專利名稱：過程控制系統(tǒng)中的在線自適應(yīng)模型預(yù)測控制的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明總地涉及過程控制系統(tǒng)，尤其涉及過程控制系統(tǒng)內(nèi)在線自適應(yīng)模型預(yù)測控制器或其它模型預(yù)測控制型控制器的創(chuàng)建和使用。
背景技術(shù)：
諸如化學(xué)、石油或者其它工業(yè)中所使用的分布式或可擴展的過程控制系統(tǒng)，一般包括一個或多個過程控制器，這些過程控制器經(jīng)由模擬、數(shù)字或模擬/數(shù)字混合總線，彼此通信相連，或者與至少一個主機或操作員工作站以及一個或多個現(xiàn)場設(shè)備通信連接?，F(xiàn)場設(shè)備可以是例如閥、閥門定位器、開關(guān)、傳感器(例如溫度、壓力和流量傳感器)等，它們在過程中執(zhí)行諸如開啟或關(guān)閉閥以及測量過程參數(shù)等功能。過程控制器接收用于表示由現(xiàn)場設(shè)備產(chǎn)生的過程測量值的信號，和/或?qū)儆诂F(xiàn)場設(shè)備的其它信息，利用這些信息執(zhí)行控制例行程序，并隨后產(chǎn)生通過總線發(fā)送到現(xiàn)場設(shè)備以控制過程操作的控制信號。來自現(xiàn)場設(shè)備和控制器的信息典型地用于由操作員工作站執(zhí)行的一個或多個應(yīng)用程序中，以使操作員執(zhí)行任何期望的與過程相關(guān)的功能，例如查看過程的當(dāng)前狀態(tài)、修正過程操作等等。
過程控制器一般被編程為對過程所限定或所包含的多個不同回路中的每個，執(zhí)行不同的算法、子程序或者控制回路(所有這些都是控制例行程序)，這些控制回路例如流動控制回路、溫度控制回路、壓力控制回路等。一般來說，上述每個控制回路都包括一個或多個輸入模塊，比如模擬輸入功能塊；也包括單輸出控制模塊，比如比例-積分-微分(PID)控制功能塊或者模糊邏輯控制功能塊；并且還包括單輸出模塊，比如模擬輸出(AO)功能塊。由于控制模塊產(chǎn)生用于控制單過程輸入的單控制輸出，例如閥門位置等，所以這些控制回路一般都采用單輸入/單輸出控制。然而在某些情況下，采用單獨操作的單輸入/單輸出系統(tǒng)并不十分有效，這是因為被控過程參數(shù)受到不只一個單過程輸入的影響。事實上，每個過程輸入都會影響許多過程輸出的狀態(tài)。舉個例子，比如一個過程有一個儲罐，這個儲罐被兩個輸入管道填充，又被單個輸出管道抽空。其中，每個管道都被不同的閥控制，儲罐的溫度、壓力以及吞吐量都被控制在各自的期望值(設(shè)定點)或者其附近。由上可知，可以通過單獨的吞吐量控制回路、單獨的溫度控制回路和單獨的壓力控制回路來控制儲罐的吞吐量、溫度和壓力。然而，在這種情況下，溫度控制回路通過改變某個輸入閥的設(shè)置來控制儲罐內(nèi)的溫度，可能引起儲罐內(nèi)的壓力上升，從而迫使壓力控制回路通過打開出口閥來減小壓力。這個操作隨后可能使吞吐量控制回路關(guān)閉一個輸入閥，因此又可能影響儲罐內(nèi)的溫度，導(dǎo)致溫度控制回路再次采取某些其它操作。從這個例子可以知道，單輸入/單輸出控制回路使過程輸出(在這個例子中為吞吐量、溫度和壓力)不可接受，因為輸出不斷振蕩，不能達到一個穩(wěn)定的狀態(tài)條件。
使用動態(tài)矩陣控制(DMC)技術(shù)的模型預(yù)測控制(MPC)或其它類型的先進控制已經(jīng)用于在如下狀態(tài)中執(zhí)行過程控制對一個特定控制過程變量的改變會影響一個以上的過程變量或者輸出。從上世紀70年代末開始，已經(jīng)報導(dǎo)了很多成功的模型預(yù)測控制的具體實現(xiàn)，而MPC也成為過程領(lǐng)域中先進多變量控制的主要形式。進一步的，MPC控制已經(jīng)被當(dāng)作分布式控制系統(tǒng)的層軟件，運行在分布式控制系統(tǒng)中。美國專利4,616,308和4,349,869已經(jīng)描述了這種可以在過程控制系統(tǒng)中使用的MPC控制器。
一般來說，MPC是多輸入/多輸出控制策略，其中可以測量到很多過程輸入(即，操縱變量)中的每一個的改變給很多過程輸出(即，被控變量)中的每一個所帶來的影響，并且這些所測量的響應(yīng)隨后可以用于創(chuàng)建在控制過程時使用的控制矩陣?？刂凭仃嚢ㄟ^程模型(通常限定了過程的動態(tài)操作)，該過程模型必須經(jīng)過數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換才能在多輸入/多輸出控制器中使用或者作為多輸入/多輸出控制器使用，以根據(jù)過程輸入的改變控制過程輸出。在某些情況下，過程模型表示為對應(yīng)每個過程輸入的過程輸出響應(yīng)曲線(通常為階躍響應(yīng)曲線)。這些曲線可以根據(jù)一系列例如發(fā)送給每個過程輸入的偽隨機階躍變化來創(chuàng)建。這些響應(yīng)曲線可以用已知的方式對過程建模。由于模型預(yù)測控制在本領(lǐng)域是公知技術(shù)，所以這里不再贅述其細節(jié)。然而，Qin，S.Joe和Thomas A.Badgwell在1996年的美國化學(xué)工程師協(xié)會(AIChE)會議上所發(fā)表的“工業(yè)模型預(yù)測控制技術(shù)綜述(An Overview of IndustrialModel Predictive Control)”總體上描述了MPC。
雖然MPC在很多過程控制情形中都是有用的，但在工業(yè)中應(yīng)用的MPC還是主要使用動態(tài)矩陣控制(DMC)技術(shù)，DMC技術(shù)需要產(chǎn)生通常復(fù)雜的過程模型(通常表示為數(shù)學(xué)上的遞歸算法或者矩陣運算)，并在隨后通過對該模型求逆來創(chuàng)建MPC控制器中使用的控制矩陣。因此，創(chuàng)建MPC控制器在計算上的開銷很大。更進一步，為了開發(fā)在創(chuàng)建MPC控制器時使用的準確過程模型，傳統(tǒng)上需要用例如階躍信號的已知控制信號對每個控制輸入擾動或者打亂過程，而且需要確定每一個過程變量或者被控變量對控制輸入中的已知變化的反應(yīng)。名稱為“過程控制系統(tǒng)中的集成最優(yōu)模型預(yù)測控制(Integrated Optimal Model Predictive Control in a Process Control System)”的美國專利6,721,609，詳細描述了在分布式過程控制系統(tǒng)中實現(xiàn)此過程的一種方式，在此將其公開合并。
盡管這種過程擾動技術(shù)通常產(chǎn)生高度準確的過程模型，但是擾動程序不但花費時間，而且打亂了過程的正常操作，因此，當(dāng)過程在線運行時，如果不是實際上無法執(zhí)行，那么其實現(xiàn)也是較難的。相反，這種過程擾動技術(shù)通常需要在如下過程中執(zhí)行過程不是在創(chuàng)建實際產(chǎn)品時操作，比如過程或者MPC控制器正在初始化。當(dāng)然，這個局限性嚴重地限制了確定過程模型所需的時間。所以無論如何，這種技術(shù)都不適合在自適應(yīng)MPC控制器(即，其MPC控制矩陣在過程的在線操作過程中被改變)中使用，因為自適應(yīng)MPC控制器在每個自適應(yīng)周期內(nèi)都需要對過程進行打亂。此外，對于任何大尺寸的MPC控制器(即，具有多個輸入和多個輸出的控制器)來說，這種方法花費在計算上的開銷都比較大，因為控制矩陣必須在確定新的過程模型后進行求逆和應(yīng)用。這樣的計算量使得很難在分布式過程控制器中實現(xiàn)自適應(yīng)MPC，其中分布式過程控制器受到可以與在線過程控制活動一起進行的額外計算量的限制。
然而，在很多情況下，需要在過程操作時調(diào)整MPC控制器，以解決過程模型不匹配的問題。尤其在實現(xiàn)MPC時，在配置階段確定的過程模型只反映了過程模型創(chuàng)建時的過程。過程的任何后續(xù)變化，通常為在運行過程期間必然發(fā)生的變化，都不會反映在MPC控制器所使用的過程模型中，并且可能因此導(dǎo)致MPC控制器的模型不匹配以及非最優(yōu)控制。在過程回路的死區(qū)時間(dead time)中，MPC控制器對建模誤差很敏感。很多控制情形下，希望并且有時是需要補償這種模型不匹配。
過去，一種在DMC或者其它MPC控制器中補償模型不匹配的方法為利用過程打亂或擾動技術(shù)，定期創(chuàng)建新的過程模型并產(chǎn)生新的控制模型和控制器。然而由上述可知，這一程序不能經(jīng)常使用，并且由于需要打亂過程以確定新的過程模型，以及考慮到在控制器矩陣產(chǎn)生的過程中需要進行的計算量，這一過程的計算只能離線進行。名稱為“帶有非線性預(yù)測能力的多輸入/多輸出控制塊(Multiple-Input/Multiple-Output Control Blocks with Non-LinearPredictive Capabilities)”的美國專利10/454,937，描述了另一種為非線性過程補償模型不匹配的方法。該方法將非線性過程模型和利用過程打亂技術(shù)產(chǎn)生的MPC控制器結(jié)合使用。一般而言，該技術(shù)對使用非線性過程模型研發(fā)的預(yù)測過程變化和使用MPC過程模型研發(fā)的預(yù)測過程變化進行比較，以創(chuàng)建表示模型不匹配的誤差信號，然后利用這些誤差信號來補償過程的非線性特性，其中，在產(chǎn)生MPC控制器時，并未解決該過程的非線性特性或為該非線性特性建模。然而，這種技術(shù)基于復(fù)雜非線性過程模型的使用，以準確地反映過程操作，并為MPC控制器創(chuàng)建合適的補償信號。另外，在很多情況下，非線性過程模型和實際過程之間可能仍然存在模型不匹配，這可能造成較差的控制性能。更進一步地，由于無論是非線性過程模型還是MPC過程模型在控制器的在線操作中都不能改變，所以該技術(shù)不是自適應(yīng)的。
