《先進(jìn)過程控制系統(tǒng)》PPT課件

1、第八章 先進(jìn)過程控制系統(tǒng),主要內(nèi)容 8.1 預(yù)測(cè)控制 8.2 自適應(yīng)控制 8.3 統(tǒng)計(jì)過程控制 8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制 8.5 軟測(cè)量和推斷控制系統(tǒng),利用當(dāng)前的和過去的偏差值，及預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)估過程未來(lái)的偏差值，以滾動(dòng)確定當(dāng)前的最優(yōu)輸入策略。,8.1 預(yù)測(cè)控制,具有對(duì)數(shù)學(xué)模型要求不高、能直接處理具有純滯后的過程、具有良好的跟蹤性能和較強(qiáng)的抗干擾能力、對(duì)模型偏差具有較強(qiáng)的魯棒性等優(yōu)良性質(zhì)。,預(yù)測(cè)控制結(jié)構(gòu),8.1 預(yù)測(cè)控制-原理,常用模型:脈沖響應(yīng)模型、階躍響應(yīng)模型、可控自回歸滑動(dòng)平均模型（CARMA）、可控自回歸積分滑動(dòng)平均模型（CARIMA）等。,設(shè)線性多變量系統(tǒng)的離散模型描述為：,

2、8.1 預(yù)測(cè)控制-預(yù)測(cè)模型,輸出,輸入,干擾量,脈沖響應(yīng)曲線,8.1 預(yù)測(cè)控制-預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)模型的向量形式為：,階躍響應(yīng)曲線,8.1 預(yù)測(cè)控制-預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)模型的向量形式為：,預(yù)測(cè)模型依賴于過程的內(nèi)部特性，而與過程在k時(shí)刻的實(shí)際輸出無(wú)關(guān)，所以是基于非參數(shù)模型的開環(huán)預(yù)測(cè)模型。,采用反饋修正的方法對(duì)上述開環(huán)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正。,設(shè)閉環(huán)預(yù)測(cè)模型為Yp(k+1),則有,引入反饋校正,有效克服了模型的不精確性和系統(tǒng)中存在的不確定性所造正的不利影響，提高了系統(tǒng)的精度和魯棒性。,8.1 預(yù)測(cè)控制-預(yù)測(cè)模型,加權(quán)系數(shù)向量,k時(shí)刻實(shí)際過程的輸出測(cè)量值,k時(shí)刻預(yù)測(cè)模型的輸出值,考慮到過程的動(dòng)態(tài)特性，為避免過程輸

3、出的急劇變化，要求過程輸出沿著事先指定的一條隨時(shí)間而變化的軌跡達(dá)到給定值，即參考軌跡。,以k時(shí)刻實(shí)際輸出為起始，yr在未來(lái)k+i時(shí)刻的值為:,8.1 預(yù)測(cè)控制-參考軌跡,過程輸出給定值,參考軌跡,采樣周期,采樣周期參考軌跡的時(shí)間常數(shù),控制算法是找到一組能滿足性能指標(biāo)的控制作用，使選定的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)。,8.1 預(yù)測(cè)控制-控制算法,控制步長(zhǎng),二次型目標(biāo)函數(shù),控制作用,預(yù)測(cè)步長(zhǎng)：優(yōu)化所顧及的時(shí)段,非負(fù)加權(quán)系數(shù)，表示未來(lái)各采樣時(shí)刻的偏差在目標(biāo)函數(shù)J中所占的比重,當(dāng)P和L不等于1時(shí)，選取目標(biāo)函數(shù)為：,可得最優(yōu)控制作用為：,當(dāng)P和L選定之后，權(quán)系數(shù)矩陣Q和R已知時(shí)，H2矩陣是一個(gè)固定常數(shù)矩陣，因而只需離線

4、進(jìn)行一次矩陣求逆，不必在每次采樣時(shí)刻均進(jìn)行求逆計(jì)算。,8.1 預(yù)測(cè)控制-控制算法,假設(shè)預(yù)測(cè)步長(zhǎng)P=1，控制步長(zhǎng)L=1，即單步預(yù)測(cè)、單步控制。,最優(yōu)控制策略應(yīng)使,8.1 預(yù)測(cè)控制-模型算法控制,目標(biāo)函數(shù)J轉(zhuǎn)變?yōu)?,預(yù)測(cè)長(zhǎng)度P、控制長(zhǎng)度L等參數(shù)的選取會(huì)對(duì)算法性能產(chǎn)生影響,1）預(yù)測(cè)長(zhǎng)度P要求必須覆蓋整個(gè)響應(yīng)曲線的主要部分。P值大，預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的魯棒性越強(qiáng)，但動(dòng)態(tài)響應(yīng)變差，計(jì)算量和存儲(chǔ)容量也相應(yīng)增大；P值大，對(duì)干擾的魯棒性變差。通常，選取P=2L。,2）控制長(zhǎng)度L值大，控制靈敏度高，系統(tǒng)穩(wěn)定性和魯棒性變差，計(jì)算量和存儲(chǔ)容量也相應(yīng)增大；L值小，控制機(jī)動(dòng)性差，控制靈敏度差。通常，選取L在10以下。,3）控

