CN109426153B - 基于模型预测控制mpc的受迫斜坡变化的应用 - Google Patents
基于模型预测控制mpc的受迫斜坡变化的应用 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109426153B CN109426153B CN201810952207.7A CN201810952207A CN109426153B CN 109426153 B CN109426153 B CN 109426153B CN 201810952207 A CN201810952207 A CN 201810952207A CN 109426153 B CN109426153 B CN 109426153B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sheet
- grade
- trajectory
- reference trajectory
- mpc
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 82
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 63
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 37
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 35
- 239000000123 paper Substances 0.000 claims description 28
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 27
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 20
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 16
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims description 8
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 8
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 5
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 239000004033 plastic Substances 0.000 claims description 4
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 claims description 4
- 239000005060 rubber Substances 0.000 claims description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 239000000945 filler Substances 0.000 claims description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 2
- 239000002002 slurry Substances 0.000 description 12
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 8
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 7
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 7
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 3
- 239000011888 foil Substances 0.000 description 3
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 3
- 239000000956 alloy Substances 0.000 description 2
- 229910045601 alloy Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 241000723994 Maize dwarf mosaic virus Species 0.000 description 1
- 229920002472 Starch Polymers 0.000 description 1
- 229920002522 Wood fibre Polymers 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 238000005275 alloying Methods 0.000 description 1
- 238000000137 annealing Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000003490 calendering Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 1
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 1
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 1
- -1 packing Substances 0.000 description 1
- 239000002985 plastic film Substances 0.000 description 1
- 229920006255 plastic film Polymers 0.000 description 1
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 238000011112 process operation Methods 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000008107 starch Substances 0.000 description 1
- 235000019698 starch Nutrition 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000004753 textile Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
