第10章基于模型预测控制

1、 第第10章章 基于模型的预测控制基于模型的预测控制 工业过程的多输入工业过程的多输入多输出的高维多输出的高维复杂系统难于建立精确的数学模型，复杂系统难于建立精确的数学模型，工业过程模型结构、参数和环境都有工业过程模型结构、参数和环境都有大量不确定性；大量不确定性； 工业过程都存在着非线性，只是程度工业过程都存在着非线性，只是程度不同而已；不同而已； 工业过程都存在着各种各样的约束，工业过程都存在着各种各样的约束，而过程的最佳操作点往往在约束的边而过程的最佳操作点往往在约束的边界上等。界上等。 70年代以来，针对工业过程特点寻找年代以来，针对工业过程特点寻找各种对模型精度要求低，控制综合质各种

2、对模型精度要求低，控制综合质量好，在线计算方便的优化控制算法。量好，在线计算方便的优化控制算法。预测控制是在这样的背景下发展起来预测控制是在这样的背景下发展起来的一类新型计算机优化控制算法。的一类新型计算机优化控制算法。 10.1 预测控制的发展预测控制的发展 最早有理查德（最早有理查德（Richult）、梅拉（）、梅拉（Mehra）等提出建立在脉冲响应基础上的等提出建立在脉冲响应基础上的模型预测模型预测启发控制（启发控制（Model predictive Heuristic Control, 简称简称MPHC）或称模型算法控制）或称模型算法控制（Model Algorithmic Contr

3、ol 简称简称MAC），以及有卡特勒（以及有卡特勒（Cutler）等提出）等提出建立在阶跃响应基础上的建立在阶跃响应基础上的动态矩阵控制动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control 简称简称DMC）。 由于由于脉冲响应、阶跃响应易于从工业现场直接获脉冲响应、阶跃响应易于从工业现场直接获得，并不要求模型的结构有先验知识。基此采用得，并不要求模型的结构有先验知识。基此采用滚动优化等策略，计算当前控制输入取代传统最滚动优化等策略，计算当前控制输入取代传统最优控制，并在线优化控制中利用实测信息不断进优控制，并在线优化控制中利用实测信息不断进行反馈校正。所以在一定程度上克服了不确定性行反馈

4、校正。所以在一定程度上克服了不确定性的影响，增强了控制的鲁棒性。的影响，增强了控制的鲁棒性。此外，这类算法此外，这类算法在线计算比较容易，非常适合于工业过程控制的在线计算比较容易，非常适合于工业过程控制的实际要求。实际要求。 70年代后期，年代后期，MAC,DMC分别在锅炉、分馏塔和分别在锅炉、分馏塔和石油化工装置上获得成功的应用，取得了明显经石油化工装置上获得成功的应用，取得了明显经济效益，从而引起工业控制界的广泛重视。国外济效益，从而引起工业控制界的广泛重视。国外一些公司如一些公司如Setpoint, DMC, Adersa, Profimatics等也相继推出了预测控制商品化软等也相继推

5、出了预测控制商品化软件包，获得了很多成功的应用。件包，获得了很多成功的应用。 80年代初期，为了克服最小方差控制的弱点，吸取预测年代初期，为了克服最小方差控制的弱点，吸取预测控制中的多步预测优化策略，这样可以增强算法的应用控制中的多步预测优化策略，这样可以增强算法的应用性和鲁棒性。因此出现了基于辩识模型并带有自校正的性和鲁棒性。因此出现了基于辩识模型并带有自校正的预测控制算法，如扩展时域自适应控制（预测控制算法，如扩展时域自适应控制（Extended Prediction Self-Adaptive Control 简称简称 EPSAC）；）；广义预测控制（广义预测控制（Generalized

6、 Predictive Control 简称简称GPC）等，这类算法以长时段多步优化取代了经典最）等，这类算法以长时段多步优化取代了经典最小方差控制中的一步预测优化，从而可应用于时滞和非小方差控制中的一步预测优化，从而可应用于时滞和非最小相位对象，并改善了控制性能和对模型失配的鲁棒最小相位对象，并改善了控制性能和对模型失配的鲁棒性。性。 此外，莫拉里此外，莫拉里(Morari)等等1982年研究一类新型控制结年研究一类新型控制结构构内模控制（内模控制（Internal Model Control 简称简称IMC），），发现预测控制算法与这类控制算法有着密切联系。发现预测控制算法与这类控制算法有

7、着密切联系。MAC、DMC是是IMC的特例，从结构的角度对预测控制的特例，从结构的角度对预测控制作了更深入的研究。作了更深入的研究。 目前目前GPC都是以线性系统作为被控制对象，对都是以线性系统作为被控制对象，对于弱非线性系统，一般仍能取得较好的控制效果，于弱非线性系统，一般仍能取得较好的控制效果，但对一些强的非线性系统难于奏效。对此，非线但对一些强的非线性系统难于奏效。对此，非线性的广义预测控制研究开始重视，主要有基于性的广义预测控制研究开始重视，主要有基于Hammerstein模型广义预测控制、基于模型广义预测控制、基于LMOPDP模型广义预测控制、基于神经网络的模型广义预测控制、基于神经

