现代控制工程预测控制PPT课件

1、1第10章 预测控制 10.1 预测控制的基本原理 10.2 动态矩阵控制 10.3 动态矩阵控制的工程设计 10.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制 10.5 模型算法控制 10.6 催化裂化分馏塔的MAC 10.7 广义预测控制第1页/共34页210.1 预测控制的基本原理 预测控制（Predictive Control）是一类控制算法的总称,其基本原理可归结为预测模型、滚动优化和反馈校正。 预测控制采用预测模型预测系统的未来输出，实现滚动优化控制，并不断根据系统的实际输出修正预测的准确性。第2页/共34页310.2 动态矩阵控制 从1974年起，动态矩阵控制（Dynamic Matri

2、x Control , DMC）就作为一种有约束的多变量优化控制算法，首先在美国壳牌石油公司的生产装置上获得成功的应用。 1979年卡特勒在美国化工年会上首次介绍了这一算法。十多年来，它已在石油、化工等部门的过程控制中获得了许多成功的应用。第3页/共34页410.2 .1 预测模型 动态矩阵控制是一种把被控对象的单位阶跃响应采样数据作为预测模型的预测控制算法。 设被控对象的单位阶跃响应采样数据为 Naaa,21YkYkA UkPMPM( )( )( )0系统输出的预测模型为 第4页/共34页510.2 .1 预测模型YkYkA UkPMPM( )( )( )0系统输出的预测模型为 Aaaaaa

3、aaaaMMPPPMPM12111110000.TPkPkykkykY),(.), 1()(000TMMPMkPkykkykY),(.), 1()(TMkMkukkukU), 1(.),()(A 称为动态矩阵；P是滚动优化时域长度；M是控制时域长度 第5页/共34页610.2 .2 滚动优化 DMC采用滚动优化目标函数，选择未来控制时域P内的控制增量序列，使未来优化时域M内的预测输出值尽可能接近期望输出，即min ( ) ()(, )(, )J kq w kiyki krukjkiMiPijM21211JWkYkA UkUkPPoMQMR( )( )( )( )由极值必要条件容易求得最优解为U

4、kF WkYkMPP( )( )( )0FA QARA QTT()1第6页/共34页710.2 .2 滚动优化实际控制时只将作用于系统： )(0.01),()(kUkkukuMdWkYkTPP( )( )0QARQAAdTTT1)(0.01改进算法 u kd u kkjdjjMjjM()(,)111第7页/共34页810.2.3 反馈校正 预测误差e ky kykkM()()(, )111为了克服预测模型误差以及干扰的影响，DMC在每一步控制作用后，采用预测误差修正其它各步预测值，实现了反馈校正。修正后的预测值记为 yki kyki kh e kMMi(, )(, )() 1修正后未来P个采样

5、周期在没有控制增量的预测输出yki kyki koM(,)(, )1iP 2 3 , ,ykPkykP kM011(,)(, )第8页/共34页910.3 动态矩阵控制的工程设计1.常规控制：采用PID控制、线性化等方法使被控对象成为渐近稳定的线性系统。2.确定采样周期T：采样周期T的选择仍应遵循一般计算机控制系统中选择采样周期T的原则。 被控参数采样周期（s) 备 注 流 量 15 优先选用12s 压 力 310 优先选用68s 液 位 68 温 度 1520 或取纯滞后时间 成 分 1520第9页/共34页1010.3 动态矩阵控制的工程设计3.确定动态矩阵：检测对象的阶跃响应，并经平滑后

6、等周期采样，得到采样序列构成动态矩阵A。4.初选滚动优化参数 (1)优化时域P：P对控制系统的稳定性和动态特性有重要影响。P在1，2，4，8，序列中挑选，应该包含对象的主要动态特性。 (2)控制时域M：M是要确定的未来控制量改变的数目。M值越小，控制性能越差。M值越大，增加控制的灵活性，改善动态响应，系统的稳定性和鲁棒性变差。对单调特性对象一般取 ；对于振荡特性的对象一般取：M 12M 48第10页/共34页1110.3 动态矩阵控制的工程设计 (3)误差权矩阵Q：误差权矩阵表示了对k时刻起未来不同时刻逼近的重视程度。1)等权选择 2)只考虑后面几项误差的影响 3)对于具有纯时滞或非最小相位系

