專利名稱：基于模型的控制技術(shù)中的魯棒過(guò)程模型識(shí)別的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開(kāi)總地涉及過(guò)程控制系統(tǒng)，尤其涉及用于高級(jí)控制例程的過(guò)程模型開(kāi)發(fā)，比如用在過(guò)程控制系統(tǒng)中的模型預(yù)測(cè)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制例程的過(guò)程模型開(kāi)發(fā)。
背景技術(shù)：
過(guò)程控制系統(tǒng)-如用于化學(xué)、石油或其它過(guò)程的分布式過(guò)程控制系統(tǒng)或可定標(biāo)過(guò)程控制系統(tǒng)-典型地包括一個(gè)過(guò)程控制器或多個(gè)過(guò)程控制器，過(guò)程控制器通過(guò)模擬總線、數(shù)字總線或模擬/數(shù)字混合總線彼此通信相連，通信連接至最少一個(gè)主機(jī)或操作員工作站及一個(gè)或更多現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備?，F(xiàn)場(chǎng)設(shè)備可能是閥、閥定位器、開(kāi)關(guān)及變送器(例如溫度傳感器、壓力傳感器及流率傳感器)，它們?cè)谶^(guò)程中發(fā)揮功能，如開(kāi)啟或關(guān)閉閥及測(cè)量過(guò)程參數(shù)。過(guò)程控制器接收顯示現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備所作的過(guò)程測(cè)量及/或其它與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備有關(guān)的信息的信號(hào)、并使用這些信息來(lái)實(shí)施控制例程，然后產(chǎn)生控制信號(hào)并通過(guò)總線傳送至現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備，以控制過(guò)程的操作。來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備及控制器的信息典型地用于由操作工作站執(zhí)行的一項(xiàng)或多項(xiàng)應(yīng)用，以使操作員能履行任何涉及過(guò)程的、需要的功能，比如檢視過(guò)程的目前情況、修改過(guò)程操作、等等。
在過(guò)去，傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的用途是通過(guò)一條模擬總線或多條模擬線、將模擬(如4-20mA)信號(hào)發(fā)送至過(guò)程控制器和從過(guò)程控制器接收模擬(如4-20mA)信號(hào)。這些4-20mA信號(hào)本質(zhì)上是有限信號(hào)，這是由于它們表示設(shè)備進(jìn)行的測(cè)量、或表示由控制器產(chǎn)生的需要控制設(shè)備操作的控制信號(hào)。然而，最近，包括微處理器及內(nèi)存的智能現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備在過(guò)程控制行業(yè)已經(jīng)很普遍。除了在過(guò)程中履行一項(xiàng)基本功能外，智能現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備存儲(chǔ)與設(shè)備有關(guān)的數(shù)據(jù)、以數(shù)字格式或數(shù)字及模擬混合格式與控制器及/或其它設(shè)備進(jìn)行通信，以及履行多項(xiàng)次要任務(wù)，如自校準(zhǔn)、識(shí)別、診斷、等等。許多標(biāo)準(zhǔn)及公開(kāi)的智能設(shè)備通信協(xié)議，如HART(可尋址遠(yuǎn)程傳感器高速通道)協(xié)議、PROFIBUS(過(guò)程現(xiàn)場(chǎng)總線)協(xié)議、WORLDFIP(工廠儀表世界協(xié)議)、Device-Net(設(shè)備網(wǎng))協(xié)議及CAN(控制器局域網(wǎng)絡(luò))協(xié)議已經(jīng)被開(kāi)發(fā)，以便使不同生產(chǎn)商制造的智能現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備可以在同一過(guò)程控制網(wǎng)絡(luò)內(nèi)一起使用。
此外，過(guò)程控制行業(yè)內(nèi)已經(jīng)采取了分散過(guò)程控制功能的行動(dòng)。例如Fieldbus Foundation(現(xiàn)場(chǎng)總線基金會(huì))公布的、被稱為FOUNDATIONTMFieldbus(基金會(huì)現(xiàn)場(chǎng)總線)(下文中簡(jiǎn)稱Fieldbus)協(xié)議的全數(shù)字、雙線總線協(xié)議，利用位于不同現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的功能塊來(lái)執(zhí)行過(guò)去是在一個(gè)集中式控制器內(nèi)執(zhí)行的控制操作。明確地說(shuō)，每個(gè)Fieldbus現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備都能包含及執(zhí)行一個(gè)或更多功能塊，而每個(gè)功能塊都從其它功能塊(在同一設(shè)備內(nèi)或在不同設(shè)備內(nèi))接收輸入及/或向其它功能塊提供輸出，而且每個(gè)功能塊都執(zhí)行一些過(guò)程控制操作，例如測(cè)量或檢測(cè)過(guò)程參數(shù)、控制設(shè)備或執(zhí)行控制操作，如執(zhí)行比例積分微分(PID)控制例程。同一過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)的不同功能塊的配置使它們可以與每一功能塊通信(例如通過(guò)總線)，以形成一個(gè)或更多過(guò)程控制回路，其個(gè)別操作散布于過(guò)程的全部，因此其過(guò)程控制功能是分散的。
過(guò)程控制器典型地被編程為過(guò)程定義的、或包含于過(guò)程內(nèi)的多個(gè)不同回路(例如流率控制回路、溫度控制回路、壓力控制回路、等等)的每一回路執(zhí)行不同算法、子例程或控制回路(這些都是控制例程)。一般而言，這些控制回路中的每種控制回路都包括一個(gè)或更多諸如模擬輸入(AI)功能塊之類的輸入塊、諸如比例積分微分(PID)控制功能塊或模糊邏輯控制功能塊之類的單輸出控制塊，和諸如模擬輸出(AO)功能塊的單輸出塊。這些控制回路典型地執(zhí)行單輸入單輸出控制，因?yàn)榭刂茐K生成一個(gè)單輸出，用于控制一個(gè)單過(guò)程輸入，如閥位置等等。然而，在某些情況下，使用多個(gè)獨(dú)立操作的單輸入單輸出控制回路并不是很有效；這是由于被控制的過(guò)程變量受到超過(guò)一個(gè)單過(guò)程輸入的影響，而且每一過(guò)程輸入事實(shí)上可能影響許多過(guò)程輸出的狀態(tài)。在這些情況下，使用單輸入單輸出控制回路可能造成過(guò)程輸出振蕩而一直不能達(dá)到穩(wěn)態(tài)條件-這是不合要求的。
模型預(yù)測(cè)控制(MPC)或其它類型的高級(jí)控制在過(guò)去曾在這類情況下被用于執(zhí)行控制。一般而言，模型預(yù)測(cè)控制是一個(gè)多輸入多輸出控制策略，其測(cè)量改變多個(gè)過(guò)程輸入中的每一過(guò)程輸入對(duì)多個(gè)過(guò)程輸出中的每一過(guò)程輸出產(chǎn)生的效果，而這些所測(cè)量的響應(yīng)接著被用于建立過(guò)程模型。過(guò)程的模型被數(shù)學(xué)求逆，然后被用于多輸入多輸出控制器內(nèi)，并基于對(duì)過(guò)程輸入的改變控制過(guò)程輸出。在有些情況下，過(guò)程模型包括或開(kāi)發(fā)自每一過(guò)程輸入的一條過(guò)程輸出響應(yīng)曲線，這些曲線例如可以基于一系列被傳送到每一過(guò)程輸入的偽隨機(jī)階躍變化而創(chuàng)建。這些響應(yīng)曲線可以以已知方式用于對(duì)該過(guò)程建模。模型預(yù)測(cè)控制在所屬技術(shù)領(lǐng)域廣為人知，因此，對(duì)其細(xì)節(jié)，本文將不作描述。然而，模型預(yù)測(cè)控制在Qin，S.Joe及Thomas A.Badgwell于1996年美國(guó)化學(xué)工程師學(xué)會(huì)大會(huì)(AIChE Conference)發(fā)表的“An Overview of IndustrialModel Predictive Control Technology”(工業(yè)模型預(yù)測(cè)控制技術(shù)綜述)中被一般地描述。
此外，諸如MPC控制例程之類的高級(jí)控制例程的生成和使用已經(jīng)被結(jié)合到過(guò)程設(shè)備的控制器構(gòu)建過(guò)程中。例如Wojsznis等人擁有的、標(biāo)題為“Integrated Advanced Control Blocks in Process Control Systems”(過(guò)程控制系統(tǒng)中的綜合高級(jí)控制塊)的美國(guó)6,445,963號(hào)專利(其公開(kāi)在此通過(guò)引用明確地被并入本專利)公開(kāi)一種使用在配置過(guò)程設(shè)備時(shí)從過(guò)程設(shè)備采集的數(shù)據(jù)產(chǎn)生諸如高級(jí)控制器(例如MPC控制器或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器)的高級(jí)控制塊的方法。更特別的是，美國(guó)6,445,963號(hào)專利公開(kāi)一種配置系統(tǒng)，這種配置系統(tǒng)使用一種特定的控制范例(如Fieldbus范例)、以一種與其它控制塊的創(chuàng)建及下載結(jié)合的方式、在過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)建高級(jí)多輸入多輸出控制塊。在這個(gè)實(shí)例中，通過(guò)創(chuàng)建擁有分別連接到過(guò)程輸出及輸入的期望輸入及輸出的控制塊來(lái)啟動(dòng)高級(jí)控制塊，用于控制過(guò)程?？刂茐K包括數(shù)據(jù)采集例程及與數(shù)據(jù)采集例程相關(guān)的波形發(fā)生器，而且控制塊可能有未調(diào)諧或未開(kāi)發(fā)的控制邏輯-因?yàn)檫@個(gè)邏輯缺少調(diào)諧參數(shù)、矩陣系數(shù)或其它需要實(shí)施的控制參數(shù)?？刂茐K置于過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)，其所定義的輸入及輸出在控制系統(tǒng)內(nèi)通信連接，兩者的連接方式為如果高級(jí)控制塊被用于控制過(guò)程，則這些輸入及輸出將被連接。接著，在測(cè)試程序中，控制塊使用特別為開(kāi)發(fā)過(guò)程模型而設(shè)計(jì)的波形發(fā)生器生成的波形、系統(tǒng)地通過(guò)控制塊輸出干擾每一過(guò)程輸入。然后，通過(guò)控制塊輸入，控制塊對(duì)有關(guān)每一過(guò)程輸出對(duì)傳送到每一過(guò)程輸入的每一生成波形的響應(yīng)的數(shù)據(jù)采集進(jìn)行協(xié)調(diào)。這個(gè)數(shù)據(jù)可能被送到歷史數(shù)據(jù)庫(kù)以進(jìn)行儲(chǔ)存。在為每對(duì)過(guò)程輸入/輸出采集足夠數(shù)據(jù)后，通過(guò)利用例如任何已知的或需要的模型生成例程，運(yùn)行過(guò)程建模程序，其中根據(jù)采集的數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個(gè)或更多過(guò)程模型。作為這個(gè)模型確定例程的一部分，模型參數(shù)確定例程開(kāi)發(fā)將用于控制過(guò)程的控制邏輯所需要的模型參數(shù)，例如，矩陣系數(shù)、死區(qū)時(shí)間、增益、時(shí)間常數(shù)、等等?？刂七壿媴?shù)及(如果需要)過(guò)程模型接著被下載到控制塊，以完成高級(jí)控制塊的構(gòu)成，所以，高級(jí)控制塊與其中的模型參數(shù)及/或過(guò)程模型可以用于控制過(guò)程。
雖然這種在同一過(guò)程設(shè)備中生成和下載過(guò)程控制器的技術(shù)頗為有用，但是這種技術(shù)的缺點(diǎn)是，它嚴(yán)重依賴模型創(chuàng)建軟件在測(cè)試階段根據(jù)過(guò)程設(shè)備采集的數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建或生成過(guò)程模型的能力。其實(shí)，開(kāi)發(fā)過(guò)程模型是例如實(shí)行MPC的最重要階段，而且，對(duì)于大部分階段來(lái)說(shuō)，模型的品質(zhì)限定了應(yīng)用的成功。因此，創(chuàng)建及驗(yàn)證所生成的用于高級(jí)控制塊的過(guò)程模型，是非常重要的。
一般而言，過(guò)程模型創(chuàng)建軟件可以生成不同類別的模型，包括諸如有限沖激響應(yīng)(FIR)模型的非參數(shù)模型及諸如帶外部輸入的自回歸(ARX)模型的參數(shù)模型。雖然FIR模型創(chuàng)建例程一般能產(chǎn)生FIR模型，但由于定義模型所需要的內(nèi)存大小和模型開(kāi)發(fā)所需要的計(jì)算次數(shù)，F(xiàn)IR模型在MPC中一般都存在缺點(diǎn)。雖然ARX模型及其它參數(shù)模型定義模型需要較少內(nèi)存而且需要較少計(jì)算次數(shù)，但有許多情況是參數(shù)模型創(chuàng)建軟件完全不能生成參數(shù)模型的，這是因?yàn)樵撥浖荒苁諗坑谀Ｐ蛥?shù)的一個(gè)解。明確地說(shuō)，依賴自回歸算法的模型生成技術(shù)，例如最小二乘法，就難于收斂于一個(gè)解。在這種情況下，所識(shí)別的模型參數(shù)在數(shù)學(xué)上可能準(zhǔn)確，但不代表實(shí)際參數(shù)。由于ARX模型及其它參數(shù)模型典型地不能生成過(guò)程死區(qū)時(shí)間的準(zhǔn)確估計(jì)值，它們更易產(chǎn)生這些問(wèn)題，因而導(dǎo)致不能生成模型或?qū)е聟?shù)在數(shù)字上無(wú)效的模型。
無(wú)論上述哪種情況，模型創(chuàng)建軟件不能產(chǎn)生參數(shù)模型都會(huì)引起問(wèn)題，控制設(shè)計(jì)者因而必須采取人工步驟以確定妥善或適當(dāng)?shù)膮?shù)模型，以供使用。在過(guò)去，例如，為使參數(shù)模型創(chuàng)建軟件能收斂于一組模型參數(shù)，用戶將更多數(shù)據(jù)添加到用于創(chuàng)建模型的過(guò)程數(shù)據(jù)，試圖指定較高級(jí)的多種參數(shù)，例如死區(qū)時(shí)間或一個(gè)或多個(gè)時(shí)間常數(shù)，或者改變用于創(chuàng)建過(guò)程數(shù)據(jù)的過(guò)程干擾信號(hào)中的階躍大小。不幸的是，這些步驟對(duì)于使參數(shù)模型的模型參數(shù)的收斂而言，功效不是很好或不一致。此外，采取人工步驟來(lái)改變模型創(chuàng)建環(huán)境需要控制設(shè)計(jì)者具備涉及控制過(guò)程的專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，及適當(dāng)?shù)姆治龉ぞ?，?lái)確定適當(dāng)模型。在很多情況下，欠缺一個(gè)或全部這些要素，會(huì)致使控制設(shè)計(jì)者選擇類別不同的控制器格式。
當(dāng)根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)際創(chuàng)建模型時(shí)，可以執(zhí)行過(guò)程模型審查和驗(yàn)證，以檢查過(guò)程模型的精確性及準(zhǔn)確顯示控制器必需的魯棒性。例如，如果模型顯示與過(guò)程嚴(yán)重失配，控制器應(yīng)更為魯棒。一個(gè)典型的模型識(shí)別程序涉及執(zhí)行模型預(yù)測(cè)的定性驗(yàn)證、核實(shí)及編輯模型參數(shù)、執(zhí)行統(tǒng)計(jì)模型驗(yàn)證、以及執(zhí)行模型仿真。明確地說(shuō)，在執(zhí)行模型預(yù)測(cè)的定性驗(yàn)證步驟時(shí)，仿真軟件應(yīng)用真實(shí)過(guò)程輸入數(shù)據(jù)作為過(guò)程模型輸入，并為已知數(shù)據(jù)集繪制其過(guò)程真實(shí)輸出對(duì)預(yù)測(cè)輸出的曲線圖。
在核實(shí)步驟時(shí)，基于對(duì)過(guò)程的所知，用戶對(duì)過(guò)程模型的個(gè)別階躍響應(yīng)執(zhí)行視覺(jué)檢查，例如圖形檢查，以核實(shí)這些階躍響應(yīng)位于預(yù)期范圍內(nèi)。使用戶能執(zhí)行數(shù)字及圖形階躍響應(yīng)設(shè)計(jì)及編輯的知名工具讓用戶按照(1)過(guò)程知識(shí)、(2)通過(guò)觀察測(cè)量趨勢(shì)及仿真搜集的信息、及(3)獲得的過(guò)程模型，對(duì)模型進(jìn)行修正。
