CN111123708B - 基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法 - Google Patents

基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法 Download PDF

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CN111123708B CN201911392561.XA CN201911392561A CN111123708B CN 111123708 B CN111123708 B CN 111123708B CN 201911392561 A CN201911392561 A CN 201911392561A CN 111123708 B CN111123708 B CN 111123708B
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Abstract

本发明涉及一种基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法。本发明的技术方案是通过数据采集、模型建立、预测机理、优化等手段，确立了一种基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法，利用该方法在保证高控制精度和稳定性的前提下，能很好的处理多变量耦合系统，改善动态性能指标，在一定程度上提升系统的控制性能。

Description

基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法
技术领域
本发明属于自动化技术领域，涉及一种基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法。
背景技术
在复杂流程工业中，针对复杂高维的大规模系统，分布式动态矩阵控制(DDMC)虽然控制效果已经能满足基本的要求，但系统跟踪设定值较慢，有时超调量过大，抗扰性弱，快速性不够好，对于有些要求较高的工业过程可能达不到相关的标准。而FOPID(分数阶比例积分微分控制)较传统的PID控制器增加了两个调节参数λ(积分阶次)和μ(微分阶次)，在继承传统PID控制结构简单，鲁棒性强等优点上，又扩大了控制器的控制范围和参数的整定范围，使控制效果更为优越。如果能够将FOPID和DDMC算法相结合，系统的控制性能将得到进一步的提升。
发明内容
本发明目的是针对DDMC在多变量过程控制中的不足，提出了一种基于FOPID-DDMC(分数阶PID和分布式动态矩阵控制算法结合)优化的焦化炉炉膛压力控制方法。该方法结合FOPID和DDMC算法，继承了两者的优点，同时也弥补了传统DDMC的不足。
本发明通过获取对象的阶跃响应数据来建立对象模型，依据分布式控制相关思想，将多变量大规模系统分解为多个小规模智能体子系统，同时各智能体子系统之间相互传输通信，以提高系统的整体性能。通过引入FOPID因子重构新的控制性能指标，通过纳什最优思想构造各子系统的相应的控制器，进而求得整个系统的最优控制律，再将获取的即时控制律作用于对应的智能体子系统，并将时域滚动到下一时刻，重复上述过程，从而完成整个系统的优化控制。
本发明的技术方案是通过数据采集、模型建立、预测机理、优化等手段，确立了一种基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法，利用该方法在保证高控制精度和稳定性的前提下，能很好的处理多变量耦合系统，改善动态性能指标，在一定程度上提升系统的控制性能。
本发明方法的步骤包括：
步骤1.通过焦化炉炉膛压力对象的实时阶跃响应数据建立被控对象的模型，具体方法是：
1.1将工业过程中的多变量N输入N输出的系统分散为N个智能体子系统。以第j个智能体子系统控制量为输入对第i个智能体子系统输出量进行阶跃响应实验，并记录第j(1≤j≤N)个输入对第i(1≤i≤N)个输出的阶跃响应曲线。
1.2通过滤波的方式将步骤1.1中获取的阶跃响应曲线拟合成一条光滑的曲线，并记录该曲线在每个采样时刻Tl下相对应的阶跃响应数据，将采样时刻定义为Tl、2Tl、3Tl……。模型的阶跃响应将在某一时刻tL＝LijTl后趋于平稳，当aij(k′)(k′>Lij)与aij(Lij)的误差趋于0时，则可近似认为aij(Lij)等于阶跃响应的稳态值。建立第j个输入对第i个输出之间的阶跃响应模型向量aij：
aij＝[aij(1),aij(2),...,aij(Lij)]T
其中，aij(k′)为tL＝k′Tl时的阶跃响应采样值，k′为当前采样次数，Lij为第j个输入对第i个输出的建模时域，T为矩阵的转置符号。
步骤2.第i个智能体子系统的FOPID-DDMC控制器的设计，具体方法是：
2.1利用步骤1获取的阶跃响应模型向量aij建立被控对象的动态矩阵，其形式如下：
