存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，包括：（1）在待評估性能的控制回路中，采集一組輸出觀測值序列yt，數(shù)據(jù)長度為p；（2）對輸出觀測序列yt采用基于PSO算法的尋優(yōu)算法對所述控制回路進(jìn)行辨識(shí)，得到所述控制回路的控制模型；（3）根據(jù)所述的控制模型，計(jì)算得到輸出預(yù)測序列；（4）計(jì)算得到輸出差值序列，并對輸出差值序列建立模型得到所述控制回路的最小方差性能下限；（5）利用所述的最小方差性能下限評估所述控制回路的性能。本發(fā)明法能夠完全去除過程輸出的非線性部分，適用于存在執(zhí)行閥粘滯特性的控制回路，能夠精確評估化工過程的控制性能。
【專利說明】存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及工業(yè)控制領(lǐng)域，具體涉及一種存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法。
【背景技術(shù)】
[0002]工業(yè)現(xiàn)場通常包含眾多控制回路，對這些控制回路進(jìn)行檢查及維護(hù)是生產(chǎn)過程運(yùn)行中一項(xiàng)棘手而繁重的工作。據(jù)調(diào)查，目前60%以上工業(yè)控制器中都存在性能退化問題。如何利用日常運(yùn)行數(shù)據(jù)對控制回路性能進(jìn)行度量，從而對其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置以獲取更多的經(jīng)濟(jì)效益，已成為眾多學(xué)者探尋的熱點(diǎn)。近年來，控制回路性能監(jiān)控與評估研究成為工業(yè)控制領(lǐng)域廣為關(guān)注的命題。
[0003]控制性能評估(Control performance assessment, CPA)是診斷和提高工況控制效率的重要方法。確定控制性能評估的基準(zhǔn)是控制性能評估的核心問題，直接關(guān)系到能否真實(shí)可靠地反映當(dāng)前控制回路性能與基準(zhǔn)之間的偏差，從而準(zhǔn)確給出當(dāng)前控制回路的可改進(jìn)程度。
[0004]1989年，Harris基于過程操作數(shù)據(jù)，利用時(shí)間序列分析技術(shù)來估計(jì)控制回路的反饋不變量，提出了最小方差性能評估基準(zhǔn)(Harris T J.Assessmentof closed loop performance(1989).The Canadian Journal of ChemicalEngineering, 67 (5) ； 856-861.);隨后，Huang 等(Huang B, Shah S L.Practical issuesin multivariable feedback control performance assessment(1998).Journal ofProcess Control, 8 (5 - 6): 421-30.)將這一思想擴(kuò)展到了多變量的情況，但目前眾多研究大都局限于線性系統(tǒng)，即所針對的系統(tǒng)輸出均為高斯線性序列。
[0005]然而，在實(shí)際生產(chǎn)中，大多數(shù)工業(yè)過程本質(zhì)上都是非線性的，非線性可能來自工業(yè)過程本身、外部擾動(dòng)、執(zhí)行器、傳感器等，其中，控制閥作為整個(gè)控制回路中唯一可動(dòng)的控制部件，是工業(yè)過程控制系統(tǒng)中必不可少的基本裝備之一。
[0006]控制閥安裝在生產(chǎn)現(xiàn)場，常年工作在高溫、高壓、強(qiáng)腐蝕、易堵或易漏等惡劣情況下，不可避免會(huì)出現(xiàn)各種故障和異常。同時(shí)，隨著使用時(shí)間的延長，控制閥還會(huì)出現(xiàn)有回滯、死區(qū)、粘滯等非線性特性，這些非線性特性將不同程度地影響生產(chǎn)系統(tǒng)的控制性能。
[0007]控制閥粘滯特性是最為常見的非線性起因，在引起控制回路振蕩的三個(gè)原因中控制閥粘滯特性占20% - 30%,因此控制閥粘滯特性的研究作為生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，對工業(yè)過程的安全、穩(wěn)定、高效的運(yùn)行有著非常重要的意義，若忽略控制閥粘滯特性，繼續(xù)使用線性方法進(jìn)行控制性能評估，所得結(jié)果可能出現(xiàn)偏差和誤導(dǎo)。