接著在統(tǒng)計(jì)模型驗(yàn)證階段，使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)模型不確定性進(jìn)行定量。這些統(tǒng)計(jì)技術(shù)可能包括計(jì)算實(shí)際輸出和預(yù)測(cè)輸出之間的驗(yàn)證誤差，如均方根值(RMS)等。對(duì)于不合格模型，平均平方誤差相當(dāng)高(例如每掃描2.4％)。一個(gè)憑經(jīng)驗(yàn)的方法可能是，如果平均輸出誤差超過(guò)每掃描1％，應(yīng)詳細(xì)檢查相關(guān)階躍響應(yīng)的更多細(xì)節(jié)。另一可供使用的統(tǒng)計(jì)技術(shù)是驗(yàn)證誤差或殘差的相關(guān)性分析，這項(xiàng)分析探究殘差的自相關(guān)性及/或殘差及過(guò)程輸入之間的互相關(guān)性。此外，過(guò)程模型及殘差的頻率傳遞函數(shù)可以計(jì)算，而頻域中的不確定界可以用于顯示所考慮頻率范圍的模型的品質(zhì)。
以所開(kāi)發(fā)的模型參數(shù)為基礎(chǔ)的一個(gè)定義模型品質(zhì)的有用方式使用模型置信區(qū)間的概念，模型置信區(qū)間顯示預(yù)定概率，通常是95％內(nèi)的特定模型參數(shù)值的范圍。也就是說(shuō)，置信區(qū)間定義模型參數(shù)值的范圍，其中，可以預(yù)測(cè)到參數(shù)值將落入根據(jù)預(yù)定概率的置信區(qū)間內(nèi)。置信區(qū)間提供非常重要的、有關(guān)模型識(shí)別的隱含信息，因?yàn)檩^寬置信區(qū)間隱含較不準(zhǔn)確的模型。因此，一般可以接受的是，窄置信區(qū)間更合意。另一方面，較寬置信區(qū)間意味模型參數(shù)的更好收斂，這是例如在模型階次與過(guò)程復(fù)雜性不匹配時(shí)、或線性模型被用于顯著非線性的建模過(guò)程時(shí)所需要的。然而，雖然置信區(qū)間幫助用戶校驗(yàn)?zāi)Ｐ?，但它們不協(xié)助改變模型以使模型變得更好或更準(zhǔn)確。
最后，在圖形地查看及或許編輯過(guò)程模型和過(guò)程模型響應(yīng)之后，使用過(guò)程模型的MPC仿真為用戶提供一個(gè)過(guò)程-過(guò)程模型失配的概念。此外，仿真在控制器命令之前提供“假設(shè)性問(wèn)題”分析。
雖然這些技術(shù)常用于MPC模型檢驗(yàn)，但是它們有內(nèi)在缺點(diǎn)。明確地說(shuō)，對(duì)預(yù)測(cè)品質(zhì)及所計(jì)算的驗(yàn)證誤差(RMS值、殘差、等等)的目視觀測(cè)只表明輸出預(yù)測(cè)可能不可信。此外，顯示模型失配的仿真誤差沒(méi)有提供可用于改進(jìn)模型的信息。同樣地，數(shù)字及圖形階躍響應(yīng)設(shè)計(jì)及編輯工具只是在擁有專家過(guò)程知識(shí)時(shí)有效用。因此，雖然可以檢查階躍響應(yīng)以驗(yàn)證增益參數(shù)，但其它對(duì)合成控制器有強(qiáng)大影響的重要信息，例如動(dòng)態(tài)、增益大小及時(shí)間常數(shù)對(duì)用戶可能并不顯然。一個(gè)普遍的誤差源頭的例子是過(guò)程死區(qū)時(shí)間，這是用戶一般并不精確知曉的一個(gè)參數(shù)，因此不能在模型設(shè)計(jì)及編輯過(guò)程中被精確地考慮。
更進(jìn)一步地，噪聲數(shù)據(jù)、不充分的過(guò)程激發(fā)、及數(shù)據(jù)采集的測(cè)試時(shí)間太短，已經(jīng)被認(rèn)為是可能產(chǎn)生不符合控制目的的模型的問(wèn)題。雖然如此，設(shè)備條件可能并不許可更好的測(cè)試。此外，統(tǒng)計(jì)評(píng)估，例如自相關(guān)及互相關(guān)雖然對(duì)提供定量模型信息有用，但存在一樣的問(wèn)題，即信息不明確。
因此，盡管知道模型不準(zhǔn)確，確定或?qū)嵭屑m正措施卻有困難。這個(gè)事實(shí)經(jīng)常需要使用另一套或不同的一套數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)模型進(jìn)行再識(shí)別，即使模型的小部分是失配的原因。使問(wèn)題復(fù)雜化的是，可以被確定的模型失配信息并未真正反映在控制器生成過(guò)程中。因此，真正的模型品質(zhì)只是在控制器已經(jīng)被命令及其表現(xiàn)已經(jīng)被測(cè)量之后才能已知，這導(dǎo)致可觀的時(shí)間、金錢及資源損失，而且妨礙設(shè)備人員使用MPC技術(shù)。
在這方面，表示時(shí)間域的置信區(qū)間是一項(xiàng)有前途的可應(yīng)用技術(shù)，這是由于它以個(gè)別階躍響應(yīng)的具體參數(shù)的形式提供模型品質(zhì)細(xì)節(jié)。這種技術(shù)的結(jié)果是，模型的一個(gè)特定部分獲得再識(shí)別及/或糾正。同等重要的是，對(duì)特定參數(shù)誤差的認(rèn)知，便于選擇MPC控制器生成設(shè)置，因而將以魯棒的控制器為結(jié)果。此外，時(shí)間域內(nèi)的表示消除了使用這個(gè)品質(zhì)變量的復(fù)雜性。但是，雖然使用時(shí)間域置信區(qū)間對(duì)已經(jīng)被創(chuàng)建的過(guò)程模型的評(píng)估有用，但還是期望首先提供魯棒的、創(chuàng)建可用于控制器生成(如MPC控制器生成)的過(guò)程模型的方法，盡管測(cè)試激發(fā)不充分、數(shù)據(jù)采集時(shí)間期限短暫、模型制約，例如模型及過(guò)程復(fù)雜性失配(例如模型階次與過(guò)程復(fù)雜性不匹配、或線性模型被用于顯著非線性的建模過(guò)程、等等)。

發(fā)明內(nèi)容
令人驚訝地發(fā)現(xiàn)，如果噪聲實(shí)際上被添加到采集自過(guò)程并用于模型生成過(guò)程的過(guò)程數(shù)據(jù)，則可獲得一種魯棒的、創(chuàng)建用于控制器生成(如MPC控制器生成)的過(guò)程模型(明確地說(shuō)，是創(chuàng)建參數(shù)過(guò)程模型)的方法。明確地說(shuō)，一種魯棒的、創(chuàng)建過(guò)程模型(如參數(shù)過(guò)程模型)的方法，以已知測(cè)試輸入信號(hào)或階次為基礎(chǔ)采集過(guò)程輸出，添加噪聲(如隨機(jī)噪聲)到采集過(guò)程數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)或已知技術(shù)根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型。其實(shí)，與過(guò)去試圖在生成過(guò)程模型前從過(guò)程數(shù)據(jù)清理或消除噪聲的技術(shù)相反，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在很多時(shí)候，在不添加噪聲便不能生成同類別可接受的過(guò)程模型的情形下，添加噪聲到過(guò)程數(shù)據(jù)使得可以生成可接受的過(guò)程模型。此外，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用這種技術(shù)創(chuàng)建的過(guò)程模型一般有較寬的置信區(qū)間，因此在不需要人工地或圖形地改變模型創(chuàng)建環(huán)境的情況下，便能提供適合擴(kuò)大置信區(qū)間、考慮許多過(guò)程復(fù)雜性的模型。
在這種技術(shù)的一種應(yīng)用中，一種高級(jí)控制塊生成例程用一種魯棒過(guò)程模型創(chuàng)建例程在一種過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)生成一種多輸入多輸出塊，如模型預(yù)測(cè)控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；蚩刂茐K、等等。高級(jí)控制塊可以通過(guò)創(chuàng)建一種控制塊來(lái)啟動(dòng)，以控制過(guò)程；控制塊具有分別應(yīng)連接到過(guò)程輸出及輸入的、符合要求的輸入及輸出?？刂茐K可以試圖最終包括(例如)完整的模型預(yù)測(cè)控制器，但最初可能有一種數(shù)據(jù)采集例程和一種與數(shù)據(jù)采集例程相關(guān)的波形發(fā)生器。如果需要，控制塊還可以有未調(diào)諧或未開(kāi)發(fā)的控制邏輯，因?yàn)檫@邏輯缺少調(diào)諧參數(shù)、矩陣系數(shù)或?qū)嵤┛刂破魉枰钠渌Ｐ蛥?shù)。控制塊置于過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)，其所定義的輸入及輸出在控制系統(tǒng)內(nèi)通信連接，兩者的連接方式為如果高級(jí)控制塊被用于控制過(guò)程，則這些輸入及輸出將被連接。在一個(gè)測(cè)試程序中，控制塊使用特為開(kāi)發(fā)過(guò)程模型而設(shè)計(jì)的波形發(fā)生器生成的波形、系統(tǒng)地通過(guò)控制塊輸出干擾每一過(guò)程輸入。控制塊對(duì)有關(guān)每一過(guò)程輸出對(duì)傳送到每一過(guò)程輸入的每一生成波形的響應(yīng)的數(shù)據(jù)采集進(jìn)行協(xié)調(diào)。這個(gè)數(shù)據(jù)例如可能被送到一個(gè)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)以進(jìn)行儲(chǔ)存。
在采集足夠數(shù)據(jù)后，運(yùn)行過(guò)程建模程序，其中噪聲被添加到所采集的過(guò)程輸出數(shù)據(jù)。噪聲可能是(例如)最大振幅介于過(guò)程輸出數(shù)據(jù)大小范圍的大約0.20％至大約0.5％之間的零均值、均勻分布噪聲，而且優(yōu)選其最大振幅為過(guò)程輸出數(shù)據(jù)大小范圍的大約0.4％的零均值、均勻分布噪聲。接著，使用(例如)一種模型預(yù)測(cè)控制器過(guò)程模型生成例程(如ARX模型生成例程)，根據(jù)所采集的(噪聲)數(shù)據(jù)生成過(guò)程模型(如參數(shù)模型)。其后，控制塊邏輯創(chuàng)建或開(kāi)發(fā)用于控制過(guò)程的控制邏輯所需要的參數(shù)。如果需要，所創(chuàng)建的過(guò)程模型可以被驗(yàn)證，而驗(yàn)證結(jié)果可以以置信圖的形式向用戶顯示，置信解模型的一個(gè)或更多置信區(qū)。如果需要，置信圖可以是基于時(shí)間域的置信圖，這些基于時(shí)間域的置信圖使用戶能確定模型在哪個(gè)部分不能匹配過(guò)程響應(yīng)，并在需要時(shí)對(duì)模型的該部分進(jìn)行修改。
在測(cè)試或檢視合成過(guò)程模型后，控制邏輯參數(shù)及過(guò)程模型接著被下載到控制塊，以完成高級(jí)控制塊的構(gòu)成，以便高級(jí)控制塊與其中的高級(jí)控制邏輯參數(shù)及過(guò)程模型可以用于控制過(guò)程。


圖1為一框圖/原理圖，圖示一種過(guò)程控制系統(tǒng)，該過(guò)程控制系統(tǒng)可使用在此描述的魯棒過(guò)程模型生成技術(shù)創(chuàng)建高級(jí)控制塊；圖2為一流程圖，描述圖1所示之過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)的高級(jí)控制塊的操作與創(chuàng)建；圖3為一框圖，圖示在一種過(guò)程控制例程內(nèi)連接、用于控制過(guò)程的模型預(yù)測(cè)控制塊；圖4為一屏幕顯示范例，屏幕顯示可以在創(chuàng)建MPC控制例程的過(guò)程中呈現(xiàn)給用戶，并可使用戶能在根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)或更多過(guò)程模型之前，添加噪聲到所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)；圖5為一流程圖，圖示利用添加隨機(jī)噪聲，根據(jù)采集自一個(gè)過(guò)程的一套測(cè)試數(shù)據(jù)生成過(guò)程模型的第一種魯棒方法；圖6為一流程圖，圖示利用添加隨機(jī)噪聲，根據(jù)采集自一個(gè)過(guò)程的一套測(cè)試數(shù)據(jù)生成參數(shù)過(guò)程模型的第二種魯棒方法；圖7-圖9為置信區(qū)間圖，其顯示利用在此描述的魯棒模型識(shí)別技術(shù)創(chuàng)建的非參數(shù)及參數(shù)模型的結(jié)果；以及圖10-圖20圖示一種過(guò)程模型生成技術(shù)的性能，該技術(shù)利用添加了噪聲的、用于FIR模型及ARX模型的多種不同測(cè)試數(shù)據(jù)的過(guò)程數(shù)據(jù)。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)在參見(jiàn)圖1，過(guò)程控制系統(tǒng)10包括過(guò)程控制器11，過(guò)程控制器11連接至歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12及一臺(tái)或更多臺(tái)主工作站或主機(jī)13(可以是任何類別的個(gè)人計(jì)算機(jī)、工作站等)，每臺(tái)主工作站或主機(jī)都有一顯示屏14?？刂破?1也通過(guò)輸入/輸出(I/O)卡26及28連接至現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備15-22。歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12可以是擁有任何符合要求的類別的內(nèi)存及任何符合要求或已知的、用于儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的軟件、硬件或固件的任何符合要求類型的數(shù)據(jù)采集單元，而且歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12可以與工作站13之一分開(kāi)(如圖1所示)或是工作站13之一的一部分分開(kāi)?？刂破?1(例如Emerson Process Management銷售的DeltaVTM控制器)通信連接到主機(jī)13及歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12(如通過(guò)以太網(wǎng)連接或任何其它符合要求的通信網(wǎng)絡(luò))?？刂破?1也利用任何符合要求的、(例如)與標(biāo)準(zhǔn)4-20mA設(shè)備及/或任何智能通信協(xié)議(如Fieldbus協(xié)議、HART協(xié)議、等等)相關(guān)的硬件及軟件通信連接到現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備15-22。
現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備15-22可以是任何類別的設(shè)備，如傳感器、閥、變送器、定位器等，而輸入/輸出(I/O)卡26及28可以是任何類別的、任何符合要求的通信或控制器協(xié)議的輸入/輸出(I/O)設(shè)備。在圖1所示的實(shí)例中，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備15-18是標(biāo)準(zhǔn)4-20mA設(shè)備，它們通過(guò)模擬線與輸入/輸出(I/O)卡26通信；而現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備19-22是智能設(shè)備，例如Fieldbus現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備，它們利用Fieldbus協(xié)議通信，通過(guò)一條數(shù)字總線與輸入/輸出(I/O)卡28通信。一般而言，F(xiàn)ieldbus協(xié)議是一種全數(shù)字化、串口、雙向通信協(xié)議，它為互相連接現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的雙線回路或總線提供標(biāo)準(zhǔn)化的物理接口。Fieldbus協(xié)議實(shí)質(zhì)上在過(guò)程內(nèi)為現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備提供局域網(wǎng)絡(luò)，局域網(wǎng)絡(luò)使這些現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備能(利用根據(jù)Fieldbus協(xié)議定義的功能塊)在分布于整個(gè)過(guò)程設(shè)施的位置執(zhí)行過(guò)程控制功能，以及使這些現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備能在執(zhí)行這些過(guò)程控制功能之前和之后相互通信，以實(shí)施整個(gè)控制策略。當(dāng)然，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備15-22可以符合任何其它期望標(biāo)準(zhǔn)或協(xié)議，包括未來(lái)發(fā)展的任何標(biāo)準(zhǔn)或協(xié)議。
