[发明专利]非线性过程动态模型辨识装置

权利要求书

1.一种非线性过程动态模型辨识方法，包括使用实验模块和辨识模 块，实验模块通过DCS或PLC或其他控制机与非线性工业过程相连，实 验模块与辨识模块两个模块相互连接，所述实验模块采用广义二进制噪声 GBN信号与小幅值白噪声的叠加信号生成实验信号，执行自动实验，即将 实验信号写入实验变量，并收集过程实验数据，将所收集的实验数据输送 给辨识模块；所述辨识模块使用现有的由实验模块输入的过程实验数据自 动辨识出非线性过程动态模型，检验模型的品质，并根据模型的品质给出 调整信号输入到实验模块调整当前实验参数，其特征在于所述方法通过实 验模块和辨识模块两个模块共同工作，执行包括以下步骤来实现对非线性 过程动态模型的辨识：

(1)连续过程的局部线性模型的实验和辨识：将连续过程的操作运行状况用 某个或几个过程变量即工作点变量的状况来描述，当该工作点变量总是在某个固定 数值点的附近变化时，即连续过程工作于该点上，那么称连续过程的操作运行处于 此工作点上，假设非线性过程操作运行于若干个工作点上，则实验模块和辨识模块 对每个工作点进行在线辨识，所述辨识模块采用渐进性系统辨识方法(ASYM)来 估计局部线性模型的参数和选择模型的阶次，自动在线完成工作点对应的局部线性 模型的全部辨识步骤，这包括辨识实验和模型辨识，获得若干个局部线性模型；在 工作点实验中，工作点变量保持不变或在小范围内波动；

(2)过渡期实验：把通过自动控制或手动控制将非线性过程从一个工作点过 渡到另一个工作点的期间作为过渡期，在过渡期实验中，将实验信号施加于控制变 量(MV)或某些处于闭环控制下的被控变量(CV)的设定值，如果单个过渡期太 短而无法辨识模型，则重复实验以获得更多的实验数据；

(3)连续过程的非线性模型辨识：将非线性模型参数化为线性参数变化(LPV) 模型，即线性模型的参数随着工作点变量的变化而变化，对某个固定的工作点而 言，线性参数变化(LPV)模型具有相应的局部线性模型，每个局部线性模型的参 数作为工作点变量的函数而随之变化，对这些局部线性模型进行内插操作，构建 非线性的线性参数变化(LPV)模型，内插操作中用到的权重函数由包括工作点实 验数据和过渡期实验数据的全部实验数据，通过参数辨识来确定，在没有过渡期 实验数据的情况下，使用三角权重函数，三角权重函数是预先给定的，不需参数 辨识。

2.根据权利要求1所述的非线性过程动态模型辨识方法，其特征在 于实验模块和辨识模块在辨识实验和非线性的线性参数变化(LPV)模型 辨识中采用一个或两个工作点变量。

3.根据权利要求2所述的非线性过程动态模型辨识方法，其特征在 于实验模块采用多变量实验，同时激励多个或全部控制变量(MV)。

4.根据权利要求2所述的非线性过程动态模型辨识方法，其特征在 于实验模块在实验中能采用闭环控制，以降低对工业过程运行的干扰，闭 环控制器的种类不受限制。

5.根据权利要求4所述的非线性过程动态模型辨识方法，其特征在 于所述闭环控制器采用PID控制器、MPC控制器或二者的组合。