CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用課程6

1、2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用1 企業(yè)實(shí)施企業(yè)實(shí)施CIPS不僅是通過解決單純的技術(shù)問題的途徑，而是通過人、不僅是通過解決單純的技術(shù)問題的途徑，而是通過人、技術(shù)與經(jīng)營(yíng)三方面綜合集成的途徑來取得成功的技術(shù)與經(jīng)營(yíng)三方面綜合集成的途徑來取得成功的 (1) 人在人在CIPS實(shí)施過程中起到了決定性作用實(shí)施過程中起到了決定性作用 哲理、全局過程的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式哲理、全局過程的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式 、組織機(jī)構(gòu)、組織機(jī)構(gòu)(2) 人在生產(chǎn)過程中起到了核心作用人在生產(chǎn)過程中起到了核心作用 自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用水平及人們對(duì)它的認(rèn)識(shí)程度自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用水平及人們對(duì)它的認(rèn)識(shí)程度人的創(chuàng)造性工作人的創(chuàng)造性工作 (3) 人在人

2、在CIPS系統(tǒng)中的地位系統(tǒng)中的地位 涉及到社會(huì)的、經(jīng)濟(jì)的、有關(guān)人的行為及心理的、文化的等多方涉及到社會(huì)的、經(jīng)濟(jì)的、有關(guān)人的行為及心理的、文化的等多方面問題，這些方面可能成為面問題，這些方面可能成為CIPS系統(tǒng)實(shí)施工作的瓶頸。系統(tǒng)實(shí)施工作的瓶頸。 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用2 a) 工業(yè)過程復(fù)雜性工業(yè)過程復(fù)雜性 q 過程對(duì)象特性復(fù)雜過程對(duì)象特性復(fù)雜 對(duì)象的特性和反應(yīng)機(jī)理十分復(fù)雜，精確的機(jī)理建模日益困難，所得的模型對(duì)象的特性和反應(yīng)機(jī)理十分復(fù)雜，精確的機(jī)理建模日益困難，所得的模型往往具有非線性、分布參數(shù)、時(shí)變、時(shí)滯和不確定性往往具有非線性、分布參數(shù)、時(shí)變、時(shí)滯和不確定性 基于解

3、析數(shù)值計(jì)算和單一形式的模型（參數(shù)化的數(shù)學(xué)模型）很難刻畫系統(tǒng)的基于解析數(shù)值計(jì)算和單一形式的模型（參數(shù)化的數(shù)學(xué)模型）很難刻畫系統(tǒng)的真實(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，需要采用多種多樣的描述方式的描述模型來反映生產(chǎn)過程的真真實(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，需要采用多種多樣的描述方式的描述模型來反映生產(chǎn)過程的真實(shí)系統(tǒng)的行為和狀態(tài)，支持不同層次、不同要求的控制目標(biāo)實(shí)系統(tǒng)的行為和狀態(tài)，支持不同層次、不同要求的控制目標(biāo) 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)還具有多時(shí)間標(biāo)度，有時(shí)還會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)突變；動(dòng)態(tài)系統(tǒng)還具有多時(shí)間標(biāo)度，有時(shí)還會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)突變； q 環(huán)境的復(fù)雜性環(huán)境的復(fù)雜性 系統(tǒng)常常處于不確定的環(huán)境中，擾動(dòng)頻繁，且常常是不可測(cè)量的；系統(tǒng)常常處于不確定的環(huán)境中，擾動(dòng)頻繁，且常常是

4、不可測(cè)量的； q 任務(wù)的復(fù)雜性任務(wù)的復(fù)雜性 完成監(jiān)督、預(yù)測(cè)、控制、安全保護(hù)、經(jīng)濟(jì)、最優(yōu)等目標(biāo)；完成監(jiān)督、預(yù)測(cè)、控制、安全保護(hù)、經(jīng)濟(jì)、最優(yōu)等目標(biāo)； 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用3 b) 關(guān)聯(lián)性關(guān)聯(lián)性 控制對(duì)象一般是多變量的系統(tǒng)，生產(chǎn)的規(guī)模龐大，生產(chǎn)裝置的操作存在著強(qiáng)控制對(duì)象一般是多變量的系統(tǒng)，生產(chǎn)的規(guī)模龐大，生產(chǎn)裝置的操作存在著強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián) c) 信息復(fù)雜性信息復(fù)雜性 q 信息獲取存在問題信息獲取存在問題 在許多的場(chǎng)合下，關(guān)鍵變量不可測(cè)量，導(dǎo)致信息的不完全；在許多的場(chǎng)合下，關(guān)鍵變量不可測(cè)量，導(dǎo)致信息的不完全；q 信息模式復(fù)雜信息模式復(fù)雜 信息往往呈現(xiàn)定量、半定量、定性語義的模式

5、，不同深度不同層次地反映信息往往呈現(xiàn)定量、半定量、定性語義的模式，不同深度不同層次地反映實(shí)際系統(tǒng)，提供關(guān)于系統(tǒng)不同模式的信息知識(shí)。實(shí)際系統(tǒng)，提供關(guān)于系統(tǒng)不同模式的信息知識(shí)。q 傳感器和執(zhí)行器分布于過程之中，信息量龐大傳感器和執(zhí)行器分布于過程之中，信息量龐大q 信息通常受到噪聲的干擾，有效的信息的獲得較為困難信息通常受到噪聲的干擾，有效的信息的獲得較為困難2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用4 d) 知識(shí)及其表達(dá)的多樣性和復(fù)雜性知識(shí)及其表達(dá)的多樣性和復(fù)雜性 信息模式的多樣性客觀上造成了系統(tǒng)信息層次結(jié)構(gòu)的形成：信息模式的多樣性客觀上造成了系統(tǒng)信息層次結(jié)構(gòu)的形成： 越是高層的信息其數(shù)據(jù)量

6、越少，但它包含的信息知識(shí)量越大，其模式越表越是高層的信息其數(shù)據(jù)量越少，但它包含的信息知識(shí)量越大，其模式越表現(xiàn)為定性描述的知識(shí)表示；層次越低的信息其包含信息量越簡(jiǎn)單、直觀，數(shù)據(jù)現(xiàn)為定性描述的知識(shí)表示；層次越低的信息其包含信息量越簡(jiǎn)單、直觀，數(shù)據(jù)量越大，其模式越表現(xiàn)為基于定量描述的數(shù)值形式。量越大，其模式越表現(xiàn)為基于定量描述的數(shù)值形式。 信息層次結(jié)構(gòu)要求對(duì)象模型呈現(xiàn)相應(yīng)的分層結(jié)構(gòu)信息層次結(jié)構(gòu)要求對(duì)象模型呈現(xiàn)相應(yīng)的分層結(jié)構(gòu) ： 較低層的信息模型趨向與采用傳統(tǒng)的基于數(shù)值計(jì)算的微分或差分方程等模較低層的信息模型趨向與采用傳統(tǒng)的基于數(shù)值計(jì)算的微分或差分方程等模式表達(dá)，過程較高層次的模型則趨向于采用定性的符

7、號(hào)描述模型表達(dá)過程的行式表達(dá)，過程較高層次的模型則趨向于采用定性的符號(hào)描述模型表達(dá)過程的行為特性，不同層次的知識(shí)表達(dá)方法相應(yīng)于多樣性和層次性的信息處理的需要。為特性，不同層次的知識(shí)表達(dá)方法相應(yīng)于多樣性和層次性的信息處理的需要。 e) 管理、控制任務(wù)的通常是多目標(biāo)、多約束的命題管理、控制任務(wù)的通常是多目標(biāo)、多約束的命題 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用5 由一系列完成特定任務(wù)和目標(biāo)子系統(tǒng)集成而成的復(fù)雜系統(tǒng)，具有分布由一系列完成特定任務(wù)和目標(biāo)子系統(tǒng)集成而成的復(fù)雜系統(tǒng)，具有分布性（時(shí)間上的分布、空間上的分布或功能上的分布）的特點(diǎn)。性（時(shí)間上的分布、空間上的分布或功能上的分布）的特點(diǎn)。