Figure BDA0002345397170000021
其中Aij为第j个智能体子系统输入对第i个智能体子系统的P×M阶动态矩阵，aij(k)为第j个输入对第i个输出阶跃响应的数据，P、M分别为分布式动态矩阵控制算法的优化时域和控制时域。
2.2获取第i个智能体子系统当前k时刻的模型预测初始响应值yi,0(k)
在k-1时刻加入各智能体子系统的控制增量Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)，得到第i个智能体子系统模型预测值yi,P(k-1)。
Figure BDA0002345397170000022
其中，
Figure BDA0002345397170000023
Figure BDA0002345397170000024
yi,1(k|k-1),yi,1(k+1|k-1),…,yi,1(k+L-1|k-1)分别表示第i个智能体子系统在k-1时刻对k,k+1,…,k+L-1时刻加入控制增量Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)后的模型预测值，yi,0(k|k-1),yi,0(k+1|k-1),…,yi,0(k+L-1|k-1)表示k-1时刻对k,k+1,…,k+L-1时刻的初始预测值，Aii,0,Aij,0分别为第i个智能体子系统和第j个智能体子系统对第i个智能体子系统阶跃响应数据建立的矩阵，Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)为k-1时刻各智能体子系统的控制增量；L为建模时域。
接着得到k时刻第i个智能体子系统的模型预测误差值ei(k)：
ei(k)＝yi(k)-yi,1(k|k-1)
其中yi(k)表示k时刻测得的第i个智能体子系统的实际输出值；
进一步得到k时刻修正后的模型输出yi,cor(k)：
yi,cor(k)＝yi,0(k-1)+hei(k)
其中，
Figure BDA0002345397170000031
yi,cor(k|k),yi,cor(k+1|k),…,yi,cor(k+L-1|k)分别表示第i个智能体子系统在k时刻模型的修正值，h为误差补偿的权矩阵，α为误差校正系数；
最后得到k时刻第i个智能体子系统的模型预测的初始响应值yi,0(k)：
yi,0(k)＝Syi,cor(k)
其中，S为L×L阶的状态转移矩阵，
Figure BDA0002345397170000032
2.3计算第i个智能体子系统在M个连续的控制增量Δui(k),…,Δui(k+M-1)下的预测输出值yi,PM，具体方法是：
Figure BDA0002345397170000033
Figure BDA0002345397170000041
Figure BDA0002345397170000042
yi,0(k+1|k),yi,0(k+2|k),…,yi,0(k+P|k)为第i个智能体子系统k时刻对k+1,k+2,…,k+P时刻的初始预测输出值；
2.4选取第i个智能体子系统的性能指标Ji(k)，形式如下：
Figure BDA0002345397170000043
Δui,M(k)＝[Δui(k),…,Δui(k+M-1)]T
wi(k)＝[wi(k+1),…,wi(k+P)]T
wi(k+ε)＝θεyi(k)+(1-θε)c(k)(ε＝1,...,P)
其中wi(k+ε)为第i个智能体子系统给定期望输出的参考轨迹，
Figure BDA0002345397170000044
为误差加权系数矩阵，
Figure BDA0002345397170000045
为控制加权系数矩阵，
Figure BDA0002345397170000046
和
Figure BDA0002345397170000047
分别为Qi,Ri中的权重系数，θ为参考轨迹的柔化系数，yi(k)为k时刻第i个智能体的过程实际输出，c(k)为k时刻第i个智能体子系统的期望输出。
2.5增量式FOPID的控制增量Δu(k)的求取
在时域范围内，FOPID控制器的传递函数为
u(t)＝Kpe(t)+KiD-λe(t)+KdDμe(t)
其中，u(t)为t时刻控制器的输出值，e(t)为t时刻控制器输入的偏差值，Kp、Ki、Kd分别为比例增益、积分常数和微分常数三个设计参数，λ和μ分别表示积分阶数和微分阶数，D为分数阶微积分的基本操作算子。
为了对FOPID进行数值运算，将传递函数离散化得：
Figure BDA0002345397170000048
其中，u(k)为k时刻控制器的输出值，e(k)为k时刻控制器输入的偏差值，Kp、Ki、Kd分别为比例增益、积分常数和微分常数三个设计参数，Ts为时间步长，qj、dj为二项式系数，即
Figure BDA0002345397170000049
则增量式FOPID的控制增量Δu(k)为：
Figure BDA0002345397170000051
在此，令
Figure BDA0002345397170000052
