两阶段模型预测控制技术的制作方法

专利名称：两阶段模型预测控制技术的制作方法
技术领域：
本发明总体上涉及过程工厂控制系统，尤其涉及在一过程或工厂环境中用于实施
一种两阶段模型预测控制技术的方法及设备。
背景技术：
过程控制系统-如那些用于发电、化学、石油、或其他过程的分布式或大型过程控 制系统_典型地包括一个或多个控制器，这些控制器通过模拟总线、数字总线或模拟/数字 混合总线相互通信连接，与至少一个主机或操作员工作站及与一个或多个现场设备通信连 接。所述现场设备可能是阀、阀定位器、开关及传送器(例如温度传感器、压力传感器及流 率传感器)，它们在过程或工厂中发挥功能，如开启或关闭阀、接通或切断设备电源及测量 过程参数。过程控制器接收所述现场设备所进行的过程或工厂测量的信号及/或关于所述 现场设备的其他信息，并使用这些信息来实施控制例程，然后产生控制信号并通过总线传 送至现场设备，以控制过程或工厂的操作。来自现场设备和控制器的信息一般提供于由操 作员工作站执行的一种或多种应用程序，使操作员能够执行针对过程或工厂所需要的任何 功能，例如观察所述工厂的当前状态、修正所述工厂的操作等等。 过程或工厂控制器一般编程为对过程中限定的或包含的多个不同环路中的每一 个环路执行不同的算法、子例程或控制环路(指所有控制例程)，例如流量控制环路、温度 控制环路、压力控制环路等等。 一般而言，每一个这样的控制环路包括一个或多个输入块， 例如一模拟输入(AI)功能块；一单一输出控制块，例如一比例积分微分(PID)或比例积分 (PI)控制功能块；及一单一输出块，例如一模拟输出(A0)功能块。这些控制环路典型地执 行单输入/单输出控制，这是由于所述控制块基于一单一测量过程参数创建一单一控制输 出，并使用所述控制输出来控制一单一过程输入，比如一阀位置等等。然而，在某些情况下， 使用许多独立地操作的单输入/单输出控制环路并不是很有效，这是由于被控制的过程变 量受超过一单一过程输入的影响，而且其实每个过程输入可以影响许多过程输出的状态。 这个情况的例子可能在(例如)一由两个输入线装填及由一单一输出线清空的槽，每条线 由不同的阀控制，而且槽的温度、压力及通过量在每个阀中控制在接近期望的值。如以上指 出的那样，所述槽的通过量、温度及压力的控制可以使用一单独的通过量控制环路、一单独 的温度控制环路及一单独的压力环路来执行。然而，在这个情形下，所述温度控制环路在为 控制所述槽中的温度而对所述输入阀的其中之一的设置进行改变的操作可能导致所述槽 中的压力增高，这(例如)导致所述压力环路开启所述输出阀，以便减低压力。这个动作可 能接着导致所述通过量控制环路关闭所述输出阀的其中之一，从而影响温度及促使所述温 度控制环路采取其他动作。从这个范例，可以理解，所述单输入/单输出控制环路导致所述 过程输出(在这里指通过量、温度及压力)以不可接受的方式表现，其中所述输出振荡而不 曾达到稳态条件或只是在一段不可接受的时间长度之后才达到稳态。 模型预测控制(MPC)或其他类别的高级已经在对一特定的被控制的过程变量的 改变影响多个过程变量或输出的情形下用于执行过程控制。自1970年代末期起，模型预测控制的许多成功实施例已见报道，而且模型预测控制已经成为过程业中的主要形式的高级 多变量控制方法。此外，模型预测控制已经在分布式控制系统中实施，作为分布式控制系统 层次化软件。 —般而言，模型预测控制(MPC)是一种多输入/多输出控制策略，在这种多输入 /多输出控制策略中，改变许多过程输入中的每个输入对许多过程输出中的每个输出的影 响被测量，而这些测得响应接着用于创建所述过程的一控制矩阵或一模型。所述过程模 型或控制矩阵(其一般定义所述过程的稳态操作)被数学求逆，然后用于多输入/多输 出控制器中或作为多输入/多输出控制器的部分使用，以便根据对所述过程输入的改变 来控制所述过程输出。在有些情形中，所述过程模型以每个所述过程输入的一过程输出 响应曲线(典型地为一阶跃响应曲线)表示，而且这些曲线可以根据一系列的(例如) 传输到每个所述过程输入的伪随机阶跃变化来创建。这些响应曲线可以以已知方式用于 模拟所述过程。然而，模型预测控制技术可以使用其他类别的过程模型，比如参数化及一 阶过程模型。由于模型预测控制在本领域中广为人知，因此在此不作详细描述。然而， 模型预测控制在由Qin， S. Joe及Thomas A. Badgwell在1996年美国化学工程师学会会 议(AIChE Conference, 1996)中发表的"工业模型预测控制技术纵览"(An Overview of IndustrialModel Predictive Control Technology)中全面描述。此夕卜，美国4， 616， 308、 4， 349， 869及7， 337， 022号专利全面地描述可以在过程控制系统中使用的MPC控制器。
然而，一般而言，在操作期间，许多MPC控制器使用线性编程技术或二次编程技术 来确定一最佳集合的控制信号，以便在未来的一特定时期内用于控制所述过程，从而将所 述过程驱动到一期望的操作点。基本上，所述MPC控制器在所述MPC控制器的每个执行期 使用一优化函数(典型地称为一目标函数)来定义一最佳集合的控制信号(在一控制层位 期间)，以便将所述过程驱动到由一集合的过程变量设定点定义的、所期望的操作点。 一典 型的及广为人知的MPC目标函数确定一集合的控制信号移动(或变化)，如果在未来的一特 定时间期间(即所述控制层位)实施所述MPC目标函数，可产生一集合的测得过程输出或 变量(称为"控制变量")与它们各自的期望值(例如所述控制变量的设定点)之间的误差 的最小额，并最小化所述控制信号中的移动，同时将所述控制信号、所述控制参数及其他过 程参数保持在预定义的限制中。所述限制可以是用户定义或可以与过程工厂中存在的物理 限制相关。在许多情形中，所测得的控制变量与所述控制变量的设定点之间的误差可以确 定为每个所测得的控制变量与所述预测层位期间的一设定点向量(其定义所述控制变量 的设定点)之间的平方误差的和。此外，可以通过在所述控制层位时对一特定控制信号的 每个单位变化的移动施加一罚，以最小化所述控制信号中的移动。当然，可以改为使用其他 目标函数，或是除了使用这个类别的目标函数之外，还可以使用其他目标函数。
在使用当前的MPC技术时，所述MPC目标函数被定义为同时计算及最小化所测得 的控制变量与它们的相关设定点之间显示的误差，以及控制所述过程以响应其他过程变量 中的变化，这些其他过程变量中的变化典型地称为扰动变量(其可以包括一个或多个控制 变量设定点中的变化)。这个第一函数一般与反馈控制相关，而随后的函数一般与前馈控 制相关。然而，由于MPC技术本质上为执行前馈及反馈控制而在多个变量上同时操作的方 式，习惯于实施传统前馈/反馈过程控制技术(如比例、积分及微分控制)的工程师及操作 员将难于适当地调节MPC控制器。此外，控制操作员一般最熟悉而且最习惯于通过分别地调节一前馈控制元件及一反馈控制元件来设计及调节过程控制器，以获得期望的控制特性 结合(即在所述控制变量响应中获得响应时间、过冲及振动表现的期望或可接受的结合)。 例如，前馈控制通常实施来提供一粗控制信号，而反馈控制则用来调节或微调所述粗控制 信号以提供更精确的控制特性。然而，一MPC控制器典型地只能通过使用当前的技术对所 述目标函数进行改变来调节，分别对前馈控制特定及反馈控制特性来调节一 MPC控制器， 这使调节很困难(如果不是不可能)。

发明内容
