NO318927B1 - Tilbakekoblings-metode for a styre ulineaere prosesser - Google Patents
Tilbakekoblings-metode for a styre ulineaere prosesser Download PDFInfo
- Publication number
- NO318927B1 NO318927B1 NO19974959A NO974959A NO318927B1 NO 318927 B1 NO318927 B1 NO 318927B1 NO 19974959 A NO19974959 A NO 19974959A NO 974959 A NO974959 A NO 974959A NO 318927 B1 NO318927 B1 NO 318927B1
- Authority
- NO
- Norway
- Prior art keywords
- control
- values
- control variable
- variables
- variable
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 39
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 32
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 8
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 238000003889 chemical engineering Methods 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000004821 distillation Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000013101 initial test Methods 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
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
-
- 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
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
- C08F—MACROMOLECULAR COMPOUNDS OBTAINED BY REACTIONS ONLY INVOLVING CARBON-TO-CARBON UNSATURATED BONDS
- C08F2400/00—Characteristics for processes of polymerization
- C08F2400/02—Control or adjustment of polymerization parameters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Crystals, And After-Treatments Of Crystals (AREA)
- Apparatuses And Processes For Manufacturing Resistors (AREA)
- Electrotherapy Devices (AREA)
- Separation By Low-Temperature Treatments (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Description
Denne oppfinnelse vedrører prosesstyringssystemer, slik som et modellbasert tilbakekoblingsstyresystem der ulineære forhold eksisterer mellom anleggsmanipulerte variabler og anleggsstyrevariabler.
Nærmere bestemt vedrører oppfinnelsen et system for styring av en anleggsprosess som innbefatter manipulerte variabler, omfattende innmatede tilstander, og styrevariabler som omfatter utmatede tilstander.
US-patent 4.349.869 (Prett et al.) med tittel "Dynamic Matrix Control Method" beskriver en fremgangsmåte og anordning for å styre og optimalisere operasjon av en serie av interavhengige prosesser i et anleggsmiljø. For å oppnå styringsaksjoner blir inngangsvariabler til anlegget utsatt for målte forstyrrelser og de dynamiske virkninger på utmatningene noteres for å muliggjøre forutsigelse av fremtidige reaksjoner hos prosessene under direktekoblet drift. For å implementere styremetoden konstruerer Prett et al. ,en tabell over verdier som er utledet under den initielle testfase. De forskjellige innmatninger og resulterende utmatninger innbefattes i tabellen, som så tjener som hovedreferansepunktet under påfølgende anleggsoperasjoner.
Prosedyren ifølge Prett et al. er særlig tilpasset for å styre et lineært systems operasjoner, eller operasjoner som kan simuleres som lineære. Når imidlertid en ulineær anleggsoperasjon påtreffes, vil prosedyren ifølge Prett et al. ikke opptre på adekvat måte, særlig når det finnes et flertall av styrings- og manipulerte variabler. En styrevariabel er en anleggsutmatning som påvirkes av endringer i en eller flere manipulerte variabler, f. eks. innmatninger til anlegget.
En anvendelse av den dynamiske matrisestyirngsmetode på en polymeriseringsprosess er beskrevet av Peterson et al. i "A Non-linear DMC Algorithm and its Application to a Semibatch Polymerization Reactor", Chem. Eng. Science, vol. 47, nr. 4, s. 737-753
(1992). Selv om Peterson et al. anvender en ulineær styreenhet og en numerisk algoritme for utledning av løsninger, forsøker deres prosedyre ikke på en minimalisering av innmatningstilstandskostnader for å komme frem til en styringsløsning. Brown et al. i "A Constrained Nonlinear Multivariable Control Algorithm", Trans I ChemE, vol. 68(A), september 1990, s. 464-476; beskriver en ulineær styreenhet som innbefatter et spesifisert nivå av akseptable utgangsverdier innenfor hvilke styreaksjoner er hindret. Brown et al. tester imidlertid ikke for hvilke inngangsverdier det oppnås en minimumskostnad, mens det også oppnås utgangsstyring. Den kjente teknikk ifølge patentlitteraturen innbefatter mange angivelser av bruken av modellbaserte styresystemer som anvender både lineære og ulineære uttrykk for å relatere styrings- og manipulerte variabler. US-patent 4.663.703 (Axelby et al.) beskriver en referanseforutsigbar modell styreenhet, som anvender en impulsmodell i et delsystem for å simulere og forutsi fremtidige utmatninger. Systemet innbefatter justerbar forsterkningstilbakekobling og styresløyfer som justeres til å la det dynamiske systemet synes å ha konstante karakteristika, endog når dets dynamiske karakteristika endrer seg.
US-patent 5.260.865 (Beauford et al.) beskriver et ulineært, modellbasert styresystem
for en destillasjonsprosess som anvender en ulineær modell for å beregne prosessdamp og destillatstrømningshastigheter. Sanchez (US-patent 4.358.822) beskriver et adaptivt-forutsigbart styresystem der en modell bestemmer en styrevektor som skal anvendes på en prosess for å bevirke en prosessutmatning til å være på en ønsket verdi ved et fremtidig tidsøyeblikk. Parametrene ifølge modellen oppdateres på en reell tidsbasis for å bevirke utmatningsvektoren til å nærme seg den faktiske prosessvektor. US-patent 5.268.834 (Sanner et al.), anvender et nervenettverk for å konfigurere en plantemodell for styreformål.
Utvidelse av modellbaserte styresystemer til anleggsoperasjoner er ikke et likefrem problem når anleggsoperasjonen omfatter en dynamisk, ulineær prosess og involverer et flertall av manipulerte og styrevariabler. Inntil nylig manglet prosesstyrings-datamaskiner av rimelig størrelse og kostnad behandlingsevnen for å håndtere løsninger for de mange samtidige ligninger som var resultatet av å modellere slike dynamiske anleggsprosesser.
Referansesynteseteknikker er blitt utviklet for anvendelse på ulineære styreproblemer (f. eks. pH-styreproblemer). I en referansesystemsynteseteknikk er det ønskelig å ha et ulineært anleggssystem til å følge en referansetrase, og nå et settpunkt i henhold til en første eller andre ordens trase så snart anleggsforsinkelsen er utløpt. Bartusiak et al. i 'Tvfon-linear Feed Forward/Feedback Control Structures designed by Referance Systems Synthesis", Chemical Engineering Science, vol. 44, nr. 9, sidene 1837-1851 (1989) beskriver en styreprosess som kan anvendes på en meget ulineær anleggsoperasjon. I grunnleggende trekk representerer Bartusiak et al. et anlegg som skal styres av et sett av differensialligninger. Den ønskede oppførsel av et lukket sløyfestyresystem er representert som et sett av integro-differensialligninger som kan være ulineære ved sin utforming. Den ønskede oppførsel er benevnt som referansesystemet.
