[发明专利]基于工业过程的MFA控制系统设计方法

权利要求书

1.一种用于开环稳定，可控工业过程的多变量MFA控制系统，其特征在于，包括以下四点：

a) 首先，多变量MFA控制系统由多个MFA控制器和补偿器组成，其中单个MFA控制器和补偿器均是基于LSTM循环神经网络构建的；

b) 实际工业过程由多个子过程组成，子过程对应控制变量的值由主MFA控制器输出和补偿器输出组成，其中补偿器可以为正作用或反作用；

c) 控制目标为过程对应的被控变量跟随期望轨迹（设定值），通过它们之间的差值计算误差信号；

d) 控制器和补偿器输入均为对应子过程的历史误差序列信号，输出即为期望的预测信号；通过LSTM网络的反向传播算法连续迭代更新控制器和补偿器的参数以改变控制值，从而减小误差值。

2.根据权利要求1所述的多变量MFA控制系统，其中控制器和补偿器均基于LSTM循环神经网络构建，对应被控变量的历史时间误差序列信号作为输入。

3.根据权利要求1所述的多变量MFA控制系统，其中补偿器正作用为相加，反作用为相减。

4.根据权利要求1所述的多变量MFA控制系统，其中过程控制值由对应的主MFA控制器值和补偿器值共同决定。

5.一种用于开环稳定，可控工业过程的抗延迟MFA控制系统，其特征在于，包括以下四点：

a) 控制器输入为时间误差序列信号，输出为控制值，目标为最小化误差值；

b) 针对大滞后过程设计了延迟预测器，其输入为测量的过程变量和控制值输出，延迟预测器输出定义为：

其中,和分别为测量变量，控制变量和延迟预测器输出的拉普拉斯变换, ,,为预测器近似一阶加滞后过程的参数；

c) 控制目标为延迟预测器的输出与设定点之间的误差值最小化；

d) 根据控制器输入误差序列信号和期望的输出控制值，通过LSTM网络的反向传播算法连续迭代更新控制器参数以改变控制值，从而减小误差值。

6.根据权利要求5所述的抗延迟MFA控制系统，其中预测器的结构通常设计为一阶加滞后的形式。

7.根据权利要求5所述的抗延迟MFA控制系统，其中延迟预测器的目的是模拟过程的实际输出。

8.根据权利要求5所述的抗延迟MFA控制系统，其中参数为预测过程增益，可以设置为接近于1。

9.根据权利要求5所述的抗延迟MFA控制系统，其中参数为预测过程延迟，可以通过用户对实际过程的估算获取。

10.根据权利要求5所述的抗延迟MFA控制系统，其中参数可以通过用户估算，或者设置为*，其中为输入误差序列长度，为采样时间。