基于数据的化工过程无模型自适应即时学习控制方法研究

It is not a trivial task to model most chemical processes since they are multivariable, time-delay, and nonlinear in nature. And the model-based control system is also hard to obtain.At the same time, many process data are routinely measured and automatically recorded in historical databases during chemical operation. Despite the large quantities of data available, the amount of online information on critical quality variables is usually rather low. To overcome the above difficulties, a new data-based model free and adaptive Just-in-Time Learning (JITL) process controller design method will be proposed in this research project. The JITL method will be directly used in adaptive controller design based on the process I/O data, without resorting to modeling of the process. The main focus of the present research includes controller design strategy study and controller design method study with JITL technique.A control system will be built and validated by reasonabley designed numerical examples on its control peformance.A control system software will be developed as the final goal.The controller design method not only inherits the adaptability of JITL but also is independent of the mathematicl model of chemical process and thus may provide a new way for the model free data-based control study.

复杂化工过程由于具有多变量、时滞和非线性等特性而难于对其建立机理模型并据此进行控制器设计；同时，化工生产过程中存在大量的过程数据，而这些数据包含的信息却很少得到利用。针对以上问题，本项目发展一种新的基于数据的无模型自适应即时学习控制器设计方法。基于化工过程的输入输出数据，抛弃过程建模步骤，直接用即时学习(JITL)方法设计控制器，重点研究控制器设计策略及基于即时学习技术的控制器设计方法。通过本项目的实施构建一套针对复杂化工过程的控制系统，并通过合理设计的数值算例验证控制系统的控制性能，最终形成一套稳定可靠的控制系统软件包。本项目拟发展的控制器设计方法，既保留了JITL方法的自适应特性，又摆脱了对化工过程数学模型的依赖，有望为复杂化工过程的无模型数据控制研究提供一种新的思路。

要保证连续化大生产的化工过程生产操作安全稳定运行，需要对化工过程采用先进控制技术。而化工过程具有多变量、时滞和非线性等特性，因此难于对其建立机理模型并据此进行先进控制系统的设计。同时，化工生产过程中存在大量的过程数据，而这些数据包含的信息却很少得到利用。因此发展基于数据的化工过程控制理论方法既是日益复杂的化工工业发展的需求，也是化工过程控制本身发展的需求，具有十分重要的意义。.作为数据建模方法和机器学习方法的一种，即时学习法（Just-in-Time Learning, JITL）以前主要用来对化工过程建立数据模型，估计过程动态，然后该过程数据模型被结合到一个特定的更新算法来设计自适应控制器。.针对上述问题，本项目创造性地发展了一种新的无模型自适应即时学习控制理论，为复杂化工过程的基于数据的无模型控制研究提供一种新的思路。该理论具有如下三大特色：（1）利用JITL的自适应性和能离线在线同时工作的特点，将过程数据通过JITL方法直接对控制器参数进行自适应整定。（2）该方法在控制器的设计过程中只用到被控对象的输入输出数据，无需对被控对象建立数学模型，成功避免了对化工过程数学模型的依赖。（3）该方法不仅适应于化工过程的控制，也可推广应用到其他领域的控制，没有任何原则性的困难。.针对单变量和多变量非线性时滞化工过程，本项目研究了初始参考数据库的建立、针对PID和IMC控制系统设计策略以及不同JITL方法所对应的控制系统的设计及其控制效果比较，最后通过算例对控制系统的控制性能进行了验证，评价了该控制系统的鲁棒性和稳定性，发现所提出的基于数据的化工过程无模型自适应即时学习PID控制方法具有较好的控制效果。.通过本项目的研究，针对复杂化工过程，开发了一套基于数据的无模型自适应即时学习PID控制系统的数值解决方案及计算程序，最终形成一套稳定可靠的控制系统软件包，可有效模拟复杂化工过程的控制系统。