CN1079940C - 空气分离系统的模型预测控制方法 - Google Patents

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Abstract

一个低温空气分离过程，既产生中间产物，又产生输出产品。中间产物在输出产品之前产生，并且输出产品测量中的变化与较早的中间产物测量中的变化相关联。该过程相关于若干独立可变的现象。设备包括用于提供中间和输出产品以及独立可变现象的测量值的分析器。一个控制处理器根据独立可变现象及其瑜出预测值来预测中间产物的测量值。然后确定中间产物的当前预测值与中间产物的测量值之间的差别，得到一个预测误差。处理器响应该中间产物预测误差进一步预测输出产品的当前和未来值，从而使得控制过程相关于输出产品进行，以控制其中的杂质。

Description

空气分离系统的模型预测控制方法
本发明涉及空气分离系统的一种改进的控制方法，具体地说，涉及一种改进的预测空气分离过程测定中未来的动态响应，以提供改进的产品杂质控制的方法。
氩气是空气中的一个组份，其存在量略小于1％摩尔分数。在图1中描述了一个生产气态氧、气态氮和液态氧的低温空气分离系统。氩气也是低温空气分离过程中的一种产品，产品氩气的杂质调控对氩气生产的优化及过程的操作安全是很重要的。在图1所示系统中，空气首先在压缩机10中压缩到约5-6个大气压，净化后送到高压塔12，在其中空气进料被初步分离成粗氧的液态馏份和基本上纯净的氮气。一部分氮气经管道14流出到高压塔的产品氮气出口16。剩余的氮气流出物在冷凝器/再沸器中冷凝，在换热器20中低温冷却，然后作为回流液提供到低压塔24的顶部。来自高压塔12的液态氧馏份含有氧、氩和氮经换热器20、冷凝器22由管道18送入低压塔24的侧线进料口。由外部提供液态氮的流入物也经管道25送到低压塔24中。
由于氮、氩、氧的相对挥发度不同，氩在在低压塔24的中间分离部积聚，并从这里被排出，形成侧路(side arm)氩塔26的进料馏份。气态氮从低压塔24的顶部回收，而气态和液态的氧从其底部回收。
从氩塔26的顶部排出氩的蒸气流，并在冷凝器22中冷凝。从冷凝器22排出氩馏份，并作为产品氩流在出口28排出。图1中所示系统的更详细的操作情况可以从Howard等人的美国专利US5,313,800中找到，该专利转让给了该申请的同一受让人。Howard等人的专利所公开的内容在这里并入作为参考。
产品氩的杂质的调控对氩的生产的优化很重要，它是通过过程控制计算机30的运行来完成的。计算机30接受来自各个分析器(A)的多个测定值作为输入信号，并向控制装置(未示出)发出过程控制和调节指令。
来自低压塔24的过程测定值，如果估算适当，能提供出流28的产品氩杂质的后续动态响应的信息。在低压塔24进行的某些测定对于测定产品氩流28来说有一部分多余的，因为它们提供的只是关于过程发生了什么变化的类似信息，尽管是在不同的时刻。正因为这些测定部分是冗余的，并且因为通常没有可控变量或变量的组合存在能在这些测定中产生的独立变化，所以这样测定的特征不能独立控制。
一种现有技术的涉及氩氮杂质控制和包括级联控制程序的方法示于图2，其中产品氩氮含量被级联到氩塔进料的氩含量的控制上。通过控制氩含量的设定值为控制氮含量。与之相反，氩含量是通过控制低压塔气态氧产品流量(flow)来控制的。这种设置方法使得较慢响应产品氩氮含量的控制器能向较快响应进料氩含量的控制器提供一个计算好的设定值。
特别地，测得的产品氩氮含量与最小和最大目标值进行比较(菱形方框40)，如果它在这些目标值之间，则氩氮含量的设定值被设置为当前测得的氩氮含量(方框42)。如果氩氮含量不在目标值内，则氩氮设定值设定等于最接近的目标极限值(方框43)。然后，根据选定的氩氮设定值和测得的当前值，程序转移到控制计算块(方框44)。控制计算的输出信号是氩塔进料氩的设定值，它将便氩氮含量等于其设定值。
