基于cca和块式rpls的分布式在线建模方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及化工过程建模技术领域，尤其涉及一种基于CCA和块式RPLS的分布式 在线建模方法。
【背景技术】
[0002] 在复杂的化工过程中，由于被控系统很难通过建立机理模型的方式获得系统的 数学模型，通常采用系统辨识的方法得到系统的数学模型，如偏最小二乘（partial least square，PLS)[l]等。然而当被控系统本身比较复杂或者处于的环境比较恶劣时，系统结构 参数会随着时间和运行环境的改变而改变，如催化作用的衰减、漂移以及能效的降低等。此 时离线的系统辨识得到模型很难满足动态系统的模型精度要求，给基于模型的控制器设计 带来巨大的挑战。所以在这些环境下，如果能获得变化后的新数据，可以采用递推PLS算法
[2] 有效地在线实时更新系统的模型。
[0003] 目前，随着对化工原材料利用率的不断提高，生产过程的复杂化程度在逐步加深。 对整个大系统采用集中式建模控制方法，势必导致模型结构相对复杂、并且模型精度难以 保证和计算繁琐等诸多问题[3]。采用分散式的建模方法，可以将大系统划分为若干个相互 独立的子系统，在一定程度上使模型的复杂度降低，但是由于分散式建模方法没有考虑各 子系统间的相互作用[4]，系统的全局性无法得到满足。然而分布式建模方法能很好的克服 这一不足，但是将复杂系统如何划分为几个相互作用的子系统，是分布式在线建模首先要 解决的问题，典型相关分析算法[5]则为这个问题提供了一个很好的解决方法。
[0004] 分布式模型预测控制（Model Predictive Control，MPC)算法实施的第一步就需 要获取分布式模型，但是大化工过程内部关系非常复杂，获取精度比较高的分布式模型是 比较困难的。为了使分布式预测控制在实际化工装置中更好的应用推广，对大化工过程进 行分布式在线建模方法研宄具有重要的意义，可为实际大化工过程的子系统分解，输入输 出变量的确定，以及在线建模算法提供依据和方法指导。
[0005] TE过程（Tennessee Eastman Process)是一个实际化工过程的仿真模拟，它是由 美国Tennessee Eastman化学公司过程控制小组的J. J. Downs和E. F. Vogel提出的，被广 泛的应用于过程控制技术的研宄。这个过程模型首先是以FORTRAN源代码的形式提供给过 程控制学界，主要描述了装置、物料和能量之间的非线性关系。
[0006] 由于实际工业生产装置无法实时变动，所以TE过程的提出为专家学者提供了一 个很好的研宄平台，因此对它进行研宄具有很重要的实际意义[6]。TE模型主要可以被 用来进行装置控制方案的设计，多变量控制，优化，模型预测控制，非线性控制，过程故障诊 断，教学等。
[0007] TE过程由五个操作单元组成[7] :Reactor (反应器）、Condenser (冷凝器）、Vap/ Lip Separator (气液分离器）、Stripper (汽提塔）、Compressor (循环压缩机），如图1所 示，该过程包括12个操作变量，41个测量变量。TE过程主要由四种气态物进料分别为A、 C、D和E (C中含有少量惰性气体B)，经反应后生成G、H两种主产物和副产品F。反应方程 式如下：
[0008] A (g)+C (g)+D (g) - G (I)，productl
[0009] A (g)+C (g)+E (g) - H(I)，product2
[0010] A (g)+E (g) - F (I)，byproduct I
[0011] 3D (g) - 2F (I)，byproduct〗
[0012] 反应物进入反应器反应后，产物首先到冷凝器冷凝，进行第一次分离；冷凝后的混 合物，进入气液分离器，进行第二次分离。在这个过程中没有被压缩的组分，通过循环压缩 单元重新返回到反应器的进料端，进行再次利用；被压缩的组分进入到提馏段进行提馏处 理，从而可以进一步去除未反应完的成分。从提馏段出来的产物G、H在最后的精馏段中被 分离。惰性气体B、副产品F，采用放空的手段进行去除。
[0013] 由于TE过程是对实际工业过程的模拟，且是由多个单元组成的一个复杂装置，过 程变量众多，并且每个操作单元之间存在着较强的耦合作用，且系统开环不稳定。综合TE 过程的各项特点，以TE过程为研宄对象，进行基于典型相关分析（canonical correlation analysis，CCA)和块式递推偏最小二乘（Recursive partial least square，RPLS)的分布 式在线建模算法的研宄是可行的。关于TE过程的建模问题，已有部分学者进行了研宄，包 括机理模型[8]，子空间辨识方法建立的模型[9]和输入输出模型[10]等。这些模型都是 属于集中式建模，把整个过程作为整体，存在模型结构复杂，建模困难且模型精度难以保证 的问题。文献[11]提出了一种分布式离线建模方法，此方法虽然降低了模型结构的复杂 度，但是随着工况的改变离线一次性建立的模型的适应性难以保证，会降低模型预测精度。
