[发明专利]基于分布式模型预测控制的中药制药过程运行优化方法

说明书

本发明公开了一种基于分布式模型预测控制的中药制药过程运行优化方法，包括：建立中药制药过程的各环节运行控制过程模型，包括底层过程控制环模型以及运行指标与底层控制器输出模型；构建底层过程控制环的控制器；采用数据驱动的方法来实现对制药过程底层过程控制环的控制器的次优设定值设计；其中，上层运行控制环根据运行指标的设定值，使用基于Q‑学习的设定值更新，通过零阶保持器传递到底层过程控制环，底层过程控制环的控制器通过求解优化问题，给出控制量控制被控对象跟踪设定值。本发明通过利用中药制药运行过程的数据来对设定值进行更新，底层使用DMPC实现对设定值的跟踪，从而实现运行指标跟踪理想值。

技术领域

本发明涉及智能决策领域，具体涉及一种基于分布式模型预测控制的中药制药过程运行优化方法。

背景技术

中药作为中国的传统药物往往无法直接服用，由原植物至入药使用必须通过一系列的制药技术，得到相应的中药材或中药饮片以供其煎煮或制剂。整个制药过程包括了中药材前处理、煎煮、离心、超滤、浓缩等步骤，每一步都有具体的最优运行指标，包括但不仅限于浓度。但在实际的中药制药过程中，我们往往无法对浓度等运行指标进行直接控制，而是通过使用各类控制器对时间、温度、进出料速率等可控变量的设定值进行跟踪，从而最终实现跟随给定运行指标。本发明针对现代中药制药过程中运行指标与被控变量之间关系难以精确建模的问题，借助工业数据，旨在实现基于数据驱动的工业过程运行优化控制。

在传统的工业过程控制中，控制器的设定值假设已知，研究集中在如何设计控制器在镇定被控过程的条件下，使被控对象的输出很好地跟踪设定值。而随着工业现代化、智能化的不断推进发展，现代工业过程中不仅要实现传统工业过程控制的目标，还要把反映产品在加工过程中质量、消耗和效率等相关运行指标控制在设定值范围内。具体到整个中药制药过程，我们同样需要对能够影响浓度等运行指标的被控变量进行准确地设定并跟踪，才能实现制药过程的运行优化。因此，设定值的设计是实现运行优化控制的一个关键问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于分布式模型预测控制的中药制药过程运行优化方法，通过利用中药制药运行过程的数据来对设定值进行更新，底层使用DMPC实现对设定值的跟踪，从而实现运行指标跟踪理想值。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种基于分布式模型预测控制的中药制药过程运行优化方法，包括：

建立中药制药过程的各环节运行控制过程模型，包括底层过程控制环模型以及运行指标与底层控制器输出模型；

构建底层过程控制环的控制器；

采用数据驱动的方法来实现对制药过程底层过程控制环的控制器的次优设定值设计；

其中，上层运行控制环根据运行指标的设定值，使用基于Q-学习的设定值更新，通过零阶保持器传递到底层过程控制环，底层过程控制环的控制器通过求解优化问题，给出控制量控制被控对象跟踪设定值。

进一步地，所述底层过程控制环模型表示为：

其中，x_k为被控对象的状态，u_k为底层过程控制环的控制器的输入，y_k为所述控制器的输出，n_x×1,n_u×1,n_y×1分别为向量x_k,u_k,y_k的维度；A为系统的状态矩阵，维度为n_x×n_x，B为系统的输入矩阵，维度为n_x×n_u，C为系统的输出矩阵，维度为n_y×n_x，D为系统的前馈矩阵，维度为n_y×n_u。

进一步地，所述底层控制器输出模型表示为：