- 239000002025 wood fiber Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
- D21G—CALENDERS; ACCESSORIES FOR PAPER-MAKING MACHINES
- D21G9/00—Other accessories for paper-making machines
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
- D21F—PAPER-MAKING MACHINES; METHODS OF PRODUCING PAPER THEREON
- D21F11/00—Processes for making continuous lengths of paper, or of cardboard, or of wet web for fibre board production, on paper-making machines
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
- D21F—PAPER-MAKING MACHINES; METHODS OF PRODUCING PAPER THEREON
- D21F9/00—Complete machines for making continuous webs of paper
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
- D21G—CALENDERS; ACCESSORIES FOR PAPER-MAKING MACHINES
- D21G9/00—Other accessories for paper-making machines
- D21G9/0009—Paper-making control systems
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/048—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators using a predictor
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
- D21G—CALENDERS; ACCESSORIES FOR PAPER-MAKING MACHINES
- D21G9/00—Other accessories for paper-making machines
- D21G9/0009—Paper-making control systems
- D21G9/0027—Paper-making control systems controlling the forming section
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Algebra (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
一种实现由模型预测控制（MPC）执行的高性能自动等级改变的控制器参考轨迹设计技术。技术包括：（1）适当的过程输出参考轨迹延迟的自动确定，以实现过程输入移动的最佳协调；（2）替代仅仅随着等级改变进展增量地，在等级改变的开始提供整个计划的过程输出参考轨迹斜坡，再次实现过程输入的移动以替代仅仅朝向当前目标而沿着所计划的未来路径来驱动过程输出；以及（3）使用过程输入受迫斜坡变化来允许具有其它过程输入移动的最佳协调的过程输入的线性斜坡变化，从而保持所有过程输出遵循期望的轨迹。技术益处是更快且更高性能的等级改变。此外，此技术的使用允许自动等级改变包的更容易设立和维护。
Description
技术领域
本发明总体上涉及用于造纸中的等级改变的基于模型预测控制的实现的技术。
背景技术
在造纸过程中，期望的是从一个纸等级到另一个的生产转变快速地并且以最少的不合规生产来发生。被称为等级改变的这些事件可以由专门的软件包来自动地控制。这些包允许在过程输出（质量）变量设置点的开环斜坡变化（ramping）中斜坡变化的过程输入变量与其它特征的组合来协调过程输入移动，从而快速地实现期望的质量变量斜坡变化并且没有从规范的显著偏差。尽管数年的努力，但是可用于任务、控制配置和操作以最佳地协调过程输入移动的许多方法和多个工具是具有挑战性的。
发明内容
当改变等级或者从一个操作点向另一个转变过程时，合期望的是沿着平滑轨迹（诸如，斜坡（ramp）或S形状曲线）将一些过程输出或者受控变量（CV）移动到新的值。引起CV遵循期望轨迹所需要的过程输入或受操纵的变量（MV）的移动也应当是平滑的并且协调良好的，以便按照预期移动CV而没有不必要的或者过于侵犯的致动器移动。另外，情况经常是：在等级改变中，一些CV需要被移动到新的值，但是其它CV需要保持处在恒定值。在此情况下，MV的移动需要协调良好以沿着其期望轨迹移动一些CV，同时保持其它CV处于其恒定目标，而没有引起针对轨迹或目标的显著偏差。而且，在一些情况下，优选的是使得某些MV根据预定的轨迹移动预定的量。在此情况下，其它MV的移动必须与具有预定轨迹的MV协调良好，使得所有CV保持到其轨迹或目标而没有显著偏差。
MPC是可以用来找到最佳MV移动以将CV的移动指引成遵循所计划的轨迹的控制技术。MPC使用过程模型来基于过去的MV移动和所计划的MV移动来预测CV的未来移动。出于此原因，MPC是应用到等级改变的优秀的技术。特别地，MPC可以自动地确定引起CV以最少的偏差量来遵循轨迹所需要的MV移动的集合。MPC还可以考虑到预定MV移动在CV的未来移动上的效应。
将MPC成功用于等级改变的一个重要方面是在CV轨迹和预定MV轨迹的设计中计及过程时间延迟，使得在没有偏差的情况下协调MV移动来保持CV遵循其轨迹在物理上是可能的。
本发明部分地基于实现由模型预测控制（MPC）执行的高性能自动等级改变的控制器参考轨迹设计技术的开发。本发明的独特方面包括：（1）适当过程输出参考轨迹延迟的自动确定，以实现过程输入移动的最佳协调；（2）替代仅仅增量地随着等级改变进展，在等级改变的开始提供整个计划的过程输出参考轨迹斜坡，再次使得过程输入的移动能够替代仅仅朝向当前目标而沿着所计划的未来路径来驱动过程输出；以及（3）使用过程输入受迫斜坡变化来允许具有其它过程输入移动的最佳协调的过程输入的线性斜坡变化以保持所有过程输出遵循期望轨迹。本发明的技术益处是更快且更高性能的等级改变。此外，此技术的使用允许自动等级改变包的更容易设立和维护。
