一种智能控制算法模块的标准化封装方法与流程

1.本发明属于工业过程控制领域，涉及一种智能控制算法模块的标准化封装方法。

背景技术：

2.现阶段的能源工控系统还无法满足：1)能源工控系统中以pid为代表的传统算法模块，无法从根本上解决工业生产过程大迟延、大惯性、非线性、强耦合、多时变的难控问题；2)部分工控系统已逐步融入智能控制算法模块，但封装过程是非标准和非系统化的。

技术实现要素：

3.为克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提出一种智能控制算法模块的标准化封装方法。
4.本发明采用如下技术方案来实现的：
5.一种智能控制算法模块的标准化封装方法，包括以下步骤：
6.1)评估并规划智能控制算法的计算量；
7.2)分析并规避智能控制算法的异常参数；
8.3)将智能控制算法转换为增量形式；
9.4)设计智能控制算法的禁增禁减和限速限幅；
10.5)设计智能控制算法的跟踪和无扰切换；
11.6)设计智能控制算法的主备冗余；
12.7)设计智能控制算法的内存管理机制；
13.8)封装标准化的智能控制算法模块；
14.9)测试智能控制算法模块并迭代更新。
15.本发明进一步的改进在于，评估并规划智能控制算法的计算量是指：将智能控制的计算过程分为静态部分和动态部分，其中静态部分是指首次运行或参数修改时进行的计算；动态部分是指循环控制过程中，每次都要进行的计算。
16.本发明进一步的改进在于，分析并规避智能控制算法的异常参数是指：分析智能控制算法计算过程中被零除、矩阵不可逆的情况，设计判别条件，跳过计算部分，直接进入安全模式，规避智能控制算法的异常参数，使得算法输出保持模块上一步输出。
17.本发明进一步的改进在于，将智能控制算法转换为增量形式是指：智能控制算法的计算结果是一个控制量增量，智能控制算法的输出是在上一步输出的基础上，叠加这个控制量增量。
18.本发明进一步的改进在于，设计智能控制算法的禁增禁减和限速限幅是指：对控制量增量进行禁增、禁减和限速，对控制输出进行限幅。
19.本发明进一步的改进在于，设计智能控制算法的跟踪和无扰切换是指：跟踪状态下，上一步输出跟踪外部输入，并将控制量增量置零；切换至控制状态时，从上一步输出开始叠加，实现无扰切换。
20.本发明进一步的改进在于，设计智能控制算法的主备冗余是指：同步智能控制算法的中间状态，一般包括历史输入、输出序列，以便主备切换时，从同一状态开始计算，实现主备切换无扰。
21.本发明进一步的改进在于，设计智能控制算法的内存管理机制是指：规划智能控制算法内存动态申请和释放时机，在向量、矩阵维度发生变化时，及时释放指针所指向的内存，并从新申请，防止内存泄漏。
22.本发明进一步的改进在于，封装标准化的智能控制算法模块是指：将智能控制算法程序化，并设计智能控制算法模块的图符、输入管脚、参数列表和输出管脚，实现预定的智能控制功能。
23.本发明进一步的改进在于，测试智能控制算法模块并迭代更新是指：测试智能控制算法模块的基本功能，包括首次运行、增量计算、禁增禁减、限速限幅、跟踪切换和主备冗余；同时评估智能控制算法模块的智能控制性能、计算量和内存占用情况，综合折中并迭代更新。
24.本发明至少具有如下有益的技术效果：
25.1.本发明提供的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，能够实现能源工控系统智能控制算法模块的标准化封装。
26.2.标准化模块的计算量能够在静态部分和动态部分之间折中，在有限的计算资源下，充分激发智能控制算法模块性能。
27.3.标准化模块能够有效规避智能异常参数，避免智能控制算法陷入被零除、矩阵不可逆的困境。
28.4.标准化模块能够实现增量式控制，便于模块实现禁增禁减、限速限幅、跟踪无扰切换等功能。
29.5.标准化模块能够实现主备控制器冗余，在主备控制器切换时，能够实现无扰，保障了智能控制算法模块的可靠性。
30.6.标准化模块能够准确把握内存动态申请和释放时机，严防内存泄露。
31.7.标准化模块的图符、输入管脚、参数列表、输出管脚与传统模块类似，组态调试环境一致，便于维护。
32.8.标准化模块的测试内容除基本功能外，综合考虑模块智能控制性能、计算量、内存占用情况，进行迭代更新，使得智能控制算法在有限的计算量下，保持一定的智能控制性能。
附图说明
33.图1为智能控制算法模块的标准化封装过程示意图。
34.图2为动态矩阵控制算法模块的标准化封装示意图。
具体实施方式
35.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围
完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
36.预测控制是典型的智能控制算法，下面以预测控制中的动态矩阵控制(dynamic matrix control,dmc)为例，对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
37.如图1所示，本发明提供的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，以动态矩阵控制为例：
