无模型自适应过程控制制造技术

公开了一种无模型自适应控制器，其使用带有学习算法的动态人工神经元网络（２２）来控制任何单变量或多变量的开环稳定、可控和恒定正作用或反作用的工业过程（７６），而不需要对过程进行任何手动整定或定量知识或者过程辨识器。通过用“１”来替代过程的实际敏感函数＊ｙ（ｔ）／＊ｕ（ｔ），可以不再需要过程知识。（*该技术在2018年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利
本专利技术涉及工业过程控制，尤其是涉及各种简单或复杂，单变量或多变量过程控制系统的自适应控制方法和装置。无需对特定的过程进行控制器设计，没有辨识过程，不需要掌握过程的量化知识，也不需要复杂的人工整定。 本专利技术
技术介绍
过去的十年，信息技术的发展对今天的文明产生了巨大的影响。信息革命给工业过程控制领域带来了重大的变化。智能化，诸如当前仪表层中的控制算法正在逐步向上移向监控计算机层或向下进入传感器/变送器层。现场总线——一种面向传感器、设备和现场的数字通讯网络，正是这种变化的先行者。现场总线技术的好处包括节省布线，控制方案的实现更加灵活有效，双向的维护和诊断信息。未来的过程控制系统将由一些现场总线控制器和计算机通过现场总线连接而成。传统的仪表层，包括集散系统(DCS)和可编程逻辑控制器(PLC)将逐渐消失。现场总线控制器，顾名思义，是一种与现场总线相连的控制器，可内置发射器。由于现场总线控制器是安装在现场，而不是在控制室内，因此必须非常坚固，能够不加看管地连续工作。这种控制器需要稳固的硬件、软件和控制算法。由于目前常规的比例-积分-微分(PID)控制算法需要人工整定，对现场总线控制器来说，这并不是一种理想的解决方案。过去的几年，个人计算机(PCS)的质量、功能及可靠性都有了实质性的改善。借助于微软的多任务操作系统Windows NT，PC已可作为一种可靠实用的设备用于关键性应用场合，如直接用于过程控制。面对这重大的变化，传统的过程控制领域并未跟上步伐。沿用了几十年的控制算法，如PID，仍然被普遍使用。在工厂，我们还需要经常请一些高级专家来解决复杂的控制问题。与此同时，技术落后的操作人员仍须围着过程控制日夜操劳。这就是正被忽视而不能够忽视的现实。于是就产生了这样一种需求，为普通的操作工提供某种控制技术和产品，使他们能简便有效地控制从简单到复杂的过程。现将过程控制领域中已有的控制技术回顾如下1.PID控制PID控制到目前仍然是应用最为广泛的控制器。PID控制器简单易用，使用中不需要有精确的系统模型等先决条件。但PID控制器也有着其固有的缺点。首先，PID一般只适应简单线性、非时变或动态特性只有很小变化的对象。这些条件对许多工业过程都是不适应的。其次，PID必须由用户进行整定，即必须根据过程的动态特性适当调整其参数。在实际中，PID参数整定通常是一种令人生厌的事情。最后，PID对于具有非线性、时变、耦合及结构和参数不确定性的复杂系统无能为力。在工厂里，许多回路处于手动状态，因为操作人员无法将回路切入自动运行状态。正因如此，目前继续使用PID控制使许多企业面临安全性、质量、能源浪费及生产率低下等方面的问题。为了克服PID整定问题，人们开发出自整定PID调节方法。许多商品化的单回路控制器和集散系统都采用了自动整定或自整定PID控制器。但在应用中又面临一个主要的障碍。对基于模型的自整定来说，为了在线地找到过程模型以调整PID参数，需要在闭环状态下插入一个阶跃信号。操作人员对此十分恼火。对基于规则的PID自整定来说，通常很难区别是负荷扰动还是过程动态特性的真实变化。控制器可能会对干扰反应过头造成一个多余的适应过渡。此外，由于没有一种成熟的稳定性分析方法，基于规则的自整定系统存在着整定可靠性问题。经验表明，许多自整定PID控制器实质上工作在一种自动整定模式，而不是连续的自整定模式。所谓自动整定，是指根据在开环条件下获得简化的模型自动地计算出PID参数。2.自适应控制自适应控制系统可定义为一种具有一定智能的反馈控制系统，它能够在变化的环境下根据一定的规则对自身的特性进行修正，达到在某种判据下的最优。自适应控制系统在航空、制导和航天的控制领域中获得了巨大的成功。然而，在工业过程控制应用中，传统的自适应控制系统并没有得到人们所预期的成功。最有影响的成果只是在商品化控制产品中广泛实现的PID自整定功能。