Bartusiak et al. oppnår ønsket lukket-sløyfe oppførselsresultater ved å justere manipulerte variabler slik at systemet oppfører seg så nær lik referansesystemet som mulig. Den manipulerte variabelaksjon bestemmes ved å sette lik eller generelt ved å minimalisere forskjellen mellom nevnte åpen-sløyfe system og det ønskede lukket-sløyfe system. Den ønskede opptreden av anlegget blir så definert. Styrevariabler spesifiseres sammen med en avstemningsparameter som styrer hastigheten som styrevariabelen når et settpunkt. Nærmere bestemt blir den ønskede anleggsutgangs-parameter satt og hastigheten ved hvilken styresystemet når den ønskede utgangsparameter i styrefasen dikteres av avstemningsparameteren. Således drives styrefunksjonen til å bevirke utmatningen til å nå den spesifiserte parameterverdi, uansett manipulert variabel kostnadsfunksjoner. Resultatet tar ikke i betraktning variasjoner i manipulerte variabler kostnader som ville muliggjøre ikke bare effektiv anleggsoperasjonsstyring, men også en minimalisering av kostnader.
Følgelig er det et formål med denne oppfinnelse å tilveiebringe en forbedret fremgangsmåte for styring av ulineære prosesser som muliggjør avstemningsparametere å bli anvendt på styrevariabler.
Det er et annet formål med denne oppfinnelse å tilveiebringe en forbedret fremgangsmåte for å styre ulineære prosesser, der styremetodikken muliggjør minimalisering av manipulert variabel inngangskostnader, mens samtidig det oppnås ønskede styrevariabler.
Ifølge oppfinnelsen kjennetegnes det innledningsvis nevnte system ved at det omfatter: sensormiddel for å tilveiebringe målinger av minst nevnte styrevariabler, hukommelsesmiddel for å lagre øvre og nedre grenser og en korrigerings-tidskonstant for minst en styrevariabel, idet nevnte øvre og nedre grenser er adskilt av et bånd av verdier innenfor hvilket minst en styrevariabel anses godtagbar, idet nevnte korrigeringskonstant foreskriver en returtakt av nevnte ene styrevarighet til innenfor nevnte bånd av verdier,
prosessormiddel koblet til nevnte sensormiddel og nevnte hukommelsesmiddel og som innbefatter data som beskriver en modell av nevnte anleggsprosess, idet nevnte modell relaterer kostnader for manipulerte variabler til styrevariabler og, ved løsning, ytterligere tilveiebringer forutsagte verdier for nevnte minst ene nevnte styrevariabel, idet nevnte prosessormiddel dessuten innbefatter logikkmiddel som reagerer på en målt verdifunksjon av nevnte minst ene styrevariabel som er utenfor nevnte bånd av verdier,
for å generere styresignaler for å endre nevnte manipulerte variabler i en retning til å oppnå en minimalisert kostnad derav, idet nevnte manipulerte variabler endres i en retning til å bevirke en forutsagt verdi av nevnte minst ene styrevariabel å være innenfor nevnte bånd av verdier, og styresignalmiddel som reagerer på nevnte styresignaler for å operere instrumentutstyr i nevnte anlegg for å styre de nevnte manipulerte variabler.
Ytterligere utførelsesformer av systemet fremgår av de vedlagte, underordnede krav 2,3 og 4.
Et system styrer en anleggsprosess som innbefatter manipulerte variabler (f. eks. inngangstilstander) og styrevariabler (f. eks. utgangstilstander). Systemet innbefatter sensorkrets for å tilveiebringe størrelser av styrevariabler og en hukommelse for å lagre en korrigeringstidskonstant og øvre og nedre grenser for minst en styrevariabel. De øvre og nedre grenser er adskilt med et bånd av verdier innenfor hvilket den ene styrevariabelen anses å være godtagbar. En prosessor innbefatter data som beskriver en prosessmodell som relaterer kostnad for manipulerte variabler til styrevariabler og, ved løsning, dessuten tilveiebringer forutsagte verdier for den ene styrevariabelen. Logikk innenfor prosessoren reagerer på en målt verdifunksjon av den ene styrevariabelen som er utenfor båndet av verdier, for å bestemme minimumskostnads manipulerte variabler som resulterer i en retur av den forutsagte verdi av den ene styrevariabelen til innenfor det godtagbare båndet av verdier. Styringsinstrumentutstyr innenfor anlegget er operative til å endre de manipulerte variabler (og inngangstilstander) i henhold til signaler fra prosessoren.
Fig. 1 er et blokkskjema over et system som innbefatter oppfinnelsen.
Fig. 2 er et skjema over styrefunksjoner som anvendes ifølge oppfinnelsen.
Fig. 3 og 4 er flytskjemaer som er nyttige for å forstå operasjonen ifølge oppfinnelsen.
I det etterfølgende skal de følgende uttrykk anvendes i beskrivelsen av oppfinnelsen: Prosessmodell: En prosessmodell definerer anleggssystemoperasjon og formuleres i et kontinuerlig tidsområde i form av algebraiske og differensialligninger. Diskretgjøringer av manipulerte variabler: Manipulerte bevegelser er diskrete tidsvariabler. En null-ordens holdefunksjon anvendes for å tilveiebringe diskrete, manipulerte bevegelsesvariabler for bruk i prosessmodellen.
Referansetrase: En referansetrase tilveiebringer spesifiseringen over en styreenhetsopptreden som en responstakt for styrevariabler.
Objektiv funksjon: En objektiv funksjon definerer en optimal styreopptreden. Obj ektivfunksjonen innbefatter straffer for krenkning av styresettpunkter og økonomiske kostnads (profitt)funksjoner.
Manipulerte, variable grenser: Manipulerte, variable grenser settes til å gjengi den andre sekundære styreenhetens grenser eller status, slik som områdegrenser, settpunktgrenser og anti-avslutningstilstander.
Tilbakekobling: Tilbakekobling inngår i referansetrasen som en grunnverdi som representerer en feil mellom prosessmålinger og modellforutsigelser.
Tilstandsestimering: Forutsigelse for prosessmodelltilstander og utmatninger er tilveiebrakt på hver styreenhets avsøk ved integrering av den dynamiske modellen, basert på eksisterende verdier fra manipulerte og fremovermatede variabler og forutsigelser som utledes under et tidligere styreenhet-avsøkningstidspunkt.
Initialisering: Initialisering av styreenhet-utmatninger tilveiebringes ved lesning av eksisterende manipulerte, variable verdier ved hvert avsøk og tilveiebringer styreenhetsbevegelser som inkrementer til verdiene. Når styreenhetprogrammet løper (enten lukket sløyfe eller åpen sløyfe), blir modelltilstandene og utmatningene initialiserte på verdier som er forutsagt under et tidligere styreenhetsavsøk. Når programmet først innkobles, blir modelltilstander og utmatninger initialisert ved å løse en stabil-tilstand modell for de eksisterende, manipulerte og fremovermatede verdier.
