[发明专利]一种基于控制变量优先级的FCC动态控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及工业生产过程控制领域，具体涉及一种基于控制变量优先级的FCC动态控制方法。

背景技术

催化裂化(FCC)工艺过程一般由三个部分组成，即反应再生系统、分馏系统、吸收稳定系统。催化裂化作为石油加工中最为关键的工艺过程，其控制系统性能评估问题具有很高的研究价值，但是FCC反应过程的复杂性、强耦合性、多目标性为控制系统的分析、建模、优化带来了较大的困难。

为了保证催化裂化过程控制系统的运行状况能够始终达到预期的性能指标，流程工业通常利用控制性能监控和评估(CPM/A)技术对过程中可能发生的性能下降或故障实行实时监测和诊断。

控制性能评估的核心思想是定义一个性能评估基准得到控制回路基准性能，从而判断的当前控制系统性能的控制水平，并估计控制性能提升的潜力。LQG基准由于将控制器的作用引入性能评估指标，并且可以设置过程变量的约束，提高了控制器的可操作性，是一种相对可靠客观的评估基准。

在现代生产实践中，生产过程的控制目标种类越来越繁多，性能指标也越来越高，例如：安全平稳、保质保量、节能减排、柔性生产、降低劳动强度、延长运行周期等，这些控制目标重要性不同，而且存在复杂的内在关系，因此，往往存在一定的冲突性。

目前惯用的函数加权方法无法解决此类问题，也不能解决约束可行空间不存在的问题，因此，需要提供一种生产过程控制方法，使生产过程平稳可靠运行。

发明内容

本发明提供了一种基于控制变量优先级的FCC动态控制方法，适用于动力学特性复杂，操作条件苛刻，各操作参数间具有很强耦合关系的催化裂化过程，保证生产过程的平稳顺利进行。

一种基于控制变量优先级的FCC动态控制方法，包括以下步骤：

(1)提取生产过程的历史数据，并利用历史数据构建MPC控制器的线性化模型，定义生产系统的输入输出变量组合，每个变量组合对应一种优先级，基于线性化模型以及输入输出变量组合，计算得到每一优先级的最优控制性能。

在生产过程中，利用温度传感器、压力传感器、流量计、液位计、藏量变送器等设备采集到的状态参数信息(包括环境参数和运行参数)(参见文献Khaki-Sedigh A,Moaveni B.Control configuration selection for multivariable plants[M].Springer Science&Business Media,2009.)即为历史数据，利用历史数据构建MPC控制器的线性化模型之前，对历史数据进行预处理，即对历史数据的数据噪声进行分箱平滑处理，过滤噪声，补充缺省值(参见文献Jiawei Han,Michelin Kamber.数据挖掘——概念与技术[D].机械工业出版社，2005)。

所述的线性化模型采用空间辨识法(参见文献李幼凤,苏宏业,褚健等.工业过程的子空间模型辨识[J].控制理论与应用,2007,24(5):803-806.)得到的状态空间模型，所述线性化模型的数学表达式如下：

式中，u为输入变量(即操纵变量)；

y为输出变量(即被控变量)；

w为干扰变量(即噪声)；

x为状态变量；

表示对x求导；

A、B、C、D、M、N为系统参数。

根据生产过程的线性化模型以及噪声模型，计算得到理想状况下，当前控制系统过程基于优先级的输入输出变量的理想化最小方差，即得到每一优先级对应的最优控制性能。

每一优先级的最优控制性能的计算方法如下：

a、给定线性化模型的系统参数{A,B,C,D,M,N}，定义边界约束集{u_l,u_h,y_l,y_h}(下标l表示最小值，下标为h表示最大值，本发明其余部分如无特殊说明，均做相同解释)、松弛变量ε(ε_i>0)以及通道选择矩阵O∈R^m+n，(R^m+n表示(m+n)×(m+n)维实数矩阵，其中m为输入变量u的维数，n为输出变量y的维数)，根据生产指标确定置信区间

b、根据生产系统的控制要求，定义控制系统的输入输出变量组合V_i(i＝1,2,…,q)以及相应的优先级，q为优先级的个数，得到V_i中各变量的下标集合υ_i，置i＝1；