CN110262257B - 一种多变量控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种多变量控制方法，包括：采集精馏过程对象的稳态增益矩阵G，并建立控制变量和被控变量的模型增益关系；建立控制变量和被控变量在稳态优化中的过程约束条件；在过程约束条件中增加经济约束条件；基于经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数；将过程约束条件、经济约束条件和稳态优化目标函数联合，形成基于被控变量性能指标函数的稳态优化表达式；设置经济约束条件的优先级等级；根据优先级等级的顺序求解得到控制变量的最优操作点，并根据过程对象稳态增益矩阵G计算得到被控变量的最优操作点。实现控变量的经济优化方向设置，提高了优化控制的效果。

Description

一种多变量控制方法及装置

技术领域

本发明涉及精馏系统控制技术领域，特别是涉及一种多变量控制方法及一种多变量控制装置。

背景技术

预测控制(MPC)是一类基于模型的控制算法的统称，它是一种从实践中总结出来的控制算法。近年来，预测控制已经成为过程工业解决复杂由约束的多变量控制问题的工业标准，广泛地应用于石油、化工、造纸、空分和冶金等领域。预测控制的核心技术价值是通过内置过程模型对工业过程状态进行识别，降低过程系统被控变量(CV)的波动偏差，并通过数学规划方法寻找过程有效边界，推动系统进行卡边优化，最终实现生产过程综合效益的提高。该数学规划方法在控制领域被称作稳态优化或者稳态目标计算，本质上是每个周期求解一个线性规划或二次规划数学问题，从而求解得到操作变量的最优工作点。

主流预测控制技术包含两层架构，稳态优化层与动态控制层。在稳态优化层中，线性规划或二次规划数学问题的性能指标通常是描述为控制变量(MV)数组与操作成本数组之间的卷积或卷积的二次方形式，即对每个控制变量设定一个操作成本，使得整体操作成本最低，同时也是效益最大。

但是，目前主流预测控制技术所描述的性能指标中，操作成本计算非常复杂，通常需要考虑产品市场价格、原料价格波动，同时还需要考虑设备生产能力的变化，因此操作成本是一个随时间变化的变量，因此如果按特定的操作成本计算得到的最优操作点不是过程的最优操作点。现有技术均采用直接的控制变量经济优化指标描述形式。这种描述形式直接，却违背了控制是以服务被控变量为本的控制理念，在实践中，参数设置时需要用户将被控变量经济指标转化为控制变量的操作权重。由于被控变量数远远大于控制变量数，同时控制变量权重设置复杂并且权重值可能因各种相关因素的变化而变化，使得控制器的控制效果不理想。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种多变量控制方法和相应的一种多变量控制装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种多变量控制方法，应用于精馏塔中酒精-水溶液的提纯，包括：

采集精馏过程对象的稳态增益矩阵G，并建立控制变量和被控变量的模型增益关系；

y_k＝y_k-1+G(u_k-u_k-1)

建立所述控制变量和所述被控变量在稳态优化中的过程约束条件；

y_LL≤y_k≤y_HL

u_LL≤u_k≤u_HL

Δu_LL≤u_k-u_k-1≤Δu_HL

u_k为精馏过程中k时刻待求解的最优控制变量操作点；

u_k-1为精馏过程中k-1时刻的控制变量操作点；

y_k为精馏过程中k时刻待求解的最优被控变量操作点；

y_k-1为精馏过程中k-1时刻的被控变量操作点；

Δu_HL为精馏过程中控制变量速率约束上限；

Δu_LL为精馏过程中控制变量速率约束下限；

u_k＝[u_R,u_S,u_D,u_B]^T，u_R为塔顶回流量，u_S为塔底再沸加热蒸汽量，u_D为塔顶产量，u_B为塔底流量；

y_k＝[y_XD,y_XB,y_LD,y_LB,y_T1,y_T2」^T,y_XD为塔顶的酒精纯度，y_XB为塔底的酒精纯度，y_LD为回流槽液位，y_LB为塔釜液位，y_T1为塔顶温度，y_T2为塔底温度；