38.(1)评估并规划智能控制算法的计算量。
39.动态矩阵控制量增量的计算公式为：
[0040][0041]
式中，δu为控制量增量；k为时刻；c为取列向量中首行的运算；a为p
×
m维的动态矩阵(模型)；q为p
×
p维的误差权矩阵；r为m
×
m控制权矩阵；(*)-1
为求逆运算；w为参考轨迹序列；为预测输出序列；p为预测时域；m为控制时域。
[0042]
由式(1)可知，一旦模型参数(a)和配置参数(p、m、q、r)确定，c
t
(a
t
qa+r)-1at
q就可一次离线计算出来，因此这部分只需要在首次运行或参数修改时，才进行运算，属于静态计算部分；而是参考轨迹与预测输出的偏差，是需要实时循环计算的，因此属于动态计算部分。综合考虑控制器硬件性能和智能控制算法功能目标，规划智能控制算法的静态和动态计算部分。
[0043]
(2)分析并规避智能控制算法的异常参数。
[0044]
由式(1)可见，存在矩阵可逆运算(a
t
qa+r)-1
，为了避免矩阵不可逆问题出现，r＝diag(r1…rm
)中的ri元素必须大于零，因此需要判别ri，跳过计算部分，直接进入安全模式，规避异常参数，使得算法输出保持模块上一步输出。
[0045]
(3)将智能控制算法转换为增量形式。
[0046]
由式(1)可见，动态矩阵控制的计算结果本身就是增量形式。实际输出是上一时刻输出的基础上，叠加这个增量δu(k)。
[0047]
(4)设计智能控制算法的禁增禁减和限速限幅。
[0048]
对于动态矩阵控制算法，应对控制量增量禁增、禁减(见式(2))，应对控制量增量进行限速(见式(3))：
[0049][0050][0051]
式中，δu
′
(k)为禁增禁减后的控制量增量；li为禁增；ld为禁减；δu
″
(k)为限速后的控制量增量；δ为速率限制值。
[0052]
应先根据上一时刻的控制输出和当前时刻的控制量增量，计算当前时刻控制输出，而后对当前时刻控制输出进行限幅。
[0053]
u(k)＝u(k-1)+δu
″
(k)
ꢀꢀ
(4)
[0054][0055]
式中，u(k)为限幅前当前时刻的计算输出；u(k-1)为上一时刻的计算输出；为限幅后当前时刻的计算输出；为控制输出的上限；u为控制输出的下限。
[0056]
(5)设计智能控制算法的跟踪和无扰切换。
[0057]
智能控制算法的跟踪和无扰切换应包含控制和模型两个方面。
[0058]
控制方面，在跟踪模式下，应将控制量增量置零(见式(6))，并使得上一时刻计算输出跟踪管脚输入(见式(7))。这种情况下，切至控制模式时，才能从跟踪值开始叠加，之后每次将控制输出u(k)赋给作为上一步控制输出u(k-1)，实现跟踪和无扰切换。
[0059][0060][0061]
式中，ts为跟踪信号；tr为跟踪值。
[0062]
在模型方面，在跟踪状态下，应对预测模型(见式(8))的预测初值进行跟踪，即令未来n个时刻的所有初始预测值，均等于当前时刻输出的采样值y(k)(见式(9))。
[0063][0064][0065]
式中，为m步假定的控制量增量作用下，未来p步内的所有预测输出；为未来p步内的所有输出的预测初值；δum(k)为假定的m步控制量增量；k+i|k表示k时刻对k+i时刻的预测；y(k)为当前时刻输出的采样值。
[0066]
(6)设计智能控制算法的主备冗余。
[0067]
智能控制算法的主备冗余也应包含控制和模型两个方面。
[0068]
在控制方面，应时刻将u(k-1)进行同步，使得切至备用控制器时，能够从相同的u(k-1)开始叠加，实现主备控制的无扰切换。
[0069]
在模型方面，由式(8)的预测模型可知，在任意k时刻，只要知道对象输出的初始预
测值就可以根据假定的未来控制量增量δum(k)，预测对象的未来输出。因此还应对进行同步。
[0070]
(7)设计智能控制算法的内存管理机制。
[0071]
当参数预测时域p、控制时域m、建模时域n发生变化时，上述多个向量和矩阵的维度都要发生变化，因此需要先释放参数修改前，指针指向的内存，而后按照新的配置参数从新申请内存，以防止内存泄露。
[0072]
(8)封装标准化的智能控制算法模块。
[0073]
应根据需要规划模块的输入管脚、配置参数、输出参数等。对于诸如模型参数、禁增禁减、限幅限速等需要随工况变化的，可单另设置为输入管脚，以保证组态调试的灵活性。对于动态矩阵控制算法，其标准化封装模块见图2(图中sp为设定值，pv为反馈值，tr为跟踪值，ts为跟踪信号，li为禁增，ld为禁减，k为模型增益，t为模型惯性时间，tao为模型迟延时间，deta为限速，up为幅值上限，ud为幅值下限，n为建模时域，m为控制时域，p为预测时域，q为误差权重，r为控制权重，u为控制输出)。
[0074]
(9)测试智能控制算法模块并迭代更新。
[0075]
测试模块的首次运行、增量计算、禁增禁减、限速限幅、跟踪切换、主备冗余等基本功能，同时测试智能控制性能、计算量、内存占用情况，适当的增加预测时域p、控制时域m、建模时域n，使得智能控制算法在有限的计算量下，保持一定的智能控制性能。
[0076]
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