8、网络的非线性系统广义预测控制，还有基于双线性模型、非线性系统广义预测控制，还有基于双线性模型、多模型等多种方法。多模型等多种方法。 由于预测控制对于复杂工业过程的适应性，在国由于预测控制对于复杂工业过程的适应性，在国外许多企业得到广泛应用，取得显著经济效益，外许多企业得到广泛应用，取得显著经济效益，国内亦有试点，逐步推广应用。它在工业过程有国内亦有试点，逐步推广应用。它在工业过程有着广阔的应用前景。着广阔的应用前景。 10.2 预测控制的基本原理预测控制的基本原理 通常的通常的PID控制，是根据过程当前的和过去的输控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值和设定值的偏差来确定当前的控制输入。出测

9、量值和设定值的偏差来确定当前的控制输入。 而预测控制不但利用当前的和过去的偏差值，而而预测控制不但利用当前的和过去的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。滚动优化确定当前的最优输入策略。 因此，从基本思想看，预测控制优于因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。控制。 1 基本原理基本原理 各类预测控制算法都有一些共同特点各类预测控制算法都有一些共同特点,归结起来归结起来有三个基本特征有三个基本特征,如图如图1所示所示. 过程预测模型预测模型优化计算优化计算在线校正在线校正参考轨线参考轨线设定值设定值yd

10、 输出输出y(k)yc(k+i)ym(k+i) yr(k+i)u(k) 图图1预测控制的基本结构预测控制的基本结构 (1).预测模型。预测模型。 预测控制需要一个描述系统动态行为的模型称为预测控制需要一个描述系统动态行为的模型称为预测模型。它应具有预测功能，即能够根据系统预测模型。它应具有预测功能，即能够根据系统的现时刻的控制输入以及过程的历史信息，预测的现时刻的控制输入以及过程的历史信息，预测过程输出的未来值。过程输出的未来值。 脉冲响应模型和阶跃响应模型等非参数模型脉冲响应模型和阶跃响应模型等非参数模型, 传传递函数，状态空间模型。递函数，状态空间模型。 目前经常采用易于在线辨识并能描述不

11、稳定过程目前经常采用易于在线辨识并能描述不稳定过程的的CARMA受控自回归滑动平均模型受控自回归滑动平均模型(Controlled Auto-Regressive Moving Average,简称简称CARMA)和和CARIMA受控自回归积分滑动平均模受控自回归积分滑动平均模型型(Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average,简称简称CARIMA)。（2）反馈校正反馈校正。 在预测控制中，采用预测模型进行过程输出值的在预测控制中，采用预测模型进行过程输出值的预估只是一种理想的方式，对于实际过程，由于预估只是一种理想的方式，对于实际过

12、程，由于存在非线性、时变、模型失配和干扰等不确定因存在非线性、时变、模型失配和干扰等不确定因素，使基于模型的预测不可能准确地与实际相符。素，使基于模型的预测不可能准确地与实际相符。因此，因此，在预测控制中，通过输出的测量值与模型在预测控制中，通过输出的测量值与模型的预估值进行比较，得出模型的预测误差，再利的预估值进行比较，得出模型的预测误差，再利用模型预测误差来校正模型的预测值，从而得到用模型预测误差来校正模型的预测值，从而得到更为准确的将来输出的预测值。更为准确的将来输出的预测值。正是这种由模型正是这种由模型加反馈校正的过程，使预测控制具有很强的抗干加反馈校正的过程，使预测控制具有很强的抗干

13、扰和克服系统不确定的能力。扰和克服系统不确定的能力。（3）滚动优化。）滚动优化。 预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法不预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法不同，不是采用一个不变的全局最优目标，而是采同，不是采用一个不变的全局最优目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略。也就是说，用滚动式的有限时域优化策略。也就是说，优化优化过程不是一次离线完成的，而是反复在线进行的，过程不是一次离线完成的，而是反复在线进行的，即在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从该时即在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从该时刻起到未来有限的时间，而到下一个采样时刻，刻起到未来有限的时间，而到下一个采样时刻，这一优化时

14、段会同时向前推移。这一优化时段会同时向前推移。 事实上，事实上，预测控制的三个基本特征：预测控制的三个基本特征：预测模型，预测模型，反馈校正和滚动优化反馈校正和滚动优化也不过是一般控制理论中模也不过是一般控制理论中模型、反馈和控制概念的具体表现形式。型、反馈和控制概念的具体表现形式。 2. 参考轨线参考轨线 在预测控制中，考虑到过程的动态特性，为了使过程在预测控制中，考虑到过程的动态特性，为了使过程避免出现输入和输出的急剧变化，往往要求过程输出避免出现输入和输出的急剧变化，往往要求过程输出y(k+i)沿着一条所期望的、平缓的曲线达到设定值沿着一条所期望的、平缓的曲线达到设定值yd。这条曲线通常

