基于控制器动态线性化的数据驱动控制方法及在精馏过程的应用

Distillation process is one of the important parts in petrochemical production. The main characteristics of the distillation process include multiple variables, large time delay, and strong coupling interaction, which would lead to difficulty in building accurate plant model and further result in controller design trouble. To avoid relying on the accurate plant model, data-driven control method has been developed, which could design the controller by I/O data directly. This kind of control method serves the purpose of solving aforementioned control problems in complex chemical process..In this research, a controller dynamic linearisation based data-driven control method will be developed for distillation process, whose primary features include multiple influence factors, strong coupling, and difficult modeling problem. The research efforts mainly compose of optimal configuration of controller structure, controller parameter self-tuning, and system stability analysis, which are all achieved by only using system measurement data. In addition, notice that for most of complex systems, they could be decomposed into several sub-loops, which are connected via four basic connection modes, including series connection, parallel connection, feedback connection, and interconnected connection. The relationships among sub-loops will be analyzed and utilized here for data-driven controller design to improve the control performance. At last, the proposed controller will be improved and enriched to build a data-driven control framework for complex distillation process, which will be further verified in both experimental platform and practical production process.

精馏过程是石油化工生产的重要环节，该过程具有多变量、大时滞特点，且不同控制回路间相互关联、耦合严重，难以建立精确系统模型，给控制系统设计带来困难。数据驱动控制方法由于不依赖于被控对象精确数学模型，在模型不可用时，能通过利用系统输入输出数据直接进行控制器设计，有助于解决复杂化工过程中的控制问题。.本研究针对精馏过程控制问题中存在的影响因素多、耦合严重、建模困难等特点，研究基于控制器等价动态线性化的数据驱动自适应控制方案，包括直接利用系统测量数据进行控制器结构优化配置、控制器参数整定以及控制系统稳定性分析方法。同时，针对复杂系统四种基本联接结构，即串联、并联、反馈及互联联接，研究互联影响的估计方法，并设计相应的数据驱动控制方案，以提升控制效果。最后，初步建立面向复杂化工精馏过程的数据驱动控制框架，将该理论结果应用到实际化工生产环节中，验证并进一步改进该方法。

现代工业过程变得越来越复杂，建立其精确系统模型需要耗费大量经济和时间成本，不利于控制系统设计。数据驱动控制方法由于不依赖于被控对象精确数学模型，在缺乏系统模型的情况下，能通过利用系统输入输出数据直接进行控制器设计，有助于解决复杂化工过程中的控制问题。.本项目针对典型工业过程控制系统具有的多变量、大时滞、耦合强等特点，研究了基于数据驱动的控制方法。项目从理想控制器的等价动态线性化入手，将控制器的设计问题转换为控制器参数的辨识问题，同步实现了控制器结构的设计和控制器参数的整定，并且从理论上研究了针对一类非线性系统的控制系统稳定性问题。同时，针对存在不同互联结构关系的复杂系统，本项目研究了一种利用子系统间的联接结构信息改进数据驱动控制方法，为复杂系统的数据驱动控制方法提供一种可行方案。另外，项目还考虑过程控制系统中某些关键变量参数难以检测或检测滞后问题，研究了数据与机理结合的软测量方法，为反馈控制提供了基础。.本项目的理论研究提炼于工业生产过程的实际需求，有助于相关工业系统的数据驱动控制方法的创新发展；同时，生产过程中的工程实践又对理论的研究提供技术指导，有助于理论研究的不断深入。因此，本项目的理论研究与工程应用是相互促进、相辅相成的。