技术特征：

1.一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，包括以下步骤：1)评估并规划智能控制算法的计算量；2)分析并规避智能控制算法的异常参数；3)将智能控制算法转换为增量形式；4)设计智能控制算法的禁增禁减和限速限幅；5)设计智能控制算法的跟踪和无扰切换；6)设计智能控制算法的主备冗余；7)设计智能控制算法的内存管理机制；8)封装标准化的智能控制算法模块；9)测试智能控制算法模块并迭代更新。2.根据权利要求1所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，评估并规划智能控制算法的计算量是指：将智能控制的计算过程分为静态部分和动态部分，其中静态部分是指首次运行或参数修改时进行的计算；动态部分是指循环控制过程中，每次都要进行的计算。3.根据权利要求2所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，分析并规避智能控制算法的异常参数是指：分析智能控制算法计算过程中被零除、矩阵不可逆的情况，设计判别条件，跳过计算部分，直接进入安全模式，规避智能控制算法的异常参数，使得算法输出保持模块上一步输出。4.根据权利要求3所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，将智能控制算法转换为增量形式是指：智能控制算法的计算结果是一个控制量增量，智能控制算法的输出是在上一步输出的基础上，叠加这个控制量增量。5.根据权利要求4所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，设计智能控制算法的禁增禁减和限速限幅是指：对控制量增量进行禁增、禁减和限速，对控制输出进行限幅。6.根据权利要求5所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，设计智能控制算法的跟踪和无扰切换是指：跟踪状态下，上一步输出跟踪外部输入，并将控制量增量置零；切换至控制状态时，从上一步输出开始叠加，实现无扰切换。7.根据权利要求6所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，设计智能控制算法的主备冗余是指：同步智能控制算法的中间状态，一般包括历史输入、输出序列，以便主备切换时，从同一状态开始计算，实现主备切换无扰。8.根据权利要求7所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，设计智能控制算法的内存管理机制是指：规划智能控制算法内存动态申请和释放时机，在向量、矩阵维度发生变化时，及时释放指针所指向的内存，并从新申请，防止内存泄漏。9.根据权利要求8所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，封装标准化的智能控制算法模块是指：将智能控制算法程序化，并设计智能控制算法模块的图符、输入管脚、参数列表和输出管脚，实现预定的智能控制功能。10.根据权利要求9所述的一种智能控制算法模块的标准化封装方法，其特征在于，测试智能控制算法模块并迭代更新是指：测试智能控制算法模块的基本功能，包括首次运行、增量计算、禁增禁减、限速限幅、跟踪切换和主备冗余；同时评估智能控制算法模块的智能
控制性能、计算量和内存占用情况，综合折中并迭代更新。

技术总结

本发明公开了一种智能控制算法模块的标准化封装方法，包括：1)评估并规划智能控制算法的计算量；2)分析并规避智能控制算法的异常参数；3)将智能控制算法转换为增量形式；4)设计智能控制算法的禁增禁减和限速限幅；5)设计智能控制算法的跟踪和无扰切换；6)设计智能控制算法的主备冗余；7)设计智能控制算法的内存管理机制；8)封装标准化的智能控制算法模块；9)测试智能控制算法模块并迭代更新。本发明给出了智能控制算法模块的标准化封装方法，适用于所有控制类算法的模块化封装。于所有控制类算法的模块化封装。于所有控制类算法的模块化封装。