CN107942675A - 一种化工间歇过程控制系统稳定性保持方法 - Google Patents
一种化工间歇过程控制系统稳定性保持方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种化工间歇过程控制系统稳定性保持方法。本发明首先应用系统转换的相关理论，建立不同大小的状态模型，通过相邻阶段之间的关系构造对应的转换序列和状态矩阵，然后设计了与状态相关的转换信号，建立了保证指数稳定的充分条件，设计了可靠的控制法，实现了控制系统在运行时间下界稳定运行的充分条件。本发明改进了传统的控制策略只考虑单个变量以致控制器存在延迟的不足之处，有效地提升了控制器的整体性能，提高了化工间歇过程控制器的控制性能，保证了产品质。
Description
技术领域
本发明属于自动化技术领域，涉及一种化工间歇工业过程中控制系统稳定性保持方法。
背景技术
近年来，由于制造业的快速发展，批量加工模式已经取得了很大的发展。在实际生产过程中，由于设备老化、操作不当等原因，系统不可避免地会发生一些问题，如果这些问题没有被检测到并及时排除，系统性能和生产效率以及产品质量将随着时间的推移而下降，更严重的是，它可能对生产人员的人身安全构成威胁，因此，对系统故障的研究已经成为控制领域最热门的研究方向之一。如果调节机构出现问题，控制器就失去了调节的能力，最终会影响产品质量。因此，当发生故障时，仍然使系统保持稳定状态，保持控制器的调节性能具有重要意义。
目前，一些学者提出了一些控制方法，在系统处于可以恢复的波动状态时，利用间歇过程的特性使系统继续保持稳定状态，继续保持良好的控制性能。然而，现有的控制理论讨论的主要是一个方向上的控制，没有考虑运行时间这一重要的影响因素，导致控制系统存在一定的延迟，这降低了化工间歇过程的生产效率，加大了控制器故障的风险。因此，提出一种更加可靠的控制方法是必要的。
发明内容
本发明针对目前化工间歇过程研究中存在的未考虑运行时间以致加大故障发生的风险，降低生产效率的不足之处，提出了一种新型的控制系统稳定保持方法。
本发明首先应用系统转换的相关理论，建立不同大小的状态模型，通过相邻阶段之间的关系构造对应的转换序列和状态矩阵，然后设计了与状态相关的转换信号，建立了保证指数稳定的充分条件，设计了可靠的控制法，实现了控制系统在运行时间下界稳定运行的充分条件。
本发明的技术方案是通过数据采集、模型建立、控制器设计、周期循环、优化等手段，确立了一种化工间歇过程的新型稳定性保持控制策略，改善了系统整体的控制性能。
本发明方法的步骤包括：
步骤1：针对传统控制策略存在的未考虑运行时间的不足之处，设计新型的控制模型，具体为：
1.1用数学方程描述化工间歇过程系统的动态变化
t＝0,1,2,LTk；k＝1,2,L Kk
其中，t和k分别是时间步长和周期索引，x(t,k)∈Rn，u(t,k)∈R1，y(t,k)∈R1分别表示在周期过程中第k个周期t时刻的状态，输入和输出，x(t+1,k)表示周期过程中第k个周期t+1时刻的状态。Tk表示第k个周期的持续时间，Kk表示达到最优控制律需要的周期数。Aσ(t,k)，Bσ(t,k)，Cσ(t,k)分别表示对应维数的常量矩阵，wσ(t,k)表示未知的扰动。σ(t,k)表示一个转换信号。这里，转换条件满足
其中，σ(0,k)≡1表示系统转换有固定的顺序，且每一次周期处理过程都从阶段一开始。Gσ(t,k)+1(x(t,k))<0表示只要在某一个时间点满足这个条件，系统状态就会发生转换。
1.2引入满足转换条件的时间变量
其中，是第k个周期第i阶段的转换时间，是第k个周期第i-1阶段的转换时间，Gi(x(t,k))<0表示转换条件，表示初始转换时间。
1.3将步骤1.1中的方程重写为：
其中xi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的状态。xi(t+1,k)表示第k个周期第i阶段t+1时刻的状态。Ai,Bi,Ci分别表示对应维数的常数矩阵。ui(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的输入，yi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的输出。wi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的未知扰动。
1.4引入跟踪误差误差变量来修正控制系统的偏差
其中，ei(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差。表示第k个周期第i阶段t时刻的参考输出，yi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的实际输出。
1.5引入状态误差变量来修正控制系统的偏差
其中，表示第k个周期第i阶段t时刻状态变量偏差值。xi(t,k)表示k个周期第i阶段t时刻的状态，xi(t,k-1)表示k个周期第i阶段t-1时刻的状态。
1.6根据步骤1.3和步骤1.4，得到新的系统模型：
其中，wi(t,k-1)表示第k-1个周期第i阶段t时刻的未知扰动，表示第k-1个周期第i阶段t时刻扰动和第k个周期第i阶段t时刻扰动之间的差值，表示第k个周期第i阶段t+1时刻状态变量偏差值，ei(t+1,k)表示第k个周期第i阶段t+1时刻的跟踪误差，ei(t+1,k-1)表示第k-1个周期第i阶段t+1时刻的跟踪误差，ri(t,k)表示系统的更新律。
步骤2：根据步骤1中的新型控制模型设计新型的化工间歇过程控制器。具体为：
2.1假设系统扰动是重复的，即使得到新的系统控制模型
其中，表示第k-1个周期第i阶段t时刻的跟踪误差和第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差之间的差值。表示第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差和第k+1个周期第i阶段t时刻的跟踪误差之间的差值。
2.2根据步骤2.1，控制系统的更新律设计为
其中，Ki为对应维数的系数矩阵。
2.3引入控制系统的控制律
ui(t,k)＝ui(t,k-1)+ri(t,k):(for ui(t,0)＝0,t＝0,1,2,…,Ti,i＝{1,2})
其中，ui(t,0)表示迭代的初始值，通常为0，ri(t,k)∈R1是第k个周期第i阶段t时刻的更新律，ui(t,k-1)是第k-1个周期第i阶段t时刻的执行器输入，ui(t,k)是第k个周期第i阶段t时刻的执行器输入，Ti表示第i个阶段的转换时间。