然后，计算出来的进料氩含量设定值输入到进料氩含量控制计算程序(方框46)，该方框还有一输入信号即测得的氩塔进料氩含量。控制计算的输出是改变氩流中氮含量的氧流量的变化值。响应测得的塔空气流量的变化，进行进一步校正(方框48)。氧流量的变化及由于塔空气流量的变化所需的任何校正在加法器49中相加。输出信号是一个计算出来的输出流量的设定值的变化，被输入氧气流量控制器。
如图2所示，控制程序包括由方框40、42、43和44组成的第一循环(loop)，它们一起提供了进料氩含量的设定值，以及基于氩含量设定值为产品氩氮含量控制计算出氧流量设定值的第二循环，图2所示的级联控制取决于第二个循环实现由第一循环在第一循环的过程响应时间内计算出来的目标。如果在第二循环的响应完成之前第一循环进行了调节，则级联控制器会相互阻碍，从而削弱了系统的性能。
正如上面所指出的，响应于氩塔进料氩含量的控制动作是优先的，这是因为那个变量明显快于产品氩氮含量响应过程的干扰。然而，由于这两个量，即产品的氩氮含量和氩塔的进料氩含量基本是相关的变量，所以独立控制是不可能的。
因此，本发明的目的之一是提供一种改进的控制程序，它能使被控制的系统更快地响应过程干扰和设定值的极限的变化。
本发明的另一目的使用测得的过程的中间产物的变化来预测输出产品测定上的变化。
本发明的再一目的是提供一种改进的空气分离控制方法，更精确地控制氩流的氮含量，这是通过对氩塔进料氩含量或产品氧杂质的测定值进行预测估算所得到的。
低温空气分离过程既产生中间产物也产生输出产品。中间产物在时间上是在输出产品之前产生的，输出产物测量结果的变化与中间产物的测量结果的早期变化相关。该过程响应于多个独立的可变现象。设备包括能提供中间产物和输出产品以及独立可变现象的测定值的分析器。控制处理器根据独立可变现象和输出的预测值预测中间产物的测定值。然后确定当前的中间产物的预测值和中间产物的测定值之间的差，从而得到预测误差。信息处理器响应这一中间产物的预测误差，进一步预测当前的和未来的输出产品的值，从而能够相应于输出产品采取控制动作，以控制其中的杂质。
图1是低温空气分离方法的示意图。
图2是图示应用于图1所示系统的现有控制方法的流程图。
图3是图示应用于图1所示低温空气分离系统的本发明的总程序的高层次流程图。
图3A是图示本发明的能够选择产品氩氮含量控制值的方法的高层次流程图。
图3B是图示本发明的推算产品氩塔进料氩含量预测误差估算值的方法的高层次流程图。
图3C是图示本发明的推算产品氩氮含量预测值的方法的高层次流程图。
图3D是图示本发明的能够达到产品氩氮含量正确预测的方法的高阶流程图。
本发明将在图1所示的空气分离过程的范围内进行描述。然而，应当理解本发明也可以适用于低温空气分离过程范畴内的其它应用。还应当理解，本发明涉及假定存在于过程设备中(如现有技术所示)的过程控制装置的输入的获得。
图3是一个高阶流程图，它描述了本发明的能实现氩出流28(见图1)的产品氩氮含量的未来响应预测的方法。与现有技术相比，这种对未来响应的预测表现出改进的精度。然后，这种未来响应预测用来确定过程调节操作，由于更精确地确定了与设定值的瞬时偏差，所以该操作得到加强也更优化。过程调节操作的后续计算方法是本领域内技术人员所了解的，所以不进行进一步描述了。
产品氩氮含量预测方法使用如下主要输入信号：测得的氩塔进料氩含量(来自低压塔24和氩塔26之间的进料管道30)，影响氩塔进料氩含量或产品氩氮含量的其它独立变量测定值，以及测得的产品氩氮含量。这些输入信号用来使过程控制计算机30进行氩塔进料氩含量的预测误差估算处理(方框50)。方框50之后的过程的详细情况将参照图3A在下面描述。
预测误差估算器(方框50)的输出信号包括当前的和未来的氩塔进料中氩含量的预测误差的估计结果。这些预测的误差表明了当与测得的氩塔进料中氩含量比较时先前所确定的当前和未来氩塔进料中氩含量的估计值之间的偏差。预测误差被产生并被输入到产品氩氮含量动态响应预测模型(方框52)。该模型计算出产品中氩氮含量(来自氩塔26)，所述计算以氮含量与之相关的独立变量测定值和当前的以及估算的未来的氩塔进料中氩含量的预测误差为依据(在方框50中确定)。预测误差的输入能够在一点上在氩氮含量的变化被从其它独立变量测定值检测出来之前预见这些变化。
