專利名稱：產(chǎn)生濾波信號的方法和產(chǎn)生濾波信號的數(shù)字濾波器的制作方法
技術領域：
本發(fā)明大體上涉及一種產(chǎn)生濾波信號的方法和一種產(chǎn)生濾波信號的數(shù)字濾波器。更具體地說，本發(fā)明涉及一種從多個原始信號和至少一個先前產(chǎn)生的濾波信號中產(chǎn)生濾波信號的方法和一種從許多原始信號和至少一個先前產(chǎn)生的濾波信號中產(chǎn)生濾波信號的數(shù)字濾波器。
背景技術：
在控制技術中，傳統(tǒng)或典型的反饋控制器在控制實踐中占主要地位。傳統(tǒng)的反饋控制器包括線性控制器如比例(P)控制器，比例積分(PI)控制器或比例積分微分(PID)控制器，所有這些控制器都將在下面闡述，和非線性控制器如模糊邏輯(FL)控制器。圖1是使用P-型反饋控制的假想化學反應器的高液面部分方框圖的部分示意圖，該圖顯示了一種過程，通過控制流體的進料速度Vf保持錐形箱10中的液面。更具體地說，液面控制器12將指示箱10內液面的信號提供給流量控制器FC14，該流量控制器讀出液體進料Vf并將定位信號提供給進料控制閥16以控制進入箱10的液體進料Vf。在如圖1所示的系統(tǒng)中，值得注意的是，流出箱外的液體不受流量控制器14的控制。
可以知道，當錐形箱內的液面高于其設定點(set-point)SP時，控制器14將減少進入箱內的新鮮進料，即減少Vf，而當它太低時，控制器14則提高流量，即增加Vf。這種調節(jié)的大小由所用的調整參數(shù)確定，其中最重要的是增益系數(shù)(gain)，即PID中的比例項(“P”)。在這種情況下，應規(guī)定增益系數(shù)的單位為(升/小時)/(％液面)。通過規(guī)定增益系數(shù)，操作人員就能確定對于箱10內的液面偏離預定設定點SP的百分數(shù)(％)偏差，該調節(jié)多少液體進料Vf。
同樣應值得注意的是，由術語PID表示的另外兩個項是積分項和微分項。積分項，正如其名稱所暗示的，它始終監(jiān)視著有多長時間液面偏離預定的設定點SP。當設定點曲線和當前的閥曲線之間的面積增大時，積分項(I)開始命令液體進料Vf有較大的變化。相反，當箱10的液面加速或減速，微分項(D)規(guī)定液體進料Vf的調節(jié)量，例如，當箱10的液面以某一個加速度增加時，Vf的變化為第一值；當箱10的液面以一個減速度增加時，Vf的變化為與第一值不同的第二值。
PID是一種自近1930年以來的常規(guī)控制策略；PID控制在化學制造業(yè)中仍居主導地位。可以看到PID控制有若干優(yōu)點，其中最大的優(yōu)點是它不需要任何系統(tǒng)的專門知識或模型；PID控制僅需要操作人員在調整系統(tǒng)時具有靈巧的手(deft hand)。這個強項也正是其最大的弱點。更具體地說，PID控制不能利用操作人員所知道的關于系統(tǒng)的知識的優(yōu)勢。這樣，對于圖1所示的假想的控制系統(tǒng)，系統(tǒng)就不能顧及箱10是錐形的事實。如圖1所示，錐形箱10在重力的作用下排放，而液面控制器14調節(jié)新鮮進料的流動速度Vf。由于箱10是錐形的，當液面高時，改變液面所需的容積變化就大得多。直覺上，這就產(chǎn)生了一個問題，即相對于幾乎是空的時候來說，當箱10幾乎是滿的時候，為校正液面1％的偏差所需的對流動Vf的調節(jié)要大得多。為此，調整FC控制器14的參數(shù)的任何單一設定值(single set)都無法適用于所有液面設定點SP的值。這樣，通常不可能對箱10的所有液面都使用一組調整參數(shù)。因此，從一個液面到另一個液面的較大的“轉變”主要由操作人員手工進行，原因是對參數(shù)的一組設定將無法對箱10的低和高液面都適用。
若控制系統(tǒng)對于箱10還有其它的控制環(huán)路操作，即如圖2所示的溫度環(huán)路，則圖1所示的情況將進一步復雜化。在圖2中，溫度10較好地通過調節(jié)夾套流體Vj的溫度Tj而得到控制。更具體地說，溫度傳感器18為控制加熱器22的溫度控制器20提供一溫度信號，所述加熱器加熱提供給箱10的夾套10’的流體Vj。為了控制箱溫達70℃，溫度控制器20改變夾套流體溫度Tj的設定點。應注意的是，控制器14和20盡管在物理上相互隔離，但它們在操作上仍然相互耦合。為了幫助說明這種系統(tǒng)中的“控制器耦合”的概念，假定在20℃時將新鮮的流體送入箱10內，并假定箱流體的密度是溫度的函數(shù)。因此，進料Vf的任何變化都將會影響箱10內流體的溫度，影響箱10內流體的密度，并隨后影響箱10內的液面等等。如圖3和4所示，會導致不穩(wěn)定性，這在下面有更詳細的說明。圖4的關系曲線圖進一步說明了通過箱10內流體的密度所發(fā)生的由于液面和溫度控制器的強烈耦合所招致的控制器耦合。
可以知道傳導到箱10的熱量將取決于溫差(T夾套-T箱)和接觸的表面積，即熱交換表面積。而且，箱10內的溫度升高取決于箱內液體的質量和液體的熱容。值得注意的是熱交換的表面積和液體質量是箱液面的強非線性函數(shù)；僅通過觀察就可以看到對箱10內液面的任何擾動或改變都將會干擾箱10內液體的溫度。
進一步地，假定液體密度是溫度的函數(shù)，則箱10溫度的任何變化都將會影響箱10內液體的液面，繼而再影響新鮮液體進料Vf，進料又進一步干擾箱10的溫度。在常規(guī)的PID控制中，這就是被稱為會導致系統(tǒng)持續(xù)振蕩或系統(tǒng)徹底不穩(wěn)定性的控制器耦合。這對于液面設定點SP的變化圖示于圖3和4中。從這些較后的附圖中，可以看到當控制器14的調整對箱10的較高液面來說是可接受的時候，系統(tǒng)在箱10的液面較低時的快得多的響應會導致系統(tǒng)嚴重的不穩(wěn)定性。對諸如圖2所示的帶有PID控制的系統(tǒng)的控制器耦合的解決方案是“解調”控制器14，20中的一個控制器，即降低控制器20的能力，例如控制其變量以便保持其它控制器如控制器12避免與控制器20相對抗。這樣，在以除了對過程干擾有較差的響應外而且有較多的漂移為代價的前提下，系統(tǒng)的穩(wěn)定性就實現(xiàn)了。
圖5是烯烴聚合產(chǎn)物所用的第一氣相反應器(GPR)100的總體示意圖。將聚合物從閃蒸鼓110送入反應器100中。從反應器100頂部出來的氣體在冷卻器114中冷卻，而后由壓縮機140進行再壓縮。此時注意的是然后加入新鮮單體C2，C3和氫氣H2，將氣體送回至GPR 100。通過精密的旋風器128和聚合物排放閥130，132同樣使氣體離開反應器100。從排放閥130，132出來的氣體經(jīng)鳧式滌氣器(teal scrubber)120和壓縮機118最終到達乙烯汽提塔116，其中大量的丙烯和丙烷被除去并將它們返回至丙烯彈(未圖示出)中，同時乙烯和氫氣H2返回至反應器100中。
圖6圖示了疊加到圖5示意圖上的原始的氣相反應器的控制流程圖。觀察圖6可以看出，引導控制環(huán)路使用對閃蒸鼓100的均聚物排放速度的計算值，以設定為到達最終產(chǎn)物中希望的乙烯％所需的進入反應器100的乙烯流量。
為了使在GPR 100中產(chǎn)生的二聚物具有乙烯和丙烯的正確組成，必須將氣體組成保持在正確的值。由于乙烯的進料已經(jīng)固定，故通過按氣體控制器GC的讀數(shù)來調節(jié)丙烯進料速度完成這個過程。尤其是，控制氫氣H2以保持其與乙烯的所需比率。應知道GPR 100中的壓力在一定的容差范圍內必須保持不變。由于乙烯的進料是固定的，又由于必須將丙烯的進料調節(jié)到使最終的氣體組成保持不變，故只能通過調節(jié)反應器100中聚合物床的液面來完成所需的控制。應注意的是，床的液面越高，則供入系統(tǒng)中以使氣體反應的催化劑就越多，反之亦然。
在圖6的底部是列舉使用系統(tǒng)傳感器進行的測量和基于這些測量控制的變量的圖表符號?？梢灾莱Ｒ?guī)的控制方案，即PID控制會在傳感速度和響應速度上產(chǎn)生一根本的失調(basic mismatch)。值得注意的是，控制環(huán)路能非?？斓馗S壓力的變化，而壓力仍通過改變變化得非常慢的床液面得到控制。另外，盡管系統(tǒng)能非?？斓馗淖儐误w的流動速度，但系統(tǒng)并非能如此快地改變，原因是氣體組成值的變化非常緩慢，又因為均聚物的進料取決于過濾值(filtered number)。
表示常規(guī)PID控制方案的方框示于圖7中。正如上述錐形箱的例子，圖7中的各PID控制器是各自獨立的(self-contained)的，并且不能與其它控制器共享信息。另一個相似之處是這些控制器都如上所述均與系統(tǒng)“耦合”，這就意味著必須對它們進行調節(jié)以緩慢響應，避免不穩(wěn)定性。此情況的最好例子是氫氣控制器70，它力圖通過調節(jié)氫氣的進料來保持反應器中的H2/C2比率。然而，C2進料的變化也會影響此比率。當氣體比率(C2/(C2+C3))或壓力(全部氣體)發(fā)生擾動時，C2容量(hold-up)也將改變，使氫氣控制器70反應，以保持H2/C2的比率。然而，當C2偏離得過多時，H2/C2的比率將在相反的一端特別高，這主要是由于H2容量的改變?？梢灾溃瑸榱吮３址€(wěn)定性需要緩慢調節(jié)，故氫氣控制器70需要許多小時以消除假定的擾動。
總之，氣相反應器的常規(guī)控制使用傳統(tǒng)的PID控制器，它不利用受控系統(tǒng)的知識或受監(jiān)測和受控變量之間可預見的相互作用。由于這個原因，必須對PID控制系統(tǒng)環(huán)路進行調節(jié)以緩慢地反應，從而最大程度地減少控制器耦合造成的影響。必須選擇乙烯進料作為引導控制器(lead controller)，對它來說只允許非常緩慢的變化，原因是在乙烯進料中的任何擾動都將會干擾調節(jié)系統(tǒng)的所有其它PID控制器。
再者，對空載時間(dead time)占主導地位的過程和含時間變量的動態(tài)過程來說，傳統(tǒng)的反饋控制器不能很好地運行。另外，對于在過程變量之間存在相互作用的多變量過程中，傳統(tǒng)的反饋控制器如PID控制器也不能很好地運行。業(yè)已發(fā)展了幾種預測控制技術以針對傳統(tǒng)反饋控制器的局限性，但這些技術中沒有一種技術能代替?zhèn)鹘y(tǒng)反饋控制器在化學工業(yè)中的主導地位。
