PL182764B1 - System sterowania instalacj� - Google Patents
System sterowania instalacj�Info
- Publication number
- PL182764B1 PL182764B1 PL96323049A PL32304996A PL182764B1 PL 182764 B1 PL182764 B1 PL 182764B1 PL 96323049 A PL96323049 A PL 96323049A PL 32304996 A PL32304996 A PL 32304996A PL 182764 B1 PL182764 B1 PL 182764B1
- Authority
- PL
- Poland
- Prior art keywords
- control
- values
- variables
- variable
- control variable
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 29
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 25
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 17
- 238000005316 response function Methods 0.000 claims description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004821 distillation Methods 0.000 description 2
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000003889 chemical engineering Methods 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 238000005312 nonlinear dynamic Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing 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)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Crystals, And After-Treatments Of Crystals (AREA)
- Apparatuses And Processes For Manufacturing Resistors (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Electrotherapy Devices (AREA)
- Separation By Low-Temperature Treatments (AREA)
Description
Przedmiotem wynalazku jest system sterowania instalacją, zwłaszcza sterowania ze sprzężeniem zwrotnym na podstawie modelu procesu w instalacji przemysłowej, w którym występują związki nieliniowe pomiędzy wielkościami nastawianymi instalacji i zmiennymi sterowania instalacji.
Znany jest z opisu patentowego USA nr 4 349 869 sposób i urządzenie do sterowania i optymalizacji działania szeregu niezależnych procesów w instalacji. W celu realizacji operacji sterowania, zmienne wejściowe dla instalacji są poddawane mierzonym zakłóceniom i dynamiczne wyniki na wyjściach są notowane dla umożliwienia przewidywania przyszłej odpowiedzi procesów podczas ciągłego działania instalacji. W celu realizacji sposobu sterowania opracowano tabelę wartości, które są uzyskiwane podczas początkowej fazy badania. Różne dane wejściowe i uzyskiwane dane wyjściowe są wprowadzane do tabeli, która następnie jest punktem odniesienia podczas kolejnych operacji w instalacji.
Znane z tego opisu patentowego rozwiązanie jest szczególnie przystosowane do sterowania liniowymi operacjami systemu lub operacjami, które mogą być symulowane jako liniowe. Wówczas, gdy ma miejsce nieliniowe działanie instalacji, procedura nie jest realizowana
182 764 właściwie, szczególnie gdy występuje wiele zmiennych sterowania i wielkości nastawiania. Zmienna sterowania jest daną, wyjściową instalacji, na którą oddziałują zmiany jednej lub więcej wielkości nastawianych, na przykład dane wejściowe instalacji.
Zastosowanie dynamicznego sposobu sterowania macierzą do procesu polimeryzacji jest opisane przez Petersona i in. w publikacji „Nieliniowy algorytm DMC i jego zastosowanie do reaktora polimeryzacji półporcji wsadu”, Chem. Eng. Science, tom 47, nr 4, strony 737-753 (1992). Chociaż w tym rozwiązaniu jest wykorzystany nieliniowy sterownik i algorytm cyfrowy dla uzyskania rozwiązań, to znana procedura nie próbuje zmniejszyć do minimum kosztów stanu wejściowego przy realizacji rozwiązania sterowania. Z kolei w publikacji Browna i in. pt. „Ograniczony, nieliniowy, wielowymiarowy algorytm sterowania” Trans I ChemE, tom 68(A), wrzesień 1990, strony 464-476, przedstawiono sterownik nieliniowy, który obejmuje szczególny poziom dopuszczalnych wartości wyjściowych, w zakresie którego działania sterujące są zabronione. Jednak w tym rozwiązaniu nie bada się, dla których wartości wejściowych są osiągane minimalne koszty, przy uzyskaniu również sterowania wyjściowego.
Znane ze stanu techniki rozwiązania ujawniają zastosowania systemów sterowania na podstawie modelu, wykorzystujących zarówno liniowe, jak i nieliniowe wyrażenia do związania ze sobą zmiennych sterowania i wielkości nastawianych. Na przykład, w opisie patentowym USA nr 4 663 703 przedstawiono sterownik przewidywanego modelu odniesienia, który wykorzystuje model impulsowy podsystemu do symulacji i przewidywania przyszłych danych wyjściowych. System zawiera pętle sterowania i sprzężenia zwrotnego o regulowanym wzmocnieniu, które są regulowane, tak aby system dynamiczny wydawał się mieć stałe charakterystyki, nawet gdy jego charakterystyki dynamiczne zmieniają się.
Opis patentowy USA nr 5 260 865 przedstawia nieliniowy system sterowania na podstawie modelu do procesu destylacji, który wykorzystuje nieliniowy model do obliczania szybkości przepływu pary procesowej i destylacji. Inny opis patentowy USA nr 4 358 822 przedstawia adaptacyjno-prognostyczny system sterowania, w którym model określa wektor sterowania dostarczany do procesu, aby wywołać pożądaną wartość danej wyjściowej procesu w przyszłej chwili czasu. Parametry modelu są aktualizowane na podstawie czasu rzeczywistego dla spowodowania, żeby wektor wyjściowy zbliżył się do rzeczywistego wektora procesu. Natomiast rozwiązanie ujawnione w opisie patentowym USA nr 5 268 834 wykorzystuje neutralną sieć do konfiguracji modelu instalacji dla celów sterowania.