Ser man nå på fig. 1, overvåker et digitalt datamaskinbasert styresystem en prosess som opptrer i anlegg 12. Prosessverdier mates til en ulineær styrenhetsfunksjon 14 som beror innenfor det digitale styresystem 10. En prosessmodell 16 er lagret innenfor digitalt styresystem 10 og manifesterer en serie av ulineære ligninger som tilveiebringer et referansesystem for ulineær styreenhet 14. Et flertall av styreparametere 18 gir begrensninger for styreverdiene som utledes ved hjelp av den ulineære styreenheten 14. Ved å sammenligne prosessverdimålinger med forutsagte verdier som er utledet gjennom en løsningsmodell 16 (med styreparametere 18), blir korrigeringsverdier utledet og tilført som styringsinnmatninger til anlegg 12.
I fig. 2 innbefatter den ulineære styrenheten 14 dynamisk prosessmodell 16 som definerer en taktendring i prosesstilstander for endringer i systemmanipulerte variabler, uavhengige variabler og grunnverdier. Ulineære styreenheter 14 innbefatter dessuten en eller flere avstemningsverdier som definerer lukket-sløyfe prosessreaksjons-karakteristika. Nærmere bestemt definerer hver prosessreaksjons-karakteristikk en trase som skal følges av en styrevariabel som reaksjon på endringer i manipulerte variabler. En optimaliseirngsfunksjon 19 bestemmer minimaliserte, manipulerte variable kostnader som oppnår den ønskede reaksjonstrase, gitt forskjeller mellom målte verdier og forutsagte verdier utledet av prosessmodulen 16.
Det vil heretter forstås at ulineær styreenhet 14 etablerer grenser for en eller flere styrevariabler (f. eks. utmatninger) fra anlegget 12. Så snart de øvre og nedre grenser for en styrevariabel er etablert, implementerer den ulineære styreenheten en styreprosedyre som sammenligner en målt endringstakt mellom en styrevariabel og en takt for ønsket bevegelse av styrevariabelen i forhold til minst en av grensene. Dersom styrevariabelen er innenfor nevnte øvre og nedre grenser, blir ingen styreaksjon foretatt. Dersom styrevariabelen er utenfor grensene, muliggjør sammenligning av den målte, dynamiske endringstakt og modellens dynamiske endringstakt utledelsen av en feilverdi for endringstakt. Den feilverdien for endringstakt blir så anvendt av en objektiv funksjon til å muliggjøre bestemmelsen av et sett av manipulerte variabler som vil oppvise en minstekostnad for å oppnå en retur av styrevariabelen til innenfor nevnte øvre og nedre grenser. Ved å anvende de øvre og nedre grenser for å definere et akseptabelt område av styrevariable verdier, kan forskjellige, manipulerte variable kostnader testes for å bestemme hvilken kombinasjon som tillater en retur av styrevariabelen til å være innenfor grensene mens det samtidig minimaliseres manipulerte, variable kostnader.
Idet det nå vises til fig. 3 og 4, vil en beskrivelse av operasjonen av den ulineære styreenheten 14 bli gitt. Den ulineære styreenheten 14 opererer på en universell datamaskin som er integrert med anlegget 12. Den ulineære styreenheten 14 opererer på en bestemt frekvens eller avsøkningstakt, eksempelvis en gang per minutt, hvorved styrevariabler overvåkes og manipulerte variabler beregnes for derved å utlede bevegelser for hver for å realisere en styreaksjon.
Prosedyren begynner ved å lese anleggsdata inn i digitalstyresystem 10 (boks 30). Disse data innbefatter eksisterende verdier for styrevariablene, manipulerte variabler og hjelpe- eller fremovermatede variabler. Anleggsmålinger tilføres ved hjelp av enten feltinstrumenter eller via frakoblede laboratorieanalyser. Dernest blir eksisterende måleverdier i hver styrevariabel sammenlignet med en tilsvarende modellforutsigelse. En grunnverdi som representerer anleggs/modellfeiltilpasningen beregnes som forskjellen mellom målingene og de forutsagte verdier (boks 32).
Som vist i boks 34, blir de innmatede data dernest validert (f. eks. abnormale tilstander slik som utilgjengelige måleverdier eller verdier som er utenfor området blir forkastet). Datakondisjonering blir også utført og innbefatter filtrering og setting av manipulerte, variable grenser, basert på operatørangitte grenser og anleggstyresystemstatusverdier.
Ved begynnelsen av den ulineære styreenhetens 14 operasjon blir en kold-start initialisering utført (se beslutningsboks 36). Verdiene for de uavhengige variabler, enten manipulerte eller fremovermatede, leses fra en database lagret innenfor det digitale styresystemet 10 (boks 38). En initialiseirngsaksjon beregner modelltilstandene og anleggsutmatningene som representerer anleggstilstander, slik som temperatur, sammensetning og produktegenskaper. Modellen kan være i en hvilken som helst matematisk form.
En tilstands-rom modell vil bli anvendt i det etterfølgende i den hensikt å beskrive prosedyren. Hver tilstand defineres av en "x" vektorverdi og anleggsutmatninger representeres ved "y" vektorverdier. Uavhengige variabler representeres av verdien "u" som følger:
Verdiene for anleggstilstandene blir så anvendt som initielle verdier for den ulineære styreenheten 14 (se boksene 40 og 42). Tilstandsverdiene blir så estimert og skrevet til hukommelse (boks 44). Ved dette punktet begynner den ulineære styreenheten 14 operasjonen av prosesstyrealgoritmen (boks 46).
Som vist i Fig. 4, leser styreprosessen prosessdata fra anleggsstyresystemets maskinvare (boks 48) for å bestemme den nåværende tilstand av prosessen. Dataene innbefatter det følgende:
Initielle verdier for hver modelltilstand.
Initielle verdier for forutsagte anleggsutmatninger.
Grunnverdier som representerer anleggs/modellfeil.
Modellparametere.
Eksisterende målte verdier av uavhengige variabler.
Settpunkter eller målverdier for styrevariabler og begrensninger.
Grenser for manipulerte variabler.
Innmatede statustilstander.
Verdier for modelltilstandene og forutsagte anleggsutmatninger er enten de foregående verdier fra en siste styreenhetkjøring eller fra kald-start initialiseringsverdiene. Styrevariabelen eller styrevariablene (f. eks. en utmatning som skal styres) og begrensningssettpunkter innføres av operatøren. Settpunktene innføres som en øvre grenseverdi og en nedre grenseverdi. Bruk av disse verdier muliggjør justering av manipulerte variabler (innmatninger) for derved å oppnå en minimalisert kostnad på å komme frem til en styrevariabelverdi innenfor nevnte øvre og nedre grenseverdier. Modellparameterverdiene er forutbestemte. Eksisterende målte verdier av uavhengige variabler utledes fra anleggsfeltinstrumenter eller laboratorieanalyser. Manipulerte, variable grenser er, slik som angitt ovenfor, basert på operatørbestemte grenser og anleggsstyresystemstatusverdier.