控制器11實(shí)施或監(jiān)督一種或更多儲(chǔ)存于其內(nèi)或與其相關(guān)的過(guò)程控制例程(可能包括控制回路)，并與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備15-22、主機(jī)13及歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12進(jìn)行通信，以便以任何期望方式控制過(guò)程。需要注意的是，如果需要，在此描述的任何控制例程或元件的部分可能由不同控制器或其它設(shè)備實(shí)施或執(zhí)行。同樣地，在此描述的在過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)實(shí)施的控制例程或元件可以采用任何形式，包括軟件、固件、硬件、等等。適用于本發(fā)明，過(guò)程控制元件可以是過(guò)程控制系統(tǒng)(例如包括儲(chǔ)存于任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的例程、塊或模塊)的任何局部或部分。控制例程可以是控制程序的模塊或任何部分，例如子例程、子例程的部分(例如代碼行)、等等，它們可以以任何期望的軟件格式實(shí)施，如使用梯形邏輯、順序功能圖、功能塊圖、或任何其它軟件編程語(yǔ)言或設(shè)計(jì)范例。同樣地，控制例程可以硬編碼到(例如)一個(gè)或更多EPROM、EEPROM、專用集成電路(ASIC)、或任何其它硬件或固件元件。此外，控制例程的設(shè)計(jì)可以使用任何設(shè)計(jì)工具，包括圖形設(shè)計(jì)工具或任何其它類別的軟件/硬件/固件編程或設(shè)計(jì)工具。因此，控制器11可以被配置成以任何期望方式實(shí)施控制策略或控制例程。
在一個(gè)實(shí)例中，控制器11利用通常所稱的功能塊實(shí)施控制策略，其中每個(gè)功能塊都是整個(gè)控制例程的一部分(例如，子例程)，并通過(guò)被稱為鏈接的通信與其它功能塊協(xié)力操作，以在過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)實(shí)施過(guò)程控制回路。功能塊典型地執(zhí)行一種輸入功能(如與變送器、傳感器或其它過(guò)程參數(shù)測(cè)量設(shè)備相關(guān)的功能)、一種控制功能(如與執(zhí)行PID、模糊邏輯等控制相關(guān)的控制例程)、或一種輸出功能(控制某些設(shè)備的操作，如閥)，以執(zhí)行過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)的某些物理功能。當(dāng)然，也存在混合類及其它類別的功能塊。功能塊可以儲(chǔ)存于控制器11，并由控制器11執(zhí)行，當(dāng)這些功能塊被用于、及與標(biāo)準(zhǔn)4-20mA設(shè)備和有些類別的智能現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備(如HART設(shè)備)相關(guān)時(shí)，是這種典型的情況；或可以儲(chǔ)存于現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備中，并由現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)施，使用Fieldbus設(shè)備可以是這種情況。雖然在此描述的控制系統(tǒng)是利用功能塊控制策略，但是控制策略或控制回路或模塊也可以通過(guò)利用其它常規(guī)方法(如梯形邏輯、順序功能圖、等等)、或利用任何其它期望編程語(yǔ)言或范例實(shí)施或設(shè)計(jì)。
如圖1中分解的塊30所示，控制器11可以包括許多單回路控制例程(圖示為例程32及34)，如果需要，可以實(shí)施一個(gè)或更多高級(jí)控制回路(圖示為控制回路36)。每個(gè)這種回路都典型地被稱為一個(gè)控制模塊。圖示單回路控制例程32及34執(zhí)行信號(hào)回路控制，它們分別利用一個(gè)單輸入單輸出模糊邏輯控制塊和一個(gè)單輸入單輸出PID控制塊連接至適當(dāng)?shù)哪M輸入(AI)功能塊和模擬輸出(AO)功能塊，這些功能塊可以與過(guò)程控制設(shè)備如閥、與測(cè)量設(shè)備如溫度及壓力變送器、或與過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)的任何其它設(shè)備相關(guān)。當(dāng)然，單回路控制例程32及34可以包括任何其它類別的控制塊，包括基于模型的控制塊。圖示高級(jí)控制回路36包括一個(gè)高級(jí)控制塊38，高級(jí)控制塊38的輸入通信連接至多個(gè)AI功能塊，輸出通信連接至多個(gè)AO功能塊，雖然高級(jí)控制塊38的輸入和輸出可以被連接到任何其它符合要求的功能塊或控制元件，以接收其它類別的輸入及提供其它類別的控制輸出。高級(jí)控制塊38可以是任何類別的多輸入多輸出控制塊，其通過(guò)向兩個(gè)或更多過(guò)程輸入提供控制信號(hào)來(lái)控制兩個(gè)或更多過(guò)程輸出。雖然高級(jí)控制塊38在此被描述為模型預(yù)測(cè)控制(MPC)塊，但是高級(jí)控制塊38可以是任何其它類別的多輸入多輸出塊，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；蚩刂茐K、多變量模糊邏輯控制塊、實(shí)時(shí)優(yōu)化塊等等。應(yīng)該理解，圖1中所示的功能塊(包括高級(jí)控制塊38及單輸入單輸出控制塊)可以由控制器11執(zhí)行，或者可以位于任何其它處理設(shè)備，并由任何其它處理設(shè)備執(zhí)行，如由工作站13之一，甚至由現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備19-22之一執(zhí)行。
如圖1所示，工作站13之一包括控制塊生成例程40，用于以下文將更詳細(xì)描述的方式創(chuàng)建、下載及實(shí)施高級(jí)控制塊38。雖然控制塊生成例程40可以被儲(chǔ)存在工作站13內(nèi)的內(nèi)存并由其中的處理器執(zhí)行，但如果需要，這個(gè)例程(或其任何部分)可以附加地或可選擇地儲(chǔ)存于過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)的任何其它設(shè)備，并由過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)的任何其它設(shè)備執(zhí)行。一般而言，控制塊生成例程40包括控制塊創(chuàng)建例程42(控制塊創(chuàng)建例程42創(chuàng)建高級(jí)控制塊，并將這個(gè)高級(jí)控制塊連接至過(guò)程控制系統(tǒng))、過(guò)程建模例程44(過(guò)程建模例程44根據(jù)高級(jí)控制塊所采集的數(shù)據(jù)為過(guò)程或過(guò)程的一部分創(chuàng)建過(guò)程模型)、以及控制邏輯參數(shù)創(chuàng)建例程46(控制邏輯參數(shù)創(chuàng)建例程46為高級(jí)控制塊根據(jù)過(guò)程模型創(chuàng)建控制邏輯參數(shù)，并將這些控制邏輯參數(shù)儲(chǔ)存或下載到高級(jí)控制塊內(nèi)，以用于控制過(guò)程)。應(yīng)該理解，例程42、44及46可以由一系列不同的例程構(gòu)成，如由第一例程(第一例程創(chuàng)建高級(jí)控制元件，高級(jí)控制元件的控制輸入適合接收過(guò)程輸出，其控制輸出適合提供控制信號(hào)至過(guò)程輸入)、第二例程(第二例程使用戶能在過(guò)程控制例程(可以是任何符合要求的配置例程)內(nèi)通信連接高級(jí)控制元件)、第三例程(第三例程利用高級(jí)控制元件來(lái)為每個(gè)過(guò)程輸入提供激發(fā)波形)、第四例程(第四例程利用高級(jí)控制元件來(lái)采集反映每個(gè)過(guò)程輸出對(duì)激發(fā)波形的響應(yīng)的數(shù)據(jù))、第五例程(第五例程根據(jù)所采集的數(shù)據(jù)創(chuàng)建過(guò)程模型)、第六例程(第六例程根據(jù)過(guò)程模型開(kāi)發(fā)高級(jí)控制邏輯參數(shù))、以及第七例程(第七例程在高級(jí)控制元件內(nèi)放置高級(jí)控制邏輯及(如果需要)過(guò)程模型，以使高級(jí)控制元件能控制過(guò)程)構(gòu)成。雖然在此描述的控制塊生成例程40被用于創(chuàng)建多輸入多輸出控制塊，但是控制塊生成例程40也可被用于創(chuàng)建單輸入單輸出、多輸入單輸出、或單輸入多輸出控制塊或其它類別的塊，如建模塊等等。
現(xiàn)在參見(jiàn)圖2，流程圖50圖示在過(guò)程控制系統(tǒng)(如圖1中所示的過(guò)程控制系統(tǒng)10)中，以包括魯棒地生成用于控制塊的一個(gè)或更多過(guò)程模型的方式，創(chuàng)建及使用基于模型的控制塊(明確地說(shuō)，是MPC控制塊)的步驟。在這里，魯棒地生成過(guò)程模型一般指能夠生成過(guò)程模型，該過(guò)程模型符合對(duì)過(guò)程的一個(gè)或更多過(guò)程匹配統(tǒng)計(jì)值以提供可接受的控制塊操作，盡管存在多種典型地限制產(chǎn)生這種過(guò)程模型的因素(如極小過(guò)程數(shù)據(jù)、過(guò)程模型及過(guò)程復(fù)雜性失配、等等)。雖然圖2中的流程圖50圖示MPC控制塊或模塊的創(chuàng)建，但可以執(zhí)行相同或相似的步驟，以創(chuàng)建和使用基于任何其它模型的塊，如任何類別的多輸入/多輸出塊(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；蚩刂茐K、多變量模糊邏輯控制塊、等等)。
在某個(gè)初始時(shí)間(框52)，決定通過(guò)實(shí)施MPC程序來(lái)改善或提供過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)的控制。這個(gè)決定可以在過(guò)程控制系統(tǒng)10最初建立時(shí)或在其后一段時(shí)間過(guò)后做出，如在其它控制例程(如單回路控制例程)被發(fā)現(xiàn)不能提供適當(dāng)?shù)目刂浦笞龀?。在?2，操作員或其它用戶執(zhí)行MPC塊生成例程40，開(kāi)始在過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)建MPC模塊或控制回路的步驟。作為這個(gè)過(guò)程的部分，操作員選擇正在設(shè)計(jì)中的MPC塊的輸出應(yīng)連接的過(guò)程輸入，并選擇正在設(shè)計(jì)中的MPC塊的輸入應(yīng)連接的過(guò)程輸出。雖然MPC塊可以有任何數(shù)目的輸入及輸出，但每個(gè)MPC塊一般有三種輸入，包括控制參數(shù)輸入(控制參數(shù)輸入是需保持在一個(gè)設(shè)定點(diǎn)或在一個(gè)設(shè)定范圍內(nèi)的過(guò)程變量或參數(shù))、限制輸入(限制輸入是受限制，例如以與過(guò)程相關(guān)的物理限制為基礎(chǔ)的在特定界限或范圍的過(guò)程變量，而MPC塊不應(yīng)強(qiáng)制限制輸入處于限制范圍或界限外)、以及過(guò)程干擾參數(shù)輸入(過(guò)程干擾參數(shù)輸入是其它過(guò)程變量，如已知在被變更時(shí)會(huì)對(duì)控制參數(shù)造成改變的過(guò)程輸入)。MPC塊使用過(guò)程干擾參數(shù)輸入來(lái)預(yù)測(cè)控制參數(shù)(即控制過(guò)程輸出)的改變，及在這些改變發(fā)生之前限制其影響。其它輸入也可以提供給MPC塊，如來(lái)自正被控制的設(shè)備或其它過(guò)程元件的、使MPC塊能提供更多對(duì)這些元件的有效控制的反饋。同樣地，MPC塊的輸出可以被連接，以控制任何符合要求的過(guò)程變量或其它過(guò)程輸入，包括控制回路輸入、設(shè)備控制輸入、等等。通過(guò)連接MPC塊到其它控制元件而開(kāi)發(fā)的例程在此被稱為MPC模塊。雖然用戶可以創(chuàng)建MPC功能塊，但用戶也可以從存儲(chǔ)器(如，功能塊庫(kù))獲得初始功能塊，并利用這個(gè)功能塊或創(chuàng)建此功能塊的一個(gè)實(shí)例，以用于過(guò)程控制系統(tǒng)。同樣地，用戶或其它提供者可以以任何其它的期望方式提供功能塊或其它控制元件。
在框54，操作員創(chuàng)建MPC模塊，MPC模塊有一個(gè)MPC塊(模型預(yù)測(cè)控制塊還沒(méi)有提供模型預(yù)測(cè)控制所需要的所有信息)，它的指定輸入及輸出在過(guò)程控制系統(tǒng)內(nèi)通信連接，操作員將該塊或模塊下載到將實(shí)施MPC模塊的適當(dāng)?shù)目刂破?，或其它設(shè)備。作為這個(gè)過(guò)程的部分，操作員通過(guò)將MPC塊的輸出通信連接至適當(dāng)?shù)倪^(guò)程輸入，并通過(guò)將MPC塊的輸入通信連接至適當(dāng)?shù)倪^(guò)程輸出來(lái)配置過(guò)程控制系統(tǒng)10，以實(shí)施MPC塊。
現(xiàn)在參見(jiàn)圖3，MPC塊56被圖示為連接至過(guò)程58。該MPC塊56是一個(gè)3x3控制塊，其有三個(gè)輸入IN1-IN3及三個(gè)輸出OUT1-OUT3，而過(guò)程58包括輸入X1-X5及輸出Y1-Y6。當(dāng)然，MPC塊56及過(guò)程58可以包括任何其它數(shù)目的輸入及輸出。雖然MPC塊56可能一般是一個(gè)方塊(即有相同數(shù)目的輸入及輸出)，但這種配置并非必需，因而MPC塊56可以有不同數(shù)目的輸入及輸出。如圖3所示，操作員分別將過(guò)程輸出Y1-Y3通信連接到MPC塊輸入IN1-IN3，并分別將MPC塊輸出OUT1-OUT3通信連接到過(guò)程輸入X1-X3。當(dāng)然，過(guò)程58的任何輸入及輸出都可以被連接到其它控制回路，或被連接到與過(guò)程控制系統(tǒng)10相關(guān)的其它控制例程內(nèi)的其它元件(如圖3中連接到過(guò)程輸入及輸出的虛線所示)。一般而言，MPC塊56及其它可能為過(guò)程58提供控制輸入的塊(如圖中連接到過(guò)程輸入X1-X3的虛線所示)將通過(guò)某種類別的開(kāi)關(guān)進(jìn)行連接，這些開(kāi)關(guān)如圖3中的方盒59所示。這些開(kāi)關(guān)59可以是硬件或軟件開(kāi)關(guān)，而且如果需要，可以通過(guò)將不同控制輸入信號(hào)傳送到功能塊(如Fieldbus功能塊)的不同輸入來(lái)提供；開(kāi)關(guān)能接著在來(lái)自MPC塊56的控制信號(hào)及來(lái)自不同功能塊(如來(lái)自PID功能塊)的控制信號(hào)之間，按接收這兩個(gè)信號(hào)的功能塊的模式選擇控制信號(hào)。
當(dāng)然，操作員可以以任何方式將MPC塊56連接到過(guò)程58，而且一般而言，操作員將使用與其創(chuàng)建其它控制回路(如過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)的單回路控制例程)所使用的控制配置或設(shè)計(jì)編程相同的控制配置或設(shè)計(jì)編程。例如，操作員可以應(yīng)用任何符合要求的圖形編程例程來(lái)指定MPC塊56與過(guò)程輸入及輸出之間的連接。這樣，MPC塊56獲得其它控制塊、元件或例程所獲得的支持，這使得MPC塊56的配置和連接及其在控制系統(tǒng)10內(nèi)的支持與系統(tǒng)內(nèi)的其它塊的配置、連接和支持沒(méi)有差異。在一個(gè)實(shí)例中，MPC塊56以及控制系統(tǒng)10內(nèi)的其它塊是功能塊，它們被設(shè)計(jì)成與Fieldbus功能塊相同或相似。在這個(gè)實(shí)例中，MPC塊56的輸入、輸出等等可以與Fieldbus協(xié)議中所指定或提供的相同或相似，而且能(例如)被控制器11通過(guò)使用與Fieldbus協(xié)議所指定的通信鏈接相同或相似的通信鏈接所執(zhí)行。圖形化地創(chuàng)建過(guò)程控制例程及其元件的一種方法，被描述于Dove等人擁有的、標(biāo)題為“System for Configuring a Process Control Environment”(用于配置過(guò)程控制環(huán)境的系統(tǒng))的美國(guó)5,838,563號(hào)專利，該專利通過(guò)引用明確地被并入本專利。當(dāng)然，其它控制回路或控制模塊設(shè)計(jì)策略也可以被應(yīng)用，包括那些使用其它類別的功能塊的策略、或那些使用某個(gè)過(guò)程控制配置范例內(nèi)的其它例程、子例程或控制元件的策略。
當(dāng)使用一個(gè)以功能塊(如Fieldbus功能塊范例提供的那些功能塊)的互聯(lián)為基礎(chǔ)的控制系統(tǒng)時(shí)，MPC塊56可以直接被連接到過(guò)程控制例程內(nèi)的其它功能塊。例如，可以通過(guò)將MPC塊56的一個(gè)控制輸出連接到一個(gè)與正被控制中的設(shè)備相關(guān)的輸出塊(如AO塊)直接將MPC塊56連接到控制設(shè)備(如閥、等等)。同樣地，MPC塊56可以向其它控制回路內(nèi)的功能塊(如向其它控制功能塊的輸入)提供控制信號(hào)，以監(jiān)視或阻礙這些控制回路的操作。
