[发明专利]一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备

说明书

本发明涉及一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备，所述维护系统包括：匹配判断模块，用于判断当前运行的预测模型与过程系统是否匹配；入库模块，用于将历史预测模型保存至模型库；以及将历史控制器参数保存至参数库；模型拟合模块，用于对模型库中的历史预测模型进行拟合，得到待选预测模型；模型辨识模块，用于基于操作员输入的辨识数据范围进行模型辨识，生成测试模型；测试模块，用于获取与测试模型适配的测试参数；以及进行开环模拟计算，得到开环输出，并基于操作员的选定操作，将对应的测试模型和测试参数，作为与过程系统匹配的预测模型和控制器参数。本发明的系统能够与操作员形成深度交互，获得更优的模型预测控制器。

技术领域

本发明涉及过程工业的预测控制技术领域，尤其涉及一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备。

背景技术

模型预测控制是一种基于预测模型，根据系统当前的状态和参数，计算得到未来一段时间内最优的控制手段的控制方法，也即，它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得的。与传统的PID控制相比，模型预测控制不仅适用于多耦合、大时滞等难控的被控对象，而且可以对工艺条件和经济指标等约束建模，配合优化技术完成控制任务，因而在过程工业中具有广泛的应用前景。然而，在实际生产中，伴随着生产目标改变、生产原料配比改变、设备老化、催化剂活性不足等多种波动因素，过程系统的负荷和工况会持续发生变化。一方面，过程系统的动态特性变化容易导致预测模型的失配；另一方面，考虑模型预测控制器的稳定性和控制效果优良程度，过程系统的工况改变时，通常需要模型预测控制器的参数方案也进行相应的调整。因此，过程系统的负荷和工况发生变化时，需要及时地维护模型预测控制器，调整其预测模型和控制器参数。

针对上述模型预测控制器的维护需求，现有技术通常倾向于使用自适应算法、基于深度学习的算法对预测模型或控制器参数进行选择或调整，而尽量减少操作员的参与，以使模型预测控制器具有更高的智能性。然而对于过程系统而言，由于其工段之间、设备之间、控制器参数之间的耦合现象十分突出，对某一控制器参数的调节或扰动往往会引起其他控制器参数和后继工段产品质量的变化，很难直接通过算法或公式进行精确地描述和判断，因而基于算法的维护方式在实际应用中的效果大都比理论效果要差。而工业现场的操作员通常具有丰富的工艺知识和操作经验，能够对整个系统的状态和潜在趋势进行评估，弥补算法的不足，但在模型辨识和参数调试方面缺乏经验。然而，现有的模型预测控制器与操作员的交互仍然停留在过程系统各类操作变量和被控变量的直接输入和展示层面，无法使操作员深度参与到模型预测控制器的维护过程中，操作员的工艺知识和操作经验无法得到较好的利用和发挥。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备，其解决了现有的模型预测控制器与操作员交互不足，无法利用操作员的工艺知识和操作经验的技术问题。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

第一方面，本发明实施例提供一种模型预测控制器的人机交互式维护系统，用于对过程系统的模型预测控制器进行维护，所述维护系统包括：

匹配判断模块，用于获取过程系统的实时过程数据，获取模型预测控制器的控制器参数，并基于操作员预先设定的匹配指标，判断当前运行的预测模型与过程系统是否匹配；若是，生成入库信号；若否，生成报警信号；

入库模块，用于在接收到入库信号时，将当前运行的预测模型作为历史预测模型保存至模型库，以及，将当前的预测模型对应的控制器参数作为历史控制器参数保存至参数库；