则：
Figure BDA0002345397170000053
2.6将FOPID引入DDMC的目标函数中
选取第i个智能体子系统的性能指标为：
Figure BDA0002345397170000054
Figure BDA0002345397170000055
Figure BDA0002345397170000056
Figure BDA0002345397170000057
wi(k)＝[wi(k+1),wi(k+2),…,wi(k+P)]T
wi(k+ε)＝θεyi(k)+(1-θε)c(k)(ε＝1,…,P)
Figure BDA0002345397170000058
表示第i个智能体子系统的输出误差，Δ表示差分算子，
Figure BDA0002345397170000059
为第i个智能体子系统的控制权系数矩阵，wi(k+ε)为第i个智能体子系统给定期望输出的参考轨迹，yi(k)为k时刻第i个智能体子系统的过程实际输出，c(k)为k时刻第i个智能体子系统的期望输出，θ为参考轨迹柔化因子。
根据上式中有
Figure BDA00023453971700000510
引入矩阵
Figure BDA0002345397170000061
则：
Figure BDA0002345397170000062
综上可以获得第i个智能体子系统的性能指标为：
Figure BDA0002345397170000063
令
Figure BDA0002345397170000064
则：
Figure BDA0002345397170000065
2.7求取系统的最优控制律
依据纳什最优的思想，以Δui,M(k)为控制变量，最小化目标函数。
求解
Figure BDA0002345397170000066
得k时刻最优控制律为：
Figure BDA0002345397170000067
2.8由步骤2.2到步骤2.7，可进一步得到k时刻第i个智能体子系统的新一轮迭代最优解为：
Figure BDA0002345397170000068
则整个系统在k时刻的最优控制律为：
Figure BDA0002345397170000069
2.9将第i个智能体子系统k时刻的纳什最优解首项作为即时控制律Δui(k)，得到第i个智能体子系统的实际控制量ui(k)＝ui(k-1)+Δui(k)作用于第i个智能体子系统。
2.10在下一时刻，重复步骤2.2到2.9，继续求解第i个智能体子系统的即时控制律Δui(k+1)，进而得到整个系统的最优控制律Δu(k+1)，并依次循环。
本发明的有益效果：本发明提出了一种基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法。该方法通过采集实时阶跃响应数据建立被控对象的模型向量，引入分数阶PID后设计了基于分布式动态矩阵控制优化的控制器，在保证系统整体性能的同时，弥补了传统分布式动态矩阵控制的不足。相比基于传统整数阶PID的分布式动态矩阵控制优化方法，增加了积分阶次和微分阶次两个参数，扩大了控制器的控制范围和参数的整定范围，使系统控制效果更为优越，提高了系统灵活性、鲁棒性和整体控制性能。
具体实施方式
以焦化炉炉膛压力控制为例：
焦化炉炉膛压力控制系统是一个典型的多变量耦合过程，通过控制烟道挡板的阀门开度来进行调节。
步骤1、通过获取焦化炉炉膛系统压力对象的阶跃响应数据来建立被控焦化炉炉膛压力的模型，具体步骤是：
1.1将一个N输入N输出的焦化炉炉膛系统分散为N个炉膛子系统。以第j个炉膛子系统控制量为输入对第i个炉膛子系统输出量进行阶跃响应实验，并记录第j(1≤j≤N)个输入对第i(1≤i≤N)个输出的阶跃响应曲线。
1.2通过滤波的方式将步骤1.1中获取的阶跃响应曲线拟合成一条光滑的曲线，并记录该曲线在每个采样时刻Tl下相对应的阶跃响应数据，将采样时刻定义为Tl、2Tl、3Tl……。该焦化炉炉膛压力模型的阶跃响应将在某一时刻tL＝LijTl后趋于平稳，当aij(k′)(k′>Lij)与aij(Lij)的误差趋于0时，则可近似认为aij(Lij)等于阶跃响应的稳态值。建立第j个输入对第i个输出之间的阶跃响应模型向量aij：
aij＝[aij(1),aij(2),…,aij(Lij)]T
其中，aij(k′)为tL＝k′Tl时的阶跃响应采样值，k′为当前采样次数，Lij为第j个输入对第i个输出的建模时域，T为矩阵的转置符号
步骤2.第i个炉膛子系统的FOPID-DDMC控制器的设计，具体方法是：
2.1利用步骤1获取的阶跃响应模型向量aij建立被控对象的动态矩阵，其形式如下：
Figure BDA0002345397170000071
其中Aij为第j个炉膛子系统输入对第i个炉膛子系统的P×M阶动态矩阵，aij(k)为第j个炉膛子系统输入对第i个炉膛子系统输出阶跃响应的数据，P、M分别为分布式动态矩阵控制算法的优化时域和控制时域。
2.2获取第i个炉膛子系统当前k时刻的模型预测初始响应值yi,0(k)
