[发明专利]具有用以补偿模型失配的可调节积分分量的模型预测控制器

说明书

相关申请

本申请是根据美国临时专利申请No.61/149,147的正式提交的申请，并要求其优 先权以及其申请日的权益，上述临时申请名称为"ModelPredictivecontrollerwith TunableIntegralComponenttoCompensateformodelmismatch"提交于2009年2月2 日，其全部的公开内容特此明确地以引用方式包括于此。

技术领域

本申请涉及过程控制，该过程控制可以执行于例如工业过程工厂中，以及，更具体 地，涉及一种使用用以补偿模型失配的可调节积分分量的改进的模型预测控制器，从而在 存在模型失配时提供更好的模型预测控制器运行。

背景技术

过程控制硬件和软件是化学，制药和精炼工业的几乎所有设施的主要组件，并且 是全球范围内的数十亿美元的业务。虽然在任何具体情况中获得最佳的可能控制在过去一 直不是重点关注的，但是近年来，新的工厂，例如工业过程工厂，都有意识地被更多地设计 为具有可控性和可优化性。而且，许多现有的过程工厂都以此目标而被改造。这种改造不仅 包括所安装的硬件的几何构型的改造，例如反应器，罐，管道等的位置，而且还包括用于执 行过程控制的控制，监视以及测量单元的位置和类型的改造。随着自然资源的成本以及与 排放相关的实际成本的增长，能源消费也已经成为工厂设计中的一个重要因素。

结合控制器再调节或者模型调度(scheduling)，控制性能监视能显著地提高工业 工厂的效率，以及因此每年节省数百万美元。另一种近年来越来越受欢迎的技术是异常情 况监测和预防(AbnormalSituationPrevention，ASP)。在一些情况下，现代设备和控制系 统设计包括新的传感器以及可预测潜在故障或者预定需要的维护周期的嵌入式统计算法。 这些预测维护系统能够显著地增加工厂运行的正常工作时间并防止代价昂贵且危险的意 外停机的表现。而且，这些技术的可靠性在过去十年中大大提高，导致工厂效率得以提高。

作为这些努力的一部分，一类预测控制技术，通常称为模型预测控制(model predictivecontrol,MPC)技术，自大约25年前最初被开发并应用后在工业中获得了显著 的接受。通常而言，MPC指一类控制算法，该算法通过利用过程模型(在性质上典型地为线 性)计算被操纵变量信息(profile)以在受约束条件下，在未来时间域上优化线性或者二次 开环性能目标。然后在该过程中实现这种开环的、优化的被操纵变量信息的启动，并且在每 个控制间隔或者控制器周期重复该流程以执行过程控制。过程测量被用以更新运行中的控 制期间中的优化问题。该类控制算法也称作滚动层(recedinghorizon)控制或者移动层控 制。

然而，由于其复杂性，MPC已确立其地位主要在于高端控制界，以及因此MPC配置通 常被控制专家所开发并使用。因此，考虑到实施的巨大成本，MPC的实施通常仅值得应用于 保证巨额利润以回报巨额实施费用的过程。此处，就输入和输出的数量而言，MPC应用的规 模通常很大，这是MPC通常不被用于低层环路控制例如单变量环路控制的一个原因。

更具体地，控制系统的使用费用很大，而且具体关注特定过程工厂中每个控制环 路的配置是不实际的。因此，所有控制环路中的大约90％受控于传统的线性反馈控制器，例 如比例-积分-微分(PID)控制器或者比例-积分(PI)控制器。而且，到了MPC控制器被使用的 程度，这些控制器通常本质上也是线性的。不幸的是，虽然线性控制器主要用于过程控制工 业中，多数实际过程都呈现出非线性行为。这种差异的结果是模型失配不可避免。未满足的 模型失配不仅造成了次优的控制性能，而且还使被开发出来以提升控制性能及正常工作时 间的技术的许多优点丧失。模型失配因此而不仅就控制硬件和软件而言昂贵，而且实际上 减少了其他相关的工厂技术的成本节约。