批次過(guò)程的預(yù)測(cè)函數(shù)容錯(cuò)控制方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種批次過(guò)程的預(yù)測(cè)函數(shù)容錯(cuò)控制方法。本發(fā)明方法建立了批次處理過(guò)程的非最小狀態(tài)空間模型，在該模型中聯(lián)合了狀態(tài)變量和輸出跟蹤誤差，同時(shí)結(jié)合預(yù)測(cè)函數(shù)控制方法來(lái)更好地處理批次生產(chǎn)過(guò)程中可能遇到的未知擾動(dòng)和執(zhí)行器故障的問(wèn)題。本發(fā)明不僅保證了系統(tǒng)在未知擾動(dòng)和執(zhí)行器故障情況下有良好的跟蹤性能，同時(shí)也保證了形式簡(jiǎn)單并滿(mǎn)足實(shí)際工業(yè)過(guò)程的需要。
【專(zhuān)利說(shuō)明】批次過(guò)程的預(yù)測(cè)函數(shù)容錯(cuò)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明屬于エ業(yè)自動(dòng)化【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及ー種批次過(guò)程的預(yù)測(cè)函數(shù)容錯(cuò)控制控制方法。【背景技術(shù)】
[0002]隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，エ業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的趨勢(shì)逐漸從少品種、大批量向多品種、小批量改變，批次處理過(guò)程是高效生產(chǎn)小批量產(chǎn)品的首選方法。在化工生產(chǎn)過(guò)程中，由于存在摩擦、油污染、飽和等特性，執(zhí)行器在執(zhí)行過(guò)程中不可避免地會(huì)出現(xiàn)ー些故障，這導(dǎo)致它很難達(dá)到指定或預(yù)期的位置。在生產(chǎn)過(guò)程中，如果有故障沒(méi)有被檢測(cè)出并且立即被糾正，過(guò)程的控制性能就會(huì)惡化，甚至?xí)?dǎo)致嚴(yán)重的安全問(wèn)題，因此提出ー種新的控制方法來(lái)解決執(zhí)行器執(zhí)行過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題從而保持系統(tǒng)的控制性能是十分必要的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是針對(duì)化工批次生產(chǎn)過(guò)程中可能遇到的未知擾動(dòng)和執(zhí)行器故障的問(wèn)題，提出ー種批次過(guò)程的預(yù)測(cè)函數(shù)容錯(cuò)控制方法。該方法建立了批次處理過(guò)程的非最小狀態(tài)空間模型，在該模型中聯(lián)合了狀態(tài)變量和輸出跟蹤誤差，同時(shí)結(jié)合預(yù)測(cè)函數(shù)控制方法來(lái)更好地處理批次生產(chǎn)過(guò)程中可能遇到的未知擾動(dòng)和執(zhí)行器故障的問(wèn)題。該方法不僅保證了系統(tǒng)在未知擾動(dòng)和執(zhí)行器故障情況下有良好的跟蹤性能，同時(shí)也保證了形式簡(jiǎn)單并滿(mǎn)足實(shí)際エ業(yè)過(guò)程的需要。
[0004]本發(fā)明的技術(shù)方案是通過(guò)數(shù)據(jù)采集、模型建立、預(yù)測(cè)機(jī)理、優(yōu)化等手段，確立了一種批次過(guò)程的預(yù)測(cè)函數(shù)容錯(cuò)控制方法，利用該方法可有效提高系統(tǒng)在未知擾動(dòng)和執(zhí)行器故障情況下的控制性能。
[0005]本發(fā)明方法的步驟包括:
[0006]步驟(I).建立被控對(duì)象的非最小狀態(tài)空間模型，具體方法是:
[0007]a.利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法建立過(guò)程模型，具體方法是:建立批次過(guò)程的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集裝置采集實(shí)時(shí)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)將采集的實(shí)時(shí)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)
驅(qū)動(dòng)的樣本集合細(xì)..MO丨其中，零.表示第i組エ藝參數(shù)的輸入數(shù)據(jù)，y(i)表示第i組
エ藝參數(shù)的輸出值，N表示采樣總數(shù)；以該對(duì)象的實(shí)時(shí)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)集合為基礎(chǔ)建立基于最小二乗法的離散差分方程形式的受控自回歸滑動(dòng)平均模型:
[0008]yL (k) = i V 9 = IaI 為名 A ]1
[0009]
cp = IX憂(yōu)一I), y(k - 2), u(k-d-l)} u(k-d-2)f
[0010]其中，yjk)表示k時(shí)刻預(yù)測(cè)模型的エ藝參數(shù)的輸出值，0表示通過(guò)辨識(shí)得到的模型參數(shù)的集合，f表示預(yù)測(cè)模型的エ藝參數(shù)的過(guò)去時(shí)刻的輸入和輸出數(shù)據(jù)的集合，u(k)表示k時(shí)刻エ藝參數(shù)對(duì)應(yīng)的控制變量，d+1為實(shí)際過(guò)程的時(shí)滯，T為矩陣的轉(zhuǎn)置符號(hào)。[0011]采用的辨識(shí)手段為:
[0012]
【權(quán)利要求】
1.批次過(guò)程的預(yù)測(cè)函數(shù)容錯(cuò)控制方法，其特征在于該方法的具體步驟是: 步驟(1).建立被控對(duì)象的非最小狀態(tài)空間模型，具體是: 1-a.利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法建立過(guò)程模型，具體是:建立批次過(guò)程的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集裝置采集實(shí)時(shí)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)，將采集的實(shí)時(shí)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的樣本集合|tpf5>彳/>丨t;其中，(p.表示第i組工藝參數(shù)的輸入數(shù)據(jù)，y (i)表示第i組工藝參數(shù)的輸出值，N表示采樣總數(shù)；以該對(duì)象的實(shí)時(shí)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)集合為基礎(chǔ)建立基于最小二乘法的離散差分方程形式的受控自回歸滑動(dòng)平均模型:
【文檔編號(hào)】G05B23/02GK103529702SQ201310428482
【公開(kāi)日】2014年1月22日 申請(qǐng)日期:2013年9月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月18日
【發(fā)明者】張日東, 李海生, 吳鋒, 王俊宏, 鄭松 申請(qǐng)人:杭州電子科技大學(xué)