部分由于創(chuàng)建和實現(xiàn)有效的自適應(yīng)MPC控制器或者其它類型的自適應(yīng)DMC控制器比較困難，所以在過程模型的過程操作期間經(jīng)常改變的情況中，過程控制領(lǐng)域都采用自適應(yīng)PID控制器。盡管自適應(yīng)PID控制器很知名，并且用于在過程操作期間的調(diào)整，但是為了令人滿意地操作，這些PID控制器必須在死區(qū)時間占主導(dǎo)地位的過程內(nèi)，非常保守地解調(diào)或者調(diào)諧，這導(dǎo)致了較差的性能。更進一步地，當(dāng)控制器的重啟時間常數(shù)和實際過程的時間常數(shù)之間出現(xiàn)不匹配時，尤其是在過程動態(tài)變化較快的情況下，PID控制器對較差的控制性能特別敏感。不幸的是，確定過程時間常數(shù)(直接與達到穩(wěn)態(tài)的過程時間有關(guān))是當(dāng)使用已知的過程模型辨識方法進行研發(fā)時最不確定的因素。因此，當(dāng)控制一個死區(qū)時間占主導(dǎo)地位的過程時，尤其是當(dāng)達到過程穩(wěn)態(tài)的時間頻繁變化時，PID控制器不是最好的選擇。

發(fā)明內(nèi)容
創(chuàng)建和使用自適應(yīng)DMC或其它MPC控制器的方法包括在過程操作期間，利用模型交換技術(shù)(model switching technique)定期確定用于在線過程回路的過程模型，例如參數(shù)化過程模型，而無需人為地激勵過程。然后，該方法使用該過程模型產(chǎn)生MPC控制模型，并創(chuàng)建在線的，即過程正常執(zhí)行時的MPC控制器算法。此技術(shù)通常適用于單回路MPC控制器，尤其適用于控制時域為1或2的MPC控制器，并且此技術(shù)使得MPC控制器可以在線調(diào)整，即在過程正常操作時調(diào)整，以改變MPC控制器所基于的過程模型，并因此解決了隨著時間的推移過程中的變化問題。這樣的自適應(yīng)MPC控制器不需要大量的計算開銷，因此在過程控制系統(tǒng)的分布式控制器中很容易實現(xiàn)，同時提供與PID控制器一樣的控制，在某些情況下，甚至提供比PID控制器更好的控制。更特別的，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在死區(qū)時間占主導(dǎo)地位的回路中，尤其是在過程動態(tài)變化導(dǎo)致過程回路遭受過程模型不匹配的情況下，具有較小控制時域，比如1或2的自適應(yīng)單回路MPC控制器，可以提供比PID控制器更好的控制。另外，MPC控制器可以很容易地容納多于一個的前饋輸入，而這種輸入在PID控制器中通常不可用。


圖1是包括控制模塊的過程控制系統(tǒng)框圖，其中該控制模塊具有例如自適應(yīng)MPC控制器功能塊的自適應(yīng)DMC控制器功能塊，用于控制一個或者多個過程回路；圖2是可以在圖1的功能塊內(nèi)實現(xiàn)的自適應(yīng)MPC控制器的框圖；圖3是圖2所示的自適應(yīng)MPC控制器的操作流程圖；圖4是可以用在過程控制器內(nèi)以實現(xiàn)圖2所示的自適應(yīng)MPC控制器的控制模塊的框圖；并且圖5是與配置或者操作員界面例行程序相關(guān)的屏幕顯示，其示出用戶查看和影響圖2所示的自適應(yīng)MPC控制器操作的方式。
具體實施例方式
現(xiàn)在參見圖1，過程控制系統(tǒng)10包括過程控制器11(可以為分布式過程控制器)，其通信連接至數(shù)據(jù)歷史記錄器12以及一個或多個主機工作站或計算機13(可以包括任何類型的個人計算機、工作站等)。每個主機工作站或計算機13都具有顯示屏幕14、存儲器和處理器(未示出)?？刂破?1還通過輸入/輸出(I/O)卡26和28，與現(xiàn)場設(shè)備15-22相連。數(shù)據(jù)歷史記錄器12可以是任何期望類型的數(shù)據(jù)采集單元，其具有用于存儲數(shù)據(jù)的任何期望類型的存儲器以及任何期望的或已知的軟件、硬件或固件。數(shù)據(jù)歷史記錄器12可以與工作站13之一分開設(shè)置(如圖1所示)，或者可以作為工作站13之一的一部分。舉例來說，控制器11可以是愛默生過程管理公司出售的DeltaVTM控制器，控制器11經(jīng)由例如以太網(wǎng)連接或者所需的其它類型的通信網(wǎng)絡(luò)29，通信連接至主機13和數(shù)據(jù)歷史記錄器12。通信網(wǎng)絡(luò)29可以采用局域網(wǎng)(LAN)、廣域網(wǎng)(WAN)和電信網(wǎng)等形式，并可以利用硬布線技術(shù)或者無線技術(shù)來實現(xiàn)?？刂破?1利用任何所需的硬件和軟件與現(xiàn)場設(shè)備15-22通信相連，其中軟件例如相關(guān)于標準的4-20毫安設(shè)備和/或任何智能通信協(xié)議，例如FOUNDATION現(xiàn)場總線協(xié)議(Fieldbus)、HART協(xié)議等。
現(xiàn)場設(shè)備15-22可以是任何類型的設(shè)備，例如傳感器、閥、變送器、定位器等。I/O卡26和28可以是符合任何所需的通信協(xié)議或者控制器協(xié)議的任何類型的I/O設(shè)備。在如圖1所示的實施例中，現(xiàn)場設(shè)備15-18是通過模擬或模擬/數(shù)字線路與I/O卡26相連的標準的4-20毫安設(shè)備或HART設(shè)備，現(xiàn)場設(shè)備19-22是智能設(shè)備，例如Fieldbus現(xiàn)場設(shè)備，其利用Fieldbus通信協(xié)議，通過數(shù)字總線與I/O卡28通信。當(dāng)然，現(xiàn)場設(shè)備15-22均可以遵從任何其它所需的標準或者協(xié)議，包括在未來研發(fā)出來的任何標準或協(xié)議。
控制器11可以是工廠10內(nèi)眾多擁有至少一個處理器的分布式控制器中的一個，它執(zhí)行或者監(jiān)視存儲在控制器中或者與之相關(guān)的一個或者多個過程控制例行程序，其中過程控制例行程序可以包括控制回路?？刂破?1也與現(xiàn)場設(shè)備15-22、主機13以及數(shù)據(jù)歷史記錄器12通信，以便以任何所需的方式控制過程。值得注意的是，如果需要的話，任何在此描述的控制例行程序或者元件都可以包括被不同控制器或者設(shè)備執(zhí)行的部分。同樣地，這里描述的要在過程控制系統(tǒng)10內(nèi)實現(xiàn)的控制例行程序或者元件可以采用包括軟件、固件、硬件等在內(nèi)的任何形式。為了實現(xiàn)這個討論的目的，過程控制元件可以是例如過程控制系統(tǒng)的任意部件或者部分，其中過程控制系統(tǒng)包括存儲在任何計算機可讀介質(zhì)上的例行程序、塊或者模塊。控制例行程序可以是模塊或控制程序的任何部分，比如子例行程序、部分子例行程序(比如幾行代碼)等，控制例行程序可以通過任何所需的軟件形式實現(xiàn)，比如使用梯形邏輯、順序功能圖、功能塊圖、面向?qū)ο蟮木幊袒蛘呷魏纹渌浖幊陶Z言或設(shè)計范例。同樣地，控制例行程序可以被硬編碼進例如一個或多個EPROM、EEPROM、專用集成電路(ASIC)或者其它硬件元件或者固件元件中。進一步地，可以利用任何設(shè)計工具，包括圖形設(shè)計工具或者任何其它類型的軟件、硬件或固件編程或設(shè)計工具，來設(shè)計控制例行程序。因此，可以用任何所需的方式將控制器11配置成執(zhí)行控制策略或控制例行程序。
在一個實施例中，控制器11使用通常所謂的功能塊來執(zhí)行控制策略，其中每個功能塊是總控制例行程序的一部分或者對象，并且與其它功能塊(經(jīng)由被稱作鏈接的通信)結(jié)合操作，以便在過程控制系統(tǒng)10中實現(xiàn)各種過程控制回路。功能塊典型地執(zhí)行輸入功能、控制功能或輸出功能之一，以便執(zhí)行過程控制系統(tǒng)10內(nèi)的某種物理功能。其中，輸入功能例如與變送器、傳感器或者其它過程參數(shù)測量設(shè)備相關(guān)；控制功能，例如與執(zhí)行PID控制、模糊邏輯控制等的控制例行程序相關(guān)；輸出功能控制某個設(shè)備的操作，例如閥。當(dāng)然，混合的以及其它的功能塊同樣存在。功能塊可以存儲于控制器11中并被其執(zhí)行，此時典型的情況是這些功能塊被用于或相關(guān)于4-20毫安設(shè)備及一些類型的智能現(xiàn)場設(shè)備，例如HART設(shè)備；或者功能塊可以被存儲在現(xiàn)場設(shè)備中并由現(xiàn)場設(shè)備本身執(zhí)行，這時的情況可以是現(xiàn)場設(shè)備為Fieldbus設(shè)備。雖然這里利用使用了面向?qū)ο缶幊谭独墓δ軌K控制策略對控制系統(tǒng)進行描述，但是也可以使用其它協(xié)議，比如梯形邏輯、順序功能圖等，或者使用其它所需的編程語言或范例來執(zhí)行或者設(shè)計控制策略或控制回路或模塊。