8、 限于知識(shí)、能力、處理速度、信息、資源等因素以及待求解問題的規(guī)限于知識(shí)、能力、處理速度、信息、資源等因素以及待求解問題的規(guī)模、復(fù)雜性造成的實(shí)現(xiàn)困難，在模、復(fù)雜性造成的實(shí)現(xiàn)困難，在CIPS系統(tǒng)系統(tǒng)增強(qiáng)系統(tǒng)性能增強(qiáng)系統(tǒng)性能(快速性、可靠性、快速性、可靠性、智能程度、完成質(zhì)量智能程度、完成質(zhì)量)、有效地利用資源有效地利用資源(信息、知識(shí)、物理裝置等信息、知識(shí)、物理裝置等) ，個(gè)體，個(gè)體間的協(xié)作是必然的。間的協(xié)作是必然的。 (1) 通過并行性提高任務(wù)的完成率通過并行性提高任務(wù)的完成率 (2) 通過共享資源（信息、專門知識(shí)、物理裝置等）擴(kuò)大完成任務(wù)通過共享資源（信息、專門知識(shí)、物理裝置等）擴(kuò)大完成任務(wù)的

9、能力范圍的能力范圍 (3) 通過備份任務(wù)，采用不同的方法去完成指定任務(wù)，以提高完成通過備份任務(wù)，采用不同的方法去完成指定任務(wù)，以提高完成任務(wù)的可能性及可靠性任務(wù)的可能性及可靠性 (4) 通過避免任務(wù)間有害的相互作用通過避免任務(wù)間有害的相互作用,減少任務(wù)間的沖突減少任務(wù)間的沖突 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用6 (1) 水平協(xié)作水平協(xié)作(horizontal cooperation) 由于能力、知識(shí)處理、速度、資源利用等因素的限制，單獨(dú)由于能力、知識(shí)處理、速度、資源利用等因素的限制，單獨(dú)的個(gè)體（人的個(gè)體（人/機(jī)構(gòu)，子系統(tǒng)）都不具有解決全局問題的能力，將全機(jī)構(gòu)，子系統(tǒng)）都不具有解

10、決全局問題的能力，將全局問題分解成子問題后交給適當(dāng)?shù)膫€(gè)體采用協(xié)同工作的方式分別去局問題分解成子問題后交給適當(dāng)?shù)膫€(gè)體采用協(xié)同工作的方式分別去完成，獲得求解綜合問題的能力。完成，獲得求解綜合問題的能力。 為提高對(duì)綜合問題求解的結(jié)果的可信度，可以基于系統(tǒng)不同為提高對(duì)綜合問題求解的結(jié)果的可信度，可以基于系統(tǒng)不同個(gè)體的獨(dú)立解決問題的能力，采用不同的信息與知識(shí)或不同的信息個(gè)體的獨(dú)立解決問題的能力，采用不同的信息與知識(shí)或不同的信息處理機(jī)制獲得問題的結(jié)果，通過個(gè)體之間的相互作用，最終獲得高處理機(jī)制獲得問題的結(jié)果，通過個(gè)體之間的相互作用，最終獲得高可靠性的結(jié)果?？煽啃缘慕Y(jié)果。 2021-12-25CIMS和CI

11、PS技術(shù)與應(yīng)用7 (2) 樹型協(xié)作樹型協(xié)作(tree cooperation) 系統(tǒng)中高層的功能系統(tǒng)或人系統(tǒng)中高層的功能系統(tǒng)或人/群體依據(jù)下層獲得的結(jié)果做出進(jìn)一步群體依據(jù)下層獲得的結(jié)果做出進(jìn)一步處理工作。處理工作。 (3) 循環(huán)協(xié)作循環(huán)協(xié)作(recursive cooperation) 為了求得問題的結(jié)果，系統(tǒng)的個(gè)體之間相互依賴，往復(fù)協(xié)作。為了求得問題的結(jié)果，系統(tǒng)的個(gè)體之間相互依賴，往復(fù)協(xié)作。 (4) 混雜協(xié)作混雜協(xié)作(hybrid cooperation) 整個(gè)系統(tǒng)在某些級(jí)上采用水平協(xié)作的類型，而在系統(tǒng)整體上又是整個(gè)系統(tǒng)在某些級(jí)上采用水平協(xié)作的類型，而在系統(tǒng)整體上又是樹型協(xié)作或循環(huán)協(xié)作類型，

12、或整體上采用水平協(xié)作類型而局部上采用樹樹型協(xié)作或循環(huán)協(xié)作類型，或整體上采用水平協(xié)作類型而局部上采用樹型或循環(huán)協(xié)作類型。型或循環(huán)協(xié)作類型。 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用8 CIPS系統(tǒng)內(nèi)主要存在任務(wù)共享系統(tǒng)內(nèi)主要存在任務(wù)共享(Task sharing )、結(jié)果共享、結(jié)果共享(Result sharing )兩種協(xié)作形式：兩種協(xié)作形式： 任務(wù)共享任務(wù)共享 各系統(tǒng)相互協(xié)作，分擔(dān)各子任務(wù)的處理負(fù)荷，而且當(dāng)一個(gè)單元的各系統(tǒng)相互協(xié)作，分擔(dān)各子任務(wù)的處理負(fù)荷，而且當(dāng)一個(gè)單元的任務(wù)太重而無法完成時(shí)，它將把任務(wù)分解，讓其它單元承擔(dān)并完成。任務(wù)太重而無法完成時(shí)，它將把任務(wù)分解，讓其它單元承擔(dān)并

13、完成。 結(jié)果共享結(jié)果共享 系統(tǒng)內(nèi)的各單元相互傳遞并共同利用根據(jù)不同觀點(diǎn)方法所得出的系統(tǒng)內(nèi)的各單元相互傳遞并共同利用根據(jù)不同觀點(diǎn)方法所得出的有關(guān)總體問題得部分結(jié)果，通過相互交換部分暫時(shí)得結(jié)果相互協(xié)同工有關(guān)總體問題得部分結(jié)果，通過相互交換部分暫時(shí)得結(jié)果相互協(xié)同工作作 。 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用9 - 沖突的消解沖突的消解資源沖突、目標(biāo)沖突、結(jié)果沖突資源沖突、目標(biāo)沖突、結(jié)果沖突 - CSCW(Computer Supported cooperative Work)理論與應(yīng)用理論與應(yīng)用 - 群件技術(shù)群件技術(shù) - 分布式智能控制理論和方法、分布式智能控制理論和方法、MAS 多智

14、能體多智能體Multi Agent System、 移動(dòng)智能體移動(dòng)智能體mobile Agent System - 人人-人、人人、人-機(jī)系統(tǒng)機(jī)系統(tǒng)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用10 CIPS系統(tǒng)本質(zhì)上是一類混雜（系統(tǒng)本質(zhì)上是一類混雜（Hybrid）系統(tǒng)）系統(tǒng): 離散事件系統(tǒng)和連續(xù)時(shí)離散事件系統(tǒng)和連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的混合，分布參數(shù)和集中參數(shù)的混合，符號(hào)系統(tǒng)與數(shù)值系統(tǒng)的混合，間系統(tǒng)的混合，分布參數(shù)和集中參數(shù)的混合，符號(hào)系統(tǒng)與數(shù)值系統(tǒng)的混合，模糊系統(tǒng)和精確系統(tǒng)的混合，定量系統(tǒng)與定性系統(tǒng)混合。模糊系統(tǒng)和精確系統(tǒng)的混合，定量系統(tǒng)與定性系統(tǒng)混合。信息和數(shù)據(jù)獲取與處理 系統(tǒng)的控制、決策依賴于獲