15、称为参考轨线。最广泛采用的参考轨线为这条曲线通常称为参考轨线。最广泛采用的参考轨线为一阶指数变化形式，可写为一阶指数变化形式，可写为 i=1,2,3 （3-1） 式中式中 其中其中Ts为采样周期；为采样周期；T为参考轨迹的时间常数；为参考轨迹的时间常数；y(k)为为现时刻过程输出；现时刻过程输出；yd为设定值。为设定值。 显然，显然，T 越小，越小， 则越小，参考轨迹就能越快地达到设则越小，参考轨迹就能越快地达到设定值定值yd。 是预测控制中的一个重要设计参数，它对闭是预测控制中的一个重要设计参数，它对闭环系统的动态特性和鲁棒性都有重要作用。环系统的动态特性和鲁棒性都有重要作用。diiryky

16、iky)1 ()()(TTse 3. 在线滚动的实现方式在线滚动的实现方式 在预测控制中，通过求解优化问题，可得到现时刻所在预测控制中，通过求解优化问题，可得到现时刻所确定的一组最优控制，其中确定的一组最优控制，其中M为控制的时域长度。然而，为控制的时域长度。然而，对过程施加这组控制作用的方式有三种：对过程施加这组控制作用的方式有三种：（1）在现时刻）在现时刻k只施加第一个控制作用只施加第一个控制作用u(k)，等到下一个，等到下一个采样时刻采样时刻(k+1)，再根据采集到的过程输出，重新进行，再根据采集到的过程输出，重新进行优化计算，求出新一组最优控制作用，仍只施加第一个优化计算，求出新一组最

17、优控制作用，仍只施加第一个控制作用，如此类推，控制作用，如此类推，“滚动滚动”式推进。式推进。（2）在现时刻）在现时刻k依次施加最优控制作用组的前依次施加最优控制作用组的前n个，等施个，等施加完后，再重新计算出一组新的最优控制。加完后，再重新计算出一组新的最优控制。（3）依次将）依次将k时刻计算出的时刻计算出的M个最优控制都施加完后，再个最优控制都施加完后，再计算一组最优控制作用。计算一组最优控制作用。 第一种施加方式是一种在线滚动式的实现方式，它可第一种施加方式是一种在线滚动式的实现方式，它可以有效的克服过程的一些不确定性因素，提高控制系统以有效的克服过程的一些不确定性因素，提高控制系统的鲁

18、棒性。的鲁棒性。 4. 预测控制的优良性质预测控制的优良性质 对数学模型要求不高且模型的型式是对数学模型要求不高且模型的型式是多样化的；多样化的； 能直接处理具有纯滞后的过程；能直接处理具有纯滞后的过程； 具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰 能力；能力； 对模型误差具有较强的鲁棒性。对模型误差具有较强的鲁棒性。 目前应用最可泛的先进控制技术！目前应用最可泛的先进控制技术！ 10.3预测控制设计预测控制设计 10.3.1. 模型算法控制（模型算法控制（MAC） 模型算法控制模型算法控制(Model Algorithmic Control 简称简称MAC)是基于脉冲响

19、应模型的是基于脉冲响应模型的预测控制，又称模型预测启发式控制预测控制，又称模型预测启发式控制（MPHC）。适用于渐进稳定的线性过程。）。适用于渐进稳定的线性过程。MAC控制算法包括预测模型控制算法包括预测模型, 参考轨迹参考轨迹,反反馈馈(在线在线)校正校正,滚动优化等部分组成。滚动优化等部分组成。 (1). 预测模型预测模型 MAC的预测模型是采用脉冲响应模型。的预测模型是采用脉冲响应模型。 j=1,2p (3-2) p称之为预测步长称之为预测步长 (2). 反馈校正反馈校正 为了克服扰动和模型失配等因素对模型预测值的为了克服扰动和模型失配等因素对模型预测值的影响，采用当前的过程输出的测量值

20、与模型的计影响，采用当前的过程输出的测量值与模型的计算值进行比较，用其差来修正模型输出的预估值。算值进行比较，用其差来修正模型输出的预估值。 （3-3） 式中式中y(k)为当前时刻为当前时刻k的测量值。的测量值。Niimijkuhjky1)()()k(y)k(y) jk(y) jk(ymjmP (3) 设定值与参考轨迹设定值与参考轨迹 假定设定值为假定设定值为yd。通常取式（。通常取式（3-1）的一阶指数）的一阶指数变化形式，则有变化形式，则有 j=1,2p (4). 最优控制作用最优控制作用 设优化控制的目标函数为设优化控制的目标函数为 （3-4） U(k),u(k+1), U(k+M-1)