在一个方面中，本发明针对的是一种用于片材制作机器的控制器，其包括：（a）处理单元；（b）用于从片材制作机器向处理单元提供一个或多个受控变量（CV）的输入；（c）用于从处理单元向片材制作机器提供一个或多个受操纵的变量（MV）的输出，其中MV中的一个或多个具有预指定的轨迹；其中处理单元配置成（i）使用时间范围（time horizon）之上的模型预测控制（MPC）来对CV中的一个或多个进行采样并且计算MV移动以将成本函数最小化，所述成本函数使CV从其所设计的轨迹的偏差不利（penalize）并且还使MV移动不利，其中MPC使用二次编程（QP）算法并且针对每个CV来分配主要MV，并且针对CV选择斜坡率（ramprate），其中使用主要MV-CV模型和斜坡率来生成用于CV的轨迹，以及（ii）实现所述一个或多个MV的移动并且将MV中的一个或多个输出到片材制作机器。
在另一方面中，本发明针对一种片材制作系统的模型预测控制的方法，其包括：（a）针对一个或多个受操纵的变量（MV）分配目标；（b）针对已经为其分配目标的所述一个或多个MV选择延迟和斜坡；（c）针对一个或多个受控变量（CV）分配目标；（d）针对所述一个或多个CV选择延迟和斜坡率；（e）针对已经为其分配目标的所述一个或多个MV，基于目标以及所选择的延迟和斜坡来计算轨迹；（f）针对至少一个受控变量，基于目标以及基于所选择的延迟和斜坡来计算轨迹；（g）通过将成本函数最小化而针对不具有预分配的目标的任何MV来计算移动，所述成本函数使CV从所计算的轨迹的偏差不利并且还使MV移动不利；以及（h）使用最小化成本函数的所计算的MV移动和轨迹来实现等级改变，以便从具有第一等级的产品的生产到具有第二等级的产品的生产来转变，其中等级改变由时间延迟和受迫斜坡来表征。
在另外的方面中，本发明针对一种控制材料的片材的生产的系统，其在机器方向（MD）上移动，所述系统包括：
沿着MD定位的多个致动器，其中所述多个致动器中的每一个是可控制的以使材料的性质变化；
用于测量和获取材料的片材的性质数据的装置；以及
用于发起和监视在预选择的时间段内从第一等级的材料的片材的生产到第二等级的材料的片材的生产的转变的模型预测控制器（MPC），其中MPC响应于指示材料的性质的信号而向所述多个致动器提供信号以使材料的性质变化，其中转变由时间延迟和受迫斜坡表征。
附图说明
图1是并入MPC控制器的控制系统；
图2A和2B图示了纸生产系统；以及
图3是图示了基于MPC的受迫斜坡变化到造纸机器的应用的框图。
具体实施方式
图1示出了在控制器2的控制之下的受控系统6，其包括计算机系统4、输出模块8和输入模块10。在操作中，控制器2从输出模块8生成受操纵的变量（MV）12的序列并且从输入模块10接收受控变量（CV）（输入变量）14的序列。控制输出和输入12和14可以采取向受控系统6发送以及从受控系统6接收的模拟或数字控制信号的形式。计算机系统4可以包括处理单元16和存储器（未示出）。图1的MPC系统的应用是用于造纸机器，其中控制器2在纸等级改变期间与造纸机器或其部件对接。
图2A和2B图示了示例纸生产系统100。如图2A中所示，纸生产系统100包括造纸机102。造纸机102包括用来生产或处理纸产品的各种部件。在此示例中，各种部件可以用来生产在卷盘106处收集的纸张104。
在此示例实施例中，造纸机102包括压头箱108，其跨机器均匀地向连续移动的筛子或网状物110分发浆料悬浮液。进入压头箱108的浆料悬浮液可以包含例如0.2-3%的木质纤维以及可能地其它固体，其中悬浮液的其余部分是水。压头箱108包括用于分发浆料悬浮液的任何适合的结构。压头箱108可以例如包括薄片开口（slice opening），通过该薄片开口将浆料悬浮液分发到筛子或网状物110上。筛子或网状物110表示用于接收浆料悬浮液并且允许水或其它材料排出或离开浆料悬浮液的任何适合的结构。
片材104然后进入包括多个压辊的挤压区段112。片材104行进通过挤压区段112中的成对反向旋转的辊之间的开口（被称为“辊隙（nip）”）。这样，挤压区段112中的辊压缩浆料材料，从而形成片材104。这可以帮助从浆料材料移除更多的水并且使片材104的两侧上的片材104的特性均等。挤压区段112可以包括用于挤压片材104的任何适合的布置中的任何适合数目的压辊。
片材104接下来进入包括一系列经加热的辊的干燥器区段114。片材104在经加热的辊之上行进，所述经加热的辊对片材104进行加热并且引起片材104中的更多水蒸发。可以使用蒸汽或者任何其它经加热的物质来向干燥器区段114中的经加热的辊赋予热量。干燥器区段114可以包括用于加热片材104并且从片材104移除水的任何适合的布置中的任何适合数目的经加热的辊。
压光机（calendar）116处理片材104并且对片材104进行抛光（finish）。例如，压光机116可以使片材104平滑并且向片材104赋予最后的抛光、厚度、光泽（gloss）或其它特性。还可以将其它材料（诸如淀粉或蜡）添加到片材104以获得期望的抛光。压光机116可以包括用于对片材104抛光的任何适合布置中的任何适合数目的压光机堆栈。一旦通过压光机116的处理完成，则卷盘设备118就将片材104收集到卷盘106上。
这表示可以用来生产纸产品的一种类型的造纸机102的简要描述。关于这个类型的造纸机102的另外的细节在本领域中是公知的并且对于本公开的理解而言是不需要的。而且，这表示可以在系统100中使用的一个特定类型的造纸机102。可以使用包括用于生产纸产品的任何其它或另外的部件的其它机器或设备。此外，本公开不被限制到与用于生产或处理纸产品的系统来使用，并且可以与生产或处理其它项目或材料的系统一起使用，诸如塑料、纺织品、金属箔或片材、或者其它或另外的材料。
为了控制造纸过程，可以连续地或者重复地测量片材104的性质，并且调整造纸机102以确保片材质量。此控制可以通过使用扫描仪120测量片材性质来实现。扫描仪120能够扫描片材104并且测量片材104的一个或多个特性。例如，扫描仪120可以携带用于测量片材104的干重、湿气含量、灰含量、或者任何其它或另外的特性的传感器。扫描仪120包括用于测量或检测片材104的一个或多个特性的任何适合的一个或多个结构，诸如传感器的集合或阵列。传感器的扫描集合表示用于测量片材性质的一个特定实施例。其它实施例可以包括使用传感器的静止集合或阵列。
将来自扫描仪120的测量结果提供到机器方向（MD）控制器122。控制器122控制影响片材104的机器方向特性的造纸机102的各种操作。片材104的机器方向特性一般指的是在机器方向（片材104的行进的方向）上变化和受控的片材104的平均特性。机器方向一般垂直于片材104的横向（CD）（跨片材104的方向）。
在此示例中，控制器122能够控制浆料到压头箱108的供应。例如，控制器122可以向控制阀126的原料流控制器124提供信息。原料流控制器124一般控制阀126的打开和关闭以控制到压头箱108的原料（浆料、填充物、水和其它材料的混合物）的流动。原料流控制器124使用来自MD控制器122的信息以及到压头箱108的原料流的测量结果来控制阀126。
控制器122还能够控制到干燥器区段114的蒸汽的供应。例如，控制器122可以向控制阀130的蒸汽压控制器128提供信息。蒸汽压控制器128一般控制阀130的打开和关闭以控制干燥器区段114中的蒸汽压。这样，蒸汽压控制器128控制干燥器区段114中的辊的加热，由此控制由干燥器区段114提供的干燥量。蒸汽压控制器128使用来自MD控制器122的信息以及蒸汽压的测量结果来控制阀130。
