《先進過程控制系統(tǒng)》PPT課件

1、第八章 先進過程控制系統(tǒng),主要內(nèi)容 8.1 預測控制 8.2 自適應控制 8.3 統(tǒng)計過程控制 8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯控制 8.5 軟測量和推斷控制系統(tǒng),利用當前的和過去的偏差值，及預測模型來預估過程未來的偏差值，以滾動確定當前的最優(yōu)輸入策略。,8.1 預測控制,具有對數(shù)學模型要求不高、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的抗干擾能力、對模型偏差具有較強的魯棒性等優(yōu)良性質(zhì)。,預測控制結(jié)構(gòu),8.1 預測控制-原理,常用模型:脈沖響應模型、階躍響應模型、可控自回歸滑動平均模型（CARMA）、可控自回歸積分滑動平均模型（CARIMA）等。,設線性多變量系統(tǒng)的離散模型描述為：,

2、8.1 預測控制-預測模型,輸出,輸入,干擾量,脈沖響應曲線,8.1 預測控制-預測模型,預測模型的向量形式為：,階躍響應曲線,8.1 預測控制-預測模型,預測模型的向量形式為：,預測模型依賴于過程的內(nèi)部特性，而與過程在k時刻的實際輸出無關(guān)，所以是基于非參數(shù)模型的開環(huán)預測模型。,采用反饋修正的方法對上述開環(huán)預測模型進行修正。,設閉環(huán)預測模型為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 預測控制-預測模型,加權(quán)系數(shù)向量,k時刻實際過程的輸出測量值,k時刻預測模型的輸出值,考慮到過程的動態(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間而變化的軌跡達到給定值，即參考軌跡。,以k時刻實際輸出為起始，yr在未來k+i時刻的值為:,8.1 預測控制-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間常數(shù),控制算法是找到一組能滿足性能指標的控制作用，使選定的目標函數(shù)最優(yōu)。,8.1 預測控制-控制算法,控制步長,二次型目標函數(shù),控制作用,預測步長：優(yōu)化所顧及的時段,非負加權(quán)系數(shù)，表示未來各采樣時刻的偏差在目標函數(shù)J中所占的比重,當P和L不等于1時，選取目標函數(shù)為：,可得最優(yōu)控制作用為：,當P和L選定之后，權(quán)系數(shù)矩陣Q和R已知時，H2矩陣是一個固定常數(shù)矩陣，因而只需離線

4、進行一次矩陣求逆，不必在每次采樣時刻均進行求逆計算。,8.1 預測控制-控制算法,假設預測步長P=1，控制步長L=1，即單步預測、單步控制。,最優(yōu)控制策略應使,8.1 預測控制-模型算法控制,目標函數(shù)J轉(zhuǎn)變?yōu)?,預測長度P、控制長度L等參數(shù)的選取會對算法性能產(chǎn)生影響,1）預測長度P要求必須覆蓋整個響應曲線的主要部分。P值大，預測控制系統(tǒng)的魯棒性越強，但動態(tài)響應變差，計算量和存儲容量也相應增大；P值大，對干擾的魯棒性變差。通常，選取P=2L。,2）控制長度L值大，控制靈敏度高，系統(tǒng)穩(wěn)定性和魯棒性變差，計算量和存儲容量也相應增大；L值小，控制機動性差，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應該同時加以考慮。R用于降低控制作用的波動，使控制作用平穩(wěn)變化。通常，R取較小的數(shù)值。,8.1 預測控制-控制算法,根據(jù)參考模型的輸出與實際過程的輸出之差來自動調(diào)整控制器的參數(shù)，以適應過程特性或環(huán)境的變化。,自適應控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),8.2 自適應控制,8.2 自適應控制-自校正控制系統(tǒng),自校正控制將過程模型參數(shù)的在線估計和實時最優(yōu)控制有機結(jié)合。 實現(xiàn)在線估計的參數(shù)估計器采用遞推參數(shù)估計算法。 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)相對于參考模型輸出ym(t)的偏差e(t)，以使系統(tǒng)的實際輸出y(t)盡可能與參考模型輸出ym(t)一致。,8.2 自適應控制-模型參考自適應控制,以概率論和數(shù)理統(tǒng)計等統(tǒng)計學原理，以提高產(chǎn)品質(zhì)量水平為目標，采用統(tǒng)計控制圖、統(tǒng)計描述、統(tǒng)計相關(guān)分析、實驗設計等方法，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)過程的進行，判斷過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，對產(chǎn)品的質(zhì)量進行分析，確定產(chǎn)品是否合格，并尋找改進途徑等。,8.3 統(tǒng)計過程控制,8.3 統(tǒng)計過程控制-原理,失控狀態(tài)：當過程受到某些確定性原因的影響，引起的系統(tǒng)變化時，質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布曲線形狀、均值、分散性等會隨時間