u_HL为精馏过程控制变量约束条件的上界；

u_LL为精馏过程控制变量约束条件的下界；

y_HL为精馏过程被控变量约束条件的上界；

y_LL为精馏过程被控变量约束条件的下界；

在所述过程约束条件中增加经济约束条件；

基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数；

将所述过程约束条件、所述经济约束条件和所述稳态优化目标函数联合，形成基于所述被控变量性能指标函数的稳态优化表达式；

设置所述经济约束条件的优先级等级；

根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量的最优操作点。

进一步地，所述在所述过程约束条件中增加经济约束条件的步骤，包括：

在所述过程约束条件中增加所述被控变量最大化时的约束条件；

为第i个被控变量的下限松弛变量，

为第i个被控变量的上限松弛变量。

进一步地，所述在所述过程约束条件中增加经济约束条件的步骤，包括：

在所述过程约束条件中增加所述被控变量最小化时的约束条件；

为第j个被控变量的下限松弛变量，

为第j个被控变量的上限松弛变量。

进一步地，所述在所述过程约束条件中增加经济约束条件的步骤，包括：

在所述过程约束条件中增加所述被控变量最小移动时的约束条件；

y^s为精馏过程中第s个被控变量的测量值，

为第s个被控变量的下限松弛变量，

为第s个被控变量的上限松弛变量。

进一步地，所述基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数的步骤，包括：

基于所述经济约束条件的松弛变量，建立所述经济优化指标的线性规划函数和二次规划函数。

进一步地，所述设置所述经济约束条件的优先级等级的步骤，包括：

将所述经济约束条件的优先级等级设为1010-1999。

进一步地，所述根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量的最优操作点的步骤之后，包括：

基于所述被控变量的最优操作点调用多变量控制方法使精馏塔达到最优工作点。

本发明实施例公开了一种多变量控制装置，应用于精馏塔中酒精-水溶液的提纯，包括：

精馏增益模块，用于采集精馏过程对象的稳态增益矩阵G，并建立控制变量和被控变量的模型增益关系；

过程约束模块，用于建立所述控制变量和所述被控变量在稳态优化中的过程约束条件；

经济约束模块，用于在所述过程约束条件中增加经济约束条件；

稳态优化模块，用于基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数；

性能优化模块，用于将所述过程约束条件、所述经济约束条件和所述稳态优化目标函数联合，形成基于所述被控变量性能指标函数的稳态优化表达式；

等级优先模块，用于设置所述经济约束条件的优先级等级；

操作控制模块，用于根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量的最优操作点。

本发明实施例公开了一种多变量控制设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述的多变量控制方法的步骤。

本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的多变量控制方法的步骤。

本发明实施例包括以下优点：提出了一种基于被控变量经济优化性能指标的多变量控制方法及装置，增加经济指标约束，实现每个被控变量的经济优化方向设置，每个经济优化方向都增加一个经济优化等级，相同等级时通过权重进行确定优先顺序，直接根据每个被控变量不同的控制需求划分不同的重要性，每个被控变量重要性按照安全、稳定、经济的方式进行由大到小排列，使得每个被控变量的优化需求进行了分类，提高了优化控制的效果。

附图说明

图1是本发明一实施例中的精馏塔示意图；

图2是本发明的一种多变量控制方法实施例的步骤流程图；

图3是本发明的一种多变量控制装置实施例的结构框图。

1进料口、2蒸汽口、3蒸汽阀S、4再沸器、5塔底冷却器、6塔底产品、7阀B、8阀D、9塔顶产品、10输送泵、11阀R、12回流槽、13塔顶冷却器、14精馏塔

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例的核心构思之一在于，提出一种基于被控变量经济优化性能指标的多变量控制方法及装置，增加经济指标约束，实现每个被控变量的经济优化方向设置，每个经济优化方向都增加一个经济优化等级，相同等级时通过权重进行确定优先顺序，直接根据每个被控变量不同的控制需求划分不同的重要性，每个被控变量重要性按照安全、稳定、经济的方式进行由大到小排列，使得每个被控变量的优化需求进行了分类，提高了优化控制的效果。