来自方框52的程序的输出是产品氩氮含量的模型预测当前值和一系列预测未来产品氩氮含量暂态响应的值。预测的产品氩氮含量传送到工程测量单元，与单元中的输入设定值进行比较。产品中氩氮含量模型预测当前值被输入到方框54，正如测定得到的产品氩氮含量一样。这样，就确定了测定得到的产品氩氮含量是否在可接受的测定值极限内。如果是，那么就这样选择测定得到的产品氩氮含量作为下一步的过程控制计算。如果不是，则采用产品氩氮含量的模型预测当前值。这一选择避免了采用不精确的测定得到的产品氩氮含量，这种不精确会导致系统欠校正或过校正。因此，如方框54所示，产品氩氮含量控制值选择器确定了使用哪一个氮含量值。
然后，选择的氮值经过非线性比例转换并用于控制系统：方框54内的步骤进一步输出产品氩氮含量滤波常数，它后来用来调节适用于氮含量未来响应预测系统的反馈预测校正量。下一步，将从方框52和54中得到的值输入方框56中，在其中为产品氩氮含量值计算出其未来响应预测反馈校正值。特别地，预测值的轨迹被″翻转(rotated)″使得由预测值所定义的曲线更靠近当前的测定值。
来自方框56的输出信号是校正过的产品氮氮含量的未来响应预测值(方框58)。该输出信号是以转换比例的形式被控制系统用来改变独立变量，以实现氮的控制。
用于估算氩塔进料氩含量预测误差的方法(方框50)在下面的图3A中描述。动态响应模型(方框70)形成了预测误差估计器的基本单元，可以被设置来应用任何一组影响低压塔24的氩输出的测定值。这些测定值包括：测定的塔空气流量(方框72)；测定的气态氧流量(方框74)；测定的液态氮的额外流量(方框76)；测定的氩塔进料流量(方框78)；检测的空气预净化干扰(方框80)；以及其它影响氩塔进料氩含量的独立变量测定值(方框82)。
动态响应模型包括来自前述测定输入(即方框72、74、76、78和80)的一个或多个值，使得既能输出预测的氩塔进料氩含量当前值，又能输出预测的氩塔进料氩含量的未来值。未来值是在特定的未来时间窗口期间预测出来的。
当各种动态响应模型可以应用时，优选的是线性时间序列模型，它具有如下形式： y ( k ) = Σ i = 1 I Σ j = 1 M h ( i , j ) * Δu ( i , k - j ) + y m - - - - k = 0 . . N
其中，当所有(k-j)＞0，Δu(i，k-j)＝0，从而得到没有控制操作的过程响应的估计值。
其中：k是进行估算的采样间隔(k＝0代表当前时间)y(k)是在未来的采样时间间隔″k″低压塔纯度测定的预测值Δu(i，k-j)是在采样间隔″k-j″独立变量″i″上的到采样值的变化。当″k-j″为负值时，表示以前的值，当″k-j″为正值时，表示可能在未来产生发生的变化。h(i，j)模型的阶跃响应系数，它是通过对过程的试验性测试来估
   算或获得的。N      进行预测估算的采样周期数。M      最大采样周期数，其中任何一个独立变量的变化都仍然能
   对y(k)产生瞬态影响。I      独立变量的个数。ym    低压塔进料氩含量的当前测定值。
h(i，j)的值由实验获得，最好是N＝M＝120，采样周期为2分钟。
由动态响应模型(方框70)确定的氩塔进料氩含量的预测的当前值与氩塔进料氩含量的当前测定(方框84)进行比较，比较在加法器86中进行，它产生了一个偏差值，该值表示观察到的当前预测的误差，所述比较是以测得的进料氩含量为基础的。
由于如塔开工、预测的再设定，缺乏测得的独立变量的历史记载等这样一些操作条件，当前的氩塔进料氩含量预测误差可能异常大。这些条件下，认为(判断方框88)预测是无效的，当前的预测误差和未来的预测误差估算值都计为零(方框90)。在判断方框88中确定有效性，除其它因素外，可以以模型运行时间的长短为基础。