Styreenhetens operasjonsmodus blir så satt (boks 50). En styreenhetmodus muliggjør modellforutsigelser å bli beregnet og styresignaler uten en tilførsel av styresignaler til anlegget. I det etterfølgende vil det bli antatt at det digitale styresystemet settes i en fullstendig drifitsmodus, der manipulerte variabler skal aktivt styres i henhold til modellberegninger og målte systemtilstander.
De innmatede data omformes til en form for bruk med modell/styresystemet (boks 52) og en tilstandsestimeringsprosedyre påbegynnes (boks 54). Hver tilstand estimeres ved å anvende en dynamisk modell av anlegget. I tilstands/rommodellen som er vist nedenfor i ligningene 3 og 4 representeres tilstandene av "x" variabelen, anleggsutmatningene representeres av "y" variabelen og uavhengige variabler representeres av "u".
Ligning 3 angir at tilstandsendringen for modelltilstandene er en funksjon av selve modelltilstandene og de uavhengige variabler. Ligning 4 angir at utmatningen er en funksjon av modelltilstandene. Modellestimatene oppnås ved integrering av ligningene 3 og 4 fra den siste kjøring av den ulineære styreenheten 14 til det eksisterende tidspunktet. En foretrukket beregningsmetode involverer ortogonal kollokasjon der ligningene 3 og 4 er delt i tidssegmenter, for derved å muliggjøre at differensialligningene kan løses parallelt, over et samme tidsinkrement.
Styreberegningene som utføres av den ulineære styreenheten 14 utføres ved å anvende sekvensielle, kvadratiske programmeringsteknikker (boks 56). Styreberegningen bestemmer fremtidige bevegelser i manipulerte variabler som gir en beste tilpasning til styreopptredenspesifikasjonen over en tidshorisont inn i fremtiden. Den ulineære styreenheten 14 anvender modellen av anlegget, idet en referansetrase definerer angitt styreenhetopptreden, en objektiv funksjon (som skal beskrives nedenfor) og de manipulerte, variable grenser. Manipulerte, variable bevegelser diskretgjøres over en tidshorisont inn i fremtiden.
Modellen som er vist i ligningene 3 og 4 blir anvendt. Som angitt ovenfor, representerer nevnte "u" variabel uavhengige variabler og et delsett derav er de manipulerte variabler (dvs. innmatninger). Verdier for alle uavhengige variabler oppnås ved hjelp av en "null-ordens holdefunksjon" av diskretgjorte, manipulerte variabler Uk ved hvert tidsskrift k. En null-ordens holdefunksjon antar at verdiene av den manipulerte variabel forblir konstant mellom programutøfringer.
Referansetrasen angir styreenhetens opptreden ved endring av styrevariabler i henhold til anvendte begrensninger. Referansetraseligningene 5 og 6 nedenfor uttrykker et forhold mellom endringstaktene for styrevariablene og feilen (eller differansen) mellom en styrevariabels settpunkt og den målte, styrte variabel.
der
SPH = øvre grense for styrevariabel eller begrensning;
SPL = nedre grense for styrevariabel eller begrensning;
y = forutsagt styrevariabel;
b = basis/grunnverdi som relaterer feil i forutsigelse og måling;
Vhp = positiv variasjon av målt variabel fra SPH;
Vhn = negativ variasjon av målt variabel fra SPH;
Vip = positiv variasjon av målt variabel fra SPL;
Vin = negativ variasjon av målt variabel fra SPL;
k = tidsskrift inn i fremtiden;
K = tidsskrift inn i fremtiden i tidshorisonten som anvendes av styreenheten;
T = tidskonstant for ønsket lukket-sløyfe reaksjonshastighet for den styrte variabel.
Hver av variablene Vip, Vhp, Vin og Vhn vil i det etterfølgende bli benevnt som "krenknings"-variabler. Hver krenkningsvariabel tillater en ulikhet å bli omformet til et likhetsforhold og tillater prioritering av begrensninger gjennom anvendelse av vemmgsfunksjoner i objektivfunksjonen. Objektivfunksjonen (dvs. forholdet som skal tilfredsstilles av styreaksjonen) er gitt ved:
der:
Wh, Wl = straffvekter;
Vhpk, Vink = krenkningsvariabler som er definert ovenfor;
C(x,u) = kostnadsstraffunksjon.
Ligning 7 uttrykker en summinimaliseirngsfunksjon for bruk når en krenkelse har opptrådt av enten den øvre grensen for styrevariabelen eller den nedre grensen for styrevariabelen. Ligning 7 anvender veiningsfaktorer som muliggjør enten en positiv krenkningsverdi eller en negativ krenkningsverdi å bli fremhevet (eller ikke-fremhevet), slik tilfellet måtte være. Ligning 7 innbefatter også et uttrykk (dvs. C(x,u) som er en kostnadsfunksjon som er avhengig av både manipulert, variabel u og modelltilstander x.
Styresystemet løser ligning 7 og evaluerer en sum som skyldes hver løsning når flere endringer i manipulerte variabler forsøkes. Hensikten er å oppnå en retur av styrevariabelen y til innenfor grensene som definert av den øvre grensen (SPH) og den nedre grensen (SPL). Når SPH og SPL er adskilte med et spenn av verdier som definerer et godtagbart område for styrevariabelen, kan et antall av mulige endringer i manipulerte variabler beregnes for å bestemme hvilken kombinasjon som resulterer i en laveste kostnad for de manipulerte variabler, mens det oppnås en retur av styrevariabelen til det godtagbare området. Når de manipulerte variabler (i en hvilken som helst styringsaksjon) muliggjør en retur av anleggsutmatningen til innenfor spennet mellom SPH og SPL, blir hvert av de første to uttrykk i ligning 7 nullsatt og løsningen av funksjonen er strengt relatert til kostnadene som representeres ved de manipulerte variabler.
Optimaliseringsløsningen ifølge ligning 7 utsettes for ytterligere manipulerte, variable grenser som uttrykt nedenfor i ligningene 8 og 9.
der:
uhb = øvre grense på en manipulert variabel;
ulb = nedre grense på en manipulert variabel;
dub = grense på endring i u mellom tidsskrift.
Så snart en godtagbar løsning er blitt oppnådd, blir utmatningene, bestående av manipulerte, variable verdier for hvert tidsskritt i fremtiden, kontrollert mot systembegrensninger (boks 58). Idet det antas gyldighet av de utmatede data, blir dataene så skrevet inn i hukommelse (boks 60) og de beregnede, manipulerte verdier sendes til anlegget (boks 62) for å operere feltstyreelementer (feks. ventiler).
Claims (4)
1.
