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1、10申请公布号CN102156496A43申请公布日20110817CN102156496ACN102156496A21申请号201110086036222申请日20110407G05D23/3020060171申请人杭州电子科技大学地址310018浙江省杭州市下沙高教园区2号大街72发明人张日东薛安克王建中葛铭孔亚广74专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人杜军54发明名称一种反应釜温度混合控制方法57摘要本发明涉及一种反应釜温度混合控制方法。现有方法控制效果不好，不适应节能减排及环保的需求。本发明方法首先采用典型的响应曲线法设计反应釜温度过程的比例积分微分控制器，然后利用反。
2、应釜温度实时过程数据建立非最小化模型预测函数控制器所需的过程模型，再设计非最小化模型预测函数比例积分微分控制器，根据目标函数得到当前的控制参数值。本发明提出的控制方法可以有效减少反应釜温度工艺参数与实际反应釜温度工艺参数之间的误差，进一步弥补了传统控制器的不足，同时保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的反应釜温度工艺参数达到严格控制。51INTCL19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书3页说明书7页CN102156499A1/3页21一种反应釜温度混合控制方法，其特征在于该方法的具体步骤是步骤1采用响应曲线法设计反应釜温度过程的比例积分微分控制器，具体方法是将反应釜温度过。
3、程的比例积分微分控制器停留在手动操作状态，操作拨盘使其输出有阶跃变化，由记录仪表记录反应釜温度的输出值，将其转换成无量纲形式，具体是其中，是反应釜温度输出值的稳态值；选取满足的两个计算点和，依据下式计算比例积分微分控制器所需要的参数、其中，为反应釜温度过程的比例积分微分控制器输出的阶跃变化幅度，分别是计算比例积分微分控制器所需要的增益、时间常数和滞后参数；计算反应釜温度过程的比例积分微分控制器的参数，具体是其中为比例积分微分控制器的比例参数，为比例积分微分控制器的积分参数，分别为比例积分微分控制器的微分参数；步骤2利用反应釜温度实时过程数据建立非最小化模型预测函数控制器所需的过程模型，具体方法。
4、是首先建立反应釜温度实时运行数据库，将过程的比例积分微分控制器停留在自动操作状态，操作拨盘使其输入有阶跃变化，通过数据采集装置采集组实时过程运行数据，将采集的实时过程运行数据作为数据驱动的样本集合，表示为，表示第组工艺参数的输入数据，表示第组工艺参数的输出值；然后以该反应釜温度实时过程运行数据集合为基础建立基于最小二乘法的离散差分方程形式的局部受控自回归滑动平均模型其中，表示当前时刻过程模型的工艺参数的输出值，表示过程模型的工艺参数的过去时刻的输入和输出数据的集合，表示当前过程模型工艺参数对应的控制变量，为当前的递推步数，表示通过辨识得到的模型参数的集合，表示矩阵的转置，分别为对应实际过程的输。
5、出变量阶次、输入变量阶次、实际过程的时滞；权利要求书CN102156496ACN102156499A2/3页3采用的辨识手段为其中，和为辨识中的两个矩阵，为遗忘因子，为单位矩阵；步骤3设计非最小化模型预测函数比例积分微分控制器，具体方法是A将步骤2建立的过程模型转化为差分模型形式其中，是差分算子，为通过转换模型得到的相关系数，为对应实际过程的输入和输出变量的统一阶次；B选取进一步将步骤A的模型转化为状态空间输入输出模型其中具体的转化参数矩阵为C依据步骤B建立用于非最小化模型预测函数比例积分微分控制器设计的非最小化参数模型其中，权利要求书CN102156496ACN102156499A3/3页4。
6、，为相应的参数矩阵；D依据步骤C计算出的模型参数整定非最小化模型预测函数比例积分微分控制器的参数，具体方法是建立多步最优预测输出其中，参数，为实际反应釜温度的测量值；建立非最小化模型预测函数比例积分微分控制器的参考轨迹和目标函数；其中，为各个时刻的输出参考轨迹；依据的目标函数得到当前的控制参数值。权利要求书CN102156496ACN102156499A1/7页5一种反应釜温度混合控制方法技术领域0001本发明属于自动化技术领域，涉及一种反应釜温度的非最小化模型预测函数（NMSSPFC）与比例积分微分（PID）混合控制方法。背景技术0002反应釜是化工、制药、发酵等生产的核心设备，其运行的平稳。