如圖1中的擴展塊30所示，控制器11可以包括如例行程序32和34所示的許多傳統(tǒng)的單回路控制例行程序，也可以執(zhí)行如控制回路36所示的一個或多個自適應(yīng)DMC型控制回路。每個傳統(tǒng)的或者DMC型控制回路通常都被稱為控制模塊?？刂评谐绦?2和34都被描述為分別使用單輸入/單輸出模糊邏輯控制塊和單輸入/單輸出PID控制塊，執(zhí)行單回路控制，其中單輸入/單輸出模糊邏輯控制塊和單輸入/單輸出PID控制塊與適當(dāng)?shù)哪M輸入(AI)以及模擬輸出(AO)功能塊相連，控制例行程序32和34可以與例如閥的過程控制設(shè)備相關(guān)，也可以與例如溫度和壓力變送器的測量設(shè)備相關(guān)，或者可以與過程控制系統(tǒng)10中的任何設(shè)備相關(guān)。自適應(yīng)DMC型控制回路36將會作為自適應(yīng)MPC控制回路被詳細地描述，自適應(yīng)DMC型控制回路36包括自適應(yīng)MPC控制塊38，其中，盡管自適應(yīng)MPC控制塊38的輸入和輸出可以通信連接至任何其它所需的功能塊或控制元件，以接收其它類型的輸入并且提供其它類型的輸出，但是其輸入還是通信連接至一個或者多個AI功能塊，輸出通信連接至一個或者多個AO功能塊。進一步地，雖然自適應(yīng)MPC控制塊38在圖1中示出為多輸入/多輸出控制塊，但是應(yīng)該理解，這種控制塊可以是擁有反饋控制通道的單回路控制塊，如果需要的話，該單回路控制塊還可以有前饋控制通道。
如同更加詳細地描述一樣，自適應(yīng)MPC控制塊38在過程操作期間，為在線過程(或者控制塊38所控制的過程的回路或者至少一部分)監(jiān)視過程，并重新計算過程模型，比如參數(shù)化的過程模型。然后，自適應(yīng)MPC控制塊38使用在任何時候確定的新的過程模型，以重新計算在控制塊38中使用的MPC控制模型以及MPC控制算法，從而基于新計算出的過程模型，調(diào)整MPC控制塊38中的MPC控制器，以更好地匹配或者控制。這種自適應(yīng)MPC控制既不需要執(zhí)行為了確定新的過程模型而人為地打亂過程，也不必為了在MPC控制器中計算并安裝新的MPC控制器模型和算法而使過程離線，就可以發(fā)生?？梢灾?，在過程操作期間的任何時刻，都可以重新定義過程模型，并可以重新產(chǎn)生MPC控制器，以便降低或消除隨著時間的推移，由于過程中的變化所引起MPC控制器和過程之間的模型不匹配。
由上述可知，盡管這里描述的自適應(yīng)控制塊38包括模型預(yù)測控制(MPC)塊，但是控制塊38也可以使用與在此描述的原理相同的原理，實現(xiàn)其它DMC型控制技術(shù)。更進一步地，應(yīng)該理解，如圖1所示的功能塊，包括自適應(yīng)MPC控制塊38，可以由控制器11執(zhí)行，或者可以位于例如工作站13之一或者甚至現(xiàn)場設(shè)備19-22之一的其它處理設(shè)備中，并由其執(zhí)行。
如圖1所示，工作站13之一包括自適應(yīng)MPC配置例行程序40，其用于創(chuàng)建、下載和執(zhí)行自適應(yīng)MPC控制塊38(或者控制塊38所在的控制模塊36)。雖然自適應(yīng)MPC控制塊配置例行程序40可以存儲在工作站13的存儲器中，并由工作站13中的處理器執(zhí)行，但是如果需要的話，也可以將該例行程序(或者其任何一部分)附加地或者可替代地存儲在過程控制系統(tǒng)10中的任何其它設(shè)備中，并由過程控制系統(tǒng)10中的任何其它設(shè)備執(zhí)行。一般而言，自適應(yīng)MPC配置例行程序40包括控制塊創(chuàng)建例行程序42，其用于創(chuàng)建在此描述的自適應(yīng)MPC控制塊，并將該自適應(yīng)MPC控制塊連接到過程控制系統(tǒng)。該創(chuàng)建和配置例行程序可以與用于創(chuàng)建和配置其它類型的模塊和功能塊的例行程序形成一個整體，或者可以與之相同。其中，其它類型模塊和功能塊可以是此處的模塊32和34和/或FLC和PID功能塊等，這些功能塊的例行程序在本領(lǐng)域通常是公知的。因此，自適應(yīng)MPC功能塊38可以是一組不同功能塊中的一個，它可以用與現(xiàn)有的和本領(lǐng)域公知的功能塊的方式相似的方式，選擇和配置。此外，如圖1所示，用戶或者操作員界面應(yīng)用程序44可以在自適應(yīng)MPC控制塊38操作期間，與自適應(yīng)MPC控制塊38進行通信，以使例如控制操作員的用戶查看關(guān)于MPC控制塊38的信息和數(shù)據(jù)，修改方式，其中利用這種方式MPC控制塊38操作以開發(fā)過程模型并使MPC控制塊38產(chǎn)生新的MPC控制模型和根據(jù)過程模型的MPC算法。在某些情況下，用戶界面例行程序44使用戶可以為自適應(yīng)MPC控制塊38提供調(diào)諧輸入，以影響自適應(yīng)MPC控制塊38的操作。進一步地，用戶界面例行程序44可以存儲在任意工作站13中并由其執(zhí)行，或者存儲在通信連接至控制系統(tǒng)的任何其它所需的用戶輸入設(shè)備中并由其執(zhí)行，例如手持設(shè)備、個人數(shù)據(jù)助理(PDA)、移動電話。
圖2描述了自適應(yīng)MPC控制塊38的一個實例的詳細框圖，其中自適應(yīng)MPC控制塊38通信連接至過程50。應(yīng)該理解，在操作過程中，自適應(yīng)MPC控制塊38產(chǎn)生一個或多個操縱變量MV，這些MV被提供給依次與過程50的控制輸入相連的其它功能塊(圖2中未示出)。如圖2所示，自適應(yīng)MPC控制塊38包括自適應(yīng)模型發(fā)生器52和MPC控制器塊54。在這個例子中，MPC控制器塊54是單回路控制塊，例如是一個擁有單個控制信號(或者操縱變量MV)的形式的單個控制輸出的單回路控制塊，其中，MV被依次提供給過程50以進行過程控制。圖2中所示的控制器塊54包括反饋和前饋通道，并因此包括這些通道的輸入。然而，在某些情況下，也可能使用標準的M×M方形(這里M可以是比1大的任何數(shù)字)的具有相同數(shù)量的輸入和輸出的MPC控制例行程序，盡管這里沒有對此類設(shè)備進行描述。
MPC控制器塊54接收所測量的被控變量CV(在過程50內(nèi)進行的測量)、擾動變量DV、設(shè)定點值或者矢量SP和操縱變量MV，作為輸入，其中，設(shè)定點值或者矢量SP定義了被控變量CV所期待的目標矢量，操縱變量MV由控制器塊產(chǎn)生。已知的，擾動變量DV表示過程50中測量的和預(yù)測的變化(例如，擾動)，并且它被提供給過程50，與此同時，作為一個值還被提供給控制器塊54。一般來說，擾動變量DV表示對MPC控制器54的前饋通道的輸入，而被控變量CV表示對MPC控制器54的反饋通道的輸入。
典型地，在MPC控制器中，被控變量CV和擾動變量DV連同MPC控制器54產(chǎn)生的操縱變量MV，被提供給被控變量過程模型70的輸入端(也被稱為被控變量預(yù)測單元)。被控變量預(yù)測單元70使用自身存儲的過程模型(被稱為控制模型)，基于操縱變量MV和擾動變量DV的當(dāng)前值和/或預(yù)測的未來值，預(yù)測被控變量CV的未來值。(典型地，單獨的控制模型用于這些輸入變量中的每一個。)被控變量預(yù)測單元70產(chǎn)生輸出72，輸出72表示對當(dāng)前被控變量CV的之前所計算的預(yù)測，并且矢量加法器74從被控變量CV的實際測量值中減去當(dāng)前被控變量CV的預(yù)測值，以在輸入76中產(chǎn)生誤差或者預(yù)測修正矢量。
一般來說，被控變量預(yù)測單元70使用階躍響應(yīng)矩陣(在此例中可以是從過程模型中通過數(shù)學(xué)方法研發(fā)得到)，以便根據(jù)擾動變量DV和操縱變量MV，以及提供給被控變量預(yù)測單元70的其它輸入的誤差信號，在預(yù)測時域的每個時間預(yù)測被控變量CV的未來值。單元70的輸出示出為預(yù)測CV矢量。設(shè)定點預(yù)測單元80基于從任何期待的源提供而來的設(shè)定點SP提供被控變量CV的目標矢量，其中，源例如為優(yōu)化器、用戶、控制操作員等。在一實施例中，設(shè)定點預(yù)測單元80可以使用設(shè)定點SP和預(yù)先建立的變化或濾波器矢量，其中，預(yù)先建立的變化或濾波器矢量定義了隨著時間的推移，被控變量CV被驅(qū)動到其設(shè)定點值的方式(即，定義控制器的魯棒性和速率)。設(shè)定點預(yù)測單元80產(chǎn)生被控變量CV的動態(tài)控制目標矢量(被稱為預(yù)測CV目標矢量)，其定義了在預(yù)測時域限定的時段內(nèi)，被控變量CV的設(shè)定點值的變化。加法器84可以是矢量加法器，它從動態(tài)控制目標矢量中減去預(yù)測CV矢量，以定義被控變量CV的未來誤差矢量。然后，被控變量CV的未來誤差矢量被提供給MPC算法塊85，MPC算法塊85操作以選擇操縱變量MV步幅(達到控制時域之前的每個時間周期)，該步幅例如在控制時域上將最小均方誤差降到最小。當(dāng)然，MPC算法塊85可以使用控制矩陣或者其它算法，其它算法由MPC控制器塊54輸出的操縱變量與輸入到MPC控制器52的被控變量CV和擾動變量DV之間的關(guān)系研發(fā)而來。眾所周知，MPC算法塊85試圖最小化帶有控制時域上最小操縱變量MV移動(move)的被控變量CV的誤差，同時把被控變量CV保持在操作約束條件內(nèi)，并在有限的時間內(nèi)獲得操縱變量MV和被控變量CV的穩(wěn)定狀態(tài)。