如同應(yīng)該理解的那樣，以及如美國(guó)6,445,963號(hào)專利所更詳細(xì)描述的那樣，圖3中與MPC塊56的輸出連接的過(guò)程輸入X1-X3可以是任何符合要求的過(guò)程輸入，包括現(xiàn)有控制策略內(nèi)定義的控制回路的輸入、或連接到過(guò)程的閥、或其它設(shè)備的輸入。同樣地，連接到MPC塊56的過(guò)程輸出Y1-Y3可以是任何符合要求的過(guò)程輸出，包括閥或其它傳感器的輸出、模擬輸出(AO)或模擬輸入(AI)功能塊的輸出、或其它控制元件或例程的輸出。
現(xiàn)在再次參見(jiàn)圖2的步驟54，當(dāng)操作員已經(jīng)創(chuàng)建一個(gè)控制模塊(包括輸入及輸出分別連接到符合要求的過(guò)程輸出及輸入的初始MPC塊，內(nèi)有初始MPC塊的控制模塊就被下載到適當(dāng)?shù)脑O(shè)備(如控制器11或工作站13之一)內(nèi)，以便執(zhí)行。接著，在步驟99，操作員命令初始MPC塊開(kāi)始以已知方式激發(fā)過(guò)程，并在過(guò)程在被激發(fā)時(shí)采集過(guò)程輸入及輸出數(shù)據(jù)。
如圖3所示，初始MPC塊56包括數(shù)據(jù)采集例程100、波形發(fā)生器101、通用控制邏輯102、用于儲(chǔ)存控制參數(shù)103和過(guò)程模型或模型參數(shù)104的存儲(chǔ)器。通用控制邏輯102可以是(例如)通用MPC例程，該通用MPC例程需要系數(shù)或其它控制參數(shù)才能操作，以在特定情況下執(zhí)行控制。在某些情形，通用控制邏輯102可能也需要正被控制的過(guò)程的過(guò)程模型或模型參數(shù)，以控制該過(guò)程。在被下載到(例如)控制器11之后，初始MPC塊56通過(guò)MPC例程42被命令開(kāi)始MPC塊56的開(kāi)發(fā)的下一階段，其中為每一過(guò)程輸出采集數(shù)據(jù)，以用于創(chuàng)建過(guò)程模型。明確地說(shuō)，在被操作員命令這么做時(shí)(或在任何其它期望時(shí)間)，MPC塊56的波形發(fā)生器101開(kāi)始在其輸出OUT1-OUT3產(chǎn)生一系列的波形，以期為過(guò)程輸入X1-X3中的每一輸入提供激勵(lì)波形。如果需要，這些波形可以通過(guò)用戶工作站13內(nèi)的軟件提供給波形發(fā)生器101，但優(yōu)選由波形發(fā)生器10生成。波形發(fā)生器101生成的波形，優(yōu)選使過(guò)程可在正常操作時(shí)預(yù)期的不同輸入范圍操作。為開(kāi)發(fā)用于MPC例程的過(guò)程模型，波形發(fā)生器101可能向過(guò)程輸入X1-X3中的每一輸入傳送一系列不同的脈沖組合，其中每一脈沖組合的脈沖的振幅相同，但有偽隨機(jī)長(zhǎng)度，并且其中不同脈沖組合的脈沖的振幅不同。這一系列的脈沖組合可以按順序、一次一組合地為不同過(guò)程輸入X1-X3中的每一輸入產(chǎn)生，然后照樣向每一輸入傳送。在這個(gè)時(shí)候，MPC塊56內(nèi)的數(shù)據(jù)采集單元100采集或協(xié)調(diào)顯示過(guò)程輸出Y1-Y3對(duì)波形發(fā)生器101生成的每一波形的響應(yīng)的采集數(shù)據(jù)，并可以采集與被生成的激勵(lì)波形有關(guān)的數(shù)據(jù)、或協(xié)調(diào)被生成的激勵(lì)波形有關(guān)的數(shù)據(jù)的采集。這些所采集的數(shù)據(jù)可以儲(chǔ)存于MPC塊56，但優(yōu)選自動(dòng)傳送至歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12以供儲(chǔ)存，及/或優(yōu)選自動(dòng)傳送至歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12，在工作站13中，這些數(shù)據(jù)可以被顯示于顯示屏幕14上。
因此，MPC塊56首先向過(guò)程58提供一組激勵(lì)波形，并測(cè)量過(guò)程58對(duì)這些激發(fā)波形的響應(yīng)，而不是使用某種高級(jí)控制邏輯(尚未完全開(kāi)發(fā))來(lái)試圖控制過(guò)程58。當(dāng)然，波形發(fā)生器101生成的激勵(lì)波形可以是任何符合要求的、對(duì)任何基于模型的控制例程創(chuàng)建控制邏輯參數(shù)有用的過(guò)程模型而開(kāi)發(fā)的波形。在這個(gè)例子中，波形發(fā)生器101生成任何波形組合，波形組合已知對(duì)于針對(duì)模型預(yù)測(cè)控制器開(kāi)發(fā)過(guò)程模型有利，而這些波形可以采取現(xiàn)在已知的、或未來(lái)為此目的而開(kāi)發(fā)的任何形式。由于用于激發(fā)過(guò)程(采集數(shù)據(jù)以期為模型預(yù)測(cè)控制開(kāi)發(fā)過(guò)程模型)的波形廣為人知，對(duì)這些波形，本文將不作進(jìn)一步說(shuō)明。同樣地，波形發(fā)生器101可以生成任何其它或任何符合要求的類別的波形，以用于為其它高級(jí)控制應(yīng)用(包括建模)開(kāi)發(fā)過(guò)程模型，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多變量模糊邏輯、等等。
應(yīng)該注意的是，波形發(fā)生器101可以采取任何符合要求的形式，并可以以硬件、軟件或兩者的結(jié)合實(shí)施。如果以軟件實(shí)施，波形發(fā)生器101可以儲(chǔ)存可用于生成期望波形的算法、可以儲(chǔ)存將生成波形的數(shù)字表示、或可以使用任何其它例程或儲(chǔ)存數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建這些波形。如果以硬件實(shí)施，波形發(fā)生器101可以是(例如)振蕩器或方波發(fā)生器。如果需要，操作員可以被要求輸入某些對(duì)波形的設(shè)計(jì)有用或需要的參數(shù)，例如過(guò)程的近似響應(yīng)時(shí)間、將被傳送到過(guò)程輸入的波形振幅的步長(zhǎng)、等等。在MPC塊56最初被創(chuàng)建時(shí)，或在操作員命令MPC塊56開(kāi)始干擾或激發(fā)過(guò)程并采集過(guò)程數(shù)據(jù)時(shí)，操作員可能被敦促提供這些信息。在優(yōu)選實(shí)例中，數(shù)據(jù)采集單元100響應(yīng)每一激勵(lì)波形，在操作員輸入的響應(yīng)時(shí)間的三倍或五倍時(shí)間內(nèi)采集(或確保采集)數(shù)據(jù)，以確保完整及準(zhǔn)確的過(guò)程模型得以開(kāi)發(fā)。然而，數(shù)據(jù)采集時(shí)間長(zhǎng)度可以是任何其它數(shù)值。
MPC塊56優(yōu)選被操作，直到波形發(fā)生器101已經(jīng)完成將所有必需的激勵(lì)波形傳送到過(guò)程輸入X1-X3的每一輸入以及數(shù)據(jù)采集單元100已經(jīng)為過(guò)程輸出Y1-Y3采集到數(shù)據(jù)時(shí)。當(dāng)然，如果在這個(gè)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中有需要或有必要，MPC塊56的操作可以被中斷。
現(xiàn)在參見(jiàn)圖4，可在顯示器14之一上由控制邏輯生成例程40向操作員呈現(xiàn)的一個(gè)屏幕顯示118，使操作員能實(shí)施生成一個(gè)高級(jí)控制塊的不同步驟。明確地說(shuō)，屏幕顯示118包括一個(gè)數(shù)據(jù)顯示區(qū)域120，以及四個(gè)按鈕121、122、123、及124，這些按鈕可用于啟動(dòng)控制塊生成例程40(圖1)的不同部分。啟動(dòng)測(cè)試按鈕121使操作員能使初始MPC塊56能傳送激勵(lì)信號(hào)到過(guò)程58，并采集輸入及輸出數(shù)據(jù)，以供傳送到歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12。按鈕121可以圖示出(例如)用于執(zhí)行激發(fā)例程的剩余時(shí)間，也就是MPC塊56生成所有激勵(lì)波形及采集響應(yīng)這些波形而生成的過(guò)程數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間。在按下按鈕121之前，操作員可以輸入顯示過(guò)程響應(yīng)一個(gè)輸入需要的典型時(shí)間的一個(gè)響應(yīng)時(shí)間，而且可以顯示或指定MPC塊56用于生成激勵(lì)波形的步長(zhǎng)，哪些數(shù)據(jù)可以提供給MPC塊56的波形發(fā)生器101。在按下按鈕121之后，MPC塊56采集的數(shù)據(jù)也可以顯示于數(shù)據(jù)顯示區(qū)域120，及(如果需要)用戶可以標(biāo)志(如使用行或條)不用于創(chuàng)建過(guò)程模型、或應(yīng)排除在用于創(chuàng)建過(guò)程模型的數(shù)據(jù)外的數(shù)據(jù)。應(yīng)了解，數(shù)據(jù)采集單元100可通過(guò)確保這些數(shù)據(jù)被傳送至歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12或用于存儲(chǔ)的其它存儲(chǔ)設(shè)備，而得以采集數(shù)據(jù)。
在采集過(guò)程數(shù)據(jù)之后，操作員可以在某個(gè)時(shí)候決定通過(guò)根據(jù)將用于MPC控制器或其它基于模型的控制塊的所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個(gè)或更多過(guò)程模型來(lái)實(shí)施開(kāi)發(fā)MPC塊的下一階段。在這個(gè)程序之前，或作為這個(gè)程序的一部分，操作員可以啟動(dòng)圖2中的框125，框125添加噪聲(優(yōu)選零均值、均勻分布的隨機(jī)噪聲)到所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)，以預(yù)處理這些數(shù)據(jù)，而預(yù)處理的方式是使一個(gè)過(guò)程模型能更魯棒地根據(jù)這些數(shù)據(jù)生成。操作員可以通過(guò)選擇圖4所示的按鈕122將這個(gè)噪聲添加到所采集的數(shù)據(jù)(所采集的數(shù)據(jù)可以在圖4的屏幕顯示118的區(qū)域120內(nèi)圖示)。在這個(gè)時(shí)候，操作員可以選擇將添加的噪聲的期望振幅。一般而言，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，使用最大振幅介于過(guò)程數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化范圍(即所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的振幅范圍)的0.2％到0.5％之間的隨機(jī)、均勻分布、零均值噪聲，對(duì)提供魯棒的過(guò)程模型生成例程有利。更適宜的是，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，使用最大振幅為過(guò)程數(shù)據(jù)范圍的大約0.4％的零均值、均勻分布的隨機(jī)噪聲，其效果特別好。然而，也可以使用其它類別的噪聲，包括非隨機(jī)噪聲、其它噪聲分布-如正態(tài)(高斯)分布、及包括少于數(shù)據(jù)范圍的0.2％或大于數(shù)據(jù)范圍的0.5％的其它振幅。
此外，如果需要，噪聲的大小或振幅可以以過(guò)程測(cè)試的其它因素為基礎(chǔ)自動(dòng)地被選擇，其它因素的例子如用于干擾過(guò)程的階躍信號(hào)的大小、過(guò)程數(shù)據(jù)響應(yīng)于測(cè)試而產(chǎn)生的改變、等等。因此，一般而言，噪聲的振幅可以自動(dòng)地被設(shè)為所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的、或過(guò)程輸入信號(hào)的一個(gè)函數(shù)。僅作為一個(gè)例子，噪聲的振幅可以被確定為所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)值的一個(gè)函數(shù)(如所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的范圍、所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的均值、或所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差)、或被確定為過(guò)程輸入信號(hào)的函數(shù)(如用于生成所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的輸入過(guò)程干擾信號(hào)的大小的一個(gè)因素)。在一個(gè)特殊例子中，如果過(guò)程數(shù)據(jù)在測(cè)試周期中改變2％，噪聲的大小可以是0.2％的幅度，而如果輸入給過(guò)程的階躍測(cè)試信號(hào)的大小是可能范圍的5％，那么噪聲的大小可以是0.5％的幅度。當(dāng)然，一些其它乘法器(10％除外)可以用于使噪聲大小與其它用于測(cè)試的因素發(fā)生關(guān)系。此外，將可了解，當(dāng)確定多過(guò)程模型時(shí)、或當(dāng)從過(guò)程的多輸入及/或從多過(guò)程輸出確定過(guò)程模型時(shí)，添加到每一套所采集過(guò)程數(shù)據(jù)的噪聲的大小或類別可以不同。
因此，對(duì)于與一個(gè)不同過(guò)程輸出有關(guān)的每一不同過(guò)程干擾信號(hào)及/或每一套所采集的數(shù)據(jù)，噪聲大小可以不同地設(shè)定。
在噪聲被添加到圖2中框125的過(guò)程數(shù)據(jù)后，這些數(shù)據(jù)可以儲(chǔ)存于歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12內(nèi)，或可以直接提供給模型創(chuàng)建例程44(圖1)。明確地說(shuō)，在圖2的框126，用戶可以執(zhí)行過(guò)程建模例程44，過(guò)程建模例程44從歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12存取所采集的及人工的噪聲數(shù)據(jù)，并運(yùn)行任何已知過(guò)程模型生成例程，以從所采集的及人工的噪聲創(chuàng)建過(guò)程模型。
(如在此所使用的，“人工的噪聲數(shù)據(jù)”一詞指以某種形式被有意添加有噪聲的數(shù)據(jù)。)一般而言，操作員可以通過(guò)選擇圖4屏幕顯示上的“產(chǎn)生控制”按鈕1 23來(lái)啟動(dòng)這個(gè)階段。
如果需要，過(guò)程建模例程44可以對(duì)所采集的數(shù)據(jù)運(yùn)行一個(gè)數(shù)據(jù)篩選程序。這個(gè)數(shù)據(jù)篩選程序可以檢查所采集的數(shù)據(jù)是否有離群值及其它明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，并可檢查其它與所采集的數(shù)據(jù)有關(guān)的值(例如與所采集數(shù)據(jù)相關(guān)的狀態(tài)值及極限值)，以確定數(shù)據(jù)是否由狀態(tài)不良或不適當(dāng)?shù)墓δ軌K產(chǎn)生、數(shù)據(jù)是否處于極限、數(shù)據(jù)是否在功能塊或其它元件處于不適當(dāng)模式時(shí)產(chǎn)生、或數(shù)據(jù)是否在不正?；虿环弦蟮钠渌矫娴倪^(guò)程條件下產(chǎn)生。例如，在Fieldbus通信協(xié)議中，功能塊產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也包括可以與數(shù)據(jù)一起存儲(chǔ)于歷史數(shù)據(jù)庫(kù)12并可用于篩選數(shù)據(jù)的狀態(tài)、極限及模式顯示。如果需要，數(shù)據(jù)篩選例程可以在圖4中的數(shù)據(jù)顯示區(qū)域120處、向操作員圖示所采集的數(shù)據(jù)，并使操作員能標(biāo)記需篩選或消除的數(shù)據(jù)(如根據(jù)操作員對(duì)過(guò)程條件的認(rèn)知，突出或識(shí)別這些數(shù)據(jù))。這樣，在過(guò)程58離線時(shí)、在過(guò)程58沒(méi)有適當(dāng)?shù)乇豢刂茣r(shí)、在過(guò)程58在被修理時(shí)、在過(guò)程58內(nèi)的一個(gè)傳感器或其它設(shè)備有故障或正被替換時(shí)、等等，MPC塊56所采集的數(shù)據(jù)可以從將用于創(chuàng)建一個(gè)過(guò)程模型的數(shù)據(jù)中被選擇并被消除。當(dāng)然，這個(gè)數(shù)據(jù)篩選步驟可以在圖2所示的框125之前、之后、或作為其部分被執(zhí)行，因此，這個(gè)數(shù)據(jù)篩選步驟可以與將隨機(jī)噪聲添加到所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的過(guò)程同時(shí)執(zhí)行及/或作為其部分執(zhí)行。