15、取數(shù)量眾多，性質(zhì)各異的定量、半定量、系統(tǒng)的控制、決策依賴于獲取數(shù)量眾多，性質(zhì)各異的定量、半定量、定性語義的不同模式、不同深度及不同層次的過程信息。數(shù)據(jù)信息常常因定性語義的不同模式、不同深度及不同層次的過程信息。數(shù)據(jù)信息常常因受工業(yè)噪聲、傳感器精度、傳感器故障以及檢測(cè)技術(shù)技術(shù)手段等因素的影受工業(yè)噪聲、傳感器精度、傳感器故障以及檢測(cè)技術(shù)技術(shù)手段等因素的影響，不夠精確、不一致、不完整，有些信息不能以定量的形式表達(dá)。響，不夠精確、不一致、不完整，有些信息不能以定量的形式表達(dá)。 1. 過程數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)過程數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù) 數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)校正、濾波等預(yù)處理手，將真實(shí)信號(hào)從含有噪聲數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)校正、濾

16、波等預(yù)處理手，將真實(shí)信號(hào)從含有噪聲的混合信號(hào)分離出來的混合信號(hào)分離出來2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用11 (1) 隨機(jī)誤差的處理隨機(jī)誤差的處理 數(shù)字濾波方法數(shù)字濾波方法 利用信號(hào)與噪聲隨自變量改變的頻率不同將真實(shí)信利用信號(hào)與噪聲隨自變量改變的頻率不同將真實(shí)信號(hào)與噪聲分離。高通濾波、低通濾波、數(shù)據(jù)平滑等號(hào)與噪聲分離。高通濾波、低通濾波、數(shù)據(jù)平滑等 數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)(Data Reconciliation )技術(shù)技術(shù) 根據(jù)由物料平衡和能量平衡根據(jù)由物料平衡和能量平衡等方程建立起來的精確數(shù)學(xué)模型，以估計(jì)值和測(cè)量值的方差最小為目標(biāo)，等方程建立起來的精確數(shù)學(xué)模型，以估計(jì)值和測(cè)量值的方差

17、最小為目標(biāo)，構(gòu)造估計(jì)模型，為測(cè)量數(shù)據(jù)提供一個(gè)最優(yōu)估計(jì)，以及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)誤差構(gòu)造估計(jì)模型，為測(cè)量數(shù)據(jù)提供一個(gè)最優(yōu)估計(jì)，以及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)誤差的存在，近而剔除或補(bǔ)償其影響。的存在，近而剔除或補(bǔ)償其影響。(2) 顯著誤差的處理顯著誤差的處理 a) 基于理論分析可能導(dǎo)致顯著誤差的因素并進(jìn)行相應(yīng)處理基于理論分析可能導(dǎo)致顯著誤差的因素并進(jìn)行相應(yīng)處理 b) 基于硬件冗余，借助不同的測(cè)量手段對(duì)同一過程變量進(jìn)行測(cè)量，基于硬件冗余，借助不同的測(cè)量手段對(duì)同一過程變量進(jìn)行測(cè)量，通過結(jié)果比較來識(shí)別顯著誤差。通過結(jié)果比較來識(shí)別顯著誤差。 c) 基于測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行檢驗(yàn)基于測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行檢驗(yàn)(統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、殘差

18、分析、統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、殘差分析、廣義似然法、貝葉斯、主元分析法廣義似然法、貝葉斯、主元分析法)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用12 化工過程測(cè)量的基本模型可以表示為：化工過程測(cè)量的基本模型可以表示為： exy )1( ny) 1( nx) 1( ne其中：其中：為被測(cè)變量測(cè)量值；為被測(cè)變量測(cè)量值；為被測(cè)變量真實(shí)值；為被測(cè)變量真實(shí)值；代表測(cè)量誤差。代表測(cè)量誤差。 0),(./)(221uxFtsiMiniiniyx ixyi2iuu其中：其中：是測(cè)量數(shù)據(jù)是測(cè)量數(shù)據(jù)的估計(jì)的估計(jì)是測(cè)量誤差的方差是測(cè)量誤差的方差是未測(cè)向量是未測(cè)向量的估計(jì)值的估計(jì)值 2021-12-25CIMS和CIPS

19、技術(shù)與應(yīng)用13 數(shù)據(jù)變換影響過程模型的精度和非線性映射能力以及數(shù)值優(yōu)化算法的數(shù)據(jù)變換影響過程模型的精度和非線性映射能力以及數(shù)值優(yōu)化算法的運(yùn)行結(jié)果。包括標(biāo)度運(yùn)行結(jié)果。包括標(biāo)度(Scaling)、轉(zhuǎn)換和權(quán)函數(shù)三各方面、轉(zhuǎn)換和權(quán)函數(shù)三各方面 標(biāo)度標(biāo)度 對(duì)工業(yè)過程中出現(xiàn)的工程單位不同或數(shù)值數(shù)量級(jí)相差較大的測(cè)對(duì)工業(yè)過程中出現(xiàn)的工程單位不同或數(shù)值數(shù)量級(jí)相差較大的測(cè)量數(shù)據(jù)，利用合適的因子進(jìn)行標(biāo)度，避免因?yàn)橛?jì)算機(jī)字長(zhǎng)而丟失有用信息量數(shù)據(jù)，利用合適的因子進(jìn)行標(biāo)度，避免因?yàn)橛?jì)算機(jī)字長(zhǎng)而丟失有用信息或引起算法的不穩(wěn)定。或引起算法的不穩(wěn)定。 轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換 包括直接轉(zhuǎn)換和尋找新變量代替原變量，通過轉(zhuǎn)換可有效地降包括直接轉(zhuǎn)換

20、和尋找新變量代替原變量，通過轉(zhuǎn)換可有效地降低原對(duì)象的非線性特性低原對(duì)象的非線性特性(如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換)。 權(quán)函數(shù)權(quán)函數(shù) 實(shí)現(xiàn)對(duì)變量動(dòng)態(tài)特性的補(bǔ)償，使穩(wěn)態(tài)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)過程動(dòng)態(tài)估實(shí)現(xiàn)對(duì)變量動(dòng)態(tài)特性的補(bǔ)償，使穩(wěn)態(tài)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)過程動(dòng)態(tài)估計(jì)成為可能。計(jì)成為可能。2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用14 2. 過程數(shù)據(jù)的軟測(cè)量技術(shù)過程數(shù)據(jù)的軟測(cè)量技術(shù) 軟測(cè)量技術(shù)的理論根源是軟測(cè)量技術(shù)的理論根源是20世紀(jì)世紀(jì)70年代年代Brosillow提出的推斷控制。提出的推斷控制。 把自動(dòng)控制技術(shù)與生產(chǎn)工藝過程知識(shí)有機(jī)結(jié)合起來，應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)把自動(dòng)控制技術(shù)與生產(chǎn)工藝過程知識(shí)有機(jī)結(jié)合起來，應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)生