在k-1时刻加入各炉膛子系统的阀门开度增量Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)，得到第i个炉膛子系统模型预测值yi,P(k-1)。
Figure BDA0002345397170000081
其中，
Figure BDA0002345397170000082
Figure BDA0002345397170000083
yi,1(k|k-1),yi,1(k+1|k-1),…,yi,1(k+L-1|k-1)分别表示第i个炉膛子系统在k-1时刻对k,k+1,…,k+L-1时刻加入阀门开度增量Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)后的模型预测值，yi,0(k|k-1),yi,0(k+1|k-1),…,yi,0(k+L-1|k-1)表示k-1时刻对k,k+1,…,k+L-1时刻的初始预测值，Aii,0,Aij,0分别为第i个炉膛子系统和第j个炉膛子系统对第i个炉膛子系统阶跃响应数据建立的矩阵，Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)为k-1时刻各炉膛子系统的阀门开度增量；L为建模时域。
接着得到k时刻第i个炉膛子系统的模型预测误差值ei(k)：
ei(k)＝yi(k)-yi,1(k|k-1)
其中yi(k)表示k时刻测得的第i个炉膛子系统的实际输出值；
进一步得到k时刻修正后的模型输出yi,cor(k)：
yi,cor(k)＝yi,0(k-1)+hei(k)
其中，
Figure BDA0002345397170000084
yi,cor(k|k),yi,cor(k+1|k),…,yi,cor(k+L-1|k)分别表示第i个炉膛子系统在k时刻模型的修正值，h为误差补偿的权矩阵，α为误差校正系数；
最后得到k时刻第i个炉膛子系统的模型预测的初始响应值yi,0(k)：
yi,0(k)＝Syi,cor(k)
其中，S为L×L阶的状态转移矩阵，
Figure BDA0002345397170000091
2.3计算第i个炉膛子系统在M个连续的阀门开度增量Δui(k),…,Δui(k+M-1)下的预测输出值yi,PM，具体方法是：
Figure BDA0002345397170000092
Figure BDA0002345397170000093
Figure BDA0002345397170000094
yi,0(k+1|k),yi,0(k+2|k),…,yi,0(k+P|k)为第i个炉膛子系统k时刻对k+1,k+2,…,k+P时刻的初始预测输出值。
2.4选取第i个炉膛子系统的性能指标Ji(k)，形式如下：
Figure BDA0002345397170000095
Δui,M(k)＝[Δui(k),…,Δui(k+M-1)]T
wi(k)＝[wi(k+1),…,wi(k+P)]T
wi(k+ε)＝θεyi(k)+(1-θε)c(k)(ε＝1,…,P)
其中wi(k+ε)为第i个炉膛子系统给定期望输出的参考轨迹，
Figure BDA0002345397170000096
为误差加权系数矩阵，
Figure BDA0002345397170000097
为控制加权系数矩阵，
Figure BDA0002345397170000098
和
Figure BDA0002345397170000099
分别为Qi,Ri中的权重系数，θ为参考轨迹的柔化系数，yi(k)为k时刻第i个炉膛子系统的过程实际输出，c(k)为k时刻第i个炉膛子系统的期望输出。
2.5增量式FOPID的阀门开度增量Δu(k)的求取
在时域范围内，FOPID控制器的传递函数为
u(t)＝Kpe(t)+KiD-λe(t)+KdDμe(t)
其中，u(t)为t时刻控制器的输出值，e(t)为t时刻控制器输入的偏差值，Kp、Ki、Kd分别为比例增益、积分常数和微分常数三个设计参数，λ和μ分别表示积分阶数和微分阶数，D为分数阶微积分的基本操作算子。
为了对FOPID进行数值运算，将传递函数离散化得：
Figure BDA0002345397170000101
其中，u(k)为k时刻控制器的输出值，e(k)为k时刻控制器输入的偏差值，Kp、Ki、Kd分别为比例增益、积分常数和微分常数三个设计参数，Ts为时间步长，qj、dj为二项式系数，即
Figure BDA0002345397170000102
则增量式FOPID的阀门开度增量Δu(k)为：
Figure BDA0002345397170000103
在此，令
Figure BDA0002345397170000104
则：
Figure BDA0002345397170000105
2.6将FOPID引入DDMC的目标函数中
选取第i个炉膛子系统的性能指标为：
Figure BDA0002345397170000106
Figure BDA0002345397170000107