在本实施例中，参照图1，示出了本实施例中的精馏塔示意图，乙醇-水溶液的精馏过程主要包括以下设备：进料口1、蒸汽口2、3蒸汽阀S、再沸器4、塔底冷却器5、7阀B、8阀D、输送泵10、11阀R、回流槽12、塔顶冷却器13和精馏塔14。精馏塔14以进料口1为界，上部为精馏段，下部为提留段，乙醇-水混合溶液通过进料口1进入精馏塔14后，轻组分酒精在精馏段逐渐浓缩，离开塔顶后全部冷凝进入回流槽12，一部分作为塔顶产品9馏出，另一部分被送到塔内作为回流液，回流液用于补充踏板上轻组分，使塔板上的液体组成保持稳定，保证精馏过程稳定进行，重组分在提留段中浓缩后，一部分作为塔釜产品，一部分经再沸器4加热后送回塔中，为精馏操作提供连续上升的蒸气气流。

在本实施例中，通过调节8阀D进行产量调节，塔低产品为水，通过调节7阀B进行流量调节。为了实现正常精馏，还需要调节11阀R实现一部分物流回流进行精馏塔。为了进行酒精与水进行正常分离，还需要调节3蒸汽阀S通过蒸汽换热，对塔釜内的溶液进行加热，从而将酒精蒸出。调节时需要保证塔顶温度T1、塔低温度T2在合适的数值，维持回流槽液位LD，塔釜液位LB在一定范围，同时保证塔顶产品9、塔底产品6的酒精纯度满足一定精度要求。

参照图2，示出了本发明的一种多变量预测控制方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

S1，采集过程对象稳态增益矩阵G，并建立控制变量和被控变量的模型增益关系；

预测控制(MPC)是一类基于模型的控制算法的统称，从实践中总结出来的控制算法。预测控制已经成为过程工业解决复杂由约束的多变量控制问题的工业标准，广泛地应用于石油、化工、造纸、空分、冶金等领域。预测控制的核心技术价值是通过内置过程模型对工业过程状态进行识别，降低过程系统被控变量(CV)的波动偏差，并通过数学规划方法寻找过程有效边界，推动系统进行卡边优化，最终实现生产过程综合效益的提高。该数学规划方法在控制领域被称作稳态优化或者稳态目标计算，本质上是每个周期求解一个线性规划或二次规划数学问题，从而求解得到操作变量的最优工作点。

在本实施例中，通过辨识或机理分析得到过程对象稳态增益矩阵G，建立控制变量MV和被控变量CV之间的模型增益关系。

y_k＝y_k-1+G(u_k-u_k-1)

其中，u_k为精馏过程中k时刻待求解的最优控制变量操作点；

u_k-1为精馏过程中k-1时刻的控制变量操作点；

y_k为精馏过程中k时刻待求解的最优被控变量操作点；

y_k-1为精馏过程中k-1时刻的被控变量操作点。

本实施例中的过程对象稳态增益矩阵G是通过系统的辨识或机理分析得到，系统根据输入输出的数据，在系统模型中自动化识别出精馏过程对象的稳态增益矩阵G。上述精馏过程对象包括精馏过程的控制变量MV和精馏工程中的被控变量CV，在石油化工行业，采用精馏塔对混合物进行提纯，精馏就是利用混合物种不同的化学物质的沸点，来实现物料的分离，例如原油中汽油的沸点为30-200℃，柴油的沸点为180-370℃。在一具体实施例中，通过上述精馏塔14分离酒精与水的混合物，酒精的沸点较低，因此精馏塔14的塔顶产品9为酒精，通过调节8阀D来进行酒精的产量调节，精馏塔14的塔底产品9为水，通过调节7阀B来进行流量调节，调节11阀R实现一部分物流回流至精馏塔14，调节3蒸汽阀S，实现蒸汽换热，对原溶液进行加热，从而将酒精蒸出。

