复杂多变量系统辨识算法研究及软件开发

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3.0 侯斌 2024-11-19 6 4 2.3MB 73 页 15积分

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摘要

复杂多变量先进过程控制，如模型预测控制（MPC）已经在石油化工等企业成

功应用，并产生了巨大的经济效益。然而，工业实践表明，多变量过程模型辨识

实现困难而且十分费时，因此也成为了模型预测控制的一个瓶颈。这主要由于目

前MPC 工业项目的实施仍然采用开环阶跃试验来进行模型辨识，而且这些试验通

过现场工程师凭经验手动完成，这就造成了时间及人力上的高成本。模型辨识的

方法大致可分为时域辨识和频域辨识，与时域辨识相比，频域辨识不易受噪声影

响、求解过程简单，所以很多学者都致力于通过频域分析得到对象在工程范围内

允许的近似解。相比于开环辨识，闭环辨识对辨识回路对象影响小。在实际中很

多辨识对象只能在闭环下运行，不能切换到开环来进行辨识。再者，开环阶跃试

验不能充分体现多变量之间的耦合作用，而且在工业实际中，由于干扰的存在，

使得辨识结果偏差较大，从而使产品质量偏离标准。因此多变量闭环频域辨识的

方法研究显得尤为重要。

本文主要针对以上的热点问题，对复杂多变量系统辨识进行算法研究，并在此

基础上实现软件编制，从而实现针对复杂多变量系统对象的自动辨识。对于复杂

多变量系统辨识研究，本文先从单输入单输出对象入手，研究基于正常工控状态

下的闭环频域辨识方法及双模型的闭环辨识，进而对复杂控制系统串级回路的模

型辨识，并研究了针对不可操作变量的继电反馈频域辨识。在以上基础上研究了

基于正常工控下的复杂多变量系统辨识算法及针对不可操作变量的多变量系统辨

识算法。

在多变量系统辨识算法研究的基础上，本文又实现了基于算法的软件编制。软

件通过 OPC 和Modbus 通讯与底层 PLC 设备进行实时通信，获取辨识对象的输入

输出信号用于辨识。软件具有基本的信号滤波及显示功能，能保存辨识回路的基

本信息及辨识结果便于以后辨识直接加载。软件还具有对在线辨识采集的数据或

现场工程师采集的数据进行离线辨识的功能，用于模型辨识的反复校验及对比。

本文主要的创新性研究成果如下：

(1)在基于正常运行工况下的闭环频域辨识算法研究的基础上，分析双模型频率

响应，从而实现双模型的闭环频域辨识的算法拟合；

(2)分析复杂控制系统串级回路对象及继电反馈实验对象的输入信号特性，提出

针对以上两种对象的频域响应特性求解方法及模型拟合方法；

(3)研究复杂多变量系统辨识闭环频域算法，提出针对含不可操作变量回路的基

于继电反馈辨识方法，通过实验对象的信号分析，确定其频率响应特性，最终实

现模型辨识；

(4)在算法研究的基础上，实现复杂多变量对象的自动化辨识软件，包括 OPC、

Modbus 接口实现及 ADO 技术实现，还包括软件的 UI 设计、功能设计等。

关键字：多变量系统模型辨识频率响应闭环辨识辨识软件

III

ABSTRACT

Complex multivariable advanced process control, such as model predictive control

(MPC) has been successfully applied in petrochemical enterprises and has had a huge

economic efficiency. However, industrial practice indicates that the identification of

multivariable process model is the most difficult and time-consuming task of

implementing MPC project and it’s a bottleneck in the application of MPC. Because the

current implementation of MPC industrial projects still adopts open loop step tests for

model identification, and these tests were completed through on-site experience

manually, which caused the high cost of time and manpower. Methods for model

identification can be divided roughly into time-domain identification and

frequency-domain identification. Compared with the identification in time domain,

frequency-domain identification is less affected by noise and the solving process is easy,

so many researchers are devoted to the frequency-domain analysis of engineering for

the approximate solution within the scope permitted. Compared to the open-loop

identification, closed-loop identification has less influence on the object circuits. In

practice, many objects can only be identified under closed loop, and can’t be switched

to open loop. Furthermore, open-loop step test can’t fully reflect the coupling effect

among variables, and it will makes the error of identification larger due to the existence

of interference in industrial practice, so that product quality will be deviated from the

standard. Therefore, it is particularly important to research the method of multivariable

identification in frequency domain.

