cips實(shí)施工作的瓶頸問題與關(guān)鍵技術(shù)(編輯修改稿)
2025-03-13 18:31 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 在預(yù)測(cè)模型 (B3)下使性能指標(biāo) (B4)最小的優(yōu)化問題 2023/3/4 24CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用基于模型的預(yù)測(cè)控制Referencek+M k+PProcessModel PredictionfuturepastInput2023/3/4 25CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用模型輸出反饋校正2023/3/4 26CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用基于模型的預(yù)測(cè)控制機(jī)制2023/3/4 27CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 2) 以向量的形式改寫 (B3)、 (B4)(B5) 其中：(B6) 其中：2023/3/4 28CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 3) (B5)代入 (B6)(B7) 求極值的必要條件： 得到： 僅將控制作用序列中即時(shí)控制質(zhì)量構(gòu)成控制作用施加給對(duì)象：(B8)(B9) 其中：(B10)表示取首元素運(yùn)算控制向量2023/3/4 29CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 4)iii) 反饋校正 k時(shí)刻將控制 u(k)加于對(duì)象，相當(dāng)于在對(duì)象得輸入端加了一個(gè)幅值為?u(k)的階躍激勵(lì)，根據(jù) (B2)可以計(jì)算在控制作用下未來時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值：(B11) 經(jīng)移位處理，可以作為 k+1時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值進(jìn)行新的優(yōu)化計(jì)算。但是由于實(shí)際過程中存在模型失配、環(huán)境干擾等因素，由 (B11)得到的預(yù)測(cè)值肯定偏離實(shí)際值，需要利用實(shí)時(shí)檢測(cè)信息進(jìn)行反饋校正： 構(gòu)造輸出誤差：(B12) 采用對(duì) e(k+1)加權(quán)的方式對(duì)輸出的預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正(B13)2023/3/4 30CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用模型輸出反饋校正2023/3/4 31CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 5) 其中：為校正后的輸出預(yù)測(cè)向量為校正向量 在 k+1時(shí)刻，時(shí)間基點(diǎn)的變動(dòng)， k+1時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值可以通過 移位獲得，構(gòu)造移位陣：2023/3/4 32CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 6)k+1輸出初始預(yù)測(cè)值為：(B14) 基于 (B14)又可以像上述以 k時(shí)刻為基點(diǎn)的方法進(jìn)行 k+1時(shí)刻的優(yōu)化計(jì)算，反復(fù)在線進(jìn)行。2023/3/4 33CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用動(dòng)態(tài)矩陣控制對(duì)象控制 預(yù)測(cè) 校正2023/3/4 34CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用C) 多變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)矩陣控制 設(shè)被控對(duì)象有 m個(gè)控制輸入， p個(gè)輸出，假定已測(cè)得每一輸出 yi對(duì)每一輸入 uj的階躍響應(yīng) aij(t)，則模型向量表達(dá)為：(C1)i) 預(yù)測(cè)模型 考慮 uj有一個(gè)增量 ?uj(k)時(shí) ,yi在未來 N個(gè)時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值 ：(C2)2023/3/4 35CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 1) 在 uj依次有 M個(gè)增量 ?uj(k), …, ?uj(k+M)時(shí) ,yi在未來 P個(gè)時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值 ：(C3)2023/3/4 36CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 2) 根據(jù)線性系統(tǒng)的疊加性質(zhì)處理系統(tǒng)輸出 yi受到 u1, …, u m共同作用時(shí)的情況：(C4)u1, …, u m從 k時(shí)刻起均變化 M次時(shí)，共同作用時(shí)的情況：(C5)為了簡潔化，記：2023/3/4 37CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 3)則可得到一般的多變量系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型：(C6)(C7)2023/3/4 38CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 4)ii) 滾動(dòng)優(yōu)化在不考慮約束的情況下，可以求得全部控制增量：(C8)(C9)2023/3/4 39CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 5)即時(shí)控制增量：(C10)(C11)(C12)(C13)2023/3/4 40CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用iii) 反饋校正多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法 (續(xù) 6)(C14)(C15)2023/3/4 41CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用D) 動(dòng)態(tài)矩陣控制的參數(shù)設(shè)計(jì)(i) 采樣周期 T(ii) 優(yōu)化時(shí)域 P，控制時(shí)域 MP：穩(wěn)定性 (魯棒性 )、動(dòng)態(tài)快速性M：優(yōu)化變量的個(gè)數(shù)，在 P確定的情況下， M越小，越難保證輸出在各采樣點(diǎn)緊密跟蹤期望值，所得到得性能指標(biāo)也就越差。(iii) 誤差權(quán)矩陣 Q和控制權(quán)矩陣(iv) 校正矩陣 H 直接可調(diào)得運(yùn)算參數(shù)，僅在對(duì)象受到未知干擾或存在模型失配造成預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出不一致時(shí)才起作用，而對(duì)控制的動(dòng)態(tài)響應(yīng)沒有明顯的影響2023/3/4 42CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用E) 有約束的多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制 二次規(guī)劃問題，非線性規(guī)劃方法2023/3/4 43CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用F) 預(yù)測(cè)控制技術(shù)在工業(yè)過程的應(yīng)用Primary ControlProcessing UnitPrimary ControlProcessing UnitPrimary ControlProcessing UnitPrimary ControlProcessing UnitMPC MPC MPC MPCModel Based OptimizerProduction SchedulerHierarchy in production plant control of a continuous production site2023/3/4 44CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用預(yù)測(cè)控制的工業(yè)應(yīng)用0 1 2x 10414001402140414061408141014121414141614181420Measured throat temperaturetimeTemperature (0C)probability density functionprobability densityCpk = 024681012Cpk = = 024681012Cpk = EconomicbenefitStandard ControlModel Predictive Control without optimizationModel Predictive Control with performance optimization2023/3/4 45CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用(2)基于知識(shí)的控制技術(shù)智能控制理論與方法的研究 模糊控制技術(shù) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 專家系統(tǒng)2023/3/4 46CIMS和 CIPS技術(shù)與應(yīng)用工況監(jiān)測(cè)和過程故障診斷技術(shù) 干擾和異常事件的發(fā)生 盡管基于性能優(yōu)良的控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，但是生產(chǎn)過程的運(yùn)行仍離不開操作人員經(jīng)常性的干預(yù)，以預(yù)防操作工況的惡化。(1) 工況監(jiān)測(cè)正常
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