System for styring av en anleggsprosess som innbefatter manipulerte variabler, omfattende innmatede tilstander, og styrevariabler som omfatter utmatede tilstander, karakterisert ved at systemet omfatter: sensormiddel for å tilveiebringe målinger av minst nevnte styrevariabler, hukommelsemiddel for å lagre øvre og nedre grenser og en korrigeringstidskonstant for minst en styrevariabel, idet nevnte øvre og nedre grenser er adskilt av et bånd av verdier innenfor hvilket minst en styrevariabel anses godtagbar, idet nevnte korrigeringskonstant foreskriver en returtakt av nevnte ene styrevariabel til innfor nevnte bånd av verdier, prosessormiddel koblet til nevnte sensormiddel og nevnte hukommelsemiddel og som innbefatter data som beskriver en modell av nevnte anleggsprosess, idet nevnte modell relaterer kostnader for manipulerte variabler til styrevariabler og, ved løsning, ytterligere tilveiebringer forutsagte verdier for nevnte minst ene nevnte styrevariabel, idet nevnte prosessormiddel dessuten innbefatter logikkmiddel som reagerer på en målt verdifunksjon av nevnte minst ene styrevariabel som er utenfor nevnte bånd av verdier, for å generere styresignaler for å endre nevnte manipulerte variabler i en retning til å oppnå en minimalisert kostnad derav, idet nevnte manipulerte variabler endres i en retning til å bevirke en forutsagt verdi av nevnte minst ene styrevariabel å være innenfor nevnte bånd av verdier, og styresignalmiddel som reagerer på nevnte styresignaler for å operere instrumentutstyr i nevnte anlegg for å styre de nevnte manipulerte variabler.
2.
System for å styre en anleggsprosess som angitt i krav 1, karakterisert ved at nevnte hukommelsesmiddel dessuten lagrer data som beskriver en trasereaksjonsfunksjon for nevnte modell som foreskriver en returtakt for nevnte ene styrevariabel til nevnte bånd av verdier som anses akseptabelt når nevnte øvre grense brytes av nevnte styrevariabel, og en trasereaksjonsfunksjon for nevnte modell som foreskriver en returtakt for nevnte ene styrevariabel til nevnte bånd av verdier som anses godtagbart når nevnte nedre grense brytes av nevnte minst ene styrevariabel, idet begge trasereaksjonsfunksjoner innbefatter korrigeringstidskonstanter og uttrykker et forhold mellom målte og ønskede endringstakter for nevnte minst ene styrevariabel, idet nevnte logikkmiddel anvender nevnte data for å bestemme nevnte minimali serte kostnadsinnmatningstilstander.
3.
System for å styre en anleggsprosess som angitt i krav 2, karakterisert ved at nevnte trasereaksjonsfunksj oner for nevnte minst ene styrevariabel er:
der
SPH = øvre grense for styrevariabel eller begrensning;
SPL = nedre grense for styrevariabel eller begrensning;
y = forutsagt styrevariabel;
b = basis eller grunnverdi som relaterer feil i forutsigelse og måling;
Vhp = positiv variasjon av målt variabel fra SPH;
Vhn = negativ variasjon av målt variabel fra SPH;
Vip = positiv variasjon av målt variabel fra SPL;
Vin = negativ variasjon av målt variabel fra SPL;
k = tidsskritt inn i fremtiden; og
K = tidsskritt inn i fremtiden i tidshorisonten som anvendes av styreenheten;
T = tidskonstant for ønsket lukket-sløyfe reaksjonshastighet for den styrevariabelen.
4.
System for å styre en anleggsprosessor som angitt i krav 3, karakterisert ved at nevnte logikkmiddel opererer til å gi en løsning på et minimaliseirngsforhold for å bestemme minimaliserte, kostnadsmanipulerte variabler for oppnåelse av en bevegeles av nevnte minst ene styrevariabel til innenfor nevnte bånd av verdier, idet nevnte minimaliseringsforhold uttrykkes som:
der: Wh, Wl = straffvekter; Vhpk, Vlpk = krenkningsvariabler som er definert ovenfor; C(x,u) = kostnadsstraffunksjon.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/431,244 US5682309A (en) | 1995-04-28 | 1995-04-28 | Feedback method for controlling non-linear processes |
| PCT/US1996/005907 WO1996034324A1 (en) | 1995-04-28 | 1996-04-26 | Feedback method for controlling non-linear processes |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| NO974959D0 NO974959D0 (no) | 1997-10-27 |
| NO974959L NO974959L (no) | 1997-12-19 |
| NO318927B1 true NO318927B1 (no) | 2005-05-23 |
Family
ID=23711104
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| NO19974959A NO318927B1 (no) | 1995-04-28 | 1997-10-27 | Tilbakekoblings-metode for a styre ulineaere prosesser |
Country Status (18)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5682309A (no) |
| EP (1) | EP0823078B1 (no) |
| JP (1) | JP3949164B2 (no) |
| KR (1) | KR100371728B1 (no) |
| CN (1) | CN1183148A (no) |
| AT (1) | ATE193771T1 (no) |
| AU (1) | AU702101B2 (no) |
| BR (1) | BR9608042A (no) |
| CA (1) | CA2217381C (no) |
| CZ (1) | CZ296539B6 (no) |
| DE (1) | DE69608796T2 (no) |
| HU (1) | HU225571B1 (no) |
| MX (1) | MX9708318A (no) |
| MY (1) | MY111933A (no) |
| NO (1) | NO318927B1 (no) |
| PL (1) | PL182764B1 (no) |
| TW (1) | TW297108B (no) |
| WO (1) | WO1996034324A1 (no) |
Families Citing this family (95)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5875109A (en) * | 1995-05-24 | 1999-02-23 | Johnson Service Company | Adaptive flow controller for use with a flow control system |
| US7058617B1 (en) * | 1996-05-06 | 2006-06-06 | Pavilion Technologies, Inc. | Method and apparatus for training a system model with gain constraints |
| AUPN967096A0 (en) | 1996-05-06 | 1996-05-30 | Beaton, Ross | Door frames |
| US5854744A (en) * | 1996-06-25 | 1998-12-29 | Ingersoll-Rand Company | Adaptive process control system |
| US5920478A (en) * | 1997-06-27 | 1999-07-06 | Oakleaf Engineering, Inc. | Multi-input multi-output generic non-interacting controller |
| US6106785A (en) * | 1997-06-30 | 2000-08-22 | Honeywell Inc. | Polymerization process controller |
| JP2000089525A (ja) | 1998-09-07 | 2000-03-31 | Toshiba Corp | 調整制御システム |
| US7572169B1 (en) | 1998-11-06 | 2009-08-11 | Beaver Creek Concepts Inc | Advanced finishing control |
| US6986698B1 (en) | 1999-04-01 | 2006-01-17 | Beaver Creek Concepts Inc | Wafer refining |
| US7131890B1 (en) | 1998-11-06 | 2006-11-07 | Beaver Creek Concepts, Inc. | In situ finishing control |
| US7575501B1 (en) | 1999-04-01 | 2009-08-18 | Beaver Creek Concepts Inc | Advanced workpiece finishing |
| US7878882B2 (en) * | 1999-04-01 | 2011-02-01 | Charles J. Molnar | Advanced workpiece finishing |
| US7037172B1 (en) | 1999-04-01 | 2006-05-02 | Beaver Creek Concepts Inc | Advanced wafer planarizing |
| US7220164B1 (en) | 2003-12-08 | 2007-05-22 | Beaver Creek Concepts Inc | Advanced finishing control |