2.4在步骤1.3中，设计了一个不同阶段的控制器来产生一个控制信号，使调节的机构产生调节动作。当执行调节的机构发生故障时，执行调节动作的机构前后控制信号的理想情况无法实现，控制器的实际输出为
其中，ui(t,k)是第k个周期第i阶段t时刻的执行机构的理论输入，是第k个周期第i阶段t时刻的执行机构的实际执行输入。αi是执行器故障的影响因子。
2.5重复步骤1.3至步骤2.4，直到得到最优控制律。
本发明的有益效果：本发明通过采集化工间歇过程中的数据建立化工间歇过程的输入输出模型，设计了一种新型的批处理过程保持系统稳定的控制器，改进了传统的控制策略只考虑单个变量以致控制器存在延迟的不足之处，有效地提升了控制器的整体性能，提高了化工间歇过程控制器的控制性能，保证了产品质量。
具体实施方式
以周期注塑过程为例：周期注塑过程是一个典型的多时段间歇过程，通过控制最小运行时间来保证周期注塑过程的产品质量。
步骤1.针对传统控制策略存在的未考虑运行时间的不足之处，设计新型的混合控制模型，具体方法为：
1.1用数学方程描述周期注塑过程系统的动态变化
t＝0,1,2,LTk；k＝1,2,L Kk
其中，t和k分别是时间步长和周期索引，x(t,k)∈Rn，u(t,k)∈R1，y(t,k)∈R1分别表示在周期注塑过程中第k个周期t时刻的状态，输入和输出，x(t+1,k)表示周期注塑过程中第k个周期t+1时刻的状态。Tk表示第k个周期的持续时间，Kk表示达到最优控制律需要的周期数，Aσ(t,k)，Bσ(t,k)，Cσ(t,k)分别表示对应维数的常量矩阵，wσ(t,k)表示未知的扰动。σ(t,k)表示一个转换信号。这里，转换条件满足
其中，σ(0,k)≡1表示系统转换有固定的顺序，且每一次周期注塑过程都从阶段一开始。Gσ(t,k)+1(x(t,k))<0表示只要在某一个时间点满足这个条件，系统状态就会发生转换。在开始阶段，控制器作用于系统的效果并不十分明显，这可能导致到达转换条件Gσ(t,k)+1(x(t,k))<0的时间被延长，因此，即使是同一个时段，到达转换条件的时刻却不一定相同。
1.2引入满足转换条件的时间变量
其中，是第k个周期第i阶段的转换时间，是第k个周期第i-1阶段的转换时间，Gi(x(t,k))<0表示转换条件，表示初始转换时间。
1.3将步骤1.1中的方程重写为：
其中xi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的状态。xi(t+1,k)表示第k个周期第i阶段t+1时刻的状态。Ai,Bi,Ci分别表示对应维数的常数矩阵。ui(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的输入，yi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的输出。wi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的未知扰动。
1.4引入跟踪误差误差变量来修正控制系统的偏差
其中，ei(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差。表示第k个周期第i阶段t时刻的参考输出，yi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的实际输出。
1.5引入状态误差变量来修正控制系统的偏差
其中，表示第k个周期第i阶段t时刻状态变量偏差值。xi(t,k)表示k个周期第i阶段t时刻的状态，xi(t,k-1)表示k个周期第i阶段t-1时刻的状态。
1.6根据步骤1.3和步骤1.4，得到新的系统模型：
这里，wi(t,k-1)表示第k-1个周期第i阶段t时刻的未知扰动，表示第k-1个周期第i阶段t时刻扰动和第k个周期第i阶段t时刻扰动之间的差值，表示第k个周期第i阶段t+1时刻状态变量偏差值，ei(t+1,k)表示第k个周期第i阶段t+1时刻的跟踪误差，ei(t+1,k-1)表示第k-1个周期第i阶段t+1时刻的跟踪误差，ri(t,k)表示系统的更新律。
步骤2：根据步骤1中的新型控制模型设计新型的周期注塑过程控制器。
2.1假设系统扰动是重复的，即使得到新的系统混合模型
其中，表示第k-1个周期第i阶段t时刻的跟踪误差和第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差之间的差值。表示第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差和第k+1个周期第i阶段t时刻的跟踪误差之间的差值。
2.2根据步骤2.1，控制系统的更新律设计为
其中，Ki为对应维数的系数矩阵。
2.3引入控制系统的控制律
ui(t,k)＝ui(t,k-1)+ri(t,k):(for ui(t,0)＝0,t＝0,1,2,…,Ti,i＝{1,2})
其中，ui(t,0)表示迭代的初始值，通常为0，ri(t,k)∈R1是第k个周期第i阶段t时刻的更新律，ui(t,k-1)是第k-1个周期第i阶段t时刻的执行器输入，ui(t,k)是第k个周期第i阶段t时刻的执行器输入，Ti表示第i个阶段的转换时间。
2.4在步骤1.3中，设计了一个不同阶段的控制器来产生一个控制信号，使调节的机构产生调节动作。当执行调节的机构发生故障时，执行调节动作的机构前后控制信号的理想情况无法实现，控制器的实际输出为
其中，ui(t,k)是第k个周期第i阶段t时刻的执行机构的理论输入，是第k个周期第i阶段t时刻的执行机构的实际执行输入。ai是执行器故障的影响因子。
2.5重复步骤1.3至步骤2.4，直到得到最优控制律。
Claims (1)
1.一种化工间歇过程控制系统稳定性保持方法，其特征在于该方法具体是：
步骤1：针对传统控制策略存在的未考虑运行时间的不足之处，设计新型的控制模型，具体为：
1.1用数学方程描述化工间歇过程系统的动态变化
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t＝0,1,2,LTk；k＝1,2,LKk
其中，t和k分别是时间步长和周期索引，x(t,k)∈Rn，u(t,k)∈R1，y(t,k)∈R1分别表示在周期过程中第k个周期t时刻的状态，输入和输出，x(t+1,k)表示周期过程中第k个周期t+1时刻的状态；Tk表示第k个周期的持续时间，Kk表示达到最优控制律需要的周期数；Aσ(t,k)，Bσ(t,k)，Cσ(t,k)分别表示对应维数的常量矩阵，wσ(t,k)表示未知的扰动；σ(t,k)表示一个转换信号；这里，转换条件满足