[0014] 专利号为201410281218. 9的发明公开了一种基于CCA-PLS的大化工过程分布式 建模方法，该发明先对大规模化工过程采集所有的过程变量，根据过程质量指标确定输出 变量，采用典型相关分析方法提取过程变量的特征成分，根据特征成分计算各输出变量与 所有输入变量间的最大相关系数以及相应的主轴向量，根据主轴向量各分量的绝对值大 小，选择各子系统的独立输入变量及相互作用输入变量，实现大系统分解。子系统划分后对 各个子系统采用PLS算法进行建模，提取使得输入输出变量间协方差最大的成分，采用回 归建模技术而得到子系统模型。本发明的有益效果是仅利用过程输入输出数据，采用典型 相关分析原理进行子系统输入变量筛选，降低了模型维数，简化了模型结构，采用PLS建模 算法进行子系统建模，消除了实际应用中大量存在的变量共线所造成的计算上的困难。但 是该发明缺点为：建模效率比较低，模型精度和抗干扰能力还需进一步加强。
【发明内容】
[0015] 本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于CCA和块式RPLS的分布式在线建 模方法，该发明建模效率高，模型精度和抗干扰能力更强。
[0016] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于CCA和块式RPLS的分布式在线建 模方法，包括步骤：
[0017] SlOl :分析大化工过程的质量指标，选择与所述质量指标密切相关的关键变量作 为输出变量，选择过程变量作为输入变量，从而得到输入变量集X和输出变量集Y ;
[0018] S102 :将输入变量集X和输出变量集Y中的每一个分量对应组合构成输入输出数 据，采用典型相关分析法对所述输入输出数据进行子系统分解，并确定子系统的输入变量 和输出变量；
[0019] S103 :根据所确定的子系统及相应的输入变量和输出变量，构造各子系统的样本 数据集{Xi，YJ，并采用块式RPLS算法依次对所有子系统在线建立模型。
[0020] 进一步的，所述S103具体包括步骤：
[0021] S1031 :将模型的三个参数：数据块宽度s、数据块队列长度w和遗忘因子λ进行 确定；
[0022] S1032 :对数据对矩阵{X^YJ进行归一化，其中，￥1表示输出变量集Y中的第i个 分量；Xi表示典型相关分析分解后得到的子系统i的输入变量集。
[0023] S1033 :根据归一化后的数据对矩阵{Xi，YJ使用PLS回归算法建立初始的PLS模 型
，获得回归系数
[0024] S1034 :根据泛化均方根误差判断所述PLS模型的误差；若所述PLS模型的误差不 在预设阈值范围内，则返回执行S1032,否则执行S1035 ;
[0025] S1035 :将所述PLS模型的模型参数.彳/f，Z?,g,7 }加入到数据块队列中；
[0026] S1036 :当数据块队列中的新数据块{Χη，Υη}到来时，对数据块{Χη，Υ η}进行归一 化，并执行PLS得到PLS子模型
[0027] S1037 :更新
返回步骤S1032和S1033对所述PLS 模型进行更新，获得新的回归系数??=,其中，λ为遗忘因子，
[0028]
[0029] S1038 :按照S1035~S1037推广到有w组数据块的情况，获得此时的回归系数Ciw， 完成所有子系统的建模，其中，
[0030]
[0031] 进一步的，在所述S1038之后还包括步骤：
[0032] S1039:当数据块队列中的模型参数个数超出了设定值w时，去除数据块队列中最 老的一个，并对队列中各个数据块的可信度进行更新，对更新后的数据块队列再次进行PLS 建模，得到当前时刻的预测模型，并返回执行S1032。
[0033] 进一步的，所述S1033具体包括步骤：
[0034] S10331 :归一化 XjP Y i，初始化Z,1 = U1 =乃,人=1，
[0035] S10332 :令l/f 为If 中的第一列；
[0036] S I 0 3 3 3 ：令
< =If gf ,从而建立PLS外部模型，并重复循环计算，直到if收敛；
[0037] S10334 :计算 Xi的负载向量 ，其中，= (Zf)' )' /f ;
[0038] S10335 :令 W = (W,")' < )' ，从而建立 PLS 内部模型；
[0039] S10336:计算余量矩阵 Zf+1 和 if+1，其中，，
[0040] S10337 :计算得到
[0041] 从而构造矩阵
[0042]
[0043]
[0044]
[0045]
[0046]
[0047] S10338 :计算回归系数Cm' = ,得到第i个子系统的PLS模型 Y1=X1Cfis;
[0048] S10339 :验证子系统的PLS模型的精度