一种过程控制单元，适合于用作过程控制程序的一部分，所述过程控制程序在处理器上实施以控制过程，所述过程包括受一组过程控制输入信号影响的一组过程输出，所述过程控制单元包括： 计算机可读介质；和 控制单元，存储在所述计算机可读介质上，适合于在所述处理器上执行以实现所述过程的多输入／多输出控制，所述控制单元包括： 第一过程模型，适合于接收所述的一组过程控制输入信号，从而产生所述过程输出之一的预测信号；和 多输入／多输出控制单元，适合于接收所述过程输出的指示从而产生一组控制信号，所述多输入／多输出控制单元包括第二过程模型和校正单元，所述第二过程模型适合于建立每一个所述过程输出的预测向量，所述校正单元适合于使用所述一个或多个过程输出的预测信号来修正所述一个或多个过程输出的预测向量。
Multi input / multiple output control block with nonlinear prediction performance
A process control unit, suitable for use as part of a process control program, the process control program on the processor to control the implementation process, the process includes a group process control output a set of process input signal effect, the process control unit includes a computer readable medium; and a control unit, stored in the the computer readable medium, suitable for execution in the processor to realize the process of multi input multi output control, the control unit includes a first process model, a set of input signals for process control to receiving the signal, in order to calculate one of the outputs of the process; and input / output control unit is adapted to receive the process output instructions to generate a set of control signals , the multi input multi output control unit includes second process model and the correction unit, the second prediction process model for the establishment of each of the process output, the prediction correction vector unit suitable for forecasting the signal to use one or more of the process output to correct the one or more of the process output.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般涉及过程控制系统，特别涉及诸如模型预测控制块(modelpredictive control block)或最优化器(optimizer)等高级控制块(advancedcontrol block)在具有非线性响应特性的过程控制系统中的使用。
技术介绍
过程控制系统，例如那些用在化学、石油或其它过程中的分布式或可缩放的过程控制系统，典型地包括一个或多个过程控制器，该过程控制器通过模拟、数字或模拟/数字联合的总线，彼此通信连接，通信连接到至少一个主机或操作者工作站，以及通信连接到一个或多个现场设备(field device)。例如，该现场设备可以是阀门、阀位控制器(valve positioner)、开关和传送器(如温度、压力和流速传感器)，这些现场设备在过程中执行如开关阀门以及测量过程参数等功能。过程控制器接收由现场设备产生的指示过程测量的信号和/或与现场设备相关的其它信息，使用这些信息来实施控制程序，然后产生控制信号，这些控制信号被通过总线传送到现场设备来控制过程的操作。来自现场设备和控制器的信息一般可用于一个或多个应用程序，这些应用程序由操作者工作站执行，以便使操作者能够执行与该过程相关的任何期望功能，如查看该过程的电流状态、修改过程的操作等。在过去，传统的现场设备可用来通过模拟总线或模拟线路，发送模拟(如4到20毫安)信号到过程控制器，以及从过程控制器接收模拟信号。这些4到20毫安信号实质上是受限制的，即它们指示由设备进行的测量或者由控制设备的操作所需要的控制器所产生的控制信号。然而，在过去几十年里，包括微处理器和存储器的智能现场设备已经广泛应用于过程控制工业中。除了在过程中执行原始功能外，智能现场设备存储与现场设备相关的数据，以数字模式或模数联合的模式与控制器和/或其它的设备通信，并且执行附加的任务，如自我校准、鉴别、诊断等。