7、變化，超過區(qū)間，這時過程脫離統(tǒng)計過程控制狀態(tài)。,受控狀態(tài)：當從一個過程采集的數(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)量隨機波動稱為正常波動；當僅有偶然出素存在時，產(chǎn)品質(zhì)量處于正常波動范圍，認為生產(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)量波動稱為異常波動。當異常因素的影響使質(zhì)量特征值偏離規(guī)定的范圍時，則認為生產(chǎn)過程處于失控狀態(tài)。,休哈特控制圖,8.3 統(tǒng)計過程控制-質(zhì)量控制圖,標準差,樣本

8、組,上控制線,下控制線,中線,判穩(wěn)準則： 連續(xù)25點，界外點d=0 ； 連續(xù)35點，界外點d1； 連續(xù)100點，界外點d2 。,判異準則：連續(xù)6點具有相同上升或下降趨勢；點分布在 范圍內(nèi)；連續(xù)9點在中線CL的一側(cè)-鏈；連續(xù)11（或14、16、20）點，至少有10（或12、14、16）點在中線CL的一側(cè)-間斷鏈；點的排列隨時間推移而呈周期性；連續(xù)3（或7、10）點中至少有2（或3、4）點落在 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)計過程控制。,主元分析法（PCA）：用幾個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，分析兩個不同矩陣中變量之間的相互關(guān)系。可用于直接分析過程變量和質(zhì)量變量間的映射關(guān)系。,8.3 統(tǒng)計過程控制-其他技術(shù),故障檢測和診斷(FDD)：對系統(tǒng)異常狀態(tài)的檢測、異常狀態(tài)原因識別及包括異常狀態(tài)預測在內(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)設計錯誤、設備性能退化、操作人員誤操作,故障檢測和診斷-故障建模、故障檢測、故障分離和估計、故障分類、評價和決策。,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯控制,故障檢測和診斷過程,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯控制,故障建模：按照先驗知識和輸入/輸出關(guān)系，建立系統(tǒng)故障的數(shù)學模型。 故障檢測：

10、從可測或不可測估計變量中，判斷運行系統(tǒng)在某一時刻是否發(fā)生故障。一旦發(fā)生意外變化，要對故障進行分離，給出故障源，并區(qū)別故障原因；弄清故障性質(zhì)，故障估計要計算故障的程度、大小及故障發(fā)生時間等參數(shù)。根據(jù)估計參數(shù)判斷故障嚴重程度，故障對系統(tǒng)的影響和發(fā)展趨勢；針對不同工況，提出相應的處理措施和方法，抑制和消除故障的影響，使系統(tǒng)恢復到正常工況。,（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)造觀測器估計出系統(tǒng)輸出，然后將它與輸出測量值比較，從中取得故障信息。,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯控制-方法,基于狀態(tài)估計的故降診斷方法：,基于參數(shù)估計的故障診斷方法,形成殘差，即真實系統(tǒng)的

