模型预测控制器解决复杂问题

模型预测控制是多变量控制技术的最新发展趋势。模型预测控制器(mpc)使用数学模型来预测它们控制的过程的未来行为，然后调整它们的控制努力以产生期望的结果。mpc旨在引导多个过程变量走向各自的设定值，同时将过程输入和输出保持在指定范围内。

这不是一件容易的事。mpc必须考虑复杂的过程动力学，过程变量之间的相互作用，以及控制工作的应用与其对过程变量的影响之间的延迟。虽然现在有几个mpc作为商业软件包可用，但还没有一种技术成为所有这些问题的最终解决方案。

Foxboro公司(Foxboro, Mass)已经加入了由Predictive Control Ltd. (Foxboro在英国Northwich的姐妹公司)开发的MPC软件包Connoisseur的战斗。鉴赏家的目的是使模型预测控制不仅实用，但访问任何人与基本的过程工程知识。

这也是一项不朽的事业。MPC背后的数学比简单的比例、积分和导数计算要复杂得多。Connoisseur使用“多输入、多输出结构的线性时间序列采样数据模型”来量化这个过程的行为。为特定过程定制通用模型涉及“无偏递归最小二乘参数识别”技术。

然后是优化过程设定值的问题。MPC通常可以选择将每个过程变量保持在过程物理限制的范围内的哪个位置。某些选择将产生比其他选择更好的结果，这取决于流程的行为和约束的位置。Connoisseur使用过程模型和线性规划算法来搜索将在不违反任何约束的情况下最小化总体操作成本的设定值。

幸运的是，大多数技术细节或多或少都是自动处理的。用户需要对他们的过程有足够的了解，以指定其模型的顺序、稳定时间和采样间隔。否则，鉴赏家走用户通过配置程序，而不需要广泛的控制理论。

第一步是根据实验输入/输出数据为流程创建模型。用户可以通过手动碰撞或自动应用一系列随机扰动来练习这个过程。过程变量的测量结果告诉Connoisseur它需要知道的关于过程行为的所有信息。在此基础上，Connoisseur可以创建满足用户性能目标所需的特定控制器。

如果后续测量显示输入/输出关系发生了变化，Connoisseur甚至可以自动更新流程模型。该功能允许控制器适应不可控影响的长期影响，如设备磨损，污垢或环境条件的变化。

MPC鉴赏家生产作为这些操作的结果可能或可能不是任何给定过程的理想控制器。然而，从我所看到的情况来看，鉴赏家控制器应该特别有效地处理受长死时间，不可测量的干扰，或两者兼而有之的过程。Foxboro还声称Connoisseur比竞争对手的MPC产品更快，并且对于较小的过程更经济。

Connoisseur目前在DEC, HP, Sun和Windows NT上可用。PC实现的最低配置是运行Windows NT 4.0(或更高版本)的奔腾处理器，SVGA图形功能，至少64兆字节的RAM和2兆字节的磁盘空间，网络通信卡和Postscript打印机。Connoisseur软件(包括运行许可)标价44,800美元，可通过Foxboro获得。

欲了解更多关于Connoisseur的信息，请访问www.globalelove.com/info。

作者信息

咨询编辑，Vance J. VanDoren，体育博士，是印第安纳州西拉斐特VanDoren工业公司的总裁。

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