MD控制器122包括用于控制纸或其它机器的操作的任何硬件、软件、固件或其组合。MD控制器122可以例如包括至少一个处理器132以及存储由（多个）处理器132使用、生成或收集的指令和数据的至少一个存储器134。
如图2B中所示的那样生产提供到压头箱108的原料。这里，向原料制备单元152提供浆料。原料制备单元152处理浆料来使浆料制备用于在制作片材104中使用（图2A）。例如，原料制备单元152可以对浆料纤维进行清洁和提炼，使得浆料纤维具有期望的性质。原料制备单元152还可以接收并且处理从筛子或网状物110恢复的回收利用的纤维。原料制备单元152包括用于制备纤维或其它材料以在造纸机中使用的（多个）任何适合的结构。
由原料制备单元152提供的纤维与一个或多个填充物以及与由保存单元154提供的回收利用的材料混合。所得到的混合物表示密集原料（thick stock）158并且具有相对高的纤维浓度（fiber consistency）（诸如大约0.4%）。然后将密集原料158与白水在短的循环路径160中混合以产生稀疏原料（thin stock）162。稀疏原料162具有相对低的纤维浓度（诸如大约0.2%）。将稀疏原料162提供到压头箱108以用于在形成片材104中使用。长循环路径164将回收利用的材料提供到保存单元154和原料制备单元152以用于恢复。保存单元154可以拒绝通过长循环路径164提供的材料中的一些。
在一个操作方面中，MD控制器122控制原料流、蒸汽压或者系统100中的其它特性。这允许MD控制器122控制片材104的各种特性。而且，MD控制器122可以实现等级改变控制功能，诸如通过在MD控制器122中并入或实现等级改变控制器136。等级改变控制器136还可以驻留在MD控制器122外部并且与MD控制器122交互。
等级改变控制器136更加高效地实现系统100中的等级改变。例如，等级改变控制器136可以允许造纸机102从片材104的一个等级的生产到片材104的另一等级更加快速地转变。这可以帮助减少或者最小化在等级改变期间生产的滞销产品的数量。在下文中提供关于此等级改变控制功能的另外的细节。
过程模型
造纸机器方向（MD）过程的物理过程操作可以由数学模型来表示。然而，本发明并不取决于特定的模型形式。作为拉普拉斯域中的传递函数的矩阵（即，连续时间传递函数）来将过程模型应用到控制器。控制器将连续时间传递函数转换到处于适当的采样间隔的离散时间。在此控制器算法描述中，我们将以作为离散时间中的传递函数的模型来开始：
其中
是在更新点
处的过程模型的
维输出，
是到过程模型的
维输入，并且
是离散时间传递函数的矩阵。
充当二次变换（backshift）算子，使得对于变量
：
状态空间形式中的过程模型的实现
系统（1）的简单状态空间实现是：
其中
是
常数矩阵，并且
取决于矩阵
中的子系统的阶次；
是
常数矩阵；并且
是
常数矩阵。
我们将此系统重构如下：
然后我们得出以经增强的状态空间形式的经缩放的过程模型：
其中：
要指出，过程模型（4）使更新点
处的过程输入移动
与更新点
处的过程输出
相关。MPC的随后发展将基于此模型。
成本函数
本文描述的MPC遵循标准MPC滚动时域（receding horizon）方法，其中在每个控制器更新处，接下来的
，计算MV移动以使成本函数最小化。
被称为控制时域（controlhorizon）。实现MV移动中的第一个，并且然后在下一控制器更新处重新计算最佳的MV移动序列，考虑到最新过程信息。
典型的成本函数由（9）给出：
为了更加细密地重写成本函数，我们创建了以下矩阵和矢量：
然后，我们具有：
此时，应当指出的是，基于过程模型（4），
给出预测范围之上的CV的预测。预测范围之上的目标轨迹
可以以多个不同的方式来设计。例如，一个非常简单的方法是将当前设置点
视为用于整个预测范围的目标。在此情况下，我们具有：
其中
是
单位矩阵的列矩阵：
MPC将关于控制范围之上的输入移动（即关于
）来使成本函数（16）最小化。为了达成此最小化，我们将明确地将
写作
的函数。
可以通过以下来计算所预测的输出
：
其中：
并且
我们将恒等式（19）应用到成本函数（16）：
控制变量和受操纵的变量轨迹生成
通过引用并入本文的Chu等人的美国专利号9,557,724描述了一种以与等式（17）中示出的方式不同方式来设计CV参考轨迹
的MPC技术。替代地，该技术牵涉到选择一阶外加空载过程，以及使用一阶外加空载时间（deadtime）过程作为过滤器以基于当前设置点
来产生未来
经过滤的值。此想法的重要方面在于：通过在参考轨迹中包括充足的延迟，控制器可以找到将导致CV以非常少的误差遵循参考轨迹的合理的MV移动的集合。
对于每个CV，用户将MV分配为主要MV并且选择用于CV的阿伐比（alpha ratio）。主要MV是预期或期望具有CV上的最大影响的MV。如果存在MV将关于其具有CV上的最大影响的某种不确定性，则具有最长时间延迟的MV-CV配对可以用来确定主要MV。然后使用主要MV-CV模型和阿伐比来生成用于CV的目标轨迹。阿伐比是主要MV-CV模型的时间常数上的乘子，使得大于1的阿伐比暗示着更大的时间常数并且小于1的阿伐比暗示着更小的时间常数。取主要MV-CV模型的时间常数乘以阿伐比，来自主要MV-CV模型的时间延迟以及增益1创建了经延迟的过滤器，其将用来生成预测范围之上的目标轨迹。创建这样的目标轨迹引起控制器呈现与传统基于达林的控制器的行为类似的行为。
我们针对等级改变应用类似的概念；然而，代替通过一阶外加空载时间过程对期望的设置点进行过滤，参考轨迹
可以通过允许某些延迟并且然后以预选择的斜坡率创建从初始设置点到最终设置点的简单斜坡来创建。可以选择参考轨迹的其它形式，诸如经延迟的S形函数。这向控制器提供参考轨迹，其提供从当前CV目标到最终CV目标的、可以用合理的控制动作实现的平滑且合期望的路径。通过在轨迹中包括充足的延迟，控制器更好地能够协调MV移动。
用于等级改变的轨迹生成可以表示为：
其中
是生成参考轨迹的传递函数的
矩阵。
约束
成本函数（22）的最小化经受输入最小值、最大值和移动尺寸约束：
经受： (24)
其中
是输入最小值，
是输入最大值并且
是最大移动尺寸。
我们引入恒等式：
其中
是
单位矩阵的列矩阵：
并且
是
单位矩阵的
下三角块矩阵：
（24）中的约束等同地写为：
然后可以进一步操纵以变成：
然后通过二次编程来求解问题（24）以得到移动的最佳集合
。
在预测控制中，我们仅从
实现第一移动；然后等待一个控制间隔并且重复计算。因此，我们限定矩阵
：
由MDMV控制器作出的当前控制移动然后为：
迫使过程输入的轨迹
回想过程输入
是
维的。因此，如果
的
个分量标记为
, 
, …
，则我们可以写成：
这里R是对
的分量重新排序的简单矩阵。
是输入
的每个分量的各个移动轨迹。在典型的MPC控制中，我们将允许控制器选择
中的所有分量的值；然而，有时候期望的是迫使一个或多个分量轨迹（即某些
）取预定的值，诸如线性斜坡。
