模块多变量广义预测控制及应用

论文摘要

现代工业的发展对过程控制提出了更高的要求，迫切需要解决多变量、多目标、有约束的动态优化控制问题。 静态模块多变量控制可以显式处理多目标有约束稳态优化控制问题，它采用模块化的分层控制器结构，按照优先级顺序将各个目标分配到相应的模块，每个模块处理一个控制目标，按照字典序极小化方法由高到低依次满足各个目标。这种结构能清晰表达工程上的权衡和决策，符合工业过程控制的要求。 阶梯式控制技术可以大大降低预测控制未来控制量计算的复杂度。本文将模块多变量控制与阶梯式广义预测控制相结合，提出模块多变量广义预测控制(MMGPC)，它能够实现动态模块多变量优化控制。动态模块多变量控制能较好地处理现代工业过程迫切需要解决的多目标、有约束动态优化控制问题；阶梯式广义预测控制则对大惯性、大时延、强干扰的过程对象有很好的控制效果，且鲁棒性较强。两者的结合使得模块多变量广义预测控制器在实际应用中取得了较好的效果。 智能监督级对于提升先进控制器的连续运行时间和投用率有重要意义。本文从辨识监督级和控制器监督级两方面总结了智能监督级的研究现状、研究内容和任务，归纳并提出一般性的辨识监督级和控制器监督级的框架结构。这种面向对象的模块化监督级结构方便了监督级的设计和重构，对智能监督级实例的设计有一定意义。 动态模块多变量控制的应用研究证实了它的优良性能和实用价值。本文中的应用研究包括三部分内容： 1、电站锅炉主蒸汽温度的模块多变量广义预测控制 经过对操作工艺的仔细分析可以发现，电站锅炉主蒸汽温度控制实际上是一个多目标、有约束的优化控制问题，模块多变量广义预测控制比其它只关注设定值目标的控制算法更接近问题的本原。 为了获得被控对象的数学模型，本文将最小二乘法与相关系数法相结合，提出一种新的建模方法。它可以获得模型阶次、纯滞后等模型结构的信息，并辨识出模型系数。 2、多段冷激式氨合成塔全塔温度的模块多变量广义预测控制 多段冷激式氨合成塔在我国合成氨工业中具有重要的地位。本文详细分析了多段冷激式氨合成系统工艺和温度控制的特点与难点，根据分析结果设计了模块多变量广义预测控制器框架结构，并对控制目标和控制量优先级问题进行了讨论。 为了模块多变量广义预测控制器的有效实施，本文还讨论了以下问题：建模数据的获取和模型辨识方法；多种前馈控制器的引入有助于控制器对各种强干扰的抑制；根据实际需要设计了控制器智能监督级，有效地解决了模块多变量控制器在线重构、热点检测、控制器切换监督等问题，确保了控制器的连续运行时间和投用率。 应用效果表明，模块多变量广义预测控制器在多段冷激式氨合成塔全塔温度控制中取得了成功，控制精度达到了国内领先的水平，对增加企业的经济效益具有现实意义。 3、线性低密度聚乙烯装置的模块多变量在线操作指导 通过对线性低密度聚乙烯反应器关键控制系统的分析发现，聚乙烯反应器催化剂加料量

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 工业自动化及过程控制发展概述
• 1.1.1 工业自动化的起源和发展阶段
• 1.1.2 过程控制的任务与要求
• 1.1.3 连续工业过程控制的发展趋势
• 1.1.3.1 常规控制向先进控制发展
• 1.1.3.2 常规仪表控制系统向开放的集散控制系统发展
• 1.1.3.3 单一控制系统向综合自动化系统发展
• 1.2 工业过程先进控制与优化概述
• 1.2.1 计算机集成过程系统
• 1.2.2 先进控制与优化技术在过程工业及CIPS中的地位
• 1.2.3 先进控制与优化技术应用现状
• 1.2.4 先进控制与优化面临的问题和展望
• 1.2.4.1 先进控制与优化方法研究
• 1.2.4.2 先进控制与优化应用的相关研究
• 1.3 多变量多目标有约束优化控制
• 1.3.1 问题描述