| US8353738B2 (en) * | 1998-11-06 | 2013-01-15 | Semcon Tech, Llc | Advanced finishing control |
| US20130189801A1 (en) * | 1998-11-06 | 2013-07-25 | Semcon Tech, Llc | Advanced finishing control |
| US6739947B1 (en) | 1998-11-06 | 2004-05-25 | Beaver Creek Concepts Inc | In situ friction detector method and apparatus |
| US8044793B2 (en) | 2001-03-01 | 2011-10-25 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Integrated device alerts in a process control system |
| EP1052558B1 (de) * | 1999-05-14 | 2002-08-07 | Abb Research Ltd. | Verfahren und Einrichtung zur Zustandsschätzung |
| EP1214362A1 (en) * | 1999-07-30 | 2002-06-19 | ExxonMobil Chemical Patents Inc. | Raman analysis system for olefin polymerization control |
| US6479597B1 (en) | 1999-07-30 | 2002-11-12 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | Raman analysis system for olefin polymerization control |
| US6445963B1 (en) * | 1999-10-04 | 2002-09-03 | Fisher Rosemount Systems, Inc. | Integrated advanced control blocks in process control systems |
| US6611735B1 (en) * | 1999-11-17 | 2003-08-26 | Ethyl Corporation | Method of predicting and optimizing production |
| AT3773U3 (de) | 2000-02-09 | 2001-06-25 | Avl List Gmbh | Verfahren zur automatischen optimierung einer ausgangsgrösse eines von mehreren eingangsgrössen abhängigen systems |
| GB0005866D0 (en) * | 2000-03-10 | 2000-05-03 | Borealis Polymers Oy | Process control system |
| US6826521B1 (en) * | 2000-04-06 | 2004-11-30 | Abb Automation Inc. | System and methodology and adaptive, linear model predictive control based on rigorous, nonlinear process model |
| US6618631B1 (en) * | 2000-04-25 | 2003-09-09 | Georgia Tech Research Corporation | Adaptive control system having hedge unit and related apparatus and methods |
| KR100405043B1 (ko) * | 2000-05-17 | 2003-11-07 | 김종우 | 1이상의 변수를 갖는 모델의 최적 변수 값 및 해를결정하는 방법 |
| DE60102242T2 (de) * | 2000-06-29 | 2005-01-27 | Aspen Technology, Inc., Cambridge | Rechnerverfahren und gerät zur beschränkung einer nicht-linearen gleichungsnäherung eines empirischen prozesses |
| JP3785029B2 (ja) * | 2000-08-04 | 2006-06-14 | 株式会社山武 | 制御装置および制御方法 |
| JP3666578B2 (ja) * | 2000-08-18 | 2005-06-29 | 株式会社安川電機 | 予測制御装置 |
| US6782372B1 (en) * | 2000-09-28 | 2004-08-24 | Sandia Corporation | Latent effects decision analysis |
| US8073967B2 (en) | 2002-04-15 | 2011-12-06 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Web services-based communications for use with process control systems |
| US7720727B2 (en) | 2001-03-01 | 2010-05-18 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Economic calculations in process control system |
| PT1256857E (pt) * | 2001-05-10 | 2007-08-06 | Siemens Ag | Método de geração de um modelo de validação de dados de uma instalação a partir de um modelo de simulação desta mesma instalação. |
| DE10129141A1 (de) * | 2001-06-16 | 2002-12-19 | Abb Research Ltd | Steuer- und Regelverfahren un Regeleinrichtung zum An- oder Abfahren einer verfahrenstechnischen Komponente eines technischen Prozesses |
| US20030028267A1 (en) * | 2001-08-06 | 2003-02-06 | Hales Michael L. | Method and system for controlling setpoints of manipulated variables for process optimization under constraint of process-limiting variables |
| EP1430428A2 (en) * | 2001-08-31 | 2004-06-23 | Optimum Power Technology, L.P. | Design optimization |
| US6738682B1 (en) | 2001-09-13 | 2004-05-18 | Advances Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for scheduling based on state estimation uncertainties |
| US6757579B1 (en) | 2001-09-13 | 2004-06-29 | Advanced Micro Devices, Inc. | Kalman filter state estimation for a manufacturing system |
| WO2003025685A1 (en) * | 2001-09-14 | 2003-03-27 | Ibex Process Technology, Inc. | Scalable, hierarchical control for complex processes |
| BR0213978A (pt) | 2001-11-09 | 2004-10-19 | Exxonmobil Chemical Patentes I | Medição on-line e controle de propriedades de polìmero por espectroscopia raman |
| US6675073B2 (en) * | 2001-11-20 | 2004-01-06 | Steve Kieman | System and method for tuning the weight control of a flow of material |
| US20030144747A1 (en) * | 2001-11-21 | 2003-07-31 | Metso Paper Automation Oy | Method and controller to control a process |
| US6901300B2 (en) | 2002-02-07 | 2005-05-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc.. | Adaptation of advanced process control blocks in response to variable process delay |
| DE10362369B3 (de) * | 2002-09-11 | 2022-09-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Integrierte Modell-Vorhersagesteuerung und -optimierung innerhalb eines Prozesssteuerungssystems |
| US7376472B2 (en) | 2002-09-11 | 2008-05-20 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Integrated model predictive control and optimization within a process control system |
| US7050863B2 (en) * | 2002-09-11 | 2006-05-23 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Integrated model predictive control and optimization within a process control system |
| BR0315318A (pt) * | 2002-10-15 | 2005-08-16 | Exxonmobil Chemical Patentes I | Medição on-line e controle das propriedades de polìmero através de espectroscopia raman |
| US7328074B2 (en) * | 2002-12-02 | 2008-02-05 | United Technologies Corporation | Real-time quadratic programming for control of dynamical systems |
| GB2423377B (en) | 2002-12-09 | 2007-04-18 | Georgia Tech Res Inst | Adaptive Output Feedback Apparatuses And Methods Capable Of Controlling A Non-Minimum Phase System |
| US7106437B2 (en) * | 2003-01-06 | 2006-09-12 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | On-line measurement and control of polymer product properties by Raman spectroscopy |
| US7152023B2 (en) * | 2003-02-14 | 2006-12-19 | United Technologies Corporation | System and method of accelerated active set search for quadratic programming in real-time model predictive control |
| US7765175B2 (en) * | 2003-09-18 | 2010-07-27 | Optimum Power Technology, L.P. | Optimization expert system |
| US7400941B2 (en) * | 2004-01-14 | 2008-07-15 | Chrevron Phillips Chemical Company Lp | Method and apparatus for monitoring polyolefin production |
| KR100686798B1 (ko) * | 2004-10-26 | 2007-02-23 | 한국전력공사 | 계측값의 통계학적 유효화 방법 |
| US7767848B2 (en) * | 2005-02-08 | 2010-08-03 | Celanese International Corporation | Method of controlling acetic acid process |
| US9201420B2 (en) | 2005-04-08 | 2015-12-01 | Rosemount, Inc. | Method and apparatus for performing a function in a process plant using monitoring data with criticality evaluation data |