[0008]現(xiàn)有技術(shù)中，針對非線性生產(chǎn)過程的性能評估問題，Harris和Yu提出了一種多項(xiàng)式動(dòng)態(tài)模型逼近的方法(Harris T J, Yu ff.Controller assessment for a class ofnonlinear systems (2007).Journal of Process Control, 17 (7): 607-619.),將最小方差性能基準(zhǔn)擴(kuò)展到一類由非線性動(dòng)態(tài)模型與加性擾動(dòng)組成的非線性系統(tǒng)，該方法的局限性在于僅適用于非線性函數(shù)可微，存在最小方差反饋不變量的控制過程。[0009]當(dāng)控制回路存在的控制閥粘滯特性被描述為不可微非線性函數(shù)的特性時(shí)，為獲得控制回路的可靠性能評估指標(biāo)，主要思路有兩種:一種是利用樣條平滑函數(shù)(smoothing-spline)擬合去除過程輸出的非線性,再對擬合的差值進(jìn)行線性時(shí)間序列建模，進(jìn)一步估計(jì)得到最小方差性能基準(zhǔn)；另一種是探尋控制閥平衡狀態(tài)階段，一旦系統(tǒng)出現(xiàn)控制閥卡滯(stuck-valve)，該階段則可認(rèn)為是線性平衡狀態(tài)，最小方差性能基準(zhǔn)即可直接通過對輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行ARMA建模求解。
[0010]基于上述兩種思路建立的性能評估方法在應(yīng)用中存在局限性:其一，基于樣條平滑函數(shù)的方法由于插值函數(shù)無法完全去除過程輸出的非線性，導(dǎo)致性能評估結(jié)果均大于真實(shí)值，且隨著控制閥粘滯特性的誤差增大進(jìn)一步增加；其二，探尋控制閥平衡狀態(tài)的方法更適合用于出現(xiàn)控制閥卡滯階段足夠長的控制回路，而這種控制回路在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中是很難保證的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011]本發(fā)明提供了一種存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能評估方法，適用于存在控制閥粘滯特性的工業(yè)生產(chǎn)的非線性控制回路中，無需復(fù)雜計(jì)算和對工業(yè)控制過程操作條件的嚴(yán)格限制，能夠完全消除過程輸出的中的非線性部分，有助于準(zhǔn)確地測定化工過程中控制回路的控制性能。
[0012]一種存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，包括:
[0013](I)在待評估性能的控制回路中，采集一組輸出觀測序列yt，數(shù)據(jù)長度為P ；
[0014](2)對輸出觀測序列yt采用基于PSO算法的尋優(yōu)算法對所述控制回路進(jìn)行辨識(shí)，得到所述控制回路的控制模型；
[0015](3)根據(jù)所述的控制模型，計(jì)算得到輸出預(yù)測序列灸；
[0016](4)根據(jù)所述的輸出觀測序列yt和輸出預(yù)測序列少汁算得到輸出差值序列
{乃-夕,}，并對輸出差值序列{兄-J>J建立模型得到所述控制回路的最小方差性能下限；
[0017](5)利用所述的最小方差性能下限評估所述控制回路的性能。
[0018]本發(fā)明中同一時(shí)刻對應(yīng)的觀測值應(yīng)該理解為該時(shí)刻采集的一組過程數(shù)據(jù)；過程數(shù)據(jù)可以是溫度，壓力或者流量等工藝過程數(shù)據(jù)。
[0019]ρ的取值范圍可以依據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定，至少需要在t時(shí)刻之前選擇連續(xù)的兩個(gè)時(shí)刻的輸出觀測值，用于預(yù)測估計(jì)t時(shí)刻的過程數(shù)據(jù)，并與t時(shí)刻采集的輸出觀測值yt做比較，用以測定化工過程的控制性能，為保證預(yù)測的準(zhǔn)確率，通?？梢赃x擇P的取值范圍為大于或等于500，優(yōu)選ρ的取值范圍為500?1000，在保證預(yù)測準(zhǔn)確性的同時(shí)考慮計(jì)算速度要求。
[0020]本發(fā)明直接采用化工過程的可測變量作為輸出觀測值，將多個(gè)時(shí)刻的輸出觀測值組合形成輸出觀測序列，采用基于適用于分析非線性、不可微函數(shù)的優(yōu)化問題的PSO算法的尋優(yōu)算法，建立控制回路的控制模型，計(jì)算得到輸出預(yù)測序列中所有元素的值，并進(jìn)一步計(jì)算輸出差值序列丨久-中所有元素的值，建模計(jì)算得到最小方差性能下限?？刂苹芈返淖钚》讲钚阅芟孪抟曌骺刂葡到y(tǒng)理論意義上可能達(dá)到的最小方差，作為控制回路的最小方差性能下限，可以理解成針對受控對象設(shè)計(jì)一個(gè)最小方差控制器，該最小方差控制器可以使控制回路的輸出方差達(dá)到最小，將最小方差作為評價(jià)控制回路性能的基準(zhǔn)。