—种两阶段模型预测控制(MPC)控制器使用一过程模型及两个分别的MPC控制模 块(包括一前馈MPC控制模块及一反馈MPC控制模块)，以确定一集合的控制信号，用于控 制一过程。所述前馈MPC控制模块使用所述过程模型来确定一集合的控制信号中的每个控 制信号的一前馈控制元件，而所述反馈MPC控制模块使用所述过程模型及一个或多个测得 过程输出来确定所述集合的控制信号中的每个控制信号的一反馈控制元件。所述两阶段 MPC控制模块使用所述过程模型将所述前馈控制元件与所述反馈控制元件结合，以构成用 于控制所述过程的最终控制信号。所述两个不同的控制模块可以接收来自所述过程的分别 及不同的输入，以确定所述前馈控制元件及所述反馈控制元件，而且所述两个不同的控制 模块可以分别地调节，从而使控制操作员或其他用户能够在一 MPC控制器环境中执行更标 准及更稳定的调节。


图1为一原理图，其显示一过程控制系统，该过程控制系统包括一控制模块，该控 制模块具有一实施两阶段MPC技术的高级控制器功能块。 图2为一框图，其图解图1的高级控制器功能块，该高级控制器功能块实施为两阶 段MPC控制器。
图3为 0. 001。 图4为10。 图5为50。 图6为
1000。 图7为一曲线图，其图解图2的两阶段MPC控制器的一前馈MPC控制模块的一范 例操作，其中一前馈调节参数设为5。 图8为一曲线图，其图解由图2的两阶段MPC控制器的前馈及反馈控制模块的结 合使用产生的一工厂的一控制信号及一过程变量响应。 图9为一曲线图，其图解关于图8中描绘的控制信号及过程变量响应的更多细节。
曲线图，其图解一传统MPC控制模块的一范例操作，其中一调节参数设为 曲线图，其图解一传统MPC控制模块的一范例操作，其中一调节参数设为 曲线图，其图解一传统MPC控制模块的一范例操作，其中一调节参数设为 曲线图，其图解一传统MPC控制模块的一范例操作，其中一调节参数设为
具体实施例方式
现在参看图1，一过程控制系统10可以实施于(例如) 一发电厂、一精炼厂或任 何其他类别的制造或加工厂，其包括一过程控制器ll，该过程控制器11连接到一历史数据 库12，并连接到一个或多个主工作站或主计算机13(其可以是任何类别的个人计算机、工 作站等等)，每个主工作站或主计算机13具有一个显示屏幕14。控制器11也通过输入/ 输出(I/O)卡26及28连接到现场设备15-22。历史数据库12可以是任何期望类别的数 据采集单元，其具有任何期望类别的存储器及任何期望或公知的用于存储数据的软件、硬 件或固件，而且可以与其中一个工作站13分开(如图l所示)或可以成为其一部分。控 制器ll(举例而言，其可以是由"艾默生过程控制电力及水解决方案有限公司"(Emerson Process Management Power and WaterSolutions， Inc.)出售的Ovation 控制器或由艾 默生过程控制有限公司(Emerson Process Management Power)出售的DeltaV 控制器) 通过一个以太网连接或任何其他期望的通信网络29，通信连接到主计算机13及历史数据 库12。通信网络29的形式可以是一局域网(LAN)、一广域网(WAN)、一电信网络等等，而且 可以使用有线或无线技术或两者的结合来实施。控制器11还使用任何期望的硬件及软件 (例如与标准的4-20mA设备及/或任何智能通信协议，比如FOUNDATION⑧Fieldbus 协议(Fieldbus) 、 HART协议等等相关的硬件及软件)，通信连接到现场设备15-22。此外， 这些通信可以使用有线或无线通信技术来实施。 现场设备15-22可以是任何类别的设备，比如传感器、阀、变送器、定位器等等，而 输入/输出卡26及28可以是符合任何期望通信协议或控制器协议的输入/输出设备。在图 1所示的实施例中，现场设备15-18是标准的4-20mA设备，它们沿着模拟线路通信连接到输 入/输出卡26，而现场设备19-22是智能设备，比如Fieldbus现场设备，它们使用Fieldbus 协议通信沿着数字总线通信连接到输入/输出卡28。当然，现场设备15-22可以遵循任何 其他期望的一个或多个标准或协议，包括将来开发的任何标准或协议。
控制器11可以是工厂10中的许多分布式控制器的其中之一，而且其中包括至少 一个处理器；控制器11实施或监视一个或多个过程控制例程，这些过程控制例程包括存储 在其中或以其他方式与其发生联系的控制环路。控制器11与现场设备15-22、主计算机 13及历史数据库12进行通信，以便以任何期望方式来控制过程。应该注意的是，在此描述 的任何控制例程或元件的部分可以由不同的控制器或其他设备实施或执行(如果需要的 话)。同样地，在此描述的需在过程控制系统10中实施的控制例程或模块可以采用任何形 式，包括软件、固件、硬件等等。对于本讨论而言，过程控制元件可以是过程控制系统的任何 部分或局部，例如包括存储在任何计算机可读媒介上的例程、块或模块。控制例程可以是一 控制程序的多个模块或任何部分，比如一子例程、一子例程的多个部分(比如多条代码线) 等等，所述控制例程可以以任何期望的软件格式实施，比如使用梯形逻辑、平坦序功能图、 功能块图、对象导向编程，或使用任何其他软件编程语言或设计范式。同样地，所述控制例 程可以被固化成(例如) 一个或多个可擦除可编程只读存储器(EPR0Ms)、电可擦除可编程 只读存储器(EEPR0Ms)、专用集成电路(ASICs)、或任何其他硬件或固件元件。此外，所述控 制例程可以使用任何设计工具来设计，包括图形设计工具或任何其他类别的软件、硬件、固 件编程或设计工具。因此，控制器11可以配置成以任何期望方式来实施控制策略或控制例 程。
在一个实施例中，控制器11使用通常称为功能块的元件来实施一控制策略，其中 每个功能块是一完整控制例程的一部分或对象，而且每个功能块(通过被称为"链接"的通 信)与其他功能块一起工作，以便实施过程控制系统10中的过程控制环路。功能块典型地 执行以下功能的其中之一，以便执行在过程控制系统10中的一些物理功能，即输入功能， 比如与变送器、传感器或其他过程参数测量设备相关的输入功能；控制功能，比如与执行 PID、模糊逻辑、MPC等控制有关的控制功能；或输出功能(其负责控制一些设备(比如阀) 的操作)。当然，存在混合的及其他类别的功能块。在这些功能块用于或与标准的4-20mA设 备及某些类别的智能现场设备(比如HART设备)相关时，这些功能块可以典型地存储于控 制器ll中并由其执行，而在这些功能块用户或与Fieldbus设备相关时，这些功能块可以存 储于所述现场设备本身，并由所述现场设备本身执行。虽然在此以一功能块控制策略(其 使用一对象导向编程范式)来描述所述控制系统，所述控制策略或控制环路可以使用其他 协议(比如梯形逻辑、平坦序功能图等等)来实施或设计，或使用任何其他期望的编程语言 或范式来实施或设计。 如图1的分解块30所示，控制器11可以包括多个单环路控制例程，如图解的例程 32及34，而且控制器11可以实施一个或多个高级控制环路，如图解的控制环路36。每个这 样的控制环路典型地称为一控制模块。所述单环路控制例程32及34被图解为分别使用单 输入/单输出模糊逻辑控制(FLC)块及单输入/单输出PID控制块来执行单环路控制，所述 模糊逻辑控制(FLC)块及单输入/单输出PID控制块连接到适当的模拟输入(AI)功能块 及模拟输出(AO)功能块，所述模拟输入(AI)功能块及模拟输出(AO)功能块可以与过程控 制设备(比如阀)有关、与测量设备(比如温度变送器及压力变送器)有关、或与过程控制 系统10中的任何其他设备有关。高级控制环路36被图解为包括一个高级控制块38，该高 级控制块38具有通信连接到多个模拟输入(AI)功能块的多个输入，并具有通信连接到多 个模拟输出(A0)功能块的多个输出，虽然高级控制块38的输入及输出可以通信连接到任 何其他期望的功能块或控制元件，以接收其他类别的输入并提供其他类别的控制输出。