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一种预测控制模型性能下降的深度诊断方法

摘要

本发明公开了一种预测控制模型性能下降的深度诊断方法,利用生产运行数据计算过程扰动信号,然后利用生产数据和预测控制器设计阶段的阶跃响应系数计算模型预测误差,通过二者构造的模型性能指标判断模型整体性能优劣。对于性能恶化的模型,进一步用逐一去除输入变量的方法计算新的模型性能指标,通过性能指标的变化情况判断去除的输入对应的子模型性能,从而实现对每一个子模型性能进行监控。本发明仅利用生产过程数据和设计数据,不仅能够对多变量预测控制模型整体性能给出评估,更能对所有输入对应的子模型性能进行评估,为工程师进行控制系统维护给出建议,能够大幅降低预测控制器维护成本。

著录项

  • 公开/公告号CN104698976B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-06-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京工业大学;

    申请/专利号CN201410811191.X

  • 发明设计人 李丽娟;王凯;张晓晓;周梦迪;

    申请日2014-12-23

  • 分类号G05B19/406(20060101);

  • 代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人董建林;许婉静

  • 地址 210009 江苏省南京市鼓楼区新模范马路5号

  • 入库时间 2022-08-23 09:57:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-06-16

    授权

    授权

  • 2015-07-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B 19/406 申请日:20141223

    实质审查的生效

  • 2015-06-10

    公开

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