基于馬爾科夫參數(shù)的模型失配檢測(cè)與處理研究.pdf

1、隨著流程工業(yè)規(guī)?；潭鹊牟粩嗵岣?，控制系統(tǒng)日益成為提高流程工業(yè)安全性、產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益的重要手段?？刂菩阅茉u(píng)估與診斷方法能夠評(píng)價(jià)控制系統(tǒng)的表現(xiàn)，追蹤和處理問(wèn)題根源，進(jìn)而改善控制系統(tǒng)性能。模型失配是導(dǎo)致控制系統(tǒng)性能下降的重要原因之一，指的是控制系統(tǒng)中設(shè)計(jì)階段所使用的控制模型和過(guò)程模型之間的差別。它是隨著工業(yè)過(guò)程的變化而變化的，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)非常普遍，也不可避免。反饋控制機(jī)制能夠處理一定程度的模型失配，即回路會(huì)具有一定的魯棒性，但是其處理方式

2、相對(duì)保守。一旦模型失配超出了控制器的處理能力范圍，便會(huì)惡化控制性能，甚至威脅系統(tǒng)的穩(wěn)定性，帶來(lái)安全隱患。因此，對(duì)控制系統(tǒng)中模型失配的研究至關(guān)重要。
　　 本文提出了一個(gè)基于馬爾科夫參數(shù)的模型失配的檢測(cè)與處理框架，具體包括模型失配的量化、檢測(cè)、分離、后果分析和后期處理等環(huán)節(jié)。針對(duì)每個(gè)環(huán)節(jié)的問(wèn)題，提出了相應(yīng)的解決方法。本文的主要內(nèi)容如下:
　　 (1)針對(duì)模型失配的量化問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于馬爾科夫參數(shù)的模型失配量度。首先從控

3、制性能評(píng)估與診斷的角度出發(fā)，給出了模型失配量度的四個(gè)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，并分析了現(xiàn)有模型失配量度的特點(diǎn)。針對(duì)現(xiàn)有失配量度的缺陷，設(shè)計(jì)了一種基于馬爾科夫參數(shù)的模型失配量度。它不僅能夠描述參數(shù)失配和結(jié)構(gòu)失配兩種不同類型的模型變化，還可以通過(guò)子空間方法在閉環(huán)條件下直接估計(jì)得到，能夠和傳遞函數(shù)模型中具有物理意義的參數(shù)建立聯(lián)系，并能據(jù)此推導(dǎo)得到控制行為變化的量化值。最后將該量度與其他模型失配量度進(jìn)行了分類分析，發(fā)現(xiàn)該量度在可量化性、閉環(huán)可辨識(shí)性、可解釋性和

4、可拓展性等方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。這些研究為模型失配的量度選擇提供了參考，并為模型失配檢測(cè)與處理框架的研究奠定了基礎(chǔ)。
　　 (2)針對(duì)模型失配的檢測(cè)問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)子空間方法的模型失配檢測(cè)方法。該方法能夠根據(jù)具有一定激勵(lì)的歷史數(shù)據(jù)，在閉環(huán)的條件下利用子空間方法的中間結(jié)果直接估計(jì)模型失配的特征，通過(guò)閉環(huán)辨識(shí)的思想避免了外部干擾的影響;通過(guò)馬爾科夫參數(shù)矩陣的描述形式，不僅能夠檢測(cè)單回路中的模型失配與否，還能檢測(cè)出多回路中發(fā)生失

5、配的輸入輸出通道，實(shí)現(xiàn)模型失配的定位。這為模型重辨識(shí)與更新縮減了工作量，起到了很好的輔助作用。
　　 (3)針對(duì)模型失配的參數(shù)分離問(wèn)題，提出了一種基于馬爾科夫參數(shù)的參數(shù)分離方法。傳遞函數(shù)的參數(shù)通常具有一定的物理意義，也很容易被工程師所理解。對(duì)于用一階純滯后形式描述的過(guò)程模型或者通道子模型來(lái)說(shuō)，該方法能夠根據(jù)馬爾科夫參數(shù)與傳遞函數(shù)之間的關(guān)系，利用子空間方法估計(jì)得到的馬爾科夫參數(shù)來(lái)建立相應(yīng)的檢測(cè)指標(biāo)，分離出發(fā)生失配的傳遞函數(shù)參數(shù)組合

6、，從而建立了基于馬爾科夫參數(shù)的模型失配量度與物理變量之間的聯(lián)系，將從發(fā)生的模型失配追蹤到實(shí)際可能發(fā)生的物理故障。
　　 (4)針對(duì)模型失配的后果分析問(wèn)題，提出了一種模型失配對(duì)控制行為影響的量化分析方法?；诳刂苹芈房驁D和拉普拉斯交換等方法，推導(dǎo)參數(shù)失配對(duì)控制行為影響的程度，即能夠利用模型失配的大小信息來(lái)計(jì)算控制系統(tǒng)在控制性能和回路魯棒性兩個(gè)方面的變化，為評(píng)估模型失配影響的嚴(yán)重程度提供有力的依據(jù)。分析發(fā)現(xiàn):不同的參數(shù)失配會(huì)產(chǎn)生不同

7、的控制行為變化，因此不能單憑模型失配的大小評(píng)價(jià)失配的嚴(yán)重性，必須結(jié)合控制性能和回路魯棒性來(lái)考慮;具有不同時(shí)間動(dòng)態(tài)特性的過(guò)程對(duì)象，也會(huì)有不同的失配-控制行為變化關(guān)系模式。另外，該方法還可以通過(guò)簡(jiǎn)單的拓展來(lái)處理設(shè)定值跟蹤、隨機(jī)擾動(dòng)、結(jié)構(gòu)失配以及控制器設(shè)計(jì)與整定等相關(guān)問(wèn)題，具有較好的推廣性能。雖然該方法主要采用傳遞函數(shù)的參數(shù)失配形式來(lái)描述，但依據(jù)馬爾科夫參數(shù)與傳遞函數(shù)的關(guān)系，該機(jī)制同樣可以應(yīng)用到基于馬爾科夫參數(shù)量度的模型失配檢測(cè)與處理框架之中

8、。
　　 (5)針對(duì)模型失配的后期處理問(wèn)題，分析了模型失配處理措施的特點(diǎn)，并綜合性地給出了模型失配檢測(cè)與處理的框架。模型失配的量化能夠?qū)Ρ饶Ｐ褪涞拇笮〕潭?模型失配的通道檢測(cè)能夠分離出發(fā)生失配的輸入輸出通道，減少模型重辨識(shí)和模型更新的工作量;模型失配的參數(shù)分離能夠?qū)⑹渑c有物理意義的參數(shù)建立聯(lián)系，為設(shè)備檢修提供參考;模型失配的后果分析則為模型失配處理的緊急程度定級(jí)提供指導(dǎo);最后根據(jù)這些結(jié)果將給模型失配處理工作提供有效的建議。<