一般來說，MPC控制器塊54在每次控制器掃描時都執(zhí)行一次，以產(chǎn)生作為被控變量CV的單回路MPC控制信號，該控制信號基于分別存儲在塊70和85內(nèi)的MPC控制模型和控制算法，對過程50進行控制。然而，由上述可知，過程50的動態(tài)通常隨時間變化，這可能導(dǎo)致過程50的實際操作和MPC控制器塊54內(nèi)使用的過程50的模型之間產(chǎn)生不匹配。
為了彌補這個問題，自適應(yīng)模型發(fā)生器52重新確定或者更新過程模型，該過程模型表示過程50，特別表示被MPC控制塊54控制的過程50的回路。如果需要，自適應(yīng)模型發(fā)生器可以為MPC控制器54的反饋通道和前饋通道確定同樣的或者各自的過程模型。然后，自適應(yīng)模型發(fā)生器52用更新的過程模型來確定用在塊70中新的MPC控制模型和用在塊85中新的MPC控制算法，從而使得MPC控制器54能夠基于更準確反映過程50當(dāng)前操作的過程模型來操作。這個更新過程使得MPC控制器54，在過程50的操作過程中，更適合在線過程50，從而消除或者減少模型的不匹配，并提供更好的控制。
一般來說，過程模型發(fā)生器52包括過程模型估計器90，其用于當(dāng)過程50在線并正在運行時，為過程50，尤其是為過程50的正被MPC控制器塊54控制的特定回路，確定或者重新計算新的模型。過程模型估計器90的輸出是過程模型，比如參數(shù)化的模型，該參數(shù)化的模型根據(jù)一組參數(shù)限定過程50的操作。盡管其它參數(shù)化模型也可以在這里使用，但是最常見的參數(shù)化過程模型是一階加滯后(first oder plus dead time)過程模型，它包括過程響應(yīng)時間參數(shù)、過程增益參數(shù)和過程死區(qū)時間參數(shù)。名稱為“自適應(yīng)反饋/前饋PID控制器(Adaptive Feedback/Feedforward PID Controller)”的美國專利6,577,908以及名稱為“基于自適應(yīng)反饋前饋PID控制器的狀態(tài)(State BasedAdaptive Feedback Feedforward PID Controller)”的美國申請公開2003/0195641，描述了根據(jù)用在自適應(yīng)PID控制器中的過程變量限定或估計過程模型的方法。在此，將這兩個申請的全部內(nèi)容合并作為參考。
一般來說，在過程的正常操作過程中，過程模型估計器90定期采集在過程的正常操作期間表示被控變量CV、一個或多個操縱變量MV、擾動變量DV、設(shè)定點SP的數(shù)據(jù)，以及如果需要的話，表示可能的其它變量的數(shù)據(jù)。然后，過程模型估計器90檢查或者分析這種數(shù)據(jù)(或者使用戶通過如圖1所示的用戶界面例行程序44來做這些工作)，以確定使過程50起作用或者使過程50需要被控制的任何過程輸入變量何時會發(fā)生顯著變化，例如設(shè)定點SP的變化、擾動變量DV的變化或者被控變量CV的變化。一旦檢測到這種變化，過程模型估計器90就確定過程變量(即被控變量CV)何時達到穩(wěn)態(tài)條件，并用在兩個點之間采集的過程數(shù)據(jù)來確定過程對于該變化的響應(yīng)。更特別地，過程50中的擾動或者設(shè)定點SP中的變化可以使MPC控制器54執(zhí)行控制信號(操縱變量MV)的變化以便改變過程50。被控變量CV中的變化，隨后將過程的響應(yīng)反映在該變化上，并且過程模型估計器90可以用已知的技術(shù)來確定對過程50進行描述或者建模的參數(shù)化過程模型。由上述可知，該參數(shù)化過程模型可以是一階加滯后過程模型或者任何其它類型的參數(shù)化過程模型。然而，重要的是，過程模型估計器90不需要為了確定過程模型而擾動或者打亂過程50，相反，它在過程50的正常操作或在線操作中分析所采集到的數(shù)據(jù)。因此，過程模型估計器90可以像在過程控制器設(shè)備(例如，圖1中的過程控制器11)中的后臺處理一樣，在過程50的正常操作過程中連續(xù)執(zhí)行，而不會給控制器處理器帶來巨大的計算量，也不會擾動過程50。
在確定新的過程模型后，過程模型估計器90將過程模型(比如，所計算的過程增益K、死區(qū)時間DT和時間常數(shù)Tc)提供給MPC模型計算單元92以及移動補償和設(shè)定點目標矢量濾波單元94。MPC模型計算單元92用新的過程模型計算典型的用在被控變量預(yù)測單元70中的MPC控制模型。該MPC控制模型通常以傳遞函數(shù)的形式被表示為響應(yīng)曲線，該響應(yīng)曲線定義了隨著時間的推移到預(yù)測時域，被控變量CV對操縱變量MV(或用于前饋通道的擾動變量)中階躍變化的響應(yīng)。由于被控變量CV(用于直達預(yù)測時域的每個掃描時刻)的系列值，都源自參數(shù)化過程模型準確定義的過程，而參數(shù)化過程模型又是過程模型估計器90為了響應(yīng)操縱變量MV的階躍變化而開發(fā)的，所以該模型通常易于進行數(shù)學(xué)計算。
在確定MPC控制模型以后，MPC模型計算單元92將該模型提供給MPC算法計算單元96，并且為了將來使用或者為了更新MPC控制器54時，將該模型下載到MPC控制器54的被控變量預(yù)測單元70中，存儲該模型。本質(zhì)上同時，移動補償(penalty on move)和設(shè)定點目標矢量濾波單元94計算或者以不同的方式確定將在MPC控制器54中使用的移動補償和設(shè)定點軌線或者濾波系數(shù)。在下面將作更詳細描述的一個實施例中，設(shè)定點目標矢量濾波軌線和移動補償分別是用在SP預(yù)測單元80和MPC算法塊85中的控制調(diào)諧變量，它們可以被自動計算。例如，移動補償會自動基于到達穩(wěn)態(tài)的過程時間TSS，該TSS根據(jù)過程模型估計器90開發(fā)的過程模型的響應(yīng)時間被依次確定。在另一個實施例中，移動補償和設(shè)定點目標矢量濾波軌線可以由例如控制操作員的用戶輸入或者指定。
MPC算法計算單元96利用MPC控制模型(典型地將該模型求逆)和移動補償值，基于新確定的過程模型，確定適當(dāng)?shù)目刂扑惴ü㎝PC算法塊85使用。此后，在適當(dāng)?shù)臅r候，比如當(dāng)過程50處于穩(wěn)態(tài)或者類似穩(wěn)態(tài)時，或者當(dāng)被用戶通過用戶界面指令時，自適應(yīng)模型發(fā)生器52通過將新的MPC控制模型下載到被控變量預(yù)測單元70，將新的SP軌線或者濾波系數(shù)下載到SP預(yù)測塊80(如果SP軌線或者濾波系數(shù)發(fā)生變化)，并將新的MPC控制算法下載到MPC算法塊85，來更新MPC控制器塊54。
通過這種方式，當(dāng)過程模型估計器90確定或者發(fā)現(xiàn)與用于配置MPC控制器54的過程模型在某些重要的方式上不同的用于過程50的過程模型時，MPC模型計算單元92和MPC算法計算器塊96，可以以該模型計算新的MPC控制器參數(shù)、模型和算法為基礎(chǔ)，然后將這些新的MPC控制器元素下載到MPC控制器54。
重要的是，可以確定，控制時域為1或2，也可能更多的單回路MPC或其它DMC型控制器，不需要大量計算就可以如上述一樣調(diào)整，因此可以確定，當(dāng)過程正在運行時，這樣的自適應(yīng)控制器可以在在線分布式或者其它過程控制器中運行或者執(zhí)行，從而提供了可靠的在線自適應(yīng)MPC(或者其它DMC型)控制器。特別地，用于控制時域為1或2的單回路MPC控制器的MPC控制算法(如用在圖2中的塊85中)可以被直接定義，即用非遞歸的不使用矩陣計算的一個或多個簡單數(shù)學(xué)公式來定義。因此，在這些情況下，為塊85確定MPC控制算法在計算上的開銷不大，從而基于接收到的新過程模型，允許對MPC控制塊54的新的MPC控制模型和控制算法進行頻繁和快速的重新計算。由于這樣的調(diào)整可以快速并實時地進行，并且可以在實際上執(zhí)行MPC控制器54的分布式控制器中進行，所以可以在過程50運行的同時更新或調(diào)整在線MPC控制器塊54。
更進一步地，由上述可知，已經(jīng)確定，在很多情況下，比如在死區(qū)時間占主導(dǎo)地位的過程中，以及過程到達穩(wěn)態(tài)的時間隨著時間的推移而改變的情況下，包括具有較小的控制時域(例如，為1或更大，最多可能為五)的MPC的單回路MPC控制器，比PID控制器提供了更好的控制性能。
圖3示出了流程圖100，其可以被自適應(yīng)MPC控制塊38使用以便在圖1所示的控制器11內(nèi)執(zhí)行自適應(yīng)控制。在例行程序100的第一部分102中，過程模型估計器90在過程50在線操作的同時操作，以采集過程輸入/輸出數(shù)據(jù)，比如表示被控變量CV、操縱變量MV、設(shè)定點SP和擾動變量DV的數(shù)據(jù)，以及其它任何所需的或者必要的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)存儲在存儲器中。定期地，比如在每次數(shù)據(jù)采集事件之后、在采集一定數(shù)量的數(shù)據(jù)之后、在一定時間后、響應(yīng)用戶的命令等，過程模型估計器90查找用于定義新的過程模型的數(shù)據(jù)塊，特別地，在過程輸入中查找擾動(比如，控制信號的變化)，該擾動會引起過程輸出(比如，被控變量CV)發(fā)生改變，然后達到穩(wěn)態(tài)值。當(dāng)檢測到這樣的變化時，或者響應(yīng)于用戶對一組數(shù)據(jù)的選擇，以用于開發(fā)過程模型時，過程模型估計器90分析所選擇的或者所確定的過程數(shù)據(jù)塊來產(chǎn)生新的過程模型。