Rozszerzenie systemów sterowania na podstawie modelu operacjami instalacji nie jest prostym problemem, gdy działanie instalacji obejmuje nieliniowy proces dynamiczny i realizuje wiele wielkości nastawianych i zmiennych sterowania. Do niedawna sterującym procesami komputerom brakowało zdolności przetwarzania do realizacji rozwiązań wielu równoczesnych równań, które wynikały z tworzenia modelu takich dynamicznych procesów w instalacjach.
Techniki syntezy odniesienia zostały zastosowane do rozwiązywania problemów sterowania nieliniowego, na przykład regulacji pH. W technice syntezy systemu odniesienia jest pożądane, żeby nieliniowy system instalacji podążał torem odniesienia i osiągał ustalony punkt zgodnie z pierwszym lub drugim żądanym torem po upływie opóźnienia w instalacji. W publikacji Bartusiaka i in. pt. „Nieliniowe sterowania ze sprzężeniem do przodu/sprzężeniem zwrotnym, wyznaczone przez syntezę systemów odniesienia”, Chemical Engineering Science, tom 44, nr 9, strony 1837-1851 (1989) opisano proces sterowania, który może być zastosowany do wysoce nieliniowego działania instalacji. Przede wszystkim jest przedstawiona w niej instalacja sterowana z wykorzystaniem zespołu równań różniczkowych. Wymagane zachowanie systemu sterowania pętlą zamkniętą jest przedstawione jako zespół równań całkowo-różniczkowych, które mogą być nieliniowe przy projektowaniu. Wymagane zachowanie jest nazywane systemem odniesienia.
182 764
W tym znanym rozwiązaniu uzyskano wymagane zachowania układu zamkniętego przez regulację wielkości nastawianych tak, że system zachowuje się na tyle podobnie do systemu odniesienia, jak jest to możliwe. Działanie wielkości nastawianej jest określane przez wyrównanie lub ogólnie przez minimalizację różnicy pomiędzy układem otwartym i wymaganym układem zamkniętym. Wówczas jest określane wymagane zachowanie instalacji. Zmienne sterowania są określane wraz z parametrem strojenia, który steruje szybkością, z jaką zmienna sterowania osiąga ustalony punkt. Dokładniej, jest ustalany wymagany parametr wyjściowy instalacji, a szybkość, z jaką system sterowania osiąga wymagany parametr wyjściowy w fazie sterowania jest określany przez parametr strojenia. Tak więc funkcja sterowania jest realizowana, aby spowodować osiągnięcie na wyjściu określonej wartości parametru, niezależnie od funkcji kosztów wielkości nastawianej. Wynik nie bierze pod uwagę zmian kosztów wielkości nastawianej, które umożliwiałyby nie tylko skuteczne sterowanie działaniem instalacji, lecz także minimalizację kosztów.
Istotą systemu sterowania instalacją, według wynalazku, w którym wielkości nastawiane stanowią stany wejściowe, a zmienne sterowania stanowią stany wyjściowe, przy czym system zawiera obwody czujnikowe do pomiarów co najmniej zmiennych sterowania oraz układ pamięci do zapamiętywania górnej i dolnej wartości granicznej oraz stałej czasu korekcji co najmniej jednej zmiennej sterowania, gdzie górna i dolna wartości graniczne są rozdzielone przez zakres wartości, w którym co najmniej jedna zmienna sterowania jest uważana za dopuszczalną, przy czym do obwodów czujnikowych i układu pamięci jest dołączony sterownik z zapamiętanymi danymi opisującymi model procesu w instalacji, gdzie model obejmuje koszty wielkości nastawianych dla zmiennych sterowania oraz, po rozwiązaniu, przewidywane wartości dla co najmniej jednej zmiennej sterowania, przy czym system zawiera także obwody sterowania, reagujące na sygnały sterowania, do uruchamiania w instalacji przyrządów sterujących wielkościami nastawianymi, jest to, że sterownik zawiera elementy logiczne reagujące na mierzoną funkcję wartości pozostającej poza wskazanym zakresem wartości, wskazanej co najmniej jednej zmiennej sterującej, pomocnej do generowania sygnałów sterujących powodujących zmianę zmiennych nastawialnych dla osiągnięcia minimalizacji kosztu, gdy nastawiane zmienne są zmieniane w kierunku powodującym, że przewidywana wartość wskazanej co najmniej jednej zmiennej sterującej mieścić się będzie wewnątrz wskazanego zakresu wartości.
Korzystnie układ pamięci jest układem zapamiętującym dane opisujące funkcję odpowiedzi toru dla modelu zadającego szybkość powrotu dla jednej zmiennej sterowania do zakresu wartości rozważanego za dopuszczalny, gdy górna wartość graniczna jest przerywana przez zmienną sterowania, i funkcję odpowiedzi toru dla modelu zadającego szybkość powrotu dla jednej zmiennej sterowania do zakresu wartości rozważanego za dopuszczalny, gdy dolna wartość graniczna jest przerwana przez co najmniej jedną zmienną sterowania, przy czym obie funkcje odpowiedzi toru zawierają stałe czasu korekcji i wyrażają związek pomiędzy mierzoną i wymaganą szybkością zmian co najmniej jednej zmiennej sterowania, a elementy logiczne wykorzystują dane do określania stanów wejściowych o minimalizowanym koszcie.
Wynalazek w przykładzie wykonania jest przedstawiony na rysunku, na którym fig. 1 przedstawia schemat blokowy systemu sterowania, fig. 2 - schemat funkcjonalny sterownika, zaś fig. 3 i 4 przedstawiają sieci działań sterownika.