21、 M为控制步长为控制步长 对于无约束时的上述优化可用最小二乘法求解。对于无约束时的上述优化可用最小二乘法求解。djjrykyjky)1 ()()(2R22QrPkUkYkYJ)()()(min)()()()()()(kRUkUkYkYQkYkY2T2rPTrP (5) MAC在实施中应注意的若干问题在实施中应注意的若干问题 脉冲响应系数长度脉冲响应系数长度N的选择的选择 N的选择显然与采样周期有关，对于给定的过程，的选择显然与采样周期有关，对于给定的过程，采样周期短，则采样周期短，则N会相应的增大。通常可选会相应的增大。通常可选N =2060为宜。为宜。 输出预估时域长度输出预估时域长度P的选

22、择的选择 通常通常P越大，预测控制的鲁棒性就越强。但相应越大，预测控制的鲁棒性就越强。但相应的计算量和存储量也增大。一般，的计算量和存储量也增大。一般，P选择等于过选择等于过程单位阶跃响应达到其稳态值所需过渡时间的一程单位阶跃响应达到其稳态值所需过渡时间的一半所需的采样次数。半所需的采样次数。 控制时域长度控制时域长度M的选择的选择 M越大，系统的鲁棒性也就越强。但是为了避免越大，系统的鲁棒性也就越强。但是为了避免优化过程的寻优困难，优化过程的寻优困难，M不宜选得太大，一般不宜选得太大，一般M取小于取小于10为宜。为宜。 参考轨迹的收敛参数的选择参考轨迹的收敛参数的选择 大，则预测控制的鲁棒性

23、强，但导致闭环系统的响大，则预测控制的鲁棒性强，但导致闭环系统的响应速度变慢。相反，应速度变慢。相反， 若过小，则过渡过程较易出现超若过小，则过渡过程较易出现超调与振荡。调与振荡。 因此，因此， 的选择应全面考虑过程的非线性、模型误差等的选择应全面考虑过程的非线性、模型误差等大小以及闭环系统相应的动态要求。通常采用分段取值大小以及闭环系统相应的动态要求。通常采用分段取值的试差方法。的试差方法。误差权矩阵误差权矩阵Q的选择的选择 对于对于qi的取值是为了使控制系统稳定，对纯滞后部分控的取值是为了使控制系统稳定，对纯滞后部分控制作用是无能为力的，在这些时刻制作用是无能为力的，在这些时刻,取取qi=

24、0；其它时刻，；其它时刻，取取qi =1。 控制权矩阵控制权矩阵R的选择的选择 在整定中，当控制量变化太大时，可先置在整定中，当控制量变化太大时，可先置r=0，待系统，待系统稳定且满足要求后则加大稳定且满足要求后则加大r值。事实上，只要取一个很值。事实上，只要取一个很小的小的r值，就足以使控制量的变化趋于平缓。值，就足以使控制量的变化趋于平缓。 10.3.2. 动态矩阵控制动态矩阵控制 动态矩阵控制（动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control DMC）是基于阶跃响应模型的一种预测控制算）是基于阶跃响应模型的一种预测控制算法，它是由法，它是由Culter 提出来的一种有约束多变量

25、提出来的一种有约束多变量优化控制算法。它采用工程上易于测试的阶跃优化控制算法。它采用工程上易于测试的阶跃响应模型，算法比较简单，计算量较少，鲁棒响应模型，算法比较简单，计算量较少，鲁棒性较强，适用于纯滞后、开环渐近稳定的非最性较强，适用于纯滞后、开环渐近稳定的非最小相位移系统。小相位移系统。 近年来已在化工、炼油、石油化工、冶金等企近年来已在化工、炼油、石油化工、冶金等企业中得到成功应用，已有商品化软件出售。业中得到成功应用，已有商品化软件出售。DMC算法包含预测模型、在线反馈校正、滚动算法包含预测模型、在线反馈校正、滚动优化等几部分。优化等几部分。 10.3.3.广义预测控制广义预测控制 广

26、义预测控制（广义预测控制（Generalized Predictive Control 简称简称GPC）考虑过程随机噪音）考虑过程随机噪音, 采用易采用易于在线辨识并能描述不稳定过程的于在线辨识并能描述不稳定过程的CARMA受控受控自回归滑动平均模型和自回归滑动平均模型和CARIMA受控自回归积分受控自回归积分滑动平均模型。滑动平均模型。 10.3.4. 预测控制与预测控制与PID串级控制串级控制 预测控制虽然有较快的跟踪性能，并对模型失配预测控制虽然有较快的跟踪性能，并对模型失配有较强的鲁棒性。但它的抗干扰性却比不上传统有较强的鲁棒性。但它的抗干扰性却比不上传统的的PID控制，这是因为预测控