[0021]本發(fā)明采用基于PSO算法的尋優(yōu)算法，完成控制模型的辨識(shí)，得到控制模型來計(jì)算輸出預(yù)測序列免，該輸出預(yù)測序列免為輸出觀測序列yt的線性和非線性部分的完全體現(xiàn)，從而輸出差值序列彳父->；!為精確的噪聲模型，即高斯線性序列。
[0022]所述的步驟(2)中采用基于PSO算法的尋優(yōu)算法對輸出觀測值序列y(t)進(jìn)行辨識(shí)，包括以下步驟:
[0023](2-1)采用Hammerstein模型聯(lián)合描述控制閥和受控對象，將控制回路分解為線性部分和非線性部分；
[0024](2-2)分別對所述的線性部分和非線性部分建立模型；
[0025](2-3)根據(jù)所述控制回路輸入的控制信號的振蕩幅度確定粘滯參數(shù)的取值范圍，定義輸出預(yù)測序列為λ，定義輸出差值序列為認(rèn)-少山并以輸出差值序列{Λ -λ}的最小方差作為目標(biāo)函數(shù)，利用 PSO算法對步驟(2-2)建立的模型進(jìn)行全局尋優(yōu)計(jì)算，得到最佳過程模型和最優(yōu)粘滯參數(shù)；
[0026](2-4)根據(jù)最佳過程模型和最優(yōu)粘滯參數(shù)得到非線性部分的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)最佳過程模型得到線性部分的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而得到所述的控制模型。
[0027]所述步驟(2-1)中的線性部分包括控制閥的線性部分和受控對象的線性部分。
[0028]所述步驟(2-2)中對線性部分建立滑動(dòng)平均模型。
[0029]所述步驟(2-2)中對非線性部分建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。
[0030]所述步驟(2-3沖粘滯參數(shù)的取值范圍為0<S<.4和0<j<,4，5, J均為粘滯參數(shù)，A是輸入的控制信號的振蕩幅度。
[0031]根據(jù)最優(yōu)粘滯參數(shù)得到非線性部分的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)最佳過程模型得到線性部分的數(shù)學(xué)模型，兩部分串聯(lián)即可得到控制模型。
[0032]基于PSO算法的尋優(yōu)算法是在利用Hammerstein模型完成對控制回路的過程結(jié)構(gòu)模型描述的基礎(chǔ)上采用PSO算法尋優(yōu)找到最接近控制回路的控制模型。
[0033]本發(fā)明依據(jù)文獻(xiàn)“Estimationof valve stiction in control loops usingseparable least-squares and global search algorithms, Jelali, M., (1998).Journal of Process Control, 18 (7): 632-642)，，提供的方法，米用 Hammerstein 模型實(shí)現(xiàn)對控制閥和受控對象的聯(lián)合描述，將控制回路分解為非線性部分和線性部分。依據(jù)文獻(xiàn) “ identification of ARX-models subject to missing data (1993).AutomaticControl, 38 (5): IEEE Transactions”提供的方法對線性部分建立滑動(dòng)平均模型(Auto-regresive model with external input model, ARX 模型)。
[0034]本發(fā)明依據(jù)文獻(xiàn)“Choudhury, M.A.A.S.，ThornhillN.F, Modeling valvestiction (2005).Control Engineering Practice, 13 (5): 641-658.)，，提供的方法對非線
性部分建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。
[0035]所述步驟(4)中的模型為自回歸滑動(dòng)平均模型。
[0036]控制回路的最小方差性能下限視作控制系統(tǒng)理論意義上可能達(dá)到的最小方差，作為控制回路的最小方差性能下限，可以理解成為受控對象設(shè)計(jì)一個(gè)最小方差控制器，該最小方差控制器可以使控制回路的輸出方差達(dá)到最小，將最小方差作為評價(jià)控制回路性能的基準(zhǔn)。對于高斯線性序列，可直接運(yùn)用時(shí)間序列分析技術(shù)建立自回歸滑動(dòng)平均模型(Autoregressive moving average model，簡稱ARMA模型)，是時(shí)間序列分析的重要技術(shù)，該技術(shù)可依據(jù)文獻(xiàn)(Harris T J.Assessment of closed loop performance (1989).The CanadianJournal of Chemical Engineering, 67 (5): 856-861.)提供的方法，從而求解得到控制回路的最小方差性能下限。