This article mainly aims to research the multivariable system identification about

the hot issues above, and realize the software based on those algorithms, in order to

achieve the automatic identification of complex multivariable system objects. This

paper first researched closed-loop identification methods in frequency domain under the

condition of normal control from the SISO subjects and multi-models based on

closed-loop model identification. After that, its aims are the identification of cascade

loop in the complex control system and identification by relay for inoperable variable in

frequency domain. On the basis of the above research, complex multivariable system

identification algorithm based on the normal control and identification algorithm for

inoperable variables were researched.

Based on the study of multivariable system identification algorithm, this paper also

realized the software. Software communicates with PLC by using OPC device or

Modbus communication to get input and output signal of object for identification. The

software has basic functions such as signal filtering and display of them. Some basic

information of circuits and identification results can be kept for later identification or

direct loading. The software also has off-line identification functions using data from

online identification or collected by field engineer, in order to repeatedly check and

contrast identification model.

The main innovative achievements of this paper are as follows:

(1) On the basis of researches about identification algorithms in closed loop

frequency domain under normal operating conditions, analyze frequency response of

multi-model, so as to realize the multi model of closed-loop identification in frequency

domain;

(2) Analyze the characteristics about input signal of objects in complex control

system--cascade loop and relay feedback experiment, solution methods of frequency

response and model fitting methods are presented in view of the above two kinds of

object characteristic;

(3) Research identification algorithms of complex multi variable system in closed

loop frequency domain, proposed identification methods based on the relay feedback

loop and containing inoperable variables. Determine the frequency response

characteristics through the signal analysis of experiment object to realize the model

identification finally;

(4) based on those theories, realize automatic recognition software to indentify

complex multi variable objects, including OPC, Modbus interface and ADO technology.

Software also includes UI design, software function design.

Key Word: Multivariable system, Model identification, Frequency

response, Closed-loop identification, Software identification,

中文摘要 ........................................................................................................................... I

ABSTRACT ....................................................................................................................III

第一章绪论 ............................................................................................................... 1

1.1 课题研究背景 ......................................................................................................1

1.2 论文的研究内容及方向 ......................................................................................1

1.2.2 课题来源 ....................................................................................................1

1.2.2 主要研究内容 ...........................................................................................2

1.2.3 论文体系结构 ............................................................................................3

1.3 本章小结 .............................................................................................................4

第二章闭环频域辨识算法研究 ................................................................................. 5

2.1 前言 .....................................................................................................................5

2.2 双模型频率响应 .................................................................................................6

2.3 两种模型的频域分析 .........................................................................................7

2.4 偏置继电反馈频率特性分析 .............................................................................7

2.5 传递函数模型 .....................................................................................................9

2.5 仿真实验 ...........................................................................................................10

2.6 本章小结 ...........................................................................................................12

第三章串级回路辨识算法研究 ............................................................................... 14

3.1 前言 ....................................................................................................................14

3.2 过程对象频率响应特性 ....................................................................................14

3.3 传递函数模型 ....................................................................................................15

3.4 仿真实验 ............................................................................................................16

3.5 本章小结 ...........................................................................................................17

第四章多变量闭环辨识算法研究 ........................................................................... 18

4.1 前言 ....................................................................................................................18

4.2 多变量闭环频域辨识算法 ................................................................................19

4.3 偏置继电反馈信号分析 ....................................................................................22

4.4 传递函数矩阵模型 ...........................................................................................22

4.4.1 多变量闭环辨识模型 .............................................................................22