27、制一般采样周期较控制，这是因为预测控制一般采样周期较大大15min,对随机突发性干扰难于及时克服。对随机突发性干扰难于及时克服。为此一般采用预测控制与为此一般采用预测控制与PID串级控制。串级控制。 10.3.4 预测控制软件包预测控制软件包 目前，国外已经形成许多以预测控制为核心思想目前，国外已经形成许多以预测控制为核心思想的先进控制商品化软件包，主要有：的先进控制商品化软件包，主要有： 美国美国DMC公司的公司的DMC, Setpoint公司的公司的IDCOM-M、SMCA, Honeywell profimatics 公司的公司的RMPCT, Aspen公司的公司的DMCPLUS， 法国

28、法国Adersa公司的公司的PFC等成功应用于我国石油等成功应用于我国石油化工中的催化裂化、常减压、连续重整、延迟焦化工中的催化裂化、常减压、连续重整、延迟焦化、聚丙烯等许多重要装置。化、聚丙烯等许多重要装置。 10.4.1 预测控制软件包的发展预测控制软件包的发展 (1) 第一代模型预测控制技术第一代模型预测控制技术 第一代模型预测控制技术以第一代模型预测控制技术以IDCOM和和DMC为代表，主为代表，主要处理无约束过程的预测控制。要处理无约束过程的预测控制。 (2) 第二代模型预测控制技术第二代模型预测控制技术 QDMC算法可以被称为是第二代预测控制软件包，它采算法可以被称为是第二代预测控

29、制软件包，它采用二次规划方法（用二次规划方法（QP）求解，可以系统地处理输入、）求解，可以系统地处理输入、输出约束问题。输出约束问题。 QDMC在实际应用发生了新问题，由于系统受外界干扰，在实际应用发生了新问题，由于系统受外界干扰，可能会造成可能会造成QP无可行解的情况；系统输入输出可能会无可行解的情况；系统输入输出可能会失效而丢失，这就产生了自由度可控制结构变化问题；失效而丢失，这就产生了自由度可控制结构变化问题；容错能力拟待提高，需要处理子系统病态问题；控制要容错能力拟待提高，需要处理子系统病态问题；控制要求向多样化和复杂化发展，用单目标函数中的权系数来求向多样化和复杂化发展，用单目标函数

30、中的权系数来表示所有的控制要求是非常困难的。表示所有的控制要求是非常困难的。 (3) 第三代模型预测控制技术第三代模型预测控制技术 为了解决无可行解的问题，控制结构能随情况发为了解决无可行解的问题，控制结构能随情况发生变化，能使用于过程具有不寻常动态特性以及生变化，能使用于过程具有不寻常动态特性以及更高的品质要求，开发第三代更高的品质要求，开发第三代MPC，主要有：，主要有：IDCOM-M，多变量，多变量DMC，SMCA等控制软件包。等控制软件包。主要特点是：处理约束的多变量、多目标、多控主要特点是：处理约束的多变量、多目标、多控制模式和基于模型预测的最优控制器。制模式和基于模型预测的最优控制

31、器。 (4). 第四代模型预测控制技术第四代模型预测控制技术 它们的特征是：基于它们的特征是：基于Windows的图形用户界面；的图形用户界面；采用多层优化，以实现不同等级目标控制；采用采用多层优化，以实现不同等级目标控制；采用灵活的优化方法；直接考虑模型不确定性灵活的优化方法；直接考虑模型不确定性(鲁棒鲁棒控制设计控制设计)；改进的辨识技术等。主要代表产品；改进的辨识技术等。主要代表产品有有DMC-pllus, RMPCT等。等。 10.4.2 IDCOM-M控制器控制器 IDCOM-M控制器是一个多变量、多目标、基于控制器是一个多变量、多目标、基于模型的预测控制器。主要特点是：模型的预测控

32、制器。主要特点是： 采用脉冲响应模型，具有可控性分析功能，能避采用脉冲响应模型，具有可控性分析功能，能避免病态系统的产生；免病态系统的产生； 采用多个目标函数，先进行被控变量采用多个目标函数，先进行被控变量CVS的设的设定值优化，然后在保证其优化结果的基础上操纵定值优化，然后在保证其优化结果的基础上操纵变量变量MVS的的IRV优化；优化； 约束可以是约束可以是“硬硬”约束或约束或“软软”约束。约束。“硬硬”和和“软软”约束都有优化级的定义。约束都有优化级的定义。 被控变量的控制要求有设定值和区域限制二种类被控变量的控制要求有设定值和区域限制二种类型，这二种类型是不相容的，一个型，这二种类型是不