如 将进一步描述的那样，高级控制块38可以是一使用两阶段模型预测控制技术的控制块。应 该了解的是，图l所示的功能块(包括高级控制块38)可以由控制器ll执行，或可选择地 可以位于任何其他处理设备及由任何其他处理设备执行，比如工作站13的其中之一或甚 至是现场设备19-22的其中之一。 如图1所示，工作站13的其中之一包括一高级控制块产生例程40，高级控制块产 生例程40用于创建、下载及实施高级控制块38。虽然高级控制块产生例程40可以存储在 工作站13的存储器并且由其中的处理器执行，但如果需要，这个例程(或其任何部分)也 可以附加地或替代地存储在过程控制系统10中的任何其他设备或由过程控制系统10中的 任何其他设备执行。 一般而言，高级控制块产生例程40包括一控制块创建例程42 (控制块 创建例程42创建一高级控制块，并将这个高级控制块连接到所述过程控制系统)、一过程 模拟例程44 (过程模拟例程44根据由所述高级控制块采集的数据，为过程或过程的局部创 建过程模型)及一控制逻辑参数创建例程46 (控制逻辑参数创建例程46根据所述过程模 型，为所述高级控制块创建控制逻辑参数，并存储或下载所述高级控制块中的这些控制逻 辑参数，以用于控制过程)。 一优化器例程48可以用于创建一优化器，以便同所述高级控 制块38 —起使用。应该了解，例程42、44、46及48可以由一系列的不同的例程组成，比如由第一例程(第一例程创建一高级控制元件，该高级控制元件的控制输入适合接收过程输 出，其控制输出适合提供控制信号给过程输入)、第二例程(第二例程使得用户能够在过程 控制例程(其可以是任何期望的配置例程)中下载及通信连接所述高级控制元件)、第三例 程(第三例程使用所述高级控制元件来为每个过程输入提供激励波形)、第四例程(第四例 程使用所述高级控制元件来采集反映所述过程输出中的每个过程输出对所述激励波形的 响应的数据)、第五例程(第五例程为所述高级控制块选择或使用户能够为所述高级控制 块选择一集合输入)、第六例程(第六例程创建一过程模型)、第七例程(第七例程根据所 述过程模型来开发高级控制逻辑参数)、第八例程(第八例程将所述高级控制逻辑放置在 所述高级控制元件，而且如果需要，将所述过程模型放置在所述高级控制元件，以使得所述 高级控制元件能够控制过程)以及第九例程(第九例程选择或使用户能够选择优化器，以 用于高级控制块38)。 同样地，一操作员观察例程49可以在工作站13的其中之一中提供，以便使操作员 能够与高级控制块38共面，以观察高级控制块38的当前操作、改变参数(比如与高级控制 块38相关的调节参数)以及对高级控制块38采取其他需要的动作。如以下更详细的描述那 样，高级控制块38可以包括或实施两阶段模型预测控制技术，以便在过程工厂中实施控制。
—般而言，模型预测控制(MPC)是一类控制算法，这些控制算法根据一定义最佳 过程行为的目标函数来计算一序列的控制变量(过程输入)，而这些控制变量用于控制一 过程，以优化所述过程的未来行为。在实施MPC时，一MPC控制器在一当前时间k求解在一 有限预测层位(Hp)期间关于一预定目标函数的一优化问题，使得所述预测输出变量(它们 是正被控制的过程变量)可以最佳地保持接近一集合的基准弹道或设定点。通常，所述目 标函数被选择为一个二次函数，而且所述控制层位(H。)小于所述预测层位(Hp)。为了合并 有关所述真实系统输出的反馈信息，所计算的控制序列只是实施直到下个测量瞬间(即时 间k+l)为止，在下个测量瞬间(即时间k+l)，整个MPC计算被重复。这个计算的性质允许 在所述优化过程中以有系统的方式考虑控制输入及过程输出限制。 在不损失一般性的条件下，在此将使用一任意工厂或过程的状态空间表示来描述 一新的多阶段MPC控制器。 一般上，将假设一多输入及多输出线性设备以下列状态空间方 程式描述x (k+1) = Ax (k) +Bu (k) (1 a) y(k) = Cx(k) (lb) 其中x为状态变量向量，u为控制输入向量，而y为所述过程输出向量(与所述控 制变量相关)。因此，4" e e『e『，而A、 b及c为具有适当维数的矩阵。
在正常定义之后，正有限矩阵p上的加权2-范数定义为IMip=VZ^ 。 在时间k所测得的状态变量以x(k|k) = x(k)表示，而在时间k时的估计状态变 量为S(A: I A:)。在一时间k的所述测得状态变量表示为x (k I k) = x (k)，而在时间k的估计状
态变量为^(A I "。所述预测层位及所述控制层为依次以Hp及H。表示。因此，在一时间k+i 的、基于x(k)(或双A:l")的预测状态及控制变量依次以xP(k+ilk)及uP(k+i-llk)表示 (适用于i = 1，2，...HP)。 在这种背景下，以状态估计用于控制工厂的一种典型MPC控制技术可以以下列计算程序描述。
步骤1 :获取在当前时间k的状态变量的初始条件。这个步骤通常使用所述状态
估计方程式来完成，考虑实时测量y(k)，而且可以描述为
舉I A:) = (^ -《eC4). -11 A: -1) + (5 -《，).-1) + &， (" 其中Ke为预计算状态估计器增益。 步骤2 :设定xP(klk) 二x(k)，并在每个采样时间k(k二 1，2，...)求解下列优化








过程。
mm
21,+ / +11- + "(A; + / +11 " +碎)L + + I —L
(3)
受限于以下条件 err(k) = y(k)-yp(k|k) xp (k+i+11 k) = Axp (k+i I k) +Bup (k+i I k) yp(k+i|k) = Cxp(k+i|k) up(k+Hc+j|k) = up(k+Hc|k) |up(k+i|k) I復x
I yP (k+i |k) I《Ymax
for(i = 0， 1， Hp)
步骤3 :施加所述控制信号u (k) = up (k I k)到所述过程，并从步骤1重复所述计算
(状态方程式限制) (输出方程式限制) (j = 1，2，…Hp-Hc) (控制输入限制) (过程输出限制)
应注意的是，一般而言，求解方程式(3)寻找所述预测层位Hp期间(即从当前时 间k到所述预测层位时间k+Hp-l)的所述集合的预测控制输入uP，所述集合的预测控制输入 uP最小化方程式(3)右边的项的求和。 一般上，方程式(3)的求和表达式包括两个因子，这 两个因子在一起被最小化时定义最佳集合的控制信号uP。明确地说，方程式(3)的目标函 数因子包括所述过程输出yP的预测值及它们各自的设定点ysrt之间的平方误差的和，以及 自最后时间瞬间所述预测控制信号(Aup)中的变化。因此，方程式(3)的目标函数的作用 在于减少所述过程输出/与它们的期望设定点ysrt之间的误差，同时最小化所述控制信号 u在所述预测层位时的控制器操作期间的变化。 应该注意的是，所述集合的控制信号uP是以不违反以上(紧随方程式(3)之后) 定义的任何所述状态方程式限制、所述输出方程式限制、所述控制输入限制或所述过程输 出限制、而且假设所述控制信号uP已经在所述控制层位(H。)或在所述控制层位(H。)之后 达到稳态(即不改变)的方式，在方程式(3)中确定。应该注意的是，在方程式(3)中的求 和之后的第一项考虑由于扰动变量(y 项)而导致所述过程输出中的变化，并且补偿所述 当前过程输出的一先前预测与所述当前时间时的实际测得输出之间的误差(即方程式(3) 的err (k)项)。此外，所述Q及R矩阵(它们是正有限矩阵)依次是过程输出及控制输入 上的加权因子，而Umax及Ymax依次是控制输入及过程输出上的限制。通常输入限制是硬限 制，这是由于它们代表设备(例如促动器)的物理限制；而过程输出限制是软限制，这是由 于它们代表根据过程偏差判断的性能。因此，过程输出限制通常可以放松，如果在线优化遇到可行性问题。有时候，也可以施加一稳定性限制，以保证名义闭环稳定性。典型地，名义
