过程控制系统中的在线自适应模型预测控制技术方案

本发明专利技术涉及过程控制系统中的在线自适应模型预测控制。创建和使用自适应ＤＭＣ型或其它ＭＰＣ控制器的方法包括在过程操作期间，利用模型交换技术定期确定用于在线过程回路的过程模型，例如参数化过程模型。当ＭＰＣ控制器在线操作时，该方法基于新的控制模型，利用过程模型产生ＭＰＣ控制模型，创建ＭＰＣ控制器算法并将其下载至ＭＰＣ控制器。此技术通常适用于单回路ＭＰＣ控制器，尤其适于控制时域为１或２的ＭＰＣ控制器，使得ＭＰＣ控制器在过程的正常操作期间可调整，以改变ＭＰＣ控制器所基于的过程模型，从而解决过程变化的问题。自适应ＭＰＣ控制器不需要大量计算上的开销，因此在过程控制系统的分布式控制器中易实现，并提供与ＰＩＤ控制器一样或某些情况下比ＰＩＤ控制器更好的控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术总地涉及过程控制系统，尤其涉及过程控制系统内在线自适应模型预测控制器或其它模型预测控制型控制器的创建和使用。
技术介绍
诸如化学、石油或者其它工业中所使用的分布式或可扩展的过程控制系统，一般包括一个或多个过程控制器，这些过程控制器经由模拟、数字或模拟/数字混合总线，彼此通信相连，或者与至少一个主机或操作员工作站以及一个或多个现场设备通信连接。现场设备可以是例如阀、阀门定位器、开关、传感器(例如温度、压力和流量传感器)等，它们在过程中执行诸如开启或关闭阀以及测量过程参数等功能。过程控制器接收用于表示由现场设备产生的过程测量值的信号，和/或属于现场设备的其它信息，利用这些信息执行控制例行程序，并随后产生通过总线发送到现场设备以控制过程操作的控制信号。来自现场设备和控制器的信息典型地用于由操作员工作站执行的一个或多个应用程序中，以使操作员执行任何期望的与过程相关的功能，例如查看过程的当前状态、修正过程操作等等。 过程控制器一般被编程为对过程所限定或所包含的多个不同回路中的每个，执行不同的算法、子程序或者控制回路(所有这些都是控制例行程序)，这些控制回路例如流动控制回路、温度控制回路、压力控制回路等。一般来说，上述每个控制回路都包括一个或多个输入模块，比如模拟输入功能块；也包括单输出控制模块，比如比例-积分-微分(PID)控制功能块或者模糊逻辑控制功能块；并且还包括单输出模块，比如模拟输出(AO)功能块。由于控制模块产生用于控制单过程输入的单控制输出，例如阀门位置等，所以这些控制回路一般都采用单输入/单输出控制。然而在某些情况下，采用单独操作的单输入/单输出系统并不十分有效，这是因为被控过程参数受到不只一个单过程输入的影响。事实上，每个过程输入都会影响许多过程输出的状态。举个例子，比如一个过程有一个储罐，这个储罐被两个输入管道填充，又被单个输出管道抽空。其中，每个管道都被不同的阀控制，储罐的温度、压力以及吞吐量都被控制在各自的期望值(设定点)或者其附近。由上可知，可以通过单独的吞吐量控制回路、单独的温度控制回路和单独的压力控制回路来控制储罐的吞吐量、温度和压力。然而，在这种情况下，温度控制回路通过改变某个输入阀的设置来控制储罐内的温度，可能引起储罐内的压力上升，从而迫使压力控制回路通过打开出口阀来减小压力。这个操作随后可能使吞吐量控制回路关闭一个输入阀，因此又可能影响储罐内的温度，导致温度控制回路再次采取某些其它操作。从这个例子可以知道，单输入/单输出控制回路使过程输出(在这个例子中为吞吐量、温度和压力)不可接受，因为输出不断振荡，不能达到一个稳定的状态条件。 使用动态矩阵控制(DMC)技术的模型预测控制(MPC)或其它类型的先进控制已经用于在如下状态中执行过程控制对一个特定控制过程变量的改变会影响一个以上的过程变量或者输出。从上世纪70年代末开始，已经报导了很多成功的模型预测控制的具体实现，而MPC也成为过程领域中先进多变量控制的主要形式。进一步的，MPC控制已经被当作分布式控制系统的层软件，运行在分布式控制系统中。美国专利4,616,308和4,349,869已经描述了这种可以在过程控制系统中使用的MPC控制器。 一般来说，MPC是多输入/多输出控制策略，其中可以测量到很多过程输入(即，操纵变量)中的每一个的改变给很多过程输出(即，被控变量)中的每一个所带来的影响，并且这些所测量的响应随后可以用于创建在控制过程时使用的控制矩阵。控制矩阵包括过程模型(通常限定了过程的动态操作)，该过程模型必须经过数学转换才能在多输入/多输出控制器中使用或者作为多输入/多输出控制器使用，以根据过程输入的改变控制过程输出。在某些情况下，过程模型表示为对应每个过程输入的过程输出响应曲线(通常为阶跃响应曲线)。这些曲线可以根据一系列例如发送给每个过程输入的伪随机阶跃变化来创建。这些响应曲线可以用已知的方式对过程建模。