自动化系统的控制方法、控制装置、存储介质和处理器

    公开(公告)号:CN117930689A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410115768.7

    申请日:2024-01-26

    IPC分类号: G05B19/04

    摘要: 本申请提供了一种自动化系统的控制方法、控制装置、存储介质和处理器。该方法包括:获取当前被控变量值;获取多个备选操作变量值序列;根据当前被控变量值、备选操作变量值序列和目标映射关系,确定多个备选被控变量值序列;根据备选被控变量值序列和目标被控变量值序列,确定最优被控变量值序列;根据最优被控变量值序列,确定最优操作变量值序列,最优操作变量值序列为最优被控变量值序列对应的备选操作变量值序列;控制目标部件照最优操作变量值序列动作。该方法解决了现有技术中无法实现控制离散控制信号对应的被控变量值贴近目标轨迹运行被控变量的目标值的问题。

    一种基于子空间和曲线补偿法的带约束辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN116796556A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310791940.6

    申请日:2023-06-29

    摘要: 本发明公开了一种基于子空间和曲线补偿法的带约束辨识方法及装置,包括:构造MISO‑VARX模型参数与先验知识的约束矩阵,求解该模型的马尔可夫参数,基于马尔可夫参数确定MISO‑VARX模型的初始状态空间矩阵,基于初始状态空间矩阵确定初始一阶传递函数,基于初始状态空间矩阵求解一阶阶跃响应,在一阶阶跃响应不满足预设先验知识约束的情况下,基于预设补偿曲线对一阶阶跃响应进行补偿,基于补偿后的一阶阶跃响应对初始一阶传递函数进行更新得到目标一阶传递函数。上述过程,通过构造模型参数与系统的物理特性之间的关系式实现先验知识对于黑箱模型辨识的约束,提高模型的准确度,避免了辨识到的模型出现发散的问题。

    一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法

    公开(公告)号:CN114924489B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210861856.2

    申请日:2022-07-22

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法,通过多输入单输出系统作为基本子系统予以实现;包括:步骤一、模型设置及学习参数自选择;步骤二、参数分布建模;步骤三、数据采集和处理;步骤四、模型参数学习;步骤五、模型参数检验;步骤六、模型预测误差对比。本发明可在线自主学习过程的动态特性;可根据预设的模型参数自动选择待学习参数的类型,使待学习参数具有真实的物理意义,且在学习过程中,预设模型对模型学习的结果具有约束作用以提高模型的可靠性;对参数的学习结果进行检验、对预测结果进行评价,进一步提高模型的可靠性;采用参数死区的方式增加了模型参数的平稳性,减少因模型参数频繁变化而引起的控制效果波动。

    分解炉温度的控制方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116841187A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310770194.2

    申请日:2023-06-27

    IPC分类号: G05B11/42

    摘要: 本发明公开了一种分解炉温度的控制方法、装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取预设控制周期内的分解炉出口温度参数,其中,所述分解炉出口参数至少包括:分解炉出口温度和分解炉温度变化量;根据至少一个预设条件对所述分解炉出口温度参数进行检测,确定检测到的所述分解炉出口温度参数满足的预设条件为目标条件,其中,预设条件用于在预先配置的多个预设控制器中选出与所述目标条件对应的目标控制器;采用所述目标控制器对所述分解炉出口温度参数进行分析,确定主控制器的校正值;根据所述校正值调整所述主控制器的控制参数,其中,所述控制参数包括:所述喂煤量。本发明解决了无法对分解炉温度进行自动控制的技术问题。

    一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法

    公开(公告)号:CN114924489A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210861856.2

    申请日:2022-07-22

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法,通过多输入单输出系统作为基本子系统予以实现;包括:步骤一、模型设置及学习参数自选择;步骤二、参数分布建模;步骤三、数据采集和处理;步骤四、模型参数学习;步骤五、模型参数检验;步骤六、模型预测误差对比。本发明可在线自主学习过程的动态特性;可根据预设的模型参数自动选择待学习参数的类型,使待学习参数具有真实的物理意义,且在学习过程中,预设模型对模型学习的结果具有约束作用以提高模型的可靠性;对参数的学习结果进行检验、对预测结果进行评价,进一步提高模型的可靠性;采用参数死区的方式增加了模型参数的平稳性,减少因模型参数频繁变化而引起的控制效果波动。