闭环稳定性是通过调整预测长度及控制层位，并结合由加权矩阵Q及R提供的调节来实现。
此外，在以上描述的标准MPC构成中，由测得扰动产生的过程输出预测及一扰动 模型明确地合并到所述目标函数中，虽然并非总是需要这个特性。扰动响应预测可以计算 为
<formula>formula see original document page 15</formula>
其中(Ad,Bd,Cd)代表所述扰动模型，Xd及yd为相应扰动状态及输出偏差变量，而v 为所述测得扰动。 从以上讨论，可以了解传统上所称的前馈及反馈控制是在MPC控制器操作期间使 用方程式(3)的所述单一目标函数来实施。因此，在可以改变所述矩阵Q及R来调节所述 MPC控制器之同时，这样做也同程度地同时调节所述传统前馈控制操作及所述传统反馈控 制操作。很难(如果不是不可能)使用传统MPC技术(比如上述那些技术)来单独地或个 别地调节前馈控制响应及反馈控制响应。 现在将描述一种新的使用MPC技术提供单独地操作并可调节的前馈及反馈控制 元件的两阶段MPC控制器。 一般上，所述两阶段MPC控制器操作或技术包括两个MPC控制 块，每个MPC控制块具有一单独的目标函数，所述MPC控制块的其中之一用于实施前馈控制 而所述MPC控制块的其中另外之一用于实施反馈控制。这两个MPC控制块接着结合，产生 所述MPC控制块的最终输出，所述最终输出被传输到所述过程及过程控制输入。由于前馈 及反馈控制操作在这个两阶段技术中分开，前馈及反馈控制可以单独地或个别地实施及调 节，像在传统控制技术(比如PID控制)中能够单独地或个别地实施及调节那样。
图2为一框图，其图解一个两阶段MPC控制器的实施例，所述两阶段MPC控制器可 以实施为图1的高级控制块38，而且通信连接到一过程50。应该理解的是，图2的高级控 制块38产生一集合的操纵变量MV信号(或控制信号)，所述操纵变量MV信号(或控制信 号)被提供到连接到过程50的控制输入的其他功能块，以控制过程50的操作。如图2所 示，所述两阶段MPC控制器38包括一第一 MPC控制块52、一第二 MPC控制块54、一过程模 型56及一求和器单元58。过程模型56可以是(例如) 一阶跃响应模型、一脉冲响应模型、 一第一规则模型、一参数化模型或任何其他期望类别的、典型地与一MPC控制器相关或用 于一 MPC控制器或与一 MPC控制技术相关的过程模型。MPC控制块52及54可以实施任何 期望类别的MPC例程或程序，而且可以接收一集合的控制变量(CV)及在过程50中测得的 辅助变量(AV)作为输入、一集合的扰动变量(DV)(扰动变量代表已知的或预期的在未来某 个时间对过程50的变化或扰动)、以及一集合的稳态目标控制变量(CV)及辅助变量(AV)， 控制变量(CV)及辅助变量(AV)提供到控制器38，作为设定点。此外，输入限制、输出限制 及其他限制可以提供到控制块38或存储在控制块38中。MPC控制块38使用这些输入来创 建所述集合的操纵变量MV(以控制信号的形式)，并传送所述操纵变量信号MV以控制过程 50。 由图2的控制块38实施的两阶段MPC技术可以由以下计算程序描述，所述计算程 序通常分成两个阶段。由MPC控制块52实施的第一阶段计算一集合的前馈控制信号uff、 作为所述前馈控制信号的结果的一集合的预测过程输出信号yPff、以及一集合的前馈控制信号限制Uff, max，并提供这些信号到MPC控制块54，而MPC控制块54实施所述MPC技术的 第二阶段。 一般而言，所述MPC技术的第二阶段确定一集合的反馈控制信号Ufb，所述反馈 控制信号uft实施反馈控制。因此，所述控制块52在此将称为一前馈MPC控制块，而所述控 制块54在此将称为一反馈MPC控制块。所述求和器块58求和所述前馈控制信号uff与所 述反馈控制信号ufb，以产生被提供予过程50的最终控制信号u。 以下将描述图2的MPC控制块38的两阶段操作的一个范例。在与前馈控制相关
的一第一阶段中，下列步骤由(例如)图2的前馈MPC控制块52执行。 步骤1 :在启动时获取所述状态变量xP(klk)的初始条件，并在每个随后的步骤计
算初始状态变量。这个基于模型的预测计算可以使用以上提供的状态方程式(la)及(lb)
来执行。
步骤2 :在每个采样时间k(k = 1，2， )时求解以下优化(目标函数)







2 l卜；("! +11 " - & + ， + " 1 I "|e + (" ! I "I%
受限于以下条件
xp(& + z. + l|A:) = JJCp(A: + /|A:) + 5";(^ + /|A:) >;》(A: + z'|A:) = Ccp(",
(A:+ //c+_/1" = (j = l，2，...Hp-Hc)
—i max
适用于(i =0，1，...HP)
步骤3 :存储所述前馈控制信号"#&)="》"I O ，然后进入第二阶段。
在上述程序中，Rff为施加到所述前馈控制输入的加权矩阵，uffp(k+i |k)为所述计 算前馈控制信号，yffp (k+i I k)为所述合成过程输出预测，而Uff,max为指定予前馈控制的控制 输入限制的部分，如果需要，Uff,^可以调整。可以了解，前馈MPC控制块52实施方程式(4) 以确定所述集合的前馈控制信号uPff，这最小化方程式(4)的目标函数。方程式(4)的目标 函数与方程式(3)的目标函数相似，但有一些重要分别。首先，由于方程式(4)实施前馈控 制，其不包括执行反馈补偿(误差修正)的所述误差项err (k)。同样地，所述控制信号uPff 受一项Uff，限制，而该项Uff，典型地少于与方程式(3)相关的控制限制U^。
如图2所示，前馈MPC控制块52使用内部模型56来求解方程式(4)，而且在所述 控制层位期间选择一集合的控制信号uPff，并提供这些信号到内部模型56，而内部模型56 提供一集合的预测过程输出信号yPff (基于所述控制信号upff)，这些预测过程输出信号ypff 接着用于计算方程式(4)右边的求和值。接着改变所述集合的预测控制信号uPff，然后重复 这个过程以求出最小化受限于相关限制的方程式(4)的求和的所述集合的预测控制信号 uPff。在求出一最小值时，导致这个最小值的所述集合的预测控制信号uPff被提供到图2的 求和器58 (例如通过以求和器58可存取的方式存储)。 在与反馈控制相关的一第二阶段中，下列步骤由(例如)图2的反馈MPC控制块54执行。
步骤1 :获取在当前步骤的状态变量的反馈初始条件。这个操作通常可以通过所
述状态估计方程式执行，并考虑实时测量y (k)。这可以数学地表示为<formula>formula see original document page 17</formula>
其中Ke为预计算状态估计器增益。 步骤2:设定Z^I^)-""&)，并在每个采样时间k(k二 1，2，...)求解下列优化
(目标函数)
<formula>formula see original document page 17</formula> 受限于以下条件
<formula>formula see original document page 17</formula> 适用于(i = O，l， ...Hp) 在上述程序中，Rfb为反馈控制输入上的加权矩阵，uftp(k+i |k)定义所计算的反馈 控制信号，yfbp(k+i|k)为所述合成过程输出预测，而Ufb,^(k+ilk)为指定予反馈的控制输 入限制的部分。为了简单起见，选择输出误差上的加权为Q，而Q为在所述第一阶段中为前 馈控制选择的同一矩阵。然而，如果需要，可以为方程式(4)及(6)的前馈及反馈控制计算 选择不同的Q加权矩阵，以便为这些单独的计算允许附加程度的调节。