如果判断方框88指出氩塔进料氩含量的预测可以认为是有效的，则当前的预测误差乘以一个代表观察到的预测误差是由非模型过程于扰而不是由模型的不规则性，例如最近的预测再设定(方框91)，引起的可信度(即可能性)的常数(预测可信度因子)，预测可信度因子方框92是一个在零与1之间的值，通常是一个接近1的值。该常数最好被设置为接近1，除非是在如预测再设定或塔开工等特殊过程条件下，这时它代表一个接近零的值，并在一个预测窗口内慢慢地增加直到它的最大值。在其它特殊过程条件下(即检测某些塔过程干扰的条件)，因子的值设定为一个函数，当乘以预测误差时，它具有很高的可信度与产品氩氮含量中的后续变化相关联。因此，预测可信度因子通常设定为1，而且校正该因子值的能力提供了能更好地克服特殊过程条件的控制方法(和预测的响应)。
接下来的关于当前预测误差和预测误差的未来值的计算可以使用一个系数来估计，该系数是从进料氩含量预测误差的自相关特性模拟中获得的。提供一组限定氩塔进料氩含量预测误差(方框94)发展趋势的自相关系数，根据当前的预测误差值和自相关系数计算(方框96)未来预测误差的估计值。
作为未来模型精度的最小估计值，可以假定进料氩含量预测对于所有未来的的期间都是完美的，然而，影响进料氩含量的非模拟干扰的自相关特性应优先考虑。这一点可以应用如下方程来完成： ΔPE ( k ) = Σ j = 1 A a ( j ) * ΔPE ( k - j ) - - - k = 1 · · · N 其中k      进行估算的采样间隔(k＝0表示当前时间)ΔPE(k)在未来的采样时间间隔″k″中所估计的低压塔测定的预
   测误差，ΔPE(0)是根据当前观察到的预测误差计算出
   来的。N      进行预测估算的采样周期的个数。a(j)   预测误差的自相关模拟系数。A         模型中所包括的自相关系数的个数。
优选值N＝20，A＝10，A(j)系数形成预测误差数据的周期性回归。
作为方框85的选择以及方框90、98和96中的计算的结果，产生了当前和未来氩塔进料氩含量的预测误差的估算值(方框100)。这些估算的预测误差被用来校正和改进前面计算出来的预测氩塔进料氩含量的未来响应，使用如下表达式以达到改进未来响应的预测(方框104)： y a ( k ) = y ( k ) + Σ j = 1 k + 1 ΔPE ( k - j ) - - - - k = 1 . . N 其中k        进行估算的采样间隔。ya(k)    在未来的采样时间间隔″k″低压塔测定(如进料氩含量)
     的校正预测值。y(k)     在未来的采样时间间隔″k″低压塔测定(如进料氩含量)
     的响应模型预测值。ΔPE(k)  在未来的采样时间间隔″k″估算的低压塔测定预测误差，
     ΔPE(O)是根据观察到的当前预测误差计算出来的。N        进行预测校正的采样周期数。
现在转看图3B，对输出氩流的氮含量进行动态响应预测。应用产品氩氮含量的动态响应模型(方框110)，使用当前和未来氩塔进料氩含量预测误差(方框100)的估算值作为它的一个输入信号。动态模型的这一输入的基础在于影响低压塔24(及到氩塔26的氩流进料30)的非模拟过程干扰，由于过程的相互关系，以后会影响产品氩氮含量的杂质。因此，构造动态模型使得在进料氩氮含量中检测到的干扰在产品氩氮含量预测响应中发生调节。这种预测误差的″进料优先(feed-forward)″使得产品氩氮含量的未来响应预测的输出更快更″灵活″，从而能够使控制系统响应独立变量的变换以调节预测的氮值。
产品氩氮含量的动态响应模型的输入在许多情况下与氩塔动态响应模型(方框70)的输入相同。因此，测量的塔空气流(方框72)、测量的气态氧流(方框74)、测量的液态氮新增流(方框76)、测量的氩塔进料流(方框78)、以及检测的空气预净化干扰(方框80)都是动态响应模型的输入(方框110)。此外，从来自低压塔24测定的氩产品流(方框112)以及其它影响氩氮氩含量的独立测量值(方框114)是另外的输入。最后，如前面所述，当前和未来的氩塔进料氩含量预测误差的估算值(如前面所计算的)也被用作输入(方框100)。
产品氩氮含量动态响应模型(方框110)包括一个估算的当前值和一组在特定的未来时间窗口预测的未来值，如下所示： x ( k ) = ( Σ i = 1 I Σ j = 1 M h ( i , j ) * Δu ( i , k - j ) ) + ( Σ J = 1 M m ( j ) * APE ( k - j ) ) + x m k＝0…N对所有(k-j)＞0，Δu(i，k-j)＝0，从而得到没有控制操作的过程响应估算值。其中：k       是进行估算的采样间隔(k＝0提供当前值)x(k)    是在未来的采样时间间隔″k″经转换的产品氩杂质测定
