多变量控制器性能测试:如何判断你的多变量控制器做一份好工作

介绍了多变量控制

多变量控制技术有两个好处:减少可变性和操作接近约束。减少可变性在生产过程中,从而节省能源和原材料,提高质量,减少生产损失过程相关的旅行。也是开车的前体生产过程接近约束来实现更大的整体生产效率和盈利能力。

多变量控制器性能问题一般来自四个方面:
•多变量控制器实现
•监管层控制
•操作符的行为
•过程变化和干扰
以确保完整的多变量控制系统的性能,我们必须度量来检测并解决性能问题。

测量性能

多变量控制器的性能评估需要生产指标,揭示问题,障碍,和利益的损失。

控制器本身的指标

早期指标应用于多变量控制器之一是“服务时间”(打开或关闭)。这个指标已经被证明是有限的使用,因为功能可以大大受损,控制器仍在技术上。这样测量性能类似于评估个体的性能基于多久办公室灯亮。不完全丢弃这个指标,然而;低次服务通常是不好的,应该挑起一个调查问题的根源。但是,如果没有支持度量来帮助组调查的方向,可以是耗时的,涉及运营商访谈和趋势分析。好的支持指标帮助分析师更早找到根源。好支持指标更重要在相反的情况下,在多变量控制器具有较高的时间服务,但其他障碍存在。

支持高级度量可以量度或细节指标。一个高级度量旗帜性能问题。它可以是一个组合的几个细节指标。前面讨论的time-in-service度量可以通过滚动更加有用的所有控制器的状态变量指标。如果发生低time-in-service条件,很容易确定控制器变量是负责任的。一个细节指标给一个特定的行为或条件的信息。它们通常用于个人控制器变量;一个例子是“时间限制。”的一个重要要求就是一个很好的指标,它注册偏离正常或最优的。考虑到time-at-limit度量,要知道在一个限制是好是坏,这可以从变量变量。 Good metrics alert us to a performance issue without making us scan historical trends and apply personal and possibly inconsistent interpretations to the information. When a performance issue is identified, a good metric provides information that leads us to the source of the problem.

监管控制指标

监管层控制问题包括控制器调优更改和测量和阀问题。多变量控制器依靠测量收集的监管层。如果这些值是错误的或沮丧(如振荡引起的阀坚持),会导致小于最优行为的多变量控制器。多变量控制器调整了管理一个生产过程。监管层控制器调优是嵌入在生产过程模型多变量控制器使用。

另一个来源多变量控制器的障碍来自运营商的活动。这个由行动来打开或关闭变量或改变限制变量。一些限制的变化限制控制器实现更优化的操作条件;别人可以设置不可行条件,严重损害了控制器。最后,还有过程变化。这些可以是季节性或产品质量/等级变化。他们可能是原材料相关:一种不同类型的催化剂或不同年级或纯度的添加剂。随时间变化影响过程包括换热器污垢和催化剂失活。也有生理变化如切换到包装内部最初在一个托盘列或绕过设备和船只。

多变量控制器模型不准确也会导致骑车。正如之前所讨论的,这个过程本身可以随着时间而改变。详细指标如控制器预测误差可以帮助这种变化的根源。这是一个迹象表明是时候对多变量控制器执行维护。保持平均预测误差的细节为每个控制指标变量允许识别影响最大的变量子集的过程变化。这一趋势的一个控制变量的平均预测误差提供了一些指导方向模型更新。实际——例如,如果预测误差()总是消极的,这意味着一个或多个模型影响控制变量应该减少收益。也是可能解决与调整模型在预测时间常数。然而,这可能是不可取的,因为它可能需要额外的调整整个控制器时间范围。

预测误差的绝对值与两条信息可以帮助。如果预测误差之间的交替下的预测,平均预测误差可能最终zero-leading附近我们假设没有问题。平均预测误差的绝对值突出预测误差的大小,并提供一个警告如果平均预测最终接近于零。以预测误差的标准差是衡量色散的错误条件。这未必是一个坏的情况,当一个控制变量的预测误差。稳定一致的预测误差导致小伤害控制器的性能。正好相反的预测误差是跳跃的。这个条件可以使控制器很难保持变量在一定范围内,很有可能会减少优化时间。预测误差的标准差确定这种情况。

在最佳状态时,多变量控制器可以多次原来的投资回报。也许当多变量控制器首先实现审计的好处。该公司努力证明的原始投资技术。与前面的段落表明,有很多方法多变量控制器可以遭受损失性能。这些条件将减少最初的投资回报率。提倡有效资金维持控制器,指出福利的损失时,控制器的功能没有优化。我们已经讨论了一些技术措施来识别性能问题,而是一个经济指标很可能是最好的工具来帮助证明当一个公司应该进行维护。一个常见的方法建立多变量控制器的附加值比较生产利润从一个时期使用的多变量控制器并不是当前的盈利能力而使用的控制器。应该在盈利能力开始变小,这种差异调查下降的原因。当确定差异的原因,用盈利能力的差异来证明的费用纠正这个问题。