S2，建立所述控制变量和被控变量在稳态优化中的过程约束条件；

在本实施例中，建立稳态优化中的控制变量(MV)、被控变量(CV)的过程约束条件。

y_LL≤y_k≤y_HL

u_LL≤u_k≤u_HL

Δu_LL≤u_k-u_k-1≤Δu_HL

Δu_HL为精馏过程中控制变量速率约束上限；

Δu_LL为精馏过程中控制变量速率约束下限；

u_k＝[u_R,u_S,u_D,u_B]^T，u_R为塔顶回流量，u_S为塔底再沸加热蒸汽量，u_D为塔顶产量，u_B为塔底流量；

y_k＝[y_XD,y_XB,y_LD,y_LB,y_T1,y_T2」^T,y_XD为塔顶的酒精纯度，y_XB为塔底的酒精纯度，y_LD为回流槽液位，y_LB为塔釜液位，y_T1为塔顶温度，y_T2为塔底温度；

u_HL为精馏过程控制变量约束条件的上界；

u_LL为精馏过程控制变量约束条件的下界；

y_HL为精馏过程被控变量约束条件的上界；

y_LL为精馏过程被控变量约束条件的下界；

在本实施例中，调节时需要保证塔顶温度T1和塔低温度T2在合适的数值，维持回流槽LD和塔釜LB液位在一定范围，同时保证塔顶和塔底产品的酒精纯度满足一定精度要求。

在一具体实施例中，上述过程约束条件具体为，

y_XD＞50％；

y_XB<10％；

40℃<y_T1<50℃；

90℃<y_T2<120℃；

40cm<y_LD<60cm；

40cm<y_LB<60cm。

S3，在所述过程约束条件中增加经济约束条件；

在本实施例中，基于被控变量CV的经济优化技术是建立基于各被控变量经济优化的约束条件。经济优化包括三种模式：最大化、最小化、最小移动，最大化即被控变量值越大所带来的效益越高，最小化即被控变量值越小所带来的效益越高，最小移动即被控变量尽量保持不变有利于装置稳定性。

第i个被控变量最大化时约束条件，描述为操作点与被控变量上限y_HL的接近程度，即

其中，

为第i个被控变量的下限松弛变量，

为第i个被控变量的上限松弛变量。

第j个被控变量最小化时约束条件，描述为操作点与被控变量下限y_LL的接近程度，即

其中

为第j个被控变量的下限松弛变量，

为第j个被控变量的上限松弛变量。

第s个被控变量最小移动时约束条件，描述为操作点与被控变量当前值y的接近程度，即

其中y^s为第s个被控变量的测量值，

为第s个被控变量的下限松弛变量，

为第s个被控变量的上限松弛变量。

S4，基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数；

在本实施例中，此时基于被控变量经济约束条件的松弛变量，建立得到经济优化指标的稳态优化目标函数。

其线性规划描述为：

其中

二次规划描述为

其中，wt为被控变量的松弛变量的权重，j为基于各个被控变量松弛变量及其权重加权的目标值。

S5，将所述过程约束条件、所述经济约束条件和所述稳态优化目标函数联合，形成基于被控变量CV性能指标函数的稳态优化表达式；

在本实施例中，将过程约束条件、经济约束条件、性能指标函数联合，形成基于被控变量CV的性能指标函数的稳态优化表达式，

s.t.

S6，设置所述经济约束条件的优先级等级；

在本实施例汇总，将经济约束条件的优先级等级设置为r，由于控制对象中的被控变量数目大于控制变量数目，并不是每个被控变量的经济目标都能得到满足，因此根据优先级等级进行逐级设置。本专利中经济约束的优先级等级为1010-1999，共890个等级值可设置。

s.t.