應注意的是，使用線性程序模式以實現(xiàn)對過程的控制是現(xiàn)在的常規(guī)思路。目前使用線性程序模式(它是從數(shù)學上定義受控變量的未來變化和操作變量的現(xiàn)在和過去變化之間的關系)以增強過程控制器的操作。在本文中，應述及的是受控變量是一被定為保持在所需設定點的過程變量，而操作變量是一被調整到驅動受控變量達目標值的變量。在任何商業(yè)過程中，干擾將發(fā)生在過程的外部，它可能會引起不穩(wěn)定，降低效率并改變產(chǎn)品的質量，除非對該過程進行控制以實時響應未測量到的干擾。對過程來說未測量到的干擾可能是由于如環(huán)境溫度的改變、產(chǎn)品配方的變化或對產(chǎn)品需求的意想不到的改變而引起的。另外，這種過程具有系統(tǒng)制約如溫度、壓力和流動速度，它們限制了過程變量并且也必須在過程控制中加以考慮。
已有的自適應控制法如在自適應極點置位控制器(adaptive PolePlacement controller)和最小方差控制器(Minimum Variance controller)中所用的方法是有希望完成所需控制任務的方法。然而，它們具有兩個潛在有缺陷的局限性(1)計算上的復雜性，這就限制了它們在多變量應用中的可行性；和(2)對輸入-輸出延遲的選擇和模型階次選擇的敏感性。近年來在開發(fā)試圖克服這些局限性的自適應控制器上已投入了相當多的研究，主要的焦點是開發(fā)擴展范圍預測控制法(extended horizon predictive controlmethods)。美國專利5,301,101，5,329,443，5,424,942和5,568,378(為所有目的，將這些專利參考引用在本文中)披露了各種形式的預測范圍控制器和相應的方法。下述提要概括了來自上述幾個標題專利的背景部分的資料。
動態(tài)矩陣控制(dynamic matrix control)(DMC)是一種過程控制方法，它使用過程模型根據(jù)對受控變量的未來變化的預測來計算操作變量的調節(jié)。動態(tài)矩陣控制的基本概念是使用已知的時域階躍響應過程模型(time domainstep response process models)以確定操作變量的變化，使性能指標在一規(guī)定的時間范圍上達到最小或最大。基于由時域階躍響應模型預測的過程響應來計算用于各操作變量的操作變量變化的時間序列值，從而使性能指標達到最佳化?？梢灾?，由Cutler和Ramaker描述的DMC控制器是基于近似的階躍響應模型。因此，DMC控制器只可用于開環(huán)穩(wěn)定的系統(tǒng)。
在復雜環(huán)境下操作的復雜的多輸入、多輸出、非線性、隨時間變化的系統(tǒng)中需要使用高性能、計算有效的實時動態(tài)控制器的軟件和硬件。尤其是需要用于含有大量的系統(tǒng)輸入和輸出的動態(tài)系統(tǒng)的有效的控制方法，該方法能解決對受控系統(tǒng)的模型不確定性和不可測量的外部擾動。
對最簡單的預測控制方法如最小方差和推廣的最小方差法需要加以考慮的事實是動態(tài)系統(tǒng)具有輸入-輸出延遲D。選擇控制輸入，使系統(tǒng)匹配D時間步以后的某期望的軌跡。近年來，考慮系統(tǒng)輸入-輸出延遲的時間范圍(timehorizons)的預測控制器(擴展范圍預測控制器)已在許多工程領域中得到應用。為此的動力是兩方面的。第一，動態(tài)系統(tǒng)的輸入-輸出延遲通常預先并不知道，若錯誤地估計時間的延遲，或者延遲是隨系統(tǒng)操作進程的時間而變，則系統(tǒng)的輸入-輸出穩(wěn)定性會受損害。第二，對于快速采樣的高性能控制器設計來說，所得抽樣的動態(tài)系統(tǒng)通常具有非最小的相位零點(所含的零點在單元圓外面)。在這種情況下，當對控制的選擇僅基于系統(tǒng)階躍響應的開始，則控制器通常不能很好地運行。
在所有擴展范圍預測控制器和自適應預測控制器的內部是一個“預測器”，它基于輸入和輸出的當前和過去的值來估算某些涉及系統(tǒng)輸出的量的未來值。若預測范圍k延伸超出系統(tǒng)延遲D，則必須假設(k-D)未來輸入組(u(t)，u(t+1)，...，u(t+k-D))。不同的預測控制器和自適應預測控制器在這些“額外”輸入上有不同的假定(或加上不同的約束)。接著基于一些標準，將預測系統(tǒng)輸出用于計算控制輸入。先前已開發(fā)了若干擴展范圍預測控制器。它們在如何選擇對未來控制的設置上是不同的。這些控制器包括擴展范圍自適應控制(EHC)，向后范圍適應控制(RHC)，控制向前移動平均控制器(CAMAC)，擴展預測自適應控制(EPSAC)，通用預測控制器(GPC)，模型預測啟發(fā)式控制(MPHC)和動態(tài)矩陣控制(DMC)。
由Ydstie開發(fā)的EHC預測控制器如Goodwin和Sin所述，是基于動態(tài)系統(tǒng)的帶有輔助輸入的模型描述的自動-回歸移動平均(ARMAX)。通過使受到k-步長事先預輸出等于某些所需數(shù)值約束的控制作用達到最小的方式來選擇對k未來控制的設置。在EHC中，已采用了兩種實施方法擴展范圍和向后范圍方法。在擴展范圍實施方法中，順序執(zhí)行對k未來控制的設置并更新每k個樣品。在EHC(即RHC)的向后范圍實施方法中，只將設置中的第一個控制施加到系統(tǒng)上。在接下來取樣的瞬間，計算對k未來控制的整個組，并再次只采用第一個控制。在擴展范圍方法中，EHC可以穩(wěn)定開環(huán)不穩(wěn)定的系統(tǒng)和非最小相系統(tǒng)。然而，RHC通常不能穩(wěn)定開環(huán)不穩(wěn)定的系統(tǒng)。
由Voss等人開發(fā)的CAMAC控制器不同于EHC控制器的地方在于對未來控制組的選擇上。在CAMAC控制器中，假定所有的k未來控制都是恒定的。這個選擇保證了即使在沒有積分的作用下，在穩(wěn)定狀態(tài)下的無偏移的跟蹤性能。CAMAC控制器也可用于向后范圍和擴展范圍實施方法。再者，若開環(huán)系統(tǒng)是不穩(wěn)定的，則CAMAC控制器會失效。EHC和CAMAC控制器已考慮了只在一個未來點及時的輸出。
由Clarke等人開發(fā)的GPC控制器通過允許加入多步輸出預測而擴展了這個想法。GPC中的k未來控制組通過使預輸出跟蹤誤差和控制的二次費用函數(shù)最小在未來到達某一范圍值而加以確定。如RHC控制器一樣，GPC以向后范圍方式來實現(xiàn)。GPC控制器對開環(huán)不穩(wěn)定的系統(tǒng)和非最小相系統(tǒng)都是有效的。由于將受控自動-回歸積分移動平均值(CARIMA)模式用于動態(tài)系統(tǒng)的模型并預測輸出，故GPC控制器總是包含積分器。GPC控制器包括EPSAC控制器作為一個特殊情況。
由Richalet等人開發(fā)的MPHC控制器基于近似的脈沖響應模型來進行輸出預測。另一方面，由Cutler和Ramaker開發(fā)的DMC控制器是基于近似的階躍響應模型。因此，MPHC和DMC控制器都只能施加到開環(huán)穩(wěn)定的系統(tǒng)上。然而，應指出的是DMC控制器可以穩(wěn)定非最小相系統(tǒng)。
簡言之，現(xiàn)在引入以模型為基礎的“范圍”控制器以控制化學反應器如氣相反應器，有希望在穩(wěn)定狀態(tài)下和在轉變過程中有大的改進的控制。通過使用前饋計算以確定操作變量的最終穩(wěn)定狀態(tài)值是多少并參照相對于此預測值的所有“過調”和“欠調”移動，范圍控制器和相應的方法就能部分地完成上述這個愿望?？梢灾肋@個特征使時間范圍控制器非常快地對擾動作出響應；然而，對處理操作的穩(wěn)定狀態(tài)和瞬態(tài)模式來說，不能使這些以模型為基礎的范圍控制器達到最佳化。也可以知道這個特征使范圍控制器非?？斓貙_動作出響應，但這是以使這些控制器對用作進行前饋計算的信號中的噪聲非常敏感為代價的。關于后者，這些信號必須光滑以避免會使設備的剩余部分不穩(wěn)定的操作變量的過度搖擺。較好的是，必須盡可能快地產(chǎn)生這些“光滑的”信號。
一種現(xiàn)成的最簡單的信號濾波器是具有下述形式的低通濾波器Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*[X(t)-Xf(t-1)] (1)它包括采用當前測量值，X(t)，和濾波過的信號的前一值，Xf(t-1)，之差以及由FIL值確定的只移動這個距離的濾波過的信號的某些百分率。值得注意的是對于FIL＝1，對信號不作光滑處理，而對于FIL＝0，則原始信號被完全忽略了。對于小于1的值，該值越小，則就越光滑，但是對基礎信號中真實變化的響應的延遲就越長。同樣值得注意的是低通濾波器總是改變Xf(t)相對于Xf(t-1)的值，除非Xf(t)正好等于Xf(t-1)。這就意味著它傳送所有的噪聲，盡管其幅值降低。因此，從噪聲源獲得一非常光滑的濾波信號的唯一方法是具有低值FIL以容忍緩慢的響應。
多么需要一種能控制化學反應器如氣相反應器的方法，它使用在線參數(shù)平衡，如壓力和/或密度平衡，和非線性模型，以便同時控制最終產(chǎn)品中的氣體組成、壓力和化學含量。同樣也多么需要一種能從系統(tǒng)傳感器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)中快速濾波噪聲的方法，以便最大程度地降低由控制方法引起的不需要的控制操作的個數(shù)。
鑒于上述內容，可以知道目前在本領域中需要一種能控制化學過程的方法，該方法考慮到非線性作用并結合系統(tǒng)知識，它克服了上述缺點。本發(fā)明受為克服目前已有技術中的不足和缺點的愿望所促使，從而實現(xiàn)了本領域中的這個需求。

發(fā)明內容
本發(fā)明的主要目的是提供一種過程控制方法，它能快速調節(jié)并穩(wěn)定化學反應器。按本發(fā)明的一個方面，該過程控制方法能匹配帶有快速測量的快速控制操作，反之亦然，以使過程控制最佳化。