更特別地，可以由過程模型估計單元90實現(xiàn)的框104，采集過程輸入/輸出數(shù)據(jù)，框106確定是否在一段時間內(nèi)采集了足夠的數(shù)據(jù)，其中在這段時間內(nèi)過程所經(jīng)歷的改變足以計算新的過程模型?？?06也可以對用戶命令做出響應(yīng)，以根據(jù)所選擇的一組過程數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程模型。如果所采集的數(shù)據(jù)不是那些過程模型估計單元90可以用來計算新過程模型的數(shù)據(jù)，或者用戶沒有指令例行程序100開發(fā)新的過程模型，則框104繼續(xù)采集過程輸入/輸出數(shù)據(jù)。另一方面，如果在過程所經(jīng)歷的改變或擾動足夠計算新的過程模型的時間段內(nèi)，已經(jīng)采集了足夠的過程數(shù)據(jù)，或者如果用戶已經(jīng)發(fā)起過程模型計算，那么框108就利用例如美國專利6,577,908和/或美國專利公開2003/0195641中描述的技術(shù)，計算新的過程模型，并將新的過程模型提供給例行程序100的第二部分110。
例行程序100的部分110根據(jù)所確定的過程模型確定新的MPC模型和算法。為了描述方便，框108所確定的過程模型將被假設(shè)為參數(shù)化的一階加滯后過程模型，其包括反饋通道和前饋通道的限定過程增益、過程死區(qū)時間和過程時間常數(shù)的參數(shù)。然而，應(yīng)該理解，過程模型可以只包括反饋通道的參數(shù)，也可以是不同類型或不同種類的一階過程模型，或者可以是除一階過程模型以外的任何過程模型。因此，一般而言，其它類型或形式的過程模型都可以代替該過程模型來使用。
如圖3所示，例行程序100的部分110包括計算框112，其可以由圖2所示的移動補償和設(shè)定點目標矢量濾波單元94實現(xiàn)?？?12基于新的過程模型，為MPC控制器確定掃描速率、執(zhí)行時間、預(yù)測時域(predictive horizon)和達到穩(wěn)態(tài)的時間中的一個或多個。
同自適應(yīng)PID控制技術(shù)類似，基于過程模型，更特別地，基于過程模型的時間常數(shù)，在每次成功的進行完模型辨識后，對達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS進行更新。然而，不同于可以以任何掃描速率(只要掃描速率比過程響應(yīng)速率快兩倍)運行的PID控制器，自適應(yīng)MPC控制器必須以一掃描速率運行，其中該掃描速率使得達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS在MPC控制器所使用的預(yù)測時域的范圍內(nèi)。為了調(diào)整或改變作為自適應(yīng)過程的一部分的MPC控制器的掃描速率，并因此提供更好的控制，已經(jīng)確定MPC控制器所使用的執(zhí)行時間或者預(yù)測時域(通常被固定在MPC控制器中)可以改變，以便因此提供更好的MPC控制操作。
為了保證選擇新的合適的掃描速率，框112首先用任何已知的方式，尤其是基于例如MPC控制器54的反饋通道的過程模型中所確定的時間常數(shù)，根據(jù)新的過程模型確定達到穩(wěn)態(tài)的過程時間TSS。達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS可以由實際的時間(比如，分鐘、秒等)確定或表示，或者基于達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS是基于固定的每個執(zhí)行周期的控制器執(zhí)行時間，所以達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS可以由控制器所需的執(zhí)行周期的數(shù)量來表示。
接下來，執(zhí)行時間可以被計算成達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS除以允許的最大預(yù)測時域，其中，該允許的最大預(yù)測時域可以由用戶設(shè)定或者由配置工程師在自適應(yīng)MPC控制器的配置階段設(shè)定。這個計算式可以表示為Exec_Time＝Trunc[TSS/PHmaX]
其中Exec_Time＝執(zhí)行時間；TSS＝達到穩(wěn)態(tài)的時間；PHmax＝最大預(yù)測時域。
這里，Trunc是數(shù)學(xué)上的截尾操作。
在所描述的實施例中，所使用的最大預(yù)測時域PHmax為120，這意味著最多120個預(yù)測可以在每次掃描期間由被控變量預(yù)測單元70計算。然而，在很多情況下，這種計算會導(dǎo)致余數(shù)，這使得MPC的操作出現(xiàn)多多少少的不準確。為了避免除法中帶有余數(shù)，進而減少浮點誤差和控制器操作中的抖動，可以允許預(yù)測時域在最小值PHmin和最大值PHmax之間變化，并且可以選擇，以便預(yù)測時域PH和執(zhí)行時間的乘積等于達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS。然后，所選擇的預(yù)測時域代替允許的最大預(yù)測時域PHmax，用作MPC控制器內(nèi)所有內(nèi)部回路(即，如圖2所示的控制塊54中的塊70、74、80、84和85)的預(yù)測時域。因此，在這種情況下，預(yù)測時域根據(jù)為新過程模型所確定的達到穩(wěn)態(tài)時間TSS，可以在例如60到120之間變化。
下述的表1示出各種執(zhí)行時間Exec_Time和所選擇的預(yù)測時域PH的組合的示例，這些組合可以基于特定的達到穩(wěn)態(tài)時間TSS，有利地用在MPC控制器54內(nèi)。應(yīng)該理解，在這個例子中，表中的達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS(其是已知變量，根據(jù)該變量確定執(zhí)行時間和預(yù)測時域)是在10到12800秒之間變化，同時執(zhí)行時間在0.1到213ms之間變化，以使得所選擇的預(yù)測時域PH在各種情況下都在60到120之間變化。雖然不是必須的，但是對于每個大于3200的達到穩(wěn)態(tài)的時間，預(yù)測時域都被設(shè)置為60，即，允許的最小值，這是因為大于60的預(yù)測時域?qū)τ谶@么大的達到穩(wěn)態(tài)的時間是不必要的。在任何情況下，如果需要的話，表1或者類似這樣的預(yù)先計算的表所示的結(jié)果，可以被存儲在自適應(yīng)模型發(fā)生器52內(nèi)，用于基于所確定的過程模型達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS，確定用在MPC控制器中的預(yù)測時域，其中，類似這樣的預(yù)先計算的表，將需要的預(yù)測時域和執(zhí)行時間的組合與所確定的不同的達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS相關(guān)聯(lián)。當(dāng)然，基于所確定的達到穩(wěn)態(tài)的時間，產(chǎn)生預(yù)測時域和執(zhí)行時間的組合的任何其它所需的方式，可以替換使用。
表1


可見在任何情況下，自適應(yīng)MPC控制器塊38實際上能在調(diào)整過程中調(diào)整或改變它的預(yù)測時域和執(zhí)行時間，以保證控制器的掃描速率被設(shè)置成在預(yù)測時域內(nèi)保持達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS。如果需要的話，框112可以比較執(zhí)行時間和控制器的掃描速率來確定所選擇的或者所計算的執(zhí)行時間是否小于所配置的控制器的掃描速率。如果此條件為真，框112可以經(jīng)由例如操作員界面應(yīng)用程序44給用戶發(fā)送警告消息，指示應(yīng)該增加控制器塊的掃描速率來使MPC控制器正常運行。
接下來，可以在如圖2所示的MPC模型計算塊92中執(zhí)行的框114，確定或者建立階躍響應(yīng)模型(MPC控制模型)，該模型定義了隨著預(yù)測時域PH所定義的時間的推移，被控變量CV對于操縱變量MV(用于反饋回路)的階躍變化的反應(yīng)，以及隨著預(yù)測時域PH所定義的時間的推移，被控變量CV對于擾動變量DV(用于前饋回路)的階躍變化的反應(yīng)。當(dāng)然，這樣的階躍響應(yīng)模型可以根據(jù)塊90開發(fā)的過程模型通過數(shù)學(xué)計算產(chǎn)生。一般而言，針對每個控制器掃描數(shù)，計算被控變量CV的響應(yīng)，其中，控制器掃描數(shù)被框112定義的預(yù)測時域PH所限定。因此，如果預(yù)測時域是120，響應(yīng)于第一次操縱變量MV中的階躍變化，將確定120個不同的被控變量CV的響應(yīng)，以定義MPC階躍響應(yīng)模型(用于反饋控制器通道)。此階躍響應(yīng)模型在此被表示成為階躍響應(yīng)矢量B，用非向量形式表示即為(b1，b2，....，bi，...bp)，其中，p是所選擇的預(yù)測時域，bp是在所選擇的預(yù)測時域時的響應(yīng)。