4.4.2 基于改进继电反馈多变量辨识模型 .....................................................24

4.5 仿真实验 ............................................................................................................24

4.6 本章小结 ............................................................................................................27

第五章复杂多变量系统辨识软件开发 ................................................................... 28

5.1 设计思想 ............................................................................................................28

5.3 ModBus 和OPC 接口设计 ............................................................................... 30

5.3.1 ModBus 接口 ...........................................................................................30

5.3.2 OPC 接口 .................................................................................................35

5.4 ADO 技术实现 .................................................................................................. 37

5.4.1 ADO 简介 ................................................................................................ 37

5.4.2 使用方法 .................................................................................................37

5.5 软件设计 ............................................................................................................39

5.6 软件应用 ............................................................................................................41

5.6.1 软件基本操作 .........................................................................................41

5.6.2 软件在线实验辨识 .................................................................................48

5.6.3 离线数据辨识 .........................................................................................51

5.9 本章小结 ............................................................................................................53

第六章总结和展望 ................................................................................................... 54

6.1 工作总结 ............................................................................................................54

6.2 后续研究工作展望 ............................................................................................54

参考文献 .........................................................................................................................64

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .............................................68

致谢 .............................................................................................................................69

第一章绪论

1.1 课题研究背景

复杂多变量先进过程控制，如模型预测控制（MPC）已经在石油化工等企业