       的预测值Δu(i，k-j)是在采样间隔″k-j″时独立变量″i″的采样值到采样值
       之间的变化。负的″k-j″代表先前值，正如″k-j″代表可
       能在未来发生的变化h(i，j)    模型的阶跃响应系数，它是通过对过程的试验性测试来
       估算或获得的m(j)       模型的阶跃响应系数，是通过对过程的试验性测试来估
       算或获得的，它将低压塔测定值的变化与经转换的氩杂
       质测定值的随后变化相互关联起来ΔPE(k-j)  在采样间隔″k-j″时低压塔测定预测误差中采样值到采
       样值之间的变化N          进行预测估算的采样周期数M          最大采样周期数，其中任何独立变量的变化都仍然能够
       对x(k)产生瞬态影响I          独立变量的个数Xm        经转换的产品氩杂质测定的当前的估算值
h(i，j)和m(j)最好是通过实验获得，并且将N＝M最好设置为先前指定的值(N＝M＝120)。
前面所示的动态响应模型是一个线性对数函数，但在输入和输出之间显示出一种非线性比例关系，并且测出x(k)在变换到操纵单元时是非线性的。因此，动态响应模型的输出是产品氩氮含量未来响应预测值(方框116)，其中由此确定的值已被转换为线性比例，从而使得随后的处理可以采用线性数学来进行。下面将会看到，经转换的产品氩氮含量值的预测值被用采调节滤波函数，被转换的值不需作复杂计算，随时可用。
总之，产品氩氮含量动态响应模型提供了两个经变换的输出，即一组关于产品氩氮含量的未来响应预测值以及预测的产品氩氮含量当前值。后一值用在图3C所示(下面将讨论)的控制值选择程序时″不作变换″(方框118，120)。经转换的未来响应预测值(方框116)照它们以后在变换模式(对此将结合图3D进行描述)中用于控制计算那样使用。
现在参看图3C，下面将描述本发明所采用的产品氩氮含量控制值选择的方法。简而言之，程序判断被测定的产品氩氮含量是否不在测定极限值范围之内，如果是，那么，将一个模型预测值用于产品氩氮含量。  采取这一行动的原因是因为不在预先建立的极限范围之内的测定的产品氩氮含量值可以导致高水平或低水平的测量″饱和″，从而造成采用可能会使过程进一步恶化的不准确的校正行动。在这种情况下，最好是采用模型预测值而不是测定值。
对校正值还采取过滤操作，对过滤常数要进行调节，从而保证当氩流中氮杂质具有较低值时，采用较低的过滤常数，而当氩流中氮杂质具有较高值时，采用较高的过滤常数。根据氩流中包括的氮杂质来改进过滤常数使得在较高的杂质水平下过滤动作较少，并且保证了系统中存在的噪声在杂质水平较低的情况下不会被加强。当氮杂质具有较高值时，采用较大的过滤常数值，因为噪声信号具有较小的影响。因此，在较高杂质水平时，则获得选择性较少的过滤，而在较低杂质水平时，可获得选择性较多的过滤，并且在两种杂质水平下噪声影响都被降为最小。
通过采用上面描述的数值比例转换(对数)，产品氩氮含量灵敏度变化的表示特征改进了测定噪声对控制信号的影响。在测定范围内，大多数信号噪声的绝对值是常数。由于非线性值，依据输入的大小，变换产生一个不成比例的值，这样一种变换将改变噪声作用的大小。例如，一个对数变换式
            y＝Ln(Y)其中：Y是输入信号值
  y是变换后的信号值提供一个差分输出：
           Δy＝ΔY/Y其中，ΔY是输入信号递增变化
  Δy是转换后的信号值的递增变化
对数变换值的递增变化值与输入信号的递增变化值之比与输入信号值成反比，因此，在测定信号具有较小值时，恒定大小的信号噪声将对变换值信号中的噪声产生更大的作用。