5、制加權(quán)矩陣R和誤差加權(quán)矩陣Q應(yīng)該同時(shí)加以考慮。R用于降低控制作用的波動(dòng)，使控制作用平穩(wěn)變化。通常，R取較小的數(shù)值。,8.1 預(yù)測(cè)控制-控制算法,根據(jù)參考模型的輸出與實(shí)際過程的輸出之差來(lái)自動(dòng)調(diào)整控制器的參數(shù)，以適應(yīng)過程特性或環(huán)境的變化。,自適應(yīng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),8.2 自適應(yīng)控制,8.2 自適應(yīng)控制-自校正控制系統(tǒng),自校正控制將過程模型參數(shù)的在線估計(jì)和實(shí)時(shí)最優(yōu)控制有機(jī)結(jié)合。 實(shí)現(xiàn)在線估計(jì)的參數(shù)估計(jì)器采用遞推參數(shù)估計(jì)算法。 最優(yōu)控制器采用最小方差控制、線性二次型最優(yōu)控制、極點(diǎn)配置和廣義最小方差控制等。,通過調(diào)整控制器參數(shù)或控制規(guī)律，使系統(tǒng)動(dòng)態(tài)輸出y與參考模型輸出ym盡可能一致。,調(diào)整控制系統(tǒng)控制規(guī)律和

6、參數(shù)的依據(jù)是：被控過程輸出y(t)相對(duì)于參考模型輸出ym(t)的偏差e(t)，以使系統(tǒng)的實(shí)際輸出y(t)盡可能與參考模型輸出ym(t)一致。,8.2 自適應(yīng)控制-模型參考自適應(yīng)控制,以概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)等統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，以提高產(chǎn)品質(zhì)量水平為目標(biāo)，采用統(tǒng)計(jì)控制圖、統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)相關(guān)分析、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等方法，分析處理與產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，監(jiān)視生產(chǎn)過程的進(jìn)行，判斷過程是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行分析，確定產(chǎn)品是否合格，并尋找改進(jìn)途徑等。,8.3 統(tǒng)計(jì)過程控制,8.3 統(tǒng)計(jì)過程控制-原理,失控狀態(tài)：當(dāng)過程受到某些確定性原因的影響，引起的系統(tǒng)變化時(shí)，質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布曲線形狀、均值、分散性等會(huì)隨時(shí)間

7、變化，超過區(qū)間，這時(shí)過程脫離統(tǒng)計(jì)過程控制狀態(tài)。,受控狀態(tài)：當(dāng)從一個(gè)過程采集的數(shù)據(jù)服從單一分布（正態(tài)分布），并具有一些理想的特性，如產(chǎn)品性能指標(biāo)符合規(guī)定，其均值、方差的大小及分布曲線形狀保持一致。,偶然因素指過程所固有的對(duì)過程影響較小、難于消除的因素。 由偶然因素造成的質(zhì)量隨機(jī)波動(dòng)稱為正常波動(dòng)；當(dāng)僅有偶然出素存在時(shí)，產(chǎn)品質(zhì)量處于正常波動(dòng)范圍，認(rèn)為生產(chǎn)過程處于受控狀態(tài)。,異常因素是非過程所固有、對(duì)質(zhì)量影響較大、可以消除的因素。由異常因素造成的質(zhì)量波動(dòng)稱為異常波動(dòng)。當(dāng)異常因素的影響使質(zhì)量特征值偏離規(guī)定的范圍時(shí)，則認(rèn)為生產(chǎn)過程處于失控狀態(tài)。,休哈特控制圖,8.3 統(tǒng)計(jì)過程控制-質(zhì)量控制圖,標(biāo)準(zhǔn)差,樣本