• 1.3.2 国内外研究现状
• 1.4 论文内容与安排
• 第二章 静态和动态模块多变量控制
• 2.1 静态模块多变量控制
• 2.1.1 字典序极小化方法
• 2.1.2 模块多变量控制器的结构
• 2.1.3 目标和约束的数学表达
• 2.1.3.1 输出量跟踪期望设定值
• 2.1.3.2 输出量的上/下限幅
• 2.1.3.3 控制量的上/下限幅约束
• 2.1.3.4 保证控制量增量不超出允许范围
• 2.1.3.5 考虑过程模型和建模的不确定性
• 2.1.4 控制器设计的目标规划方法
• 2.1.5 主控制量的定义与选取方法
• 2.2 动态模块多变量控制
• 2.2.1 阶梯式控制策略
• 2.2.2 阶梯式控制策略下控制量约束的数学表达
• 2.2.2.1 控制量上/下限约束
• 2.2.2.2 控制量增量上/下限幅约束
• 2.3 本章小结
• 第三章 模块多变量广义预测控制
• 3.1 预测控制概述
• 3.1.1 预测控制的发展历程
• 3.1.2 预测控制的基本原理
• 3.1.2.1 预测模型
• 3.1.2.2 滚动优化
• 3.1.2.3 反馈校正
• 3.2 阶梯式广义预测控制算法
• 3.2.1 数学模型
• 3.2.2 输出预测
• 3.2.3 柔化设定值轨迹
• 3.2.4 性能指标函数
• 3.2.5 阶梯式广义预测控制
• 3.3 模块多变量广义预测控制算法
• 3.3.1 预测模型
• 3.3.2 输出预测
• 3.3.3 动态约束表达
• 3.3.3.1 输出量设定值控制
• 3.3.3.2 输出量上/下限幅
• 3.3.3.3 控制量上/下限幅约束
• 3.3.3.4 控制量增量上/下限幅约束
• 3.3.3.5 极值目标
• 3.3.3.6 整体表述
• 3.3.4 多目标优化与算法实现流程
• 3.4 模块多变量广义预测控制器仿真研究
• 3.4.1 仿真对象描述
• 3.4.2 模块多变量广义预测控制器设计与仿真结果
• 3.4.2.1 控制目标
• 3.4.2.2 控制约束
• 3.4.2.3 主控制量选择依据
• 3.4.2.4 过程模型
• 3.4.2.5 仿真结果
• 3.5 本章小结
• 第四章 智能监督级
• 4.1 智能监督级概述
• 4.2 辨识监督级
• 4.2.1 研究现状
• 4.2.2 辨识监督级的任务和内容
• 4.2.2.1 辨识数据有效性的监督
• 4.2.2.2 辨识过程的监督
• 4.2.2.3 辨识收敛性和模型意义的监督
• 4.2.3 辨识监督级的结构
• 4.3 控制器监督级
• 4.3.1 研究现状
• 4.3.2 控制器监督级的结构和任务
• 4.3.2.1 控制器监督级的任务
• 4.3.2.2 控制器监督级的结构
• 4.4 智能监督级的研究展望
• 4.5 本章小结
• 第五章 模块多变量广义预测控制在电站锅炉主蒸汽温度控制中的应用
• 5.1 电站锅炉系统工艺概述
• 5.1.1 电站锅炉结构和工作过程简介
• 5.1.1.1 电站锅炉的结构
• 5.1.1.2 电站锅炉的分类
• 5.1.1.3 电站锅炉工作流程
• 5.1.2 电站锅炉自动控制的任务
• 5.1.2.1 汽包水位控制
• 5.1.2.2 主蒸汽温度控制
• 5.1.2.3 主蒸汽压力控制
• 5.1.2.4 炉膛压力控制
• 5.1.2.5 烟道氧含量控制
• 5.2 电站锅炉主蒸汽温度模块多变量控制器设计
• 5.2.1 被控对象简介
• 5.2.2 模块多变量广义预测控制框架设计
• 5.2.2.1 控制目标
• 5.2.2.2 控制约束
• 5.2.2.3 过程模型
• 5.2.2.4 模块多变量控制器结构
• 5.3 最小二乘与相关系数法相结合的建模方法
• 5.3.1 相关系数辨识法