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其中，σ(0,k)≡1表示系统转换有固定的顺序，且每一次周期处理过程都从阶段一开始；Gσ(t,k)+1(x(t,k))<0表示只要在某一个时间点满足这个条件，系统状态就会发生转换；
1.2引入满足转换条件的时间变量
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其中，是第k个周期第i阶段的转换时间，是第k个周期第i-1阶段的转换时间，Gi(x(t,k))<0表示转换条件，表示初始转换时间；
1.3将步骤1.1中的方程重写为：
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其中xi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的状态；xi(t+1,k)表示第k个周期第i阶段t+1时刻的状态；Ai,Bi,Ci分别表示对应维数的常数矩阵；ui(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的输入，yi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的输出；wi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的未知扰动；
1.4引入跟踪误差误差变量来修正控制系统的偏差
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其中，ei(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差；表示第k个周期第i阶段t时刻的参考输出，yi(t,k)表示第k个周期第i阶段t时刻的实际输出；
1.5引入状态误差变量来修正控制系统的偏差
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其中，表示第k个周期第i阶段t时刻状态变量偏差值；xi(t,k)表示k个周期第i阶段t时刻的状态，xi(t,k-1)表示k个周期第i阶段t-1时刻的状态；
1.6根据步骤1.3和步骤1.4，得到新的系统模型：
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<mi>i</mi>
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<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>i</mi>
</msubsup>
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<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
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<mi>C</mi>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，wi(t,k-1)表示第k-1个周期第i阶段t时刻的未知扰动，表示第k-1个周期第i阶段t时刻扰动和第k个周期第i阶段t时刻扰动之间的差值，表示第k个周期第i阶段t+1时刻状态变量偏差值，ei(t+1,k)表示第k个周期第i阶段t+1时刻的跟踪误差，ei(t+1,k-1)表示第k-1个周期第i阶段t+1时刻的跟踪误差，ri(t,k)表示系统的更新律；
步骤2：根据步骤1中的新型控制模型设计新型的化工间歇过程控制器；具体为：
2.1假设系统扰动是重复的，即使得到新的系统控制模型
<mrow>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>i</mi>
</msubsup>
<mrow>
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<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
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<mfenced open = "[" close = "]">
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<mi>C</mi>
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<mo>;</mo>
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<mi>B</mi>
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<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
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<mi>B</mi>
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</msup>
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</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
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<msup>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msup>
<msup>
<mi>B</mi>
<mi>i</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
其中，表示第k-1个周期第i阶段t时刻的跟踪误差和第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差之间的差值；表示第k个周期第i阶段t时刻的跟踪误差和第k+1个周期第i阶段t时刻的跟踪误差之间的差值；
2.2根据步骤2.1，控制系统的更新律设计为
<mrow>
<msup>
<mi>r</mi>
<mi>i</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
