摘要：本發(fā)明公開了一種預測控制模型性能下降的深度診斷方法，利用生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)計算過程擾動信號，然后利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)和預測控制器設(shè)計階段的階躍響應系數(shù)計算模型預測誤差，通過二者構(gòu)造的模型性能指標判斷模型整體性能優(yōu)劣。對于性能惡化的模型，進一步用逐一去除輸入變量的方法計算新的模型性能指標，通過性能指標的變化情況判斷去除的輸入對應的子模型性能，從而實現(xiàn)對每一個子模型性能進行監(jiān)控。本發(fā)明僅利用生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)和設(shè)計數(shù)據(jù)，不僅能夠?qū)Χ嘧兞款A測控制模型整體性能給出評估，更能對所有輸入對應的子模型性能進行評估，為工程師進行控制系統(tǒng)維護給出建議，能夠大幅降低預測控制器維護成本。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請人南京工業(yè)大學;
- 發(fā)明人李麗娟;王凱;張曉曉;周夢迪;
- 地址210009 江蘇省南京市鼓樓區(qū)新模范馬路5號
- 申請?zhí)?/b>CN201410811191.X
- 申請時間2014年12月23日
- 申請公布號CN104698976A
- 申請公布時間2015年06月10日
- 分類號G05B19/406(2006.01)I;
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