21、產(chǎn)過程中一些難于測(cè)量或不能測(cè)量的重要變量生產(chǎn)過程中一些難于測(cè)量或不能測(cè)量的重要變量(主導(dǎo)變量主導(dǎo)變量)，選擇另外一，選擇另外一些容易測(cè)量的變量些容易測(cè)量的變量(輔助變量或二次變量輔助變量或二次變量)，通過構(gòu)成某種數(shù)學(xué)關(guān)系來推斷，通過構(gòu)成某種數(shù)學(xué)關(guān)系來推斷和估計(jì)，以軟件來代替硬件和估計(jì)，以軟件來代替硬件(傳感器傳感器)功能。功能。),(1udfy 過程過程ud1d2yy 主導(dǎo)變量；主導(dǎo)變量； 可測(cè)的輔助變量可測(cè)的輔助變量d1 可測(cè)擾動(dòng)；可測(cè)擾動(dòng)； d2 不可測(cè)擾動(dòng)；不可測(cè)擾動(dòng)；u 控制變量控制變量2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用15 軟測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)軟測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)測(cè)量數(shù)據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)預(yù)

22、處理模塊預(yù)處理模塊簡(jiǎn)單機(jī)理模型簡(jiǎn)單機(jī)理模型軟測(cè)量模型軟測(cè)量模型長(zhǎng)期校正模塊長(zhǎng)期校正模塊初始模型初始模型在線校正模型在線校正模型歷史數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)模型參數(shù)模型參數(shù)修正的模型參數(shù)修正的模型參數(shù)歷史數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)化驗(yàn)數(shù)據(jù)化驗(yàn)數(shù)據(jù)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用16 (1) 機(jī)理方法機(jī)理方法 基于物料平衡、能量平衡、動(dòng)量平衡、相平衡、傳熱傳質(zhì)等基本基于物料平衡、能量平衡、動(dòng)量平衡、相平衡、傳熱傳質(zhì)等基本動(dòng)力學(xué)方程動(dòng)力學(xué)方程(2) 經(jīng)驗(yàn)方法經(jīng)驗(yàn)方法系統(tǒng)辯識(shí)系統(tǒng)辯識(shí) 用測(cè)量數(shù)據(jù)直接求取模型的方法用測(cè)量數(shù)據(jù)直接求取模型的方法參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì) 根據(jù)既定的模型結(jié)構(gòu)由測(cè)量數(shù)據(jù)確定參數(shù)的方法根據(jù)既定的模

23、型結(jié)構(gòu)由測(cè)量數(shù)據(jù)確定參數(shù)的方法a) a) 基于狀態(tài)估計(jì)的方法基于狀態(tài)估計(jì)的方法Luenberger觀測(cè)器、觀測(cè)器、Kalman濾波器濾波器b) b) 基于回歸分析的方法基于回歸分析的方法最小二乘法、主元回歸法、部分最小二乘法最小二乘法、主元回歸法、部分最小二乘法(PLS)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用17 (3) 基于人工智能方法基于人工智能方法a)a)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)b)b)模糊技術(shù)模糊技術(shù)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用18 3. 復(fù)雜過程數(shù)據(jù)處理技術(shù)復(fù)雜過程數(shù)據(jù)處理技術(shù) 不同信息控制與決策層次之間的信息表達(dá)、傳遞、通訊和融合處理機(jī)不同信息控制

24、與決策層次之間的信息表達(dá)、傳遞、通訊和融合處理機(jī)制，混雜信息的變換、信息與數(shù)據(jù)的壓縮、信息特征的提取與恢復(fù)、信息制，混雜信息的變換、信息與數(shù)據(jù)的壓縮、信息特征的提取與恢復(fù)、信息與數(shù)據(jù)的挖掘。與數(shù)據(jù)的挖掘。 復(fù)雜工業(yè)對(duì)象模型化 (1) 模型化方法模型化方法 白箱方法、灰箱方法、黑箱方法白箱方法、灰箱方法、黑箱方法(3) 分層系統(tǒng)信息模式的非同態(tài)性導(dǎo)致系統(tǒng)模型形式的復(fù)雜化分層系統(tǒng)信息模式的非同態(tài)性導(dǎo)致系統(tǒng)模型形式的復(fù)雜化(2) 模型化的精度和模型的適應(yīng)性模型化的精度和模型的適應(yīng)性2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用19 基于模型的控制和基于知識(shí)的控制 (1)基于模型的控制技術(shù)基于模型的

25、控制技術(shù)實(shí)例：預(yù)測(cè)控制技術(shù) 預(yù)測(cè)控制技術(shù)的產(chǎn)生并不是理論發(fā)展的需要，而首先是工業(yè)實(shí)踐向控制預(yù)測(cè)控制技術(shù)的產(chǎn)生并不是理論發(fā)展的需要，而首先是工業(yè)實(shí)踐向控制提出的挑戰(zhàn)。提出的挑戰(zhàn)。 現(xiàn)代控制理論現(xiàn)代控制理論(基于狀態(tài)空間的分析設(shè)計(jì)方法、最優(yōu)性能指標(biāo)的設(shè)計(jì)理基于狀態(tài)空間的分析設(shè)計(jì)方法、最優(yōu)性能指標(biāo)的設(shè)計(jì)理論論)取得空前成果但仍面臨巨大挑戰(zhàn)：取得空前成果但仍面臨巨大挑戰(zhàn)：i) 現(xiàn)代控制理論的基點(diǎn)是對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型現(xiàn)代控制理論的基點(diǎn)是對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型ii) 工業(yè)對(duì)象的結(jié)構(gòu)、參數(shù)和環(huán)境都具有很大的不確定性工業(yè)對(duì)象的結(jié)構(gòu)、參數(shù)和環(huán)境都具有很大的不確定性(魯棒性魯棒性/最優(yōu)性最優(yōu)性)iii) 工業(yè)控制中必

26、須考慮到控制手段的經(jīng)濟(jì)性，對(duì)工業(yè)控制計(jì)算機(jī)的工業(yè)控制中必須考慮到控制手段的經(jīng)濟(jì)性，對(duì)工業(yè)控制計(jì)算機(jī)的 要求不能太高要求不能太高(簡(jiǎn)易性簡(jiǎn)易性/實(shí)時(shí)性實(shí)時(shí)性)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用20 A) 預(yù)測(cè)控制的基本構(gòu)成預(yù)測(cè)控制的基本構(gòu)成i) 預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型根據(jù)對(duì)象的歷史信息和未來的輸入預(yù)測(cè)其未來的輸出根據(jù)對(duì)象的歷史信息和未來的輸入預(yù)測(cè)其未來的輸出(動(dòng)態(tài)行為動(dòng)態(tài)行為)。模型的功能模型的功能狀態(tài)方程狀態(tài)方程傳遞函數(shù)傳遞函數(shù)階躍響應(yīng)階躍響應(yīng)脈沖響應(yīng)脈沖響應(yīng)非線性模型非線性模型.漸近穩(wěn)定的線性對(duì)象，非參漸近穩(wěn)定的線性對(duì)象，非參數(shù)模型數(shù)模型ii) 滾動(dòng)優(yōu)化滾動(dòng)優(yōu)化 通過優(yōu)化控制算法，追

