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🔥 内容介绍

背景：无论是过去还是现在，过程安全一直是研究界关注的主要问题。然而，工业过程的硬件复杂性以及所涉及的非线性动力学特性，可能会导致传统控制方法的效果不尽如人意。方法：为解决这些问题，本文提出了一种基于模型的非线性化工过程容错策略。具体而言，实施了一种基于观测器的故障检测与诊断方案，该方案能够提前生成详细的故障信息。因此，通过使用基于集成优化的识别和模型预测控制技术，这些有价值的数据被用于补偿由执行器和传感器故障所引发的影响，即便存在故障，该技术也能实现对参考值的跟踪。重要发现：这种方法增强了线性参数变化预测控制器固有的故障鲁棒性。此外，从线性矩阵不等式问题的角度保证了观测器的收敛性和控制器的稳定性。基于典型化工过程 —— 高度非线性连续搅拌釜式反应器的仿真表明，所提出的方法在容错方面能够取得令人满意的性能。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% CSTR Model

syms qs qc V CA T

% Parameters

E_R = 1e4;                  % Activation energy [°K]

Te = 350;                    % Feed temperature [°K]

Tce = 350;                  % Inlet coolant temp. [°K]

dH = -2e5;                  % Heat of reaction [cal/mol]

Cp = 1;                        % Specific heats [cal/g °K]

rho = 1e3;                   % Liquid densities [g/l]

CAe = 1;                      % Feed concentration [mol/l]

ha = 7e5;                     % Heat transfer term [cal/min °K]

k0 = 7.2e10;                % Reaction rate constant [l/min]

k1 = dH*k0/(rho*Cp);

k2 = rho*Cp/(rho*Cp);

k3 = ha/(rho*Cp);

k4 = 10;                       % Valve constant [l/min m^3/2]

qe = 100;                     % Feed flow rate [l/min]

%% Non-Linear model

system = [(qe - qs);

                  ((qe/V)*(CAe - CA) - k0*CA*exp(-E_R/T));

                  ((qe/V)*(Te - T) - k1*CA*exp(-E_R/T) + k2*(qc/V)*(1 - exp(-k3/qc))*(Tce - T))];

states = [V CA T];

outputs = [V CA T];

inputs = [qs qc];

nx = length(states); nu = length(inputs); ny = length(outputs);

C = eye(ny, nx);       % Output matrix

D = zeros(ny, nu);    % Input/Output matrix

%% Linealization

% Symbolic matrices

A_sym = jacobian(system, states);

B_sym = jacobian(system, inputs);

% Reactor temperature

% Tr = -E_R/log(-(q*(Ca-CAe))/(k0*Ca*Vr));

% Output concentration

Ca = CAe/(1+(k0*(Vr/qe)*exp(-E_R/Tr)));

% States

X_lin = [Vr; Ca; Tr];

% Output flow rate

Qs = double(solve(qe - qs));

% Coolant flow rate

Qc = double(solve(qe/Vr*(Te-Tr) - k1*Ca*exp(-E_R/Tr) + k2*(qc/Vr)*(1-exp(-k3/qc))*(Tce-Tr) == 0));

% Inputs

U_lin = [Qs; Qc];

% Linear systems matrices

A = subs(A_sym, {CA, T, qs, qc, V}, {Ca, Tr, Qs, Qc, Vr});

B = subs(B_sym, {CA, T, qs, qc, V}, {Ca, Tr, Qs, Qc, Vr});

A = double(A);

B = double(B);

f = subs(system, {CA, T, qs, qc, V}, {Ca, Tr, Qs, Qc, Vr});

f = double(f);

% Constant term

delta = f - (A*X_lin+B*U_lin);

% Euler discretization method

Ad = (A*Ts) + eye(nx); Bd = B*Ts; Cd = C; Dd = D; deltad = delta*Ts;

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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