33、相容的，一个CV要么有设要么有设定值要求，要么有区域限制要求。区域限制还分定值要求，要么有区域限制要求。区域限制还分为为“硬硬”区间限制和区间限制和“软软”区间限制区间限制 操纵变量的控制要求有三种：操纵变量的控制要求有三种： 第一种是第一种是MV的位置约束和变化速率的位置约束和变化速率(rate-of-change,简称简称ROC)约束约束,这是这是MV的的“硬硬”约束，约束，控制器必须严格遵守而不能违背的。如果这二种控制器必须严格遵守而不能违背的。如果这二种约束有冲突时，约束有冲突时，ROC约束的优先级比位置约束约束的优先级比位置约束的优先级高。的优先级高。 第二种是第二种是MV的理想静态

34、值的理想静态值(Ideal Resting Value 简称简称IRV),只有在系统有多余的自由度时才考虑只有在系统有多余的自由度时才考虑MV的的IRV要求。要求。 第三种是第三种是MV的线性经济函数的线性经济函数(linear economic function,简称简称LEF),这与这与IRV相似，只有在系统相似，只有在系统有多余自由度时才考虑。有多余自由度时才考虑。 从输入输出变量数目的关系看系统可以分为三类：从输入输出变量数目的关系看系统可以分为三类： 胖系统胖系统 操纵变量操纵变量MV数目大于被控变量数目大于被控变量CV数，这时候数，这时候要使被控变量保持在设定值，操纵变量的解不是唯

35、一的。要使被控变量保持在设定值，操纵变量的解不是唯一的。因此尚可考虑操作优化的要求，得出理想设定值因此尚可考虑操作优化的要求，得出理想设定值IRV，使系统的经济效益更高；使系统的经济效益更高； 方系统方系统 操纵变量操纵变量MV数目等于被控变量数目等于被控变量CV数，这时候数，这时候没有多余的自由度，解是唯一的；没有多余的自由度，解是唯一的； 瘦系统瘦系统 操纵变量操纵变量MV数目小于被控变量数目小于被控变量CV数，此时构数，此时构成了矛盾方程，要使所有被控变量都保持在设定值，往成了矛盾方程，要使所有被控变量都保持在设定值，往往是无法做到的。往是无法做到的。 系统的胖与瘦是会转化的，例如，当某

36、些操纵变量达到系统的胖与瘦是会转化的，例如，当某些操纵变量达到约束边界而不能再调整时，胖系统就有可能变为方系统。约束边界而不能再调整时，胖系统就有可能变为方系统。当某些被控变量拉回到约束区间内时，被控变量可以减当某些被控变量拉回到约束区间内时，被控变量可以减少，瘦系统就有可能变为方系统。少，瘦系统就有可能变为方系统。 IDCOM-M控制器的一个主要特点是其采用分层方法来控制器的一个主要特点是其采用分层方法来处理控制要求与经济指标之间关系的。使用二个独立的处理控制要求与经济指标之间关系的。使用二个独立的目标函数，第一个目标函数是针对输出变量控制要求的，目标函数，第一个目标函数是针对输出变量控制要

37、求的，第二个目标函数是针对输入变量控制要求的。第二个目标函数是针对输入变量控制要求的。 IDCOM-M控制器首先考虑第一个目标函数，即先控制控制器首先考虑第一个目标函数，即先控制每一个每一个CV到它的设定值或在它的区间限制内。它受到到它的设定值或在它的区间限制内。它受到输入输入“硬硬”约束和输出的约束和输出的“硬硬”约束限制，系统输出要约束限制，系统输出要求尽量接近期望值，期望值来自参考轨迹，参考轨迹的求尽量接近期望值，期望值来自参考轨迹，参考轨迹的时间常数决定系统闭环响应时间。时间常数决定系统闭环响应时间。 如果满足第一个目标函数的解非唯一，那么系统还有多如果满足第一个目标函数的解非唯一，那

38、么系统还有多余的自由度，则可以考虑第二个目标函数。求解第二个余的自由度，则可以考虑第二个目标函数。求解第二个目标函数时要引入等式约束，以保证第一个目标函数的目标函数时要引入等式约束，以保证第一个目标函数的优化结果不受影响。第二个目标函数的求解就可以使输优化结果不受影响。第二个目标函数的求解就可以使输入值接近入值接近IRV或使或使LEF最大或最小，以取得更大经济效最大或最小，以取得更大经济效益。益。 IDCOM-M控制器产生后，在石油、化控制器产生后，在石油、化工、电力等广大领域取得了许多成功工、电力等广大领域取得了许多成功的应用，获得了巨大的经济效益，使的应用，获得了巨大的经济效益，使得得ID

39、COM-M控制器成为世界上最著名控制器成为世界上最著名的预测控制软件之一。的预测控制软件之一。 10.4.3 多变量多变量DMC控制器技术控制器技术 主要特证是：主要特证是： 具有完善的多变量动态过程模型辨识软件；具有完善的多变量动态过程模型辨识软件； 能有效的处理大规模复杂控制问题；能有效的处理大规模复杂控制问题； 能容易地处理大纯滞后及大的时间常数过程；能容易地处理大纯滞后及大的时间常数过程； 应用线性规划原理来实现经济性能指标的最优应用线性规划原理来实现经济性能指标的最优化；化； 采用操纵变量经济性能指标线性规划以及被控采用操纵变量经济性能指标线性规划以及被控变量相对重要分析原理，控制器