Na wstępie opisu przykładu wykonania wynalazku zostaną, podane określenia, które będą stosowane w opisie:
Model procesu: Model procesu określa działanie systemu sterowania instalacją i jest wyrażony w zakresie czasu ciągłego w postaci równań algebraicznych i różniczkowych.
Dykretyzacja wielkości nastawianych: Wielkości nastawiane są zmiennymi w czasie. Do zapewnienia dyskretnych wielkości nastawianych, stosowanych w modelu, jest wykorzystywana funkcja podtrzymania rzędu zerowego.
Tor odniesienia: Tor odniesienia zapewnia określenie wydajności sterownika jako szybkości odpowiedzi zmiennych sterowania.
182 764
Funkcja celu: Funkcja celu określa optymalną wydajność sterowania. Funkcja celu obejmuje kary za naruszenie wartości zadanych sterowania i funkcji kosztu ekonomicznego (zysku).
Wartości graniczne wielkości nastawianych: Wartości graniczne wielkości nastawianych są ustalane dla odzwierciedlania wtórnych wartości granicznych lub stanu sterownika, takich jak wartości graniczne zakresu, wartości graniczne wartości zadanych i warunki przeciwzakłóceniowe.
Sprzężenie zwrotne: Sprzężenie zwrotne jest wprowadzane do toru odniesienia jako wartość polaryzacji, która reprezentuje błąd pomiędzy pomiarami w instalacji i przewidywaniami modelu.
Ocena stanu: Przewidywania dla stanów modelu instalacji i wyjść są dostarczane przy każdej analizie sterownika przez całkowanie modelu dynamicznego, na podstawie bieżących wartości wielkości nastawianych i zmiennych sprzężenia do przodu oraz przewidywań otrzymywanych podczas poprzedniego czasu analizy sterownika.
Inicjalizacja: Inicjalizacja wyjść sterownika jest zapewniana przez odczyt bieżących wartości wielkości nastawianych przy każdej analizie i dokonaniu zmian sterownikiem jako przyrostów tych wartości. Wówczas, gdy program sterownika jest realizowany w układzie zamkniętym albo w układzie otwartym, stany modelu i wyjścia są inicjowane przy wartościach przewidywanych podczas poprzedniej analizy sterownika. Wówczas, gdy program jest najpierw włączany, stany modelu i wyjścia są inicjowane przez rozwiązanie modelu stanu stałego dla bieżących wartości nastawianych i sprzężenia do przodu.
Na figurze 1 przedstawiono w postaci schematu blokowego cyfrowy system sterowania komputerowego, który kontroluje proces przeprowadzany w instalacji 12. Wartości parametrów procesu są doprowadzane do nieliniowego sterownika 14 umieszczonego w cyfrowym systemie sterowania 10. Model 16 procesu w instalacji jest pamiętany w systemie sterowania 10 i określa szereg nieliniowych równań, które definiują system odniesienia dla sterownika 14. Wiele parametrów sterowania 18 określa ograniczenia dla wartości sterowania uzyskiwane przez sterownik 14. Przez porównanie pomiarów wartości parametrów procesu z przewidywanymi wartościami uzyskiwanymi przez model 16, przy parametrach sterowania 18, uzyskiwane i dostarczane są wartości korekcyjne jako wejściowe parametry sterowania dla instalacji 12.
Przedstawiony na figurze 2 schemat funkcjonalny sterownika obejmuje dynamiczny model 16 procesu, który określa zmianę szybkości stanów procesu dla zmian wielkości nastawianych systemu, zmiennych niezależnych i wartości początkowych. Nieliniowy sterownik 14 zawiera ponadto jedną lub więcej wartości strojenia, które określają charakterystyki odpowiedzi procesu w obwodzie zamkniętym. Dokładniej, każda charakterystyka odpowiedzi procesu określa tor przebywany przez zmienną sterowania w odpowiedzi na zmiany wielkości nastawiania. Funkcja optymalizacji 19 określa minimalizowane koszty wielkości nastawianych, które osiągają wymagany tor odpowiedzi, podane różnice pomiędzy mierzonymi wartościami i przewidywane wartości otrzymywane z modelu 16 procesu.
Sterownik 14 ustala wartości graniczne dla jednej lub więcej zmiennych sterowania, na przykład wyjść z instalacji 12. Po ustaleniu górnej i dolnej wartości granicznych dla zmiennej sterowania, sterownik 14 realizuje procedurę sterowania, która porównuje mierzoną szybkość zmiany zmiennej sterowania i szybkość wymaganej zmiany zmiennej sterowania względem co najmniej jednej z wartości granicznych. Jeżeli zmienna sterowania jest w zakresie pomiędzy górną i dolną wartościami granicznymi, nie jest podejmowane żadne działanie sterujące. Jeżeli zmienna sterowania jest poza tymi wartościami granicznymi, porównanie mierzonej, dynamicznej szybkości zmiany i dynamicznej szybkości modelu zmiany umożliwia uzyskanie szybkości zmiany wielkości błędu. Ta szybkość zmiany wielkości błędu jest następnie wykorzystywana przez funkcję celu dla określenia zespołu wielkości nastawianych, które zapewnią najmniejszy koszt przy powrocie zmiennej sterowania do zakresu pomiędzy górną i dolną wartościami granicznymi. Przez wykorzystanie górnej i dolnej wartości granicznych do określenia dopuszczalnego zakresu wartości zmiennych sterowania, mogą być badane różne koszty
182 764 wielkości nastawianych w celu określenia, która kombinacja umożliwia powrót zmiennej sterowania do zakresu, przy równoczesnej minimalizacji kosztów związanych z operowaniem zmiennymi nastawialnymi.