接下來，框116計算或者確定用在MPC算法中的移動補償和誤差補償，并且如果需要的話，計算或者確定用在MPC控制器中的設(shè)定點濾波器常數(shù)或者軌線，以確定MPC控制器54的響應(yīng)和魯棒性。本質(zhì)上，這些參數(shù)是MPC控制器的調(diào)諧參數(shù)。如果需要的話，誤差補償、SP濾波因子和移動補償可以被自動確定，或者由用戶通過例如圖1所示的用戶界面應(yīng)用程序44進行設(shè)定。
自動設(shè)置設(shè)定點目標矢量濾波時間常數(shù)的一種方式是定義設(shè)定點目標矢量濾波時間因子，該設(shè)定點目標矢量濾波器時間因子定義了關(guān)于過程達到穩(wěn)態(tài)的時間的設(shè)定點目標矢量濾波的操作。比如，設(shè)定點目標矢量濾波器時間因子的范圍可以為0到4，隨后，設(shè)定點目標矢量濾波時間常數(shù)(定義了設(shè)定點目標矢量濾波器的時間常數(shù))可以確定為過程達到穩(wěn)態(tài)的時間TSS與設(shè)定點目標矢量濾波時間因子的乘積。應(yīng)該理解，這個設(shè)定點目標矢量濾波因子可以隨著每次對新過程模型的辨識而改變。當(dāng)然，如果需要的話，設(shè)定點目標矢量濾波因子或者設(shè)定點目標矢量濾波時間常數(shù)都可以由用戶選擇或者提供。
一般而言，誤差補償(在計算控制器的移動時，定義了MPC控制器算法應(yīng)用于期望的CV和預(yù)測的CV之間的誤差矢量的系數(shù))可以被設(shè)為1，并且不需要改變。事實上，在單回路系統(tǒng)中，只有移動補償(POM)和誤差補償(PE)之間的比例重要，這意味著只要這些變量中的一個是可變的，其它的就不需要是可變的了。
在一個實施例中，每當(dāng)過程模型變化時，都可以根據(jù)下式計算缺省的移動補償(定義了MPC控制算法在計算控制器移動的過程中，獲得單元控制信號的移動補償)PM=3(1+6DTPH+3G×DTPH).]]>這里DT是過程死區(qū)時間(來自過程模型)，PH是預(yù)測時域，G是過程增益(來自過程模型)，PM是所計算的移動補償。一般而言，這個已經(jīng)基于觀察被啟發(fā)式地確定的方程式，隨著過程死區(qū)時間的增加，以及較低程度的隨著過程增益的增加，獲取更高的移動補償。當(dāng)然，可以替代使用計算移動補償?shù)耐扑]或缺省值的其它方程式或方法。
在任何情況下，移動補償?shù)耐扑]值都可以作為只讀參數(shù)，示出在用戶界面(比如，使用圖1所示的界面應(yīng)用程序44)上。然而，如果需要的話，用戶界面應(yīng)用程序44可以允許用戶將推薦值(可以被當(dāng)作默認值使用)改為其它值。執(zhí)行這種改變的方式包括允許用戶直接指定需要的POM，或者允許用戶指定用于改變推薦值的POM因子(即，作為推薦值的乘數(shù))。這樣的POM因子的范圍可以為例如從0.1到10，也可以由用戶使用用戶界面顯示屏幕的滾動條或者屬性對話框，進行改變或者選擇。在任何情況下，除了推薦POM值和POM因子，用戶界面還可以制定用在MPC控制器中的POM的實際值(實際值是POM因子和POM推薦值的乘積)。
再次參見圖3，接下來，框118計算或者確定用在圖2所示的MPC算法塊85中、在MPC控制器54的操作中使用的MPC控制算法。一般而言，當(dāng)MPC控制器54是控制時域為1或2的單回路控制器時，這種算法可以用封閉的形式表示，這意味著基于模型更新，重新產(chǎn)生此算法可以被直接計算出來。
框118一般根據(jù)階躍響應(yīng)模型(或階躍響應(yīng)矢量)、移動補償(POM)和誤差補償(對于此討論，它被假設(shè)為1)，開發(fā)MPC無約束增量控制器。在控制器掃描為k時，控制時域為m和預(yù)測時域為p的增量控制器一般的解決方案是ΔU(k)＝KEp(k)＝(SuTΓyTΓySu+ΓuTΓu)-1SuTΓyTΓyEp(k)其中K為MPC控制器的待計算的控制器增益矩陣；ΔU(k)是m階正增量控制器輸出移動矢量；Γy＝diag[γ1，γ2，...，γp]是輸出誤差的補償矩陣；Γu＝diag[u1，u2，...，um]是控制移動的補償矩陣；Su是p×m過程動態(tài)矩陣(控制矩陣)；Ep(k)是預(yù)測時域上的誤差矢量。
對于控制時域等于1的MPC控制器，動態(tài)矩陣(轉(zhuǎn)置矩陣)是SuT＝BT＝[b1，...，bi，...bp]T，其是簡單的轉(zhuǎn)置階躍響應(yīng)矢量。
另外Γy＝diagp[γ，γ，...，γ]和Γu＝diag[u]＝u其中，每個u是單獨的移動補償，每個y是單獨的誤差補償?，F(xiàn)在，由上述可知，MPC控制器矩陣通常可以表示為K=(SuTΓyTΓySu+u2)-1SuTΓyTΓy=γ2(b1,...,bi,...,bp)Σipbi2γ2+u2=b1,...,bi,...,bpΣipbi2+u2γ2]]>這樣假設(shè)是合理的，并且建立自適應(yīng)控制器，以便γ＝1。因此，控制器增益矩陣可以表示為K=b1,...,bi,...,bpΣipbi2+u2=b1,...,bi,...,bpc1+c2]]>因此，可以很容易地看到控制時域為1的單回路MPC控制器是簡單的由兩個系數(shù)之和依比例確定的階躍響應(yīng)矢量，這兩個系數(shù)為c1=Σipbi2,]]>并且c2＝u2。
因此，作為一種封閉形式的非遞歸和非矩陣的公式，重新產(chǎn)生控制器增益矩陣K，是簡單的計算步驟，其中該公式在每次新的過程模型被辨識且過程正在運行的同時，被控制器11中的如圖2所示的MPC算法塊85在線使用。
在控制時域等于1的MPC控制器的情況下，動態(tài)矩陣(轉(zhuǎn)置矩陣)可以表示為SuT=b1,...,bi,...,bp-1,bp0,b1,...,bi,...,bp-1T]]>同Γy＝diagp[γ，γ，...，γ]和Γu=diag[u]=u,00,u.]]>在這種情況下，控制器增益矩陣K被推導(dǎo)為K=(SuTΓyTΓySu+u2,00,u2)-1SuTΓyTΓy=γ2Σ1pbi2+u2,γ2Σ1p-1bibi+1γ2Σ1p-1bibi+1,γ2Σ1p-1bi2+u2-1b1,...,bi,...,bp-1,bp0,b1,...,bi,...,bp-1γ2]]>K=γ2Σ1p-1bi2+u2γ2,-Σ1p-1bibi+1-Σ1p-1bibi+1,Σ1pbi2+u2γ2γ4(Σ1p-1bi2+u2γ2)(Σ1pbi2+u2γ2)-γ4(Σ1p-1bibi+1)2b1,...,bi,...,bp-1,bp0,b1,...,bi,...,bp-1γ2]]>K=b1(Σ1p-1bi2+u2γ2),b2(Σ1p-1bi2+u2γ2)-b1Σ1p-1bibi+1,...,bp(Σ1p-1bi2+u2γ2)-bp-1Σ1p-1bibi+1-b1Σ1p-1bibi+1,-b2Σ1p-1bibi+1+b1(Σ1pbi2+u2γ2),...,-bpΣ1p-1bibi+1+bp-1(Σ1pbi2+u2γ2)(Σ1p-1bi2+u2γ2)(Σ1pbi2+u2γ2)-(Σ1p-1bibi+1)2.]]>為了更簡單地表達此公式，可以將以下變量定義為
m=Σ1p-1bi2+u2γ2;]]>m=Σ1pbi2+u2γ2=m+bp;]]>l=Σ1p-1bibi+1;]]>r1=lm;and]]>r2=nl.]]>隨后，利用這些變量，控制器增益矩陣K可以被表示為K=b1m,b2m-b1L,...,bpm-bp-1l-b1l,-b2l+b1n,...,-bpl+bp-1nmn-l2=m(b1,b2(1-b1b2r1),...,bp(1-bp-1bpr1))l(-b1,-b2(1-b1b2r2),...,-bp(1-bp-1bpr2))mn-l2]]>其也可以被重新表示為K=m(b1,b2(1-b1b2r1),...,bp(1-bp-1bpr1))l(-b1,-b2(1-b1b2r2),...,-bp(1-bp-1bpr2))mn-l2=m1m2mn-l2.]]>現(xiàn)在，對于k1的第一控制器移動的MPC控制器增益矩陣(即，兩個控制時域中較大的第一控制器)為k1=[m1]mn-l2=[m(b1,b2(1-b1b2r1),...,bp(1-bp-1bpr1))]mn-l2=[b1,b2(1-b1b2r1),...,bp(1-bp-1bpr1)n-lr1.]]>因此，應(yīng)該理解，雙移動控制器的第一移動是重新調(diào)整的階躍響應(yīng)矢量，在某種程度上與控制時域為1的控制矢量類似。所有的階躍響應(yīng)系數(shù)的常數(shù)比例因子為1n-lr1=1Σ1pbi2+u2γ2-(Σ1p-1bibi+1)2Σ1p-1bi2+u2γ2.]]>當(dāng)移動補償(u)增大時，該系數(shù)減小，所以每個階躍響應(yīng)系數(shù)的單個比例因子可以表示為1-bp-1bpr1=1-bp-1bpΣ1p-1bibi+1Σ1p-1bi2+u2γ2.]]>這個推導(dǎo)得到的公式用更清楚的方式描述了階躍響應(yīng)矢量和控制器矢量的類似之處。然而，這個公式并不適合控制器計算，因為在這個階躍系數(shù)比例中存在被0除的不可控制的可能性。然而，更合適的實現(xiàn)形式可以定義為k1=[b1m,b2m-b1l,...,bpm-bp-1l]mn-l2.]]>為了確定第一移動的控制器增益，可以設(shè)置如下的計算順序首先，按照m=Σ1p-1bi2+u2γ2]]>計算m。