| US8005647B2 (en) | 2005-04-08 | 2011-08-23 | Rosemount, Inc. | Method and apparatus for monitoring and performing corrective measures in a process plant using monitoring data with corrective measures data |
| US7483129B2 (en) * | 2005-07-22 | 2009-01-27 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | On-line properties analysis of a molten polymer by raman spectroscopy for control of a mixing device |
| US7505129B2 (en) | 2005-07-22 | 2009-03-17 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | On-line analysis of polymer properties for control of a solution phase reaction system |
| US7505127B2 (en) * | 2005-07-22 | 2009-03-17 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | On-line raman analysis and control of a high pressure reaction system |
| US7451004B2 (en) | 2005-09-30 | 2008-11-11 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | On-line adaptive model predictive control in a process control system |
| SE529454C2 (sv) * | 2005-12-30 | 2007-08-14 | Abb Ab | Förfarande och anordning för trimning och styrning |
| US7376471B2 (en) * | 2006-02-21 | 2008-05-20 | United Technologies Corporation | System and method for exploiting a good starting guess for binding constraints in quadratic programming with an infeasible and inconsistent starting guess for the solution |
| US7947400B2 (en) * | 2006-08-14 | 2011-05-24 | GM Global Technology Operations LLC | Method of operating a fuel cell stack by monitoring membrane hydration |
| US7844352B2 (en) * | 2006-10-20 | 2010-11-30 | Lehigh University | Iterative matrix processor based implementation of real-time model predictive control |
| US7991499B2 (en) * | 2006-12-27 | 2011-08-02 | Molnar Charles J | Advanced finishing control |
| US7634323B2 (en) * | 2007-02-23 | 2009-12-15 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Optimization-based modular control system |
| US8301676B2 (en) | 2007-08-23 | 2012-10-30 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Field device with capability of calculating digital filter coefficients |
| US7702401B2 (en) | 2007-09-05 | 2010-04-20 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | System for preserving and displaying process control data associated with an abnormal situation |
| US8055479B2 (en) | 2007-10-10 | 2011-11-08 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Simplified algorithm for abnormal situation prevention in load following applications including plugged line diagnostics in a dynamic process |
| US8357286B1 (en) | 2007-10-29 | 2013-01-22 | Semcon Tech, Llc | Versatile workpiece refining |
| CN101446804B (zh) * | 2007-11-26 | 2010-11-24 | 北京北方微电子基地设备工艺研究中心有限责任公司 | 一种工艺控制方法和装置 |
| US7885717B2 (en) * | 2008-03-31 | 2011-02-08 | Sikorsky Aircraft Corporation | Fast control law optimization |
| US20090287320A1 (en) * | 2008-05-13 | 2009-11-19 | Macgregor John | System and Method for the Model Predictive Control of Batch Processes using Latent Variable Dynamic Models |
| US8046089B2 (en) * | 2008-06-20 | 2011-10-25 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for model predictive control (MPC) of a nonlinear process |
| EP2507671B1 (en) * | 2009-12-02 | 2020-12-23 | Shell Oil Company | Economics-based coordination of advanced process control and real-time optimization |
| US9760073B2 (en) * | 2010-05-21 | 2017-09-12 | Honeywell International Inc. | Technique and tool for efficient testing of controllers in development |
| US9243988B2 (en) | 2010-07-08 | 2016-01-26 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | System and method for monitoring bubble formation within a reactor |
| US9296833B2 (en) | 2010-07-08 | 2016-03-29 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | Method for controlling bubble formation in polymerization reactors |
| US8670945B2 (en) | 2010-09-30 | 2014-03-11 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for product movement planning to support safety monitoring in inventory management systems |
| US9927788B2 (en) | 2011-05-19 | 2018-03-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Software lockout coordination between a process control system and an asset management system |
| EP2788827B1 (en) * | 2012-02-08 | 2018-09-19 | Aspen Technology, Inc. | Apparatus and methods for non-invasive closed loop step testing using a tunable trade-off factor |
| US10930535B2 (en) | 2016-12-02 | 2021-02-23 | Applied Materials, Inc. | RFID part authentication and tracking of processing components |
| US10344615B2 (en) * | 2017-06-22 | 2019-07-09 | General Electric Company | Method and system for schedule predictive lead compensation |
| US11554461B1 (en) | 2018-02-13 | 2023-01-17 | Omax Corporation | Articulating apparatus of a waterjet system and related technology |
| US11934159B2 (en) | 2018-10-30 | 2024-03-19 | Aspentech Corporation | Apparatus and methods for non-invasive closed loop step testing with controllable optimization relaxation |
| CN113260927B (zh) * | 2019-01-31 | 2024-06-18 | 陶氏环球技术有限责任公司 | 过程控制 |
| US11853032B2 (en) | 2019-05-09 | 2023-12-26 | Aspentech Corporation | Combining machine learning with domain knowledge and first principles for modeling in the process industries |
| US11782401B2 (en) | 2019-08-02 | 2023-10-10 | Aspentech Corporation | Apparatus and methods to build deep learning controller using non-invasive closed loop exploration |
| WO2021076760A1 (en) | 2019-10-18 | 2021-04-22 | Aspen Technology, Inc. | System and methods for automated model development from plant historical data for advanced process control |
| CN110849404B (zh) * | 2019-11-18 | 2022-03-22 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种传感器数据异常的连续判别方法 |
| US12051316B2 (en) | 2019-12-18 | 2024-07-30 | Hypertherm, Inc. | Liquid jet cutting head sensor systems and methods |
| US11630446B2 (en) | 2021-02-16 | 2023-04-18 | Aspentech Corporation | Reluctant first principles models |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3917931A (en) * | 1974-05-03 | 1975-11-04 | Texaco Inc | Means and method for controlling an absorber system |
| GB1583545A (en) * | 1976-08-04 | 1981-01-28 | Martin Sanchez J | Control systems |
| US4349869A (en) * | 1979-10-01 | 1982-09-14 | Shell Oil Company | Dynamic matrix control method |
| FR2529347B1 (fr) * | 1982-06-29 | 1985-12-27 | Europ Agence Spatiale | Methode de teledetection a faible consommation d'energie |
