一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法
【专利摘要】一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法。该控制方法步骤如下：(1)基于过程预测模型，建立包含约束项、控制项和经济项的二次性能指标；(2)通过求解松弛变量，判断综合优化方法是否可行(3)给出了控制模型输出约束不可行时软约束松弛变量的求解方法，实现了区间预测控制模型输出约束不可行时可行域范围的调整；(4)采用一种边界可行序列二次规划方法，用以解决初始点选择不佳导致方法增加计算量或难以找到最优解以及计算中舍入误差的影响会破坏Hessian矩阵正定性等情形的问题，并求出最优控制输入。本发明能够建立复杂的多变量系统控制模型，基于软约束调整准确快速求解出控制律，有利于实现多变量系统的良好控制。
【专利说明】一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法【技术领域】
[0001]本发明属于过程控制领域，尤其涉及一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法。
【背景技术】
[0002]近年来，随着工业过程系统的规模日趋庞大和能源供应的日趋紧张，以及能源价格一再拉高，生产者们不再单单对生产过程的某一参量或某一性能提出控制要求，而是根据生产要求以及人为意愿提出经济性、快速性等综合性能指标控制。然而由于环境因素和系统自身的复杂性，实际系统存在多种约束，因而普通的预测控制方法是很难满足控制要求。
[0003]在实际工业控制过程中，如果把系统区域约束条件考虑到控制目标中会导致优化控制器的可行集缩小，或者多层优化指标的引入又会使控制器求解计算量很大，所以传统的优化方法不能同时考虑优化经济和处理约束目标。考虑到控制模型算法的可行性，早些时候的线性化处理方法，凸多面体几何角度方法都是针对线性模型，对在非线性系统上的应用是否可行尚未得到验证。另外，对于求解算法，各种改进形式的遗传算法、粒子群算法等多种非线性优化求解算法。这些算法在求解控制模型时需要多次迭代计算，因此计算量很大，程序运行起来繁琐复杂，从而导致实际系统快速运行时无法实现实时控制。
[0004]综上所述，现有方法不是有局限性就是求解计算量大，很难应用到实践中去。本发明对于复杂的多变量有约束系统，建立了一个能够处理约束目标、协调操作控制和改善经济指标控制模型，并且设计了一个既能够自动放松输出约束可行集又能快速、准确求解控制模型的方法。
【发明内容】
[0005]为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种可以解决经济性和控制性协调优化的控制模型，当约束集不可行时能快速准确求解控制输入方法。
[0006]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
[0007]—种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法，其内容包括如下步骤:
[0008]步骤一:利用被控变量(controlled variable,缩写为CV)预测输出与软、硬约束构造区间约束项指标，对输出进行区间控制；
[0009]步骤二:记CV预测输出超出软约束区间的上线或下线的偏差值为松弛变量Al或A2，软约束上线与硬约束上线和软约束下线与硬约束下线差值分别记为BI和B2 ;根据Al与BI或A2与B2的比值确定区间约束项加权矩阵元素的大小:当比值大于I时，对应的权值矩阵元素都为I ;当比值介于O和I之间时，对应的权值矩阵元素为比值的平方；当比值为O时，对应的权值矩阵元素都为O ;
[0010]步骤三:利用CV经济约束构造CV区间控制项指标,利用操作变量(manipulatedvariable，缩写为MV)经济约束构造MV区间控制项指标，CV区间控制项指标与MV区间控制项指标之和统称为区间控制项指标;
[0011]步骤四:利用输出量、控制量和控制量增量的二次性能指标之和构造控制模型经济项指标；将所述的输出量和控制量的权值矩阵元素与产品产量有关的权值设为负值，将与成本有关的权值设为正值，而将与产量和成本均无关的二次指标对应的权值设为零，则控制增量的加权矩阵为单位矩阵；
[0012]步骤五:用区间约束项指标、区间控制项指标和经济项指标的二次性能指标三者之和作为综合优化方法的控制模型，各项权值矩阵的调节遵循变量优先权原则，优先级顺序为:约束项、经济项、控制项；只有被控变量处于软约束范围内时才能对经济项和控制项的权重进行协调，此时区间约束项权值全部为0，且经济项的权值的最小值大于对应项控制项的权值的最大值；
[0013]步骤六:通过求解松弛变量Al或A2是否为0，判断求解方法是否可行。当求解方法不可行时，输出软约束放松大小为松弛变量Al或A2，使控制模型重新变得可行；在可行性分析后，当松弛变量的解为O时，约束控制模型可行，当松弛变量的解不为O时，约束控制模型不可行；
[0014]步骤七:当求解方法可行时，若初始点选择不佳，用蒙特卡罗方法找到接近最优点的可行域点；