本发明的一个特性是提供在较小信号值时具有下降的噪声灵敏度的信号过滤。这一技术致力于小信号值时对噪声的潜在预测校正灵敏度，这种情况通常发生在控制产品氩氮含量之时。这相关于以下事实，即氩氮含量测定通常是通过两种独立分析的差异来进行的。这两种独立分析为：氩中氧加氮的含量，以及氩中氧的含量。在每一种分析过程中的噪声都对在氩测定中氮含量中观察到的总噪声产生影响。
反馈预测校正技术(下面进行描述)采用下面的过滤方程：
       Yt＝Yt－l＋k*(Yin－Yt－l)其中：Yt＝当前过滤的信号值
  Yt－l＝先前过滤的信号值
  Yin＝输入信号值
  k＝过滤常数
可变过滤常数k的大小通过下面的式子进行调节：
      k＝ko*(Yin/Yo)其中：
      ko是基础过滤常数
      Yo是用于过滤常数选择的基础信号值
在图3C中进行控制值选择。过程采用出流28处测定的产品氩氮含量(方框122)和由图3B推导出来的当前产品氩氮含量的模型预测值(方框120)作为输入。首先对测定的产品氩氮含量进行检测(判断方框124)，确定它是否小于测定下极限或大小的测定上限。如果不是，那么测定的值(方框126)被选作后用。如果是，那么基于选择预测值要好于选择可能会造成不准确校正行为的超出极限范围的测定值的这样一种假设(方框130)，选择模型预测值(方框128)以备后用。选定的值根据前面提及的非线性比例进行转换(方框134)，并供下面的计算使用(方框140)。
此时，基于产品氩氮含量控制值(从本质上说，它是产品氩流中测定的氮含量)计算过滤常数(方框132)，如上所述，过滤常数是根据氮杂质是在高水准还是在低水准而推导的。该过滤常数作为输出，为后面的计算所用(方框142)。
现在参看图3D，在此将对本根据产品氩氮含量的反馈测定确定预测校正的程序进行描述。程序的输入已在先前产生，如图3B和3C所示。更准确地说，这些输入包括选定并转换的产品氩氮含量(方框140)；当前产品氩氮含量的模型预测值(方框120)；用于预测校正的产品氩氮含量过滤常数(方框142)；以及转换的产品氩氮含量的未来响应预测(方框118)。采用每一个输入达到一个预测校正，从本质上说，该校正根据由过滤常数修正过的实际测定值改变了预测氮含量的先前估算的曲线。当前模型预测氮含量小于测定的当前氮含量(被采样时间增量除)，它被计算来确定表示预测误差的变化率的一个斜率。接着该斜率被乘以一个过滤常数，从而得到一个校正斜率，指示该对预测斜率作多少调节才能使其接近当前测定的斜率。
通过首先转换模型预测的产品氩氮含量值的比例实现预测校正(方框150)。该值被输入到加法器152，被选定并被转换的产品氩氮含量也被加到其中(方框140)。如果，如图3C所示(方框124、126和128)，决定采用产品氩氮含量的模型预测值(因为测定值超出了测定极限的范围)，那么相同的值被施加到加法器152，其输出为零。与此相反，如果决定采用产品氩氮含量的测定值，那么加法器152的输出指示了产品氩氮含量的测定值与预测值之差。
假定现在情况为后者，那么预测误差与产品氩氮含量过滤常数(方框142)一起被馈送到乘法器154。乘法器154的输出是因为被过滤常数相乘而减小了的预测误差值。乘法器154输出产品氩氮含量预测增量到预测斜率调节程序(方框156)。该″预测″增量被用于产品氩氮含量的未来响应预测(方框118)，以调节其斜率接近当前测定的氮含量。方框156所示程序的输出是经转换的产品氩氮含量的校正后的未来响应预测，被控制系统用来调节独立变量，以控制氩流中的氮含量。
总之，上面的控制程序使得低压塔测定预测误差的当前值被用来调节氩流杂质测定的动态响应预测。此外，对低压塔测定预测误差的估算未来值被用于调节氩杂质的动态响应预测。低压塔测定未来响应预测通过估算的测定预测误差未来值来加以校正。采用对数或类似的数值转换，结合一体化的模型结构来模拟产品氩流中的氮杂质，从而保证了更为紧凑与有效的处理。最后，当测定值超出测量范围或不适用时，本发明优先选择并使用了产品氩杂质的模型预测值从代替测定值来进行杂质控制。
应该理解，以上只是对本发明作了示意性描述，对本领域的技术人员而言，在不脱离本发明范围的前提下可以作出许多改进。因此，在权利要求范围内的任何修改、改进和变化都将被本发明所包括。

