过程控制软件：Honeywell Experion PKS二次开发_（5）.先进控制与优化技术.docx

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先进控制与优化技术

1.概述

在工业过程控制中，先进的控制与优化技术是提高生产效率、降低能耗、提高产品质量的重要手段。HoneywellExperionPKS（ProcessKnowledgeSystem）提供了强大的平台，支持多种先进的控制与优化技术。本节将详细介绍这些技术的原理和应用，包括模型预测控制（MPC）、自适应控制、多变量控制等，并通过具体的代码和数据样例进行说明。

2.模型预测控制（MPC）

2.1原理

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制策略，通过预测未来的过程行为来优化控制动作。MPC的核心思想是在每个采样时刻，根据当前的测量值和未来的设定值，求解一个优化问题，以确定未来的控制动作。MPC通常包含以下步骤：

模型建立：建立过程的数学模型，通常使用线性或非线性模型。

预测：利用模型预测未来的过程输出。

优化：求解一个优化问题，以确定最佳的控制动作。

控制：根据优化结果调整控制变量。

2.2应用

MPC广泛应用于化工、石化、炼油、制药等行业，特别是在多变量、非线性、时滞系统中表现出色。以下是一个典型的MPC应用案例：

2.2.1案例：炼油厂温度控制

假设我们在一个炼油厂中需要控制多个反应器的温度，这些反应器之间存在相互影响。我们可以通过MPC来实现这一目标。

2.3代码示例

以下是一个简单的MPC控制器的Python代码示例，使用cvxpy库来求解优化问题。

importcvxpyascp

importnumpyasnp

#定义系统参数

num_steps=10#预测步数

num_inputs=2#控制变量数量

num_outputs=2#被控变量数量

A=np.array([[1.1,0.1],[0.1,1.1]])#系统矩阵

B=np.array([[0.5,0.0],[0.0,0.5]])#输入矩阵

C=np.array([[1.0,0.0],[0.0,1.0]])#输出矩阵

D=np.array([[0.0,0.0],[0.0,0.0]])#直接传递矩阵

#定义优化变量

u=cp.Variable((num_steps,num_inputs))#控制变量

y=cp.Variable((num_steps,num_outputs))#被控变量

#定义设定值和当前状态

setpoint=np.array([[70.0,75.0]]*num_steps)#设定值

x0=np.array([68.0,73.0])#初始状态

#定义预测模型

constraints=[]

forkinrange(num_steps):

ifk==0:

x=x0

else:

x=A@x+B@u[k-1]

y[k]=C@x+D@u[k]

constraints+=[y[k]==C@x+D@u[k]]

#定义目标函数

objective=cp.sum_squares(y-setpoint)+0.1*cp.sum_squares(u)

#定义优化问题

problem=cp.Problem(cp.Minimize(objective),constraints)

#求解优化问题

problem.solve()

#输出控制变量

print(Optimalcontrolinputs:)

print(u.value)

2.4数据样例

假设我们有一个炼油厂的温度数据集，包含两个反应器的温度测量值和控制变量值。以下是数据样例：

#温度测量值

temperature_data=np.array([

[68.0,73.0],

[69.0,74.0],

[70.0,75.0],

[71.0,76.0],

[72.0,77.0],

[73.0,78.0],

[74.0,79.0],

[75.0,80.0],

[76.0,81.0],

[77.0,82.0]

])

#控制变量值

control_data=np.array([

[0.5,0.5],

[0.6,0.6],

[0.7,0.7],