[发明专利]一种自适应同步策略的工业过程最优控制系统及方法无效
申请号: | 201010213987.7 | 申请日: | 2010-06-30 |
公开(公告)号: | CN101887260A | 公开(公告)日: | 2010-11-17 |
发明(设计)人: | 刘兴高;陈珑 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G05B19/418 | 分类号: | G05B19/418 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵;王利强 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 一种自适应同步策略的工业过程最优控制系统,包括与工业过程对象连接的现场智能仪表、DCS系统和上位机,工业过程对象、现场智能仪表、DCS系统、上位机依次连接,所述的上位机包括信号采集模块、初始化模块、变量离散模块、约束处理模块、模型变换模块、求解模块和结果输出模块;本发明还提供了一种自适应同步策略的工业过程最优控制方法,将控制变量分段离散配置并对时域分段长度进行自适应调整。本发明在处理复杂非线性工业过程最优控制问题的过程中,求解稳定、快速,而且计算准确性高,是一种具有广泛适用性的最优控制系统和方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 自适应 同步 策略 工业 过程 最优 控制系统 方法 | ||
【主权项】:
1.一种自适应同步策略的工业过程最优控制系统,包括与工业过程对象连接的现场智能检测仪表、DCS系统和上位机,所述工业过程对象、智能检测仪表、DCS系统和上位机依次相连,其特征在于:所述的上位机包括:初始化模块,用于初始参数的设置、状态变量x(t)和控制变量u(t)的离散化与初始赋值,具体步骤如下:(2.1)将时域t∈[t0,tf]分割成NE段:[t0,t1],[t1,t2],…,[tNE-1,tNE],其中tNE=tf,设每个时间分段长度为hi,i=1,2,...,NE,用h表示NE维时间分段变量,设其初始值为h0,其中t0表示起始时刻,tf表示终止时刻;(2.2)设时间分段t∈[ti,ti+1]上的配置点个数为K;(2.3)设n维状态变量x(t)的配置系数为xij,i=1,2,...,NE;j=0,1,...,K,m维控制变量u(t)的离散参数为ui,i=1,2,...,NE;j=1,2,...,K,并设状态变量系数的初始值为
,控制变量系数的初始值为
;(2.4)设置优化的收敛精度为ζ;变量离散模块,用于对状态变量和控制变量进行转换。即在时间分段t∈[ti-1,ti]内,i=1,2,...,NE,将状态变量转换为多项式(1),并将控制变量离散配置为分段常量式(2);x ( t ) = Σ j = 0 K λ i ( τ ) x ij - - - ( 1 ) ]]> u(t)=ui i=1,2,...,NE (2)其中,t=ti-1+hiτ,i=1,2,...,NE,τ∈[0,1],λ(τ)是状态变量的插值基函数,为K次多项式:λ j ( τ ) = Π k = 0 , ≠ j K τ - τ k τ j - τ k - - - ( 3 ) ]]> 式(3)中,τ0=0,τi为K阶勒让德多项式的根,j=1,2,...,K;约束处理模块,用于处理控制变量u(t)边界约束,并增强时间分段长度hi的约束,采取以下步骤来实现:(4.1)在每个时间分段t∈[ti-1,ti]上,i=1,2,...,NE,对控制变量离散参数的边界值进行约束:ulb≤ui≤uub i=1,2,...,NE (4)其中,上标ub、lb分别表示上下边界,uub、ulb分别表示设定的控制变量上下边界值;(4.2)设定每个时间分段长度的上下边界值分别为hlb和hub,hlb、hub∈(0,tf],对分段长度hi实行约束:hlb≤hi≤hub,i=1,2,...,NE (5)Σ i = 1 NE h i = tf - - - ( 6 ) ]]> 模型变换模块,用于将最优控制问题的模型离散化,并增加状态变量连续性条件和约束处理模块的约束条件,将无限维的最优控制问题转化为有限维的非线性规划问题,按照以下步骤来实现:(5.1)最优控制问题的目标转化为式(7),ψ表示在终点条件下目标函数的组成部分,xf表示终端时刻tf的状态变量值:min J=ψ(xf),其中x f = Σ j = 0 K λ j ( 1 ) x NE , j - - - ( 7 ) ]]> (5.2)最优控制问题的状态方程转化为残差方程式(8),F表示函数变量,δ表示时不变参数:Σ k = 0 K λ · k ( τ j ) x ik - h i · F ( x ij , u i , δ ) = 0 , ]]> i=1,2,...,NE,j=1,2,...,K (8)且状态变量满足以下初始条件,x(t0)为给定的状态变量初值:x1,0=x(t0) (9)(5.3)将最优控制问题的状态变量路径约束离散化,G、H均是函数变量:G [ x ij , u i , δ ] = 0 H [ x ij , u i , δ ] ≤ 0 ]]> i=1,2,...,NE,j=1,2,...,K (10)(5.4)增加状态变量连续性条件:x i + 1,0 = Σ j = 0 K λ j ( 1 ) · x i , j ]]> i=1,2,...,NE-1 (11)(5.5)获取约束处理模块的约束条件式(4)~(6),并结合式(7)~(11)构成非线性规划问题;求解模块,用于求解模型变换模块得到的非线性规划问题:将状态变量配置系数xij、控制变量离散参数ui和时间分段长度为h作为优化变量,并以![]()
和h0为初始解,求解得出最优的状态变量配置系数xij*、控制变量离散参数ui*、最优时间分段h*,并由式(7)计算出最优目标值J*。
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