本發(fā)明的一個目的是提供一種使設定點優(yōu)先排序的過程控制方法。在一個例舉的情況中，當在系統(tǒng)中發(fā)生不平衡時，本發(fā)明的過程控制方法將最高優(yōu)先級放在保持壓力于設定點，從而穩(wěn)定H2/C2的比率和氣體組成。按本發(fā)明的一個方面，當壓力是優(yōu)先控制的參數(shù)時，由于穩(wěn)定的氣體密度，熱轉移和液化作用將比較一致。按本發(fā)明的另一個方面，將操作變量分組，以便于瞬態(tài)和穩(wěn)定狀態(tài)的系統(tǒng)響應。
本發(fā)明的另一個目的是提供一種用于受控反應器的參數(shù)平衡和數(shù)學模型的過程控制方法，從而使控制器實現(xiàn)該過程控制方法，以便較精確和快速地對貫穿于操作參數(shù)的一個寬范圍中的擾動進行反應。按本發(fā)明的一個方面，該過程控制方法容許在各種產(chǎn)品類型之間的自動轉換。
本發(fā)明的再一個目的是提供一種用于受控反應器的參數(shù)平衡和數(shù)學模式的過程控制方法，從而使控制器實現(xiàn)該過程控制方法，以便比較快地進行設定點的變化。應認識到上面對相對速度和反應速度的描述是針對在常規(guī)PID控制系統(tǒng)的控制下的同一系統(tǒng)而言的。
本發(fā)明的再一個目的是提供一種執(zhí)行濾波器算法的過程控制方法，它保持其響應噪聲的輸出信號并且仍能非常快地對基礎輸入信號中的真實改變作出響應。按本發(fā)明的一個方面，N-極性濾波器(N-sign filters)(其中N為正整數(shù))，與低的N值相比比較高的N值產(chǎn)生較光滑信號，但有大的延遲，所有的都要滿足這些操作標準。特別是，舉一個例子，改進的N-極性濾波器(其中N等于3)看上去能滿足這些互相排斥的標準即使對于有噪聲的輸入，它在穩(wěn)定狀態(tài)下也能給出非常光滑的輸出信號；當輸入發(fā)生快速變化時，它不會明顯地延遲輸出信號。
本發(fā)明的再一個目的是提供一種例如通過范圍控制器來濾波所接受的信號或所產(chǎn)生的穩(wěn)定狀態(tài)的輸出信號中的一種信號的過程控制方法。
本發(fā)明的再一個目的是提供一種濾波輸入信號的過程控制方法，其中濾波器的靜帶寬度與第一個范圍內信號中的噪聲成比例，并且按濾波器輸出信號中延遲的最大允許值來確立濾波器的靜帶寬度，從而接受輸出信號中更多的噪聲。
本發(fā)明的再一個目的是提供一種濾波輸入信號的過程控制方法，其中外加由濾波器(算法)處理的數(shù)據(jù)點可以降低靜帶寬度。
本發(fā)明的再一個目的是提供一種用于任何過程控制器的信號濾波方法。
本發(fā)明的這些和其它目的、特征和優(yōu)點將由使用非線性預測控制的控制化學反應器的方法來提供。該方法較好地包括以下步驟產(chǎn)生許多表征化學反應器的當前狀態(tài)和反映化學反應器中各反應物的成分的信號；計算響應許多信號并且參照化學反應器中各反應物的質量容量(masshold-up)的化學反應器的未來狀態(tài)；控制與化學反應器有關的至少一個參數(shù)，從而控制化學反應器的未來狀態(tài)。
本發(fā)明的這些和其它目的、特征和優(yōu)點將由使用非線性預測控制的控制化學反應器的方法來提供。該方法較好地包括以下步驟產(chǎn)生許多表征化學反應器的當前狀態(tài)和反映化學反應器中各反應物的成分的信號；產(chǎn)生相應于響應至少三個原始數(shù)據(jù)點的信號的濾波信號和不包括該三個原始數(shù)據(jù)點的各處理過的信號；計算響應濾波信號以相應于化學反應器中各反應物的擴展變量(extensive variables)表示的化學反應器的未來狀態(tài)；和控制與化學反應器有關的至少一個參數(shù)，從而控制化學反應器的未來狀態(tài)。
本發(fā)明的這些和其它目的、特征和優(yōu)點將由一種濾波方法來提供，該方法用于濾波輸入信號并產(chǎn)生光滑的信號，從而使光滑信號中的虛假噪聲降至最小，其中濾波方法按下述算法進行f3＝SIGN[X(t)-Xf(t-3)]*1.0f2＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-3)]*1.0f1＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-3)]*1.0fsum＝f1+f2+f3FAC＝(ABS(fsum)/3)zXf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{X(t)-Xf(t-1)}其中X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點，和Xf(t)＝在時間t時的濾波信號。
本發(fā)明的這些和其它目的、特征和優(yōu)點將由一種濾波方法來提供，該方法用于濾波輸入信號并產(chǎn)生光滑的信號，從而使光滑信號中的虛假噪聲降至最小，其中濾波方法按下述算法進行
f4＝SIGN[X(t)-Xf(t-4)]*因子4f3＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-4)]*因子3f2＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-4)]*因子2f1＝SIGN[X(t-3)-Xf(t-4)]*因子1fsum＝INT(ABS(f1+f2+f3+f4))FAC=(ABS(fsum)4)z]]>XS(t)=X(t)+X(t-1)+X(t-2)+X(t-3)4]]>Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)}，其中X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點，和Xf(t)＝在時間t時的濾波信號。
本發(fā)明的這些和其它目的、特征和優(yōu)點將由一種濾波方法來提供，該方法用于濾波輸入信號并產(chǎn)生光滑的信號，從而使光滑信號中的虛假噪聲降至最小，其中濾波方法按下述算法進行
f5＝SIGN[X(t)-Xf(t-5)]*因子5f4＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-5)]*因子4f3＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-5)]*因子3f2＝SIGN[X(t-3)-Xf(t-5)]*因子2f1＝SIGN[X(t-4)-Xf(t-5)]*因子1fsum＝INT(ABS(f1+f2+f3+f4+f5))FAC=(ABS(fsum)5)z]]>XS(t)=X(t)+X(t-1)+X(t-2)+X(t-3)+X(t-4)5]]>Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)}，其中X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點，和Xf(t)＝在時間t時的濾波信號。


本發(fā)明的這些和各種其它特征和方面將參考下面與所附附圖結合起來的詳細描述得到容易的理解，其中使用貫穿于其中的相同或類似的標號，其中圖1和2分別是說明假想的簡單和復雜控制方案的操作過程的簡化的方框圖；圖3和4分別是說明常見問題的曲線，即與PID控制方案有關的控制器耦合的曲線；圖5是用于常規(guī)PID控制方法和本發(fā)明的控制方法的一般的氣相反應器的示意方框圖；圖6是一般氣相反應器和PID控制器的示意圖；圖7是說明與常規(guī)PID控制方法有關的函數(shù)的高液面方框圖；圖8是如圖2所示的系統(tǒng)但使用本發(fā)明的控制方法的高液面方框圖；圖9和10是說明對如圖2所示的系統(tǒng)使用非線性時間范圍控制來消除耦合的曲線；圖11是使用本發(fā)明控制方法的一般氣相反應器的高液面方框圖；圖12是說明與本發(fā)明控制方法有關的函數(shù)的高液面方框圖；圖13A-13F是一系列將常規(guī)PID控制方法與本發(fā)明控制方法的性能進行比較的曲線；圖14A和14B分別說明對于如圖2所示的系統(tǒng)，在PID和范圍控制系統(tǒng)中耦合和缺乏耦合的情況；圖15A-15D是用于理解本發(fā)明的基本N-極性濾波器操作的數(shù)據(jù)表示；圖16A-16D是用于理解本發(fā)明另一個較好實例的另一種N-極性濾波器操作的數(shù)據(jù)表示；圖17說明較宜在本發(fā)明的N-極性濾波器中使用的另一種計算方法的使用；圖18A-18K說明用于理解本發(fā)明各種N-極性濾波器實例的操作的各種輸出信號；和圖19A-19H是用于描繪在本發(fā)明N-極性濾波器中所用的各種參數(shù)的最佳化狀態(tài)的輸出信號。
具體實施例方式
控制非線性耦合系統(tǒng)的辦法是將有關對系統(tǒng)已知的知識加入到過程模型中，然后使用這些模型預測系統(tǒng)中所發(fā)生的任何變化的效應。在如圖8所示的箱10的情況中，給定所需的液體體積、液面、表面、以及甚至是流出底部的出射氣流都可以容易地加以計算。由此，就比較簡單地可以確定在新鮮進料Vf和夾套溫度Jt上需要有怎樣的變化才能達到并保持設定點。可以知道用于圖8系統(tǒng)的液面控制方法實際上完全不控制箱10內的液面；該控制方法實際上控制反應器中液體的計算的質量容量。對這種方法，若溫度偏離其設定點，即使液面由于液體密度的改變而發(fā)生變化，質量控制方法由于質量仍維持在目標值也不會響應。應提到的是以這種方式使用模型會使如圖6所示的兩個控制環(huán)路解除耦合，以降低干擾，這樣就使兩個控制環(huán)路對參數(shù)的變化很好地響應，而不會導致常規(guī)PID控制系統(tǒng)中所看到的不穩(wěn)定。這可以在圖9和10中看出，對于與圖3和4所示的基本上相同的液面變化，卻帶來了令人滿意得多的結果。