Figure BDA0002345397170000108
Figure BDA0002345397170000109
wi(k)＝[wi(k+1),wi(k+2),…,wi(k+P)]T
wi(k+ε)＝θεyi(k)+(1-θε)c(k)(ε＝1,…,P)
Figure BDA00023453971700001010
表示第i个炉膛子系统的输出误差，Δ表示差分算子，
Figure BDA00023453971700001011
为第i个炉膛子系统的控制权系数矩阵，wi(k+ε)为第i个炉膛子系统给定期望输出的参考轨迹，yi(k)为k时刻第i个炉膛子系统的过程实际输出，c(k)为k时刻第i个炉膛子系统的期望输出，θ为参考轨迹柔化因子。
根据上式中有
Figure BDA0002345397170000111
引入矩阵
Figure BDA0002345397170000112
则：
Figure BDA0002345397170000113
综上可以获得第i个炉膛子系统的性能指标为：
Figure BDA0002345397170000114
令
Figure BDA0002345397170000115
则：
Figure BDA0002345397170000116
2.7求取焦化炉炉膛系统的阀门开度增量
依据纳什最优的思想，以Δui,M(k)为阀门开度增量，最小化目标函数。
求解
Figure BDA0002345397170000117
得k时刻最优控制律为：
Figure BDA0002345397170000118
2.8由步骤2.2到步骤2.7，可进一步得到k时刻第i个炉膛子系统的新一轮迭代最优阀门开度增量为：
Figure BDA0002345397170000119
则整个系统在k时刻的最优阀门开度增量为：
Figure BDA0002345397170000121
2.9将第i个炉膛子系统k时刻的最优阀门开度增量首项作为即时阀门开度增量Δui(k)，得到第i个炉膛子系统的实际阀门开度增量ui(k)＝ui(k-1)+Δui(k)作用于第i个炉膛子系统。
2.10在下一时刻，重复步骤2.2到2.9，继续求解第i个炉膛子系统的即时阀门开度增量Δui(k+1)，进而得到整个炉膛系统的最优阀门开度增量Δu(k+1)，并依次循环。

Claims (1)

1.基于分布式动态矩阵控制优化的焦化炉炉膛压力控制方法，通过控制烟道挡板的阀门开度来进行调节，其特征在于包括以下步骤：
步骤1.通过焦化炉炉膛系统压力对象的实时阶跃响应数据建立被控焦化炉炉膛压力的模型，具体是：
1.1将工业过程中的多变量N输入N输出的焦化炉炉膛系统分散为N个炉膛子系统；以第j个炉膛子系统控制量为输入对第i个炉膛子系统输出量进行阶跃响应实验，并记录第j个输入对第i个输出的阶跃响应曲线；
1.2通过滤波的方式将步骤1.1中获取的阶跃响应曲线拟合成一条光滑的曲线，并记录该曲线在每个采样时刻Tl下相对应的阶跃响应数据，根据所获得的阶跃响应数据建立起焦化炉炉膛压力的模型，将采样时刻定义为Tl、2Tl、3Tl……；该焦化炉炉膛压力模型的阶跃响应将在某一时刻tL＝LijTl后趋于平稳，当aij(k′)与aij(Lij)的误差趋于0时，则认为aij(Lij)等于阶跃响应的稳态值；建立第j个输入对第i个输出之间的阶跃响应模型向量aij：
aij＝[aij(1),aij(2),…,aij(Lij)]T
其中，aij(k′)为tL＝k′Tl时的阶跃响应采样值，k′为当前采样次数，Lij为第j个输入对第i个输出的建模时域，T为矩阵的转置符号；
步骤2.第i个炉膛子系统的FOPID-DDMC控制器的设计，具体是：
2.1利用步骤1获取的阶跃响应模型向量aij建立被控对象的动态矩阵，其形式如下：
Figure FDA0003743475270000011
其中Aij为第j个炉膛子系统输入对第i个炉膛子系统的P×M阶动态矩阵，aij(k)为第j个输入对第i个输出阶跃响应的数据，P、M分别为分布式动态矩阵控制算法的优化时域和控制时域；
2.2获取第i个炉膛子系统当前k时刻的模型预测初始响应值yi,0(k)
在k-1时刻加入各炉膛子系统的阀门开度增量Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)，得到第i个炉膛子系统模型预测值yi,P(k-1)；
Figure FDA0003743475270000012
其中，
Figure FDA0003743475270000021
Figure FDA0003743475270000022
yi,1(k|k-1),yi,1(k+1|k-1),…,yi,1(k+L-1|k-1)分别表示第i个炉膛子系统在k-1时刻对k,k+1,…,k+L-1时刻加入阀门开度增量Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)后的模型预测值，yi,0(k|k-1),yi,0(k+1|k-1),…,yi,0(k+L-1|k-1)表示k-1时刻对k,k+1,…,k+L-1时刻的初始预测值，Aii,0,Aij,0分别为第i个炉膛子系统和第j个炉膛子系统对第i个炉膛子系统阶跃响应数据建立的矩阵，Δu1(k-1),Δu2(k-1),…,ΔuN(k-1)为k-1时刻各炉膛子系统的阀门开度增量；
