基于专家内模控制的串级回路PID控制器参数整定方法

    公开(公告)号:CN114509934A

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202111599261.6

    申请日:2021-12-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于专家内模控制的串级回路PID控制器参数整定方法,串级回路包括主回路和副回路,至少包括:利用串级回路的数据,采用网格化搜索寻优,得到主副回路的辨识模型;采用基于专家经验的内模控制方法,进行副回路控制器参数的整定;通过副回路闭环阶跃仿真特征参数与主回路的辨识模型,推出等效串级回路开环模型;采用基于专家经验的二自由度内模控制方法,进行主回路控制器参数的整定。本发明适用于大部分串级回路,具有普适性,通过本发明的方法使得在不改变串级回路采用PID控制器的前提下,实现了和专家内模控制等效的控制效果,可以同时满足串级回路控制的鲁棒性和跟踪性要求。

    一种适用于流程工业预测控制的稳态优化方法

    公开(公告)号:CN113031451A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110598288.7

    申请日:2021-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种适用于流程工业预测控制的稳态优化方法,包括:步骤一、构建原始稳态优化问题,设原始稳态优化问题为优化问题一;步骤二、构建松弛优化问题,设松弛优化问题为优化问题二;步骤三、采用层次分析法计算所有松弛变量权重;步骤四、计算优化问题二的最优值,构建补充约束;步骤五、改造优化问题一,设改造后且必存在可行域的稳态优化问题为优化问题三;步骤六、求优化问题三的最优解,并将其送入后续的动态控制层,同时,返回步骤四,继续下一控制周期的计算。针对稳态优化问题可行域不存在的情况,利用松弛优化问题的结果,重新构造了稳态优化的数学描述形式,确保稳态优化具有经济优化的意义和效果。

    用于油品在线调合的馏程计算方法

    公开(公告)号:CN111077288A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911243314.3

    申请日:2019-12-06

    Abstract: 本申请实施例提出了用于油品在线调合的馏程计算方法,包括获取油品中各组分蒸发体积v对应的温度值Dv,采用线性差值法对温度值Dv进行扩展,得到温度值与馏出体积的对应曲线;遍历曲线数据,得到全部组分中的温度上限值以及温度下限值;构建在不同调合比下对应预设温度D的调合油的馏出体积表达式,基于筛选出的温度上限值以及温度下限值确定定量馏出体积对应的温度值;确定不同调合比分别在温度上限值以及温度下限值对应的馏出体积,结合多种调合比得到用于调合过程中的线性馏出体积约束表达式。通过使用线性差值以及二分查找方法完成馏程计算,相对于现有技术能够降低了计算复杂度,提升运算效率。

    一种用于系统辨识的数据分段方法和数据评价方法

    公开(公告)号:CN117271506A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311110612.1

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种用于系统辨识的数据分段方法和数据评价方法,数据分段方法包括采集待进行系统辨识的回路的区间历史数据,对历史数据进行预处理;计算历史数据中的变化点和变化量指标,并基于确定的变化点采用回归树结构对历史数据进行初步分段;对初步分段后的数据段构造子集进行变化检测从而确定最终保留数据段,评价方法包括基于ARX模型对最终保留数据段进行系统辨识,并根据辨识结果确定最后保留数据段的系统辨识效果,通过计算流程工业过程的历史数据的变化点和变化量指标进行数据自动分段,通过构造子集选取用于系统辨识的数据段,在对异常值进行处理的基础上剔除较长稳态段,保证辨识准确度的前提下减少辨识输入的数据量,提高辨识效率。

    一种基于子空间和曲线补偿法的带约束辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN116796556A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310791940.6

