小奇异值的比值，基于该比值判断实际过程模型是否失配。本发明专利技术仅利用输入输出数据即可从多种影响控制性能的因素中有效检测并分辨出实际失配的模型，高效且可靠。

A process model mismatch detection method for closed-loop model predictive control system

【技术实现步骤摘要】
一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法
本专利技术属于模型预测控制监控领域，更具体地，涉及一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法。
技术介绍
模型预测控制(ModelPredictiveControl，MPC)属于先进控制技术的领域，MPC控制器具有建模简单方便、动态控制效果快、鲁棒性强等特点，它广泛应用于实际的工业过程控制中。近年来，工业过程对MPC的性能要求越来越高，MPC性能监控技术成为了先进控制技术研究中的热点。过程模型不匹配问题是MPC性能退化的一个重要原因，近二十年来，大量学者在检测过程模型不匹配问题的研究中做出了贡献。目前，模型失配检测的方法可以分为四大类：(1)基于鲁棒控制的方法：Badwe等人利用模型不确定性的概念，根据设计敏感函数和相对敏感函数计算了失配影响的边界范围。这种方法保守性较大，且通过范数形式表示，不能反映控制性能变化的方向；(2)基于变量间关系的方法：Stanfelj等通过变量和残差间的相关关系来检测失配与否，它不需要辨识失配的部分。Badwe等又提出用偏相关关系来定位失配通道的方法。基于变量间关系的方法在量化失配大小、评估失配的影响等方面仍存在不足，需要借助其他方法；(3)基于系统辨识的方法：Qin等根据模型的自相关函数阶次来区分模型，Sun等根据闭环数据估计了余差模型的最小方差基准并由此评价模型质量。基于系统辨识的方法以具体的模型为基础，便于量化失配的严重程度，只需要用到闭环输入输出数据，它的缺点就是系统辨识通常需要有充分的激励，但这种方法在流程工业中仍然使用普遍；(4)非直接的方法：这种方法主要用于处理非线性模型的失配问题，通过建立非线性状态空间模型和带外部输入的非线性ARMA的模型，利用激励信号和模型余差的互信息检测模型失配。这种方法需要的约束较多，研究很少。通过上面的阐述，可以发现，现有的模型失配检测方法在工业实际过程中仍存在难检测、需要激励、成本高、安全性低等技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，用以解决现有模型失配检测方法因所需数据复杂、检测不充分而存在无法精确确定控制系统中的具体失配模型的技术问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，包括：基于闭环模型预测控制系统的输入数据和输出数据以及所述控制系统内的各传递函数，计算该控制系统的系统残差值和干扰更新序列；计算所述系统残差值和所述干扰更新序列的方差比值，作为控制系统中的实际过程模型的质量指标值，基于该指标值判断是否存在模型失配，若模型失配，则采用子空间辨识法辨识所述控制系统的所有子空间矩阵；对状态变量对应的所述子空间矩阵进行奇异值分解，并计算分解得到的最大、最小奇异值的比值，基于该比值及其阈值，判断所述实际过程模型是否失配，完成失配检测。上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述输入数据和所述输出数据的采集方法为：设定所述控制系统的设定输入初始数据并输入所述控制系统；采集所述实际过程模型的输出初始数据，并基于所述设定输入初始数据计算所述控制系统中的预测过程模型的输出初始数据；分别对所述设定输入初始数据和两个所述输出初始数据进行中心化处理，得到处理后的输入数据和输出数据。进一步，所述控制系统的系统残差e(t)表示为：e(t)＝(Ho)-1[y(t)-Gou(t)]其中，Ho为所述控制系统中预测过程模型对应的预测过程干扰模型的传递函数，Go为所述预测过程模型的传递函数，y(t)∈Rn为过程输出数据，u(t)∈Rn为过程输入数据，n表示矩阵的维数，t为当前时刻。进一步，所述干扰更新序列的计算具体为采用正交投影法进行评估得到。进一步，所述干扰更新序列的计算包括：分别建立控制系统的系统残差和设定输入数据的扩展矩阵，并构建由两个所述扩展矩阵合并得到的总扩展矩阵，其中，所述系统残差为关于控制系统输入数据和输出数据的函数；基于所述系统残差的扩展矩阵以及所述总扩展矩阵，采用正交投影法，求解得到干扰更新序列。进一步，所述干扰更新序列表示为：其中，EP(t)表示t时刻对应的所述总扩展矩阵，表示EP(t)在其正交子空间上的投影，表示所估计的P×1维的干扰更新序列，P为所述扩展矩阵的窗口大小，为估计的t时刻控制系统外部干扰值。进一步，所述基于该指标值判断是否存在模型失配，具体为：根据所述实际过程模型质量指标值的大小，若所述实际过程模型质量指标值的大小大于0.95±0.05，则不存在模型失配，否则，存在模型失配。进一步，所述状态变量对应的所述子空间矩阵为：ΓNLz；ΓN＝[C′C′A′…C′A′N-1]′；Lz＝[(AN-1KAN-2K…K),(AN-1BAN-2B…B)]；其中，A、B、C和K分别为所述控制系统基于状态空间的表达式中的状态空间矩阵，N表示预测时域。进一步，所述阈值具体为：基于多次无失配条件下的控制操作，获取过程模型辨识指标的分布，并将所述分布控制限的上限作为所述阈值；则所述判断所述实际过程模型是否失配，具体为：若所述比值小于所述阈值，则不存在失配，否则，存在失配。本专利技术还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法。总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：(1)本专利技术在正常工况下采集闭环输入输出数据，仅利用闭环数据可以获取过程模型质量指标，以此检测模型预测控制系统是否存在模型不匹配的问题。由于只需用到闭环操作数据，不需要用到具体控制模型参数，实验数据方法采集，本专利技术提供的方法具有操作简单、不影响工业实际过程、实用性强等特点。(2)本专利技术在建立过程模型质量指标的时候，利用了过程模型残差和估计的干扰更新序列之间的关系。其它的控制性能指标在检测控制性能退化时只能检测出性能退化的结果，不能分离出多种因素的影响，本专利技术提出的过程模型质量指标是专门针对系统模型进行的检测过程，它可以有效地分离控制器参数改变等其它控制性能退化的因素，从而只检测模型预测控制系统是否存在模型失配的情形。(3)本专利技术在检测出模型存在失配情形时，提出了一种基于子空间辨识的检测方法，这种方法针对辨识得到的只与控制变量相关的子空间矩阵，只研究了与过程模型相关的失配影响，它可以区分过程模型失配和干扰模型失配。相较于子空间辨识方法，其它辨识的方法，如预测误差算法(PEM)、辅助变量法(IVM)等都存在需要迭代优化等缺陷，而本子空间辨识方法只需要辨识出过程模型系统，判断过程模型是否失配，此方法不需要迭代优化，只需要进行一次最小二乘法估计过程，同时也不会对初始条件敏感，减少了工业过程监控中的操作，节约了生产成本。附图说明图1为本专利技术实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，其特征在于，包括：/n基于闭环模型预测控制系统的输入数据和输出数据以及所述控制系统内的各传递函数，计算该控制系统的系统残差值和干扰更新序列；/n计算所述系统残差值和所述干扰更新序列的方差比值，作为控制系统中的实际过程模型的质量指标值，基于该指标值判断是否存在模型失配，若模型失配，则采用子空间辨识法辨识所述控制系统的所有子空间矩阵；/n对状态变量对应的所述子空间矩阵进行奇异值分解，并计算分解得到的最大、最小奇异值的比值，基于该比值及其阈值，判断所述实际过程模型是否失配，完成失配检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，其特征在于，包括：
基于闭环模型预测控制系统的输入数据和输出数据以及所述控制系统内的各传递函数，计算该控制系统的系统残差值和干扰更新序列；
计算所述系统残差值和所述干扰更新序列的方差比值，作为控制系统中的实际过程模型的质量指标值，基于该指标值判断是否存在模型失配，若模型失配，则采用子空间辨识法辨识所述控制系统的所有子空间矩阵；
对状态变量对应的所述子空间矩阵进行奇异值分解，并计算分解得到的最大、最小奇异值的比值，基于该比值及其阈值，判断所述实际过程模型是否失配，完成失配检测。