其中r为经济约束条件的优先级等级，对精馏对象的优化问题求解时，对该问题逐级求解即可。

S7，根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量MV的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量CV的最优操作点。

在本实施例中，根据约束等级顺序求解该优化问题，可计算得到MV的最优操作点u_k，并根据稳态增益矩阵计算得到CV最优操作点y_k。

y_k＝y_k-1+G(u_k-u_k-1)

在本实施例中，所述根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量MV的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量CV的最优操作点的步骤之后，包括：

基于所述被控变量的最优操作点调用多变量控制方法使精馏塔达到最优工作点。

计算得到最优的控制变量MV和被控变量CV操作点u_k，y_k之后，调用基本的预测控制动态控制模块算法即可实现推动控制对象达到最优工作点。

本实施例通过提出一种基于被控变量经济优化性能指标的多变量控制方法，直接根据每个被控变量不同的控制需求划分不同的重要性，每个被控变量重要性按照安全、稳定、经济的方式进行由大到小排列，每个被控变量的重要性对应算法的权重或优化等级，使得每个被控变量的优化需求层次化和差异化，根据被控对象具体工艺要求可快速完成性能指标参数设置，降低了参数设置门槛，同时提高了优化控制的效果。

本申请中的一种多变量控制方法，不限于酒精-水溶液精馏，还包括各种多元混合物的分离提纯，其应用场景包括精馏系统但不限于精馏系统，还适用于流程行业中的多变量系统。例如本申请中的多变量控制方法还可应用于燃烧系统中燃料优化，其中操作变量包括煤量或燃气调节阀、一次风量调节阀、二次风量调节阀和排烟阀，被控变量包括炉膛温度、排烟温度、炉膛压力、炉膛差压、烟气氧含量、氮氧化合物含量和空燃比，通过烟气含氧量最小化、氮氧化合物含量最大化、排烟温度最小化、煤料最小化，同时保证炉膛温度、压力和差压在合理范围，从而实现充分燃烧，提高燃烧效率，同样可以通过被控变量经济优化的形式实现多变量控制。例如本申请中的多变量控制方法还可应用于化工厂化学反应器的控制，通过优化反应物料的最佳配比，同时通过关键产品组分最大化或最小化，反应温度等的卡边优化，提高化学反应效率，提产品转化率等。本申请还不限于磨煤、磨矿、水泥生产等技术领域。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图3，示出了本发明的一种多变量控制装置实施例的结构框图，应用于精馏塔中酒精-水溶液的提纯，具体可以包括如下模块：

精馏增益模块101，用于采集精馏过程对象的稳态增益矩阵G，并建立控制变量和被控变量的模型增益关系；

过程约束模块102，用于建立所述控制变量和所述被控变量在稳态优化中的过程约束条件；

经济约束模块103，用于在所述过程约束条件中增加经济约束条件；

稳态优化模块104，用于基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数；

性能优化模块105，用于将所述过程约束条件、所述经济约束条件和所述稳态优化目标函数联合，形成基于所述被控变量性能指标函数的稳态优化表达式；

等级优先模块106，用于设置所述经济约束条件的优先级等级；

操作控制模块107，用于根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量的最优操作点。

本发明的提出了一种多变量控制设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述的多变量控制方法的步骤。

本发明的提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的多变量控制方法的步骤。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种多变量控制方法和一种多变量控制装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种多变量控制方法，其特征在于，应用于精馏塔中酒精-水溶液的提纯，包括：

采集精馏过程对象的稳态增益矩阵G，并建立控制变量和被控变量的模型增益关系；

y_k＝y_k-1+G(u_k-u_k-1)

