估计用于控制工业过程的系统模型的初始状态

摘要

根据本发明，通过将合并的MLD系统模型用于工业过程的估计和随后控制，由此简化并加速基于模型的控制的设置连同初始状态的准确估计，来促进工业过程的基于模型的控制。具体地说，执行目标函数的最优化，其中目标函数包含工业过程的观测量与混合逻辑动态(MLD)系统模型的输出变量之间的差。最优化作为MLD系统模型的状态变量的函数在过去的若干时间步上执行，并遭受由MLD系统模型的动态特性定义的约束。状态变量的最优化值被保留为估计的初始状态，以便以包含非常相同的MLD系统模型的基于模型的方式进行工业过程的随后控制。单个MLD系统模型是表示工业过程子过程的各个MLD子系统模型的组合或合并，并且由此可由调试工程师在定制步长期间在厂址以及因此在比较靠后的时刻在工厂执行期间详细说明。

主权项

一种估计具有多个子过程的工业过程的系统模型的初始状态的方法，所述方法包括：‑作为状态变量x的函数最优化包括所述工业过程的观测量y与合并MLD系统模型的输出之间差的目标函数J，其中所述最优化在过去的若干时间步上执行，并且遭受由所述合并MLD系统模型的动态特性定义的约束，并且其中所述合并MLD系统模型是表示所述工业过程的所述子过程的MLD子系统模型的组合；以及‑将在最终时间步的所述状态变量的最优化值x₀保留为估计的初始状态，以便基于所述合并MLD系统模型控制所述工业过程，其中所述状态变量包括中间状态变量，所述方法的特征在于，它包括：‑从所述最优化中排除所述中间状态变量，以及‑通过评估所述MLD系统模型来在所述最终时间步模拟所述中间状态变量值，并且在估计的初始状态x₀中保留模拟的值。