测量操作行为

有时经营者行为减少了多变量控制器的有效性。高级度量好是数乘以任何变量或者是关闭的,或改变一个极限值。引用这不利于规范提醒我们运营商有困难的可能性与多变量控制器的行为。钻到个人的详细指标计算值变量显示变量或控制器的一部分问题。仅仅因为有一次短途旅行运营商活动并不意味着多变量控制器受损。添加另一个块的详细信息,如可用的操作范围的变量,旗帜,操作员改变控制器的灵活性受到限制。可能是最坏的情况下是一个可行的操作点不存在,和多变量控制器简单地浸透在几个限制。高层指标监控约束变量的数量和个体time-at-limit度量的变量也将标志一个受损的控制器。

组合的三个指标,数量的变化,操作范围和约束变量,提供了一个良好的检测工具来确定多变量控制器需要注意。一个人负责六个或更多的多变量控制器的性能可以花很长一段时间通过趋势来确定控制器的正常状态。是更有效的筛选工具指出特定的多变量控制器不能满足他们的期望性能指标。

测量过程变化和干扰

生产过程的组件(泵、船舶、汽车、和控制系统)需要评估和监控维护操作的性能。轴承润滑、阀门重新安置和热交换器清洗达到他们的预期寿命,避免突然故障,事故,中断业务。困难的或物理组件的系统通常得到所需的护理;这些组件,我们可以触摸(轴承太热),或者我们可以看到(泄漏密封)。往往有更少关注软组件的生产过程中,由于指标来评估条件并不那么明显。多变量控制器和控制系统一般分为软组件类别。它类似于评估家庭取暖和制冷的条件。如果温控器设置(公制)被实现了,一切都好吗?不一定,系统可能会更频繁地打开和关闭的时间更长。需要更复杂的性能指标。 Power consumption, outside temperature, and air flow together give a better picture of the condition of the system.

图1所示。简历和一个22分钟的循环,没有发现和纠正12小时

图2。简历循环相关性检测到严重的循环。

另一个重要的指标是振荡识别;毕竟,多变量控制器的目的之一是减少可变性。是一个高级度量振荡条件。一般来说,它需要一些支持度量资格如果一个特定的周期是一个问题(图1)。使用周期的振幅很小,一个方法解决微不足道的行为。比较的振幅循环变量操作操作员允许范围。如果振幅是一样大的跨运营商限制,也许有人过度限制控制器,它只是从下界到上界。该变量的方差改变了吗?一些多变量控制器一个优化函数,运行时是免费的操纵变量和控制变量预计将交叉限制。这个特性可以推动生产过程更具有经济吸引力的操作点。如果控制变量振荡达到运营商限制,控制器必须离开优化模式并返回执行变量的限制。 This is inefficient and could be the cause of some cycling itself (figure 2).

图3。监管层控制阀故障影响MPC MV

的周期振荡也应该被考虑。长周期振荡的问题,可能只是由于控制器作出调整不可测量的干扰。另一个可能的长周期振荡是多变量控制器响应昼夜温度周期。在这种情况下,周期可能在经济上有利的;也许是操作运行在冷却或加热大部分时间约束。周期是观察到的多变量控制器利用温度变化。它可以减少能源消耗,或者更有可能的是,增加生产利用大气温度的变化。常见损伤的多变量控制器会导致循环故障的阀门。监管层控制器或阀问题可以被视为一个振荡周期,大大小于控制地平线。这些周期也将可观测的循环在个体水平。 Because a multivariable controller processes multiple inputs and outputs, the effects of a hardware-induced cycle can be magnified. It is a good practice to monitor regulatory layer control loop performance to quickly sort out the origin of a regulatory layer problem. It is possible that the problem is occurring on a regulatory layer controller that is not part of the multivariable control scheme (figure 3).

结论

本文中讨论的指标提供了一些关键的见解多变量控制应用程序的健康状况。使用高级指标来识别损伤,详细指标对损伤的根本原因进行排序。问题越早发现并纠正,更有可能的是,所获得的好处将会持续。了解经济处罚为特定问题允许公司优先考虑和分配资源。

文本史蒂夫·伯曼先生。
InTech文章最初发表在的哲理》杂志2015年5 / 6月的问题。

文本已更新2020年7月,由于公司名称变化内尔。