Claims (8)

1.用于控制低温空气分离系统中的中间产物和下游输出产品的方法，所述中间产物在所述输出产品之前产生，所述输出产品的测量值变量与所述中间产物的较早测量值变量相关，所述中间产物测量值和输出产品测量值取决于独立可变现象，所述方法由软件操作的控制计算机实现，它包括以下步骤：
a.对所述中间产物、所述输出产品和所述独立可变现象进行测量；
b.根据所述独立可变现象预测所述中间产物的测量值并且输出该预测值；
c.确定所述中间产物的预测值与该中间产物的实际测量值之差，从而得到所述中间产物的当前预测误差值；
d.通过使用一个输入的可信度因子将所述中间物的当前预测误差值转换为所述中间产物的实际当前预测误差值；
e.通过与先前计算的值相关联来估算所述中间产物的所述真实当前预测误差值的未来值；
f.采用在步骤d和e估算的中间产物的所述真实的当前和未来预测误差值来修正所述输出产品的测量值预测值，这一行为要在中间产物的所述真实的当前预测误差值以及所述中间产物的所述真实预测误差的未来值对所述输出产品的测量值产生影响之前进行；
g.在过程调节媒介中采用在步骤f中修正过的所述输出产品测量值的预测值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于进一步包括以下步骤：
h.响应当前测定的输出产品值，校正所述输出产品的预测值，方式为：
(1)确定所述输出产品的预测测量值与所述当前测量的输出
产品值之间的差别，得到一个输出产品预测误差，
(2)使用一个可变过滤函数，将噪声从所述输出产品预测误
差中去掉，所述可变过滤函数取决于所述输出产品的测量
值的水平。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤h(2)进一步包括：
(i)确定输出产品的预测值与测定值之间的差别，得到一个当
前预测误差；
(ii)至少在部分程度上依据输出产品的所述测定值来计算一
个过滤常数；
(iii)通过采用(ii)中计算的所述过滤常数对所述输出产品的所
述当前预测误差进行过滤，产生一个实际上不灵敏的噪声
预测误差估算值；
(iv)采用对所述输出产品的经过滤的低噪声灵敏度预测误差
估算值来校正所述输出产品测量值的预测值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法适用于包括一个低压分离塔和一个氩塔的低温空气分离设备，所述中间产物是来自所述低压分离塔的氩塔进料氩含量，所述输出产品是来自所述氩塔的产品氩，并且包括氮杂质。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于步骤(b)提供对氩塔进料氩含量的未来响应预测和当前预测的氩塔进料氩含量，步骤(c)得出测定的氩塔进料氩含量与所述当前预测的氩塔进料氩含量之差，从而得到当前氩塔进料氩含量的预测误差值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于步骤(f)采用氩塔进料氩含量预测误差值来确定来自所述氩塔中的产品氩杂质含量的当前与未来的响应预测值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于(f)和(g)之间还包括以下步骤：
如果测定的产品氩氮含量值在设定的极限范围之内，那么选择该值输出到控制系统，如果不在设定的极限范围之内，那么选择产品氩氮含量的模型预测值作为输出，以保证超出范围的产品氩氮含量测量值不被所述控制系统所使用。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于在步骤(f)和(g)之间还包括以下额外的步骤：
确定一个过滤函数，该函数取决于产品氩氮含量的水平；
将所述过滤函数，用于从测定的产品氩氮含量值和模型预测的产品氩氮含量值之差确定的产品氩氮含量预测误差，以确定预测的校正值。
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