接着得到k时刻第i个炉膛子系统的模型预测误差值ei(k)：
ei(k)＝yi(k)-yi,1(k|k-1)
其中yi(k)表示k时刻测得的第i个炉膛子系统的实际输出值；
得到k时刻修正后的模型输出yi,cor(k)：
yi,cor(k)＝yi,0(k-1)+hei(k)
其中，
Figure FDA0003743475270000023
yi,cor(k|k),yi,cor(k+1|k),…,yi,cor(k+L-1|k)分别表示第i个炉膛子系统在k时刻模型的修正值，h为误差补偿的权矩阵，α为误差校正系数；
最后得到k时刻第i个炉膛子系统的模型预测的初始响应值yi,0(k)：
yi,0(k)＝Syi,cor(k)
其中，S为L×L阶的状态转移矩阵，
Figure FDA0003743475270000024
2.3计算第i个炉膛子系统在M个连续的阀门开度增量Δui(k),…,Δui(k+M-1)下的预测输出值yi,PM，具体是：
Figure FDA0003743475270000031
Figure FDA0003743475270000032
Figure FDA0003743475270000033
yi,0(k+1|k),yi,0(k+2|k),…,yi,0(k+P|k)为第i个炉膛子系统k时刻对k+1,k+2,…,k+P时刻的初始预测输出值；
2.4选取第i个炉膛子系统的性能指标Ji(k)，形式如下：
Figure FDA0003743475270000034
Δui,M(k)＝[Δui(k),…,Δui(k+M-1)]T
wi(k)＝[wi(k+1),…,wi(k+P)]T
wi(k+ε)＝θεyi(k)+(1-θε)c(k)
其中wi(k+e)为第i个炉膛子系统给定期望输出的参考轨迹，
Figure FDA0003743475270000035
为误差加权系数矩阵，
Figure FDA0003743475270000036
为控制加权系数矩阵，
Figure FDA0003743475270000037
和
Figure FDA0003743475270000038
分别为Qi,Ri中的权重系数，θ为参考轨迹的柔化系数，yi(k)为k时刻第i个炉膛子系统的过程实际输出，c(k)为k时刻第i个炉膛子系统的期望输出；
2.5求取增量式FOPID的阀门开度增量Δu(k)
在时域范围内，FOPID控制器的传递函数为
u(t)＝Kpe(t)+KiD-le(t)+KdDμe(t)
其中，u(t)为t时刻控制器的输出值，e(t)为t时刻控制器输入的偏差值，Kp、Ki、Kd分别为比例增益、积分常数和微分常数，λ和μ分别表示积分阶数和微分阶数，D为分数阶微积分的基本操作算子；
为了对FOPID进行数值运算，将传递函数离散化得：
Figure FDA0003743475270000039
其中，u(k)为k时刻控制器的输出值，e(k)为k时刻控制器输入的偏差值，Kp、Ki、Kd分别为比例增益、积分常数和微分常数，Ts为时间步长，qj、dj为二项式系数，即q0＝1,
Figure FDA00037434752700000310
d0＝1,
Figure FDA00037434752700000311
则增量式FOPID的阀门开度增量Δu(k)为：
Figure FDA0003743475270000041
在此，令Ka＝KiTs λ+KdTs -μ，
Figure FDA0003743475270000042
则：
Figure FDA0003743475270000043
2.6将FOPID引入DDMC的目标函数中
选取第i个炉膛子系统的性能指标为：
Figure FDA0003743475270000044
Figure FDA0003743475270000045
Figure FDA0003743475270000046
Figure FDA0003743475270000047
wi(k)＝[wi(k+1),wi(k+2),…,wi(k+P)]T
wi(k+ε)＝θεyi(k)+(1-θε)c(k)；e＝1,…,P
Figure FDA0003743475270000048
表示第i个炉膛子系统的输出误差，Δ表示差分算子，
Figure FDA0003743475270000049
为第i个炉膛子系统的控制权系数矩阵，wi(k+ε)为第i个炉膛子系统给定期望输出的参考轨迹，yi(k)为k时刻第i个炉膛子系统的过程实际输出，c(k)为k时刻第i个炉膛子系统的期望输出，θ为参考轨迹的柔化系数；
根据上式中有
Figure FDA00037434752700000410
引入矩阵
Figure FDA0003743475270000051