Figury 3 i 4 przedstawiają sieć działań nieliniowego sterownika 14. Sterownik 14 jest umieszczony w komputerze, który współpracuje z instalacją 12. Sterownik 14 pracuje przy określonej częstotliwości lub szybkości przeszukiwania, na przykład raz na minutę, skutkiem czego zmienne sterowania są kontrolowane, a wielkości nastawiane są obliczane tak, żeby uzyskiwać zmiany dla każdego w celu realizacji operacji sterowania.
Procedura rozpoczyna się wczytaniem danych instalacji do cyfrowego systemu sterowania 10 (etap 30). Te dane obejmują wartości bieżące dla zmiennych sterowania, wielkości nastawiane oraz zmienne pomocnicze lub sprzężenia do przodu. Wyniki pomiarów instalacji 12 są dostarczane bezpośrednio przez przyrządy pomiarowe z tej instalacji albo pośrednio jako wyniki analizy laboratoryjnej. Następnie bieżące wartości pomiarowe każdej zmiennej sterowania są porównywane z odpowiednim przewidywaniem modelu. Wartość początkowa reprezentująca niedopasowanie instalacji/modelu jest obliczana jako różnica pomiędzy pomiarami i przewidywanymi wartościami (etap 32).
Jak to pokazano w etapie 34, dane wejściowe są następnie zatwierdzane, przy czym, na przykład, nienormalne warunki, takie jak nieosiągalne wartości pomiarowe i wartości poza zakresem są odrzucane. Przeprowadzane jest również dopasowywanie danych, które obejmuje filtrowanie i ustalanie wartości granicznych wielkości nastawianych, na podstawie określonych wartości granicznych operatora i wartości stanu systemu sterowania instalacją.
Na początku działania sterownika 14 jest przeprowadzane pierwotne uruchomienie systemu operacyjnego (etap 36). Wartości dla niezależnych zmiennych, albo nastawianych albo sprzężenia do przodu, są odczytywane z bazy danych w cyfrowym systemie sterowania 10 (etap 38). Podczas uruchomienia są obliczane stany modelu i dane wyjściowe instalacji 12, które reprezentują jego stany, takie jak temperatura, skład i własności produktu. Model może mieć dowolna postać matematyczną..
W celu opisu procedury będzie dalej stosowany model przestrzenny stanu. Każdy stan jest określony przez wartość wektora „x”, a dane wyjściowe instalacji 12 są reprezentowane przez wartości wektora „y”. Zmienne niezależne są reprezentowane przez wartość „u” jak następuje:
= F(x, u) (1) y = H(x) (2)
Wartości stanów urządzenia 12 są stosowane jako wartości początkowe dla sterownika (etapy 40 i 42). Wartości stanu są następnie oceniane i zapisywane w pamięci (etap 44). Następnie sterownik 14 inicjuje działanie algorytmu sterowania procesem (etap 46).
Figura 4 pokazuje, że podczas procesu sterowania odczytuje się dane procesu ze sprzętu komputerowego systemu sterowania (etap 48) dla określania obecnego stanu procesu. Te dane obejmują:
Wartości początkowe dla każdego stanu modelu.
Wartości początkowe dla przewidywanych danych wyjściowych instalacji.
Wartości początkowe reprezentujące błędy instalacji/modelu.
Parametry modelu.
Bieżące mierzone wartości zmiennych niezależnych.
Wartości zadane lub wartości celowe zmiennych sterowania i ograniczeń.
Wartości graniczne wielkości nastawianych.
Warunki stanu wejściowego.
Wartości dla stanów modelu i przewidywane dane wyjściowe instalacji 12 są poprzednimi wartościami z ostatniego cyklu sterownika 14 albo wartościami pierwotnego uruchomienia systemu. Zmienna(e) sterowania, na przykład sterowana dana wyjściowa, i zadane wartości ograniczeń są wprowadzane przez operatora. Zadane wartości są wprowadzane jako górna wartość graniczna i dolna wartość graniczna. Zastosowanie tych wartości umożliwia regulację
182 764 wielkości nastawianych, to jest wielkości wejściowych tak, żeby osiągnąć minimalizację kosztu przy wartości zmiennej sterowania w zakresie górnej i dolnej wartości granicznej. Wartości parametrów modelu są wstępnie określane. Bieżące mierzone wartości zmiennych niezależnych są uzyskiwane z przyrządów pomiarowych instalacji lub analiz laboratoryjnych. Wartości graniczne wielkości nastawianych są, jak to wskazano powyżej, oparte na szczególnych wartościach granicznych operatora i wartościach stanu systemu sterowania instalacją.
Następnie jest ustalany tryb operacyjny sterownika 14 (etap 50). Jeden tryb sterownika 14 umożliwia obliczanie przewidywań modelu i uzyskanie sygnałów sterowania, bez przesyłania sygnałów sterowania do instalacji 12. Następnie zakłada się, że system sterowania 10 jest nastawiany na tryb całkowicie operacyjny, w którym wielkości nastawiane mają być sterowane czynnie zgodnie z obliczeniami modelu i mierzonymi stanami systemu.