第二，按照n=Σ1pbi2+u2γ2=m+bp]]>計算n。
第三，按照l=Σ1p-1bibi+1]]>計算l。
接下來，計算mn-l2。
此后，用m重新調(diào)整階躍響應(yīng)，然后用l重新調(diào)整階躍響應(yīng)并右移，即令b1＝0。接下來，減去這兩個經(jīng)過重新調(diào)整的階躍響應(yīng)mB-lB(移位)，并且用 重新調(diào)整從此步驟獲得的矢量，以便得到控制器矢量。用同樣的方式，第二控制器移動k2的MPC控制器矩陣或增益可以被表示為k2=[m2]MN-L2=[(-b1,-b2(1-b1b2R2),...,-bp(1-bp-1bpR2))]MR2-L.]]>由上述可知，對于控制時域為2的單回路MPC控制器的情況，控制器增益公式不需要花費大量的計算，因此當(dāng)控制器正在操作以控制過程時，該控制器增益公式可以在控制器內(nèi)部被在線確定。此外，盡管在這里已經(jīng)提出了控制時域為1和2的MPC控制器的控制器增益算法，但是控制時域較大，比如3、4、5甚至更大的MPC控制器，也可以利用數(shù)學(xué)計算來表達和確定，其中這些數(shù)學(xué)計算可以在過程控制器設(shè)備中執(zhí)行，從而使得在過程的實際控制中，能夠在線重新產(chǎn)生自適應(yīng)MPC控制器。
再次參見圖3，框118計算或者產(chǎn)生用在圖2所示的MPC算法塊85中的控制器增益算法之后，框120確定是否應(yīng)該用新的控制器參數(shù)更新MPC控制器54。作為該處理的一部分，框120可以確定當(dāng)前過程是否處于穩(wěn)態(tài)或者處于類似的穩(wěn)態(tài)，再或者是否已經(jīng)準備更新MPC控制器54?？?20可以確定或者替代確定是否用戶已經(jīng)發(fā)起自適應(yīng)周期，或者是否已經(jīng)指定MPC控制器54應(yīng)該基于新的過程模型進行更新。如果過程目前正在經(jīng)歷控制變化，或正在經(jīng)歷被控變量CV的顯著波動，那么框120可以等待，直到過程處于穩(wěn)態(tài)或者類似的穩(wěn)態(tài)。然而，當(dāng)過程處于穩(wěn)態(tài)或者正在經(jīng)歷控制器變化的狀態(tài)，以及如果需要的話，用戶已經(jīng)被授權(quán)進行控制器更新，那么框122就將新的控制算法下載到MPC算法塊85，并將新的響應(yīng)模型下載到被控變量預(yù)測單元70。另外，框122將新的掃描速率、達到穩(wěn)態(tài)的時間、執(zhí)行時間和預(yù)測時域下載到MPC控制器54的所有塊70、74、76、80和85中，因此這些塊都根據(jù)相同的預(yù)測時域、掃描速率和執(zhí)行時間進行操作。更進一步，如果需要的話，新的設(shè)定點目標矢量濾波常數(shù)或因子可以被下載到SP預(yù)測單元80，而新的移動補償值可以被提供，以便在控制器算法85中使用，從而基于新的過程模型，用新的控制常數(shù)調(diào)諧MPC控制器54。
當(dāng)下載完成后，框122將控制返回到框104，以繼續(xù)采集數(shù)據(jù)。當(dāng)然，應(yīng)該理解，在例行程序100的其它塊的操作過程中，控制框104可以繼續(xù)采集過程數(shù)據(jù)。更進一步，由上述可知，設(shè)定點目標矢量濾波因子或者時間常數(shù)以及移動補償變量這兩個調(diào)諧因子，可以被用戶隨時改變，并可以隨時被下載到MPC控制器中，以改變MPC控制器的操作。因此，可以在不同的時間調(diào)諧MPC控制器，也不需要等到MPC控制器已經(jīng)基于新的過程模型更新后再進行調(diào)諧。換句話說，在過程操作期間，MPC控制器54可以在任何時候，用新的設(shè)定點目標矢量濾波因子和新的移動補償值進行更新。
圖4總地示出了自適應(yīng)MPC控制器塊，其表示或描述為功能塊150，該功能塊內(nèi)部連接到功能塊152和154，以形成控制模塊。功能塊152被描述為AI功能塊，功能塊154被描述為AO功能塊，即使其它類型、種類和數(shù)量的功能塊可以替代它們使用，并且在過程操作期間，在控制器(比如圖1中所示的控制器11)中操作，以影響功能塊150的輸入和輸出功能。如圖4所示，自適應(yīng)模型發(fā)生器52和MPC控制器54都被存儲在自適應(yīng)MPC控制器功能塊150中并由其執(zhí)行，并且這些模塊通信方式連接，以接收必要的AI塊152發(fā)送的輸入，并將必要的輸出提供給AO塊154，從而影響過程回路或過程的控制。當(dāng)然，可以提供足夠數(shù)量的AI塊152和AO塊154，并且這些功能塊可以用任何公知的方式連接到加工廠內(nèi)的任何所需的組成部分，以接收任何所需的信號或者發(fā)送信號。然而，一般而言，需要提供給單回路MPC控制器至少一個單獨的AI和單獨的AO塊，以在反饋通道中進行控制。然而，如果需要的話，附加的輸入和輸出可以通信連接到自適應(yīng)模型發(fā)生器52以及MPC控制器54，以對前饋通道提供類似的單回路MPC控制，前饋通道可以按照與上述關(guān)于反饋通道的控制相似的方式被控制。另外，MPC控制器54可以按照此處對反饋通道所描述的一般方式，適用于前饋通道。更進一步，如果需要的話，自適應(yīng)模型發(fā)生器52可以從加工廠接收輸入信號，其中，MPC控制器54不用這些信號控制過程。
圖5示出顯示屏幕200，其由圖1所示的用戶界面應(yīng)用程序44提供在顯示設(shè)備上，例如圖1所示的用戶界面屏幕14，以允許用戶查看在自適應(yīng)MPC功能塊150或38內(nèi)發(fā)生了什么，以及指導(dǎo)自適應(yīng)MPC過程。特別的，用戶界面應(yīng)用程序44可以提供顯示器200，以使用戶查看和選擇用于確定過程模型的數(shù)據(jù)；初始化模型調(diào)整程序；為MPC控制器提供或改變調(diào)諧參數(shù)等。特別的，顯示器200包括過程操作顯示區(qū)域210，用于示出過程的當(dāng)前操作，尤其是，被控變量、設(shè)定點、操縱變量和/或任何其它所需變量的歷史值，以便用簡單易懂的方式表示或顯示過程操作。如果需要的話，用戶可以查看這些數(shù)據(jù)，并且可以加重或選擇(利用鼠標或其它輸入設(shè)備)部分數(shù)據(jù)，用于標明當(dāng)計算過程的新過程模型時使用的數(shù)據(jù)。
顯示器200的部分220描述了與過程和MPC控制器有關(guān)的各種模型的信息，用于使用戶更好地了解現(xiàn)在，在過程內(nèi)部或過程的自適應(yīng)MPC部分內(nèi)正在發(fā)生什么。圖5的部分220被分為四個子部分，包括反饋模型部分222、MPC反饋模型部分224、操作部分226和MPC調(diào)諧部分228。一般而言，反饋模型部分222將過程模型的指示提供給用戶，其中，該過程模型是為MPC控制器的反饋通道計算的最新過程模型，并且在這種情況下，反饋模型部分222為這種模型提供模型參數(shù)的值，其中模型參數(shù)定義為過程增益、過程時間常數(shù)和死區(qū)時間。當(dāng)前模型不需要是并且將來也不太可能是用于產(chǎn)生正在工廠內(nèi)部運行的MPC控制器的過程模型。
MPC反饋模型部分224示出(在名稱為“Calculated”的欄下面)MPC模型，該模型用于計算MPC算法和當(dāng)前正在被MPC控制器的反饋通道使用的MPC過程模型。在這種情況下，過程控制器當(dāng)前正在利用基于具有過程增益為1.00、時間常數(shù)為20.0和死區(qū)時間為1.0的過程模型產(chǎn)生的MPC控制器來操作。然而，在實現(xiàn)時，部分224也示出了最新為過程確定的作為在下一個調(diào)整周期中使用的過程模型的“Current”值。該模型示出在圖5的示例中，作為反饋模型部分222中示出的最近計算的過程模型。正如所表示的那樣，如果需要的話，用戶可以通過為模型的參數(shù)輸入新的值，來改變或者變更該過程模型。另外，更新按鈕230允許用戶使用在過程模型的當(dāng)前值部分中指定的新的過程模型，來發(fā)起自適應(yīng)MPC產(chǎn)生或計算。當(dāng)然，如果需要的話，除了用戶用更新按鈕230發(fā)起更新以外，在每次過程模型產(chǎn)生后，可以自動使用最新計算的過程模型，并且可以自動地并周期地執(zhí)行MPC控制器調(diào)整，以更新MPC控制模型。
顯示器200的操作部分226示出過程當(dāng)前正在運行的操作區(qū)域。值得注意的是，過程可以被定義為擁有獨立的操作部分，如同由例如被控變量的值或任何其它類型變量的值所確定的一樣。如果需要的話，可以基于過程正運行在其中的操作區(qū)域選擇不同的模型。事實上，一些操作區(qū)域可能更適于這里所描述的自適應(yīng)MPC控制器使用。操作區(qū)域226表明過程模型估計單元正在采集數(shù)據(jù)且處于學(xué)習(xí)模式。
