[论文解读] Application of Modified Multi Model Predictive Control Algorithm to Fluid Catalytic Cracking Unit

Nafay Hifzur Rehman, Neelam Verma|arXiv (Cornell University)|May 12, 2014

Fault Detection and Control Systems被引用 5

一句话总结

该论文提出了一种改进的多模型模型预测控制（MPC）算法，用于流化催化裂化装置（FCCUs），采用子空间系统辨识（N4SID）结合PRBS激励，构建多个线性模型以捕捉不同工况下的系统行为。该方法在具有硬约束的MIMO系统中提升了参考轨迹跟踪与扰动抑制性能，在MATLAB/Simulink仿真中优于单模型MPC。

ABSTRACT

This paper presents a modified multi model predictive control algorithm for the control of riser outlet temperature and regenerator temperature for the fluid catalytic cracking unit (FCCU). The models of the fluid catalytic cracking unit are estimated using subspace identification (N4SID) algorithm. The PRBS signal is applied as an input signal to estimate the FCCU models. Since the estimated model does not give 100% fit; especially for nonlinear systems having more than one operating conditions, multi-model approach is proposed. In multi model, more than one model of FCCU used in MPC design. The main advantages of proposed method are that it can handle hard input and output constraints and it can be used for multi input multi output processes (MIMO) without increasing the complexity in control design. MATLAB/Simulink is used to estimate the models of FCCU and simulate the results for the controller. The simulation results show that the proposed algorithm provides better result for both reference tracking and disturbance rejection.

研究动机与目标

• 为解决具有多个运行工况的非线性流化催化裂化装置（FCCUs）的控制挑战。
• 提升具有硬输入与输出约束的多输入多输出（MIMO）系统的控制性能。
• 开发一种在系统非线性条件下仍保持鲁棒性与简洁性的模型预测控制策略。
• 通过多模型框架提升FCCU温度控制中的参考轨迹跟踪与扰动抑制能力。

提出的方法

• 采用子空间系统辨识（N4SID）从输入-输出数据中估计FCCU的线性模型。
• 应用伪随机二进制序列（PRBS）信号作为输入，激励系统并采集用于模型辨识的数据。
• 构建多个局部线性模型，以表征FCCU在不同运行条件下的行为。
• 采用加权策略将多个模型整合到改进的多模型MPC算法中，以提升全工况区域的控制精度。
• 控制设计在不增加算法复杂度的前提下，有效处理输入与输出的硬约束。
• 使用MATLAB/Simulink对控制器进行仿真，并在提升气流出口温度与再生器温度控制中验证性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 多模型MPC方法是否能提升具有变工况点的非线性FCCU的控制性能？
• RQ2 与单模型MPC相比，改进的多模型MPC在参考轨迹跟踪与扰动抑制方面表现如何？
• RQ3 所提出的方法是否能有效管理MIMO FCCU系统中的硬约束，同时不增加设计复杂度？
• RQ4 使用PRBS激励数据在子空间辨识中在多大程度上提升了FCCU控制的模型精度？

主要发现

• 仿真结果表明，所提出的多模型MPC在参考轨迹跟踪性能方面显著优于单模型MPC。
• 控制器在不同运行条件下表现出更优的扰动抑制能力。
• 通过N4SID结合PRBS输入获得的多个模型，相比单一全局模型，能更准确地表征系统行为。
• 即使在存在硬输入与输出约束的情况下，该算法仍保持控制设计的鲁棒性与简洁性。
• 仿真结果表明，提升气流出口与再生器温度控制的超调量减少，且调节时间更短。
• 该方法有效处理了FCCU的MIMO特性，且未增加计算或设计复杂度。