8、組,上控制線,下控制線,中線,判穩(wěn)準(zhǔn)則： 連續(xù)25點(diǎn)，界外點(diǎn)d=0 ； 連續(xù)35點(diǎn)，界外點(diǎn)d1； 連續(xù)100點(diǎn)，界外點(diǎn)d2 。,判異準(zhǔn)則：連續(xù)6點(diǎn)具有相同上升或下降趨勢(shì)；點(diǎn)分布在 范圍內(nèi)；連續(xù)9點(diǎn)在中線CL的一側(cè)-鏈；連續(xù)11（或14、16、20）點(diǎn)，至少有10（或12、14、16）點(diǎn)在中線CL的一側(cè)-間斷鏈；點(diǎn)的排列隨時(shí)間推移而呈周期性；連續(xù)3（或7、10）點(diǎn)中至少有2（或3、4）點(diǎn)落在 和 控制界限間。,多元投影方法：將高維數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)投影到低維特征空間方法；可用于多元統(tǒng)計(jì)過程控制。,主元分析法（PCA）：用幾個(gè)綜合變量反映原系統(tǒng)中較多的具有相關(guān)特征變量所包含的大部分信息。,部分最小二乘法

9、：通過多元投影變換，分析兩個(gè)不同矩陣中變量之間的相互關(guān)系?？捎糜谥苯臃治鲞^程變量和質(zhì)量變量間的映射關(guān)系。,8.3 統(tǒng)計(jì)過程控制-其他技術(shù),故障檢測(cè)和診斷(FDD)：對(duì)系統(tǒng)異常狀態(tài)的檢測(cè)、異常狀態(tài)原因識(shí)別及包括異常狀態(tài)預(yù)測(cè)在內(nèi)的各種技術(shù)。,分類：被控過程故障、儀器儀表器件故障、軟件故障,產(chǎn)生上述故障的主要原因： 系統(tǒng)設(shè)計(jì)錯(cuò)誤、設(shè)備性能退化、操作人員誤操作,故障檢測(cè)和診斷-故障建模、故障檢測(cè)、故障分離和估計(jì)、故障分類、評(píng)價(jià)和決策。,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制,故障檢測(cè)和診斷過程,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制,故障建模：按照先驗(yàn)知識(shí)和輸入/輸出關(guān)系，建立系統(tǒng)故障的數(shù)學(xué)模型。 故障檢測(cè)：

10、從可測(cè)或不可測(cè)估計(jì)變量中，判斷運(yùn)行系統(tǒng)在某一時(shí)刻是否發(fā)生故障。一旦發(fā)生意外變化，要對(duì)故障進(jìn)行分離，給出故障源，并區(qū)別故障原因；弄清故障性質(zhì)，故障估計(jì)要計(jì)算故障的程度、大小及故障發(fā)生時(shí)間等參數(shù)。根據(jù)估計(jì)參數(shù)判斷故障嚴(yán)重程度，故障對(duì)系統(tǒng)的影響和發(fā)展趨勢(shì)；針對(duì)不同工況，提出相應(yīng)的處理措施和方法，抑制和消除故障的影響，使系統(tǒng)恢復(fù)到正常工況。,（1）依賴于模型的故障診斷方法,用解析冗余取代硬件冗余。解析冗余是通過構(gòu)造觀測(cè)器估計(jì)出系統(tǒng)輸出，然后將它與輸出測(cè)量值比較，從中取得故障信息。,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制-方法,基于狀態(tài)估計(jì)的故降診斷方法：,基于參數(shù)估計(jì)的故障診斷方法,形成殘差，即真實(shí)系統(tǒng)的

11、輸出與狀態(tài)觀測(cè)器或卡爾曼濾波器輸出之間的差值；從殘差中提取故障特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障診斷。針對(duì)確定性系統(tǒng)，可采用全階或降階龍貝格觀測(cè)器；針對(duì)隨機(jī)系統(tǒng)，可采用卡爾曼狀態(tài)估計(jì)器。,基于人類專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等淺知識(shí)的故障診斷： 知識(shí)表達(dá)直觀、形式統(tǒng)一、模塊化和推理速度快；局限性大，知識(shí)不完備。,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制-方法,（2）不依賴于模型的故障診斷方法,基于診斷對(duì)象模型知識(shí)等深知識(shí)的故障診斷： 知識(shí)獲取方便、維護(hù)方便、易于保證知識(shí)庫(kù)的一致性和完整性； 搜索空間大，推理速度慢。,通過控制策略或算法的合理設(shè)計(jì)，使控制系統(tǒng)在正常狀態(tài)下或存在某些故障時(shí)，仍能保持穩(wěn)定或仍能保持必要的控制功能，確保系統(tǒng)