27、求某一性能指標(biāo)的最優(yōu)來確定未來的控通過優(yōu)化控制算法，追求某一性能指標(biāo)的最優(yōu)來確定未來的控制作用。制作用。 性能指標(biāo)構(gòu)造通常基于對(duì)象輸出在未來采樣點(diǎn)上跟蹤某一期望性能指標(biāo)構(gòu)造通?；趯?duì)象輸出在未來采樣點(diǎn)上跟蹤某一期望軌跡的方差為最小；控制能量最小而同時(shí)保持輸出在某一給定的范軌跡的方差為最??；控制能量最小而同時(shí)保持輸出在某一給定的范圍等圍等 有限時(shí)段的滾動(dòng)優(yōu)化，優(yōu)化不是一次離線進(jìn)行，而是反復(fù)在線有限時(shí)段的滾動(dòng)優(yōu)化，優(yōu)化不是一次離線進(jìn)行，而是反復(fù)在線進(jìn)行進(jìn)行2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用21 預(yù)測(cè)控制的基本構(gòu)成預(yù)測(cè)控制的基本構(gòu)成(續(xù)續(xù))iii) 反饋校正反饋校正 閉環(huán)控制算法閉環(huán)控

28、制算法(不僅基于模型，同時(shí)利用實(shí)際輸出的反饋值不僅基于模型，同時(shí)利用實(shí)際輸出的反饋值)。 基于優(yōu)化性能指標(biāo)確定了一系列未來的控制作用后，為了防止基于優(yōu)化性能指標(biāo)確定了一系列未來的控制作用后，為了防止模型失配或環(huán)境的干擾引起的控制效果與理想狀態(tài)的偏離，通常的模型失配或環(huán)境的干擾引起的控制效果與理想狀態(tài)的偏離，通常的作法不是把求得的控制作用序列逐一全部實(shí)施，而只是實(shí)現(xiàn)本時(shí)刻作法不是把求得的控制作用序列逐一全部實(shí)施，而只是實(shí)現(xiàn)本時(shí)刻的控制作用，到下一采樣時(shí)刻，首先檢測(cè)對(duì)象的實(shí)際輸出，并利用的控制作用，到下一采樣時(shí)刻，首先檢測(cè)對(duì)象的實(shí)際輸出，并利用它對(duì)基于模型的相應(yīng)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正，在進(jìn)行新的優(yōu)化。它對(duì)

29、基于模型的相應(yīng)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正，在進(jìn)行新的優(yōu)化。2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用22 B) 動(dòng)態(tài)矩陣控制算法動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(DMC)i) 預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型 對(duì)于漸近穩(wěn)定的對(duì)象，動(dòng)態(tài)信息可近似用單位階躍響應(yīng)的采樣對(duì)于漸近穩(wěn)定的對(duì)象，動(dòng)態(tài)信息可近似用單位階躍響應(yīng)的采樣參數(shù)構(gòu)成有限集合描述：參數(shù)構(gòu)成有限集合描述：Naaa.,21 根據(jù)線性系統(tǒng)的比例疊加性質(zhì)，可以利用上述的階躍響應(yīng)模型根據(jù)線性系統(tǒng)的比例疊加性質(zhì)，可以利用上述的階躍響應(yīng)模型參數(shù)預(yù)測(cè)對(duì)象在未來時(shí)刻的輸出值。參數(shù)預(yù)測(cè)對(duì)象在未來時(shí)刻的輸出值。 在在k時(shí)刻控制作用有一增量時(shí)，在其作用下未來深刻的輸出時(shí)刻控制作用有一增量時(shí)，在其作

30、用下未來深刻的輸出 在在M個(gè)連續(xù)的控制增量個(gè)連續(xù)的控制增量 u(k), , u(k+M-1)的作用下未來時(shí)刻的作用下未來時(shí)刻輸出值輸出值(B-1)()|()|(01kuakikykikyiNi., 1(B-2),min(110) 1()|()|(iMjjiMjkuakikykikyNi., 1(B-3)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用23 預(yù)測(cè)模型（單位階躍響應(yīng)）預(yù)測(cè)模型（單位階躍響應(yīng)）2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用24 ii) 滾動(dòng)優(yōu)化滾動(dòng)優(yōu)化動(dòng)態(tài)矩陣控制算法動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)1) 在每一時(shí)刻在每一時(shí)刻k， M個(gè)連續(xù)的控制增量個(gè)連續(xù)的控制增量 u(k),

31、 , u(k+M-1)(控制控制時(shí)域時(shí)域)，使被控對(duì)象在其作用下未來，使被控對(duì)象在其作用下未來P個(gè)時(shí)刻個(gè)時(shí)刻(優(yōu)化時(shí)域優(yōu)化時(shí)域)的輸出預(yù)測(cè)值的輸出預(yù)測(cè)值 盡可能接近給定的期望值盡可能接近給定的期望值w(K+i), i = 1, , P，規(guī)定，規(guī)定M P，P N ，同時(shí)考慮控制增量變化不能過分劇烈的要求構(gòu)成優(yōu)化性能指，同時(shí)考慮控制增量變化不能過分劇烈的要求構(gòu)成優(yōu)化性能指標(biāo)為：標(biāo)為：)|(kikyMMjjPiMijkurkikyikwqkJ1221) 1()|()()(min(B-4) 在不考慮約束的情況下，求在不考慮約束的情況下，求 在預(yù)在預(yù)測(cè)模型測(cè)模型(B-3)下使性能指標(biāo)下使性能指標(biāo)(B-4

32、)最小的優(yōu)化問題最小的優(yōu)化問題 TMMkukuk) 1(.)()(u2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用25 基于模型的預(yù)測(cè)控制基于模型的預(yù)測(cè)控制Referencek+Mk+PProcessModel PredictionfuturepastInput2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用26 模型輸出反饋校正模型輸出反饋校正kk - jk+py(k-j)u(k-j)ym (k+j| k)u (k+j )yp (k+j| k-1)y(k)yp(k|k-1)d(k)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用27 kk+mk - j過去當(dāng)前未來控制時(shí)域預(yù)測(cè)時(shí)域k+py(

33、k-j)u(k-j)y (k+j| k)u (k+j| k)設(shè)定值軌跡基于模型的預(yù)測(cè)控制機(jī)制基于模型的預(yù)測(cè)控制機(jī)制2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用28 動(dòng)態(tài)矩陣控制算法動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)2) 以向量的形式改寫以向量的形式改寫(B-3)、 (B-4)()()(0kkkMPPMuAyy(B-5) 其中：其中：)|(.)|1()(kPkykkykMMPMy)|(.)|1()(000kPkykkykPy111.0.MPPMaaaaaA22)()()()(minRMPMPkkkkJQuyw(B-6)TPPkwkwk)(),.,1()(w 其中：其中：Pqqdiag,.,1QMrrdi

34、ag,.,1R2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用29 動(dòng)態(tài)矩陣控制算法動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)3)220)()()()()(minRMMPPkkkkkJQuuAyw (B-5)代入代入 (B-6)(B-7) 求極值的必要條件：求極值的必要條件：0u)()(kdkdJM 得到：得到：)()()()(01kkkPPTTMywQARQAAu 僅將控制作用序列中即時(shí)控制質(zhì)量構(gòu)成控制作用施加給對(duì)象：僅將控制作用序列中即時(shí)控制質(zhì)量構(gòu)成控制作用施加給對(duì)象：)()()()(0kkkkuPPTMTywduC(B-8)(B-9) 其中：其中：PTTTTdd11)(QARQAACd(B-10)001 T

35、C表示取首元素運(yùn)算表示取首元素運(yùn)算控制向量控制向量2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用30 動(dòng)態(tài)矩陣控制算法動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)4)iii) 反饋校正反饋校正 k時(shí)刻將控制時(shí)刻將控制u(k)加于對(duì)象，相當(dāng)于在對(duì)象得輸入端加了一個(gè)幅值為加于對(duì)象，相當(dāng)于在對(duì)象得輸入端加了一個(gè)幅值為 u(k)的階躍激勵(lì)，根據(jù)的階躍激勵(lì)，根據(jù)(B-2)可以計(jì)算在控制作用下未來時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)可以計(jì)算在控制作用下未來時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值：值：)()()(01kukkNNayy(B-11) 經(jīng)移位處理，可以作為經(jīng)移位處理，可以作為k+1時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值進(jìn)行新的優(yōu)化計(jì)算。但時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值進(jìn)行新的優(yōu)化計(jì)算。但是由于