应该理解的是，反馈MPC控制块54使用过程模型56来实施方程式(6)的目标函 数，以确定所述集合的反馈控制信号u:。方程式(6)的目标函数与方程式(3)的目标函数 相似，但有一些重要分别。首先，由于方程式(6)实施反馈控制，其不考虑测得扰动或设定 点值，但包括执行反馈误差修正的所述误差项err(k)。因此，方程式(6)的求和的第一项试 图驱动所述过程输出变量信号yPft到零，意思就是这个项最终驱动最终过程输出变量yP (其 等于yPff+yPft)成为由前馈MPC控制块52确定的变量(即yPff)。同样地，所述控制信号upfb 受一项Ufb,max限制，而该项Ufb,max少于与方程式(3)相关的控制限制Umax。
如图2所示，反馈MPC控制块54使用内部模型56来求解方程式(6)，而且在所述 控制层位期间选择一集合的反馈控制信号uPft，并提供这些信号到内部模型56，而内部模型 56产生一集合的预测过程输出信号yPfb (基于所述过程控制信号uPfb)。所述预测过程输出 信号yPfb接着由反馈MPC控制块54用于计算方程式(6)右边的求和值。接着，改变所述集 合的预测反馈控制信号u:，然后重复这个过程以求出最小化受限于相关限制的方程式(6) 的求和的所述集合的预测反馈控制信号uPfb。在求出一最小值时，导致这个最小值的所述集合的预测反馈控制信号uPft被提供到图2的求和器58(例如通过以求和器58可存取的方 式存储)。 图2的求和器58实施所述第二阶段的最终步骤，就是计算所述输出控制信号u (k) 为所述预测前馈控制信号uPff及所述反馈控制信号uPft的和。所述求和可以表示为
="》(A: I A:) + ";(A: I A:) 如图2所示，所述输出控制信号u(k)接着被提供予过程50，作为一控制输入。 其后，在下个控制器执行周期期间，重复上述两阶段MPC技术。 重要的是，由反馈MPC控制块54使用的反馈控制的控制限制Ufb,max可以以许多方
式确定，包括以下两种方式的其中任何之一 Uft,_(k+i|k) =U_-Uff,_ 或 "Amax (A: + / I A:) = C/鹏-";(A: +!. | " 在第一个实例中，所述控制信号Umax中的每个控制信号Umax上的总限制以一预定 方式在前馈MPC控制块52及反馈MPC控制块54之间分开，使得前馈MPC控制块52可以在 所述控制器的任何特定执行周期期间使用达Uff,max (少于或等于Umax)，而反馈MPC控制块54 则可以使用所述总限制的剩余预设数量，所述剩余预设数量是U^与Uff，之间的差。在这 里，所述前馈控制限制及所述反馈控制限制在每个执行周期期间固定。如果需要，所述反馈 控制限制可以预设(比如由一用户预设)，而所述前馈控制限制可以确定为最大控制限制 与所述反馈控制限制之间的差。 在以上提供的所述第二反馈限制方程式中，所述反馈控制限制Ufb,^为动态，在 这层意义上，视在执行周期期间由前馈控制块52实际使用的控制限制U^的数量而定， 所述反馈控制限制Ufb, max可能在每个执行周期期间改变。在这种情况下，直到所述控制层 位的任何特定时间的反馈控制限制是最大控制限制Umax与为该时间计算的前馈控制信号 uPff(k+l|k)之间的差。这第二个限制计算技术允许使用整个控制限制，即使所述前馈控制 信号不使用分配予所述前馈控制元件的控制限制的整个数量(即Uff,max)。
可以在以上提供的方程式中注意到，所述两阶段MPC技术也施加限制在所述过程 输出yP之上，以使每个过程输出yP保持少于或等于一最大限制值Y^(其可以为每个个别 过程输出单独地定义)。可以了解，前馈MPC控制块52使每个过程输出保持在各自的最大 限制之下，而反馈MPC控制块54被允许在操作期间根据前馈控制元件的实际值yPff，使用该 限制的任何未使用部分。当然，如果需要，yPff及yPfb的过程输出限制可以预设为最大限制 值Y^的某些固定部分。 以上描述的两阶段MPC技术因此明确地分离为确定由所述MPC控制器产生的合成 控制信号的前馈控制元件及反馈控制元件而执行的计算。这个特定允许通过加权矩阵Rff 及Rfb(以及Qff及Qfb，如果需要)单独地调节前馈控制元件及反馈控制元件。明确地说，用 户可以指定或修改所述加权矩阵Rff及Rft，以单独地(或不同地，如果需要)调节所述前馈 控制模块及反馈控制模块，从而提供更多加权或强调予所述最终控制信号的前馈元件及反 馈元件的其中之一或另外其中之一。同样地，这个技术明确地在所述前馈元件及所述反馈 元件之间分开控制输入限制，以允许用户指定所述前馈控制模块52及所述反馈控制模块 54对所述控制操作的相对贡献。因此，例如使用这个两阶段步骤，控制动作可以通过前馈控制而变得强势，同时反馈动作可以降低以供微调用途。 现在将描述上述两阶段MPC技术的实施例的一范例，以说明两阶段MPC控制器38 的基本操作。在这种情况下，将假设一名义工厂由以下传递函数模型描述 <formula>formula see original document page 19</formula> 因此，在这种情况下，图的过程模型56可以实施为使用这个传递函数的一参数化 或第一规则模型，或可以使用根据这个传递函数产生的一阶跃响应或脉冲响应，然而，由于 过程变化，将假设以下传递函数代表真实过程 <formula>formula see original document page 19</formula>
为了这个计算范例，这些传递函数都在L = 2秒的采样时间时被离散，并转换为 离散_时间状态_空间格式。控制目标在于初始地控制过程输出，以便在不导致这个变量 中超过20%过冲的情况下、在20样本(40秒)内达到一设定点=1。最终响应应在60样 本内降到稳态的3%范围内。为了集中于关键概念，所述测得扰动及所述扰动模型并未包括 在所述模拟中，此外，所述过程输出限制并未合并到所述模拟中。因此，所述过程输出变量 上没有实施限制，这允许变量在所述控制层位期间接受任何值。为了便于比较，所述加权参 数Q被选择为在所有情况中相同(所述单位矩阵)，而所述控制层位及所述预测层位被始终 如一地选择为H。 = 20及Hp = 100。所述控制输入限制在整个模拟过程被选择为Umax = 4。
为了说明图2的两个控制模块52及54的操作，在使用上述计算范例时，使用图 3-7对这些模块的输出与一传统单阶段MPC控制器进行比较。明确地说，显示一单一调节参 数R的多个不同值的图3-6图解由一传统MPC(方程式3)产生的信号。如图3-6所示，随 着所述调节参数R从0. 001增加到1000， MPC控制输出表现从快及振动变得慢而平坦。一 般上，难以找到良好的能满足上述所有性能测量的折衷调节参数R。更明确地说，图3图解 在调节参数R = 0. 001时的过程输出y及控制输入u。如图3所示，响应快但导致大过冲及 振动操作。图4图解调节参数R二 10时的过程输出y及控制输入u。如图4所示，过程响 应一般够快，但还是导致不可接受的大过冲及非常振动的表现。图5图解调节参数R = 50 时的过程输出y及控制输入u。如图5所示，所述过程响应包括小过冲，而且并不像R值较 低时那么振动，但现在导致响应时间缓慢。最后，图6图解调节参数R = 1000时的过程输 出y及控制输入u。如图6所示，所述过程响应不包括过冲而且非常平坦，但大多数使用都 是响应时间不可接受地慢。 图7图解由用于图2中所示的两阶段MPC技术的一前馈调节参数Rff = 5产生的 过程输出yff及前馈控制输入Uff。在这里，可以看见典型的前馈控制响应的响应时间快而 且过冲小，但由于过程模型配错而有稳态误差。因此，对于Rff = 5的选择而言，在这个情况 中，动态性能一般良好，但最终响应有一稳态误差。 图8图解由于在调节参数Rff = 5及Rfb = 20时由上述两阶段MPC技术产生的前 馈及反馈控制信号的结合而产生的过程输出y及控制输入u。在这里，获得整体满意的性 能。在这个情况中，所述前馈模块上的控制输入限制被选择为3.9，而所述反馈模块上的控 制输入限制被选择为0. 1，以衡量所述前馈控制及所述反馈控制的相对操作。如图8所示， 所有以上识别的控制性能测量都被满足。图9图所述前馈及反馈控制信号对所述整体控制信号所起的作用，以及图8中使用的系统的过程输出上的名义反馈性能。
