[发明专利]控制对象模型生成设备和生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于生成受控系统模型的控制对象模型生成设备和生成方法。

背景技术

在调整控制器的控制参数时，现有的方法是通过重复一系列过程来确定最优控制参数，这些过程包括：使操作员利用其经验和知识来调整控制参数，利用已设置有参数的控制器来实际地控制受控系统，根据从控制器输出的被操纵变量(manipulated variable)来检测从受控系统输出的受控变量(controlledvariable)，以及将受控变量与控制设置点(set point of controll)进行比较。

这种方法要求大量工作量和调整成本。因此，为代替这种方法，还实施以下过程：分析包括受控系统程度的过程参数(过程增益、过程时间常数等)，并确定控制参数。在此过程中，执行用数学模型对受控系统特征进行近似的建模步骤，并参考建模结果来确定控制参数。然而，这种方法常规上需要专业推测和操作，并非人人都能使用这种方法。

考虑到这种情况，参考文献1(日本专利公开No.2004-38428)公开了一种控制参数调整技术，该技术通过采集从控制器输出到受控系统的被操纵变量时间序列数据、以及根据被操纵变量时间序列数据的从受控系统输出的受控变量时间序列数据，自动地生成受控系统数学模型，并且在检查根据利用数学模型的仿真而改变控制参数时获得的控制特征时，可以容易地调整控制器的控制参数。

发明内容

本发明要解决的问题

参考文献1公开的控制参数调整技术使即使不熟悉受控系统建模的人也可以生成受控系统数学模型，并且可以利用该模型容易地调整控制器的控制参数。然而，自动生成数学模型需要数据采集设备，这种设备预先采集从受控系统输出的被操纵变量MV的时间序列数据、以及在同一数据采集周期中根据被操纵变量并从受控系统输出的受控变量PV的时间序列数据，并将这些数据存储到电子介质中。

一般而言，在正常操作中总是需要采集两个时间序列数据的控制器很少，并且很少将数据采集设备作为组成元件预先安装在控制器中。因此，生成数学模型需要如下步骤：临时安装数据采集设备、采集两个时间序列数据的步骤，以及生成受控系统数学模型。因此，这种方法虽不需要与控制和建模有关的专业知识，但是需要大量时间和工作量以采集生成数学模型必需的数据。此外，在某些情况下，控制器受到硬件或安装位置方面的限制，无法引入或安装数据采集设备，从而导致无法通过生成数学模型来调整控制参数。

本发明旨在解决上述问题，并且本发明的目的是提供一种控制对象模型生成设备和生成方法，这种设备和方法不需要关于控制和建模的专业知识，并且可以显著降低采集时间序列数据所需的时间和工作量。

解决问题的手段

本发明的控制对象模型生成设备包括：模型存储单元，用于预先存储受控系统的数学模型；控制器存储单元，用于预先存储用于虚拟地生成控制器的控制器算法；仿真计算单元，用于执行仿真以对相对于控制系统的控制响应进行仿真，其中该控制系统包括由存储在模型存储单元中的数学模型表示的受控系统以及由存储在控制器存储单元中的控制器算法表示的控制器；控制特征量评估项存储单元，用于存储作为预定的控制特征量评估项的控制特征量，其中控制特征量用于评估由仿真计算单元获得的仿真结果；真实控制特征量存储单元，预先存储与控制特征量评估项相对应的真实控制特征量，该真实控制特征量是从实际受控系统的控制结果获得的；模型控制特征量计算单元，用于根据由仿真计算单元获得的仿真结果，计算与控制特征量评估项相对应的模型控制特征量；评估函数计算单元，用于计算评估函数值，该评估函数值指示存储在真实控制特征量存储单元中的真实控制特征量与模型控制特征量计算单元计算得出的模型控制特征量之间的相似性；以及受控系统模型参数搜索计算单元，用于当逐次改变存储于模型存储单元的数学模型中设置的受控系统模型参数值时，引起仿真计算单元执行仿真，并确定使评估函数计算单元获得的评估函数值最优化的受控系统模型参数值，作为模型参数搜索结果。