7、统 当 是阶跃响应中纯时滞或反向部分采样值； 当 是阶跃响应中其它部分：qqqP12.qqqi120.qqqqiiP12.qi 0qi 1aiai第11页/共34页1210.3 动态矩阵控制的工程设计 (4)控制权矩阵R：R的作用是抑制太大的控制增量。过大的R虽然使系统稳定，但降低了系统的快速性。一般先置 ，若相应的控制系统稳定但控制量变化太大，则略为加大R，实际上只要很小的R就能使控制量的变化趋于平缓。5.控制矩阵F的离线计算 6.控制量的在线计算R 0FA QARA QTT()1dFT 100.u kdWkYkTPP( )( )( )0u ku ku k( )()( )1第12页/共34页

8、1310.3 动态矩阵控制的工程设计检 测 实 际 输 出 y并 计 算 误 差 y - y (1) e 预 测 值 校 正 移 位 设 置 该 时 刻 初 值 计 算 控 制 增 量 计 算 控 制 量 并 输 出入 口 计 算 输 出 预 测 值 返 回y ih ey iiNi( )( ), , 1 2 y iy iiN()( ),111dwy iuiiP( )1uuuy iauy iiNi( )( ),1 DMC在线控制程序流程图 第13页/共34页1410.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制循环料第 1 级原油H2H2H2H2第 2 级分馏预处理反应器裂化反应器第14页/共34页15

9、10.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制2.DMC总体结构设计4个反应器控制策略相同，仅以第1级的一个反应器为例。ABT1，ABT4是4个反应床的平均温度，WABT是加权平均值。采用DCS对4个反应器入口温度和每个反应器中4个反应床的顶部温度进行常规控制。MV1， ， MV4分别是4个反应床的入口温度设定值。MV5是反应器的入口温度调节器的设定值。原油循环气体燃料气体MV5ABT1ABT2ABT3ABT4CV2CV3CV4CV5CV1WABTMV1MV2MV3MV4冷却气体到第 2 级CV6入口温度第15页/共34页1610.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制DMC主要目标：使反应器WAB

10、T跟随其工艺设定值。DMC辅助目标：是使各反应床的平均温度按给定的温度轨迹变化或是使控制能耗最小。4个反应床入口温度和反应器入口温度作为DCS设定值。MV1，MV5作为DMC系统的控制量。选择反应器的WABT、4个反应床的ABT以及反应器入口冷却剂的阀门开度作为DMC系统的被控量。5输入5输出的多变量优化控制问题。第16页/共34页1710.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制 3.预测模型由监控计算机对每一控制量产生伪随机双电平序列测试信号进行测试，得到被控量的阶跃响应，构造动态矩阵。4.滚动优化目标函数min ( )uTTJ ku H ugu12约束条件为 C uc HA QARTgA Q

11、eTeyys0第17页/共34页1810.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制 5.两种控制模式根据辅助目标不同，可采取两种不同优化控制模式:(1)跟踪模式：使各反应床的ABT跟踪期望的目标轨线。这种模式可延长催化剂的寿命或使反应器工作(2)节能模式：使氢气预热炉的燃料气体消耗为最小。这种模式降低了加热炉的出口温度并减少了各反应床的冷却气体流量。第18页/共34页1910.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制 6.控制效果动态矩阵控制策略使加氢裂化单元跟踪期望值变化的响应的精确性和快速性都明显优于手动控制效果：(1)反应器在跟踪模式下,各催化床ABT缓慢变化的温度曲线呈现期望的状态，同时对WA

12、BT的严格控制未产生干扰，燃料气体的消耗在这一模式下逐渐增加。(2)反应器由跟踪模式转换到节能模式，WABT在设定值发生两次变化时仍呈现出良好的跟踪性能，但燃料气体的消耗在这种模式下可节约25%。第19页/共34页2010.5 模型算法控制 模型算法控制（Model Algorithmic Control , MAC）采用被控对象的脉冲响应采样序列作为预测模型。 它是由梅拉和理查勒特等在70年代后期提出的，又称为模型预测启发控制(MPHC)，已在美、法等国的电厂锅炉、化工精馏塔等许多工业过程控制中获得成功的应用。 第20页/共34页2110.5 模型算法控制1. 预测模型 模型算法控制（MAC