如圖4所示，一趨勢(shì)可以顯示于顯示區(qū)域120中，趨勢(shì)曲線包含MPC輸入及輸出。曲線圖可以按輸入及輸出的值自動(dòng)縮放。此外，所顯示的曲線圖部分的時(shí)間框優(yōu)選為指定響應(yīng)時(shí)間的兩倍。通過(guò)使用一個(gè)滑動(dòng)條127，可以改變時(shí)間窗以顯示某個(gè)過(guò)去時(shí)候的值，如前兩天的值。為了可以在設(shè)備操作時(shí)采集有用數(shù)據(jù)，可以使用一種自動(dòng)測(cè)試功能。通過(guò)選擇 “啟動(dòng)測(cè)試”按鈕121，將由MPC塊操縱的過(guò)程輸入被跨越指定響應(yīng)時(shí)間的一個(gè)偽隨機(jī)序列中的指定步長(zhǎng)提高。此外，在“啟動(dòng)測(cè)試”按鈕121被選擇時(shí)，數(shù)據(jù)顯示上的啟動(dòng)及終止分割條可以自動(dòng)被設(shè)置，以標(biāo)記自動(dòng)測(cè)試的啟動(dòng)及終止，而MPC塊56可以通過(guò)向過(guò)程58提供偽隨機(jī)序列的輸出信號(hào)作為激勵(lì)波形，超越對(duì)所操縱的輸出的控制。
區(qū)域120內(nèi)的時(shí)間條或數(shù)據(jù)窗也可以用于選擇將用于開(kāi)發(fā)過(guò)程模型的數(shù)據(jù)。操作員可選擇其中一個(gè)分割條，并將它拉到所需要的啟動(dòng)或終止時(shí)間，以改變考慮用于過(guò)程模型識(shí)別的時(shí)間框。如果啟動(dòng)及終止條之間的時(shí)間部分并不代表正常設(shè)備操作，則用戶或操作員可以指定這個(gè)時(shí)間部分，以選擇應(yīng)在過(guò)程模型識(shí)別過(guò)程中忽略的數(shù)據(jù)值。作為響應(yīng)，所選擇的區(qū)域可以以較暗色的背景顏色顯示或以其它方式指定，并且將在創(chuàng)建過(guò)程模型時(shí)自動(dòng)地被排除在外。
在篩選數(shù)據(jù)并將隨機(jī)噪聲添加到數(shù)據(jù)后，過(guò)程建模例程44根據(jù)所選擇的數(shù)據(jù)創(chuàng)建過(guò)程模型。如上所述，過(guò)程建模例程44可以執(zhí)行任何需要或已知類別的過(guò)程建模分析，以根據(jù)所采集及所篩選的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程模型，而所開(kāi)發(fā)的過(guò)程模型可以采取任何形式，如數(shù)學(xué)算法、一系列響應(yīng)曲線、等等。
如果過(guò)程建模例程44存在確定過(guò)程模型的問(wèn)題，則該問(wèn)題的顯示可以反映在用戶顯示的狀態(tài)區(qū)域中，如圖4所示?？赡鼙伙@示的一個(gè)問(wèn)題是，沒(méi)有足夠的采樣以供識(shí)別或創(chuàng)建過(guò)程模型。如“For the defined configuration，aminimum number of XXX samples is required.Data file contains only XXXsamples”(對(duì)于所指定的配置，最少需要XXX個(gè)采樣。數(shù)據(jù)文檔只包含XXX個(gè)采樣)的消息可能生成，以通知操作員關(guān)于這個(gè)問(wèn)題。另一個(gè)可能被發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題是，過(guò)程輸入上發(fā)生的激勵(lì)不夠。如果發(fā)生這樣的問(wèn)題，操作員可以獲得帶有這個(gè)意思的、識(shí)別信號(hào)標(biāo)簽名稱(如TagX、TagY、等等)及激勵(lì)數(shù)量的微小改變的信息。
如果需要，并以避免一個(gè)成功模型被識(shí)別的情形為基礎(chǔ)，用戶可以改變執(zhí)行過(guò)程建?？缭降臅r(shí)間框，或改變過(guò)程輸入，以使得用于過(guò)程建模例程44的數(shù)據(jù)有效。被識(shí)別的過(guò)程模型可以自動(dòng)地被存儲(chǔ)于任何符合要求、可存取以供稍后使用的數(shù)據(jù)庫(kù)。更有經(jīng)驗(yàn)的用戶可以檢查或編輯已被識(shí)別的過(guò)程模型。通過(guò)選擇圖4屏幕上的“高級(jí)”按鈕124，用戶可以選擇從一個(gè)所選模型及當(dāng)前的MPC功能塊配置生成一個(gè)MPC控制器、或選擇編輯一個(gè)特定模型，并將結(jié)果模型存儲(chǔ)為一個(gè)新模型，以用于創(chuàng)建MPC控制邏輯。在選擇“生成控制器”選項(xiàng)時(shí)，用戶可獲得一個(gè)對(duì)話框，用戶可從對(duì)話框中選擇過(guò)去曾為正在編輯的MPC模塊內(nèi)的MPC塊存儲(chǔ)的一個(gè)模型。通過(guò)選擇編輯選項(xiàng)，用戶可獲得為正在考慮中的MPC模塊開(kāi)發(fā)的模型清單。在選擇模型后，用戶可以到顯示過(guò)程階躍響應(yīng)綜覽的屏幕、或到此后描述的其它屏幕，以便編輯過(guò)程階躍響應(yīng)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)新的或變換的模塊。
在過(guò)程的某個(gè)時(shí)候，邏輯參數(shù)創(chuàng)建例程46可以被執(zhí)行，以創(chuàng)建初始MPC塊56的通用邏輯102需要的參數(shù)(需儲(chǔ)存于MPC塊56內(nèi)的變量中)，以執(zhí)行模型預(yù)測(cè)控制。這些控制參數(shù)可以是(例如)適用于MPC邏輯的矩陣或其它MPC系數(shù)、調(diào)諧參數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、縮放系數(shù)(適用于多變量模糊邏輯)、或任何其它需要的參數(shù)，它們通常基于所生成的過(guò)程模型確定。邏輯參數(shù)創(chuàng)建例程46可以執(zhí)行任何需要或已知的程序，以根據(jù)過(guò)程模型創(chuàng)建參數(shù)。一般而言，這個(gè)過(guò)程要求必須將過(guò)程模型轉(zhuǎn)化為矩陣格式。然而，可以使用任何其它需要的邏輯參數(shù)創(chuàng)建例程。由于根據(jù)數(shù)據(jù)為過(guò)程創(chuàng)建過(guò)程模型、及從該過(guò)程模型生成MPC或其它控制邏輯參數(shù)的細(xì)節(jié)在行業(yè)中廣為人知，因此對(duì)這些程序?qū)⒉蛔鬟M(jìn)一步描述。然而，需要注意的是，操作員可以獲得一些有關(guān)為MPC塊56創(chuàng)建控制邏輯參數(shù)的輸入。其實(shí)，操作員可能需要或能夠指定通常用于創(chuàng)建MPC控制器的某些變量的值。例如，操作員可以指定通向MPC塊的每個(gè)限制輸入的設(shè)定點(diǎn)及極限、應(yīng)進(jìn)行控制改變的時(shí)間框(即設(shè)定點(diǎn)軌道濾波器及與這個(gè)濾波器有關(guān)的時(shí)間常數(shù)、MPC輸出或過(guò)程輸出的最大或最小趨勢(shì)流率限制)、是否有任何控制參數(shù)以積分的方式響應(yīng)、MPC優(yōu)化因素、變量或調(diào)諧參數(shù)、MPC塊的范圍(即需要執(zhí)行多少個(gè)“正演計(jì)算”步驟以控制到需要的狀態(tài)、MPC塊56的每個(gè)輸入及輸出的工程單位范圍)、哪些操縱變量目標(biāo)將在一個(gè)限制被違反時(shí)獲準(zhǔn)被松弛或獲準(zhǔn)不需實(shí)現(xiàn)、MPC塊的每個(gè)輸入及輸出的描述及/或名稱、可以設(shè)定的任何優(yōu)化變量的值、與MPC塊的積極性或魯棒性有關(guān)的變量的值、等等。如果需要，控制邏輯生成例程46可以為這些變量或設(shè)置中的一些或全部存儲(chǔ)默認(rèn)值，并使用這些默認(rèn)值來(lái)創(chuàng)建MPC邏輯。然而，操作員或其它用戶可以通過(guò)用戶顯示14來(lái)改變這些設(shè)置。
無(wú)論如何，MPC邏輯參數(shù)創(chuàng)建例程46通過(guò)利用這些信息和創(chuàng)建MPC(或其它)控制邏輯參數(shù)需要的任何其它信息(如MPC系數(shù))來(lái)執(zhí)行。屏幕顯示118上的“產(chǎn)生控制”按鈕123可以顯示過(guò)程模型及控制邏輯參數(shù)的創(chuàng)建是否成功。
在創(chuàng)建MPC控制邏輯參數(shù)后，在圖2所示的步驟128，可以使用過(guò)程仿真塊對(duì)MPC控制邏輯參數(shù)或系數(shù)進(jìn)行測(cè)試。這個(gè)過(guò)程仿真塊一般可以根據(jù)為過(guò)程而創(chuàng)建的過(guò)程模型進(jìn)行開(kāi)發(fā)，而且可以在美國(guó)6,445,963號(hào)專利所述的測(cè)試環(huán)境中被連接到MPC塊，以測(cè)試所創(chuàng)建的MPC控制邏輯在過(guò)程正常操作范圍內(nèi)的操作是否合格。如果MPC控制邏輯的操作不合格，可以重復(fù)步驟54、99、125、126及128的任何或所有步驟，以開(kāi)發(fā)不同的MPC控制邏輯。然而，如果MPC控制邏輯合格，那么MPC控制邏輯參數(shù)及過(guò)程模型可以在步驟130下載到MPC塊56，以存儲(chǔ)于參數(shù)存儲(chǔ)器103及過(guò)程模型存儲(chǔ)器104內(nèi)，用于控制過(guò)程58。這樣，MPC控制邏輯需要的參數(shù)被提供并包含在MPC塊56內(nèi)，而且MPC塊56可以被命令，根據(jù)MPC控制邏輯102在過(guò)程內(nèi)進(jìn)行操作或?qū)嶋H執(zhí)行控制。當(dāng)然，如果需要，實(shí)際MPC控制邏輯102與其需要的參數(shù)可以在工作站13被創(chuàng)建并被下載到MPC塊16。此外，如果需要，所創(chuàng)建MPC塊或模型可以在框或步驟135(圖2)處被提供給工作站或其它計(jì)算機(jī)設(shè)備，用作仿真環(huán)境的一部分。
一旦被控制器11下載及執(zhí)行，內(nèi)有MPC塊56的MPC模塊或回路可以以控制例程內(nèi)的其它塊或元件所采用方式相同的方式執(zhí)行報(bào)告功能，這是因?yàn)槿缟纤?，MPC塊56及包括這個(gè)塊的控制模塊利用與過(guò)程控制系統(tǒng)10內(nèi)的其它控制塊相同的編程范例被設(shè)計(jì)。在一個(gè)實(shí)例中，有關(guān)MPC塊或模塊的圖形視圖可以通過(guò)(例如)一個(gè)或多個(gè)工作站13的一個(gè)顯示屏幕14向用戶或操作員顯示，這些圖像訂閱有關(guān)MPC模塊內(nèi)的塊的數(shù)據(jù)，并以預(yù)定或指定方式顯示這些數(shù)據(jù)。
雖然在此已經(jīng)描述了利用添加噪聲到所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)并根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)創(chuàng)建過(guò)程模型的方法的實(shí)施，是與過(guò)程設(shè)備配置進(jìn)行時(shí)被下載到過(guò)程設(shè)備的控制器的MPC塊的創(chuàng)建同時(shí)進(jìn)行的，但是，需要注意的是，在根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)創(chuàng)建過(guò)程模型之前將噪聲添加到該數(shù)據(jù)的概念，可以在任何其它條件或環(huán)境以任何期望類別的過(guò)程模型實(shí)施。因此，這個(gè)特征可以用于為MPC控制應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及/或控制應(yīng)用、或在需要根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)為過(guò)程創(chuàng)建過(guò)程模型的任何其它情況創(chuàng)建過(guò)程模型。此外，在根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)創(chuàng)建過(guò)程模型之前將噪聲添加到該數(shù)據(jù)的特征，可以用于單輸入單輸出、或單輸入多輸出、或多輸入多輸出、或多輸入單輸出控制或建模情況或其它非控制應(yīng)用，如建模及預(yù)測(cè)應(yīng)用。同樣地，被添加噪聲的過(guò)程數(shù)據(jù)可以以任何方式(包括在此描述的方式以外的任何方式)從過(guò)程采集。同樣地，雖然根據(jù)經(jīng)過(guò)噪聲預(yù)處理的所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的實(shí)際模型可以是有限沖激響應(yīng)(FIR)模型、或參數(shù)模型，例如帶外部輸入的自回歸(ARX)模型(如在此更詳細(xì)描述的)；而且，任何其它類別的過(guò)程模型(而不是前述類別的模型)可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建，或除前述類別的模型之外，還可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建其它類別的過(guò)程模型。
因此，如圖5所示，一種用于根據(jù)過(guò)程數(shù)據(jù)或測(cè)試數(shù)據(jù)創(chuàng)建過(guò)程模型的廣義魯棒方法150被描述。方法150一般包括在框152獲取一套過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)并在框154的過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。當(dāng)然，過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)可以通過(guò)使用任何符合要求的過(guò)程干擾技術(shù)或波形以任何方式獲取。此外，任何已知的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)可以對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)執(zhí)行。在框156，標(biāo)準(zhǔn)化了的過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)可以被預(yù)處理或篩選，以(例如)消除離群值，刪除或排除可能已經(jīng)在不正規(guī)過(guò)程操作中或是在過(guò)程中存在一些其它干擾而不反映標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程操作等情形被獲取的數(shù)據(jù)部分。接著，在框158，噪聲，例如零均值隨機(jī)噪聲，被添加到預(yù)處理的標(biāo)準(zhǔn)化了的數(shù)據(jù)中。如上所述，介于標(biāo)準(zhǔn)化范圍的0.2％至0.5％的零均值隨機(jī)噪聲可以被添加到標(biāo)準(zhǔn)化了的及預(yù)處理的測(cè)試數(shù)據(jù)中，也可以采用其它大小的噪聲?？?60接著應(yīng)用任何已知或符合要求的模型生成技術(shù)，使用框158產(chǎn)生的噪聲過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)生成一個(gè)或更多過(guò)程模型。
雖然圖5圖示噪聲可以在標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)被預(yù)處理或篩選后被添加到該數(shù)據(jù)，但并不是所有情形都是將過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、或預(yù)處理或篩選該過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)，以(例如)按用戶或某個(gè)統(tǒng)計(jì)方法的指定來(lái)消除離群值或其它不良數(shù)據(jù)。此外，雖然圖5圖示噪聲在過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)生成后被添加到該數(shù)據(jù)，但已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，噪聲可以被添加到用于生成過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)的信號(hào)波形，以將噪聲添加到所采集的過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)中。在這種情況下，假定在為了生成過(guò)程模型的目的而評(píng)估所采集的過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，非噪聲過(guò)程干擾信號(hào)或信號(hào)波形被用于生成采集(因此是噪聲)過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)。