40、能很容易地处理变量相对重要分析原理，控制器能很容易地处理操纵变量多于被控变量或被控变量多于操纵变量操纵变量多于被控变量或被控变量多于操纵变量的情形；的情形； 约束条件处理，控制器能考虑在整个动态响应约束条件处理，控制器能考虑在整个动态响应区间内被控变量和操纵变量的约束；区间内被控变量和操纵变量的约束； DMC控制软件中的控制软件中的DMI动态矩阵辨识软件可用于动态矩阵辨识软件可用于高达高达60个独立变量、个独立变量、120个被控变量的复杂相关个被控变量的复杂相关多变量系统。与传统辨识方法不同，多变量系统。与传统辨识方法不同，DMI最大特最大特点是能在工业生产环境下进行现场装置试验。在点是能在工

41、业生产环境下进行现场装置试验。在动态特性测试期间，过程不需处于稳态。操作人动态特性测试期间，过程不需处于稳态。操作人员可调节任何操纵变量以使生产产品符合规格。员可调节任何操纵变量以使生产产品符合规格。 DMC控制软件包中的控制软件包中的DMC控制器是最有效的高控制器是最有效的高级过程控制较件之一。它主要由预测模块、线性级过程控制较件之一。它主要由预测模块、线性规划（约束处理和经济性能指标优化）模块以及规划（约束处理和经济性能指标优化）模块以及最优控制作用计算模块组成。最优控制作用计算模块组成。DMC还有动态加还有动态加权及在线整定功能。权及在线整定功能。10.4.4 先进控制软件先进控制软件S

42、MCA 控制器组态控制器组态 动态测试动态测试 DCS 离线仿真离线仿真 模型辨识软件模型辨识软件 工艺计算软件包工艺计算软件包 实实 时时 数数 据据 平平 台台 I/O接口接口多变量预估控制器多变量预估控制器多变量预估控制软件包多变量预估控制软件包模型辨识软件包模型辨识软件包 1. 各个功能块简介各个功能块简介 模型辨识软件包模型辨识软件包 收集生产过程的动态测试数据，收集生产过程的动态测试数据，并对数据进行分析处理，利用辨识算法获得用并对数据进行分析处理，利用辨识算法获得用于多变量预估控制的动态过程模型。于多变量预估控制的动态过程模型。 实时数据平台实时数据平台 对连续生产过程的数据收集

43、、数对连续生产过程的数据收集、数据分析处理和其它信息管理任务，为生产过程据分析处理和其它信息管理任务，为生产过程的实时控制和工艺计算提供实时数据支持。的实时控制和工艺计算提供实时数据支持。 工艺计算软件包工艺计算软件包 实时计算分馏塔等设备的各种实时计算分馏塔等设备的各种工艺数据和某些产品质量数据，为生产过程的工艺数据和某些产品质量数据，为生产过程的实时控制提供不可测和无延迟的被控变量实际实时控制提供不可测和无延迟的被控变量实际值，以提高控制性能。值，以提高控制性能。 多变量预估控制软件包多变量预估控制软件包 为过程模型组态。对控为过程模型组态。对控制器进行离线仿真，并在获得满意结果后，用制器

44、进行离线仿真，并在获得满意结果后，用相应的控制器对生产过程进行实时控制。相应的控制器对生产过程进行实时控制。2. SMCA的控制策略的控制策略 SMCA的多变量预估控制器是基于过程模型预估的、的多变量预估控制器是基于过程模型预估的、以分层方式处理多个相互矛盾的控制目标的多目标、多以分层方式处理多个相互矛盾的控制目标的多目标、多控制算法控制器。控制算法控制器。 目标值的优化目标值的优化 在在MVs的数量的数量CVs的数量的情况下，系统除了能把所的数量的情况下，系统除了能把所有有CV都调到设定值上之外，还可使部分的都调到设定值上之外，还可使部分的MV满足它的满足它的性能指标性能指标,使得部分使得部

45、分MV尽可能接近尽可能接近IRV值或减少值或减少MV的变的变化，这就是优化。这是控制器的经济目标，使某些化，这就是优化。这是控制器的经济目标，使某些MV在它的经济运行点或接近它的经济运行点上运行，是取在它的经济运行点或接近它的经济运行点上运行，是取得经济效益的手段之一。得经济效益的手段之一。 10.4.5 DMCplus控制软件包控制软件包 AspenTech公司结合公司结合DMC和和Setpoint公司的的公司的的多变量控制技术推出了多变量控制技术推出了DMCplus控制软件包。控制软件包。 主要特点是主要特点是:过程模型辨识过程模型辨识; 处理约束处理约束; 经济指标经济指标优化优化; 能