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于子空间和曲线补偿法的带约束辨识方法及装置,包括:构造MISO‑VARX模型参数与先验知识的约束矩阵,求解该模型的马尔可夫参数,基于马尔可夫参数确定MISO‑VARX模型的初始状态空间矩阵,基于初始状态空间矩阵确定初始一阶传递函数,基于初始状态空间矩阵求解一阶阶跃响应,在一阶阶跃响应不满足预设先验知识约束的情况下,基于预设补偿曲线对一阶阶跃响应进行补偿,基于补偿后的一阶阶跃响应对初始一阶传递函数进行更新得到目标一阶传递函数。上述过程,通过构造模型参数与系统的物理特性之间的关系式实现先验知识对于黑箱模型辨识的约束,提高模型的准确度,避免了辨识到的模型出现发散的问题。

    参数整定模型的构建方法及工业过程控制方法

    公开(公告)号:CN115061365B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210859981.X

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明的实施例提供了一种参数整定模型的构建方法及工业过程控制方法,涉及工业自动化控制技术领域。本申请根据新建装置的回路信息以及辅助装置的运行数据,构建辅助训练数据集以及验证数据集,其中,新建装置为待训练的参数整定模型所应用的装置,辅助装置为参数整定完成且正式运行的装置;根据新建装置的初始运行数据,构建本地训练数据集;根据辅助训练数据集、验证数据集以及本地训练数据集,训练得到参数整定模型。通过构建辅助训练数据集进行训练,有效地弥补了新建装置可用的有效数据少的缺点,提升了新建装置上建立的参数整定模型的PID参数整定的准确率和效率。

    分布式控制系统的控制回路的性能评估方法及系统

    公开(公告)号:CN114936141B

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210859982.4

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明的实施例提供了一种分布式控制系统的控制回路的性能评估方法及系统,涉及自动化控制领域。通过接收图像采集设备发送的控制回路曲线图;对控制回路曲线图进行曲线提取处理,得到测量值曲线图、设定值曲线图以及输出值曲线图;分别对测量值曲线图、设定值曲线图以及输出值曲线图进行数据提取处理,得到测量值曲线二值图、设定值曲线二值图以及输出值曲线二值图;根据测量值曲线二值图、设定值曲线二值图、输出值曲线二值图、预设的坐标轴信息,得到控制回路数据;根据控制回路数据、坐标上下限信息以及时间范围数据,确定分布式控制系统的控制回路的性能。能够直接由控制回路曲线图中获取控制回路的原始数据,提高了数据传输的安全性和效率。

    一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法

    公开(公告)号:CN114924489B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210861856.2

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明公开了一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法,通过多输入单输出系统作为基本子系统予以实现;包括:步骤一、模型设置及学习参数自选择;步骤二、参数分布建模;步骤三、数据采集和处理;步骤四、模型参数学习;步骤五、模型参数检验;步骤六、模型预测误差对比。本发明可在线自主学习过程的动态特性;可根据预设的模型参数自动选择待学习参数的类型,使待学习参数具有真实的物理意义,且在学习过程中,预设模型对模型学习的结果具有约束作用以提高模型的可靠性;对参数的学习结果进行检验、对预测结果进行评价,进一步提高模型的可靠性;采用参数死区的方式增加了模型参数的平稳性,减少因模型参数频繁变化而引起的控制效果波动。

    分布式控制系统的控制回路的性能评估方法及系统

    公开(公告)号:CN114936141A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210859982.4

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明的实施例提供了一种分布式控制系统的控制回路的性能评估方法及系统,涉及自动化控制领域。通过接收图像采集设备发送的控制回路曲线图;对控制回路曲线图进行曲线提取处理,得到测量值曲线图、设定值曲线图以及输出值曲线图;分别对测量值曲线图、设定值曲线图以及输出值曲线图进行数据提取处理,得到测量值曲线二值图、设定值曲线二值图以及输出值曲线二值图;根据测量值曲线二值图、设定值曲线二值图、输出值曲线二值图、预设的坐标轴信息,得到控制回路数据;根据控制回路数据、坐标上下限信息以及时间范围数据,确定分布式控制系统的控制回路的性能。能够直接由控制回路曲线图中获取控制回路的原始数据,提高了数据传输的安全性和效率。

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