也已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，將噪聲添加到過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)的技術(shù)，首先在噪聲過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)存在的情形下，對(duì)魯棒地尋找過(guò)程模型有效，這是因?yàn)樘砑恿憔惦S機(jī)噪聲到噪聲數(shù)據(jù)實(shí)際上并未在添加的噪聲數(shù)量上增高數(shù)據(jù)中的噪聲電平。明確地說(shuō)，由于被添加的噪聲和已經(jīng)存在于所采集的測(cè)試數(shù)據(jù)中的噪聲沒(méi)有關(guān)系，因此所添加的噪聲并未在添加的噪聲電平上增高數(shù)據(jù)的噪聲電平。其實(shí)，當(dāng)添加噪聲到噪聲及非噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，例如在為同一過(guò)程開(kāi)發(fā)多過(guò)程模型時(shí)，噪聲的添加和從過(guò)程內(nèi)的不同來(lái)源采集的數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)量扯平，因而，為過(guò)程提供一個(gè)更好或更相關(guān)的過(guò)程模型組合。
也已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，將噪聲添加到過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)的技術(shù)，對(duì)確定參數(shù)模型(如ARX模型)比確定非參數(shù)模型(如FIR模型)更有效。一般而言，參數(shù)模型使用一個(gè)有限維參數(shù)向量來(lái)搜索最好描述；而如果是非參數(shù)模型，需要一個(gè)無(wú)限維參數(shù)向量來(lái)搜索最好描述。參數(shù)與非參數(shù)模型類別的主要分別在于，參數(shù)模型比非參數(shù)模型更緊密并需要較少參數(shù)來(lái)描述同一動(dòng)態(tài)特性。在文獻(xiàn)中，F(xiàn)IR模型被稱為非參數(shù)模型，而形式如ARX、ARMAX、Box-Jenkins、及輸出誤差(OE，Output Error)等模型則被稱為參數(shù)模型。“非參數(shù)”一詞并非意味這些模型完全沒(méi)有參數(shù)，而是指參數(shù)的數(shù)目及特性是有彈性的，而且需要確定截?cái)喑潭取＠?，在FIR模型中，用于定義模型的掃描數(shù)目確定該模型的動(dòng)態(tài)范圍。非參數(shù)模型有時(shí)也被稱為無(wú)分布模型。
已知低階參數(shù)模型一般不能產(chǎn)生良好或有效的、用于過(guò)程模型的過(guò)程死區(qū)時(shí)間的估計(jì)，而FIR模型一般為過(guò)程死區(qū)時(shí)間提供良好估計(jì)。因此，圖6中的流程圖170圖解一種非常有用的確定參數(shù)模型(如ARX模型)的方法。明確地說(shuō)，在框172，首先為過(guò)程確定過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)。在框174，這些過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)可以被標(biāo)準(zhǔn)化和篩選，以消除離群值、不良數(shù)據(jù)等等。然后，在框175及176，根據(jù)過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)確定過(guò)程死區(qū)時(shí)間的估計(jì)值。在一個(gè)例子中，框175首先根據(jù)過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)生成過(guò)程的一個(gè)非參數(shù)模型(如FIR模型)，框176接著根據(jù)該非參數(shù)過(guò)程模型確定過(guò)程死區(qū)時(shí)間。一般而言，過(guò)程死區(qū)時(shí)間的估計(jì)值可以設(shè)定為所建模的FIR過(guò)程響應(yīng)超越零標(biāo)準(zhǔn)化閾值的時(shí)間。但是，雖然可以通過(guò)根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)生成FIR或其它非參數(shù)模型來(lái)執(zhí)行確定過(guò)程死區(qū)時(shí)間估計(jì)值，框175及176仍然可以由任何其它已知或符合要求的確定過(guò)程死區(qū)時(shí)間方法取代，包括可以由沒(méi)有生成過(guò)程模型的方法取代。
隨后，在框178，振幅符合要求的隨機(jī)零均值噪聲可以被添加到過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)。在框180，過(guò)程測(cè)試輸入信號(hào)可以及時(shí)被移位以考慮所確定的過(guò)程死區(qū)時(shí)間，以從所采集的及人工的噪聲過(guò)程數(shù)據(jù)移除過(guò)程死區(qū)時(shí)間。當(dāng)然，框178及180的操作順序并不重要，而且可以顛倒或同時(shí)執(zhí)行。在框182，參數(shù)模型生成例程可以用于根據(jù)人工的噪聲及所移位的過(guò)程數(shù)據(jù)，通過(guò)以任何已知方式確定參數(shù)過(guò)程模型的參數(shù)值來(lái)生成參數(shù)過(guò)程模型。當(dāng)然，以所確定的過(guò)程死區(qū)時(shí)間為基礎(chǔ)的過(guò)程輸入數(shù)據(jù)移位，可以在確定參數(shù)化過(guò)程模型時(shí)發(fā)生，因此過(guò)程輸入數(shù)據(jù)移位可以是為了確定過(guò)程模型而實(shí)施的計(jì)算的一個(gè)主要部分。
一般而言，將噪聲添加到所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)的過(guò)程增加了過(guò)程數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，這個(gè)過(guò)程在參數(shù)模型創(chuàng)建例程不能收斂于原始(非噪聲)數(shù)據(jù)時(shí)，基本上使參數(shù)模型創(chuàng)建例程能利用噪聲數(shù)據(jù)來(lái)收斂于一套模型參數(shù)。此外，相信將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)使得該數(shù)據(jù)能使一個(gè)參數(shù)模型創(chuàng)建例程收斂于一套模型參數(shù)組合；這個(gè)模型參數(shù)組合基本上能像本來(lái)已經(jīng)根據(jù)原始數(shù)據(jù)確定的模型參數(shù)一般準(zhǔn)確或接近地估計(jì)過(guò)程，還能在參數(shù)模型創(chuàng)建軟件實(shí)際上將已經(jīng)是不能利用原始數(shù)據(jù)收斂的許多情況下準(zhǔn)確或接近地估計(jì)過(guò)程。
有幾項(xiàng)基本的過(guò)程模型驗(yàn)證技術(shù)，這些技術(shù)可以測(cè)量用于生成過(guò)程模型的魯棒性，特別是可以測(cè)量模型參數(shù)收斂的改善。如以上所述，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，置信區(qū)間與噪聲緊密相關(guān)，因此，可以通過(guò)在測(cè)試數(shù)據(jù)上疊加一個(gè)小電平來(lái)加寬噪聲置信區(qū)間(與數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差緊密相關(guān))。如上所述，這種技術(shù)使得能夠根據(jù)以前不曾提供模型參數(shù)收斂的數(shù)據(jù)獲得參數(shù)模型。因此，模型開(kāi)發(fā)技術(shù)的魯棒性得以顯著提高。
開(kāi)發(fā)合格過(guò)程模型是模型預(yù)測(cè)控制(MPC)技術(shù)的核心。雖然有多種模型與MPC同時(shí)被使用，但FIR及ARX模型或許是工業(yè)最普遍使用的模型。Zhu，Y.、Arrieta，R.、Butoyi，F(xiàn).、及Cortes，F(xiàn).著述、發(fā)表于HydrocarbonProcessing(《碳?xì)浠衔锛庸ぁ?雜志2000年2月刊、標(biāo)題為“ParametricVersus Nonparametric Models in MPC Process Identification”(MPC過(guò)程識(shí)別中的參數(shù)及非參數(shù)模型比較)的文章對(duì)模型類別及它們的特征作了概述。如上所述，模型評(píng)估的一個(gè)基本標(biāo)準(zhǔn)是置信區(qū)間及在頻率或時(shí)間域執(zhí)行的計(jì)算的使用，而對(duì)于這個(gè)度量，窄置信度是所期望的。然而，另一模型識(shí)別特性，即魯棒性并未明確定義。然而，一般而言，模型識(shí)別問(wèn)題導(dǎo)致優(yōu)化問(wèn)題，問(wèn)題可以通過(guò)最小二乘法技術(shù)或最大似然法技術(shù)或這些技術(shù)的變體技術(shù)解決。雖然許多已知方法可提供可靠的名義模型及可接受的相關(guān)不確定性，由于步驟的不同，很難清楚比較這些模型識(shí)別程序各自的魯棒性。然而，總而言之，魯棒識(shí)別技術(shù)容許模型結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤，并提供魯棒控制設(shè)計(jì)要求的模型及不確定性估計(jì)。
雖然許多理論性的建模技術(shù)、模型識(shí)別技術(shù)用于工程軟件并在復(fù)雜工業(yè)過(guò)程用于執(zhí)行識(shí)別，但其設(shè)計(jì)一般是為了易于使用，因此，與典型的研究/學(xué)術(shù)軟件比較，建模技術(shù)或建模方程式階次可供選擇的選項(xiàng)較少。因此，在過(guò)程動(dòng)態(tài)遠(yuǎn)比假設(shè)模型復(fù)雜的情況下，需識(shí)別的假設(shè)模型應(yīng)有較寬的模型參數(shù)不確定性區(qū)間。如上所述，按置信區(qū)間定義的模型不確定性由數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲電平確定，或與數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲電平有關(guān)。因此，在很多時(shí)候，如果噪聲電平不足以創(chuàng)建寬度足夠用于包含可接受參數(shù)值的不確定性范圍(在以有效非線性、串聯(lián)MPC或仿真過(guò)程及在隨機(jī)噪聲電平非常低或完全不存在時(shí)識(shí)別一過(guò)程，這些情形經(jīng)常存在)，那么識(shí)別程序可能不會(huì)收斂于可接受的模型參數(shù)。
因此，在此所用的“魯棒識(shí)別”一詞在于包含以可靠的方式，根據(jù)關(guān)于模型參數(shù)收斂的不良及不可靠數(shù)據(jù)，為假設(shè)模型復(fù)雜性提供過(guò)程模型的程序。置信區(qū)間分析被使用，如在此所述，測(cè)試結(jié)果提供證據(jù)說(shuō)明隨機(jī)噪聲的添加，是通過(guò)增加識(shí)別模型的置信區(qū)間來(lái)改善識(shí)別魯棒性的。
然而，為求明晰，置信度的概念將更詳細(xì)地說(shuō)明于下文。明確地說(shuō)，被證明在DMC應(yīng)用中很有效的階躍響應(yīng)建模，是用于MPC的最普遍形式的模型表示方法；這是由于階躍響應(yīng)建模使得可以直接獲得過(guò)程輸出預(yù)測(cè)。未來(lái)預(yù)測(cè)，作為MPC控制器的一個(gè)輸入，被用于計(jì)算預(yù)測(cè)錯(cuò)誤向量。
階躍響應(yīng)的實(shí)際形式是已知的。考慮一個(gè)單輸入單輸出過(guò)程，微分FIR模型為Δyk=Σi=1phiΔuk-i---(1)]]>其中p為預(yù)測(cè)范圍，而hi為所識(shí)別的模型系數(shù)。典型地，沖激響應(yīng)需要30至120個(gè)系數(shù)來(lái)描述一個(gè)簡(jiǎn)單“一階加死區(qū)時(shí)間過(guò)程”的動(dòng)態(tài)。然而，以整體預(yù)測(cè)范圍及多至120個(gè)系數(shù)來(lái)識(shí)別階躍響應(yīng)(特別是在多輸入多輸出情況時(shí))，會(huì)造成“過(guò)度適應(yīng)”并導(dǎo)致重大的參數(shù)不確定性，這是FIR識(shí)別器的一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題。ARX模型的系數(shù)遠(yuǎn)比FIR模型的系數(shù)少，而且可以表示為yk=Σi=1Aaiyk-i+Σi=1Vbiuk-d-i---(2)]]>其中A及V為ARX模型的自回歸及移動(dòng)平均階次，d表示死區(qū)時(shí)間，而ai，bi為模型系數(shù)。大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用為四階。如以上所作的有關(guān)圖6的說(shuō)明，通過(guò)使用一個(gè)短FIR范圍，可以識(shí)別死區(qū)時(shí)間，然后用于確定ARX模型。如果是多輸入多輸出過(guò)程，根據(jù)每個(gè)輸入對(duì)每個(gè)輸出實(shí)施重疊(添加作用)。最后，一個(gè)單位階躍被施加在其中一個(gè)輸入，而所識(shí)別的ARX模型被用于獲取該輸入的階躍響應(yīng)。
概括地說(shuō)，過(guò)程模型識(shí)別可以表示為測(cè)量數(shù)據(jù)集合ZN0對(duì)一個(gè)模型參數(shù)估計(jì)集合θ^N0=(θ^(1),....θ^(k),...,θ^(m))]]>的、包含于參數(shù)集合DN[4]的一個(gè)映射ZN0→θ^N0∈DN---(3)]]>在以上的FIR及ARX模型的表示中， 分別為(hi)及(ai，bi)。任何識(shí)別技術(shù)的一個(gè)非常重要的特性是采樣數(shù)目N趨于無(wú)限時(shí) 的收斂。數(shù)據(jù)集合ZN0的錯(cuò)誤有隨機(jī)成份。因此，集合 不是實(shí)際模型參數(shù)集合θ0的一個(gè)獨(dú)有實(shí)現(xiàn)。
其實(shí)，實(shí)際參數(shù)集合θ0有無(wú)數(shù)個(gè)從假設(shè)數(shù)據(jù)集合ZN0，ZN1，....，ZN∞展開(kāi)的可能實(shí)現(xiàn) 因此，參數(shù)估計(jì) 有若干發(fā)生概率。從實(shí)際角度看，了解差異 的概率分布更為有用，這是因?yàn)閷?duì)其分布的了解可提供估計(jì) 的定量不確定性。
因此，任務(wù)是在不知道θ0的情況下估計(jì) 已經(jīng)證明，在N值較大時(shí)，從估計(jì) 獲得的每個(gè)參數(shù)漸近收斂(其置信度為α)到正態(tài)分布，而其密度函數(shù)為P(|θ^(k)-θ^(k)|>α)≈N2πPθ(kk)∫|x|>αe-x2N/2Pθ(kk)dx---(4)]]>如方程式(4)所示，Pθ(kk)是參數(shù)估計(jì) 的方差。Pθ(kk)是協(xié)方差矩陣Pθ的k，k因素。用于估計(jì)協(xié)方差矩陣的方程式為Pθ=(ZN0TZN0)-1ZN0TeeTZN0((ZN0TZN0)-1)T---(5)]]>在這里，ZN0數(shù)據(jù)集合的排列與用于識(shí)別(在這些例子中是識(shí)別FIR或ARX)時(shí)的排列相同；ZN0T是ZN0的轉(zhuǎn)置；而e是過(guò)程輸出與模型輸出之間的誤差集合。
然而，應(yīng)用方程式(5)需要首先計(jì)算過(guò)程模型，以展開(kāi)誤差集合。作為選擇，協(xié)方差矩陣Pθ可以直接根據(jù)數(shù)據(jù)矩陣的單一值分解(SVD)定義ZN0=USVT---(6)]]>
矩陣U，S，V是單一值分解(SVD)的產(chǎn)物。然后，cov(aj,ak)=Σi=1M(VjiVkiwi2)---(7)]]>var(aj)=Σi=1M(Vjiwi)2---(8)]]>在這里，Vji是矩陣的元素；wi是對(duì)角矩陣S的元素；M是矩陣S的量綱。
模型參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差定義為σ(aj)=var(aj)---(9)]]>這個(gè)度量以比以上提供的“錯(cuò)誤概率分布”更容易使用的方式顯示模型品質(zhì)信息。模型參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差以預(yù)定概率確定參數(shù)值的范圍。例如，95％置信區(qū)域是指實(shí)際參數(shù)值在95％概率的區(qū)域內(nèi)。假設(shè)錯(cuò)誤正態(tài)分布，圍繞所識(shí)別的參數(shù)值的2σ(aj)的范圍定義95％置信區(qū)間、3σ的范圍定義99％置信區(qū)間、等等。
以根據(jù)模型參數(shù)生成階躍響應(yīng)的方式類似的途徑，可以根據(jù)這些參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差σ(aj)生成階躍響應(yīng)。置信區(qū)域從預(yù)測(cè)范圍獲得，因此提供響應(yīng)參數(shù)的范圍，如增益及死區(qū)時(shí)間。95％置信區(qū)間分界線定義為標(biāo)準(zhǔn)差的兩倍，而且可以通過(guò)計(jì)算階躍響應(yīng)，并在正負(fù)方向?qū)㈦A躍響應(yīng)疊加在初始階躍響應(yīng)上進(jìn)行比較。99％置信區(qū)間則使用標(biāo)準(zhǔn)差的三倍來(lái)定義上置信區(qū)間及下置信區(qū)間。