2.根据权利要求1所述的一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，其特征在于，所述输入数据和所述输出数据的采集方法为：
设定所述控制系统的设定输入初始数据并输入所述控制系统；
采集所述实际过程模型的输出初始数据，并基于所述设定输入初始数据计算所述控制系统中的预测过程模型的输出初始数据；
分别对所述设定输入初始数据和两个所述输出初始数据进行中心化处理，得到处理后的输入数据和输出数据。


3.根据权利要求1所述的一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，其特征在于，所述控制系统的系统残差e(t)表示为：
e(t)＝(Ho)-1[y(t)-Gou(t)]
其中，Ho为所述控制系统中预测过程模型对应的预测过程干扰模型的传递函数，Go为所述预测过程模型的传递函数，y(t)∈Rn为过程输出数据，u(t)∈Rn为过程输入数据，n表示矩阵的维数，t为当前时刻。


4.根据权利要求1所述的一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，其特征在于，所述干扰更新序列的计算具体为采用正交投影法进行评估得到。


5.根据权利要求4所述的一种闭环模型预测控制系统的过程模型失配检测方法，其特征在于，所述干扰更新序列的计算包括：
分别建立控制系统的系统残差和设定输入数据的扩展矩阵，并构建由两个所述扩...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑英，唐祎，万一鸣，王彦伟，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42