基于新型广义预测控制的在线关键参数测量方法

摘要

本发明公开了一种基于广义预测控制的在线关键参数测量方法。关键参量的实时测量是过程控制中至关重要的问题，使用广义预测控制能够使得关键参数测量具有良好的精度和趋势。本发明提出的实时在线测量模型很好地利用了广义预测控制中的思想，实现一些时延长或难以用普通传感器测量的关键参量的实时测量，为在线关键参数测量方法提供理论基础。实现了工业过程关键参量实时在线测量，解决了锅炉控制中测量与控制的时域适配问题，提出的基于广义预测的含氧量软测量技术也为锅炉燃烧过程中其它关键参量如烟气温度的准确、实时、在线软测量开辟了新的途径，对实现燃烧系统的闭环控制和优化运行具有重要的意义。本发明同样适用于毛坯加热炉、煤气生产炉等生产过程中烟气含氧量、CO烟气含量的测量。

主权项

1、一种基于新型广义预测控制的在线关键参数测量方法，其特征是：根据过程控制的时滞特性和关键参数的测量方法，利用新型广义预测控制器，建立了基于广义预测算法的软测量预测模型，实现了过程控制关键参量的实时在线测量，具体包括测量模型建立、初始化、新型预测控制方法、反馈校正和基于新型广义预测控制的在线关键参数测量方法四个步骤：(1)建立测量模型：根据广义预测控制技术特征和过程控制时滞特性建立测量模型；(2)初始化及求解最优控制律：根据测量模型设定控制参数，利用新型广义预测控制方法求解最优控制律；(3)模型反馈校正：采用时变遗忘因子两段参数估计方法进行模型反馈校正，优化控制参数；(4)基于广义预测控制在线关键参数测量方法：根据新型广义预测控制器计算、输出关键参数测量值。