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<mo>=</mo>
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<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
其中，Ki为对应维数的系数矩阵；
2.3引入控制系统的控制律
ui(t,k)＝ui(t,k-1)+ri(t,k):(for ui(t,0)＝0,t＝0,1,2,…,Ti,i＝{1,2})
其中，ui(t,0)表示迭代的初始值，通常为0，ri(t,k)∈R1是第k个周期第i阶段t时刻的更新律，ui(t,k-1)是第k-1个周期第i阶段t时刻的执行器输入，ui(t,k)是第k个周期第i阶段t时刻的执行器输入，Ti表示第i个阶段的转换时间；
2.4在步骤1.3中，设计了一个不同阶段的控制器来产生一个控制信号，使调节的机构产生调节动作；当执行调节的机构发生故障时，执行调节动作的机构前后控制信号的理想情况无法实现，控制器的实际输出为
<mrow>
<msubsup>
<mi>u</mi>
<mi>F</mi>
<mi>i</mi>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
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<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，ui(t,k)是第k个周期第i阶段t时刻的执行机构的理论输入，是第k个周期第i阶段t时刻的执行机构的实际执行输入；αi是执行器故障的影响因子；
2.5重复步骤1.3至步骤2.4，直到得到最优控制律。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108803339A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-13 | 杭州电子科技大学 | 一种化工批次过程容错迭代学习控制方法 |
| CN108803338A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-13 | 杭州电子科技大学 | 一种化工多阶段批次过程迭代学习控制方法 |
| CN109407512A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-03-01 | 海南师范大学 | 依赖时滞的间歇过程2d输入输出约束控制方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103279075A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-09-04 | 常州大学 | 一种间歇化工生产过程及其控制方法 |
| CN103488168A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-01-01 | 中国蓝星（集团）股份有限公司 | 间歇型化工装置及其控制回路性能实时评价方法、装置 |
| CN104516339A (zh) * | 2014-12-20 | 2015-04-15 | 蓝星（北京）技术中心有限公司 | 优化化工间歇生产操作的方法及经优化的生产操作系统 |
| CN105892296A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-08-24 | 杭州电子科技大学 | 一种工业加热炉系统的分数阶动态矩阵控制方法 |
-
2017
- 2017-12-13 CN CN201711327420.0A patent/CN107942675A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103279075A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-09-04 | 常州大学 | 一种间歇化工生产过程及其控制方法 |
| CN103488168A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-01-01 | 中国蓝星（集团）股份有限公司 | 间歇型化工装置及其控制回路性能实时评价方法、装置 |
| CN104516339A (zh) * | 2014-12-20 | 2015-04-15 | 蓝星（北京）技术中心有限公司 | 优化化工间歇生产操作的方法及经优化的生产操作系统 |
| CN105892296A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-08-24 | 杭州电子科技大学 | 一种工业加热炉系统的分数阶动态矩阵控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| LIMIN WANG等: "Iterative learning fault-tolerant control for injection molding processes against actuator faults", 《JOURNAL OF PROCESS CONTROL》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108803339A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-13 | 杭州电子科技大学 | 一种化工批次过程容错迭代学习控制方法 |
| CN108803338A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-13 | 杭州电子科技大学 | 一种化工多阶段批次过程迭代学习控制方法 |
| CN109407512A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-03-01 | 海南师范大学 | 依赖时滞的间歇过程2d输入输出约束控制方法 |
| CN109407512B (zh) * | 2018-12-13 | 2022-03-08 | 海南师范大学 | 依赖时滞的间歇过程2d输入输出约束控制方法 |
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