應注意的是，本發(fā)明的過程控制方法付出了一個代價，即必須監(jiān)測大量的系統(tǒng)數(shù)據(jù)以達到所需的控制。這樣，在如圖8所示的例舉的系統(tǒng)中，箱液面、箱溫度、流出物的流動速度Ve、進料流速度Vf和進料溫度都必須加以測量，并且必須使相應的數(shù)據(jù)傳到用于廣泛的參數(shù)平衡(extensive propertybalances)，如壓力和/或密度平衡，并用于基于模型的控制方法計算上。在過程控制方法的每個操作都完成后，進料流Vf和夾套溫度Jt的設定點而后都返回至從屬控制器FC和TC。同樣應注意的是圖8所示的虛構的流Vd代表來自箱10的任何未被測量到的排出物，和模型誤差及測量誤差。
一種用于氣相反應器(GPR)的新的控制方法，即使用在線參數(shù)平衡和非線性模型以同時控制氣體組成、壓力和最終產(chǎn)物的成分(即乙烯)含量的非線性模式預控制(NMPC)法，對此已經(jīng)作出了廣泛的技術評估。本發(fā)明的NMPC法較好使用范圍控制技術控制GPR中各組分的氣體壓力。方便的是，NMPC法使用常規(guī)PID控制器所用的相同的設定點H2/C2的比率；氣體的比率；壓力；和C2/均聚物的比率，它大大地簡化了轉移到NMPC方法的投入和培訓力量。
與使用四個獨立的PID控制器的常例相反，NMPC法是一種多變量的控制方法。如上所述，由于整個系統(tǒng)的空載時間和反應器參數(shù)之間的相互作用，必須非常緩慢地對常規(guī)的PID控制器進行調整以進行反應，從而避免由于如控制器耦合導致的不穩(wěn)定效果?？梢钥吹竭@會導致頻繁的設定點偏移。另一方面，NMPC法能預測各種所測量的參數(shù)之間的相互作用，從而能使以NMPC方法運作更有效地進行調節(jié)，使NMPC控制器較為穩(wěn)定和對設定點變化有較快反應。
在此處應提到的是，由于NMPC法是基于壓力的平衡，故可以計算在線質量參數(shù)，它包括％乙烯％可溶二甲苯和％二聚物。應知道實驗室結果和計算的質量參數(shù)之間的任何差別主要是由于模型誤差。
NMPC法首先在一般用于操作人員培訓的模擬器上進行測試。應知道的是由于將模擬器設計成具有加速的動態(tài)特性以考驗操作人員，該模擬器提供一個嚴格的測試平臺以評價按NMPC法的控制器操作。該模擬器用于評價測試整個NMPC控制法的概念以及NMPC法對嚴重干擾的響應。在模擬器上的測試進行幾個月。應明白的是模擬器的使用并不單單局限于演示NMPC控制的概念，它同樣可用于籌備設備試驗所用的技術和操作人員。模擬器可用作合格或不合格的測試，之后進行任何設備試驗，該測試將即刻在下面作更詳細的描述。
對于設備試驗，建立兩個主要的性能標準，假定本發(fā)明的NMPC法對模擬器是可接受的(a)在穩(wěn)定狀態(tài)(H2，C2，C3，％C2)下使用NMPC法的各控制器的穩(wěn)定性，和(b)H2控制器的瞬時響應。對概念設備測試的實際驗證在GPR上進行。
圖11說明了控制方案，即本發(fā)明的NMPC法，其中引導控制器操縱著各成分(即乙烯和丙烯)的進料，以便保持GPR 100中的壓力在非常緊密界限范圍內。如上所述，必須保持氣體組成GC，這較好地是通過調節(jié)乙烯與丙烯在單體進料中的比率而順利地完成的。
應提到的是采用IR傳感器每秒鐘確定氣體比率，代替采用GC大約每隔6分鐘獲得氣體比率使較快的響應方便地得到。為了改進模型的動態(tài)響應并降低氣相色譜法的空載時間(大約5分鐘)，一種運用紅外(IR)光譜學的新穎的傳感器能測量乙烯和丙烯在GPR 100的氣相中的含量。該IR分光鏡提供一個與色譜值一致的連續(xù)信號。對IR是看不見的氫氣仍必須只采用GC來控制。應注意的是對C2和C3的進料使用由色譜儀校正的紅外分析儀能提供一個引導約4分鐘的色譜儀輸出的連續(xù)而精確的信號。當NMPC法用于傳感并控制包括氣體比率在內的轉變時，和在其它系統(tǒng)干擾的過程中，就可以更好地看出IR分光鏡的全部優(yōu)點。
可以看到圖11圖示的例舉的GPR 100控制系統(tǒng)的最終產(chǎn)物必須具有合適的乙烯含量。因此，NMPC法必須保證進入均聚物進料中的乙烯進料的平均比率與含有采用常規(guī)PID控制的控制系統(tǒng)的GPR中所用的比率相同。可以知道這個控制先前可以通過直接調節(jié)乙烯的進料來完成。相反，在試圖控制乙烯含量的過程中并不能完全控制乙烯的進料，原因是乙烯的進料由使用NMPC法的系統(tǒng)中的壓力控制器P被部分地設置好了。實際上，本發(fā)明的NMPC法保持反應器100中的聚合物床在能使壓力控制器P供入所需的乙烯量的液面上。
應提到的是，NMPC法將引導控制器放在最重要的變量如所討論的GPR 100中的壓力上。通過將壓力保持在穩(wěn)定的值，該系統(tǒng)也能保持影響反應器100中的流化作用和熱轉移的氣體密度。另外，穩(wěn)定的壓力能很好地穩(wěn)定來自閃蒸鼓110進入反應器100以及從反應器100出來進入袋狀過濾器122的氣體流，使之能較容易地保持合適的氣體組成，原因是丙烯從閃蒸鼓110進入反應器100并通過乙烯汽提塔116離開反應器100。
本發(fā)明NMPC法的另一個優(yōu)點是響應時間的匹配。較好的是，每隔幾秒鐘讀取一次壓力的讀數(shù)；采用NMPC法的系統(tǒng)控制器控制單體進料變化得非?？斓腉PR 100中的壓力。
實現(xiàn)本發(fā)明NMPC法的控制器的高液面方框示于圖12中?？梢钥吹剑ㄟ^使用過程模型可以實現(xiàn)由NMPC法反映的控制方法上的變化，從而使系統(tǒng)控制器解除耦合。與使用集中幾個變量(intensive variables)，即不是基于諸如H2/C2比率、C2/(C2+C3)比率和C2/PP比率(與錐形箱中的液面相類似)的量的變量的常規(guī)PID控制方案不同，以模型為基礎的NMPC法是基于擴展變量，即反應器100中各成分的質量容量或GPR 100的壓力或GPR 100中反應物的密度來控制GPR100的。例如，氣體組成以及系統(tǒng)體積的設定點能容易地用來確定需要多少千克的各成分達到所需的系統(tǒng)目標。
有無數(shù)詳述有關擴展變量的設備控制的基礎知識的參考資料，如由C.Georgakis等人在題為“在過程動力學和控制中使用擴展變量(On the Use ofExtensive Variables in Process Dynamics and Control)”(Chem Eng.Sci.，Vol.41，1471-1484頁(1986))的文章。然而，這些參考資料沒有披露產(chǎn)生用于模型預測控制器的非線性預測模型，其中該模型采用如下形式操作變量(多個)＝穩(wěn)態(tài)項(多個)+動態(tài)項(多個)+誤差項這種形式的預測模型在將擴展變量分成特別適用于穩(wěn)定狀態(tài)操作或瞬時操作的組中是特別有利的。這就促進了非常快的NMPC系統(tǒng)響應，原因是為響應系統(tǒng)瞬態(tài)變化可以引發(fā)大的參數(shù)變化，而在穩(wěn)定狀態(tài)的操作過程中實現(xiàn)很小的參數(shù)變化。應明白，在NMPC系統(tǒng)內產(chǎn)生但在其外部應用誤差項，所述系統(tǒng)宜使該誤差項成為控制器誤差的動態(tài)測量。參見圖11和12。
作為例子，當在C2的容量上發(fā)生擾動時，C2控制器160將響應，而H2控制器不響應，這樣使H2/C2的比率偏離目標值，原因是使用NMPC法的控制系統(tǒng)知道氫氣H2的正確量已存在于GPR 100中。在這種情況下，當C2的干擾被消除時，C2的設定點將被重新確立。另外，應明白的是，允許預測校正的各成分的質量平衡必須與反應器100中的設定點或干擾的變化響應。
總之，運用系統(tǒng)知識建立基于擴展系統(tǒng)參數(shù)的控制器的NMPC法可以使系統(tǒng)解除耦合，這樣使系統(tǒng)中所有的各控制器能快速地發(fā)生作用，而不會損失系統(tǒng)的穩(wěn)定性。另外，使用參數(shù)平衡使控制器實現(xiàn)NMPC法來預測問題，并相應地響應，從而使干擾的影響降至最小，以便快速轉變，即設定點的變化。
在實際的操作氣相反應器中在對各種產(chǎn)物的穩(wěn)定狀態(tài)和瞬時條件下測試本發(fā)明的NMPC法。設備測試結果如下。重要的是要注意實際設備試驗是在對生產(chǎn)基本上無干擾的情況下進行的，這在貫穿于任何過程控制的發(fā)展中都總是首要的任務。在實際設備上控制方案的投產(chǎn)和測試總共僅在兩個星期內完成。
在對于穩(wěn)定狀態(tài)操作的設備試驗中，使用NMPC法的控制器運行得非常好，相對于使用PID控制的常規(guī)控制器來說，使用NMPC法的控制器的第一個產(chǎn)物的H2/C2的變化系數(shù)(COV)減少到二分之一，而第二個產(chǎn)物的該變化系數(shù)減少到五分之一。參見圖13A。更具體地說，達到如下差別(A)NMPC控制(1)H2/C2的變化保持在20ppm。
(2)由于底部排料的阻塞引起的R2401干擾。NMPC使干擾降至最小。
(3)為了在緊密控制下保持H2/C2的比率，使H2進料速度發(fā)生較大和較頻繁的改變。
(B)常規(guī)控制(PID)(4)對設定點的控制不緊密。發(fā)生漂移。
(5)對H2進料速度僅有緩慢的改變。
(6)再循環(huán)壓縮機(C2301)中的流動擾動使再循環(huán)至反應器的H2損失。PID控制器緩慢地增加H2的進料加以補償。
(7)再循環(huán)壓縮機返回使用。PID控制器緩慢地減少H2反饋成穩(wěn)定狀態(tài)的流(需要18小時恢復穩(wěn)定性)。NMPC能較快地響應，起初提高H2流，而后減少它，同時恢復正常的操作。
應明白括號()中的各數(shù)字相應于諸如圖13A的曲線上的各確定的點。另外，對各產(chǎn)物(參見圖13B)來說氣體比率(C2/C2+C3)的變化保持恒定，而對第一個產(chǎn)物(參見圖13C)來說計算的質量參數(shù)，即％C2和％二聚物的變化減少。應提到的是，為了觀察到對第二個產(chǎn)物的改進，需要對液面控制器有更主動的調整。