| WO1985001807A1 (en) * | 1983-10-14 | 1985-04-25 | Ford Motor Company | Selective parametric self-calibrating control system |
| US4616308A (en) * | 1983-11-15 | 1986-10-07 | Shell Oil Company | Dynamic process control |
| US4663703A (en) * | 1985-10-02 | 1987-05-05 | Westinghouse Electric Corp. | Predictive model reference adaptive controller |
| GB8727602D0 (en) * | 1987-11-25 | 1987-12-31 | Nat Res Dev | Industrial control systems |
| US5119468A (en) * | 1989-02-28 | 1992-06-02 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Apparatus and method for controlling a process using a trained parallel distributed processing network |
| US5057992A (en) * | 1989-04-12 | 1991-10-15 | Dentonaut Labs Ltd. | Method and apparatus for controlling or processing operations of varying characteristics |
| US5099412A (en) * | 1989-09-29 | 1992-03-24 | Honeywell, Inc | Automatic control of a discrete system with redundancy management and prioritized conflict resolution |
| US5050064A (en) * | 1989-12-06 | 1991-09-17 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Method for controlling the blending of solids with a computer |
| US5260865A (en) * | 1991-04-01 | 1993-11-09 | Beauford Martin H | Nonlinear model based distillation control |
| US5268834A (en) * | 1991-06-24 | 1993-12-07 | Massachusetts Institute Of Technology | Stable adaptive neural network controller |
-
1995
- 1995-04-28 US US08/431,244 patent/US5682309A/en not_active Expired - Lifetime
-
1996
- 1996-04-26 KR KR1019970707665A patent/KR100371728B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 AT AT96913236T patent/ATE193771T1/de not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 MY MYPI96001587A patent/MY111933A/en unknown
- 1996-04-26 BR BR9608042A patent/BR9608042A/pt not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 HU HU9802089A patent/HU225571B1/hu not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 CZ CZ0336797A patent/CZ296539B6/cs not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 MX MX9708318A patent/MX9708318A/es unknown
- 1996-04-26 JP JP53277796A patent/JP3949164B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 DE DE69608796T patent/DE69608796T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 CA CA002217381A patent/CA2217381C/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 PL PL96323049A patent/PL182764B1/pl not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 WO PCT/US1996/005907 patent/WO1996034324A1/en active IP Right Grant
- 1996-04-26 CN CN96193564A patent/CN1183148A/zh active Pending
- 1996-04-26 EP EP96913236A patent/EP0823078B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 AU AU56314/96A patent/AU702101B2/en not_active Expired
- 1996-07-08 TW TW085108248A patent/TW297108B/zh not_active IP Right Cessation
-
1997
- 1997-10-27 NO NO19974959A patent/NO318927B1/no not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0823078B1 (en) | 2000-06-07 |
| NO974959D0 (no) | 1997-10-27 |
| JPH11504454A (ja) | 1999-04-20 |
| WO1996034324A1 (en) | 1996-10-31 |
| TW297108B (no) | 1997-02-01 |
| HUP9802089A2 (hu) | 1998-12-28 |
| CZ336797A3 (cs) | 1998-09-16 |
| HU225571B1 (en) | 2007-03-28 |
| CZ296539B6 (cs) | 2006-04-12 |
| DE69608796D1 (de) | 2000-07-13 |
| KR100371728B1 (ko) | 2003-03-15 |
| ATE193771T1 (de) | 2000-06-15 |
| CA2217381A1 (en) | 1996-10-31 |
| CN1183148A (zh) | 1998-05-27 |
| AU702101B2 (en) | 1999-02-11 |
| BR9608042A (pt) | 1999-01-26 |
| DE69608796T2 (de) | 2000-11-23 |
| JP3949164B2 (ja) | 2007-07-25 |
| MX9708318A (es) | 1998-02-28 |
| EP0823078A1 (en) | 1998-02-11 |
| US5682309A (en) | 1997-10-28 |
| AU5631496A (en) | 1996-11-18 |
| HUP9802089A3 (en) | 1999-05-28 |
| PL323049A1 (en) | 1998-03-02 |
| MY111933A (en) | 2001-02-28 |
| CA2217381C (en) | 2005-06-14 |
| PL182764B1 (pl) | 2002-02-28 |
| KR19990008140A (ko) | 1999-01-25 |
| NO974959L (no) | 1997-12-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| NO318927B1 (no) | Tilbakekoblings-metode for a styre ulineaere prosesser | |
| US5570282A (en) | Multivariable nonlinear process controller | |
| MXPA97008318A (en) | Feedback method for controlling non-linear processes | |
| JP5005695B2 (ja) | 適応多変数ｍｐｃコントローラ | |
| US7599751B2 (en) | Adaptive multivariable MPC controller with LP constraints | |
| NO322812B1 (no) | Fremgangsmate og anordning for regulering av en prosess | |
| JPH0363081B2 (no) | ||
| EP0710902A1 (en) | Method and apparatus for controlling multivariable nonlinear processes | |
| Ławryńczuk | Explicit nonlinear predictive control algorithms with neural approximation | |
| Alexandridis et al. | An offset-free neural controller based on a non-extrapolating scheme for approximating the inverse process dynamics | |
| Uçak | A Runge–Kutta neural network-based control method for nonlinear MIMO systems | |
| Al-Qaisy | Linear and non-linear multi-input multi-output model predictive control of continuous stirred tank reactor | |
| Jämsä | Model predictive control for the Tennessee Eastman process | |
| US20190179272A1 (en) | A method, system, computer program product and computer data-base for controlling an industrial process or machine | |
| Assani et al. | Evaluating the Performance of the Well-Known Controller Tuning Methods for the Flow Control Using the Process Model | |
| Ahmed | Developing and Testing of an MPC strategy for a four tanks multivariable process using Emerson Delta V system. | |
| Mhaskar et al. | Subspace Identification for Data-Driven Modeling and Quality Control of Batch Processes | |
| Venkatesan | A statistical approach to automatic process control (regulation schemes) | |
| Backx | Engineering aspects of industrial applications of model-based control techniques and system theory | |
| Becerra et al. | Nonlinear predictive control using dynamic integrated system optimisation and parameter estimation | |
| Leruth | Heat exchanger network self-optimising control: Application to the crude unit at Mongstad refinery | |
| Antonioni | 1.3 Fundamentals of Process Dynamics and Control in the perspective of digitalization | |
| Asensi Martínez | Study of multivariable control techniques using process simulators and MATLAB/Simulink | |
| Ansari et al. | Non-Linear Model-Based Multivariable Control of a Crude Distillation Process | |
| Nasser | Development of neural network based models to control temperature and estimate composition of a debutaniser column/Nasser Mohamed Ramli |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM1K | Lapsed by not paying the annual fees |