[发明专利]工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种在工业过程控制系统中，对不可测的性能参数进行估计的方法。

背景技术

工业过程控制系统中，有一些性能参数不能直接、实时地测量出来，但是最终产品质量有着巨大的影响，如在石化加工等过程控制系统中，催化剂的性能对系统性能、最终产品质量有着很大的影响，而且催化剂存在退化现象，即随着使用时间的增加，催化剂性能逐渐下降，但催化剂的性能不能直接、实时地测量出来，同时，由于生产过程复杂，产品输出存在一定的滞后性，当最终产品出现质量问题时，催化剂退化问题已经对生产过程造成了巨大损失。又如金属冶炼过程中，锅炉炉膛结渣情况同样存在不可直接测量，又对最终产品的品质有重大影响。传统上，由于难于对此类反应过程机理进行建模和分析，人们只能根据实际生产经验，通过定期检测的方式来解决此类问题。这样即需要大量的实际生产经验，又无法提高生产效率。另外，由于生产过程的不确定性，使得依靠经验的方法存在较大的不可靠性。在实际生产中，类似的问题还有元器件的老化等。因此，建立一套不依赖于反应机理和生产经验的数据模型，从而有效、实时评估反应系统中催化剂性能和产品质量的方法，对于工业过程生产具有极大的意义。

发明内容

本发明是要解决现有的催化剂的性能依靠经验估计的方法可靠性低的技术问题，而提供工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法。

本发明的工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法按以下步骤进行：

一、确定工业过程控制系统中可直接测量的物理量，记为x₁，x₂，……，x_k，……，x_m；m为可直接测量的物理量的数目；

二、在不能直接测量的性能参数y的一个退化周期内，运行工业过程系统，按时间间隔为Δt分别离线测量不能直接测量的性能参数y在t＝0，t₁，t₂，……，t_k，……，t_n时刻的值y₀，y₁，y₂，……，y_k，……，y_n，同时分别记录t₁，t₂，……，t_k，……，t_n时刻各物理量x₁，x₂，……，x_k，……，x_m的值，得到

x_1，0′，  x_1，1′，  x_1，2′，……，  x_1，k′，……，  x_1，n′；

x_2，0′，  x_2，1′，  x_2，2′……，  x_2，k′，……，  x_2，n′；

……，

x_m，0′，  x_m，1′，  x_m，2′，……，  x_m，k′，……，  x_m，n′；

三、将x_1，0′，x_1，1′，x_1，2′，……，x_1，k′，……，x_1，n′；

x_2，0′，  x_2，1′，  x_2，2′……，  x_2，k′，  ……，  x_2，n′；

……，

x_m，0′，  x_m，1′，  x_m，2′，  ……，  x_m，k′，  ……，  x_m，n′；进行归一化处理；得到

x_1，0，  x_1，1，  x_1，2，……，  x_1，k，……，  x_1，n；