13、）采用被控对象的脉冲响应采样序列 作为预测模型 线性系统单位脉冲响应为.,21ggTNgggg.21y kig u kijjj()() 1预测模型可以近似地描述为 ykig u kijMjjN()() 1MP1,.,) 1()(PMiMkuiku第21页/共34页2210.5 模型算法控制对未来输出的模型预测可以写成 ykG u kG ukM( )( )( )1122ykykykPMMMT( )()()1uku ku kMT11( )( )()uku ku kNT211( )()() GgggggggggggggggggMMMMPPP MP MP M1121121132112110 ) 1(2

14、14313220.0.NPNPPNNNggggggggggG第22页/共34页2310.5 模型算法控制2.参考轨迹ykykykPrrrT( )().()1ykiy kcrii()( )()1iP 12 , ,c是输出设定值。 对应镇定问题，否则对应跟踪问题。 对闭环系统的动态特性和鲁棒性都有关键作用。 越小，参考轨迹到达设定点越快。cy k( ) 3.闭环预测 k时刻对输出的闭环预测可记为ykykhe kPM( )( )( )TPPPPPkykykyky)(.)2() 1()(TPhhhh.21e ky kyky kg u kjMjjN( )( )( )( )()1第23页/共34页2410

15、.5 模型算法控制4.滚动优化目标函数和最优控制律 模型算法控制采用的滚动优化目标函数为 min ( )()()()J kq ykiy kir ukjiPrjjMiP22111最优控制律为 u kG QGRG Q ykG ukhe kTTr1111122( )()( )( )( )最优即时控制量为)(0.01)(1kuku第24页/共34页2510.5 模型算法控制MAC算法参数的整定类似于DMC算法。MAC算法在一般的性能指标下会出现静差，这是由于它以u作为控制量，本质上导致了比例性质的控制。而DMC算法以 直接作为控制量，在控制中包含了数字积分环节，因此即使在模型失配的情况下，也能得到无静

16、差的控制，这是DMC的显著优越之处。u第25页/共34页2610.6 催化裂化分馏塔的MAC1.工艺过程分析 T18RD208重燃料油轻稀释油蒸汽T63T62RD209T61进料PAN塔中部温度T63和T62表示了塔的操作工况，只要把它们控制在设定值的附近，并保持塔釜液位PAN在允许的最高限与最低限之间，就能保持塔操作平稳，分离效果良好。 第26页/共34页2710.6 催化裂化分馏塔的MAC2.模型算法控制设计分馏塔对象RD208RD209PAN MACIDCOM设定值干扰T18T61Tr62PANrTr63T63T62选择T63，T62和PAN作为被控变量；塔顶温度T18和塔底温度T61表

17、示了塔前后工段对精馏塔的耦合影响和干扰作用，被作为前馈变量；重燃料油流量RD208和轻稀释油流量RD209选为调节变量。 分馏塔的MAC控制系统方块图：分馏塔对象的4输入、3输出变量之间的脉冲响应序列共12组，采用离线开环辨识方法获得，各脉冲响应序列长度为30，采样周期为3分钟。 第27页/共34页2810.7 广义预测控制 广义预测控制（Generalized Predictive Control , GPC）是在保持最小方差自校正控制的模型预测、最小方差控制、在线辨识等原理的基础上，吸取了DMC、MAC中多步预测优化策略而发展起来的另一类预测控制算法。 广义预测控制虽然在滚动优化的性能指标

18、方面与一般预测控制相似，但在预测模型形式和反馈校正策略方面则有很大差别。第28页/共34页2910.7 广义预测控制1.预测模型 广义预测控制是采用受控自回归积分滑动平均（CARIMA）模型描述受到随机干扰的被控对象A qy kB qu kk() ( )() ()( )111nnqaqaqA.1)(111nbnbqbqbbqB.)(1101为随机白噪声 ( )k丢番图(Diophantine)方程 EqA qqF qjjj() ()()1111克拉克提出的递推公式 fAfjj1Tnf1)1(00.01EqEqfqjjjj1110()(),Eq010().() ()Aaaaaaannnnn1100010001000112111Tnnjjjjffff1)1(,1 ,0 ,.第29页/共34页3010.7 广义预测控制推导得推导得GPC的预测模型：的预测模型：yGuf)(111121.0.0.0NUNNUNNNgggg