[发明专利]一种基于数据驱动的液态介质熔铝炉模型预测控制方法

说明书

本发明公开了一种基于数据驱动的液态介质熔铝炉模型预测控制方法，属于工业过程控制领域，所述方法包含如下步骤：采集现场的三相电极电流、电压信号等数据并存储；按照电极电流实际值和设定值的偏差大小选择控制器，偏差较大且持续10s时选择预测控制器，误差较小时选择PI控制器；当使用预测控制器时，建立LSSVM(最小二乘支持向量机)预测模型；利用POS(粒子群)对LSSVM中的关键参数进行寻优；根据得到的预测模型设计模型预测控制算法。本发明与传统的PID控制系统相比，更加准确，而且模型的辨识准确度高，具有良好的控制效果，可以满足工程的需要。

技术领域

本发明涉及工业过程控制领域，特别涉及基于数据驱动的液态介质熔铝炉模型预测控制方法和系统。

背景技术

熔铝炉是铝加工制造过程中的第一道关键设备，在铝加工行业至关重要。而资源短缺、能源危机和国家节能减排等宏观政策导向使得熔铝炉节能降耗问题日益突出。因此，如何提升熔铝炉生产系统的综合自动化水平，提升产品产量和质量，降低电耗具有非常重要的意义。

然而目前，液态介质熔铝炉的控制主要依靠操作员凭其经验来操作控制。由于操作员的操作经验参差不齐，极易导致熔铝炉温度忽高忽低，造成整个液态介质熔铝炉系统工况波动较大以及能源浪费。还由于熔铝炉控制具有明显非线性、大滞后和大扰动的特性并且难以建立其准确的数理模型，导致传统控制方法难以适用。

其中传统的三相电极控制流行的是使用常规反馈控制系统，例如PID(比例-积分-微分) 控制器，但从大量的实践积累可以看出，采用常规PID或者单一的控制方式已经无法满足控制要求，PID参数固定，无法适应复杂多变的工业现场。因此，有必要寻求一种精确度高的建模方法及控制算法，实现液态介质熔铝炉系统的智能控制。

发明内容

本发明提供的一种基于数据驱动的液态介质熔铝炉模型预测控制方法，能够解决液体介质熔铝炉在控制过程中的非线性多变量耦合，扰动抑制的问题。

为解决上述问题，本发明提出的一种用于液态介质熔铝炉模型预测控制方法包括：

步骤一：控制变量选取，冶炼过程的主要操作变量是A、B、C三相电极的位置，三相电极变压器档位和电压，被控变量是A、B、C三相电极的电流大小。

步骤二：数据采集及分类，通过采集步骤一所述各操作变量和被控变量的现场数据。由于熔铝炉所用的液态介质的熔点温度和熔铝炉的冶炼温度相近，在冶炼的过程中会挥发部分液态介质，所以在熔铝炉工作时需要液态介质。液态介质加入熔铝炉的状态是固体颗粒状，在加入熔铝炉的时候会导致熔池液面升高，此时电弧电阻会下降，电极电流值y_j(t)升高。由于电流设定值不变，电流跟踪误差E₁(t)增大并最大的E₁(t)超过了电流跟踪误差低限。同时，由于原料落入熔池会造成熔池上表面波动，电弧电阻变化率加大，因此电流变化率较大。当三相电流的这种变化规律持续时间都T₁t_h时可认为此时为向炉内加入液态介质的状态，选择预测控制器。否则在正常加热阶段选择普通的PI控制器即可。

步骤三：建立液态介质电阻熔铝炉电极电流-位置模型。

步骤四：LSSVM模型辨识，利用基于粒子群优化参数的最小二乘支持向量机进行辨识得到液态介质熔铝炉的预测模型。

步骤五：输出状态预测，在当前时刻k，利用熔铝炉的输入输出信息和预测的未来输入信息，通过步骤四辨识得到的LSSVM模型，将其进行迭代预测出三相电极电流大小未来预测时域P的输出状态，式中i＝1,2,3，代表第i相输出。j＝1，2，3，…，P。熔铝炉是三输入三输出系统，所以系统每一个输出都需要独立进行辨识。

步骤六：时滞及误差校正，根据步骤五中得到的变量未来预测时域输出状态记为进行时滞处理，得到变量输出时滞预测状态将其与k+1时刻的实际输出值相减求得输出误差然后将与误差相加得到基于k时刻熔铝炉未来预测输出