重要的是，MPC調(diào)諧部分228通過允許用戶改變SP濾波器的設(shè)置和移動補償變量，來允許用戶調(diào)諧MPC控制器。尤其，在這種情況下，用戶可以在輸入框235中指定SP濾波因子(當(dāng)前設(shè)置為2)，該因子與過程模型達到穩(wěn)態(tài)的時間相乘，以確定在MPC控制器中使用的SP濾波時間常數(shù)。此外，滾動條238允許用戶改變移動補償?shù)闹狄哉{(diào)諧MPC控制器，從而得到更慢或者更快的響應(yīng)特性。一般而言，滑動條238可以用于指定或者改變移動補償因子，該移動補償因子與如上面對圖3中框113的描述所計算的缺省移動補償相乘。當(dāng)然，如果需要的話，用戶可以直接改變設(shè)定點目標矢量濾波和移動補償因子。
無論如何，用戶顯示屏幕220可以被例如控制操作員的控制或者其它用戶使用，以改變MPC控制器的調(diào)諧，基于在區(qū)域210中選擇的過程數(shù)據(jù)更新過程模型或者使過程模型被重新計算或更新，使MPC控制器用最新的計算過程模型更新等。因此，用戶界面顯示屏幕200給用戶提供了對于MPC控制器的自適應(yīng)更新的高度或高水平的輸入，包括能夠選擇SP濾波因子和移動補償因子定義的控制器的魯棒性，能限定用于產(chǎn)生新過程模型的數(shù)據(jù)以及是否和何時基于特定的過程模型更新MPC控制器。當(dāng)然，自適應(yīng)MPC控制器塊可以完全自動化或者半自動化，其中這些功能可以自動地、周期地或者在重要時間，比如在確定了新的過程模型后執(zhí)行。更進一步，由上述可知，自適應(yīng)MPC控制器可以基于所估計的達到穩(wěn)態(tài)的時間自動計算調(diào)諧參數(shù)，其中，所估計的達到穩(wěn)態(tài)的時間由過程模型計算確定，這消除了已知MPC控制器的共同缺點，即需要執(zhí)行初始調(diào)諧。在一個實施例中，初始過程模型可以根據(jù)過程數(shù)據(jù)確定，達到穩(wěn)態(tài)的時間也可以根據(jù)過程數(shù)據(jù)計算出來，或者用戶可以在開始就輸入達到穩(wěn)態(tài)的時間，其可以用于如上述一樣地為POM和SP濾波因子確定調(diào)諧參數(shù)，也可以用于為控制器確定預(yù)測時域和執(zhí)行時間。同樣地，如果需要的話，用戶可以指定初始過程模型，在第一次建立或者運行MPC控制塊時使用。
盡管自適應(yīng)MPC功能塊在這里被描述和示出為擁有位于同一功能塊中的自適應(yīng)MPC模型發(fā)生器，并因此作為MPC控制器塊在同一設(shè)備中執(zhí)行，但是它也可以在單獨的設(shè)備中執(zhí)行自適應(yīng)模型發(fā)生器，比如在用戶界面設(shè)備中。尤其是，自適應(yīng)模型發(fā)生器可以位于不同的設(shè)備中，比如工作站13之一中，并且自適應(yīng)模型發(fā)生器也可以在控制器的每次運行或掃描期間，在MPC更新階段等，結(jié)合圖2所示與MPC控制器進行通信。當(dāng)然，如果需要的話，通信接口，例如已知的OPC接口，可以用于在其中擁有MPC控制器的功能塊和其它實現(xiàn)或執(zhí)行自適應(yīng)模型發(fā)生器塊的工作站或計算機之間，提供通信接口。
另外，雖然在這里介紹的自適應(yīng)MPC控制器塊和其它塊以及例行程序，都被描述為同F(xiàn)ieldbus和標準4-20毫安設(shè)備集合使用，但是它們同樣可以利用其它的過程控制通信協(xié)議或編程環(huán)境來實現(xiàn)，并且可以與任何其它類型的設(shè)備、功能塊或控制器一起使用。盡管這里描述的自適應(yīng)MPC或其它自適應(yīng)DMC控制塊和有關(guān)的生成和查看例行程序都優(yōu)選用軟件實現(xiàn)，但是它們也同樣可以用硬件、固件等實現(xiàn)，并且可以由任何其它與過程控制系統(tǒng)相關(guān)的處理器執(zhí)行。因此，如果需要的話，這里描述的例行程序100或者它的任何部分，都可以在一個或者多個標準的多用途CPU或特定設(shè)計的硬件或諸如ASIC之類的固件中執(zhí)行。當(dāng)用軟件實現(xiàn)時，軟件可以存儲在計算機可讀存儲器中，比如磁盤、激光盤、光盤、閃存或其它存儲介質(zhì)中，也可以存儲在計算機或處理器等的RAM或ROM中。同樣地，這些軟件可以通過任何已知或所需的傳送方法傳送給用戶或者過程控制系統(tǒng)，例如，包括通過計算機的可讀盤或其它可移動的計算機存儲機制；或者這些軟件可以被調(diào)制，然后通過諸如電話線、因特網(wǎng)等通信信道發(fā)送出去(其被視為與通過可移動的存儲介質(zhì)提供這些軟件相同或者可以互換)。
因此，盡管本發(fā)明已經(jīng)參考具體示例進行了描述，其中，這些示例僅僅是示例性的，而不是限制性的，但是本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)該知道，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可以對所公開的實施例作修改、增加或刪除。
權(quán)利要求
1.一種用于控制過程的過程控制器，該過程控制器包括動態(tài)矩陣控制型控制器，其具有基于輸入信號產(chǎn)生控制信號的控制器算法，其中所述控制信號用于控制過程變量；過程模型估計單元，其與過程相連，以在過程的在線操作期間采集過程數(shù)據(jù)，并且根據(jù)所采集的過程數(shù)據(jù)確定表示過程操作的過程模型；以及控制器調(diào)整單元，其在過程操作期間，使用所述過程模型調(diào)整所述控制器算法。
2.如權(quán)利要求1所述的過程控制器，其中，所述動態(tài)矩陣控制型控制器為模型預(yù)測控制(MPC)控制器。
3.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述MPC控制器為單回路控制器。
4.如權(quán)利要求3所述的過程控制器，其中，所述MPC控制器包括一個或多個反饋通道以及一個或多個前饋通道。
5.如權(quán)利要求4所述的過程控制器，其中，所述控制算法使用比一預(yù)測時域短至少十倍的控制時域。
6.如權(quán)利要求4所述的過程控制器，其中，所述控制算法使用等于2的控制時域。
7.如權(quán)利要求4所述的過程控制器，其中，所述控制算法使用等于1的控制時域。
8.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述控制算法包括一移動補償變量，該移動補償變量在MPC控制器的操作過程中可以改變。
9.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述MPC控制器包括具有設(shè)定點目標矢量濾波參數(shù)的設(shè)定點目標矢量濾波器，其中，所述設(shè)定點目標矢量濾波參數(shù)在MPC控制器的操作過程中可以改變。
10.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述過程模型為一階加滯后過程模型。
11.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述過程模型為參數(shù)化過程模型。
12.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述控制器調(diào)整單元基于所述過程模型，確定用于所述控制算法的預(yù)測時域。
13.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述控制器調(diào)整單元基于所述過程模型，確定用于所述MPC控制器的執(zhí)行時間。
14.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述控制器調(diào)整單元根據(jù)所述過程模型確定達到穩(wěn)態(tài)的時間，并且基于該達到穩(wěn)態(tài)的時間，確定用于控制算法的預(yù)測時域和用于MPC控制器的執(zhí)行時間的組合。
15.如權(quán)利要求2所述的過程控制器，其中，所述控制器調(diào)整單元基于所述過程模型，確定用在所述控制器算法中的移動補償變量值。
16.如權(quán)利要求15所述的過程控制器，其中，所述過程模型定義一過程死區(qū)時間；并且所述控制器調(diào)整單元基于該過程死區(qū)時間確定所述移動補償變量值。
全文摘要
創(chuàng)建和使用自適應(yīng)DMC型或其它MPC控制器的方法包括在過程操作期間，利用模型交換技術(shù)定期確定用于在線過程回路的過程模型，例如參數(shù)化過程模型。然后，當(dāng)MPC控制器在線操作時，該方法基于新的控制模型，利用過程模型產(chǎn)生MPC控制模型，創(chuàng)建MPC控制器算法并將其下載至MPC控制器。此技術(shù)通常適用于單回路MPC控制器，尤其適用于控制時域為1或2的MPC控制器，此技術(shù)使得MPC控制器在過程的正常操作期間可以進行調(diào)整，以改變MPC控制器所基于的過程模型，從而解決過程變化的問題。自適應(yīng)MPC控制器不需要大量計算上的開銷，因此在過程控制系統(tǒng)的分布式控制器中很容易實現(xiàn)，同時提供與PID控制器一樣或者在某些情況下比PID控制器更好的控制，尤其是在死區(qū)時間占主導(dǎo)地位的過程回路中，以及在達到穩(wěn)態(tài)的過程時間內(nèi)受到過程不匹配的過程回路中。
文檔編號G05B13/02GK1940780SQ20061013175
公開日2007年4月4日 申請日期2006年9月30日 優(yōu)先權(quán)日2005年9月30日
發(fā)明者德克·西勒, 威廉·K·沃瓊斯尼斯 申請人:費舍-柔斯芒特系統(tǒng)股份有限公司