由于模型预测控制在本领域是公知技术，所以这里不再赘述其细节。然而，Qin，S.Joe和Thomas A.Badgwell在1996年的美国化学工程师协会(AIChE)会议上所发表的“工业模型预测控制技术综述(An Overview of Industrial ModelPredictive Control)”总体上描述了MPC。 虽然MPC在很多过程控制情形中都是有用的，但在工业中应用的MPC还是主要使用动态矩阵控制(DMC)技术，DMC技术需要产生通常复杂的过程模型(通常表示为数学上的递归算法或者矩阵运算)，并在随后通过对该模型求逆来创建MPC控制器中使用的控制矩阵。因此，创建MPC控制器在计算上的开销很大。更进一步，为了开发在创建MPC控制器时使用的准确过程模型，传统上需要用例如阶跃信号的已知控制信号对每个控制输入扰动或者打乱过程，而且需要确定每一个过程变量或者被控变量对控制输入中的已知变化的反应。名称为“过程控制系统中的集成最优模型预测控制(Integrated Optimal Model Predictive Control in a Process Control System)”的美国专利6,721,609，详细描述了在分布式过程控制系统中实现此过程的一种方式，在此将其公开合并。 尽管这种过程扰动技术通常产生高度准确的过程模型，但是扰动程序不但花费时间，而且打乱了过程的正常操作，因此，当过程在线运行时，如果不是实际上无法执行，那么其实现也是较难的。相反，这种过程扰动技术通常需要在如下过程中执行过程不是在创建实际产品时操作，比如过程或者MPC控制器正在初始化。当然，这个局限性严重地限制了确定过程模型所需的时间。所以无论如何，这种技术都不适合在自适应MPC控制器(即，其MPC控制矩阵在过程的在线操作过程中被改变)中使用，因为自适应MPC控制器在每个自适应周期内都需要对过程进行打乱。此外，对于任何大尺寸的MPC控制器(即，具有多个输入和多个输出的控制器)来说，这种方法花费在计算上的开销都比较大，因为控制矩阵必须在确定新的过程模型后进行求逆和应用。这样的计算量使得很难在分布式过程控制器中实现自适应MPC，其中分布式过程控制器受到可以与在线过程控制活动一起进行的额外计算量的限制。 然而，在很多情况下，需要在过程操作时调整MPC控制器，以解决过程模型不匹配的问题。尤其在实现MPC时，在配置阶段确定的过程模型只反映了过程模型创建时的过程。过程的任何后续变化，通常为在运行过程期间必然发生的变化，都不会反映在MPC控制器所使用的过程模型中，并且可能因此导致MPC控制器的模型不匹配以及非最优控制。在过程回路的死区时间(dead time)中，MPC控制器对建模误差很敏感。很多控制情形下，希望并且有时是需要补偿这种模型不匹配。 过去，一种在DMC或者其它MPC控制器中补偿模型不匹配的方法为利用过程打乱或扰动技术，定期创建新的过程模型并产生新的控制模型和控制器。然而由上述可知，这一程序不能经常使用，并且由于需要打乱过程以确定新的过程模型，以及考虑到在控制器矩阵产生的过程中需要进行的计算量，这一过程的计算只能离线进行。名称为“带有非线性预测能力的多输入/多输出控制块(Multiple-Input/本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于控制加工厂内的一个或多个设备的自适应过程控制器，该自适应过程控制器包括：控制器，其包括预测单元、预测误差单元和合成器，所述预测单元使用预测模型来确定一组一个或多个过程变量的预测信号，所述预测误差单元将所述预测信号与设定点信号合并以产生预测误差信号，所述合成器将所述预测误差信号与控制器增益信号相乘以产生控制信号中的变化，所述合成器还使用所述控制信号中的所述变化来设置用于控制所述一组过程变量中的一个过程变量的控制信号；过程模型估计单元，其通信连接至所述加工厂内的一个或多个设备，以在所述加工厂的在线操作期间采集过程数据，并根据所采集的过程数据确定表示所述加工厂的一部分的操作的新的过程模型，所述新的过程模型包括定义所述加工厂的所述部分的特性的一组模型参数；以及控制器调整单元，其使用封闭形式的公式来计算新的控制器增益信号，并在所述控制器正进行在线操作时，调整所述控制器使用所述新的控制器增益信号以控制所述加工厂的所述部分，所述封闭形式的公式将所述新的控制器增益信号表示为所述新的过程模型的所述一组过程模型参数中的至少一个过程模型参数的函数。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：德克西勒，威廉K沃琼斯尼斯，
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：US[美国]