    一种适用于流程工业预测控制的稳态优化方法

    公开(公告)号:CN113031451B

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110598288.7

    申请日:2021-05-31

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种适用于流程工业预测控制的稳态优化方法,包括:步骤一、构建原始稳态优化问题,设原始稳态优化问题为优化问题一;步骤二、构建松弛优化问题,设松弛优化问题为优化问题二;步骤三、采用层次分析法计算所有松弛变量权重;步骤四、计算优化问题二的最优值,构建补充约束;步骤五、改造优化问题一,设改造后且必存在可行域的稳态优化问题为优化问题三;步骤六、求优化问题三的最优解,并将其送入后续的动态控制层,同时,返回步骤四,继续下一控制周期的计算。针对稳态优化问题可行域不存在的情况,利用松弛优化问题的结果,重新构造了稳态优化的数学描述形式,确保稳态优化具有经济优化的意义和效果。

    一种PID控制系统的参数自调节的方法及系统

    公开(公告)号:CN115903464A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211699486.3

    申请日:2022-12-28

    IPC分类号: G05B11/42

    摘要: 本申请公开了一种PID控制系统的参数自调节的方法及系统,应用于工业控制技术领域。本申请中,通过对至少一个候选模型参数进行优化计算得到第一模型参数。根据第一模型参数与PID参数目标参数值的映射关系,计算得到PID参数的目标参数值,利用模糊理论,计算得到PID参数的参数变化率。判断PID参数的当前参数值与目标参数值的差距与参数变化率的大小,再对PID参数进行更新。这样,可以根据工业生产过程中的动态特性的变化,对PID控制系统的参数及时调整。因此,可以提高PID控制系统的闭环系统的稳定性。

    模型预测控制方法及装置
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115390459A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202211331029.9

    申请日:2022-10-28

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本申请公开了一种模型预测控制方法及装置。该方法包括:构建控制系统的目标预测模型,其中,目标预测模型中包括与控制系统中各输入变量对应的各子预测模型,输入变量中包括:操纵变量、可测扰动变量和不可测扰动变量;依据目标预测模型构建扰动估计模型,并基于扰动估计模型确定不可测扰动变量的估计值;获取控制系统中操纵变量的第一测量值和可测扰动变量的第二测量值;将第一测量值、第二测量值和估计值输入至目标预测模型中,确定被控变量的目标预测值,并基于目标预测值对所述控制系统进行稳态优化和动态控制。本申请解决了相关技术无法有效提升控制系统的鲁棒性的技术问题。

    用于油品在线调合的管道补偿方法

    公开(公告)号:CN111120873A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201911243313.9

    申请日:2019-12-06

    IPC分类号: F17D3/00

    摘要: 本申请实施例提出了用于油品在线调合的管道补偿方法,包括确定对应调合油品管道的在线采样数据类型,对在线采样数据进行初始化处理;通过管道入口处的油品采样装置获取预设采样周期内流入管道的第一油品参数集合,同时通过管道内的数据记录获取预设采样周期内流出管道的第二油品参数集合;获取第二油品参数集合相对于第一油品参数集合的油品流量差值,基于油品流量差值大小对第二油品参数集合中的元素进行数据更新;根据更新后的第二油品参数集合完成对管道内油品的整体估计。通过使用先进先出队列模拟了油品在线调合中的管道,补偿了由于管道过长而带来的计算误差滞后缺陷。

    混料配比控制方法、装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118737315A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410812402.5

    申请日:2024-06-21

    摘要: 本申请公开了一种混料配比控制方法、装置。其中,该方法包括:周期性地获取多个原料仓的原料组分信息;对于每个周期,基于各个原料仓在当前周期的原料组分信息和对应的出料量确定各个原料仓在当前周期的第一出料组分预测信息;依据各个原料仓在当前周期的出料组分预测信息确定将多个原料仓按照不同的出料配比值出料时,混合所得混料的第一混料组分信息和对应的混料配比成本,并以混料的第一混料组分信息满足预设的阈值范围为约束条件,确定混料配比成本最低时各个原料仓的第一目标出料配比值。本申请解决了相关技术采用人工手动方式对混料的配比进行控制,导致配比控制存在滞后性且控制效果较差的技术问题。