尤其是，如圖13B所示，在NMPC法和常規(guī)的PID控制法之間存在下述不同(A)NMPC法(1)即使由于底部排料的阻塞引起反應器干擾時，C2/(C2+C3)的比率也能得到緊密地控制。
(2)與H2相似，丙烯流在NMPC控制中移動得更為主動。
(B)常規(guī)控制(PID)(3)在穩(wěn)定狀態(tài)條件和沒有干擾的情況下。PID控制的變化小。
(4)對干擾的響應太慢以致于不能防止漂移，花費了許多時間以恢復設定點。
再者，圖13C描述了常規(guī)PID控制法和NMPC法之間的下述不同之處(A)常規(guī)控制(PID)(1)由于PID控制器是基于保持C2進料/均聚物的比率恒定，故此參數(shù)的變化較慢。
(2)然而，所關心的真正的質量參數(shù)是最終的％C2(所消耗的C2/聚合物總量)，它在PID控制下由于均聚物排放速度的變化會波動得更為厲害。
(B)NMPC控制(3)注意到在整個10小時的期間內，％C2在+/-0.05％上下非常穩(wěn)定。
(4)改進的調節(jié)降低了C2進料的波動，它進一步改進了計算的質量參數(shù)(最終的％C2，％二聚物)的穩(wěn)定性。
為了進行涉及瞬態(tài)的設備試驗，采用了兩個設定點變化，每種產(chǎn)物一個。在第一種情況中，將第一個產(chǎn)物的設定點調節(jié)到50ppm，它需要2小時達到穩(wěn)定狀態(tài)的條件。在第二種情況中，將第二個產(chǎn)物的H2/C2比率的設定點提高到100ppm，它需要1.7小時恢復穩(wěn)定狀態(tài)的操作。應提到的是，與使用常規(guī)PID控制法的控制器平均需要15小時相比，這兩種情況下的結果都有了相當大的改進。
實現(xiàn)NMPC法的系統(tǒng)控制器也可用于穩(wěn)定如圖13D所示的從第一個產(chǎn)物轉變成第二個產(chǎn)物后的氫氣。起初，H2/C2的比率從設定點為75ppm，處在由常規(guī)PID控制器的緩慢作用所設定的標尺(roll)上。當打開時，使用NMPC法的控制器立刻沖破了標尺，在約1.0小時內使H2/C2的比率達到了目標值。若沒有NMPC法，則該標尺還會呈下降的幅度持續(xù)達10小時。圖13D中所示的結果如下(A)常規(guī)控制(PID)(1)由于系統(tǒng)的空載時間和相互作用，PID必須非常緩慢地調節(jié)。即使離設定點僅75ppm，H2進料也僅有非常小的提高。
(2)此標尺在該點處持續(xù)3小時，并且要經(jīng)操作人員手工操作才能移動。對PID控制器來說，需要另外10小時以排除此標尺。
(B)NMPC控制(3)當打開時，NMPC計算使H2/C2比率在規(guī)定的TSS(在此為60分鐘)內達到目標值所需的H2的“過調”。
(4)如圖13A所示，主動地移動H2的進料，使H2/C2的比率保持在設定點。
如圖13E所示，在從第一個產(chǎn)物轉變成第二個產(chǎn)物以穩(wěn)定氣體比率的結束時，使用本發(fā)明的NMPC法。所作出的移動為0.472到0.460。C2在規(guī)定的40分鐘內達到其新的目標值，而C3要花60分鐘，重要原因是對C3流所允許的變化率受限制。所估算的40分鐘轉變時間，即使是稍微長的實際轉變時間，與使用常規(guī)PID控制的類似改變所需的3小時進行比較已經(jīng)很好了。圖13E所示的結果如下(A)常規(guī)控制(PID)(1)即使遠離設定點，也僅發(fā)生小的變化。用PID控制達到設定點需要3小時。
(B)NMPC控制(2)啟動NMPC，進入新的設定點。即刻C2就發(fā)生大的變化。
(3)40分鐘后，C2的容量就達到了其所需的目標值。
(4)現(xiàn)在C2/(C2+C3)的比率低于目標值，原因是C3太受可調節(jié)的參數(shù)(最大的變化率)所制約。這表明應使用較大的變化率值。
(5)C3達到設定點(20分鐘后)，C2/(C2+C3)在60分鐘后達到設定點，比PID約快2小時。
應指出的是，所有的NMPC計算都基于各成分(H2，C2，C3)的質量平衡。從中估算C2和C3的消耗量，然后最好如圖12所示在各成分的時間范圍控制器中使用。使用該消耗量也可以計算最終產(chǎn)物中的％C2。由于即使不使用本發(fā)明的NMPC法也要利用模型計算，故可以將計算得的％C2與轉變過程中的實驗室和IMR值相比較。這些結果示于圖14F中。應指出的是，比較表明計算的動態(tài)性能(斜率)與IMR在線分析的相匹配。后續(xù)的實驗室結果證實了轉變的結束。
(A)常規(guī)控制(PID)(1)值得注意的是，與在相同速率下預測的％C2相比，由IMR測量的％C2下降約30分鐘的滯后。滯后是滯留氣相反應器的結果(若需要的話可以對此作出解釋)。
(2)關于轉變的完成該計算也與IMR相符合。
由于％C2計算的動態(tài)過程與設備響應很好地相吻合，故可以評價有關質量參數(shù)變化的控制器性能(NMPC法相對于PID法)，即使質量變化比實驗室能檢測到的小。第二個產(chǎn)物的平均模型誤差((實驗室值-計算值)/實驗室值)為+14.5％，第一個產(chǎn)物的為+8.5％。對于最后兩次操作，該兩個產(chǎn)物的偏移保持恒定。
如上所述，業(yè)已開發(fā)了能顯著地改進目前在常規(guī)應用中常用的低通濾波器的性能的數(shù)字式濾波器，該新穎的濾波器不僅能給出非常穩(wěn)定的穩(wěn)態(tài)信號，而同時又能快速地對輸入的移動產(chǎn)生響應。目前在許多使用常規(guī)NMPC法的化學設備中都安裝了時間范圍控制器，以便對設定點的變化或過程干擾作出前饋響應。然而，這個特征使它們對時間范圍計算中所用的信號中的噪聲敏感。而且，在與測量參數(shù)相對應的信號中的不想要的噪聲會使時間范圍控制器過分地擺動操作變量，這樣對其它控制環(huán)路產(chǎn)生干擾。在輸入信號上使用常規(guī)的低通濾波器可以使諸如使用NMPC法的時間范圍控制器的行為變得平滑，但以延遲為代價，該延遲不僅降低時間范圍控制器的性能，而且會抹殺與時間范圍控制器有關的主要優(yōu)點之一。
本發(fā)明的N-極性濾波器能很好地提供一種實際上沒有延遲的非常光滑的信號，它能顯著地減少操作變量的移動，并使整個NMPC過程穩(wěn)定。使用密度時間范圍控制器的動態(tài)模擬(認為時間范圍控制器對傳感信號中的噪聲高度敏感)來驗證N-極性濾波器的優(yōu)點。在任何具有中等編程能力的常規(guī)控制器中都可以容易地實現(xiàn)代表本發(fā)明N-極性濾波器的算法。N-極性濾波器較好地作為一個獨立的設備來實現(xiàn)，它較好地可被放在控制系統(tǒng)的任一點上，即時間范圍控制器的“上游”或“下游”。應注意的是，N-極性濾波器并不局限于其在時間范圍控制器上的應用；常規(guī)PID控制器的性能借助于使用N-極性濾波器也能方便地得到。
正如上面所詳細談論的，目前引入以模型為基礎的“時間范圍”(″horizon″controller)控制器來控制GPR 100，有希望獲得在穩(wěn)定狀態(tài)下和在產(chǎn)物的轉變過程中都有大大改進的控制?？梢灾?，通過使用前饋計算以確定操作變量的最終穩(wěn)定狀態(tài)值是多少并參照相對于此穩(wěn)定狀態(tài)值的所有“過調”和“欠調”移動，時間范圍控制器和相應的方法就能部分地完成上述這個愿望。這個特征使時間范圍控制器能非?？斓貙Ω蓴_作出響應；這個特征也使時間范圍控制器對進行前饋計算所用的信號中的噪聲非常敏感。這些信號必須光滑以避免操作變量的過分擺動，引起化學設備的其余部分失去穩(wěn)定。
例如，使用本發(fā)明的NMPC法的密度時間范圍控制器使用來自參數(shù)(如熱)平衡的生產(chǎn)率值以確定必須有多少穩(wěn)定狀態(tài)的單體進料。生產(chǎn)率信號中的噪聲將引起單體進料的擺動，該噪聲會干擾GPR 100的溫度控制、壓力鼓和尾端。因此，時間范圍控制器所用的生產(chǎn)率信號必須是光滑的。然而，常規(guī)的低通濾波器能提供一非常光滑的輸出信號，但是以延遲為代價，輸入的任何運動需延遲許多分鐘，這就妨礙了時間范圍控制器的性能。應知道，顯著的信號延遲最終可能會導致環(huán)路密度的振蕩。
這樣，由于需要尋求一種能在穩(wěn)定狀態(tài)下提供非常光滑的信號，不會在提供給預測計算所用的時間范圍控制器的信號中引入顯著的延遲，即時間滯后的更為有效的濾波輸入信號的方法，從而促進了N-極性濾波器的發(fā)展。換句話說，對N-極性濾波器操作進行研究的目的是為了開發(fā)在對噪聲響應中不會改變其信號并且對基礎信號中的真實改變能快速響應的濾波器。緊接在下面稱為N-極性濾波器的濾波器滿足這些準則。如上所述，盡管將時間范圍控制器的需求考慮進去來設計N-極性濾波器，但N-極性濾波器較好地改進常規(guī)PID控制器的性能。
如上所述，一種現(xiàn)成的最簡單的信號濾波器是低通濾波器Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*[X(t)-Xf(t-1)] (1)它包括采用當前測量值，X(t)，和濾波過的信號的前一值，Xf(t-1)，之差以及由FIL值確定的只移動這個距離的濾波過的信號的某些百分率。值得注意的是對于FIL＝1，不能實現(xiàn)光滑，而對于FIL＝0，則原始信號被完全忽略了。對于小于1的值，該值越小，則就越光滑，但是對基礎信號中真實變化的響應的延遲就越長。同樣值得注意的是低通濾波器總是改變Xf(t)相對于Xf(t-1)的值，除非Xf(t)正好等于Xf(t-1)。這就意味著它傳送所有的噪聲，盡管是幅值降低。因此，從噪聲源獲得一非常光滑的濾波信號的唯一方法是具有低值FIL以容忍緩慢的響應。
N-極性濾波器的理論非常簡單，控制系統(tǒng)檢查最近N個(例如為3)原始數(shù)據(jù)點并將原始數(shù)據(jù)點與剛好在它們之前的濾波信號的值相比較。應明白的是，剛好在它們之前的濾波信號一點也不受N個原始數(shù)據(jù)點的影響。正如下面更詳細討論的，當N個原始數(shù)據(jù)點都落在剛好在它們之前的濾波信號點的一側，則濾波信號接下來的值較好地將朝著N個原始數(shù)據(jù)點移動。然而，當N個原始數(shù)據(jù)點落在剛好在它們之前的濾波信號點的兩側，則認為N個原始數(shù)據(jù)點存在噪聲。為此，剛好在它們之前的濾波信號在對N個原始數(shù)據(jù)點的響應中將發(fā)生小的變化。