Dane wejściowe są przetwarzane do postaci właściwej do zastosowania w systemie model/sterowanie (etap 52) i następnie rozpoczyna się procedura oceny stanu (etap 54). Każdy stan jest oceniany przy użyciu dynamicznego modelu instalacji 12. W modelu stan/przestrzeń, pokazanym poniżej w równaniach 3 i 4, stany są reprezentowane przez zmienną „x”, dane wyjściowe instalacji są reprezentowane przez zmienną „y” i zmienne niezależne są reprezentowane przez „u”.
dX/dt = F(x, u) (3) y =H(x) 0)
Równanie 3 wskazuje, że szybkość zmiany stanów modelu jest funkcją stanów modelu, ich samych i zmiennych niezależnych. Równanie 4 wskazuje, że dana wyjściowa jest funkcją stanów modelu. Oceny modelu są otrzymywane przez całkowanie równań 3 i 4 z ostatniego przebiegu nieliniowego sterownika 14 w czasie bieżącym. Korzystny sposób obliczania wykorzystuje układ ortogonalny, w którym równania 3 i 4 są dzielone na segmenty czasowe, umożliwiając rozwiązanie równań różniczkowych równolegle, w takim samym okresie czasu.
Obliczenia sterowania realizowane przez nieliniowy sterownik 14 są dokonywane przez wykorzystanie technik sekwencyjnego programowania kwadratowego (etap 56). Obliczanie sterowania określa przyszłe zmiany wielkości nastawianych, które dają najlepsze dopasowanie do szczególnej wydajności sterowania w funkcji czasu w przyszłości. Sterownik 14 wykorzystuje model instalacji, tor odniesienia określający szczególną wydajność sterownika 14, funkcję celu i wartości graniczne wielkości nastawianych. Zmiany wielkości nastawianych są dyskretyzowane w funkcji czasu w przyszłości.
Wykorzystuje się model pokazany w równaniach 3 i 4. Jak wskazano powyżej, zmienna „u” reprezentuje zmienne niezależne i ich podzbiorem są wielkości nastawiane, to jest dane wejściowe. Wartości dla wszystkich zmiennych niezależnych są otrzymywane przez „funkcję podtrzymania rzędu zerowego” dyskretnych wielkości nastawianych Uk w każdym kroku czasowym k. Funkcja podtrzymania rzędu zerowego zakłada, że wartość wielkości nastawianej pozostaje stała pomiędzy etapami programu.
Tor odniesienia określa wydajność sterownika 14 przy zmianie zmiennych sterowania zgodnie z zastosowanymi ograniczeniami. Poniżej równania 5 i 6 toru odniesienia wyrażają związek pomiędzy szybkościami zmiany zmiennych sterowania i błędu (lub różnicy) pomiędzy wartością zadaną zmiennej sterowania i mierzoną sterowaną zmienną.
dyk'dt = (SPHk - (yk + b)/T + Vhpk - Vhnk) (5) dykdt = (SPLk - (yk + b)/T + Vlpk - Vty) (6) k = 1 do K
Vlp> = 0,0
Vln> = 0,0
Vhp> = 0,0
Vhn> = 0,0 gdzie:
SPH = górna wartość graniczna zmiennej sterowania lub stałej,
SPL = dolna wartość graniczna zmiennej sterowania lub stałej,
182 764 y = przewidywana zmienna sterowania, b = początkowy błąd w przewidywaniu i pomiarze,
Vhp = dodatnia zmiana mierzonej zmiennej od wartości SPH,
Vhn = ujemna zmiana mierzonej zmiennej od wartości SPH,
Vlp = dodatnia zmiana mierzonej zmiennej od wartości SPL,
Vln = ujemna zmiana mierzonej zmiennej od wartości SPL, k = krok czasowy do przyszłości,
K = kroki czasowe do przyszłości w funkcji czasu, stosowane przez sterownik,
T = stała czasowa dla wymaganej szybkości odpowiedzi sterowanej zmiennej w układzie zamkniętym.
Każda ze zmiennych Vlp, Vhp, Vln i Vhn będzie dalej określana jako zmienna „naruszenia”. Każda zmienna naruszenia umożliwia przetworzenie nierówności w związek równości i umożliwia ustalenie priorytetu ograniczeń przez zastosowanie funkcji ważenia w funkcji celu. Funkcja celu, to jest związek spełniany przez operację sterowania jest wyrażony przez:
Min Sum (Wh*Vnpk + Wl*Vlnk) + C(x, u) (7) gdzie:
Wh, Wl = współczynniki ważenia kary,
Vhpk, Vlpk = zmienne naruszenia określone powyżej
C(x, u) = funkcja kary kosztu
Równanie 7 wyraża funkcję minimalizacji sumy, która jest stosowana, gdy wystąpiło naruszenie górnej wartości granicznej zmiennej sterowania albo dolnej wartości granicznej zmiennej sterowania. Równanie 7 zawiera współczynniki ważenia, które umożliwiają uwydatnienie (lub stłumienie) dodatniej wartości naruszenia albo ujemnej wartości naruszenia, zależnie od przypadku. Równanie 7 zawiera również wyrażenie C(x, u), które jest funkcją kosztu, która zależy zarówno od wielkości nastawianej u, jak i stanów x modelu.
