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1、控制工程概论控制工程概论- - 先进控制系统先进控制系统第四章第四章 先进控制系统先进控制系统1）计算机技术的发展，）计算机技术的发展，DCS和和PLC等的出现；等的出现；2）现代控制理论的诞生，控制理论和应用都有很）现代控制理论的诞生，控制理论和应用都有很大发展；大发展；3）过程工业向大型化和精细化方向发展。）过程工业向大型化和精细化方向发展。先进控制系统的提出先进控制系统的提出第四章第四章 先进控制系统先进控制系统系统辨识系统辨识自适应控制自适应控制内模控制内模控制软测量推断控制软测量推断控制包含的主要控制方法包含的主要控制方法预测控制预测控制最优控制最优控制故障诊断与容错控制故障诊断与容
2、错控制第四章第四章 先进控制系统先进控制系统4.1 4.1 系统辨识系统辨识4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制4.3 4.3 软测量技术软测量技术4.4 4.4 故障检测诊断和容错控制故障检测诊断和容错控制4.5 4.5 现场总线控制系统现场总线控制系统System Identification4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题建立模型的途径建立模型的途径机理建模（白箱）机理建模（白箱） 系统辨识和参数估计（黑箱）系统辨识和参数估计（黑箱）机理建模与系统辨识相结合（灰箱）机理建模与系统辨识相结合（灰箱）4.1 4.1 系统辨识系统辨识l
3、系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识的定义辨识的定义Zadeh(1962)，系统辨识是在输入和输出数据的基础上，系统辨识是在输入和输出数据的基础上，从一类模型中确定一个与所观测系统等价的模型。从一类模型中确定一个与所观测系统等价的模型。Ljung(1978)，系统辨识有三个要素，系统辨识有三个要素-数据、模型类和准数据、模型类和准则，即根据某一准则，利用实测数据，在模型类中选取则，即根据某一准则，利用实测数据，在模型类中选取一个拟合得最好的模型。一个拟合得最好的模型。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识的三要素辨识的三要素输入
4、输出数据（辨识的基础）输入输出数据（辨识的基础）模型类（寻找模型的范围）模型类（寻找模型的范围）等价准则（辨识的优化目标）等价准则（辨识的优化目标）4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识目的辨识目的验前知识验前知识实验设计实验设计模型类选择模型类选择参数估计参数估计模型验证模型验证4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题例：热交换器例：热交换器 建立一个热交换器的数学模型，即建立建立一个热交换器的数学模型，即建立T/Q模型，经观测得到一组输入输出数据，记作模型，经观测得到一组输入输出数据，记作Q(k)
5、和和T(k)，k=1,2,L 。输入输出数据：输入输出数据：4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题选定一组模型类：选定一组模型类：一个等价准则：一个等价准则：4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识问题：辨识问题： 根据所观测到的数据根据所观测到的数据Q(k)和和T(k) ，确定模型中的，确定模型中的未知参数未知参数n及及ai、bi ，使得准则，使得准则J最小。最小。T(k)+a1T(k-1)+anT(k-n)=b1Q(k-1)+bnQ(k-n)+e(k)4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的
6、定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识的基本原理辨识的基本原理通常采用逐步逼近的办法。通常采用逐步逼近的办法。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识的分类辨识的分类离线辨识、在线辨识；离线辨识、在线辨识；非参数模型辨识、参数模型辨识。非参数模型辨识、参数模型辨识。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识的分类辨识的分类阶跃响应、脉冲响应、频率响应、相关分析、谱分析等。阶跃响应、脉冲响应、频率响应、相关分析、谱分析等。非参数模型辨识（经典辨识）非参数模型辨识（经典辨识）：假定过程是线性的前提：假
7、定过程是线性的前提下，不必事先确定模型具体结构。下，不必事先确定模型具体结构。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 系统辨识的定义及相关问题系统辨识的定义及相关问题辨识的分类辨识的分类最小二乘法、梯度校正法、极大似然法等。最小二乘法、梯度校正法、极大似然法等。参数模型辨识（现代辨识）参数模型辨识（现代辨识）：必须假定一种模型结构，：必须假定一种模型结构，通过极小化误差准则来确定模型参数。通过极小化误差准则来确定模型参数。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法什么是阶跃响应法什么是阶跃响应法 施加一个阶跃扰动信号，测定出过程的输出响应随施加一个阶跃扰动信号，测定出过程的输出响应随
8、时间的变化曲线，该曲线就是利用阶跃响应法得到的非时间的变化曲线，该曲线就是利用阶跃响应法得到的非参数模型，再根据该曲线获得待辨识过程的传递函数。参数模型，再根据该曲线获得待辨识过程的传递函数。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法实验测取过程的阶跃响应实验测取过程的阶跃响应合理选择阶跃信号幅度合理选择阶跃信号幅度多次重复实验多次重复实验由阶跃响应求过程的传递函数由阶跃响应求过程的传递函数若曲线规则：可用近似法、切线法、两点法等若曲线规则：可用近似法、切线法、两点法等若曲线不规则：可用面积法若曲线不规则：可用面积法4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法近似法近
