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一种预测控制模型性能下降的深度诊断方法

【研究领域】:高端装备与智能制造

【专利号】:CN201410811191.X

【专利类型】:发明

【发明(设计)人】:[李丽娟, 王凯, 张晓晓, 周梦迪]

【申请(专利权)人】:南京工业大学

【申请日】:2014.12.23

【公告日】:2017.06.16

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。