7、直接关系到生产的质量指标和效益，其中反应釜温度是重要的控制参数之一，其控制效果的好坏与产品质量和产量有直接重要的关系。在整个设备中，反应釜的温度控制是要求较严格的,也是比较复杂的，用普通常规控制通常难以实现有效的控制。在反应釜中，通过对釜内的夹套通以加热水，使釜温升高，同时当加热到预定反应温度后就停止加热，反应过程中在夹套中通以冷却水，将反应产生的多余热量移走，控制温度保持恒定。由于反应过程既是放热的化学反应，又是物理变化过程，加上搅拌是否均匀,活化剂的活性如何,以及物料的成分、含水量等因素对反应效果均有影响,反应过程是一个具有十分复杂非线性特性的综合过程。这些不利因素导致传统的控制手段精度不。
8、高，又进一步导致后续生产控制参数不稳定，产品合格率低，反应釜效率低下。目前实际工业中反应釜温度控制基本上采用传统的或简单的控制手段，控制参数依赖技术人员经验，使生产成本增加，控制效果不太理想。我国反应釜温度控制与优化技术比较落后，能耗居高不下，控制性能差，自动化程度低，很难适应节能减排以及间接环境保护的需求，这其中直接的影响因素之一便是反应釜温度系统的控制方案问题。发明内容0003本发明的目的是针对现有的反应釜温度控制技术的不足之处，提供一种反应釜温度混合控制方法。0004本发明方法采用基于非最小化模型预测函数控制与比例积分微分控制的混合控制方法。该方法弥补了传统控制方式的不足，保证控制具有较。
9、高的精度和稳定性的同时，也保证形式简单并满足实际工业过程的需要。0005本发明方法首先基于该过程建立比例积分微分控制回路；然后基于反应釜温度实时过程数据建立过程模型，挖掘出基本的过程特性；最后通过计算非最小化模型预测函数控制器的参数，将比例积分微分控制与反应釜温度对象整体实施非最小化模型预测函数控制。0006本发明的技术方案是通过数据采集、过程辨识、预测机理、数据驱动、优化等手段，确立了一种反应釜温度系统的非最小化模型预测函数控制与比例积分微分控制的混合控制方法，利用该方法可有效提高控制的精度。0007本发明方法的步骤包括1采用响应曲线法设计反应釜温度过程的比例积分微分控制器，具体方法是A将反。
10、应釜温度过程的比例积分微分控制器停留在手动操作状态，说明书CN102156496ACN102156499A2/7页6操作拨盘使其输出有阶跃变化，由记录仪表记录反应釜温度的输出值，将其转换成无量纲形式，具体是其中，是反应釜温度输出值的稳态值。0008B选取满足的两个计算点和，依据下式计算比例积分微分控制器所需要的参数、其中，为反应釜温度过程的比例积分微分控制器输出的阶跃变化幅度。分别是计算比例积分微分控制器所需要的增益、时间常数和滞后参数。0009C计算反应釜温度过程的比例积分微分控制器的参数，具体是其中为比例积分微分控制器的比例参数，为比例积分微分控制器的积分参数，分别为比例积分微分控制器的微。
11、分参数。00102利用反应釜温度实时过程数据建立非最小化模型预测函数控制器所需的过程模型，具体方法是首先建立反应釜温度实时运行数据库，将过程的比例积分微分控制器停留在自动操作状态，操作拨盘使其输入有阶跃变化，通过数据采集装置采集组实时过程运行数据，将采集的实时过程运行数据作为数据驱动的样本集合，表示为，表示第组工艺参数的输入数据，表示第组工艺参数的输出值。0011然后以该反应釜温度实时过程运行数据集合为基础建立基于最小二乘法的离散差分方程形式的局部受控自回归滑动平均模型其中，表示当前时刻过程模型的工艺参数的输出值，表示过程模型的工艺参数的过去时刻的输入和输出数据的集合，表示当前过程模型工艺参数。
12、对应的控制变量，为当前的递推步数，表示通过辨识得到的模型参数的集合，表示矩阵的转置，分别为对应实际过程的输出变量阶次、输入变量阶次、实际过程的时滞。0012采用的辨识手段为说明书CN102156496ACN102156499A3/7页7其中，和为辨识中的两个矩阵，为遗忘因子，为单位矩阵。00133设计非最小化模型预测函数比例积分微分控制器，具体方法是A将（2）建立的过程模型转化为差分模型形式其中，是差分算子，为通过转换模型得到的相关系数，为对应实际过程的输入和输出变量的统一阶次。0014B选取进一步将步骤A的模型转化为状态空间输入输出模型其中具体的转化参数矩阵为C依据步骤B建立用于非最小化模型。