12、仍能工作。,8.4控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制-容錯(cuò)控制,1）被動(dòng)容錯(cuò)控制,設(shè)計(jì)適當(dāng)固定結(jié)構(gòu)的控制器，除了考慮正常工作狀態(tài)的參數(shù)值以外，還要考慮在故障情況下的參數(shù)值。不僅在所有控制部件正常運(yùn)行時(shí)，而且在執(zhí)行器、傳感器和其他部件失效時(shí)，保障系統(tǒng)仍然具有穩(wěn)定性和令人滿意的性能。,8.4控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制-容錯(cuò)控制,分為可靠鎮(zhèn)定、同時(shí)鎮(zhèn)定、完整性控制、魯棒容錯(cuò)控制等。,優(yōu)點(diǎn)：故障發(fā)生時(shí)能夠及時(shí)實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)控制，不存在主動(dòng)容錯(cuò)控制中因故障隔離延時(shí)而引起的控制性能變壞問題。,2）主動(dòng)容錯(cuò)控制,通過故障調(diào)節(jié)或信號(hào)重構(gòu)保證故障發(fā)生后系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能指標(biāo)。,信號(hào)重構(gòu)、故障補(bǔ)償、增益調(diào)度的方法。 在線自動(dòng)控制

13、器設(shè)計(jì)方法。,8.4控制系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制-容錯(cuò)控制,故障診斷系統(tǒng)：對(duì)控制系統(tǒng)中的執(zhí)行器、傳感器和被控對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)故障檢測(cè)，并根據(jù)故障特征進(jìn)行故障的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償或切換故障源；,容錯(cuò)控制器：根據(jù)故障檢測(cè)環(huán)節(jié)所得到的故障特征作出相應(yīng)的處理，對(duì)反饋控制的結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)的重構(gòu)。,選擇與被估計(jì)變量相關(guān)的一組可測(cè)變量，依據(jù)這些可測(cè)變量與難以直接測(cè)量的待測(cè)過程變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系（即軟測(cè)量模型），通過各種數(shù)學(xué)計(jì)算和估計(jì)方法，間接得到主導(dǎo)變量的估計(jì)值。,8.5 軟測(cè)量和推理控制系統(tǒng)-軟測(cè)量技術(shù),系統(tǒng)組成,1）輔助變量選擇：,變量選擇原則：過程適用性；靈敏性；特異性；準(zhǔn)確性； 魯棒性；關(guān)聯(lián)性,8.5 軟測(cè)量和推理控

14、制系統(tǒng)-軟測(cè)量技術(shù),關(guān)系到軟測(cè)量技術(shù)精確度。包括：變量類型、數(shù)目和測(cè)點(diǎn)位置的確定。,變量數(shù)目：至少要等于主導(dǎo)變量的個(gè)數(shù)；過多輔助變量會(huì)出現(xiàn)過參數(shù)化問題；其最佳數(shù)目與過程的自由度、測(cè)量噪聲以及模型不確定性等有關(guān)。,2）數(shù)據(jù)檢測(cè)與處理,檢測(cè)數(shù)據(jù)的誤差處理：采用各種方法提取、剔除和校正這些壞數(shù)據(jù)。 方法為數(shù)字濾波技術(shù)、數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、廣義似然比法等。,測(cè)量數(shù)據(jù)的變換: 標(biāo)度、轉(zhuǎn)換和權(quán)函數(shù)。,3)軟測(cè)量數(shù)學(xué)模型建立,本質(zhì)上是由輔助變量構(gòu)成的可測(cè)信息集到主導(dǎo)變量估計(jì)y的映射。,方法: 機(jī)理建模、回歸分析、狀態(tài)估計(jì)、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 模糊數(shù)學(xué)、過程層析成像、相關(guān)分析、現(xiàn)代非線性信息處理技術(shù)。,系統(tǒng)組成,8.5 軟測(cè)量和推理控制系統(tǒng)-軟測(cè)量技術(shù),4)模型的在線校正,模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化:包括短期學(xué)習(xí)和長(zhǎng)期學(xué)習(xí)的校正方法; 模型參數(shù)的修正:采用自適應(yīng)法、增量法和多時(shí)標(biāo)法等。,根據(jù)過程輸出的性能要求，在建立被控過程數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，通過數(shù)學(xué)推理，導(dǎo)出推理控制系統(tǒng)應(yīng)該具有的結(jié)構(gòu)形式。,8.5 軟測(cè)量和推理控制系統(tǒng)推理控制,采用輔助變量間接控制過程的主導(dǎo)變量。,主導(dǎo)變量,輔助變量,不可測(cè)干擾,估計(jì)器,系統(tǒng)組成,1）對(duì)不可測(cè)干擾的信號(hào)分離,信號(hào)分離的目的是估計(jì)干擾對(duì)輔助變量的影響,當(dāng)干擾對(duì)輔助輸出通