圖7示出一個(gè)基于Matlab通過(guò)應(yīng)用SVD根據(jù)仿真數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的階躍響應(yīng)置信區(qū)間的例子。圖中描述所識(shí)別的階躍響應(yīng)204周圍的95％及99％置信區(qū)域(分別為線200及202)。自然地，概率越高，該區(qū)域越大，反之亦然。對(duì)于MPC模型而言，95％置信區(qū)間已經(jīng)足夠。這個(gè)信息的一個(gè)有用解釋在于確定階躍響應(yīng)參數(shù)的范圍。例如，對(duì)于圖7的響應(yīng)而言，增益的范圍在置信區(qū)間為95％時(shí)介于1.4和2.05之間；在置信區(qū)間為99％時(shí)介于1.25和2.2之間。應(yīng)用這個(gè)信息，是為了估計(jì)對(duì)魯棒控制器生成有用的參數(shù)。讓過(guò)程模型內(nèi)的每一階躍響應(yīng)可利用置信區(qū)間，不僅使得能夠檢測(cè)模型輸出的誤差，還使得能夠識(shí)別可能對(duì)預(yù)測(cè)誤差發(fā)生作用最大的特定階躍響應(yīng)。
在描述置信度的定義方式后，圖8圖解幾個(gè)由置信區(qū)間定義的模型驗(yàn)證細(xì)節(jié)。如同從上述討論中所理解的那樣，特別是從方程式(6)-(9)所理解的那樣，置信區(qū)間依賴于用于模型開(kāi)發(fā)的噪聲電平。然而，要在置信區(qū)間內(nèi)獲得模型參數(shù)，必須選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ头匠淌诫A次。雖然這個(gè)階躍容易識(shí)別，但它不是一個(gè)總是能達(dá)到或容易達(dá)到的任務(wù)，特別是在有復(fù)雜過(guò)程動(dòng)態(tài)的過(guò)程控制情況時(shí)更是這樣?；旧?，選擇模型方程式的類別及階次需要在這方面相當(dāng)專長(zhǎng)，通常比一個(gè)普通工業(yè)用戶還高許多的專長(zhǎng)。雖然選擇一個(gè)比要求高的模型階次可以提供一個(gè)有用模型，但是這會(huì)不必要地自動(dòng)延長(zhǎng)編程運(yùn)行時(shí)間，而延長(zhǎng)范圍可能以分鐘或甚至是以小時(shí)計(jì)。另一方面，多級(jí)控制系統(tǒng)通常需要比典型用戶可想象的方程式階次還高的方程式。然而，對(duì)于顯著的非線性過(guò)程，選擇較高模型階次可能對(duì)過(guò)程識(shí)別造成負(fù)面影響，這是由于不存在精確的、可用于非線性過(guò)程的線性模型。假設(shè)數(shù)據(jù)定義為窄置信區(qū)間的一個(gè)較高階次的模型完全不能致使生成任何模型，因?yàn)槟Ｐ蛥?shù)將不會(huì)收斂到窄范圍內(nèi)?？梢酝ㄟ^(guò)利用一個(gè)較低階次、較寬置信區(qū)間的線性模型、更實(shí)際地為這種非線性過(guò)程建模。這個(gè)選擇完全依照常識(shí)工程邏輯，也就是如果一個(gè)過(guò)程為非線性，最好假設(shè)過(guò)程增益在一個(gè)較寬范圍內(nèi)變化，而不是增高動(dòng)態(tài)階次。結(jié)論是，就實(shí)際應(yīng)用而言，特別是以非線性過(guò)程而言，有合理的置信區(qū)間比有較高階次的模型有利。在許多時(shí)候，這個(gè)情形自動(dòng)地被滿足，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)噪聲電平適當(dāng)。然而，如上所述，為擔(dān)保模型在許多或大多情況收斂，可以在測(cè)試數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理之后，也就是標(biāo)準(zhǔn)化及移位均值以加寬置信區(qū)間之后，將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程輸出數(shù)據(jù)。
將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的效果，在仿真測(cè)試中很清楚地被演示，在仿真測(cè)試中，添加0.25％振幅的噪聲到數(shù)據(jù)使得可能開(kāi)發(fā)一個(gè)優(yōu)良模型，而以無(wú)噪聲數(shù)據(jù)卻不能開(kāi)發(fā)任何模型。例如，圖8圖示在連同95％置信區(qū)間214一起添加零均值0.25％最大振幅噪聲到過(guò)程數(shù)據(jù)后，F(xiàn)IR模型210與ARX模型212之間的一個(gè)近乎理想的匹配。圖9圖示通過(guò)添加零均值、0.25％最大振幅噪聲到919個(gè)無(wú)噪聲樣本中的120個(gè)樣本所獲得的結(jié)果，結(jié)果再次改善ARX模型212的收斂，雖然其與FIR模型210之間的匹配并不理想。通過(guò)添加0.1％最大振幅噪聲到所有無(wú)噪聲樣本，可以獲得類似的結(jié)果，這仍然改善了ARX模型的收斂。
在此描述的魯棒模型生成概念的驗(yàn)證中發(fā)現(xiàn)，對(duì)死區(qū)時(shí)間估計(jì)誤差的敏感性，一般隨噪聲振幅減少。添加噪聲的效果的幾個(gè)特定測(cè)試將在以下描述。明確地說(shuō)，這些測(cè)試使用被定義為二階過(guò)程的一個(gè)單回路過(guò)程，其增益(Gain)＝1、DT＝2、T1＝T2＝20(其中DT為死區(qū)時(shí)間，T1及T2分別為參數(shù)模型的一階及二階時(shí)間常數(shù))。在這些測(cè)試的模型識(shí)別中，使用240的穩(wěn)態(tài)時(shí)間。用于測(cè)試的數(shù)據(jù)顯示于9:21-9:52之間的選擇區(qū)域220，即圖10的31分鐘的數(shù)據(jù)。在不添加噪聲到數(shù)據(jù)的情況下，ARX模型識(shí)別程序不提供任何二階時(shí)間常數(shù)，并確定一個(gè)太小的增益及一個(gè)太大的死區(qū)時(shí)間。雖然FIR模型確定程序確定了FIR模型，但FIR模型的死區(qū)時(shí)間為零，這是不正確的。為了解決這些問(wèn)題，現(xiàn)有技術(shù)曾試圖人工增加參數(shù)數(shù)量，添加更多過(guò)程數(shù)據(jù)，并增加過(guò)程干擾輸入的步長(zhǎng)，但在模型識(shí)別方面一般沒(méi)有獲得有效改善。
然而，在過(guò)程干擾測(cè)試后添加人工噪聲到過(guò)程數(shù)據(jù)，使模型品質(zhì)獲得了有效改善。其實(shí)，圖11-圖13顯示，對(duì)FIR模型230及ARX模型232添加0.3％、0.4％、0.5％(最大振幅)均勻分布、零均值隨機(jī)噪聲到其數(shù)據(jù)。如圖所示，0.4％的最大噪聲振幅在此顯然是最理想的，因?yàn)樗峁〧IR模型及ARX模型之間的最緊密匹配。
此外，可以確定噪聲可以被添加到過(guò)程輸入，而不是被添加到過(guò)程干擾測(cè)試采集的數(shù)據(jù)。明確地說(shuō)，當(dāng)運(yùn)行測(cè)試周期并添加噪聲到執(zhí)行過(guò)程測(cè)試中用于干擾過(guò)程信號(hào)發(fā)生器的輸出時(shí)，可以確定參數(shù)模型識(shí)別獲得有效改善。圖14圖示被添加0.4％最大振幅、均勻分布、零均值隨機(jī)噪聲的過(guò)程干擾信號(hào)240，及由這個(gè)噪聲測(cè)試信號(hào)產(chǎn)生的所采集的過(guò)程輸出數(shù)據(jù)242。圖15圖示以利用噪聲過(guò)程干擾信號(hào)而采集的過(guò)程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的、結(jié)果FIR模型性能244及ARX模型性能246。
同樣地，可以確定添加0.4％最大振幅、均勻分布、零均值隨機(jī)噪聲到已經(jīng)包含0.4％實(shí)際噪聲的過(guò)程數(shù)據(jù)，會(huì)產(chǎn)生幾乎同樣的、與模型識(shí)別相關(guān)的結(jié)果。此外，一般可以確定創(chuàng)建模型時(shí)可以排除相當(dāng)數(shù)量的過(guò)程數(shù)據(jù)，噪聲被添加到其余數(shù)據(jù)，而且還可產(chǎn)生適當(dāng)模型。明確地說(shuō)，不論缺失數(shù)據(jù)的位置在哪里，ARX模型生成例程的表現(xiàn)都如預(yù)期一樣；而且，雖然FIR模型生成例程先停頓，但ARX模型生成例程還是能夠在存在一些缺失數(shù)據(jù)的情況下生成模型。圖1 6左邊的曲線示一個(gè)用于測(cè)試的完整測(cè)試數(shù)據(jù)集合250，而圖16右邊的曲線示FIR模型252及ARX模型254的結(jié)果模型性能。FIR模型252只是計(jì)算到大約60個(gè)掃描，以縮小這個(gè)模型生成需要的計(jì)算過(guò)程。圖17-圖20圖示排除(如這些圖的左邊曲線圖的排除區(qū)域260所示)測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)FIR及ARX模型性能(分別為252及254)的影響。在這些情況的每一情況下，0.4％最大振幅、均勻分布、零均值隨機(jī)噪聲被添加到這些圖中左邊的曲線圖所示的過(guò)程輸出測(cè)試數(shù)據(jù)。如圖所示，F(xiàn)IR模型252先停頓，特別是從數(shù)據(jù)集合的多非相鄰區(qū)域排除數(shù)據(jù)時(shí)，但在從測(cè)試中排除相當(dāng)數(shù)量的數(shù)據(jù)的情況下，還是可以開(kāi)發(fā)過(guò)程模型。
類似的測(cè)試針對(duì)多變量過(guò)程被執(zhí)行，并科獲得相同的一般結(jié)論，也就是通過(guò)添加零均值隨機(jī)噪聲到過(guò)程測(cè)試數(shù)據(jù)而獲得較好的模型識(shí)別性能；對(duì)死區(qū)時(shí)間估計(jì)誤差的敏感性隨噪聲振幅減少；過(guò)程增益估計(jì)一般較好(FIR模型生成過(guò)程一般比ARX模型生成過(guò)程產(chǎn)生較好的增益估計(jì))；以及在從測(cè)試中排除相當(dāng)數(shù)量的過(guò)程數(shù)據(jù)(包括數(shù)據(jù)集合中部的數(shù)據(jù))的情況下，還可產(chǎn)生過(guò)程模型(ARX模型生成過(guò)程比FIR模型生成過(guò)程更能容許缺失數(shù)據(jù))。此外，雖然添加噪聲到測(cè)試數(shù)據(jù)的技術(shù)并未有效改善開(kāi)發(fā)FIR模型，而且視添加的噪聲數(shù)量而定，這種技術(shù)可能使這些模型稍差，但是這種技術(shù)沒(méi)有顯著降低FIR模型的準(zhǔn)確性，除非是用于創(chuàng)建模型的數(shù)據(jù)嚴(yán)重受限。然而，可以發(fā)現(xiàn)添加隨機(jī)噪聲到測(cè)試數(shù)據(jù)有效地增強(qiáng)ARX模型確定例程的收斂能力，以確定一個(gè)完整的模型參數(shù)集合，因而使這個(gè)過(guò)程模型創(chuàng)建例程更魯棒。
因此，如上所述，置信區(qū)間與噪聲緊密相關(guān)。因此，可以通過(guò)在測(cè)試數(shù)據(jù)上疊加一個(gè)小電平的隨機(jī)噪聲來(lái)加寬置信區(qū)間。這個(gè)觀察導(dǎo)致產(chǎn)生一種通過(guò)加寬置信區(qū)間來(lái)改善模型參數(shù)收斂的技術(shù)，并導(dǎo)致產(chǎn)生一種能夠從以前不曾提供模型參數(shù)收斂的數(shù)據(jù)獲得模型，以及用加寬置信區(qū)間獲得模型的技術(shù)。因此，過(guò)程模型開(kāi)發(fā)的魯棒性已經(jīng)獲得有效提高。
應(yīng)該理解，在此描述的MPC或高級(jí)控制邏輯生成例程及方法使用戶能在沒(méi)有大量與“怎樣創(chuàng)建高級(jí)控制塊，如MPC塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；蚩刂茐K、等等，及這些控制塊怎樣使操作員能在不需要執(zhí)行很多過(guò)程重新編程來(lái)實(shí)施高級(jí)控制、及一般不需要變換過(guò)程測(cè)試設(shè)置來(lái)確定適當(dāng)過(guò)程模型的情況下創(chuàng)建及使用這些控制塊”有關(guān)的專家知識(shí)的條件下，創(chuàng)建高級(jí)控制塊，如MPC塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模或控制塊、等等。
雖然在此描述高級(jí)控制塊、過(guò)程仿真塊及相關(guān)的生成及測(cè)試?yán)膛cFieldbus及標(biāo)準(zhǔn)4-20mA設(shè)備同時(shí)使用，它們當(dāng)然也可以通過(guò)應(yīng)用任何其它過(guò)程控制通信協(xié)議或編程環(huán)境來(lái)實(shí)施，而且可以與任何其它類別的設(shè)備、功能塊或控制器同時(shí)使用。此外，應(yīng)該注意，在此使用的措辭“功能塊”并不限于Fieldbus協(xié)議或DeltaV控制器協(xié)議所識(shí)別的功能塊，而包括與可用于實(shí)施某種過(guò)程控制功能的、任何類別的控制系統(tǒng)及/或通信協(xié)議相關(guān)的任何其它類別的塊、編程、硬件、固件、等等。此外，雖然功能塊的典型形式是面向?qū)ο缶幊汰h(huán)境內(nèi)的對(duì)象，但并非都是這樣。
雖然在此描述的高級(jí)控制塊、過(guò)程控制創(chuàng)建例程、過(guò)程仿真塊及相關(guān)的生成及測(cè)試?yán)虄?yōu)選以軟件實(shí)施，但它們也可以以硬件、固件、等等實(shí)施，而且可以由任何其它與過(guò)程控制系統(tǒng)相關(guān)的處理器執(zhí)行。因此，在此描述的例程40可以在標(biāo)準(zhǔn)的多目的中央處理器(CPU)實(shí)施或在特別設(shè)計(jì)的硬件或固件中實(shí)施，如ASIC，如果需要。在以軟件實(shí)施時(shí)，該軟件可以存儲(chǔ)于任何計(jì)算機(jī)可讀內(nèi)存，如存儲(chǔ)在磁盤、激光盤、光盤、或其它存儲(chǔ)介質(zhì)上，或存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)或處理器的RAM或ROM等內(nèi)。同樣地，軟件可以通過(guò)任何已知或期望的傳送方法，包括計(jì)算機(jī)可讀盤或其它便攜式計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)裝置、或通過(guò)通信頻道如電話線、互聯(lián)網(wǎng)等調(diào)制(被視為與通過(guò)可移動(dòng)存儲(chǔ)裝置提供這種軟件一樣或可與其互換)，傳送到用戶或過(guò)程控制系統(tǒng)。
因此，雖然本發(fā)明已經(jīng)參考特定例子進(jìn)行了描述，但這些例子只是在于闡明而不是限制本發(fā)明包括的范圍。本領(lǐng)域的普通技術(shù)的人員將很清楚，已揭示的實(shí)例可以在不脫離本發(fā)明的精神及范圍的條件下被修改、增加或刪除。
權(quán)利要求
1.一種為過(guò)程生成過(guò)程模型的方法，包括從過(guò)程采集指示過(guò)程操作的過(guò)程數(shù)據(jù)；將噪聲添加到所述過(guò)程數(shù)據(jù)，以生成條件過(guò)程數(shù)據(jù)；以及根據(jù)所述條件過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，采集過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括使用已知過(guò)程干擾信號(hào)來(lái)干擾所述過(guò)程，并采集指示對(duì)過(guò)程干擾信號(hào)的過(guò)程響應(yīng)的過(guò)程數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括將噪聲添加到指示對(duì)過(guò)程干擾信號(hào)的過(guò)程響應(yīng)的過(guò)程輸出信號(hào)。
4.如權(quán)利要求2所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括在使用過(guò)程干擾信號(hào)干擾過(guò)程之前，將噪聲添加到過(guò)程干擾信號(hào)，以將噪聲添加到作為所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)而正在被采集的數(shù)據(jù)。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其中確定過(guò)程模型的步驟包括確定一參數(shù)過(guò)程模型的一個(gè)或更多參數(shù)。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其中確定過(guò)程模型的步驟包括確定一帶外部輸入的自回歸過(guò)程模型的一個(gè)或更多參數(shù)。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其中確定過(guò)程模型的步驟包括確定一非參數(shù)過(guò)程模型。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中確定過(guò)程模型的步驟包括確定一有限沖激響應(yīng)過(guò)程模型。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)以生成條件過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其中將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括將零均值噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括添加最大振幅介于所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)范圍的0.2％至0.5％之間的均勻分布的隨機(jī)噪聲。