下面討論將從基本的、原始的N-極性濾波器開始展開，然后說明采用本發(fā)明的NMPC法，基本的N-極性濾波器該如何進行操作。
基本N-極性濾波器(N＝3)X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點Xf(t)＝在時間t時的濾波信號f3＝SIGN[X(t)-Xf(t-3)]*1.0(2)f2＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-3)]*1.0 (3)f1＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-3)]*1.0 (4)fsum＝f1+f2+f3(5)FAC＝(ABS(fsum)/3)z (6)Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{X(t)-Xf(t-1)} (7)應清楚的是，基本N-極性濾波器是一種帶有FIL項乘以新的FAC項的低通濾波器。對于各原始數(shù)據(jù)點，SIGN函數(shù)用于確定它是否落在參照的濾波信號值，Xf(t-3)，即不受三個原始數(shù)據(jù)點影響的最近的濾波信號值的上面還是下面。參見圖15。SIGN函數(shù)對正數(shù)來說返回+1值，對負數(shù)來說返回-1值。例如SIGN(10.3-8.1)＝+1SIGN(8.1-10.3)＝-1給出fsum＝f1+f2+f3，并且”f”項可為+1或-1，fsum的可能值列于下表I中。
表I

fsum的絕對值較好地通過除以3而后自乘到Z次冪獲得FAC項而標準化。
FAC＝(ABS(fsum)/3)z(6)應指出的是，Z值的選擇是基于在穩(wěn)定狀態(tài)下需要排除多少噪聲。換一種方式來說，可以將基本N-極性濾波器看成具有兩種可能的FIL值的低通濾波器一種用于對信號的改變作出響應(例如fsum等于3)，F(xiàn)IL1，另一種用于穩(wěn)定狀態(tài)的噪聲排除(例如fsum等于1)，F(xiàn)IL2。參見下表II。
FIL1＝FIL*(1)z(10)FIL2＝FIL*(1/3)z(11)表II

參照下述討論并同時參看圖15A-15D可以最好地來理解本發(fā)明的將N設置為3時的N-極性濾波器的操作。例如圖15A說明了原始數(shù)據(jù)點-表示為X，和濾波信號-表示為Xf。剛記錄，即接受新的X(t)值，就需要計算相應的Xf(t)值。在圖15B中，Xf(t-3)點是確定f1、f2和f3值的參照，原因是Xf(t-3)點是不受最近的三個原始數(shù)據(jù)點影響的最近的點。將這些差別總和起來獲得fsum＝1，F(xiàn)AC＝(1/3)z。在這個時候，已確定了FIL為輸入時的FAC值。
換一種方式來說，為了確定Xf(t)的新值，首先將“f”項指定給X的最后三個原始值，這取決于這些點與Xf(t-3)的濾波值之差是正數(shù)還是負數(shù)。值得注意的是圖15B中的Xf(t-2)和Xf(t-1)并不參與計算。這樣，F(xiàn)AC值按下述公式確定FAC=(ABS(f1+f2+f3)3)z=(1/3)z]]>例如Z＝4FAC＝0.0123可以知道，Xf(t-3)作為確定的參照點，其中X(t)代表真實的信號移動或正是噪聲。也可以知道，如圖15C所示，計算Xf(t)的參照點卻是Xf(t-1)。這樣，在確定了FAC值之后，使用下述公式來計算Xf(t)值Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*(X(t)-Xf(t-1))由于FAC的值是如此的小，故不管FIL是什么值相對于Xf(t-1)來說幾乎沒有變化，除非X(t)-Xf(t-1)之差非常大。對于所討論的例舉情況，在FIL＝0.5和Z＝4，F(xiàn)IL*FAC＝0.00615時，可以看到Xf(t)朝X(t)移動小于1％的距離。這種情況示于圖15D中，其中粗線代表時間范圍控制器所看到的濾波“信號”。可以知道即使在原始數(shù)據(jù)信號中存在相當多的噪聲，信號Xf也非常穩(wěn)定。應注意的是，這就使時間范圍控制器的穩(wěn)定狀態(tài)的計算變得更穩(wěn)定，且不會限制時間范圍控制器的適應所加的設定點中的真實干擾或變化的能力。相反，值得注意的是FIL值＝0.5的低通濾波器能在Xf(t-1)和X(t)之間移動50％的距離。可以知道運用上述所討論的情況為基礎，N-極性濾波器(其中將N設定為4或5)的發(fā)展可以外推到所有的N值。
改進的N-極性濾波器對于有噪聲的信號，使三個原始數(shù)據(jù)點都落在Xf(t-3)同一側的概率是好的。如圖16A所示，在使用基礎N-極性濾波器的情況下，當不需要移動時，卻Xf(t)會偶然上下產(chǎn)生移動，然而，如圖16B較詳細說明的，通過在參照點Xf(t-3)的周圍增加靜帶(dead-band)(其中“f”項的值為0而不是+1或-1)就可以大大地減少這種現(xiàn)象的可能發(fā)生。對圖16B的觀察可以看到，由于兩個原始數(shù)據(jù)點落在這個靜帶內，故FAC的值非常小，這就導致了Xf(t)相對于Xf(t-1)來說幾乎沒有變化。
f3＝SIGN[X(t)-Xf(t-3)]*因子3 (12)f2＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-3)]*因子2(13)f1＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-3)]*因子1(14)
較好地可以用許多不同的方法來計算“因子“項，以適應信號的特性。如圖16C所示，計算這些項的最簡單的方法是使僅在靜帶內部的因子為離散值0，而在其外部為1。在如圖16C所示的例舉情況中，三個點中有兩個點落在靜帶的外部，故FAC的值不再可以忽略不計。對于圖16C所示的X的三個值，向上移動Xf(t)似乎是適宜的步驟。然而，若X(t-1)落在Xf(t-3)值的下面，則不移動Xf(t)似乎更為合理。如下更詳細地說明，實現(xiàn)了這種情況。
參照圖16C，在相類似地求得因子2和因子1的情況下，按下述方法可以計算因子3。
若ABS[X(t)-Xf(t-3)]＞DBAND，則因子3＝1 (15)否則因子3＝0 (16)一種較復雜的方法是采用因子i來假定0至1的值的范圍。這示于圖16D中，其中若ABS[X(t)-Xf(t-3)]＞DBAND，則因子3＝1 (17)否則 在此應指出的是采用取一列數(shù)最小值的內函數(shù)MIN在一行中(in one line)就可以達到相同的效果。一個例舉的表達式如下。
現(xiàn)在fsum較好地可以采用從-3到3的一個連續(xù)的值。如下面更詳細地討論的，這可以使N-極性濾波器逐漸地消除偏移。
較好地可以將N＝4的改進的N-極性濾波器構造成獨立的單元或使用常用的控制器，如使用本發(fā)明的NMPC法的時間范圍控制器來完成下述等式(20)-(31)的算法。應再次指出在下述等式中，X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點，Xf(t)＝在時間t時的濾波信號。

f4＝SIGN[X(t)-Xf(t-4)]*因子4 (24)f3＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-4)]*因子3(25)f2＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-4)]*因子2(26)f1＝SIGN[X(t-3)-Xf(t-4)]*因子1(27)fsum＝INT(ABS(f1+f2+f3+f4)) (28)FAC=(ABS(fsum)4)z...(29)]]>XS(t)=X(t)+X(t-1)+X(t-2)+X(t-3)4...(30)]]>Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*(XS(t)-Xf(t-1)}(31)再者，可以將N＝5的改進的N-極性濾波器構造成獨立的單元或使用常用的控制器，如使用本發(fā)明的NMPC法的時間范圍控制器來完成下述等式(32)-(45)的算法。應再次指出在下述等式中，X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點，Xf(t)＝在時間t時的濾波信號。
f5＝SIGN[X(t)-Xf(t-5)]*因子5 (37)f4＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-5)]*因子4 (38)f3＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-5)]*因子3 (39)
f2＝SIGN[X(t-3)-Xf(t-5)]*因子2 (40)f1＝SIGN[X(t-4)-Xf(t-5)]*因子1 (41)fsum＝INT(ABS(f1+f2+f3+f4+f5)) (42)FAC=(ABS(fsum)5)z...(43)]]>XS(t)=X(t)+X(t-1)+X(t-2)+X(t-3)+X(t-4)5...(44)]]>Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)} (45)對N-極性濾波器的進一步加工是提高在Xf(t-3)的與其它兩個原始數(shù)據(jù)點相反一側上的任何原始數(shù)據(jù)點的補償(penalty)。這較好地可通過截斷fsum的值(下面用FORMRAN內函數(shù)INT表示)來完成。