[0037]本發(fā)明一種存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法具有以下優(yōu)
占-
[0038]I)直接采用化工過程的可測變量，無需外部激勵(lì)，對工況無附加擾動(dòng)。
[0039]2)完全采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，無需嚴(yán)格限制的過程操作條件及先驗(yàn)知識(shí)，能夠廣泛適用于存在控制閥粘滯非線性特性的工業(yè)過程。
[0040]3)完全去除過程輸出的非線性部分，使輸出差值序列j>,}為高斯線性序列，
能夠精確評估存在控制閥粘滯特性的非線性過程的控制性能，準(zhǔn)確反映當(dāng)前控制回路性能與最優(yōu)控制回路之間的偏差，從而對當(dāng)前控制回路進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置，提高經(jīng)濟(jì)效益。
[0041]4)易于在當(dāng)前廣泛使用的DCS或工業(yè)控制系統(tǒng)上位機(jī)上實(shí)現(xiàn)，易于計(jì)算，便于實(shí)施。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0042]圖1為本實(shí)施例中的化工過程的流程示意圖；
[0043]圖2為本實(shí)施例的控制性能測定方法的流程圖；
[0044]圖3為【具體實(shí)施方式】中加熱爐溫度控制回路的輸出觀測值；
[0045]圖4為【具體實(shí)施方式】中加熱爐溫度控制回路的輸出觀測值與輸出預(yù)測值對比。
【具體實(shí)施方式】
[0046]下面針對國內(nèi)某大型石化企業(yè)延遲焦化生產(chǎn)過程中主加熱爐的性能評估為例，對本發(fā)明存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能評估方法做詳細(xì)描述。
[0047]如圖1所示，石化過程加熱爐是生產(chǎn)流程中的重要環(huán)節(jié)和主要能耗單元之一，爐出口溫度的平穩(wěn)控制對于提高產(chǎn)品品質(zhì)和降低能耗有著重要意義。
[0048]加熱爐通過瓦斯氣供應(yīng)取熱，瓦斯量根據(jù)上游油性變化而波動(dòng)，需要控制空氣進(jìn)風(fēng)量使瓦斯氣充分燃燒以獲取最大熱量，同時(shí)應(yīng)保證一定的空氣余量，但過多的低溫空氣會(huì)帶走爐內(nèi)熱量，造成燃料浪費(fèi)，損失經(jīng)濟(jì)效益，因此，以加熱爐出口溫度作為被控變量，燃料瓦斯氣開度作為操作變量進(jìn)行回路控制，同時(shí)過程存在隨機(jī)擾動(dòng)。
[0049]瓦斯氣開度調(diào)節(jié)閥(控制閥)屬于該控制回路的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，運(yùn)行一段時(shí)間后出現(xiàn)一定的粘滯特性。正常工況運(yùn)行時(shí)，由于控制閥的粘滯特性，使回路被控變量數(shù)據(jù)產(chǎn)生振蕩，經(jīng)過平穩(wěn)化的加熱爐出口溫度數(shù)據(jù)如圖3所示，圖3中橫坐標(biāo)為采樣點(diǎn)序數(shù)，單位為Samples (I個(gè)Sample對應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)采樣間隔)；縱坐標(biāo)為正常工況下加熱爐出口溫度。
[0050]利用本發(fā)明提供的控制性能評估方法進(jìn)行該化工生產(chǎn)過程的控制性能評估，如圖2所示，包括以下步驟:
[0051](I)采集一組輸出觀測序列，記為yt,如圖3所示，本實(shí)施例中數(shù)據(jù)長度P取500 ；
[0052](2)對輸出觀測序列yt采用基于PSO的尋優(yōu)算法對該化工過程的控制回路進(jìn)行辨識(shí)，得到該控制回路的控制模型；
[0053](3)由辨識(shí)所得的控制模型，得到該化工過程的輸出預(yù)測序列免；
[0054](4)將輸出觀測序列yt與輸出預(yù)測序列少對應(yīng)相減，得到輸出差值序列{Λ -灸}，并對輸出差值序列In -兌}建立ARMA模型，求解ARMA模型得到待評估的控制回路的最小方差性能下限 0.0076，利用該最小方差性能下限評估控制回路的性能。
[0055]對輸出觀測序列yt采用基于PSO的尋優(yōu)算法對該化工過程的控制回路進(jìn)行辨識(shí)過程如下:
[0056](2-1)采用Hammerstein模型聯(lián)合描述控制閥和受控對象,將控制回路分解為線性部分和非線性部分，線性部分包括控制閥的線性部分和受控對象的線性部分；
[0057](2-2)對線性部分建立ARX模型，對非線性部分建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型；