36、實(shí)際過程中存在模型失配、環(huán)境干擾等因素，由是由于實(shí)際過程中存在模型失配、環(huán)境干擾等因素，由(B-11)得到的預(yù)測(cè)得到的預(yù)測(cè)值肯定偏離實(shí)際值，需要利用實(shí)時(shí)檢測(cè)信息進(jìn)行反饋校正：值肯定偏離實(shí)際值，需要利用實(shí)時(shí)檢測(cè)信息進(jìn)行反饋校正： 構(gòu)造輸出誤差：構(gòu)造輸出誤差：)|1()1()1(1kkykyke(B-12) 采用對(duì)采用對(duì)e(k+1)加權(quán)的方式對(duì)輸出的預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正加權(quán)的方式對(duì)輸出的預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正)1()()1(1kekkNcorhyy(B-13)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用31 模型輸出反饋校正模型輸出反饋校正kk - jk+py(k-j)u(k-j)ym (k+j| k)u

37、(k+j )yp (k+j| k-1)y(k)yp(k|k-1)d(k)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用32 動(dòng)態(tài)矩陣控制算法動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)5) 其中：其中：)1|()1|1()1(kNkykkykcorcorcory為校正后的輸出預(yù)測(cè)向量為校正后的輸出預(yù)測(cè)向量TNhh1h為校正向量為校正向量 在在k+1時(shí)刻，時(shí)間基點(diǎn)的變動(dòng)，時(shí)刻，時(shí)間基點(diǎn)的變動(dòng)，k+1時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值可以通過時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值可以通過 移位獲得，構(gòu)造移位陣：移位獲得，構(gòu)造移位陣：)1(kcory10010100010S2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用33 動(dòng)態(tài)矩陣控制算法動(dòng)態(tài)矩陣控制算法

38、(續(xù)續(xù)6)k+1輸出初始預(yù)測(cè)值為：輸出初始預(yù)測(cè)值為：)1()1(0kykcorNSy(B-14) 基于基于(B-14)又可以像上述以又可以像上述以k時(shí)刻為基點(diǎn)的方法進(jìn)行時(shí)刻為基點(diǎn)的方法進(jìn)行k+1時(shí)刻的優(yōu)時(shí)刻的優(yōu)化計(jì)算，反復(fù)在線進(jìn)行?；?jì)算，反復(fù)在線進(jìn)行。2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用34 動(dòng)態(tài)矩陣控制動(dòng)態(tài)矩陣控制10001001000010.Pdd.11zz對(duì)象對(duì)象0PPINaa.11Z0.01Nhh.1控制控制預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)校正校正)(kwpTd)(ku)(ku) 1( ky)|1(kky)(1kyN)(1kyN)(0kyp)(0kyN) 1(0kyN) 1(kycor) 1(

39、kehS2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用35 C) 多變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)矩陣控制多變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)矩陣控制 設(shè)被控對(duì)象有設(shè)被控對(duì)象有m個(gè)控制輸入，個(gè)控制輸入，p個(gè)輸出，假定已測(cè)得每一輸出個(gè)輸出，假定已測(cè)得每一輸出yi對(duì)每對(duì)每一輸入一輸入uj的階躍響應(yīng)的階躍響應(yīng)aij(t)，則模型向量表達(dá)為：，則模型向量表達(dá)為：TijijijNaa)()1(a(C-1)Pi., 1mj., 1i) 預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型)()()(0,1,kukkjijNiNiayy 考慮考慮uj有一個(gè)增量有一個(gè)增量 uj(k)時(shí)時(shí),yi在未來在未來N個(gè)時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值個(gè)時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值：(C-2)|(.)|1()(1 ,

40、1 ,1,kNkykkykiiNiy)|(.)|1()(0 ,0 ,0,kNkykkykiiNiy2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用36 多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)1) 在在uj依次有依次有M個(gè)增量個(gè)增量 uj(k), , uj(k+M)時(shí)時(shí),yi在未來在未來P個(gè)時(shí)刻的輸出個(gè)時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值預(yù)測(cè)值：)()()(,0,kkkMjijPiPMiuAyy(C-3)|(.)|1()(,kNkykkykMiMiPMiy)|(.)|1()(0 ,0 ,0,kNkykkykiiPiy) 1()() 1 ()(0) 1 (MPaPaaMaaijijijijijijA) 1

41、(.)()(,MkukukjjMju2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用37 多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)2) 根據(jù)線性系統(tǒng)的疊加性質(zhì)處理系統(tǒng)輸出根據(jù)線性系統(tǒng)的疊加性質(zhì)處理系統(tǒng)輸出yi受到受到u1, , um共同作用時(shí)共同作用時(shí)的情況：的情況：)()()(10,1,kukkjmjijNiNiayy(C-4)u1, , um從從k時(shí)刻起均變化時(shí)刻起均變化M次時(shí)，共同作用時(shí)的情況：次時(shí)，共同作用時(shí)的情況：mjMjijPiPMikkk1,0,)()()(uAyy(C-5)為了簡(jiǎn)潔化，記：為了簡(jiǎn)潔化，記：)(.)()(1,1, 11kkkNpNNyyy)(.)()(0

42、,0, 10kkkNpNNyyy2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用38 多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)3)(.)()(, 1kkkPMpPMPMyyy)(.)()(0,0, 10kkkPpPPyyypmpmaaaaA1111pmpmAAAAA1111則可得到一般的多變量系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型：則可得到一般的多變量系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型：)()()(01kukkNNAyy(C-6)()()(0kkkMPPMuAyy(C-7)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用39 多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)4)ii) 滾動(dòng)優(yōu)化滾動(dòng)優(yōu)化22)()()()(mi

43、nRMPMkkkkJQuyw)()()(1kkkpWWWpikWkWkiii, 1,) 1() 1()(W),(1pQQdiagblockQ)(),1 (PqqdiagiiiQ),(1mdiagblockRRR)(),1 (PrrdiagRjjjpi, 1mj, 1在不考慮約束的情況下，可以求得全部控制增量：在不考慮約束的情況下，可以求得全部控制增量：(C-8)()()()(01kkkPTTMywQARQAAu(C-9)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用40 多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)5)即時(shí)控制增量：即時(shí)控制增量：)()()(0kkkPywDu(C-10

44、)(C-11)TmpTmTpTTTddddQARQAALD11111)(000100001L維mMmpiPiiTjijkkku10,)()()(ywd(C-12)() 1()(kukukujjj(C-13)mj, 12021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用41 iii) 反饋校正反饋校正多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(續(xù)續(xù)6)1()()1(1kkkNcorHeyy)1()1(00kkcorNySy(C-14)(C-15)SSS00010010100010S2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用42 D) 動(dòng)態(tài)矩陣控制的參數(shù)設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)矩陣控制的參數(shù)設(shè)計(jì)(i) 采樣周

