專利名稱：用于dcs系統(tǒng)性能優(yōu)化的子空間方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本算法可用于工業(yè)控制領(lǐng)域，對石油、石化、冶金、電力、化工等行業(yè)普遍使用的計算機(jī)集散控制系統(tǒng)(Distributed Control System，簡稱DCS)進(jìn)行性能優(yōu)化。

背景技術(shù)：
毫無疑問，控制器是DCS控制系統(tǒng)的核心。一套典型的DCS控制系統(tǒng)通常有幾十個甚至上百個控制回路。控制器的性能直接決定著裝置是否能夠安全穩(wěn)定地運(yùn)行。不幸的是，對于有限的儀表工程師和維護(hù)人員來說，每天去逐個檢查這些控制器的運(yùn)行情況是不可能的。而且，過程的特性也不斷隨著生產(chǎn)的負(fù)荷、原材料、環(huán)境溫度等發(fā)生改變。即使儀表工程師今天把一個控制器的參數(shù)調(diào)整得很好，也不能保證這些參數(shù)在明天能夠很好地運(yùn)行。因此，我們就需要一種方法來每天定時和自動地對控制器的運(yùn)行情況進(jìn)行評估，在需要的時候?qū)?shù)進(jìn)行優(yōu)化。
在控制器的性能評估領(lǐng)域，基于最小方差控制(Minimum Variance Control，以下簡稱MVC)的指標(biāo)自1989年加拿大Queen’s University的Harris的研究工作以來被廣泛采用。利用這個指標(biāo)，一個單輸入單輸出(Single Input Single Output，以下簡稱SISO)的控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)可以表示為在最小方差控制下的輸出方差與實際的輸出方差的比率。對于多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output，以下簡稱MIMO)系統(tǒng)來說，它是輸出協(xié)方差的trace的比率。因為只有在最小方差控制下，輸出方差或協(xié)方差才能取得最小值，因此這個性能指標(biāo)介于0和1之間。值越大，說明控制器的性能越好。
盡管在實際中，最小方差控制由于其過于猛烈的控制行為而很少采用，但作為一個指標(biāo)，它可以提供關(guān)于一個控制系統(tǒng)性能的有用信息。如果性能指標(biāo)說明一個控制器的性能很差，那么我們就可以通過調(diào)整控制器的參數(shù)或重新設(shè)計控制策略來減小方差。如果性能指標(biāo)說明一個控制器的性能已經(jīng)很好了，但我們?nèi)匀恍枰獪p小方差，這時候，調(diào)整控制器的參數(shù)或重新設(shè)計控制策略就不起作用了。我們需要改變控制系統(tǒng)或過程的結(jié)構(gòu)，比如使用前饋控制或改變變送器的位置等。
另外，到目前為止，基于最小方差控制的控制器性能指標(biāo)是唯一一個不需要知道過程的完全模型知識的指標(biāo)。
子空間辨識方法從上個世紀(jì)九十年代以來成為一個活躍的研究領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的辨識方法比起來，子空間辨識方法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)值的穩(wěn)定性和計算的簡潔性。


發(fā)明內(nèi)容
我們可以把一個1個輸入、m個輸出和n個狀態(tài)的線性常系統(tǒng)表示為 xt+1＝Axt+But+Ket (1) yt＝Cxt+et 系統(tǒng)的狀態(tài)空間矩陣的維數(shù)分別為n×n、n×1、m×n和n×m。K是卡爾曼濾波器的增益，et是一個協(xié)方差矩陣為S的白噪聲序列。
將輸入ut堆成兩個塊Hankel矩陣，p代表著過去，f代表著將來。


同樣，我們把輸出yt和噪聲et也分別堆成兩個塊Hankel矩陣，



過去和將來的狀態(tài)序列定義為 Xp＝[x1 x2 ... xj]，Xf＝[xN+1 xN+2 … xN+j] 通過對(1)式反復(fù)的迭代，我們可以得到三個在子空間模型辨識里很重要的等式 其中，是擴(kuò)展的可觀測性矩陣，

