科研動(dòng)態(tài)
基于自適應(yīng)APC技術(shù)的控制回路SP動(dòng)態(tài)優(yōu)化
中文題目：基于自適應(yīng)APC技術(shù)的控制回路SP動(dòng)態(tài)優(yōu)化
論文題目：Dynamic optimization for SP of control loops using adaptive APC techniques
錄用期刊/會(huì)議：Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers (中科院大類(lèi)三區(qū))
原文DOI：10.1016/j.jtice.2024.105858
原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.jtice.2024.105858
錄用/見(jiàn)刊時(shí)間： 2024.11.29
作者列表：
1）王珠 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 自動(dòng)化系教師
2）張合輝 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 控制科學(xué)與工程專(zhuān)業(yè) 碩22級(jí)
3）劉東輝 中海油能源發(fā)展股份有限公司采油服務(wù)分公司
3）摘要:
為了實(shí)現(xiàn)對(duì)工況的自適應(yīng)，本文提出了一種基于自適應(yīng)APC技術(shù)的控制回路設(shè)定值動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法。首先，采用帶有Nussbaum增益的識(shí)別算法實(shí)時(shí)更新系統(tǒng)模型；其次，在工況變化后，通過(guò)數(shù)字化測(cè)試自適應(yīng)更新預(yù)測(cè)模型。隨后，自適應(yīng)調(diào)整性能指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)和約束條件。最后，本文采用Memory-GA-PSO算法求解具有不同約束和維度的性能指標(biāo)，從而高效優(yōu)化SP軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了識(shí)別算法的準(zhǔn)確性和自適應(yīng)APC技術(shù)的有效性。本文提出的自適應(yīng)APC技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)工況的自適應(yīng)，保證了先進(jìn)控制方案的長(zhǎng)期有效性，有效避免了模型失配。
背景與動(dòng)機(jī):
在工業(yè)過(guò)程的長(zhǎng)期運(yùn)行中，諸如操作條件的變化和外部環(huán)境的變化等因素可能導(dǎo)致先進(jìn)控制中預(yù)測(cè)模型與實(shí)際系統(tǒng)之間存在差異。當(dāng)實(shí)際系統(tǒng)發(fā)生變化而模型沒(méi)有及時(shí)更新時(shí)，模型失配就會(huì)經(jīng)常發(fā)生。對(duì)于依靠模型的控制方法，及時(shí)更新模型是非常重要的。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種基于自適應(yīng)APC技術(shù)的控制回路設(shè)定值動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法。
設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):
自適應(yīng)APC技術(shù)包括預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)和性能指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的自適應(yīng)。通過(guò)辨識(shí)可以獲得不同工況的系統(tǒng)模型。對(duì)模型進(jìn)行數(shù)字測(cè)試可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型對(duì)工況的自適應(yīng)。性能指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)根據(jù)預(yù)測(cè)模型自適應(yīng)調(diào)整可以實(shí)現(xiàn)對(duì)工況的自適應(yīng)。
圖1 控制回路中SP優(yōu)化的整體控制結(jié)構(gòu)
主要內(nèi)容:
1.預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)
為了描述變化的被控過(guò)程，模型需要包含足夠的動(dòng)態(tài)。模型的參數(shù)需要時(shí)變以適應(yīng)過(guò)程的變化。因此，采用高階線(xiàn)性動(dòng)態(tài)辨識(shí)模型是合適的。系統(tǒng)模型由可靠辨識(shí)得到的被控對(duì)象模型與PID控制器組成。階躍響應(yīng)序列通過(guò)對(duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行數(shù)字測(cè)試得到。為了確保適當(dāng)?shù)淖R(shí)別數(shù)據(jù)和階次，在長(zhǎng)周期歷史數(shù)據(jù)中找到OP的階躍數(shù)據(jù)，通過(guò)PV的響應(yīng)時(shí)間確定采樣間隔。選取階躍響應(yīng)序列的時(shí)間間隔應(yīng)根據(jù)不同回路的閉環(huán)階躍響應(yīng)時(shí)間確定。預(yù)測(cè)模型可以定期更新來(lái)自適應(yīng)工況的變化。為了更加及時(shí)的適應(yīng)工況變化，本文設(shè)置了一個(gè)動(dòng)態(tài)優(yōu)化啟動(dòng)條件。當(dāng)系統(tǒng)的期望值與系統(tǒng)實(shí)際輸出滿(mǎn)足啟動(dòng)條件時(shí)，自適應(yīng)APC技術(shù)可以及時(shí)更新預(yù)測(cè)模型。
2.性能指標(biāo)加權(quán)系數(shù)的自適應(yīng)在弱持久激勵(lì)條件下，辨識(shí)系統(tǒng)模型時(shí)可能會(huì)有模型降階和小慣性環(huán)節(jié)合并的情況。此時(shí)辨識(shí)得到的模型時(shí)間常數(shù)較大，那么自適應(yīng)更新后的預(yù)測(cè)模型時(shí)間常數(shù)也會(huì)較大。這種情況會(huì)使預(yù)測(cè)輸出變化緩慢。而為了使系統(tǒng)輸出更快的跟隨期望值，求解性能指標(biāo)得到的SP增量會(huì)變大。為了不同工況下都能求得柔和的SP軌跡，本文設(shè)計(jì)了性能指標(biāo)加權(quán)系數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)來(lái)適應(yīng)工況的變化。