System sterowania rozwiązuje równanie 7 i oblicza wartość sumy wynikającej z każdego rozwiązania, gdy jest dokonywanych wiele zmian wielkości nastawianych. Celem jest osiągnięcie powrotu zmiennej sterowania y do zakresu określonego przez górną wartość graniczną (SPH) i dolną wartość graniczną (SPL). Wówczas, gdy te wartości SPH i SPL są rozdzielone przez wartości określające dopuszczalny zakres zmiennej sterowania, można obliczyć liczbę możliwych zmian wielkości nastawianych dla określenia, która kombinacja powoduje najniższy koszt wielkości nastawianych, przy osiągnięciu powrotu zmiennej sterowania do dopuszczalnego zakresu. Wówczas, gdy wielkości nastawiane, w dowolnej operacji sterowania, umożliwiają, powrót danej wyjściowej instalacji do zakresu pomiędzy wartościami SPH i SPL, każde z pierwszych dwóch wyrażeń w równaniu 7 jest zerowane i rozwiązanie funkcji jest ściśle związane z kosztami reprezentowanymi przez wielkości nastawiane.
Optymalne rozwiązanie równania 7 jest następnie przedmiotem dodatkowych ograniczeń wielkości nastawianej, jak wyrażono to poniżej w równaniach 8 i 9.
ulb<uk<uhp (8)
ABS (uk-u^]) < dub (9) gdzie:
uhb = górna wartość graniczna wielkości nastawianej, ulb = dolna wartość gaanćczna wielkoćc i nasaawimej, dub = wartość graniczna przy zmianie u pomiędzy krokami czasowymi.
Po uzyskaniu zaakceptowanego rozwiązania, dane wyjściowe, stanowiące wartości wielkości nastawianych dla każdego kroku czasowego w przyszłości, są sprawdzane co do ograniczeń systemu (etap 58). Zakładając ważność danych wyjściowych, dane są następnie wpisywane do pamięci (etap 60) i obliczone wielkości nastawiane są przesyłane do instalacji (etap 62) w celu sterowania elementami instalacji, na przykład zaworów.
182 764
182 764
FIG . 3 (POCZĄTEK )
, 'ALGORYTh /STEROWANIA •PROCESEb
182 764
FIG 4
182 764
FIG.2
Departament Wydawnictw UP RP. Nakład 60 egz. Cena 4,00 zł.
Claims (2)
- Zastrzeżenia patentowe1. System sterowania instalacją, w której wielkości nastawiane stanowią stany wejściowe, a zmienne sterowania stanowią stany wyjściowe, przy czym system zawiera obwody czujnikowe do pomiarów co najmniej zmiennych sterowania oraz układ pamięci do zapamiętywania górnej i dolnej wartości granicznej oraz stałej czasu korekcji co najmniej jednej zmiennej sterowania, gdzie górna i dolna wartości graniczne są rozdzielone przez zakres wartości, w którym co najmniej jedna zmienna sterowania jest uważana za dopuszczalną, przy czym do obwodów czujnikowych i układu pamięci jest dołączony sterownik z zapamiętanymi danymi opisującymi model procesu w instalacji, gdzie model obejmuje koszty wielkości nastawianych dla zmiennych sterowania oraz, po rozwiązaniu, przewidywane wartości dla co najmniej jednej zmiennej sterowania, przy czym system zawiera także obwody sterowania, reagujące na sygnały sterowania, do uruchamiania w instalacji przyrządów sterujących wielkościami nastawianymi, znamienny tym, że sterownik (14) zawiera elementy logiczne reagujące na mierzoną funkcję wartości pozostającej poza wskazanym zakresem wartości, wskazanej co najmniej jednej zmiennej sterującej, pomocnej do generowania sygnałów sterujących powodujących zmianę zmiennych nastawialnych dla osiągnięcia minimalizacji kosztu, gdy nastawiane zmienne są zmieniane w kierunku powodującym, że przewidywana wartość wskazanej co najmniej jednej zmiennej sterującej mieścić się będzie wewnątrz wskazanego zakresu wartości.
- 2. System według zastrz. 1, znamienny tym, że układ pamięci jest układem zapamiętującym dane opisujące funkcję odpowiedzi toru dla modelu (16) zadającego szybkość powrotu dla jednej zmiennej sterowania do zakresu wartości rozważanego za dopuszczalny, gdy górna wartość graniczna jest przerywana przez zmienną sterowania, i funkcję odpowiedzi toru dla modelu (16) zadającego szybkość powrotu dla jednej zmiennej sterowania do zakresu wartości rozważanego za dopuszczalny, gdy dolna wartość graniczna jest przerwana przez co najmniej jedną zmienną sterowania, przy czym obie funkcje odpowiedzi toru zawierają stałe czasu korekcji i wyrażają związek pomiędzy mierzoną i wymaganą szybkością zmian co najmniej jednej zmiennej sterowania, a elementy logiczne wykorzystują dane do określania stanów wejściowych o minimalizowanym koszcie.