[0058](2-3)根據(jù)輸入的控制信號Ut (本實(shí)施例中為瓦斯氣流量調(diào)節(jié)閥的輸入信號)的振蕩幅度確定粘滯參數(shù)的取值范圍，滿足O < S <.4和O < j <.4，5， 均為粘滯參數(shù)，A是輸入的控制信號的振蕩幅度，本實(shí)施例中A=I ；
[0059]定義輸出預(yù)測序列為芡，定義輸出差值序列為{乃-兌}，并以輸出差值序列{乃-灸}的最小方差作為目標(biāo)函數(shù)，在滿足0<5< 4和0<)<2的條件下，得到最佳過程
模型和最優(yōu)粘滯參數(shù)，其中最佳過程模型為 即滿足:y/ -0.9018yt =
O-2944V，最優(yōu)粘滯參數(shù)分別為
【權(quán)利要求】
1.一種存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，包括: (1)在待評估性能的控制回路中，采集一組輸出觀測序列yt，數(shù)據(jù)長度為P； (2)對輸出觀測序列It采用基于PSO算法的尋優(yōu)算法對所述控制回路進(jìn)行辨識(shí)，得到所述控制回路的控制模型； (3)根據(jù)所述的控制模型，計(jì)算得到輸出預(yù)測序列乃； (4)根據(jù)所述的輸出觀測序列yt和輸出預(yù)測序列，計(jì)算得到輸出差值序列(y-，并對輸出差值序列 建立模型得到所述控制回路的最小方差性能下限； (5)利用所述的最小方差性能下限評估所述控制回路的性能。
2.如權(quán)利要求1所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述的步驟(2)中采用基于PSO算法的尋優(yōu)算法對輸出觀測值序列yt進(jìn)行辨識(shí)，包括以下步驟: (2-1)采用Hammerstein模型聯(lián)合描述控制閥和受控對象，將控制回路分解為線性部分和非線性部分； (2-2)分別對所述的線性部分和非線性部分建立模型； (2-3)根據(jù)所述控制回路輸入的控制信號的振蕩幅度確定粘滯參數(shù)的取值范圍，定義輸出預(yù)測序列為j>(，定義輸出差值序列力 并以輸出差值序列 的最小方差作為目標(biāo)函數(shù)，利用PSO算法對步驟(2-2)建立的模型進(jìn)行全局尋優(yōu)計(jì)算，得到最佳過程模型和最優(yōu)粘滯參數(shù)； (2-4)根據(jù)最佳過程模型和最優(yōu)粘滯參數(shù)得到非線性部分的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)最佳過程模型得到線性部分的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而得到所述的控制模型。
3.如權(quán)利要求2所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述步驟(2-2)中所述的對線性部分建立滑動(dòng)平均模型。
4.如權(quán)利要求2所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述步驟(2-2)中所述的對非線性部分建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。
5.如權(quán)利要求2所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述步驟(2-3)中粘滯參數(shù)的取值范圍為0<S< J和0< J j，J均為粘滯參數(shù)，A是輸入的控制信號的振蕩幅度，A的默認(rèn)值為I。
6.如權(quán)利要求3或4所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述步驟(2-1)中的線性部分包括控制閥的線性部分和受控對象的線性部分。
7.如權(quán)利要求5所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述的步驟(4)中的模型為自回歸滑動(dòng)平均模型。
8.如權(quán)利要求6所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述步驟(I)中P的取值范圍大于等于500。
9.如權(quán)利要求7所述的存在控制閥粘滯特性的化工過程的控制性能測定方法，其特征在于，所述步驟(I)中P的取值范圍為500-1000。
【文檔編號】G05B23/02GK103439968SQ201310380004
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月28日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月28日
【發(fā)明者】謝磊, 師明華, 郭子旭, 王旭, 張冬明, 蘇宏業(yè), 古勇 申請人:浙江大學(xué)