例如，在造纸机MD控制的情况下，可能合期望的是通过使机器速度以稳定速率从某一初始速度向某一目标速度斜坡变化而具有造纸机改变速度。在此情况下，代替允许控制器选择用于机器速度的移动的值，将期望的机器速度斜坡提供到控制器，使得控制器可以协调其它过程输入的移动以将对过程输出的干扰最小化。
在其中从受迫过程输入中的改变到过程输出的响应的时间延迟小于从其它过程输入中的改变的时间延迟的情况下，可以将经延迟的机器速度斜坡提供到控制器，使得控制器可以在受迫输入之前移动其它过程输入，使得可以完全地协调输入移动。
使成本最小化
通常，MPC通过根据等式（24）将成本函数最小化来进行；然而，当我们希望迫使一个（或多个）或过程输入遵循预定的轨迹时，要解决的问题被修改成变成：
经受： (33)
其中
是将迫使第i个过程输入遵循的预定轨迹。
这是具有等式约束的二次程序（QP）。存在可用于此问题的许多求解器。在本发明中，通过直接代用来求解该问题。将期望的轨迹代入到目标函数（22）中；然后从决定变量移除
，这意味着修改
来排除
。这减少了QP的尺寸并且消除了商业QP求解器中的等式约束的任何无效率行为或差的处置的可能性。
到等级改变的应用
上面描述的概念特别地适合于实现用于造纸机控制的等级改变，并且还适合于促进针对一般扁平片材或卷材（web）和其它工业过程的等级或组成变化控制。例如，基于MPC的受迫斜坡变化适用于封装、橡胶片材、塑料膜、金属箔等的连续制造者（continuousmanufacturer）。这些过程使用致动器，所述致动器沿着机器方向对准并且其紧密结合（engage）并且对材料的连续移动的片材或卷材进行成形。
在橡胶和塑料材料的制造中，等级或组成变化包括对聚合物组成和添加剂的改变，因为橡胶或塑料经历各种操作，包括在退出挤出机之后的压光和模塑步骤。对于金属箔，例如当用不同百分比的各个金属再形成合金时，发生等级或组成变化。合金组成经历包括挤出和退火的一系列操作，以制造具有不同组成和厚度的合金。
利用本发明，采用如在等式（23）中表示的用于等级改变的轨迹生成来设计用于MPC的合期望的CV参考轨迹。MPC能够找到引起CV遵循参考轨迹而没有显著偏差的MV移动。此外，可以迫使一些MV遵循线性斜坡，如在迫使过程输入区段的轨迹中描述的那样。对于CV参考轨迹设计和受迫斜坡设计两者，轨迹包括充足的延迟，使得MPC可以完全协调MV移动以实现CV从其目标的最小偏差。结果是可以从一个操作区域（操作点的一个集合）向新的操作区域平滑地引领（pilot）工业过程的模型预测控制器。
图3图示了实现基于MPC的受迫斜坡变化以用于造纸的策略中的一般优选的步骤。操作员选择（i）用于特定等级改变的CV斜坡率和最终设置点（20），（ii）用于任何受迫MV斜坡变化的MV斜坡率和最终值（24），以及（iii）准许时间延迟的自动选择以包括CV轨迹（22）的主要MV-CV配对。将基于操作员的选择来设计的CV轨迹（26）和MV受迫斜坡（28）输入到MPC（30）中。控制器配置成选择最佳MV移动以沿着所设计的轨迹移动CV，同时将MV移动最小化，由此计及任何受迫MV斜坡并且校正干扰。在等级改变期间，将MV移动发送到过程（32），并且将来自造纸机器（34）的测量结果反馈到控制器（36）。
前文已经描述了本发明的原理、优选实施例和操作的模式。然而，本发明不应当被解释为限制到所讨论的特定实施例。替代地，上面描述的实施例应当被视为是说明性的而非约束性的，并且应当领会到，可以由本领域技术工人在那些实施例中作出变化，而没有脱离如由下面的权利要求限定的本发明的范围。
Claims (10)
1.一种片材制作系统的模型预测控制的方法，其包括：
为一个或多个受操纵的变量MV分配目标；
针对已经为其分配目标的所述一个或多个MV选择延迟和斜坡；
为一个或多个受控变量CV分配目标；
选择用于所述一个或多个受控变量CV的延迟和斜坡率；
基于所述目标以及所选择的延迟和斜坡而针对已经为其分配目标的所述一个或多个MV来计算轨迹；
基于所述目标以及基于所选择的延迟和斜坡而针对至少一个受控变量来计算轨迹；
通过使成本函数最小化而针对不具有预分配的目标的任何MV来计算移动，所述成本函数使CV从所计算的轨迹的偏差不利并且还使MV移动不利；并且
通过针对等级改变，允许时间延迟并且以预选择的斜坡率创建从初始设置点到最终设置点的斜坡来生成参考轨迹，其中生成的参考轨迹被表示为：
其中
是生成所述参考轨迹的传递函数的(ny x Hp) x ny 维矩阵，其中ny是CV的总量，Hp是控制层的长度，并且
是当前设置点；并且
使用使成本函数最小化的所计算的MV移动和所述参考轨迹来实现等级改变，使得从具有第一等级的产品的生产向具有第二等级的产品的生产转变。
2.权利要求1所述的方法，其中片材制作系统包括一个或多个致动器，并且其中所述一个或多个MV用来控制所述一个或多个致动器。
3.权利要求1所述的方法，其中片材制作系统包括造纸系统。
4.权利要求3所述的方法，其中CV包括以下中的一个或多个：纸张的干重、纸张的湿气含量、以及纸张的灰含量，并且MV包括以下中的一个或多个：湿润原料流、填充物流、与造纸机中的干燥器区段相关联的蒸汽压、以及与造纸机相关联的机器速度。
5.权利要求1所述的方法，其中用于CV中的一个或多个的目标包括用于第二等级的配方。
6.一种控制材料的片材的生产的系统，其在机器方向MD上移动，所述系统包括：
沿着MD定位的多个致动器（112、114、116），其中所述多个致动器中的每个是可控制的以使材料的性质变化；
用于测量和获取材料的片材的性质数据（120）的装置；以及
用于在预选择的时间段内发起和监视从材料的片材的第一等级的生产向材料的片材的第二等级的转变的模型预测控制器MPC，其中MPC响应于指示材料的性质的信号而向所述多个致动器（112、114、116）提供信号以使材料的性质变化；
控制器包括处理单元，被配置为：
通过针对等级改变，允许时间延迟并且以预选择的斜坡率创建从初始设置点到最终设置点的斜坡来生成参考轨迹，其中生成的参考轨迹被表示为：
其中
是生成所述参考轨迹的传递函数的(ny x Hp) x ny 维矩阵，其中ny是CV的总量，Hp是控制层的长度，并且
是当前设置点；并且
使用使成本函数最小化的所计算的MV移动和所述参考轨迹来实现等级改变，以从片材的第一等级的产品的生产向片材的第二等级转变。
7.权利要求6所述的系统，其中MPC被配置成自动地确定适当的过程输出参考轨迹延迟以实现过程输入移动的最佳协调。
8.权利要求6所述的系统，其中在包括压头箱的脱水机器的移动可渗水的线材上形成含水的纤维的湿润原料，所述压头箱具有湿润原料通过其排放的多个孔径。
9.权利要求6的系统，其中致动器紧密结合并且对移动材料的连续片材进行成形。
10.权利要求6所述的系统，其中片材材料包括选自由以下构成的组的材料的连续片材：纸、金属、橡胶和塑料。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US15/683693 | 2017-08-22 | ||