45、期采樣周期T(ii) 優(yōu)化時(shí)域優(yōu)化時(shí)域P，控制時(shí)域，控制時(shí)域MP：穩(wěn)定性：穩(wěn)定性(魯棒性魯棒性)、動(dòng)態(tài)快速性、動(dòng)態(tài)快速性M：優(yōu)化變量的個(gè)數(shù)，在：優(yōu)化變量的個(gè)數(shù)，在P確定的情況下，確定的情況下，M越小，越難保證輸出越小，越難保證輸出在各采樣點(diǎn)緊密跟蹤期望值，所得到得性能指標(biāo)也就越差。在各采樣點(diǎn)緊密跟蹤期望值，所得到得性能指標(biāo)也就越差。(iii) 誤差權(quán)矩陣誤差權(quán)矩陣Q和控制權(quán)矩陣和控制權(quán)矩陣(iv) 校正矩陣校正矩陣H 直接可調(diào)得運(yùn)算參數(shù)，僅在對(duì)象受到未知干擾或存在模型失配直接可調(diào)得運(yùn)算參數(shù)，僅在對(duì)象受到未知干擾或存在模型失配造成預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出不一致時(shí)才起作用，而對(duì)控制的動(dòng)態(tài)響應(yīng)造成預(yù)測(cè)輸出

46、與實(shí)際輸出不一致時(shí)才起作用，而對(duì)控制的動(dòng)態(tài)響應(yīng)沒有明顯的影響沒有明顯的影響2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用43 E) 有約束的多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制有約束的多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制22)()()()()(minRMPMkukkkkJQMuywluCuAyy)()()()(. .0kkkktSMMPPM 二次規(guī)劃問題，非線性規(guī)劃方法二次規(guī)劃問題，非線性規(guī)劃方法2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用44 F) 預(yù)測(cè)控制技術(shù)在工業(yè)過程的應(yīng)用預(yù)測(cè)控制技術(shù)在工業(yè)過程的應(yīng)用Primary ControlProcessing UnitPrimary ControlProcessing Uni

47、tPrimary ControlProcessing UnitPrimary ControlProcessing UnitMPCMPCMPCMPCModel Based OptimizerProduction SchedulerHierarchy in production plant control of a continuous production site2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用45 預(yù)測(cè)控制的工業(yè)應(yīng)用預(yù)測(cè)控制的工業(yè)應(yīng)用00.81.82x 1041400140214041406140814101412141414161418

48、1420Measured throat temperaturetimeTemperature (0C)00.511.522.53probability density functionprobability densityCpk = 0.96024681012Cpk = 0.96Cpk = 4.3024681012Cpk = 0.96Cpk = 1.6Economicbenefit2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用46 (2)基于知識(shí)的控制技術(shù)基于知識(shí)的控制技術(shù)智能控制理論與方法的研究智能控制理論與方法的研究- 模糊控制技術(shù)模糊控制技術(shù)- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)- 專家系統(tǒng)專家

49、系統(tǒng)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用47 工況監(jiān)測(cè)和過程故障診斷技術(shù) 干擾和異常事件的發(fā)生干擾和異常事件的發(fā)生 盡管基于性能優(yōu)良的控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，但是生產(chǎn)過程的運(yùn)行盡管基于性能優(yōu)良的控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，但是生產(chǎn)過程的運(yùn)行仍離不開操作人員經(jīng)常性的干預(yù)，以預(yù)防操作工況的惡化。仍離不開操作人員經(jīng)常性的干預(yù)，以預(yù)防操作工況的惡化。(1) 工況監(jiān)測(cè)工況監(jiān)測(cè)正常操作工況的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型正常操作工況的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型過程對(duì)象的反應(yīng)機(jī)理模型過程對(duì)象的反應(yīng)機(jī)理模型操作經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)操作經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí).集成化方法集成化方法過程的監(jiān)視、評(píng)估過程的監(jiān)視、評(píng)估操作的指導(dǎo)操作的指導(dǎo)化工過程的動(dòng)態(tài)仿真技術(shù)化工過程的動(dòng)

50、態(tài)仿真技術(shù)2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用48 (2) 故障檢測(cè)和診斷故障檢測(cè)和診斷(Fault detecton and diagnostics FDD)故障故障(Fault) 系統(tǒng)至少一個(gè)特性或參數(shù)出現(xiàn)了較大的偏差，超出了可以接受的系統(tǒng)至少一個(gè)特性或參數(shù)出現(xiàn)了較大的偏差，超出了可以接受的范圍，系統(tǒng)性能明顯低于正常的水平，難于完成系統(tǒng)預(yù)期的功能。范圍，系統(tǒng)性能明顯低于正常的水平，難于完成系統(tǒng)預(yù)期的功能。故障檢測(cè)和診斷故障檢測(cè)和診斷(FDD) 根據(jù)系統(tǒng)癥候，確定是否發(fā)生了故障，確定故障的種類，故障發(fā)根據(jù)系統(tǒng)癥候，確定是否發(fā)生了故障，確定故障的種類，故障發(fā)生的部位，并確定故障的大

51、小以及故障發(fā)生的時(shí)間生的部位，并確定故障的大小以及故障發(fā)生的時(shí)間故障檢測(cè)和診斷故障檢測(cè)和診斷(FDD)工作環(huán)節(jié)工作環(huán)節(jié)(1) 故障建模故障建模 按照先驗(yàn)信息和輸入輸出關(guān)系，建立系統(tǒng)故障的數(shù)學(xué)模型，作為按照先驗(yàn)信息和輸入輸出關(guān)系，建立系統(tǒng)故障的數(shù)學(xué)模型，作為故障診斷的依據(jù)。故障診斷的依據(jù)。2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用49 (5) 故障的評(píng)價(jià)與決策故障的評(píng)價(jià)與決策 判斷故障的嚴(yán)重程度及其對(duì)診斷對(duì)象的影響和發(fā)展趨勢(shì)，針對(duì)判斷故障的嚴(yán)重程度及其對(duì)診斷對(duì)象的影響和發(fā)展趨勢(shì)，針對(duì)不同的工況采取不同的措施。不同的工況采取不同的措施。故障檢測(cè)和診斷故障檢測(cè)和診斷(續(xù)續(xù)1)(2) 故障檢測(cè)故

52、障檢測(cè) 從可測(cè)量或不可測(cè)量變量的估計(jì)中，判斷被診斷系統(tǒng)是否發(fā)生從可測(cè)量或不可測(cè)量變量的估計(jì)中，判斷被診斷系統(tǒng)是否發(fā)生了故障。了故障。(3) 故障分離故障分離 在檢測(cè)出故障后，給出故障源的位置，區(qū)別出故障原因是執(zhí)行在檢測(cè)出故障后，給出故障源的位置，區(qū)別出故障原因是執(zhí)行器、傳感器、被控對(duì)象或者是特大擾動(dòng)。器、傳感器、被控對(duì)象或者是特大擾動(dòng)。(4) 故障辨識(shí)故障辨識(shí) 在分離出故障后，確定故障的大小、發(fā)生時(shí)刻及其時(shí)變特性。在分離出故障后，確定故障的大小、發(fā)生時(shí)刻及其時(shí)變特性。2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用50 故障檢測(cè)和診斷故障檢測(cè)和診斷(續(xù)續(xù)2)性能指標(biāo)性能指標(biāo)檢測(cè)檢測(cè)靈敏度靈敏度

53、及時(shí)性及時(shí)性漏報(bào)率漏報(bào)率誤報(bào)率誤報(bào)率診斷診斷分離能力分離能力故障辯識(shí)的準(zhǔn)確性故障辯識(shí)的準(zhǔn)確性2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用51 故障檢測(cè)和診斷故障檢測(cè)和診斷(續(xù)續(xù)3)故障診斷的方法故障診斷的方法 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用52 綜合自動(dòng)化系統(tǒng)集成優(yōu)化與決策理論與方法 本質(zhì)上是有約束、多目標(biāo)、多自由度的優(yōu)化與決策，所追求的往往不本質(zhì)上是有約束、多目標(biāo)、多自由度的優(yōu)化與決策，所追求的往往不是單一的最優(yōu)指標(biāo)，而是多種要求經(jīng)過協(xié)調(diào)后的綜合結(jié)果。是單一的最優(yōu)指標(biāo)，而是多種要求經(jīng)過協(xié)調(diào)后的綜合結(jié)果。 追求一個(gè)追求一個(gè)“精確的精確的”最優(yōu)的工作點(diǎn)方式來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化與決策策