和

分別是包含著已知的輸入uk和未知的輸入ek的馬爾可夫參數(shù)的下三角形Toeplitz矩陣。ΔN＝[AN-1B AN-2B … B]和是相反的擴(kuò)展可控性矩陣。在子空間辨識文獻(xiàn)中，下面的縮寫經(jīng)常被使用 在子空間模型辨識中，一般都有2個步驟。第一步是把從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的一定子空間做投影，來得到子空間矩陣ΓN、HN和/或Xf的估計。第二步是從ΓN、HN和/或Xf獲得系統(tǒng)狀態(tài)空間矩陣A、B、C和K的估計。這里的方法只需要估計子空間矩陣，而不需要估計系統(tǒng)狀態(tài)空間矩陣，所以是一種不需要知道模型的方法。在最小方差控制下，如果一個過程的傳遞函數(shù)T(q-1)的秩對幾乎所有的q來說都等于輸出的數(shù)目的花，那么在無限的視野下輸出的特性與有限視野下是一樣的。而且，它可以被表示為其中

是

的第一個塊列。因此，MVC的指標(biāo)就可以表示為 從上式我們可以看出，MVC的指標(biāo)可以直接從包含過程和噪聲模型的頭幾個馬爾可夫參數(shù)的

和HN計算出來。利用我們的子空間方法，HN能夠從一組開環(huán)的實驗室數(shù)據(jù)中估計出來，

能夠從一組閉環(huán)的日常操作數(shù)據(jù)中估計出來。

具體實施例方式 我們?yōu)檫@個算法編制了一個Matlab的函數(shù)pass。Pass是性能評估子空間方法(performance assessmentby subspace method)的縮寫。
這個函數(shù)的輸出是整個系統(tǒng)的性能指標(biāo)η和每個單獨(dú)輸出回路的性能指標(biāo)ηn。利用這個函數(shù)，可以計算三種性能指標(biāo)估計值、理論值和混合值。
估計值 性能指標(biāo)能夠直接從一組開環(huán)的實驗室數(shù)據(jù)和一組閉環(huán)的日常操作數(shù)據(jù)來估計。因此，這種指標(biāo)叫做估計值。
這時候，使用命令 [Eta，Etan]＝pass(Uopen，Yopen，Yclose，‘est’) 輸入?yún)?shù)Uopen和Yopen是一組開環(huán)的實驗室輸入/輸出數(shù)據(jù)，Yclose是一組閉環(huán)的日常操作數(shù)據(jù)。
理論值 如果我們知道過程、控制器和噪聲的模型，那么HN和

的理論值是已知的，因此它們分別由過程和閉環(huán)系統(tǒng)的馬爾可夫參數(shù)組成。對于理論值，使用命令 [Eta，Etan]＝pass(plant，controller，noise，S，‘est’) 輸入?yún)?shù)plant、controller和noise分別是過程、控制器和噪聲的傳遞函數(shù)矩陣模型。S是白噪聲協(xié)方差矩陣的平方根的密度矩陣。
混合值 如果我們知道過程的模型，Jmvc的混合值可以計算為

其中HN可以從過程模型中計算出來，

可以用一組閉環(huán)數(shù)據(jù)估計出來。
對于混合值，使用命令 [Eta，Etan]＝pass(plant，Yclose，‘mix’)。
權(quán)利要求
1.用于DCS系統(tǒng)性能優(yōu)化的子空間方法。它的技術(shù)特征主要有它使用了子空間的辨識方法，利用一組開環(huán)的實驗數(shù)據(jù)和一組閉環(huán)的日常操作數(shù)據(jù)，就可以計算一個多變量系統(tǒng)的性能指標(biāo)。與其他的控制性能計算方法相比，本方法不需要知道內(nèi)作用(interactor)矩陣和過程的模型。
2.本算法可用于工業(yè)控制領(lǐng)域，對石油、石化、冶金、電力、化工等行業(yè)普遍使用的計算機(jī)集散控制系統(tǒng)(Distributed Control System，簡稱DCS)進(jìn)行性能優(yōu)化。
全文摘要
用于DCS系統(tǒng)性能優(yōu)化的子空間方法可用于工業(yè)控制領(lǐng)域，對石油、石化、冶金、電力、化工等行業(yè)普遍使用的DCS進(jìn)行性能優(yōu)化。本算法使用了子空間的辨識方法，不需要知道內(nèi)作用(interactor)矩陣和過程的模型，只利用一組開環(huán)的實驗數(shù)據(jù)和一組閉環(huán)的日常操作數(shù)據(jù)，就可以計算一個多變量系統(tǒng)的性能指標(biāo)。
文檔編號G05B13/02GK101419432SQ20081011337
公開日2009年4月29日 申請日期2008年5月29日 優(yōu)先權(quán)日2008年5月29日
發(fā)明者路嗣恩 申請人:星楓科技(北京)有限公司