fsum’＝INT(ABS(fsum)) (46)例如f1＝1，f2＝-0.5，f3＝1fsum＝1.5但fsum’＝INT(1.5)＝1.0至此，討論的焦點是關于可以用來計算FAC項的改進的方法上。假定FAC＝1，則可以完成基于{X(t)-Xf(t-1)}之差的濾波信號的調節(jié)。然而，對于有噪聲的信號，這個差值包含所有的X(t)值的噪聲。如圖17所示，較好地可以通過計算移動平均值XS(t)并使用確定Xf(t)時的移動平均值使濾波信號Xf(t)略微變得光滑。也宜使用其它使原始信號光滑的方式。在如圖17所示的例子中，三個連續(xù)的點落在靜帶的上方，故FAC＝1，然而，最后一點高出其它兩個原始數(shù)據(jù)點相當多。這表明了緊接在t-2處真實信號的向上移動的情況。平均來說，所有的點均高出靜帶，有一些點由于噪聲而高出更多。為了不致作用在噪聲上，基于Xf(t-1)和X的最后3個移動平均值(即XS(t))之差，而非簡單地使用X(t)值來完成Xf(t)的計算。
XS(t)=X(t)+X(t-1)+X(t-2)3...(47)]]>Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)} (48)可以看到這會增加少許附加的延遲，該延遲較好地可通過增加FIL方便地加以消除。
這樣，可以將另一個較好的N-極性濾波器的實例構造成獨立的單元或使用常用的控制器，如使用本發(fā)明的NMPC法的時間范圍控制器來完成下述等式(49)-(60)所述的算法。應再次指出在下述等式中，X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點，Xf(t)＝在時間t時的濾波信號。N-極性濾波器的算法較好地按下述一系列的步驟完成。
(1)按公式(49)-(52)計算n個因子值 ↓↓ (2)按公式(53)-(56)計算n個f值fn＝SIGN[X(t)-Xf(t-n)]*因子n (53)fn-1＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-n)]*因子n-1 (54)fn-2＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-n)]*因子n-2 (55)↓↓↓f1＝SIGN[X(t-n+1)-Xf(t-n)]*因子1 (56)(3)按公式(57)計算fsumfsum＝ABS(f1+f2+f3+...+fn) (57)(4)按公式(58)計算FACFAC＝([ABS(fsum)]/n)z(58)(5)按公式(59)計算光滑的值XS(t)XS(t)=X(t)+X(t-1)+X(t-2)+...+X(t-n+1)n...(59)]]>(6)按公式(60)計算濾波值Xf(t)Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)} (60)上述算法較好地使用下述推薦值
(A)DBAND應大于噪聲的大小。因此，若在穩(wěn)定的狀態(tài)下，X(t)在Xf(t-3)+噪聲和Xf(t-3)-噪聲之間變化，DBAND應略微大于噪聲。可以知道噪聲項表示為傳感變量的百分數(shù)或固定值。
(B)盡管Z可為任何正數(shù)，但Z較好約為1-10，更好為3-5。可以知道若Z太小，(1/3)**Z就不小，濾波信號在對噪聲的響應中會有一些波動。相反，當Z太大時，濾波信號的移動被全部減少或沒有，這相對于顯著的信號移動來說是可以接受的，但它在對斜坡信號的響應中會趨于加強N-極性濾波器的階梯狀特性(step-like nature)。換句話說，N-極性濾波器的輸出可以由幾個較大的階梯(steps)表示。
(C)FIL較好地應被設置成對真實信號移動的響應如需要的那么快。對于每分鐘運行約1次的時間范圍控制器來說，該值為0.5可能是合適的。
或者，用于計算fsum所用的公式(57)可被公式(61)代替fsum＝INT(ABS(f1+f2+f3+...+fn)) (61)總之，業(yè)已開發(fā)了能滿足下面兩個看上去相互排斥的準則的數(shù)字信號濾波器它提供在穩(wěn)定狀態(tài)下的非常光滑的信號，它也能對變化快速地作出響應。這使它成為使用時間范圍控制器來使信號光滑的理想。
圖18A說明了所例舉的在所有的N-極性濾波器測試中所用的信號。盡管所述的N-極性濾波器可以在任何信號上使用，但生產(chǎn)率作為測試的案例，使得在密度時間范圍控制器上信號光滑的效果可被容易地加以說明。真實信號在SPAKg/hr處開始，在5分鐘內上升至SPB Kg/hr，它可能在突然加入H2或C2后，在100分鐘內調整達到穩(wěn)定，然后在100分鐘的過程中緩慢地降低返回至SPAKg/hr，此時它可能對催化劑進料的減少作出響應。這樣，測試信號顯示出必須用來評價本文的濾波方法的三個特性穩(wěn)定狀態(tài)、突然變化和緩慢漂移。疊加在圖18A中“真實”信號上的是“測量”信號，在這種情況下該“測量”信號包括最大幅值為200Kg/hr的噪聲。這種“測量”信號將會進入濾波器以確定其提供光滑而又響應輸出信號的能力。
所測試的第一種濾波器是標準的低通濾波器。圖18B說明了FIL＝0.5的結果。原始信號中所有的噪聲仍然留在光滑的信號中，唯一不同的是其幅值減至一半。應注意的是，需要將噪聲的幅值減至+/-20Kg/hr，這要求FIL＝0.1，這是圖18C所示的情況?？梢钥吹綀D18C中所示的低通濾波器的輸出被描述成可接受的光滑的穩(wěn)定狀態(tài)的信號，它是以對基礎信號中的任何變化作出非常緩慢的響應為代價的，對濾波信號需25分鐘以上才能達到SPB kg/hr便是證明。應指出的是，得自使用時間范圍控制器的好處是使這個延遲的信號明顯地不可接受。同樣可以知道正是圖18C中所示的情況推動了使穩(wěn)定狀態(tài)光滑的最佳方法的研究。
應指出的是，由于N-極性濾波器象低通濾波器一樣對階梯的改變(step change)作出響應，故N-極性濾波器的所有測試都在FIL＝0.5的情況下進行。基本N-極性濾波器的響應示于圖18D中，顯然它是對低通濾波器的改進。然而，圖18D所示的N-極性濾波器的響應仍然是有噪聲的，這主要是由于噪聲的三個連續(xù)波動出現(xiàn)的機會均在同一方向上，即在Xf(t-3)點的一側。
圖18E說明了由于增加200Kg/hr的半寬度(half-width)到靜帶而如何使N-極性濾波器得到顯著的改進。此時濾波信號在穩(wěn)定狀態(tài)下實際上沒有移動，并且對階梯改變的響應非常好。值得注意的是，為穩(wěn)定狀態(tài)的響應付出了代價，該代價是對設定點中緩慢漂移的響應的階梯質量(stair-step quality)，以及趨于持續(xù)向后的偏移。階梯的不連續(xù)特征可能對具有微分作用的常規(guī)PID反饋控制器產(chǎn)生一些問題，但這種控制器對于常規(guī)的低通濾波器來說無論如何都要求一個非常低的FIL值，并且該問題可通過降低N-極性濾波器的FIL值而避免。對于以模型為基礎的時間范圍控制器，即NMPC法來說，這些階梯根本不存在問題。
在所有的情況中，由圖18E所示的帶有靜帶的N-極性濾波器給出的信號對應用本發(fā)明的時間范圍控制方法來說是足夠清楚的。然而，如上所討論，某些較小的改進不僅是可能的，而且是可行的。這些改進的效果參考圖18F-18H進行討論。更具體地說，圖18F說明了改進靜帶允許“因子”項為從0至1的連續(xù)值的結果(代替僅在靜帶內部為0，而在靜帶外部為1的情況)。這就改進了對緩慢漂移的響應，使之更為光滑，這是以在穩(wěn)定狀態(tài)下略微有噪聲的信號為代價的。如圖18G所示，附加噪聲可通過截斷“fsum”值而大大地消除。最后，如圖18H所示，可通過使用3點移動的測量平均值使濾波信號的不平邊緣，如達到SPBKg/hr后的尖銳脈沖變得光滑。這對略微的階梯改變作出緩慢的響應，而這可以通過提高FIL值得到補償。
已經(jīng)注意到，這個研究的動力是發(fā)現(xiàn)了一種使時間范圍控制器所用的信號光滑的方法，該方法的前饋特征使之能快速地對真實的干擾作出響應，但對用于其計算的信號中的噪聲也是較為敏感的。在第一個環(huán)路密度時間范圍控制器的情況下，單體進料的前饋值由下述公式給出VFIKGSS＝(R0+R1)/ZMFPOL1TEFF其中R0+R1是來自熱平衡的生產(chǎn)率(預聚+第一個環(huán)路)，ZMFPOL1TEFF是達目標密度時環(huán)路排料中聚合物的質量分數(shù)，VF1KGSS是保持在穩(wěn)定狀態(tài)的目標密度所需的新鮮丙烯進料。應明白的是，生產(chǎn)率信號，R1中的任何噪聲都會直接傳送到單體流的設定點上。
圖18I說明了R1的“測量”值和兩個濾波值低通濾波器和最佳化的N-極性濾波器。圖18J將由R1的N-極性濾波器值產(chǎn)生的單體進料設定點與使用低通信號的相比較。使用低通值的時間范圍控制器每分鐘改變著單體的設定點。這會使其它控制環(huán)路，尤其是溫度和壓力鼓控制器失去穩(wěn)定。另一方面，使用N-極性濾波器的時間范圍控制器非常穩(wěn)定，它對設備的其余部分有很強的穩(wěn)定化作用。還有，它仍保持著對基礎信號中的真實變化快速響應的能力。
圖18K將使用低通濾波器的控制器的密度曲線與使用N-極性濾波器的相比較。在這兩種情況中，控制是優(yōu)異的，盡管在生產(chǎn)率上有一非常大的擺動，仍將密度保持在+/-0.7g/l的范圍內。令人啼笑皆非的是，在單體進料的擺動大時，密度卻能較為牢固地保持，而這由于對設備其余部分的去穩(wěn)定化作用明顯是不可接受的。
上述討論提出了一些附圖，這些附圖呈現(xiàn)出在其設計中加入對N-極性濾波器信號的改進如連續(xù)的靜帶，fsum的截斷和N點(如3點)的移動平均值，這就最終導致了圖18H中所示的信號。應指出的是，這些測試過程均對3個原始數(shù)據(jù)點，在Z＝4并且靜帶＝最大噪聲幅度(在這些情況下為200kg/hr)下進行的。下面參照圖19A-19H的討論說明了改變這些參數(shù)中每個參數(shù)所致的影響，從而證實為什么認為上述值代表著N-極性濾波器的最佳配置。
