一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法

摘要

本发明公开了一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法。本发明方法首先基于焦化加热炉氧含量实时过程数据建立过程模型，挖掘出基本的过程特性；然后基于该过程模型建立预测函数控制回路，实施预测函数控制。本发明方法弥补了传统控制的不足，并有效地方便了控制器的设计，保证控制性能的提升，同时满足给定的生产性能指标。本发明提出的控制技术可以有效减少理想氧含量工艺参数与实际氧含量工艺参数之间的误差，进一步弥补了传统控制器的不足，同时保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的氧含量工艺参数达到严格控制。

主权项

1.一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法，其特征在于它的步骤如下：(1)采用响应曲线法设计氧含量过程的数学模型，具体步骤是：a.将过程的预测函数控制器停留在手动操作状态，操作拨盘使其输出有个阶跃变化，由记录仪表记录实际过程的输出值，将实际过程输出值y_L(k)的响应曲线转换成无量纲形式具体是：其中，y_L(∞)是预测函数控制器的输出有阶跃变化时的实际过程输出y_L(k)的稳态值；b.选取满足的两个时间计算点k₁和k₂，依据下式计算预测函数控制器所需要的增益K、时间常数T、时滞参数τ：K＝y_L(∞)/q₁T＝2(k₁-k₂)τ＝2k₁-k₂其中，q₁为过程的预测函数控制器输出的阶跃变化幅度；(2)设计预测函数控制器，具体步骤是：c.将步骤b得到的参数转化为拉普拉斯形式的局部受控传递函数模型：$\frac{y_m\left(s\right)}{q_1\left(s\right)}=\frac{K_m}{T_{m}s+1}{e}^{{-\tau }_{m}s}$其中，s为拉普拉斯变换算子，K_m为局部受控传递函数模型的比例常数，T_m为局部受控传递函数模型的时间常数，τ_m为局部受控传递函数模型的时滞，y_m(s)表示当前时刻过程模型的输出值的拉普拉斯变换，q₁(s)表示过程模型的预测函数控制器输出的拉普拉斯变换，K_m＝KT_m＝T；τ_m＝τd.依据步骤c计算出的模型参数设计预测函数控制器，具体步骤是：①对该对象在采样时间T_s下加一个零阶保持器离散化，得到离散模型为y_m(k+1)＝a_my_m(k)+K_m(1-a_m)u(k-L)其中y_m(k+1)，y_m(k)分别是k+1，k时刻离散模型的输出，u(k-L)是k-L时刻离散模型的输入，a_m为相应的离散模型的参数，L为相应的离散模型的时滞，L＝τ_m/T_s；②选取预测函数控制器的参考轨迹y_r(k+H)，由下式来表示y_r(k+H)＝c(k+H)-λ^H[c(k)-y(k)]c(k+H)，c(k)分别为k+H，k时刻的参考轨迹，λ^H为参考轨迹的参数，H为预测函数控制器的预测时间参数；③设定误差容许限β，求取控制误差E并依据步骤②得到的预测函数控制器参考轨迹求取控制量u(k)$E=\frac{1}{H}\left|e(k+H)\right|$其中，H是离散时刻，y_Pav(k)是k时刻离散模型的补偿输出，是控制量计算参数，u(k-1)是k-1时刻离散模型的输入。