然而由于种种原因，其现场应用情况并不十分好，尚未被用户普遍接受。以模型参考控制及自整定为代表的传统的自适应控制算法一般都需要某种方式的辨识以获得过程的动态特性。由此而造成的一些根本问题如下(1)需要一定的离线学习，(2)用于辨识的持久激励信号与保持系统平稳之间的矛盾，(3)需要假设系统结构，(4)在实际应用中控制器稳定性和模型的收敛性等问题。此外，传统自适应控制方法对过程结构的知识进行假设，它们在处理非线性、变结构及大滞后对象时比较困难。3.鲁棒控制鲁棒控制是一种注重控制算法可靠性(鲁棒性)的控制器设计方法。鲁棒性定义为一个控制系统在正常工作环境下为保证安全所需要满足的最低要求。当控制器设计好以后，参数不再变化，而控制品质可以保证。鲁棒控制方法通常在时域和频域里，假设过程的动态特性及其变化范围。有些算法也许不需要过程的精确模型，但需要做某种离线辨识。鲁棒控制系统的设计，一般都针对最坏的情况。因此，通常在正常环境下时系统控制性能往往不能工作在最佳状态。鲁棒控制一般适用于将控制系统的稳定性和可靠性做为首要目标、同时过程的动态特性已知且不确定性因素的变化范围可以预估的应用。飞机和航天飞机控制是这类系统的例子。在过程控制领域，某些系统也可采用鲁棒控制，但需要有高级专家来进行系统设计。设计一旦完成，系统可以工作得很好。然而，当系统需要升级或改造时，就需要重新设计。4.预测控制预测控制，是少数几个成功用于实际工业控制的先进控制方法之一。一般预测控制均包含三个方面的内容(1)预测模型、(2)有限窗滚动优化、(3)反馈校正。通常由计算机在线地连续计算执行。预测控制算法的原理是基于对过程模型的预估。根据过程的历史数据和未来输入预估模型未来的输出。它注重模型的功能而不是模型的结构。因此，状态方程、传递函数、甚至阶跃响应或脉冲响应都可用于预测模型。预测模型具有揭示系统未来行为的能力。通过计算机仿真，设计人员可以用不同的控制规律进行试验以得到系统输出的结果。预测控制是一种优化控制算法。它利用判罚函数和执行函数算出未来的控制作用。然而，预测控制的优化在运动时间间隔和在线连续运行方面受到一定的限制。运动时间间隔有时也被称作为有限窗。这是它与利用执行函数进行全局优化的传统最优控制的主要区别。由于不需要在全程范围内进行优化，这种设计方法对于动态特性不确定变化的复杂系统特别有效。预测控制也是一种反馈控制算法。当模型与过程不匹配时，或当系统的不确定因素引起控制性能问题时，预测控制能够根据在线辨识的结果补偿或调整模型参数。虽然在许多复杂的过程控制系统中得到了成功的应用，预测控制系统的设计一般较为复杂，需要由专家来完成。这一点可以说是造成预测控制的使用范围不广的主要原因。5.智能控制智能控制是现代控制理论的又一个主要领域。智能控制有不同的定义。这里所指的是控制范畴里的智能控制，它使用各种人工智能技术、包括学习控制、专家控制、模糊控制和人工神经元网络控制等。学习控制利用模式识别技术获取控制回路的当前状态；再根据回路状态和以前积累的知识或经验做出控制决策。由于学习控制受到本身知识积累的限制，其应用尚未普及。基于专家系统技术的专家控制利用知识库做出控制决策。知识库是根据人的经验、系统数据的在线采集及设计好的机器界面而建立起来的。由于专家控制的知识本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无模型自适应控制器，用于开环稳定、可控和正作用或反作用工业过程，该过程具有过程输入、过程输出和作为所述过程输出和所述过程输入对时间的偏导之比＊ｙ（ｔ）／＊ｕ（ｔ）的敏感函数，所述控制器包括： ａ）一动态模块，具有偏差值输入和控制值输出，所述动态模块被设置成在运动的时间窗上迭代改变所述控制值，以使所述偏差最小； ｂ）一控制目标函数，用于从被测过程变量和所选择的设定值之差来计算所述偏差值；和 ｃ）一学习机构，其迭代地改变所述动态模块的参数以改变所述控制值，从而仅根据所述测量过程变量和所述设定值减少所述偏差值； ｄ）所述学习机构迭代地改变作为所述敏感函数的函数的所述参数，其中用任意非零常数替代所述过程的实际敏感函数。

【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：程树行，
申请(专利权)人：美国通控集团公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]