复杂环境下数据驱动的MPC性能监控

发布时间:2017-05-17 14:27

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【摘要】:控制器的性能监控,是保证控制器及整个工业过程平稳正常运行的一种常用手段。由于工业过程日趋复杂,传统的数据驱动的预测控制器(Model Predictive Control,MPC)的性能监控方法已经无法满足当前的需求,本文针对基于多工况和多诱因的复杂环境下的MPC性能监控方法进行研究,结合数据在多工况多诱因下的特点,提出了有效可行的数据驱动的性能监控的方法。多工况环境的性能监控中,在进行性能评估时,控制器的性能基准会随着工况的变化而变化,因此在性能评估前需要通过确定实时数据所处的工况,以确定数据所在工况对应的性能基准。本文就此问题提出了基于综合相似因子的工况判定方法,利用改进的主元分析(Principle Component Analysis,PCA)相似因子和巴氏距离(Bhattacharyya distance)相似因子,同时考虑了数据在主元方向上的变化以及在空间距离的变化,比较实时数据与历史数据的相似程度,从而获取实时数据所处的工况。在多诱因的性能监控中,即同时存在多种导致MPC性能下降的原因,若只考虑单一诱因,并不能完全诊断出导致MPC控制器性能下降的所有原因。而在多诱因的影响下,会使得不同情况下MPC的输入/输出数据特征相近,加大了性能监控的难度。本文对数据驱动的多诱因影响的MPC性能监控首先提出了一种基于巴氏距离相似因子的性能评估方法,该方法利用巴氏距离相似因子作为性能指标,由于巴氏距离考虑到了数据方差的变化,通过比较实时数据与历史数据的空间距离和方差差异,有效地放大了数据的波动变化,从而提高了性能评估的准确性。在性能评估的基础上,针对多诱因MPC性能诊断问题,本文提出了基于对支持向量机(Twin Support Vector Machine,TWSVM)和有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)相结合的分类器算法。该算法考虑到了多诱因存在的影响,对性能诊断的过程进行逐步分解,从而达到对多诱因的MPC性能诊断的目的。最后数据驱动的MPC性能监控仿真软件平台的建立,推广了本文提出的性能监控方法,该软件平台利用MATLAB GUI工具,将上述算法以代码的方式实现,软件平台的功能模块包括了数据导入,工况判定,性能评估以及性能诊断。通过导入相应的历史数据和实时数据,便可完成对于多工况多诱因影响下数据驱动的MPC性能监控。
【关键词】:数据驱动 性能监控 预测控制器 多工况多诱因 巴氏距离
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP277
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-10
  • 第一章 绪论10-19
  • 1.1 研究背景和意义10-13
  • 1.2 国内外研究现状13-16
  • 1.2.1 数据驱动的控制器的性能监控13-15
  • 1.2.2 数据驱动的MPC性能监控15
  • 1.2.3 多工况多诱因的性能监控15-16
  • 1.3 本文研究内容16-19
  • 第二章 基于综合相似因子的多工况判定19-38
  • 2.1 引言19
  • 2.2 基于综合相似因子的工况判定19-27
  • 2.2.1 一种改进的PCA相似因子21-23
  • 2.2.2 巴氏距离相似因子23-25
  • 2.2.3 综合相似因子定义25-27
  • 2.3 仿真结果27-36
  • 2.4 本章小结36-38
  • 第三章 数据驱动的多诱因MPC性能监控38-63
  • 3.1 引言38-40
  • 3.2 基于巴氏距离相似因子的性能评估40-43
  • 3.3 基于TWSVM和DAG相结合的性能诊断43-50
  • 3.3.1. TWSVM的基本原理43-45
  • 3.3.2. DAG的基本原理45-48
  • 3.3.3. 性能诊断算法48-50
  • 3.4 仿真结果50-61
  • 3.4.1 性能评估阶段仿真结果50-57
  • 3.4.2 性能诊断阶段仿真结果57-61
  • 3.5 本章小结61-63
  • 第四章 数据驱动的MPC性能监控软件平台63-75
  • 4.1 引言63
  • 4.2 MATLAB GUI简介63-64
  • 4.3 软件平台功能64-74
  • 4.3.1 软件登录界面65-67
  • 4.3.2 数据导入模块67-68
  • 4.3.3 工况判定模块68-69
  • 4.3.4 性能评估模块69-72
  • 4.3.5 性能诊断模块72-74
  • 4.4 本章小结74-75
  • 第五章 总结与展望75-77
  • 5.1 全文内容总结75-76
  • 5.2 研究内容展望76-77
  • 参考文献77-82
  • 致谢82-83
  • 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文83
  • 攻读硕士学位期间其他学术成果83-85

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号:373693

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