[0015]步骤八:在Hessian矩阵正定性的确保下,采用积极约束估计集方法,减少二次规划方法中子问题的约束条件，并结合最速下降与拟牛顿方法求取最优化过程的可行下降方向，通过循环迭代求取最优控制输入。
[0016]在步骤七中所述的蒙特卡罗方法，记为方法一，其内容包括如下步骤:
[0017]第一步预置N为充分大的正数，确定选点个数M ；
[0018]第二步用随机函数及条件限制产生可行点X ；
[0019]第三步计算控制模型:F = f(x)；
[0020]第四步比较函数值:若F≥N，转第六步；否则，转第五步；
[0021]第五步记录当前最优点的信息:N = F，xk = X ;
[0022]第六步若已选定M个可行点，输出Xk和N ;否则，转第二步，寻找下一个可行点。
[0023]在上述步骤八中所述的积极约束估计集方法，记为方法二，其内容包括如下步骤:
[0024]步骤I 对于 xk e X，令 i = O, ε Ju(Xk) = ε。e (0，I)。
[0025]步骤2令
【权利要求】
1.一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法，其特征在于:该方法内容包括如下步骤: 步骤一:利用被控变量预测输出与软、硬约束构造区间约束项指标，对输出进行区间控制； 步骤二:记被控变量预测输出超出软约束区间的上线或下线的偏差值为松弛变量Al或A2，软约束上线与硬约束上线和软约束下线与硬约束下线差值分别记为BI和B2 ;根据Al与BI或A2与B2的比值确定区间约束项加权矩阵元素的大小:当比值大于I时，对应的权值矩阵元素都为I ;当比值介于O和I之间时，对应的权值矩阵元素为比值的平方；当比值为O时，对应的权值矩阵元素都为O ; 步骤三:利用被控变量经济约束构造被控变量区间控制项指标，利用操作变量经济约束构造操作变量区间控制项指标，被控变量区间控制项指标与操作变量区间控制项指标之和统称为区间控制项指标； 步骤四:利用输出量、控制量和控制量增量的二次性能指标之和构造控制模型经济项指标；将所述的输出量和控制量的权值矩阵元素与产品产量有关的权值设为负值，将与成本有关的权值设为正值，而将与产量和成本均无关的二次指标对应的权值设为零，则控制增量的加权矩阵为单位矩阵； 步骤五:用区间约束项指标、区间控制项指标和经济项指标的二次性能指标三者之和作为综合优化方法的控制模型，各项权值矩阵的调节遵循变量优先权原则，优先级顺序为:约束项、经济项、控 制项；只有被控变量处于软约束范围内时才能对经济项和控制项的权重进行协调，此时区间约束项权值全部为O，且经济项的权值的最小值大于对应项控制项的权值的最大值； 步骤六:通过求解松弛变量Al或A2是否为O，判断求解方法是否可行；当求解方法不可行时，输出软约束放松大小为松弛变量Al或A2，使控制模型重新变得可行；在可行性分析后，当松弛变量的解为O时，约束控制模型可行，当松弛变量的解不为O时，约束控制模型不可行； 步骤七:当求解方法可行时，若初始点选择不佳，用蒙特卡罗方法找到接近最优点的可行域点； 步骤八:在Hessian矩阵正定性的确保下，采用积极约束估计集方法，减少二次规划方法中子问题的约束条件，并结合最速下降与拟牛顿方法求取最优化过程的可行下降方向，通过循环迭代求取最优控制输入。
2.根据权利要求1所述的一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法，其特征在于:在所述步骤七中所述的蒙特卡罗方法，其内容包括如下步骤: 第一步预置N为充分大的正数，确定选点个数M ； 第二步用随机函数及条件限制产生可行点X ; 第三步计算控制模型:F = f(x)； 第四步比较函数值:若F≥N，转第六步；否则，转第五步； 第五步记录当前最优点的信息:N = F，xk = X ; 第六步若已选定M个可行点，输出Xk和N;否则，转第二步，寻找下一个可行点。
3.根据权利要求1所述的一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法，其特征在于:在所述步骤八中所述的积极约束估计集方法，其内容包括如下步骤:
步骤 I 对于 Xk e X，令 i = O, ε k；i (Xk) = ε Q e (Ο, I), 步骤2令
4.根据权利要求1所述的一种基于软约束的区间预测控制建模及优化方法，其特征在于:在所述步骤八中所述的二次规划方法，其内容包括如下步骤: 步骤I)由所述步骤八中所述的积极约束估计集方法获得近似积极估计集； 步骤2)k= I时，令步长tk= 1，若tk>Y，则<' 的求取采用最速下降法，即令< =-▽f(Uk);否则通过求解小规模QP子问题获得KKT点对(<,Δ#)。如果dk0≠O,转步骤5，否则，停止； 步骤3)选择合适的M1WkIM2(Uk)和M3(Uk)表达式，并通过
【文档编号】G05B13/04GK103995466SQ201410169068
【公开日】2014年8月20日 申请日期:2014年4月24日 优先权日:2014年4月24日
【发明者】孙超, 郝晓辰, 周湛鹏, 姜迎, 刘彬, 韩辉, 刘浩然, 陈白 申请人:燕山大学