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 (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| PL323049A1 PL323049A1 (en) | 1998-03-02 |
| PL182764B1 true PL182764B1 (pl) | 2002-02-28 |
Family
ID=23711104
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PL96323049A PL182764B1 (pl) | 1995-04-28 | 1996-04-26 | System sterowania instalacj� |
Country Status (18)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5682309A (pl) |
| EP (1) | EP0823078B1 (pl) |
| JP (1) | JP3949164B2 (pl) |
| KR (1) | KR100371728B1 (pl) |
| CN (1) | CN1183148A (pl) |
| AT (1) | ATE193771T1 (pl) |
| AU (1) | AU702101B2 (pl) |
| BR (1) | BR9608042A (pl) |
| CA (1) | CA2217381C (pl) |
| CZ (1) | CZ296539B6 (pl) |
| DE (1) | DE69608796T2 (pl) |
| HU (1) | HU225571B1 (pl) |
| MX (1) | MX9708318A (pl) |
| MY (1) | MY111933A (pl) |
| NO (1) | NO318927B1 (pl) |
| PL (1) | PL182764B1 (pl) |
| TW (1) | TW297108B (pl) |
| WO (1) | WO1996034324A1 (pl) |
Families Citing this family (101)
| 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 |
| AUPN967096A0 (en) | 1996-05-06 | 1996-05-30 | Beaton, Ross | Door frames |
| US7058617B1 (en) * | 1996-05-06 | 2006-06-06 | Pavilion Technologies, Inc. | Method and apparatus for training a system model with gain constraints |
| 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 |
| US7220164B1 (en) | 2003-12-08 | 2007-05-22 | Beaver Creek Concepts Inc | Advanced finishing control |
| 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 |
| US6986698B1 (en) | 1999-04-01 | 2006-01-17 | Beaver Creek Concepts Inc | Wafer refining |
| US6739947B1 (en) | 1998-11-06 | 2004-05-25 | Beaver Creek Concepts Inc | In situ friction detector method and apparatus |
| US7572169B1 (en) | 1998-11-06 | 2009-08-11 | Beaver Creek Concepts Inc | Advanced finishing control |
| US20130189801A1 (en) * | 1998-11-06 | 2013-07-25 | Semcon Tech, Llc | Advanced finishing control |
| US7037172B1 (en) | 1999-04-01 | 2006-05-02 | Beaver Creek Concepts Inc | Advanced wafer planarizing |
| US8353738B2 (en) * | 1998-11-06 | 2013-01-15 | Semcon Tech, Llc | Advanced finishing control |
| US7878882B2 (en) * | 1999-04-01 | 2011-02-01 | Charles J. Molnar | Advanced workpiece finishing |
| US7206646B2 (en) | 1999-02-22 | 2007-04-17 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method and apparatus for performing a function in a plant using process performance monitoring with process equipment monitoring and control |
| US7562135B2 (en) | 2000-05-23 | 2009-07-14 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Enhanced fieldbus device alerts in a process control system |
| US8044793B2 (en) | 2001-03-01 | 2011-10-25 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Integrated device alerts in a process control system |
| DE59902261D1 (de) | 1999-05-14 | 2002-09-12 | Abb Research Ltd | Verfahren und Einrichtung zur Zustandsschätzung |
| WO2001009201A1 (en) * | 1999-07-30 | 2001-02-08 | Exxon 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 |
| CA2414707C (en) * | 2000-06-29 | 2011-08-16 | Aspen Technology, Inc. | Computer method and apparatus for constraining a non-linear approximator of an empirical process |
| 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 |
| US7720727B2 (en) | 2001-03-01 | 2010-05-18 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Economic calculations in process control system |
| DE60207048T2 (de) | 2001-03-01 | 2006-07-13 | Fisher-Rosemount Systems, Inc., Austin | Erzeugung und anzeige von verzeichnissen in einer prozessanlage |
| US8073967B2 (en) | 2002-04-15 | 2011-12-06 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Web services-based communications for use with process control systems |
| WO2002071173A2 (en) | 2001-03-01 | 2002-09-12 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Data sharing in a process plant |
| 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 |
| WO2003021498A2 (en) * | 2001-08-31 | 2003-03-13 | 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 |
| CN100443868C (zh) | 2001-11-09 | 2008-12-17 | 埃克森美孚化学专利公司 | 利用拉曼光谱分析的聚合物性能的在线测量和控制 |
| 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 |
| 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 |
| DE10341764B4 (de) | 2002-09-11 | 2019-01-10 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Integrierte Modell-Vorhersagesteuerung und -Optimierung innerhalb eines Prozesssteuerungssystems |
| JP2006517987A (ja) * | 2002-10-15 | 2006-08-03 | エクソンモービル・ケミカル・パテンツ・インク | ラマン分光学によるポリマー特性のオンライン測定および制御 |
| US7328074B2 (en) * | 2002-12-02 | 2008-02-05 | United Technologies Corporation | Real-time quadratic programming for control of dynamical systems |
| US7277764B2 (en) | 2002-12-09 | 2007-10-02 | Georgia Tech Research Corporation | Adaptive output feedback apparatuses and methods capable of controlling a non-minimum phase system |
| AU2003302739A1 (en) * | 2003-01-06 | 2004-08-10 | 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| US7272531B2 (en) | 2005-09-20 | 2007-09-18 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Aggregation of asset use indices within a process plant |
| 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 |
| CA2780660C (en) * | 2009-12-02 | 2018-07-10 | Shell Internationale Research Maatschappij B.V. | 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 |
| US9296833B2 (en) | 2010-07-08 | 2016-03-29 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | Method for controlling bubble formation in polymerization reactors |