建立所述控制变量和所述被控变量在稳态优化中的过程约束条件；

y_LL≤y_k≤y_HL

u_LL≤u_k≤u_HL

Δu_LL≤u_k-u_k-1≤Δu_HL

u_k为精馏过程中k时刻待求解的最优控制变量操作点；

u_k-1为精馏过程中k-1时刻的控制变量操作点；

y_k为精馏过程中k时刻待求解的最优被控变量操作点；

y_k-1为精馏过程中k-1时刻的被控变量操作点；

Δu_HL为精馏过程中控制变量速率约束上限；

Δu_LL为精馏过程中控制变量速率约束下限；

u_k＝[u_R,u_S,u_D,u_B]^T，u_R为塔顶回流量，u_S为塔底再沸加热蒸汽量，u_D为塔顶产量，u_B为塔底流量；

y_k＝[y_XD,y_XB,y_LD,y_LB,y_T1,y_T2]^T,y_XD为塔顶的酒精纯度，y_XB为塔底的酒精纯度，y_LD为回流槽液位，y_LB为塔釜液位，y_T1为塔顶温度，y_T2为塔底温度；

u_HL为精馏过程控制变量约束条件的上界；

u_LL为精馏过程控制变量约束条件的下界；

y_HL为精馏过程被控变量约束条件的上界；

y_LL为精馏过程被控变量约束条件的下界；

在所述过程约束条件中增加经济约束条件；所述经济约束条件包括被控变量最大化、被控变量最小化和控变量最小移动；

基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数；

将所述过程约束条件、所述经济约束条件和所述稳态优化目标函数联合，形成基于所述被控变量性能指标函数的稳态优化表达式；

设置所述经济约束条件的优先级等级；

根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量的最优操作点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述过程约束条件中增加经济约束条件的步骤，包括：

在所述过程约束条件中增加所述被控变量最大化时的约束条件；

为第i个被控变量的下限松弛变量，

为第i个被控变量的上限松弛变量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述过程约束条件中增加经济约束条件的步骤，包括：

在所述过程约束条件中增加所述被控变量最小化时的约束条件；

为第j个被控变量的下限松弛变量，

为第j个被控变量的上限松弛变量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述过程约束条件中增加经济约束条件的步骤，包括：

在所述过程约束条件中增加所述被控变量最小移动时的约束条件；

y^s为精馏过程中第s个被控变量的测量值，

为第s个被控变量的下限松弛变量，

为第s个被控变量的上限松弛变量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数的步骤，包括：

基于所述经济约束条件的松弛变量，建立所述经济优化指标的线性规划函数和二次规划函数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置所述经济约束条件的优先级等级的步骤，包括：

将所述经济约束条件的优先级等级设为1010-1999。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量的最优操作点的步骤之后，包括：

基于所述被控变量的最优操作点调用多变量控制方法使精馏塔达到最优工作点。

8.一种多变量控制装置，其特征在于，应用于精馏塔中酒精-水溶液的提纯，包括：

精馏增益模块，用于采集精馏过程对象的稳态增益矩阵G，并建立控制变量和被控变量的模型增益关系；

过程约束模块，用于建立所述控制变量和所述被控变量在稳态优化中的过程约束条件；

经济约束模块，用于在所述过程约束条件中增加经济约束条件；所述经济约束条件包括被控变量最大化、被控变量最小化和控变量最小移动；

稳态优化模块，用于基于所述经济约束条件的松弛变量，建立经济优化指标的稳态优化目标函数；

性能优化模块，用于将所述过程约束条件、所述经济约束条件和所述稳态优化目标函数联合，形成基于所述被控变量性能指标函数的稳态优化表达式；

等级优先模块，用于设置所述经济约束条件的优先级等级；

操作控制模块，用于根据所述优先级等级的顺序求解得到所述控制变量的最优操作点，并根据所述过程对象稳态增益矩阵G计算得到所述被控变量的最优操作点。

9.一种多变量控制设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的多变量控制方法的步骤。

10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的多变量控制方法的步骤。

Images