[发明专利]一种炼油工业过程的伴随矩阵解耦预测函数控制方法

摘要

本发明涉及一种炼油工业过程的伴随矩阵解耦预测函数控制方法。传统方法控制手段与控制参数完全依赖技术人员经验，控制效果不好。本发明方法首先基于炼油工业过程建立伴随矩阵解耦过程模型，挖掘出基本的过程特性；然后基于该伴随矩阵解耦模型建立预测函数控制回路；最后通过计算预测函数控制器的参数，将过程对象实施预测函数控制。本发明方法通过数据采集、过程处理、预测机理、数据驱动、优化等手段，确立了一种炼油工业过程的伴随矩阵解耦预测函数控制方法，利用该方法可有效提高控制的精度，提高控制平稳度。本发明方法有效减少理想工艺参数与实际工艺参数的误差，保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的工艺参数达到严格控制。

主权项

1. 一种炼油工业过程的伴随矩阵解耦预测函数控制方法，其特征在于该方法的具体步骤是：(1)利用炼油工业加热炉过程模型建立伴随矩阵解耦模型，具体方法是：首先采集炼油工业过程的输入输出数据，利用该数据建立输入输出模型如下：其中、、分别为输出向量、传递函数矩阵和输入向量；，，,,,表示过程的各回路传递函数，和分别为输入、输出变量的拉普拉斯变换，，为拉普拉斯变换算子，为过程的输入输出变量个数，所述的输入输出数据为数据采集器中存储的数据；进一步对上述方程选取伴随矩阵解耦阵为：其中，是伴随矩阵解耦阵，为的伴随矩阵；将上述伴随矩阵解耦阵与过程输入输出模型合并得到：其中，是得到的解耦过程模型，为的行列式，为以的行列式为元素的对角矩阵；(2)基于该解耦过程模型设计预测函数控制器，具体方法是：a. 定义该预测函数控制器的预测模型为：其中、、分别为预测模型的稳态增益、时间常数和纯滞后时间，为常数；将上述预测模型加一个零阶保持器离散化后，得到离散预测模型的方程为：其中，、、分别为离散预测模型的时刻的输出、时刻的输出和时刻的输入，为离散预测模型的系数，，为采样周期，为的整数部分；b. 定义离散预测模型的输出预测和目标函数的形式为：其中为目标函数，为时刻离散预测模型的输出预测，为时刻离散预测模型的输入，为当前时刻，为优化时刻，为时刻离散预测模型的预测误差，为时刻离散预测模型的参考轨迹，具体是：其中，、分别为时刻和时刻离散预测模型的设定值，是离散预测模型的设定值的柔化系数，为时刻的实际过程输出；c.计算预测函数控制器的参数，具体是：依据上述离散预测模型的输出预测和目标函数得到控制参数为：。