成功应用，并产生了巨大的经济效益。然而，工业实践表明，多变量过程模型辨

识实现困难而且十分费时，因此也成为了模型预测控制的一个瓶颈。这主要是由

于目前 MPC 工业项目的实施仍然是采用一系列的开环阶跃试验来进行模型辨识，

这些试验是通过人工手动来完成的，收集的数据质量完全依赖于现场控制工程师

和操作工的技术水平和工作经验。阶跃试验的优点是在对象测试期间，控制工程

师可以观察各个阶跃响应，从而可以直观地了解过程对象的响应特性。然而，开

环阶跃试验存在许多问题。首先是时间和人力上的高成本。其次辨识试验对过程

的扰动会影响过程装置的正常运行，造成工业产品质量的下降[1]。再次在开环阶跃

试验中，多变量之间的耦合作用[2]不能充分体现。因此，通过这些输入输出信号数

据得到的模型，将与实际系统对象的动态特性存在较大误差。最后，开环阶跃试

验方法要求在试验期间必须保持其它变量不变，否则通过阶跃响应得到的辨识结

果将不准确。然而在工业实际中，由于干扰的存在，一些变量可能会漂移，这时

操作工就需要介入以防止产品质量偏离标准，所以在阶跃试验期间实际很难使其

它变量维持不变。

本课题研究在过程控制领域，基于正常工况下的系统输入输出测量数据对复

杂多变量系统进行闭环辨识的理论和方法。本课题研究的是面向控制的闭环辨识

方法，辨识得到的复杂多变量模型[3]可以用于多变量控制器的设计或再调整，对过

程控制等系统的优化和节能降耗具有重要意义。

1.2 论文的研究内容及方向

1.2.2 课题来源

在过去的及时年里，多变量系统建模和辨识领域内涌现出了许多新的理论和

方法，如多变量最小二乘法、子空间辨识法、渐近辨识法、预报误差法、利用神

经网络实现参数辨识等等。这些改进的辨识方法有的采用伪随机二进制序列

（PRBS）或广义二进制噪声（GBN）作为测试信号，有的采用二进制多频信号

（BMF）作为测试信号。然而这些多变量系统辨识方法一般都是在开环条件下进

行的，尽管相对于纯阶跃试验方法是略微系统一点，对过程设备正常运行的影响

较小一点[4]，但仍然需要反复试验，所以辨识的成本仍然很高。

然而，在许多工业实际问题中，对象的模型辨识不一定都可以在开环状态下

进行。在一些实际运行着的工业系统过程中，利用现有的辨识方法研究它们的动

上海理工大学硕士学位论文

态特性时,并不能轻易切断过程的反馈回路,否则可能会造成过程对象失控[5-7]，从而

严重影响生产，这就要求这种对象的模型辨识必须在闭环状态下进行。所以，对

象在闭环条件下的模型辨识几乎是不可避免的。由此可见，研究对象在闭环条件

下的模型辨识，是系统辨识得以最终实现的需要。

多变量闭环辨识方法有许多优点。首先是减少对工业过程装置的扰动。在闭

环系统中，控制器可以始终保持过程输出值在它们的工作范围内。其次是可以获

得更适用于控制器设计的模型。国际学术界研究表明，基于闭环辨识模型设计的

控制器比基于开环辨识模型设计的控制器具有更好的控制性能。再次如果多变量

过程是病态的，如过程对象的输出是强耦合的，辨识出能够较好地估计低增益方

向的模型对控制器的设计是非常重要的[8]。在开环试验中，操纵量是独立变化的，

低增益方向的能量非常小，不容易从含有噪声的数据中准确估计。为了放大低增

益方向的能量，就需要强耦合的操纵量来完成，而这种耦合可以自然地通过反馈

闭环系统产生。

至今为止，也有许多面向控制的模型对象闭环辨识方法，如 Van den Hof 等人

提出的基于开环转换的两阶段闭环辨识法。两阶段辨识法及相关文献大多论述的

是单输入单输出系统,这种方法需要两个外加测试信号,再与最小二乘法相结合

的辨识方法。而这些研究中的大部分都在假设闭环控制器是线性的前提下，而且

辨识过程是单输入单输出的。另一种具有代表性的成果是由 Zhu, Y C 等人提出的

多变量闭环辨识方法，它采用广义二进制噪声（GBN）作为测试信号，并结合渐

近法相的辨识方法。然而，这种辨识方法仍然需要外加测试信号，尽管相对于纯

阶跃测试信号，对过程设备的正常运行影响较小，但该方法仍不能提供全面的机

制，以避免受干扰的过程输出超出约束范围。虽然有不少学者对于工业过程的闭

环辨识作过很多的研究，但真正基于现场数据进行辨识的研究并不多见。

1.2.2 主要研究内容

揭示正常工况下的系统输入输出测量数据满足可辨识性的条件；提出基于系统

输入输出数据获得多变量系统的最大临界频率的方法，进而获得重要频率范围内

频率响应的方法；提出基于频率响应非参数模型获得一阶加纯滞后或二阶加纯滞

后模型结构的多变量矩阵模型的方法；通过 MatLab 和Simulink 验证提出的理论和

方法辨识；编制软件，通过实现对实际集散过程控制系统平台和与其相连接的多

变量仿真过程模型进行仿真[9]，验证程序运算的可靠性。研究内容包括如下几点：

(1)研究在正常工况下的多变量闭环系统输入输出测量数据的可辨识性问题。

首先由于反馈的存在,使得输入输出数据有关系统动态特性的信息量减少；其次,

输入与输出噪声相关,产生不可辨识的情况,由此产生了闭环系统的可辨识性问

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摘要：

I摘要复杂多变量先进过程控制，如模型预测控制（MPC）已经在石油化工等企业成功应用，并产生了巨大的经济效益。然而，工业实践表明，多变量过程模型辨识实现困难而且十分费时，因此也成为了模型预测控制的一个瓶颈。这主要由于目前MPC工业项目的实施仍然采用开环阶跃试验来进行模型辨识，而且这些试验通过现场工程师凭经验手动完成，这就造成了时间及人力上的高成本。模型辨识的方法大致可分为时域辨识和频域辨识，与时域辨识相比，频域辨识不易受噪声影响、求解过程简单，所以很多学者都致力于通过频域分析得到对象在工程范围内允许的近似解。相比于开环辨识，闭环辨识对辨识回路对象影响小。在实际中很多辨识对象只能在闭环下运行，不能...

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