则：
Figure FDA0003743475270000052
获得第i个炉膛子系统的性能指标为：
Figure FDA0003743475270000053
令
Figure FDA0003743475270000054
则：
Figure FDA0003743475270000055
2.7求取焦化炉炉膛系统的最优阀门开度增量
依据纳什最优的思想，以Δui,M(k)为阀门开度增量，最小化目标函数；
求解
Figure FDA0003743475270000056
得k时刻最优阀门开度增量为：
Figure FDA0003743475270000057
2.8由步骤2.2到步骤2.7，可进一步得到k时刻第i个炉膛子系统的新一轮迭代最优阀门开度增量为：
Figure FDA0003743475270000058
则整个焦化炉炉膛系统在k时刻的最优阀门开度增量为：
Figure FDA0003743475270000059
2.9将第i个炉膛子系统k时刻的最优阀门开度增量首项作为即时阀门开度增量Δui(k)，得到第i个炉膛子系统的实际阀门开度ui(k)＝ui(k-1)+Δui(k)作用于第i个炉膛子系统；
2.10在下一时刻，重复步骤2.2到2.9，继续求解第i个炉膛子系统的即时阀门开度增量Δui(k+1)，进而得到整个炉膛系统的最优阀门开度增量Δu(k+1)，并依次循环。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111506037A (zh) * 2020-05-26 2020-08-07 杭州电子科技大学 动态矩阵优化的工业加热炉系统分布式控制方法
CN112947323B (zh) * 2021-01-26 2022-03-18 杭州电子科技大学 一种显式模型预测控制优化的化工过程分布式控制方法
CN113419432B (zh) * 2021-07-23 2022-04-08 珠海捷创华自科技有限公司 一种基于动态矩阵控制算法的污水处理系统精准加药方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105180136A (zh) * 2015-10-08 2015-12-23 南京信息工程大学 基于分数阶pi动态矩阵的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法
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
CN105955014A (zh) * 2016-05-11 2016-09-21 杭州电子科技大学 分布式动态矩阵控制优化的焦炭炉炉膛压力控制方法
CN106200379A (zh) * 2016-07-05 2016-12-07 杭州电子科技大学 一种非自衡对象的分布式动态矩阵控制方法
CN106444388A (zh) * 2016-12-06 2017-02-22 杭州电子科技大学 一种焦炭炉炉膛压力的分布式pid型动态矩阵控制方法
CN106483853A (zh) * 2016-12-30 2017-03-08 杭州电子科技大学 炼油加热炉炉膛压力的分数阶分布式动态矩阵控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105180136A (zh) * 2015-10-08 2015-12-23 南京信息工程大学 基于分数阶pi动态矩阵的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法
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
CN105955014A (zh) * 2016-05-11 2016-09-21 杭州电子科技大学 分布式动态矩阵控制优化的焦炭炉炉膛压力控制方法
CN106200379A (zh) * 2016-07-05 2016-12-07 杭州电子科技大学 一种非自衡对象的分布式动态矩阵控制方法
CN106444388A (zh) * 2016-12-06 2017-02-22 杭州电子科技大学 一种焦炭炉炉膛压力的分布式pid型动态矩阵控制方法
CN106483853A (zh) * 2016-12-30 2017-03-08 杭州电子科技大学 炼油加热炉炉膛压力的分数阶分布式动态矩阵控制方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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基于时域的分数阶PID动态矩阵控制算法改进;郭伟 等;《仪器仪表学报》;20100531;第31卷(第5期);第968-973页 *

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