12.如權(quán)利要求10所述的方法，其中將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括添加最大振幅大約為所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)范圍的0.4％的均勻分布的隨機(jī)噪聲。
13.如權(quán)利要求1所述的方法，其中根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型的步驟包括根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)估計(jì)用于過(guò)程的過(guò)程死區(qū)時(shí)間，并利用死區(qū)時(shí)間及條件過(guò)程數(shù)據(jù)來(lái)確定過(guò)程模型。
14.如權(quán)利要求13所述的方法，其中估計(jì)過(guò)程死區(qū)時(shí)間的步驟包括根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)生成進(jìn)一步過(guò)程模型，并根據(jù)進(jìn)一步過(guò)程模型確定過(guò)程死區(qū)時(shí)間估計(jì)值。
15.如權(quán)利要求14所述的方法，其中生成進(jìn)一步過(guò)程模型的步驟包括生成有限沖激響應(yīng)過(guò)程模型。
16.如權(quán)利要求1所述的方法，其進(jìn)一步包括在根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)生成過(guò)程模型之前，篩選所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)或條件過(guò)程數(shù)據(jù)。
17.如權(quán)利要求1所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括確定噪聲的振幅為所采集過(guò)程數(shù)據(jù)的函數(shù)。
18.如權(quán)利要求17所述的方法，其中確定噪聲的振幅的步驟包括確定噪聲的振幅為所采集過(guò)程數(shù)據(jù)的范圍的函數(shù)、所采集過(guò)程數(shù)據(jù)的均值的函數(shù)或所采集過(guò)程數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
19.如權(quán)利要求1所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括確定噪聲的振幅為用于生成指示過(guò)程操作的過(guò)程數(shù)據(jù)的過(guò)程輸入信號(hào)的函數(shù)。
20.一種在包括一個(gè)或更多處理器及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器的過(guò)程環(huán)境條件中根據(jù)過(guò)程生成過(guò)程模型的模型生成系統(tǒng)，該模型生成系統(tǒng)包括第一例程，存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器上，適合在一個(gè)或更多處理器中的至少一個(gè)處理器上執(zhí)行，以從過(guò)程采集指示過(guò)程的至少一個(gè)部分的過(guò)程操作的過(guò)程數(shù)據(jù)；第二例程，存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器上，適合在一個(gè)或更多處理器中的至少一個(gè)處理器上執(zhí)行，以將噪聲添加到所述過(guò)程數(shù)據(jù)，從而生成條件過(guò)程數(shù)據(jù)；以及模型生成例程，存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器上，適合在一個(gè)或更多處理器中的至少一個(gè)處理器上執(zhí)行，以根據(jù)所述條件過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型。
21.如權(quán)利要求20所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述模型生成例程為參數(shù)模型生成例程，該參數(shù)模型生成例程根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)確定一個(gè)或更多參數(shù)模型參數(shù)，以生成參數(shù)模型。
22.如權(quán)利要求21所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述模型生成例程為帶外部輸入的自回歸過(guò)程模型生成例程。
23.如權(quán)利要求21所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述模型生成例程包括估計(jì)過(guò)程的死區(qū)時(shí)間的過(guò)程參數(shù)例程，以及根據(jù)所述條件過(guò)程數(shù)據(jù)及過(guò)程死區(qū)時(shí)間的估計(jì)值確定所述一個(gè)或更多參數(shù)模型參數(shù)的模型參數(shù)估計(jì)例程。
24.如權(quán)利要求23所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述過(guò)程參數(shù)例程生成過(guò)程的非參數(shù)模型，并根據(jù)該非參數(shù)模型確定過(guò)程死區(qū)時(shí)間。
25.如權(quán)利要求24所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述過(guò)程參數(shù)例程生成有限沖激響應(yīng)模型，作為所述非參數(shù)模型。
26.如權(quán)利要求20所述的模型生成系統(tǒng)，其進(jìn)一步包括第三例程，其存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器上，適合在一個(gè)或更多處理器中的至少一個(gè)處理器上執(zhí)行，以利用所述過(guò)程模型生成過(guò)程控制器。
27.如權(quán)利要求26所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述過(guò)程控制器為基于模型預(yù)測(cè)控制的控制器。
28.如權(quán)利要求20所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第一例程包括生成已知過(guò)程干擾信號(hào)以干擾過(guò)程的信號(hào)發(fā)生器和采集指示對(duì)過(guò)程干擾信號(hào)的過(guò)程響應(yīng)的過(guò)程數(shù)據(jù)的采集例程。
29.如權(quán)利要求28所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程適合通過(guò)將噪聲添加到過(guò)程干擾信號(hào)來(lái)將噪聲添加到所述過(guò)程數(shù)據(jù)，以使指示過(guò)程響應(yīng)的所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)是條件過(guò)程數(shù)據(jù)。
30.如權(quán)利要求29所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程適合將零均值隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程干擾信號(hào)。
31.如權(quán)利要求30所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程適合使用戶能選擇與將被添加到過(guò)程干擾信號(hào)的零均值隨機(jī)噪聲有關(guān)的幅度。
32.如權(quán)利要求20所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程適合將零均值隨機(jī)噪聲添加到所述過(guò)程數(shù)據(jù)。
33.如權(quán)利要求32所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程適合使用戶能選擇與將被添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的零均值隨機(jī)噪聲有關(guān)的幅度。
34.如權(quán)利要求32所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程適合添加最大振幅介于過(guò)程數(shù)據(jù)范圍的0.2％至0.5％之間的均勻分布的隨機(jī)噪聲。
35.如權(quán)利要求32所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程適合添加最大振幅大約為過(guò)程數(shù)據(jù)范圍的0.4％的均勻分布的隨機(jī)噪聲。
36.如權(quán)利要求20所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程確定被添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的噪聲的振幅為過(guò)程數(shù)據(jù)的函數(shù)。
37.如權(quán)利要求36所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程確定噪聲的振幅為過(guò)程數(shù)據(jù)的范圍或均值或標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
38.如權(quán)利要求20所述的模型生成系統(tǒng)，其中所述第二例程確定被添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的噪聲的振幅為用于生成過(guò)程數(shù)據(jù)的過(guò)程輸入信號(hào)的函數(shù)。
39.一種生成用于控制或仿真過(guò)程的至少一部分的控制或仿真塊的方法，其包括傳送已知過(guò)程干擾信號(hào)到過(guò)程，以使過(guò)程改變；從過(guò)程采集指示對(duì)過(guò)程干擾信號(hào)的響應(yīng)的過(guò)程數(shù)據(jù)；將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)，以生成條件過(guò)程數(shù)據(jù)；根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型；以及利用所確定的過(guò)程模型生成控制或仿真塊。
40.如權(quán)利要求39所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括在傳送過(guò)程干擾信號(hào)到過(guò)程之前，將噪聲添加到過(guò)程干擾信號(hào)，從而將噪聲添加到所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)。
41.如權(quán)利要求39所述的方法，其中確定過(guò)程模型的步驟包括確定一參數(shù)過(guò)程模型的一個(gè)或更多參數(shù)。
42.如權(quán)利要求41所述的方法，其中確定過(guò)程模型的步驟包括確定帶外部輸入的自回歸過(guò)程模型的一個(gè)或更多參數(shù)。
43.如權(quán)利要求39所述的方法，其中確定過(guò)程模型的步驟包括確定一非參數(shù)過(guò)程模型。
44.如權(quán)利要求39所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)以生成條件過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)。
45.如權(quán)利要求44所述的方法，其中將隨機(jī)噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括將零均值噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)。
46.如權(quán)利要求45所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括添加最大振幅介于過(guò)程數(shù)據(jù)范圍的0.2％至0.5％之間的均勻分布的隨機(jī)噪聲。
47.如權(quán)利要求45所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括添加最大振幅大約為過(guò)程數(shù)據(jù)范圍的0.4％的均勻分布的隨機(jī)噪聲。
48.如權(quán)利要求39所述的方法，其中根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型的步驟包括根據(jù)過(guò)程數(shù)據(jù)估計(jì)過(guò)程的過(guò)程死區(qū)時(shí)間，并利用所估計(jì)的死區(qū)時(shí)間及條件過(guò)程數(shù)據(jù)來(lái)確定過(guò)程模型。
49.如權(quán)利要求48所述的方法，其中估計(jì)過(guò)程死區(qū)時(shí)間的步驟包括根據(jù)過(guò)程數(shù)據(jù)生成進(jìn)一步過(guò)程模型，并根據(jù)進(jìn)一步過(guò)程模型確定過(guò)程死區(qū)時(shí)間估計(jì)值。
50.如權(quán)利要求39所述的方法，其進(jìn)一步包括在根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)生成過(guò)程模型之前，篩選過(guò)程數(shù)據(jù)或條件過(guò)程數(shù)據(jù)。
51.如權(quán)利要求39所述的方法，其中利用所確定的過(guò)程模型生成控制或仿真塊的步驟包括生成模型預(yù)測(cè)控制塊。
52.如權(quán)利要求51所述的方法，其中生成模型預(yù)測(cè)控制塊的步驟包括生成多輸入多輸出控制器。
53.如權(quán)利要求39所述的方法，其中利用所確定的過(guò)程模型生成控制或仿真塊的步驟包括生成單輸入單輸出控制塊。
54.如權(quán)利要求39所述的方法，其中根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型的步驟包括確定單輸入單輸出過(guò)程模型。
55.如權(quán)利要求39所述的方法，其進(jìn)一步包括在根據(jù)條件過(guò)程數(shù)據(jù)生成過(guò)程模型之前，篩選過(guò)程數(shù)據(jù)或條件過(guò)程數(shù)據(jù)。
56.如權(quán)利要求39所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)包括確定噪聲的振幅為過(guò)程數(shù)據(jù)的函數(shù)。
57.如權(quán)利要求56所述的方法，其中確定噪聲振幅的步驟包括確定噪聲的振幅為過(guò)程數(shù)據(jù)的范圍的函數(shù)、過(guò)程數(shù)據(jù)的均值的函數(shù)或過(guò)程數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
58.如權(quán)利要求39所述的方法，其中將噪聲添加到過(guò)程數(shù)據(jù)的步驟包括確定噪聲的振幅為過(guò)程干擾信號(hào)的函數(shù)。
全文摘要
一種創(chuàng)建用于生成控制器(如生成MPC控制器)的過(guò)程模型的魯棒方法，將噪聲添加到在模型生成過(guò)程中所采集及使用的過(guò)程數(shù)據(jù)。特別地，創(chuàng)建參數(shù)過(guò)程模型的魯棒方法首先以已知測(cè)試輸入信號(hào)或序列為基礎(chǔ)采集過(guò)程輸出，添加隨機(jī)噪聲到所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)，然后利用標(biāo)準(zhǔn)或已知技術(shù)根據(jù)所采集的過(guò)程數(shù)據(jù)確定過(guò)程模型。與現(xiàn)有消除噪聲技術(shù)集中在生成過(guò)程模型之前清理非隨機(jī)噪聲不同，在許多時(shí)候，添加隨機(jī)零均值噪聲到過(guò)程數(shù)據(jù)使得能夠在不能以其他方法獲得過(guò)程模型參數(shù)收斂的情況下生成可接受的參數(shù)過(guò)程模型。此外，采用本技術(shù)創(chuàng)建的過(guò)程模型的置信區(qū)間一般較寬，因此在不需要人工或圖形地改變模型的條件下，提供能在許多過(guò)程情況適當(dāng)工作的模型。
文檔編號(hào)G05B13/04GK101055468SQ20071009811
公開(kāi)日2007年10月17日 申請(qǐng)日期2007年4月13日 優(yōu)先權(quán)日2006年4月13日
發(fā)明者威廉·K·沃伊斯尼斯, 阿希什·梅赫塔, 迪爾克·蒂勒 申請(qǐng)人:費(fèi)舍-柔斯芒特系統(tǒng)股份有限公司