11、輸出與狀態(tài)觀測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，進而實現(xiàn)故障診斷。針對確定性系統(tǒng)，可采用全階或降階龍貝格觀測器；針對隨機系統(tǒng)，可采用卡爾曼狀態(tài)估計器。,基于人類專家經(jīng)驗知識等淺知識的故障診斷： 知識表達直觀、形式統(tǒng)一、模塊化和推理速度快；局限性大，知識不完備。,8.4 控制系統(tǒng)故障診斷和容錯控制-方法,（2）不依賴于模型的故障診斷方法,基于診斷對象模型知識等深知識的故障診斷： 知識獲取方便、維護方便、易于保證知識庫的一致性和完整性； 搜索空間大，推理速度慢。,通過控制策略或算法的合理設計，使控制系統(tǒng)在正常狀態(tài)下或存在某些故障時，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)故障診斷和容錯控制-容錯控制,1）被動容錯控制,設計適當固定結(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行時，而且在執(zhí)行器、傳感器和其他部件失效時，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)故障診斷和容錯控制-容錯控制,分為可靠鎮(zhèn)定、同時鎮(zhèn)定、完整性控制、魯棒容錯控制等。,優(yōu)點：故障發(fā)生時能夠及時實現(xiàn)容錯控制，不存在主動容錯控制中因故障隔離延時而引起的控制性能變壞問題。,2）主動容錯控制,通過故障調(diào)節(jié)或信號重構(gòu)保證故障發(fā)生后系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能指標。,信號重構(gòu)、故障補償、增益調(diào)度的方法。 在線自動控制

13、器設計方法。,8.4控制系統(tǒng)故障診斷和容錯控制-容錯控制,故障診斷系統(tǒng)：對控制系統(tǒng)中的執(zhí)行器、傳感器和被控對象進行實時故障檢測，并根據(jù)故障特征進行故障的動態(tài)補償或切換故障源；,容錯控制器：根據(jù)故障檢測環(huán)節(jié)所得到的故障特征作出相應的處理，對反饋控制的結(jié)構(gòu)進行實時的重構(gòu)。,選擇與被估計變量相關(guān)的一組可測變量，依據(jù)這些可測變量與難以直接測量的待測過程變量之間的數(shù)學關(guān)系（即軟測量模型），通過各種數(shù)學計算和估計方法，間接得到主導變量的估計值。,8.5 軟測量和推理控制系統(tǒng)-軟測量技術(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；準確性； 魯棒性；關(guān)聯(lián)性,8.5 軟測量和推理控

14、制系統(tǒng)-軟測量技術(shù),關(guān)系到軟測量技術(shù)精確度。包括：變量類型、數(shù)目和測點位置的確定。,變量數(shù)目：至少要等于主導變量的個數(shù)；過多輔助變量會出現(xiàn)過參數(shù)化問題；其最佳數(shù)目與過程的自由度、測量噪聲以及模型不確定性等有關(guān)。,2）數(shù)據(jù)檢測與處理,檢測數(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)計假設檢驗、廣義似然比法等。,測量數(shù)據(jù)的變換: 標度、轉(zhuǎn)換和權(quán)函數(shù)。,3)軟測量數(shù)學模型建立,本質(zhì)上是由輔助變量構(gòu)成的可測信息集到主導變量估計y的映射。,方法: 機理建模、回歸分析、狀態(tài)估計、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、 模糊數(shù)學、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 軟測量和推理控制系統(tǒng)-軟測量技術(shù),4)模型的在線校正,模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化:包括短期學習和長期學習的校正方法; 模型參數(shù)的修正:采用自適應法、增量法和多時標法等。,根據(jù)過程輸出的性能要求，在建立被控過程數(shù)學模型的基礎上，通過數(shù)學推理，導出推理控制系統(tǒng)應該具有的結(jié)構(gòu)形式。,8.5 軟測量和推理控制系統(tǒng)推理控制,采用輔助變量間接控制過程的主導變量。,主導變量,輔助變量,不可測干擾,估計器,系統(tǒng)組成,1）對不可測干擾的信號分離,信號分離的目的是估計干擾對輔助變量的影響,當干擾對輔助輸出通