• 5.3.2 最小二乘法与相关系数法相结合的建模方法
• 5.3.3 建模方法的实际应用
• 5.4 控制器智能监督级的设计
• 5.5 控制效果
• 5.6 本章小结
• 第六章 模块多变量广义预测控制在氨合成系统中的应用
• 6.1 氨合成系统工艺概述
• 6.1.1 合成氨系统整体流程
• 6.1.2 氨合成工段介绍
• 6.1.3 氨合成反应的影响因素
• 6.1.3.1 催化剂活性
• 6.1.3.2 操作压力
• 6.1.3.3 入塔气体成分
• 6.1.3.4 空速
• 6.1.3.5 合成塔内温度
• 6.1.4 氨合成塔的结构
• 6.1.5 氨合成塔温度控制的特点与难点
• 6.2 国内外氨合成装置自动控制现状
• 6.2.1 国外先进的合成氨控制系统
• 6.2.2 国内大型合成氨控制系统现状
• 6.2.3 国内中小型氨合成塔温度控制现状
• 6.2.3.1 连续冷管换热式氨合成塔温度控制现状
• 6.2.3.2 多段冷激式氨合成塔温度控制现状
• 6.3 氨合成塔温度模块多变量控制系统框架设计
• 6.3.1 目标描述
• 6.3.2 控制量选择及排序
• 6.3.2.1 控制量的选择
• 6.3.2.2 控制量的排序
• 6.3.3 控制约束
• 6.3.4 模块多变量控制框架设计
• 6.3.5 模块多变量控制器结构的进一步研究
• 6.3.5.1 控制目标优先级的讨论
• 6.3.5.2 一段温度控制量排序的讨论
• 6.3.5.3 控制器的在线重构
• 6.4 模块多变量广义预测控制器的实施
• 6.4.1 建立模型
• 6.4.1.1 数据获取
• 6.4.1.2 辨识算法
• 6.4.2 前馈补偿
• 6.4.2.1 比例前馈控制
• 6.4.2.2 循环氢前馈
• 6.4.2.3 前段热点温度前馈
• 6.4.3 控制器监督级的构造
• 6.4.3.1 数据采集监督
• 6.4.3.2 操作压力前馈监督
• 6.4.3.3 控制器切换监督
• 6.4.3.4 控制器重构监督
• 6.4.3.5 热点检测
• 6.5 控制器应用效果与推广
• 6.5.1 控制器应用效果
• 6.5.2 控制器的推广应用
• 6.6 本章小结
• 第七章 聚乙烯装置模块多变量在线操作指导
• 7.1 线性低密度聚乙烯装置工艺简介
• 7.1.1 聚乙烯系统整体流程
• 7.1.2 聚合反应器子系统流程
• 7.1.3 关键控制系统简介
• 7.1.3.1 生产负荷控制
• 7.1.3.2 反应器温度控制
• 7.1.3.3 反应器床层重量控制
• 7.1.4 多目标、有约束的催化剂操作优化问题
• 7.2 模块多变量在线操作指导系统
• 7.2.1 在线操作指导系统的任务
• 7.2.2 模块多变量在线操作指导系统框架结构
• 7.3 聚乙烯装置模块多变量在线操作指导系统设计与应用
• 7.3.1 总体设计
• 7.3.2 数据采集方案设计
• 7.3.3 模块设计与实现
• 7.3.3.1 目标1:反应温度不能超高限
• 7.3.3.2 目标2:反应温度跟踪设定值
• 7.3.3.3 目标3:生产负荷跟踪预定负荷
• 7.3.3.4 目标4与目标5:床层重量控制
• 7.3.4 监督级
• 7.3.4.1 催化剂活性建模的监督
• 7.3.4.2 催化剂操作指导值的监督
• 7.3.4.3 操作员对指导值执行情况的监督
• 7.3.5 应用效果
• 7.4 本章小结
• 第八章 结束语
• 8.1 本文主要内容
• 8.2 本文创新点与展望
• 8.2.1 本文创新点
• 8.2.2 本文待改进之处与展望
• 8.3 感想和体会
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表论文和参与课题
• 致谢