| US15/683,693 US10969749B2 (en) | 2017-08-22 | 2017-08-22 | Application of model predictive control (MPC)-based forced ramping of process input variables and process output reference trajectory design over a prediction horizon for MPC-based paper machine grade change control |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109426153A CN109426153A (zh) | 2019-03-05 |
| CN109426153B true CN109426153B (zh) | 2023-04-14 |
Family
ID=63407045
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810952207.7A Active CN109426153B (zh) | 2017-08-22 | 2018-08-21 | 基于模型预测控制mpc的受迫斜坡变化的应用 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10969749B2 (zh) |
| EP (1) | EP3457226B1 (zh) |
| CN (1) | CN109426153B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11073804B2 (en) * | 2017-11-07 | 2021-07-27 | Exxonmobil Research & Engineering Company | Interface between processing environment optimization layers |
| US11247571B2 (en) * | 2019-11-18 | 2022-02-15 | GM Global Technology Operations LLC | Intelligent energy management system for a vehicle and corresponding method |
| CN111045327B (zh) * | 2019-11-28 | 2021-10-01 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院 | 基于广义预测控制的手自动切换方法 |
| CN114721272A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-08 | 同济大学 | 轨迹跟踪控制方法、装置、设备与计算机可读存储介质 |
| CN116411473A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-07-11 | 山东明源智能装备股份有限公司 | 一种靴式压榨控制系统的构建方法 |
Family Cites Families (32)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA968045A (en) * | 1970-02-03 | 1975-05-20 | Industrial Nucleonics Corporation | System and method for performing coordinated changes of fibrous sheet parameters |
| US4224513A (en) * | 1978-04-06 | 1980-09-23 | Measurex Corporation | Apparatus for the on-line measurement of the opacity of a paper sheet |
| US5347446A (en) * | 1991-02-08 | 1994-09-13 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Model predictive control apparatus |
| US6076022A (en) | 1998-01-26 | 2000-06-13 | Honeywell-Measurex Corporation | Paper stock shear and formation control |
| FI115081B (fi) * | 2001-10-19 | 2005-02-28 | Metso Automation Oy | Menetelmä ja laitteisto paperikoneen massaosaston toiminnan ohjaamiseksi |
| US6901300B2 (en) * | 2002-02-07 | 2005-05-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc.. | Adaptation of advanced process control blocks in response to variable process delay |
| US7376472B2 (en) * | 2002-09-11 | 2008-05-20 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Integrated model predictive control and optimization within a process control system |
| JP2005339241A (ja) * | 2004-05-27 | 2005-12-08 | Nissan Motor Co Ltd | モデル予測制御装置および車両用推奨操作量生成装置 |
| US20060162887A1 (en) * | 2005-01-26 | 2006-07-27 | Weinstein David I | System and method to control press section dewatering on paper and pulp drying machines using chemical dewatering agents |
| US7454253B2 (en) * | 2006-03-30 | 2008-11-18 | Honeywell Asca Inc. | Fast performance prediction of multivariable model predictive controller for paper machine cross-directional processes |