13、预测函数比例积分微分控制器设计的非最小化参数模型其中，为相应的参数矩阵。0015D依据步骤C计算出的模型参数整定非最小化模型预测函数比例积分微分控制说明书CN102156496ACN102156499A4/7页8器的参数，具体方法是建立多步最优预测输出其中，参数，为实际反应釜温度的测量值。0016建立非最小化模型预测函数比例积分微分控制器的参考轨迹和目标函数。0017其中，为各个时刻的输出参考轨迹。0018依据步骤的目标函数得到当前的控制参数值本发明提出的一种基于数据驱动的模型选取和非最小化模型预测函数比例积分微分控制器混合控制方法弥补了传统控制的不足，并有效地方便了控制器的设计，保证控制性能。
14、的提升，同时满足给定的生产性能指标。0019本发明提出的控制技术可以有效减少反应釜温度工艺参数与实际反应釜温度工艺参数之间的误差，进一步弥补了传统控制器的不足，同时保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的反应釜温度工艺参数达到严格控制。具体实施方式0020以连续搅拌反应釜系统过程控制为例这里以该反应釜温度的控制作为例子加以描述。反应釜温度不仅受到来自物料温度和流量的影响，同时也受冷却剂的压力和温度的影响。调节手段采用冷却剂流量，其余的影响作为不确定因素。0021（1）设计反应釜温度过程的比例积分微分控制器，具体方法是典型的响应曲线法。0022第一步将反应釜温度比例积分微分控制器停留在“手动操作。
15、”状态，操作冷却剂流量的拨盘使冷却剂流量控制器输出有个阶跃变化，由记录仪表记录反应釜温度过程的输说明书CN102156496ACN102156499A5/7页9出值，将反应釜温度过程输出值的响应曲线转换成无量纲形式其中，是反应釜温度过程输出的稳态值。0023第二步选取2个计算点，依据以下计算公式计算反应釜温度比例积分微分控制器所需要的参数其中，为反应釜温度比例积分微分控制器输出的阶跃变化幅度。0024第三步依据第二步计算出的整定反应釜温度比例积分微分控制器的参数其中，分别为比例积分微分控制器的比例参数，积分参数，微分参数。0025（2）利用反应釜温度实时过程数据建立非最小化模型预测函数控制器所。
16、需的过程模型，具体方法是通过数据采集装置采集实时过程反应釜温度运行数据，将采集的实时过程反应釜温度运行数据作为数据驱动的样本集合采用最小二乘法推理，建立基于最小二乘法的离散差分方程形式的反应釜温度过程模型。0026其中，系统调用推理机采用最小二乘法进行反应釜温度过程模型参数的辨识，这些参数包括元素中变量的个数和具体数值。0027其中是反应釜温度测量值，是反应釜温度过程模型的输出值。和为辨识中的两个矩阵，为遗忘因子，为单位矩阵。这个过程是第一步推理过程。这个第一步推理是初步挖掘实际反应釜温度回路的基本特性。0028（3）设计反应釜温度过程的非最小化模型预测函数比例积分微分控制器，具体方法是第一步。
17、将（2）建立的过程模型转化为差分模型形式其中，是差分算子，为通过转换模型得到的相关系数，说明书CN102156496ACN102156499A6/7页10为对应实际过程的输入和输出变量的统一阶次。0029第二步选取进一步将步骤A的模型转化为状态空间输入输出模型其中具体的转化参数矩阵为第三步依据步骤B建立用于非最小化模型预测函数比例积分微分控制器设计的非最小化参数模型其中，为相应的参数矩阵。0030第四步依据第三步计算出的模型设计非最小化模型预测函数比例积分微分控制器建立反应釜温度过程多步最优预测输出其中，说明书CN102156496ACN102156499A7/7页11参数，为实际反应釜温度的测量值。建立反应釜温度过程非最小化模型预测函数比例积分微分控制器的参考轨迹和目标函数。0031其中，为各个时刻的输出参考轨迹。0032依据步骤的目标函数得到当前的反应釜温度过程控制器参数值。说明书CN102156496A。