46、处理大型控制问题。能处理大型控制问题。 DMCplus控制软件包可以用简单的步骤来构造控制软件包可以用简单的步骤来构造控制器。控制器使用成功与否取决于工程师对该控制器。控制器使用成功与否取决于工程师对该工艺过程和其约束条件的理解程度。对工艺过程工艺过程和其约束条件的理解程度。对工艺过程和其约束情况的理解对正确选择操纵变量、扰动和其约束情况的理解对正确选择操纵变量、扰动变量以及被控变量是非常重要的。变量以及被控变量是非常重要的。 DMCplus控制器通过减少过程扰动的影响而获控制器通过减少过程扰动的影响而获得平稳操作以及使对象始终工作在最优工作点来得平稳操作以及使对象始终工作在最优工作点来获得最

47、大的经济效益。获得最大的经济效益。 10.4.6. Honeywell先进控制的技术包先进控制的技术包括：括： 实时数据库平台实时数据库平台PHD 分馏塔工艺计算软件包分馏塔工艺计算软件包Fractionator Toolkit 中间调节控制器中间调节控制器IRC 多变量控制器多变量控制器RMPC 工艺计算结果的化验室数据校正软件工艺计算结果的化验室数据校正软件LABUPD等。等。 1. 实时数据库平台实时数据库平台PHD PHD( Process History Database )是是Honeywell公司过程历史数据库的简公司过程历史数据库的简称，在先进控制系统中用作实时数据称，在先进控

48、制系统中用作实时数据平台，主要实现两大功能：平台，主要实现两大功能： 与与DCS实时数据通讯；实时数据通讯； 为上位机的应用程序提供处理过的高为上位机的应用程序提供处理过的高可靠性数据，整个软件在可靠性数据，整个软件在NT环境下运环境下运行。行。 2. 分馏工艺计算软件包分馏工艺计算软件包 分馏塔工艺计算主要包括以下计算：分馏塔工艺计算主要包括以下计算： Reid蒸气压；蒸气压； 塔内气相和液相计算；塔内气相和液相计算； ASTM D86馏程计算；馏程计算； 冰点计算；冰点计算； 倾点计算；倾点计算； 压力补偿温度；压力补偿温度； 闪点计算。闪点计算。 3. 化验数据校正化验数据校正 为保证控

49、制器能正确地对装置进行控制，为保证控制器能正确地对装置进行控制，作为作为 受控变量的产品质量计算值，必须具受控变量的产品质量计算值，必须具备一定的准确性，因此有必要对工艺计算备一定的准确性，因此有必要对工艺计算结果定期进行校正。结果定期进行校正。 化验室校正的基本思化验室校正的基本思想是以采样时刻的化验值为准，与计算的想是以采样时刻的化验值为准，与计算的平均值进行比较，推算出两者之平均值进行比较，推算出两者之 间的偏差间的偏差(称为称为BIAS )，并把该值按一定速率在线地，并把该值按一定速率在线地作用于以后的计算结果，从而得到一个修作用于以后的计算结果，从而得到一个修正后的产品质量计算。在操

50、作相对平稳时，正后的产品质量计算。在操作相对平稳时，使用修正后的产品质量计算作为受控变量，使用修正后的产品质量计算作为受控变量，基本满足先进控制的要求。基本满足先进控制的要求。 4.中间控制器中间控制器 4.1.加热炉支路平衡控制加热炉支路平衡控制 加热炉支路平衡控制有两部分功能：加热炉支路平衡控制有两部分功能： 其一是在保证加热炉总进料不变的条件下，以温其一是在保证加热炉总进料不变的条件下，以温度均衡为原则，通过重新分配支路流量，使支路度均衡为原则，通过重新分配支路流量，使支路出口温度的极差最小，从而达到提高操作平稳性，出口温度的极差最小，从而达到提高操作平稳性，延长炉管使用寿命的目的；延长

51、炉管使用寿命的目的； 其二是根据人工输入的处理量目标值，在支路流其二是根据人工输入的处理量目标值，在支路流量有调节余地的条件下，按量有调节余地的条件下，按PID 算法逐步提降总算法逐步提降总进料量，使其最终达到目标值。进料量，使其最终达到目标值。 4 .2非线性液位控制非线性液位控制 非线性液位控制软件是液位预估控制器的非线性液位控制软件是液位预估控制器的一个应用，它能根据液位和缓冲容器的几一个应用，它能根据液位和缓冲容器的几何尺寸，计算出液位对流量的响应模型。何尺寸，计算出液位对流量的响应模型。让液位在一定范围让液位在一定范围 内波动而缓冲流量，使内波动而缓冲流量，使工艺过程平稳变化。它将液位控制在一个工艺过程平稳变化。它将液位控制在一个范围内，而不是设定点的液位控范围内，而不是设定点的液位控 制。制。 5. 鲁棒多变