主要内容

指定约束条件

输入和输出约束

默认情况下,使用mpc命令,不存在任何约束。要包含约束,请设置相应的控制器属性。下表总结了用于定义大多数MPC约束的控制器属性。(MV=电厂操纵变量;OV=电厂输出变量;MV增量=U(K) –U(K– 1).

限制 控制器属性 约束软化
上下限th MV MV(i).Min>-Inf MV(i).MinECR>0
上界th MV MV(i).最大值 MV(i).最大ECR>0
上下限托夫 OV(i).Min>-Inf OV(i).MinECR>0
上界托夫 OV(i).Max OV(i).MaxECR>0
上下限th MV增量 MV(i).RateMin>-Inf MV(i).额定值大于0
上界th MV增量 MV(i).最大速率 MV(i).额定最大电流>0

使用设置控制器约束属性的步骤MPC设计师应用程序,在调谐选项卡,单击约束条件. 在“约束”对话框中,指定约束值。

看见约束条件用于描述相应约束的方程。

提示

对于MV边界:

  • 将电厂MV上的已知物理限制包括为硬MV界限。

  • 当变化率存在已知的物理限制时,或者应用程序出于某些其他原因要求您防止大幅度增加时,请包括MV增量界限。

  • 不要在同一MV上同时包含硬MV边界和硬MV增量边界,因为它们可能会冲突。如果两种类型的边界都很重要,请软化其中一种。

对于OV界限:

  • 不要包含OV边界,除非它们对您的应用程序至关重要。作为设置OV界限的替代方法,您可以定义OV引用并设置其成本函数权重,以使OV接近其设定点。

  • 所有OV约束都应该软化。

  • 考虑离开OV无约束的一些预测地平线步骤。使用MPC设计器设置时变权重和约束.

  • 考虑一个随时间变化的OV约束,它很容易在地平线早期满足,逐渐变为更严格的约束。看见使用MPC设计器设置时变权重和约束.

  • 不要包含不可能满足的OV约束。即使是软约束,此类约束也可能导致意外的控制器行为。例如,考虑一个具有五个采样延迟期的SISO设备。通常,在第六预测视界步骤之前的OV约束是不可能满足的。你可以使用回顾命令来检查这些不可能的约束,并改用时变OV界。看见使用MPC设计器设置时变权重和约束.

约束软化

坚固的约束是二次规划(QP)解决方案必须满足的约束。如果数学上不可能在给定的控制间隔内满足硬约束,K,QP为不可行. 在这种情况下,控制器返回错误状态,并将操纵变量(MVs)设置为U(K) =U(K–1),即没有变化。如果导致不可行的条件没有得到解决,则不可行可能无限期地继续下去,从而导致失控。

干扰和预测误差在实践中是不可避免的。因此,即使控制器另有预测,设备中也可能发生违反约束的情况。可行的QP解决方案不能保证在电厂使用最优MV时满足所有硬约束。

如果应用程序中的唯一约束是MVs上的边界,则MV边界可以是硬约束,默认情况下也是如此。MV边界本身不能导致不可行。当仅限MV增量时也是如此。

然而,带有硬MV增量约束的硬MV界限可能导致不可行。例如,在手动控制下的翻转或操作可能导致电厂中使用的实际MV在间隔期间超过规定界限K–1. 如果控制器在间隔期间处于自动状态K,它必须将MV返回到硬边界内的值。如果MV超出边界太多,硬增量约束可以使在下一个间隔内纠正边界冲突成为不可能。

如果设备受到干扰,并且存在硬输出约束或硬混合输入输出约束,则QP不可行是一种明显的可能性。

全模型预测控制工具箱™ 约束(松弛变量非负性除外)可以软的. 当约束为软约束时,控制器可以认为MV最优,即使它预测违反该约束。如果所有电厂输出、MV增量和自定义约束均为软约束(默认情况下为软约束),则不会出现QP不可行性。但是,控制器性能可能不符合标准。

若要软化约束,请将相应的“松弛同等关注点”(ECR)值设置为正值(零表示硬约束)。ECR值越大,控制器越可能认为违反约束以满足您的其他性能目标是最佳的。模型预测控制工具箱软件提供默认ECR值,但对于成本函数权重,您可能需要调整ECR值以实现可接受的性能.

为了理解约束软化是如何工作的,假设您的成本函数使用 W , J U = W , J Δ U = 0 ,使MV和MV增量在成本函数中均为零权重。只有输出引用跟踪和约束冲突项为非零。在这种情况下,成本函数为:

J ( Z K ) = J = 1. N Y = 1. P { W , J Y s J Y [ R J ( K + | K ) Y J ( K + | K ) ] } 2. + ρ ε ε K 2. .

假设您还使用指定了硬MV边界 v J , M N U ( ) = 0 v J , M A. x U ( ) = 0 . 然后,这些约束简化为:

U J , M N ( ) s J U U J ( K + 1. | K ) s J U U J , M A. x ( ) s J U , = 1. : P , J = 1. : N U .

因此,slack变量,εK,不再出现在上述方程式中。您还使用指定了工厂输出的软约束 v J , M N Y ( ) > 0 v J , M A. x Y ( ) > 0 .

Y J , M N ( ) s J Y ε K v J , M N Y ( ) Y J ( K + | K ) s J Y Y J , M A. x ( ) s J Y + ε K v J , M A. x Y ( ) , = 1. : P , J = 1. : N Y .

现在,假设干扰将电厂输出推到其指定上限以上,但具有硬输出约束的QP是可行的,即在QP解决方案中可以避免所有约束冲突。QP涉及输出参考跟踪和约束冲突之间的权衡。松弛变量,εK,必须为非负。它在成本函数中的出现会阻止,但不会阻止最优成本εK> 0. 更大的ρε然而,权重增加了最优εK将是小的或零。

如果最优εK>0时,必须至少有一个界不等式处于活动状态(等于)。较大的 v J , M A. x Y ( ) 使使用较小的约束更容易满足约束εK那样的话

Y J ( K + | K ) s J Y

可以更大,但不超过

Y J , M A. x ( ) s J Y + ε K v J , M A. x Y ( ) .

注意 v J , M A. x Y ( ) 不设置约束冲突的上限。相反,它是决定软约束是容易满足还是难以满足的调整因素。

提示

  • 使用无量纲变量简化了约束调整。为每个电厂输入和输出变量定义适当的比例因子。请参阅指定比例因子.

  • 要指示可容忍违规的相对大小,请使用与每个约束关联的ECR参数。大致准则如下:

    • 0-不允许违反(硬约束)

    • 0.05-允许非常小的违规行为(几乎很难)

    • 0.2-允许轻微违规(相当困难)

    • 1-平均柔软度

    • 5-超过允许的平均违规率(相当软)

    • 20-允许严重违规(非常软)

  • 使用控制器的总体约束软化参数(控制器对象属性:重量)惩罚相对于其他成本函数项的可容忍软约束违反。设定重量相应的惩罚比其他三个成本函数项的典型总和大1–2个数量级。如果在模拟测试期间约束冲突看起来太大,请尝试增加重量按2-5的系数。

    但是,请注意,过大的重量扭曲MV优化,导致不适当的MV调整时发生违反违反。检查这一点,显示成本函数值在模拟过程中,如果其幅度增加超过2个数量级时,违反违反发生,考虑减少重量.

  • 在实际系统中,干扰和预测误差会导致意外的约束违反。试图通过增加约束难度来防止这些违规行为通常会降低控制器性能。

另见

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