54、略最優(yōu)的工作點(diǎn)方式來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化與決策策略 滿意的過程操作工況區(qū)域，立足于滾動(dòng)優(yōu)化機(jī)制滿意的過程操作工況區(qū)域，立足于滾動(dòng)優(yōu)化機(jī)制 僅靠傳統(tǒng)僅靠傳統(tǒng)“自主型自主型”控制決策的方法解決工業(yè)系統(tǒng)的整體優(yōu)化與決策這控制決策的方法解決工業(yè)系統(tǒng)的整體優(yōu)化與決策這 個(gè)命題顯得力不從心個(gè)命題顯得力不從心 通過人機(jī)協(xié)同工作方式，發(fā)揮人與計(jì)算機(jī)各自的特長(zhǎng)，將人直覺思維通過人機(jī)協(xié)同工作方式，發(fā)揮人與計(jì)算機(jī)各自的特長(zhǎng)，將人直覺思維 能力與計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)能力相結(jié)合，可以減少系統(tǒng)的搜索空間，使復(fù)雜的問能力與計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)能力相結(jié)合，可以減少系統(tǒng)的搜索空間，使復(fù)雜的問 題在有限的時(shí)間內(nèi)，有限的背景知識(shí)條件下得到解決，共同解決優(yōu)化與題在

55、有限的時(shí)間內(nèi)，有限的背景知識(shí)條件下得到解決，共同解決優(yōu)化與 決策復(fù)雜命題。決策復(fù)雜命題。2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用53 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用54 生產(chǎn)過程信息的巨大存儲(chǔ)量生產(chǎn)過程信息的巨大存儲(chǔ)量拙劣的數(shù)據(jù)分析、挖掘，綜合利用拙劣的數(shù)據(jù)分析、挖掘，綜合利用能力能力數(shù)據(jù)倉(cāng)庫數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(DW) 支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)集合。 (1) 存儲(chǔ)面向管理應(yīng)用與綜合分析的集成化和綜合性信息，從歷史的角存儲(chǔ)面向管理應(yīng)用與綜合分析的集成化和綜合性信息，從歷史的角

56、度描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和狀態(tài)的變化，要求采用能夠反映時(shí)間維特征的數(shù)度描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和狀態(tài)的變化，要求采用能夠反映時(shí)間維特征的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)據(jù)結(jié)構(gòu)(2) 基于傳統(tǒng)的面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫或外界數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源，經(jīng)過提煉、基于傳統(tǒng)的面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫或外界數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源，經(jīng)過提煉、加工、匯總和歸一化整理，生成符合數(shù)據(jù)應(yīng)用語義規(guī)范要求的數(shù)據(jù)加工、匯總和歸一化整理，生成符合數(shù)據(jù)應(yīng)用語義規(guī)范要求的數(shù)據(jù)集合；集合；(3) 支持多種復(fù)雜的數(shù)據(jù)應(yīng)用和綜合性的管理決策分析；支持多種復(fù)雜的數(shù)據(jù)應(yīng)用和綜合性的管理決策分析； 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用55 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(DW) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)文件其它數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉(cāng)

57、庫管理工具抽取、轉(zhuǎn)換、清洗元數(shù)據(jù)庫建模工具綜合數(shù)據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)用戶查詢工具C/S工具OLAP工具DM工具源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫分析工具2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用56 知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)與數(shù)據(jù)挖掘(DM) KDD(Knowledge Discovery in Database)是是從大量的數(shù)據(jù)信息中獲從大量的數(shù)據(jù)信息中獲取正確、新穎、有潛在應(yīng)用價(jià)值和最終可被理解的模式的非平凡過程。取正確、新穎、有潛在應(yīng)用價(jià)值和最終可被理解的模式的非平凡過程。DM(Data Mining )是是KDD綜合過程中的一個(gè)具體但卻是關(guān)鍵的步驟，綜合過程中的一個(gè)具體但卻是關(guān)鍵的步驟，DM是從數(shù)據(jù)

58、中提取模式的過程。是從數(shù)據(jù)中提取模式的過程。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘是KDD最核心的部分，是采用機(jī)器最核心的部分，是采用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)等方法進(jìn)行知識(shí)學(xué)習(xí)的階段。學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)等方法進(jìn)行知識(shí)學(xué)習(xí)的階段。 模式按功能可分有兩大類：預(yù)測(cè)型（模式按功能可分有兩大類：預(yù)測(cè)型（Predictive）模式和描述型）模式和描述型（Descriptive）模式。）模式。 預(yù)測(cè)型模式預(yù)測(cè)型模式: 根據(jù)數(shù)據(jù)項(xiàng)的值精確確定某種結(jié)果的模式。根據(jù)數(shù)據(jù)項(xiàng)的值精確確定某種結(jié)果的模式。 描述型模式描述型模式 ：對(duì)數(shù)據(jù)中存在的規(guī)則做一種描述，或者根據(jù)數(shù)據(jù)的相似：對(duì)數(shù)據(jù)中存在的規(guī)則做一種描述，或者根據(jù)數(shù)據(jù)的相似 性把數(shù)據(jù)分組。性把數(shù)據(jù)分組。

59、 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用57 六種具體的六種具體的DM模式模式(1)分類模式分類模式 分類模式是一個(gè)分類函數(shù)（分類器），能夠把數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射分類模式是一個(gè)分類函數(shù)（分類器），能夠把數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類上。分類模式往往表現(xiàn)為一棵分類樹，根據(jù)數(shù)據(jù)的值從樹到某個(gè)給定的類上。分類模式往往表現(xiàn)為一棵分類樹，根據(jù)數(shù)據(jù)的值從樹根開始搜索，沿著數(shù)據(jù)滿足的分支往上走，走到樹葉就能確定類別。根開始搜索，沿著數(shù)據(jù)滿足的分支往上走，走到樹葉就能確定類別。 (2)回歸模式回歸模式 回歸模式的函數(shù)定義與分類模式相似，它們的差別在于分類模式的回歸模式的函數(shù)定義與分類模式相似，它

60、們的差別在于分類模式的預(yù)測(cè)值是離散的，回歸模式的預(yù)測(cè)值是連續(xù)的。預(yù)測(cè)值是離散的，回歸模式的預(yù)測(cè)值是連續(xù)的。 (3)時(shí)間序列模式時(shí)間序列模式 時(shí)間序列模式根據(jù)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)預(yù)測(cè)將來的值。時(shí)間序列模式根據(jù)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)預(yù)測(cè)將來的值。 受監(jiān)督模式提取過程，在建立模式前數(shù)據(jù)的結(jié)果是已知的，建立這些受監(jiān)督模式提取過程，在建立模式前數(shù)據(jù)的結(jié)果是已知的，建立這些模式時(shí)，使用一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為樣本，用另一部分?jǐn)?shù)據(jù)來檢驗(yàn)、校正模式。模式時(shí)，使用一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為樣本，用另一部分?jǐn)?shù)據(jù)來檢驗(yàn)、校正模式。 2021-12-25CIMS和CIPS技術(shù)與應(yīng)用58 (4) 聚類模式聚類模式 聚類模式把數(shù)據(jù)劃分到不同的組