如图中所示，上述两阶段MPC技术使用两个不同目标函数来单独地计算一控制信 号的一前馈元件及所述控制信号的一反馈元件，然后将这些信号相加在一起，以便为一集 合的过程控制输入中的每个过程控制输入创建一控制信号。在这里，优选首先计算所述前 馈控制元件及使用所述前馈控制元件来计算所述反馈控制元件。如以上所述，用于确定所 述前馈控制元件的所述目标函数可以在最小化控制变量移动的同时考虑并说明过程变量 设定点、扰动变量变化及输入，而用于确定所述反馈控制元件的所述目标函数可以在最小 化控制变量移动的同时考虑并说明过程变量反馈测量。然而，虽然在此描述用于图2的前 馈MPC控制块52及反馈MPC控制块54的特定二次编程(QP)，但又可以使用其他类别的 目标函数及显示或改为使用其他类别的目标函数及显示，包括带线性限制的非线性目标函 数、带二次限制的二次目标函数、带非线性限制的线性目标函数等等。 当然，控制块52及54可以使用任何已知或标准的二次编程(QP)求解算法或技 术，而且可以与过程优化一起使用，在过程优化中， 一优化器迭代以确定最大化或最小化一 优化准则(比如另一目标函数)的、所述集合的目标操纵或设定点过程变量。
在操作期间，在(例如)图1的界面13的其中之一中运行的一个或多个监测应用 程序可以直接地或通过历史数据库12预订来自高级控制块38或通信连接到高级控制块38 的其他功能块的信息，并向用户或操作员提供一个或多个观察或诊断屏幕，以便观察高级 控制块38的操作状态。功能块技术的特色是级联输入(CAS_IN)及远程级联输入(RCAS_ IN)以及控制功能块及输出功能块上的相应反算输出(BKCALJ)UT及RCASJ)UT)。可以使用 这些连接器将一监控优化MPC控制策略附加在现有的控制策略上，而且这个受监控的控制 策略可以使用一个或多个观察屏幕或显示器来观察。同样地，如果需要，所述优化MPC控 制器的目标也可以从一策略修改。此外，这些屏幕可以使用户或操作员能够改变调节参数 (例如方程式(4)及(6)的Q及R参数)、过程变量设定点、限制(比如状态方程式限制、输 出方程式限制、过程输出限制等等)。此外，用户或操作员可以改变所述控制输入限制Umax 在图2的前馈MPC控制块52与反馈MPC控制块54之间分配的方式。
虽然所述两阶段MPC控制器功能块38已经在此图解为具有位于同一功能块内的 MPC控制块52及54，模型56及求和器58，并且因此在同一控制器设备中执行，但也可以在 分别的设备中实施这些控制块。明确地说，图2的多种块可以位于不同设备内，而且可以 在所述控制器的每个执行或扫描期间通过一网络相互通信，以计算及向过程提供新控制信 号。当然，一特别界面(比如一已知"对象连接与嵌入过程控制"OPC界面)可以用于提供 所述控制器或其中带有所述MPC控制器的所述功能块与所述工作站或实施或执行所述优 化器的其他计算机之间的通信界面。 虽然在此描述的高级控制块38及其他模块及例程与Fieldbus及标准4_20mA设 备同时使用，但它们当然也可以通过使用任何其他过程控制通信协议或编程环境来实施， 而且可以与任何类别的设备、功能块或控制器同时使用。虽然在此描述的高级控制块及相 关的生成及测试例程优选以软件实施，但它们也可以以硬件、固件等等实施，而且可以由任 何其他与过程控制系统相关的处理器执行。因此，如果需要，在此描述的例程可以在标准 的多目的中央处理器(CPU)实施或在特别设计的硬件或固件上实施，如在专用集成电路 (ASICs)上实施。在以软件实施时，该软件可以存储于任何计算机可读存储器，如存储在磁
2盘、激光盘、光盘、或其他存储介质上，或存储在计算机或处理器的RAM或ROM中。同样地，这个软件可以通过任何已知或期望的传送方法_包括计算机可读盘或其他便携式计算机存储装置、或通过通信频道如电话线、互联网等调制(被视为与通过便携式存储媒介提供这种软件一样或可与其互换)_传送到用户或过程控制系统。 因此，虽然本发明已经参考特定例子进行了描述，但这些例子只是在于阐明而不是限制本发明包括的范围。本领域的普通技术的人员将很清楚，本专利揭示的实例可以在不脱离本发明的精神及范围的条件下被修改、增加或删除。
权利要求
一种用于在一过程中控制一集合的过程变量的方法，所述方法包括存储所述过程变量的一集合的过程变量设定点；存储所述过程的一过程模型；接收所述过程变量的一集合的测得过程变量值；使用所述集合的过程变量设定点及所述集合的测得过程变量值，实施一多输入/多输出控制程序，以开发一控制信号，用于控制过程，包括使用一第一目标函数及所存储的过程模型来开发一前馈控制元件，所述第一目标函数使用所述集合的过程变量设定点；使用一第二目标函数及所存储的过程模型来开发一反馈控制元件，所述第二目标函数使用所述集合的测得过程变量值；结合所述前馈控制元件及所述反馈控制元件，以产生所述控制信号；以及使用所述控制信号来控制所述集合的过程变量。
2. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中实施所述多输入/多 输出控制程序的步骤包括使用一第一模型预测控制程序结合所述第一目标函数，以产生所 述前馈控制元件，而且包括使用一第二模型预测控制程序结合所述第二目标函数，以产生 所述反馈控制元件。
3. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第一目标函 数及所存储的过程模型来开发所述前馈控制元件的步骤包括使用所述过程模型来确定最 小化所述第一目标函数的一集合的前馈控制信号，及其中使用所述第二目标函数及所存储 的过程模型来开发所述反馈控制元件的步骤包括使用所述过程模型来确定最小化所述第 二目标函数的一集合的反馈控制信号。
4. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中所述第一目标函数不 同于所述第二目标函数。
5. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第一目标函数及所存储的过程模型来开发所述前馈控制元件的步骤包括使用作为所述第一目标函数 的一函数，所述函数确定所述过程变量的其中之一的一预测值与所述过程变量设定点的其 中之一之间的差。
6. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第一目标函 数及所存储的过程模型来开发所述前馈控制元件的步骤包括使用作为所述第一目标函数 的一函数，所述函数基于一扰动变量考虑所述过程变量的所述其中之一的一预测变化，确 定由所述过程模型确定的所述过程变量的其中之一的一预测值与所述过程变量设定点的 其中之一之间的差。
7. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第一目标函 数及所存储的过程模型来开发所述前馈控制元件的步骤包括使用作为所述第一目标函数 的一函数，所述函数确定所述过程变量的其中之一的一预测值与所述过程变量设定点的其 中之一之间的差，并确定用于产生所述过程变量的所述其中之一的所述预测值的一控制信 号在两个时间实例之间的变化。
8. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第一目标函 数及所存储的过程模型来开发所述前馈控制元件的步骤包括使用作为所述第一目标函数的一函数，所述函数确定在不同时间实例所述集合的过程变量的一集合的预测值与所述集 合的过程变量的一集合的设定点之间的平方差的和，并计算一控制信号在所述不同时间实 例中的至少一些时间实例之间的平方变化的和。
9. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第二目标函 数及所存储的过程模型来开发所述反馈控制元件的步骤包括使用作为所述第二目标函数 的一函数，所述函数确定所述测得过程变量值的其中之一与所述过程变量的一预测值之间 的误差。
10. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第二目标 函数及所存储的过程模型来开发所述反馈控制元件的步骤包括使用作为所述第二目标函 数的一函数，所述函数确定所述过程变量的其中之一的一预测值与所述过程变量的所述测 得值的其中之一之间的误差，并确定一控制信号在两个时间实例之间的变化。
11. 如权利要求3所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第二目标 函数及所存储的过程模型来开发所述反馈控制元件的步骤包括使用作为所述第二目标函 数的一函数，所述函数确定由所述过程变量的其中之一的一预测值与所述测得过程变量值 的其中之一在不同时间实例之间的差补偿的平方预测过程变量值的和，并确定一已确定控 制信号在所述多个时间实例中的至少一些时间实例之间的平方变化的和。
12. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中结合所述前馈控制 元件及所述反馈控制元件的步骤包括将所述前馈控制元件添加到所述反馈控制元件以产 生所述控制信号。
13. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中使用所述第一目标 函数及所存储的过程模型来开发所述前馈控制元件的步骤包括使用所述第一目标函数中 的一第一前馈调节参数，及其中使用所述第二目标函数及所存储的过程模型来开发所述反 馈控制元件的步骤包括使用所述第二目标函数中的一第二反馈调节参数。
14. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中所述第一目标函数 及所述第二目标函数的其中之一包括一调节参数，并包括使用户能够在不改变所述第一 目 标函数或所述第二目标函数的所述另外之一的情况下改变所述第一目标函数或所述第二 目标函数的所述其中之一的所述调节参数。
15. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，其中所述第一目标函数 及所述第二目标函数各包括一个别可变调节参数，而每一个个别可变调节参数允许所述第 一目标函数的所述调节参数在改变所述第二目标函数的所述调节参数之外个别地改变，或 允许所述第二目标函数的所述调节参数在改变所述第一目标函数的所述调节参数之外个 别地改变。
16. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，包括在受限于一最大控 制信号限制的条件下求解所述第一目标函数及所述第二目标函数，包括使用少于所述最大 控制信号限制的一第一控制信号限制来求解所述第一目标函数，以及使用少于所述最大控 制信号限制的一第二控制信号限制来求解所述第二目标函数，其中所述第一控制信号限制 及所述第二控制信号限制的和少于或等于所述最大控制信号限制。
17. 如权利要求16所述的用于控制一集合的过程变量的方法，包括将所述第一控制信 号限制设置为少于所述最大控制信号限制的一预设值，以及将所述第二控制信号限制设置为所述最大控制信号限制与所述第一控制信号限制之间的差。
18. 如权利要求16所述的用于控制一集合的过程变量的方法，包括将所述第一控制信 号限制设置为少于或等于所述最大控制信号限制的一预设值，以及将所述第二控制信号限 制设置为所述最大控制信号限制与所述前馈控制元件之间的差。
19. 如权利要求1所述的用于控制一集合的过程变量的方法，包括在受限于一最大过 程输出信号限制的条件下求解所述第一目标函数及所述第二目标函数，包括使用少于所述 最大过程输出信号限制的一第一过程输出信号限制来求解所述第一 目标函数，以及使用少 于所述最大过程输出信号限制的一第二过程输出信号限制来求解所述第二目标函数，其中 所述第一过程输出信号限制及所述第二过程输出信号限制的和少于或等于所述最大过程 输出信号限制。
20. —种在一计算机处理器上实施、用于控制一过程的至少一部分的控制系统，包括 一计算机可读媒介；一存储器例程，所述存储器例程存储在所述计算机可读媒介上，并可在一处理器上执 行，以存储一过程模型及一集合的过程变量的一个或多个过程变量设定点；一前馈控制例程，所述前馈控制例程存储在所述计算机可读媒介上，并可在一处理器 上执行，以使用所述过程模型来产生一前馈控制信号，所述前馈控制例程包括一第一目标 函数，所述第一目标函数根据所述集合的过程变量的预测值与所述一个或多个过程变量设 定点之间的差，开发所述前馈控制信号；一反馈控制例程，所述反馈控制例程存储在所述计算机可读媒介上，并可在一处理器 上执行，以使用所述过程模型来产生一反馈控制信号，所述反馈控制例程包括一第二目标 函数，所述第二目标函数根据所述集合的过程参量的一个或多个测得值来开发所述反馈控 制信号；以及一结合器，所述结合器存储在所述计算机可读媒介上，并可在一处理器上执行，以便将 所述前馈控制信号的至少一部分及所述反馈控制信号的至少一部分结合，以产生一输出控 制信号以用于控制所述集合的过程变量。
21. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述存储器例程将所述过程模型存储为一阶 跃响应模型、 一第一原理模型或一参数化模型的其中之一 。
22. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述前馈控制例程使用所述第一目标函数来 实施一模型预测控制程序，而所述反馈控制例程使用所述第二目标函数来实施一模型预测 控制程序。
23. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述前馈控制例程使用所述过程模型，在最 小化所述第一目标函数的时间期间确定所述前馈控制信号的一集合的值，及其中所述反馈 控制例程使用所述过程模型，在最小化所述第二目标函数的时间期间确定所述反馈控制信 号的一集合的值。
24. 如权利要求23所述的控制系统，其中所述第一目标函数包括所述过程变量的其中 之一的一第一预测值与所述过程变量设定点的其中之一之间的差，及所述第二目标函数包 括所述过程变量的所述其中之一的一测得值与所述过程变量的所述其中之一的一第二预 测值之间的误差。
25. 如权利要求24所述的控制系统，其中所述第一目标函数包括基于一扰动变量的、所述过程变量的所述其中之一的一预测变化。
26. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述第一目标函数确定所述过程变量的其中 之一的一第一预测值与所述过程变量设定点的其中之一之间的差，并确定用于产生所述过 程变量的所述其中之一的所述第一预测值的一控制信号在两个时间实例之间的变化，及其 中所述第二目标函数确定所述过程变量的所述其中之一的一第二预测值与所述过程变量 的所述其中之一的一测得值之间的误差，并确定用于产生所述过程变量的所述其中之一的 所述第二预测值的一控制信号在两个时间实例之间的变化。
27. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述结合器将所述前馈控制信号的一元件与 所述反馈控制信号的一元件结合，以产生所述输出控制信号。
28. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述前馈控制信号包括一集合的未来时间实 例中的每个时间实例的一前馈控制信号值，及其中所述反馈控制信号包括所述集合的未来 时间实例中的每个时间实例的一反馈控制信号值。
29. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述第一目标函数包括一前馈调节参数及所 述第二目标函数包括一反馈调节参数，及其中所述前馈调节参数可以在所述反馈调节参数 之外个别地改变。
30. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述第一目标函数或所述第二目标函数的其 中之一包括一用户可变调节参数。
31. 如权利要求30所述的控制系统，进一步包括一界面例程，所述界面例程使用户能 够改变所述用户可变调节参数。
32. 如权利要求20所述的控制系统，其中所述前馈控制例程在受限于一前馈控制信号 限制的条件下求解所述第一目标函数，所述反馈控制例程在受限于一反馈控制信号限制的 条件下求解所述第二目标函数，及其中所述前馈控制信号限制及所述反馈控制信号限制的 和少于或等于一预设最大控制信号限制。
33. 如权利要求32所述的控制系统，其中所述前馈控制信号限制及所述反馈控制信号 限制的其中之一是一预设值，所述预设值少于所述最大控制信号限制，所述前馈控制信号 限制及所述反馈控制信号限制的其中另外之一是所述最大控制信号限制与所述前馈控制 信号限制及所述反馈控制信号限制的所述其中之一之间的差。
34. 如权利要求32所述的控制系统，其中所述前馈控制信号限制是一预设值，所述预 设值少于或等于所述最大控制信号限制，而所述反馈控制信号限制是所述最大控制信号限 制与所述前馈控制信号的某部分之间的差。
35. 如权利要求32所述的控制系统，其中所述前馈控制例程在受限于一前馈过程输出 信号限制的条件下进一步求解所述第一目标函数，所述反馈控制例程在受限于一反馈过程 输出信号限制的条件下求解所述第二目标函数，及其中所述前馈过程输出信号限制及所述 反馈过程输出信号限制的和少于或等于一预设最大过程输出信号限制。
36. —种用于控制一过程的过程控制器，包括一过程模型，所述过程模型根据对所述过程的一个或多个控制输入产生预测过程变量值；一第一控制块，包括一第一 目标函数，所述第一控制块使用所述过程模型及所述第一 目标函数来确定一第一控制信号，所述第一目标函数计算根据所述过程模型确定的、所述过程变量的一第一预测过程变量值与所述过程变量的一第一过程变量设定点之间的差； 一第二控制块，包括一第二目标函数，所述第二控制块使用所述过程模型及所述第二目标函数来确定一第二控制信号，所述第二目标函数计算所述过程变量的一第二预测过程变量值与所述过程变量的一测得值之间的差；以及一结合器，所述结合器将所述第一控制信号的至少一部分与所述第二控制信号的至少一部分结合，以产生一输出控制信号以用于控制所述过程的所述过程变量。
37. 如权利要求36所述的过程控制器，其中所述第一目标函数计算根据所述过程模型 确定的、所述过程变量的一集合的第一预测过程变量值与所述过程变量的一集合的过程变 量设定点之间的差，其中所述集合的第一预测过程变量值包括多个时间实例中的每个时间 实例的一预测过程变量值，及其中所述第二目标函数使用所述过程变量的一集合的第二预 测过程变量值，其中所述集合的第二预测过程变量值包括所述多个时间实例中的每个时间 实例的一预测过程变量值。
38. 如权利要求37所述的过程控制器，其中所述第一目标函数包括一第一调节参数， 而所述第二目标函数包括一第二调节参数，所述第二调节参数可在所述第一调节参数之外 个别地改变。
39. 如权利要求36所述的过程控制器，其中所述第一控制块使用所述第一目标函数及 所述过程模型，以开发最小化所述第一 目标函数的、所述第一控制信号的一集合的时间值， 及其中所述第二控制块使用所述第二目标函数及所述过程模型，以开发最小化所述第二目 标函数的、所述第二控制信号的一集合的时间值，及其中所述结合器将所述第一控制信号 的所述集合的时间值的至少其中之一与所述第二控制信号的所述集合的时间值的至少其 中之一结合，以产生所述输出控制信号。
40. 如权利要求36所述的过程控制器，其中所述第一 目标函数及所述第二目标函数的 其中之一包括一用户可变调节参数。
41. 如权利要求36所述的过程控制器，其中所述第一控制块在受限于一第一控制信号 限制的条件下求解所述第一目标函数，所述第二控制块在受限于一第二控制信号限制的条 件下求解所述第二目标函数，及其中所述第一控制信号限制与所述第二控制信号限制的和 少于或等于一预定最大控制信号限制。
42. 如权利要求41所述的过程控制器，其中所述第一控制信号限制及所述第二控制信 号限制的其中之一是一预设值，所述预设值少于所述最大控制信号限制，而所述第一控制 信号限制及所述第二控制信号限制的另外其中之一被确定为所述最大控制信号限制与所 述第一控制信号限制及所述第二控制信号限制的所述其中之一之间的差。
43. 如权利要求41所述的过程控制器，其中所述第一控制信号限制是一预设值，所述 预设值少于或等于所述最大控制信号限制，而所述第二控制信号限制是所述最大控制信号 限制与所述第一控制信号的某部分之间的差。
44. 如权利要求41所述的过程控制器，其中所述第一控制块在受限于一第一过程输出 信号限制的条件下进一步求解所述第一目标函数，所述第二控制块在受限于一第二过程输 出信号限制的条件下进一步求解所述第二目标函数，及其中所述第一过程输出信号限制及 所述第二过程输出信号限制的和少于或等于一预定最大过程输出信号限制。
45. 如权利要求36所述的过程控制器，其中所述第一控制块在受限于一第一过程输出信号限制的条件下进一步求解所述第一目标函数，所述第二控制块在受限于一第二过程输 出信号限制的条件下进一步求解所述第二目标函数，及其中所述第一过程输出信号限制及 所述第二过程输出信号限制的和少于或等于一预定最大过程输出信号限制。
全文摘要
本发明公开两阶段模型预测控制(MPC)技术，包括的两阶段MPC控制器使用过程模型、前馈MPC控制模块及反馈MPC控制模块确定集合的控制信号，用于控制过程。所述前馈MPC控制模块使用所述过程模型确定每个控制信号的前馈控制元件，所述反馈MPC控制模块使用所述过程模型及一个或多个测得过程输出确定每个控制信号的反馈控制元件。所述两阶段MPC控制模块使用所述过程模型将所述前馈控制元件与所述反馈控制元件结合，构成控制所述过程的最终控制信号。所述两个控制模块接收所述过程的分别及不同的输入，确定所述前馈控制元件及所述反馈控制元件，而且所述两个控制模块可以分别地调节，从而使控制操作员或其他用户能够在MPC控制器环境中执行更标准及更稳定的调节。
文档编号G05B19/418GK101713988SQ20091017620
公开日2010年5月26日 申请日期2009年9月16日 优先权日2008年10月7日
发明者程绪 申请人:艾默生过程管理电力和水力解决方案有限公司