權(quán)重系數(shù)可以在預(yù)測(cè)模型發(fā)生變化時(shí)根據(jù)上式自適應(yīng)調(diào)整。這種方式實(shí)現(xiàn)了性能指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)對(duì)不同工況的自適應(yīng)。
3.性能指標(biāo)的高效求解
本文在求解性能指標(biāo)時(shí)將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)變約束、變維度的二次規(guī)劃問(wèn)題。啟發(fā)式算法通過(guò)群體搜索避免了矩陣求逆和復(fù)雜方程的求解，從而大大減少代數(shù)復(fù)雜性并提升計(jì)算速度。因此開(kāi)發(fā)有效的啟發(fā)式方法在更少的迭代中解決QP問(wèn)題是很重要的。啟發(fā)式算法只需要在求解時(shí)初始化不同維度的粒子和不同的約束限就可以解決變約束、變維度的二次規(guī)劃問(wèn)題。本文在算法中引入“精英粒子”來(lái)記憶最優(yōu)解并用來(lái)在下一時(shí)刻初始化粒子。這種方法類(lèi)似于有限集法的熱啟動(dòng)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析:
本文在中國(guó)石油大學(xué)煉油與自動(dòng)化模擬實(shí)習(xí)基地進(jìn)行的工業(yè)實(shí)驗(yàn)。本文利用UniSim仿真系統(tǒng)對(duì)500萬(wàn)噸常壓和真空蒸餾裝置進(jìn)行了模擬。因?yàn)閁niSim仿真平臺(tái)上無(wú)法模擬原油屬性的變化，所以本文用耦合回路的干擾來(lái)改變工況。如圖2所示，在工況發(fā)生變化后分別用固定的預(yù)測(cè)模型和自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型對(duì)回路進(jìn)行SP優(yōu)化，最終得到系統(tǒng)實(shí)際輸出與預(yù)測(cè)輸出曲線(xiàn)。
(a)Comparison of predictive errors for FIC1013
(b) Comparison of predictive errors for TIC2202
圖2 控制回路固定預(yù)測(cè)模型與自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差比較
從圖中可以看出，固定預(yù)測(cè)模型在系統(tǒng)工況發(fā)生變化時(shí)，由于缺乏靈活的自適應(yīng)能力，導(dǎo)致系統(tǒng)實(shí)際輸出與預(yù)測(cè)輸出之間的誤差逐漸增大。這種誤差積累不僅降低了系統(tǒng)的控制精度，還可能在某些情況下導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。而相比之下，自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型能夠根據(jù)工況的變化對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，使系統(tǒng)的實(shí)際輸出與預(yù)測(cè)輸出之間的誤差始終保持較小，從而確保了控制的高精度和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
為了驗(yàn)證自適應(yīng)APC技術(shù)求解變約束預(yù)測(cè)控制問(wèn)題的效果，本文將四條控制回路的期望值經(jīng)過(guò)低負(fù)荷到高負(fù)荷的大范圍改變。本文根據(jù)控制回路輸出值設(shè)置了不同的約束條件。實(shí)際的約束條件應(yīng)由實(shí)際化工裝置原理和專(zhuān)家操作建議綜合設(shè)定。
圖3 控制回路的SP軌跡和輸出曲線(xiàn)
從圖中可以看出，本文提出的算法在控制回路中實(shí)現(xiàn)了大負(fù)荷變化過(guò)程的平穩(wěn)過(guò)渡且未出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象，體現(xiàn)了其卓越的控制性能。最后系統(tǒng)輸出不滿(mǎn)足公式動(dòng)態(tài)啟動(dòng)條件后SP軌跡優(yōu)化結(jié)束并階躍到期望值。這可以實(shí)現(xiàn)某些應(yīng)用中需要的小超調(diào)。
結(jié)論:
工業(yè)過(guò)程控制中工況改變會(huì)導(dǎo)致MPM，使以模型為基礎(chǔ)的控制方法的控制效果變差。本文設(shè)計(jì)了自適應(yīng)APC技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)在變工況下先進(jìn)控制方案的長(zhǎng)期有效。使用可靠的遞推辨識(shí)實(shí)時(shí)跟隨系統(tǒng)的變化。然后定期通過(guò)數(shù)字測(cè)試自適應(yīng)更新預(yù)測(cè)模型。性能指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)跟隨預(yù)測(cè)模型自適應(yīng)調(diào)節(jié)。實(shí)時(shí)辨識(shí)和自適應(yīng)APC技術(shù)確保了先進(jìn)控制對(duì)不同工況的自適應(yīng)。由于預(yù)測(cè)時(shí)域、控制時(shí)域以及約束條件的變化，性能指標(biāo)是變約束、變維度的。本文采用MGAPSO算法高效求解性能指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了SP高效動(dòng)態(tài)優(yōu)化。最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了辨識(shí)算法的準(zhǔn)確性和自適應(yīng)APC技術(shù)的有效性。
作者簡(jiǎn)介:
王珠，男，博士，中共黨員，現(xiàn)任中國(guó)石油大學(xué)（北京）副教授、碩士生導(dǎo)師。2016年至今在中國(guó)石油大學(xué)（北京）自動(dòng)化系工作，現(xiàn)任北京人工智能學(xué)會(huì)理事、中國(guó)化工學(xué)會(huì)信息技術(shù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)委員會(huì)青年委員。長(zhǎng)期從事系統(tǒng)辨識(shí)與智能控制；煉化過(guò)程異常診斷與故障預(yù)警；大數(shù)據(jù)工藝優(yōu)化與質(zhì)量預(yù)測(cè)；基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)等方面研究工作，以第一作者或通訊作者身份發(fā)表高水平學(xué)術(shù)期刊論文30余篇。主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目及多個(gè)重點(diǎn)流程工業(yè)企業(yè)的橫向項(xiàng)目。