| US7756591B2 (en) * | 2006-04-25 | 2010-07-13 | Pegasus Technologies, Inc. | System for optimizing oxygen in a boiler |
| US8571689B2 (en) * | 2006-10-31 | 2013-10-29 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Model predictive control of fermentation in biofuel production |
| US8521310B2 (en) * | 2006-10-31 | 2013-08-27 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Integrated model predictive control of distillation and dehydration sub-processes in a biofuel production process |
| US7846299B2 (en) * | 2007-04-30 | 2010-12-07 | Honeywell Asca Inc. | Apparatus and method for controlling product grade changes in a paper machine or other machine |
| GB2490267B (en) * | 2008-01-31 | 2013-01-16 | Fisher Rosemount Systems Inc | Robust adaptive model predictive controller with tuning to compensate for model mismatch |
| US8108074B2 (en) * | 2008-02-12 | 2012-01-31 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for optimizing operation of sugar dryers |
| GB2479315B (en) * | 2009-02-02 | 2014-12-10 | Fisher Rosemount Systems Inc | Model predictive controller with tunable integral component to compensate for model mismatch |
| DE102009011217A1 (de) * | 2009-03-04 | 2010-09-09 | Siemens Aktiengesellschaft | Steuerung der erweiterten Trockenpartie einer Papiermaschine |
| EP2254000A3 (en) * | 2009-05-22 | 2012-05-16 | Ricoh Company, Ltd. | Image forming apparatus with image color measuring unit and image forming method |
| US9760067B2 (en) * | 2009-09-10 | 2017-09-12 | Honeywell International Inc. | System and method for predicting future disturbances in model predictive control applications |
| US8456674B2 (en) * | 2009-10-22 | 2013-06-04 | Xerox Corporation | Printing process model predictive control with disturbance preview |
| US8756039B2 (en) | 2010-03-02 | 2014-06-17 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Rapid process model identification and generation |
| US8862249B2 (en) * | 2010-05-27 | 2014-10-14 | Honeywell Asca Inc. | Apparatus and method for modeling and control of cross-direction fiber orientation processes |
| US8504175B2 (en) * | 2010-06-02 | 2013-08-06 | Honeywell International Inc. | Using model predictive control to optimize variable trajectories and system control |
| US8600525B1 (en) * | 2012-05-31 | 2013-12-03 | Honeywell Asca Inc. | Efficient quadratic programming (QP) solver for process control and optimization |
| US9740214B2 (en) * | 2012-07-23 | 2017-08-22 | General Electric Technology Gmbh | Nonlinear model predictive control for chemical looping process |
| US9309625B2 (en) * | 2012-10-18 | 2016-04-12 | Honeywell Asca Inc. | Concept to separate wet end and dry end paper machine control through estimation of physical properties at the wire |
| US9557724B2 (en) * | 2013-05-31 | 2017-01-31 | Honeywell Limited | Technique for converting a model predictive control (MPC) system into an explicit two-degrees of freedom (2DOF) control system |
| US20150268645A1 (en) * | 2014-03-18 | 2015-09-24 | Honeywell Asca Inc. | Method and apparatus for specifying and visualizing robust tuning of model-based controllers |
