[发明专利]一种基于多胞空间滤波的工业过程时变参数估计方法

说明书

本发明涉及一种基于多胞空间滤波的工业过程时变参数估计方法，包括获取连续搅拌釜式反应器(CSTR)时变参数模型结构，通过线性规划求得最优扩展系数，利用扩展系数扩展时变参数可行域正多胞体大小，使得多胞空间中正多胞体在扩展之后包含变化后的参数值。在求得最优扩展系数之后，利用扩展系数动态更新时变参数约束条件，并通过求解有限个数线性规划条件得到时变参数上下界，并通过上下界得到包含时变参数的参数可行域。解决了利用现有方法对系统参数估计时精度不高、实时性差的问题，达到了降低计算量，提高参数估计的精度的准确性的效果。

技术领域

本发明涉及参数估计方法技术领域，尤其是一种基于多胞空间滤波的工业过程时变参数估计方法。

背景技术

化工生产过程是指通过化学(生物)反应及反应器，对原料进行化学加工，最终获得有价值产品的工业生产过程。由于原料、产品的多样性及生产过程的复杂性，形成了数以万计的化工生产工艺。在化工生产过程中，存在很多因素或参数例如噪声的影响，要得到合格的产品通常需要控制不同的参数进行变化，所以化工生产过程往往是一个变参数系统。有效估计变参数系统中的参数问题，可以使化工系统稳定运行，且可以为后期故障诊断提供有力依据。传统的系统参数估计认为噪声是服从已知或可参数化的概率分布的随机变量，在此基础上得出唯一的参数估计值，然而实际系统比较复杂，受环境变化的因素，传统的时变参数估计方法准确性不高、实时性、计算量大等问题。

发明内容

本申请人针对上述现有生产技术中的缺点，提供一种基于多胞空间滤波的工业过程时变参数估计方法，从而解决传统时变参数估计方法准确性不高、实时性、计算量大等问题。

本发明所采用的技术方案如下：

一种基于多胞空间滤波的工业过程时变参数估计方法，用正多胞体包裹参数的可行域，通过时不变参数约束条件构造扩展系数方程，并求解扩展系数最优解，选择所有扩展系数的最大值作为最终扩展系数，利用扩展系数构造时变参数约束条件，求解参数满足约束条件的线性规划方程得到每个参数的最大最小值，具体步骤包括：

步骤一：将连续搅拌釜式反应器模型转化成最终估计参数的时变参数模型：

(1+a₁(h_k)z^-1+a₂(h_k)z^-2)y_k＝(b₁(h_k)z^-1+b₂(h_k)z^-2)u_k+e_k，

并标准化为：

步骤二：在预定时间范围内，利用所述时变参数模型结构，实际运行情况下得到输入数据和输出数据，输入数据u是反应器的进料流量，输出数据y是反应器输出反应物浓度；

步骤三：每一时刻，通过输入数据和输出数据，构造扩展系数方程，求解扩展系数最优解，选择预定时间范围内，扩展系数最大值作为最终扩展系数；

步骤四：通过扩展系数构造时变参数约束条件；

步骤五：求解时变参数满足约束条件下的最大最小值，作为时变参数的最大最小值。

步骤六：根据每个参数的最大最小值，得到每个参数的中心估计值。

本发明的有益效果如下：

本发明通过获取连续搅拌釜式反应器非线性微分方程，得到最终估计时变参数模型，利用不变参数约束条件构造扩展系数方程，求解每一步扩展系数满足方程下的最大值，选择预定时间扩展系数的最大值作为最终扩展系数，在利用扩展系数构造时变参数约束条件，在扩展系数下约束条件约束的参数可行集变大以包含变化后的参数，求解时变参数在约束条件下的最大值最小值，得到该估计参数的估计值。