圖19A說明了在不存在噪聲的情況下，N-極性濾波器的信號是如何比低通濾波器的延遲N-1次時間間隔。如圖19B所示，當加上靜帶時，由于輸出信號直到N點在靜帶的外部以前實際上沒有改變，故響應變成階梯狀。應注意的是，N-極性濾波器所用的時間間隔可以比使用信號并僅受原始數(shù)據(jù)值現(xiàn)有的頻率限制的時間范圍控制器的小得多。例如，當密度時間范圍控制器每1分鐘運行1次時，以生產(chǎn)率操作的N-極性濾波器每20秒鐘就能容易地被校正到?？梢灾肋@會抵銷N-1次間隔延遲的作用。
再者，如上較詳細討論的，N-極性濾波器的設計能容易地延伸至4，5或任何其它點數(shù)。N-極性濾波器中所用的原始數(shù)據(jù)點的數(shù)目越大，宜使用的靜帶就越小。然而，如上所述，代價是較長的延遲，這就需要更為頻繁的運行以消除延遲。圖19C和19D分別圖示了4-和5-型濾波器的響應曲線。應注意的是，盡管在基礎N-極性濾波器中增加點數(shù)可以獲得更為光滑的信號，但對如圖18H所示的改進的N-極性濾波器的改進卻甚?。贿@就令人懷疑，增加原始數(shù)據(jù)點所增加的工作是否值得。
Z值的調節(jié)是根據(jù)當所有的三個點都在靜帶的外部并在同一側，即當fsum＜1時，需要有多少的作用來做。圖19E圖示了Z＝1的改進的N-極性濾波器的響應，與低通濾波器(其響應示于圖18B中)相比，上述響應確實非常好。從先前的討論可以知道，提高Z使信號光滑是以較持續(xù)的偏移為代價的。簡言之，與靜帶寬度相比，難以使光滑的信號接近真實的信號。這樣，如圖19F所示對于Z＝10，N-極性濾波器在對斜坡響應中產(chǎn)生較少、較大的階梯。據(jù)觀察，Z＝4的值似乎是最佳的，原因是它對應于能產(chǎn)生非常光滑的穩(wěn)定狀態(tài)的信號的最低值。
而且，應指出的是靜帶的最佳值通常大致上達到與信號中的噪聲的大小相同。在為證明這點的所有的例子中，最大的信號噪聲幅度為+/-200kg/hr，而靜帶的寬度也為200kg/hr。靜帶始終等于或大于信號中的噪聲成分并不是關鍵所在，當靜帶為150kg/hr(未圖示)時也能給出幾乎與圖18H所示的等同的結果。如圖19G所示，對于靜帶＝100kg/hr，將靜帶設置為噪聲大小的一半可能太小了。另一方面，如圖19H所示，對于靜帶＝400kg/hr，將靜帶設置得太寬會導致更為嚴重的結果。這里，濾波信號對斜坡的延遲幾乎為30分鐘，這就明確地妨礙了時間范圍控制器保持其設定點的能力?；趫D19G和19H所示的數(shù)據(jù)可以推斷，當信號中的噪聲非常嚴重時，必須將靜帶設置在延遲是可接受的并且能承受N-極性濾波器輸出中附加波動的最大值。
上述討論說明了使時間范圍控制器所用的信號光滑的最佳N-極性濾波器設計是如何推導出來并實現(xiàn)的。應明白的是，在實踐中，最佳的N-極性濾波器結構，即算法將取決于原始信號本身的特性，時間范圍控制器的特征，和控制器對化學設備其余部分的過分或緩慢作用的間接影響。這樣，盡管毫無疑問地需要一定量的試驗和誤差使特定應用的N-極性濾波器達到最佳化，但認為這種試驗是在本領域普通技術人員的技能范圍內，尤其是在給出了理論和許多例舉算法的情況下。
盡管上面已經(jīng)詳細地描述了目前本發(fā)明較好的實例，但應清楚地明白，在此所述的對本領域技術熟練者來說可能是顯見的對本發(fā)明基本概念的多種改變和/或改進都落在所附權利要求書中所定義的本發(fā)明的精神和范圍內。
權利要求
1.一種從多個原始信號和至少一個先前產(chǎn)生的濾波信號中產(chǎn)生濾波信號的方法，該方法包括如下步驟(a)按下述公式計算n個因子值 ↓ ↓ (b)按下述公式計算n個f值fn＝SIGN[X(t)-Xf(t-n)]*因子nfn-1＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-n)]*因子n-1fn-2＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-n)]*因子n-2↓ ↓ ↓f1＝SIGN[X(t-n+1)-Xf(t-n)]*因子1(c)按下述公式計算fsumfsum＝ABS(f1+f2+f3+...+fn)(d)按下述公式計算FACFAC＝([ABS(fsum)]/n)z(e)按下述公式計算平滑值XS(t)XS(t)＝(a0)X(t)+(a1)X(t-1)+...+(an-1)X(t-(n-1))；和(f)按公式(60)計算濾波值Xf(t)Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)}，其中X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點；Xf(t)＝在時間t時的濾波信號；n為正整數(shù)；z為正數(shù)；SIGN是返回各表達式的符號的函數(shù)；FIL是在時間t時的濾波信號的變化率的實數(shù)標示；ABS是絕對值函數(shù)；DBAND是接近但大于就X(t)測量的系統(tǒng)噪聲的數(shù)；和1＝a0+a1+...+an-1。
2.如權利要求1所述的方法，其中n等于3。
3.如權利要求2所述的方法，其中所述的步驟(a)-(f)共同執(zhí)行下述算法f3＝SIGN[X(t)-Xf(t-3)]*1.0f2＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-3)]*1.0f1＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-3)]*1.0fsum＝f1+f2+f3FAC＝(ABS(fsum)/3)zXS(t)＝[X(t)+X(t-1)+X(t-2)]/3Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)}。
4.如權利要求1所述的方法，其中n等于4，并且所述步驟(a)-(f)共同執(zhí)行如下的算法 f4＝SIGN[X(t)-Xf(t-4)]*因子4f3＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-4)]*因子3f2＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-4)]*因子2f1＝SIGN[X(t-3)-Xf(t-4)]*因子1fsum＝ABS(f1+f2+f3+f4)FAC＝([ABS(fsum)]/4)zXS(t)＝[X(t)+X(t-1)+X(t-2)+X(t-3)]/4Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)}。
5.如權利要求1所述的方法，其中n等于5，并且所述步驟(a)-(f)共同執(zhí)行如下的算法 f5＝SIGN[X(t)-Xf(t-5)]*因子5f4＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-5)]*因子4f3＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-5)]*因子3f2＝SIGN[X(t-3)-Xf(t-5)]*因子2f1＝SIGN[X(t-4)-Xf(t-5)]*因子1fsum＝INT(ABS(f1+f2+f3+f4+f5))FAC＝([ABS(fsum)]/5)zXS(t)＝[X(t)+X(t-1)+X(t-2)+X(t-3)+X(t-4)]/5和Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)}，其中函數(shù)INT對于任何實數(shù)輸入來說輸出整數(shù)。
6.一種從許多原始信號和至少一個先前產(chǎn)生的濾波信號中產(chǎn)生濾波信號的數(shù)字濾波器，它包括按下述公式計算n個因子值的第一個裝置 ↓ ↓ 按下述公式計算n個f值的第二個裝置fn＝SIGN[X(t)-Xf(t-n)]*因子nfn-1＝SIGN[X(t-1)-Xf(t-n)]*因子n-1fn-2＝SIGN[X(t-2)-Xf(t-n)]*因子n-2↓↓ ↓f1＝SIGN[X(t-n+1)-Xf(t-n)]*因子1按下述公式計算fsum的第三個裝置fsum＝ABS(f1+f2+f3+...+fn)按下述公式計算FAC的第四個裝置FAC＝([ABS(fsum)]/n)z按下述公式計算平滑值XS(t)的第五個裝置XS(t)＝(a0)X(t)+(a1)X(t-1)+...+(an-1)X(t-(n-1))；和按公式(60)計算濾波值Xf(t)的第六個裝置Xf(t)＝Xf(t-1)+FIL*FAC*{XS(t)-Xf(t-1)}，其中X(t)＝在時間t時的原始數(shù)據(jù)點；Xf(t)＝在時間t時的濾波信號；n為正整數(shù)；z為正數(shù)；SIGN是返回各表達式的符號的函數(shù)；FIL是在時間t時的濾波信號的變化率的實數(shù)標示；ABS是絕對值函數(shù)；DBAND是接近但大于就X(t)測量的系統(tǒng)噪聲的數(shù)；和1＝a0+a1+...+an-1。
7.如權利要求6所述的數(shù)字濾波器，其中n為大于或等于2。
8.如權利要求6所述的數(shù)字濾波器，其中第三個裝置按下述公式計算fsumfsum＝INT(ABS(f1+f2+f3+...+fn))；第四個裝置按下述公式計算FACFAC＝(ABS(fsum)/n)z；和INT對于任何實數(shù)輸入來說輸出整數(shù)。
9.如權利要求8所述的數(shù)字濾波器，其中n為大于或等于2。
全文摘要
本發(fā)明提供一種從多個原始信號和至少一個先前產(chǎn)生的濾波信號中產(chǎn)生濾波信號的方法和一種從許多原始信號和至少一個先前產(chǎn)生的濾波信號中產(chǎn)生濾波信號的數(shù)字濾波器。較好地使用N－極性濾波器子程序來濾波傳感器或控制器輸出信號，就可以將由于這些信號中的噪聲引起的虛假控制過程降至最小。
文檔編號C08F110/06GK1545207SQ0314584
公開日2004年11月10日 申請日期1998年12月23日 優(yōu)先權日1997年12月23日
發(fā)明者D·G·哈勒爾, D·C·威廉斯, D G 哈勒爾, 威廉斯 申請人:蒙岱爾北美股份有限公司