[发明专利]模型预测控制器中核心过程模型的使用

摘要

提供了一种方法，当任何调整控制器配置和/或其调节发生改变时，更新在模型预测控制器中使用的过程模型(100)而不需执行过程的新的全识别测试。该方法采用受控变量的核心过程模型(101)和操作变量的核心过程模型(103)，缺乏交互调整控制器与操作变量干扰拒绝模型的动态特性。可更新过程模型(100)，用于在线控制和离线仿真研究，包括操作者训练。这允许以相对简单、绝对最小的额外数据的收集的方式更新复杂多元过程控制。

主权项

1.一种描述动态过程模型的方法，该模型将受控变量过程值和独立变量过程值相关，以下简称为过程模型，用于具有多个独立可控的操作变量和测量的干扰变量的过程的模型预测控制器，至少一个受控变量依赖于所述独立可控的操作变量，包括：a)第一子过程模型，将所述受控变量过程值和每个所述独立可控的操作变量过程值以及每个所述测量的干扰变量过程值相关，以下称为受控变量核心过程模型，b)第二子过程模型，将每个所述操作变量过程值和所述过程模型的所述操作变量设定点相关，以下称为操作变量闭环过程模型，和c)各自的第一子过程模型和各自的第二子过程模型的卷积和，以及使第一模型不匹配误差等于所述过程模型，数学表达为，过程模型＝∑第一子过程模型*第二子过程模型+误差1，由此，当任何所述操作变量调整控制器的调节/配置改变时，以最少的精力更新所述过程模型。