9、似法K=y()-y(0)/u取取y(t)=0.632y()时对应的时对应的 t 就是过程的时间常数就是过程的时间常数T。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法近似法近似法在响应曲线的拐点处作一切线，在响应曲线的拐点处作一切线，0L为为值，切线值，切线ML在时在时间轴上的投影是间轴上的投影是T。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法两点法两点法4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法最小二乘法最小二乘法 u(k)和和z(k)是过程的输入输出量，是过程的输入输出量，n(k)是噪声是噪声;要解决的问题是如何利用过程的输入、输出数据，确定要解决的问题
10、是如何利用过程的输入、输出数据，确定A(z-1)和和B(z-1)的系数。的系数。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法最小二乘法最小二乘法设有设有，使，使，则有，则有4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法最小二乘法的递推算法最小二乘法的递推算法基本思想可以表示成：基本思想可以表示成：当前估计值当前估计值 = =上一时刻估计值上一时刻估计值 + + 修正项修正项每获得一次新的观测数据就修正一次参数估计值，随着时间的每获得一次新的观测数据就修正一次参数估计值，随着时间的推移，便能获得满意的辨识结果。推移，便
11、能获得满意的辨识结果。4.1 4.1 系统辨识系统辨识l 阶跃响应法阶跃响应法最小二乘法的递推算法最小二乘法的递推算法当前估计值当前估计值上一时刻估计值上一时刻估计值修正值修正值第四章第四章 先进控制系统先进控制系统4.1 4.1 系统辨识系统辨识4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制4.3 4.3 软测量技术软测量技术4.4 4.4 故障检测诊断和容错控制故障检测诊断和容错控制4.5 4.5 现场总线控制系统现场总线控制系统System IdentificationModule Predictive Control4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 预测控制的基本原理预测控制的基本
12、原理预测控制的基本出发点预测控制的基本出发点 通常的通常的PID控制，是根据过程控制，是根据过程当前当前的和的和过去过去的输出测的输出测量值和设定值的偏差来确定当前的控制输入。量值和设定值的偏差来确定当前的控制输入。 预测控制不但利用预测控制不但利用当前当前的和的和过去过去的偏差值，而且还的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程利用预测模型来预估过程未来未来的偏差值，以滚动优化确的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。定当前的最优输入策略。l 预测控制的基本原理预测控制的基本原理预测控制的基本结构预测控制的基本结构4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 预测控制的基本原理预测控制的基本原
13、理预测控制的思路预测控制的思路三要素：三要素： 预测模型预测模型 滚动优化滚动优化 反馈校正反馈校正未来未来 yu过去过去k 时刻时刻4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 预测控制的基本原理预测控制的基本原理预测控制的思路预测控制的思路三要素之一：预测模型三要素之一：预测模型功能功能根据当前时刻的控制输入及过程的历史信息，预测过程输根据当前时刻的控制输入及过程的历史信息，预测过程输出的未来值出的未来值形式形式非参数模型：脉冲响应、阶跃响应非参数模型：脉冲响应、阶跃响应参数模型：微分方程、差分方程参数模型：微分方程、差分方程未来未来 yu过去过去k 时刻时刻4.2 4.2 模型预测控制模型
14、预测控制l 预测控制的基本原理预测控制的基本原理三要素之二：滚动优化三要素之二：滚动优化 滚动优化的目的滚动优化的目的通过某性能指标的最优来确定未通过某性能指标的最优来确定未来的控制作用来的控制作用参考轨迹、控制能量最小等参考轨迹、控制能量最小等 滚动优化的方法滚动优化的方法有限时段的优化，反复在线运行有限时段的优化，反复在线运行每一步实现的是静态优化每一步实现的是静态优化全局动态优化全局动态优化uyryk+1时刻优化时刻优化k+1kt/Tuyryk时刻优化时刻优化4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 预测控制的基本原理预测控制的基本原理三要素之三：反馈校正三要素之三：反馈校正 每个采样
15、时刻，都对预测输出进行修正每个采样时刻，都对预测输出进行修正补偿输出补偿输出校正模型参数校正模型参数yukk+1et/T 实现闭环优化实现闭环优化预测输出不仅基于模预测输出不仅基于模型，而且利用了反馈信型，而且利用了反馈信息息4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 预测控制的基本原理预测控制的基本原理常见的预测控制算法常见的预测控制算法- 动态矩阵控制（动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control, DMC）- 模型算法控制（模型算法控制（Model Algorithmic Control, MAC）- 广义预测控制（广义预测控制（Generalized Predictive
16、 Control, GPC）- 预测函数控制（预测函数控制（ Predictive Functional Control, PFC）- 广义预测极点配置控制（广义预测极点配置控制（Generalized Predictive Pole-placement Control, GPPC）- 其他其他4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 动态矩阵控制动态矩阵控制DMC概述概述- 由由Cutler等人提出等人提出- 首先应用（首先应用（1974）于）于Shell Development Co. - 是一种基于对象是一种基于对象阶跃响应阶跃响应的预测控制算法，适用于的预测控制算法，适用于渐进渐进稳定稳定的的线性对象线性对象。4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 动态矩阵控制动态矩阵控制DMC的原理与算法的原理与算法预测模型：预测模型： 有限集合有限集合aT=a1，a2 ，aN 中的参数可完全描述系统的中的参数可完全描述系统的动态特性，动态特性，N 称为建模时域。称为建模时域。y0123a3a2 a1 NN-1aNaN-1t/T4.2 4.2 模型预测控制模型预测控制l 动态矩阵控制动