许多标准及开放的智能现场设备通信协议，如HART、PROFIBUS、WORLDFIP、Device-Net和CAN协议，已经发展成使由不同生产商制造的智能现场设备能够在相同的过程控制网络内一起使用。此外，由现场总线基金会(Fieldbus Foundation)发布的全数字、双线总线协议，即FOUNDATIONTMFieldbus(以下称为“Fieldbus(现场总线)”)协议，使用位于不同现场设备中的功能块来执行先前在集中式控制器中执行的控制操作。这里，Fieldbus现场设备能存储和执行一个或多个功能块，每一个功能块从其它功能块接收输入，和/或将输出提供给其它功能块(这些其他功能块在同一设备或不同设备中)，并且执行一些过程控制操作，例如测量或检测过程参数、控制设备或执行控制操作，如实施比例-微分-积分(PID)控制程序。过程控制系统内的不同功能块被配置成(如通过总线)彼此通信，从而形成一个或多个过程控制回路，这些功能块的单独操作遍及整个过程，并因此而被分散开来。在任何情况下，对于为过程而定义的或包含在过程内的许多不同回路，如流量控制回路、温度控制回路、压力控制回路等，过程控制器(或现场设备)一般被编程以便执行每一个不同回路的不同的算法、子程序或控制回路(这些就是全部的控制程序)。一般来讲，每一个上述控制回路包括一个或多个输入块，如模拟输入(AI)功能块；单输出控制块，如比例-积分-微分(PID)或模糊逻辑控制功能块；和单输出块，如模拟输出(AO)功能块。因为控制块建立用来控制如阀位等单个过程输入的单个输出，所以这些控制回路一般执行单输入/单输出控制。然而，在某些情况下，因为受控的过程变量或过程输出受到不止一个过程输入的影响，并且事实上，每一个过程输入可以影响很多过程输出的状态，所以使用许多独立运行的、单输入/单输出控制回路并不是很有效。例如，这种情况的例子可能发生在具有由两根输入管路加注、由单根输出管路排空的罐的过程中，其中每一个管路由不同的阀门控制，并且在该过程中将罐的温度、压力和物料通过量控制在期望值或期望值的附近。如上所述，对罐的物料通过量、温度和压力的控制可使用单独的物料通过量控制回路、单独的温度控制回路和单独的压力控制回路来执行。然而，在这种情况下，改变一个输入阀的设置来控制罐内温度的温度控制回路的操作，可能导致罐内的压力增加，例如，这会导致压力回路打开压力阀来降低压力。于是，这一动作可能导致物料通过量控制回路关闭一个输入阀，因而对温度造成影响，并且导致温度控制回路采取一些其它的动作。正如将在这一例子中了解到的，单输入/单输出控制回路可能导致过程输出(在本例中，物料通过量、温度和压力)发生振荡而且不会到达稳定的状态，这一点是不希望的。在这些类型的情况下，过去用模型预测控制(MPC)或其它类型的高级控制来执行控制。一般来讲，模型预测控制是多输入/多输出控制策略，其中，测量改变多个过程输入中的每一个对多个过程输出中的每一个造成的影响，并且使用这些所测量的响应来创建该过程的典型线性模型。对过程的这一线性模型进行数学反转(invert)，然后用作多输入/多输出控制器，来根据对过程输入作出的改变控制过程输出。在一些情况下，过程模型包括对应于每一个过程输入的过程输出响应曲线，并且可以基于一系列例如被传送到每一个过程输入的伪随机阶跃变化来创建这些曲线。这些响应曲线可用来以已知的方式对该过程建模。模型预测控制在本领域是公知的，因此在此不作详细说明。然而，在1996年AIChE会议Qin，S.Joe和Thomas A.Badgwell的“AnOverview of Industrial Model Predictive Control Technology(工业模型预测控制技术概述)”一文中，对模型预测控制进行了一般性的描述。此外，美国专利第6,445,963号公开了一种将模型预测控制块集成到过程控制系统中用于控制过程的方法，其公开内容以引用方式包含在本文的内容中。虽然模型预测控制块在具有能够使用线性技术进行一般建模的行为的标准过程中表现良好，但是使用模型预测控制块来控制如下过程(或使用过程输出)却显得困难，这种过程呈现非线性行为或与传送到该过程的控制输入具有非线性关系。一般来说，人们相信，需要使非线性过程的模型预测控制(MPC)应用程序适合于提供非线性最优化、包括非线性控制器生成、以及在MPC块内部使用非线性模型来代替线性模型。例如，已知可以与线性MPC技术相连地提供非线性建模，从而使输入适合于MPC块或者使MPC块的控制输出适合于非线性过程。上述非线性建模可以采取第一原理模型(firstprinciple model)、高保真度仿真、非线性增益和线性动态特性(Wiener或Hammerstein模型)的混合或神经网络模型的形式。此外，已知通过在过程控制程序的每一次扫描期间，使用神经网络来重新计算过程模型增益，可以使MPC技术适合于包括非线性性能。然而，增益的重新计算是复杂的，它包括计算来自过程模型的导出值从而将导致附加的建模错误，可能是计算费用昂贵而且耗费大量时间得以实施的。因此，在MPC逻辑内部执行这些MPC自适应的方法是困难而复杂的，而且可能在大多数过程工厂(process plant)情况下是不合理或不切实际的。虽然对于模型预测本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：威廉·K·沃杰茨尼斯，特伦斯·L·布莱文斯，阿希什·梅塔，
申请(专利权)人：费舍柔斯芒特系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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