| US9243988B2 (en) | 2010-07-08 | 2016-01-26 | Exxonmobil Chemical Patents Inc. | System and method for monitoring bubble formation within a reactor |
| 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 |
| JP6193891B2 (ja) * | 2012-02-08 | 2017-09-06 | アスペン テクノロジー インコーポレイテッド | 調整可能なトレードオフ係数を用いて非干渉性の閉ループステップ試験を行う装置および方法 |
| 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 |
| EP3918427B1 (en) * | 2019-01-31 | 2025-10-15 | Dow Global Technologies LLC | Process control |
| JP7460657B2 (ja) | 2019-05-09 | 2024-04-02 | アスペンテック・コーポレーション | 機械学習を専門知識及び第一原理と組み合わせて行うプロセス産業のモデリング |
| 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 |
| WO2021127253A1 (en) | 2019-12-18 | 2021-06-24 | Hypertherm, Inc. | Liquid jet cutting head sensor systems and methods |
| US11630446B2 (en) | 2021-02-16 | 2023-04-18 | Aspentech Corporation | Reluctant first principles models |
| US12554233B2 (en) | 2022-12-20 | 2026-02-17 | Honeywell International Inc. | Methods, apparatuses, and computer programming products implementing a multi-variable, closed loop approach for determining an optimization pathway |
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 |
| GB2157459B (en) * | 1983-10-14 | 1987-02-11 | Ford Motor Co | 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 CA CA002217381A patent/CA2217381C/en not_active Expired - Lifetime
- 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 AT AT96913236T patent/ATE193771T1/de not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 MX MX9708318A patent/MX9708318A/es unknown
- 1996-04-26 BR BR9608042A patent/BR9608042A/pt not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 KR KR1019970707665A patent/KR100371728B1/ko not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 PL PL96323049A patent/PL182764B1/pl not_active IP Right Cessation
- 1996-04-26 JP JP53277796A patent/JP3949164B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 CN CN96193564A patent/CN1183148A/zh active Pending
- 1996-04-26 MY MYPI96001587A patent/MY111933A/en unknown
- 1996-04-26 AU AU56314/96A patent/AU702101B2/en not_active Expired
- 1996-04-26 DE DE69608796T patent/DE69608796T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 EP EP96913236A patent/EP0823078B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-04-26 WO PCT/US1996/005907 patent/WO1996034324A1/en not_active Ceased
- 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 |
|---|---|
| HU225571B1 (en) | 2007-03-28 |
| HUP9802089A3 (en) | 1999-05-28 |
| JPH11504454A (ja) | 1999-04-20 |
| MX9708318A (es) | 1998-02-28 |
| DE69608796T2 (de) | 2000-11-23 |
| HUP9802089A2 (hu) | 1998-12-28 |
| AU702101B2 (en) | 1999-02-11 |
| EP0823078B1 (en) | 2000-06-07 |
| CZ336797A3 (cs) | 1998-09-16 |
| AU5631496A (en) | 1996-11-18 |
| CN1183148A (zh) | 1998-05-27 |
| WO1996034324A1 (en) | 1996-10-31 |
| NO974959L (no) | 1997-12-19 |
| KR19990008140A (ko) | 1999-01-25 |
| DE69608796D1 (de) | 2000-07-13 |
| CA2217381A1 (en) | 1996-10-31 |
| EP0823078A1 (en) | 1998-02-11 |
| CZ296539B6 (cs) | 2006-04-12 |
| CA2217381C (en) | 2005-06-14 |
| TW297108B (pl) | 1997-02-01 |
| JP3949164B2 (ja) | 2007-07-25 |
| US5682309A (en) | 1997-10-28 |
| MY111933A (en) | 2001-02-28 |
| KR100371728B1 (ko) | 2003-03-15 |
| BR9608042A (pt) | 1999-01-26 |
| ATE193771T1 (de) | 2000-06-15 |
| PL323049A1 (en) | 1998-03-02 |
| NO974959D0 (no) | 1997-10-27 |
| NO318927B1 (no) | 2005-05-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| PL182764B1 (pl) | System sterowania instalacj� | |
| EP0710902B1 (en) | Method and apparatus for controlling multivariable nonlinear processes | |
| MXPA97008318A (en) | Feedback method for controlling non-linear processes | |
| EP0710901B1 (en) | Multivariable nonlinear process controller | |
| EP2062104B1 (en) | Dynamic controller utilizing a hybrid model | |
| EP0788625B1 (en) | Model predictive control apparatus and method | |
| US6128541A (en) | Optimal auto-tuner for use in a process control network | |
| US5043863A (en) | Multivariable adaptive feedforward controller | |
| AU733463B2 (en) | Method and apparatus for modeling dynamic and steady-state processes for prediction, control and optimization | |
| US5191521A (en) | Modular multivariable control apparatus and method | |
| US5847952A (en) | Nonlinear-approximator-based automatic tuner | |
| US20070078529A1 (en) | On-line adaptive model predictive control in a process control system | |
| CA2411378A1 (en) | Multi-variable matrix process control | |
| US8095227B2 (en) | Apparatuses, systems, and methods utilizing adaptive control | |
| Alexandridis et al. | An offset-free neural controller based on a non-extrapolating scheme for approximating the inverse process dynamics | |
| Gendron et al. | Deterministic adaptive control of SISO processes using model weighting adaptation | |
| Zamarreño et al. | Identification and predictive control of a melter unit used in the sugar industry | |
| Mhaskar et al. | Subspace Identification for Data-Driven Modeling and Quality Control of Batch Processes | |
| JPH09146611A (ja) | 多変数非線形プロセス制御方法並びに装置 | |
| Péni et al. | Constraint H∞ control for discrete-time LPV systems by interpolating among linear feedback gains | |
| Aumi | Control of Batch Particulate Processes | |
| JP2001109505A (ja) | コントローラの設計装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Decisions on the lapse of the protection rights |
Effective date: 20120426 |