| US9897984B2 (en) * | 2014-08-05 | 2018-02-20 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Model predictive control with uncertainties |
| US10061286B2 (en) * | 2014-08-13 | 2018-08-28 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Model predictive control using wireless process signals |
| US10429800B2 (en) * | 2015-06-26 | 2019-10-01 | Honeywell Limited | Layered approach to economic optimization and model-based control of paper machines and other systems |
-
2017
- 2017-08-22 US US15/683,693 patent/US10969749B2/en active Active
-
2018
- 2018-08-09 EP EP18188375.2A patent/EP3457226B1/en active Active
- 2018-08-21 CN CN201810952207.7A patent/CN109426153B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3457226B1 (en) | 2024-01-17 |
| US20190064754A1 (en) | 2019-02-28 |
| CN109426153A (zh) | 2019-03-05 |
| US10969749B2 (en) | 2021-04-06 |
| EP3457226A1 (en) | 2019-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109426153B (zh) | 基于模型预测控制mpc的受迫斜坡变化的应用 | |
| EP2002314A2 (en) | Fast performance prediction of multivariable model predictive controller for paper machine cross-directional processes | |
| US7846299B2 (en) | Apparatus and method for controlling product grade changes in a paper machine or other machine | |
| US7496413B2 (en) | Apparatus and method for coordinating controllers to control a paper machine or other machine | |
| CA2627777C (en) | Automated tuning of large-scale multivariable model predictive controllers for spatially-distributed processes | |
| US8600525B1 (en) | Efficient quadratic programming (QP) solver for process control and optimization | |
| EP1620766A1 (en) | Model predictive controller for coordinated cross direction and machine direction control | |
| CN104718325B (zh) | 有适应能力的片材制造机器控制系统 | |
| US10429800B2 (en) | Layered approach to economic optimization and model-based control of paper machines and other systems | |
| WO2011147022A2 (en) | Apparatus and method for modeling and control of cross-direction fiber orientation processes | |
| DE10084321B3 (de) | Verfahren zum Steuern der Feuchtigkeit einer Papier- oder Kartonbahn beim Beschichten und Kalandern | |
| DE10084320B3 (de) | Verfahren zum Steuern der Feuchtigkeit einer Papier- oder Kartonbahn in einer Beschichtungsanlage | |
| US10174456B2 (en) | Technique to improve paper machine cross-directional model predictive control performance by creating a measurement profile reference trajectory | |
| CA2660414A1 (en) | Apparatus and method for caliper profile break recovery in a paper machine | |
| JPS6375196A (ja) | 抄紙機制御装置 | |
| Murphy et al. | Transition control of paper-making processes: Paper grade change | |
| JPH0429796B2 (zh) | ||
| SCHAAF et al. | REDUCTION OF MATERIAL LOSS DURING GRADE CHANGE PREDICTIVE CONTROL IN A PAPER MACHINE. | |
| Yeo et al. | Bilinear model predictive control of grade change operations in paper production plants |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |