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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提供一种基于云边协同的氧化铝溶出过程苛性比值控制方法与系统，系统包括端侧、边缘侧和云侧；端侧，实时产生氧化铝溶出过程的数据信息；边缘侧，包括DCS控制系统和边缘计算设备，DCS控制系统采集端侧产生的数据信息并反馈给边缘计算设备；边缘计算设备上部署有云侧下发的苛性比值软测量模型和MPC算法，及模型参数更新请求策略；云侧，部署有苛性比值软测量模型和模型参数求解算法，收到边缘侧的模型参数更新请求信号后，辨识当前苛性比值软测量模型参数进行模型更新；云侧包括模型下发模块；MPC算法基于更新的苛性比值软测量模型计算最优控制量以控制端侧；本发明能实现氧化铝溶出过程苛性比值的高精度稳定安全控制。
主权项：1.一种基于云边协同的氧化铝溶出过程苛性比值控制系统，其特征在于，包括：依次串联通讯连接的端侧、边缘侧和云侧；所述端侧，即为被控对象，实时产生氧化铝溶出过程的数据信息；边侧，其包括通讯连接的DCS控制系统和边缘计算设备，所述DCS控制系统用于集中采集所述端侧产生的数据信息并反馈给所述边缘计算设备；所述边缘计算设备上部署有所述云侧下发的苛性比值软测量模型和受约于所述苛性比值软测量模型的MPC算法，以及模型参数更新请求策略；云侧，其上部署有苛性比值软测量模型和对应的模型参数求解算法，所述模型参数求解算法用于对当前苛性比值软测量模型进行参数辨识，在接收到边缘侧发出的模型更新请求信号后更新模型参数；所述云侧包括模型下发模块，用于将更新后的苛性比值软测量模型下发给所述边缘计算设备；所述MPC算法根据接收的最新苛性比值软测量模型计算最优控制量以精确稳定控制所述端侧；所述MPC算法的优化目标函数具体如下所示： 其中system1为当前苛性比值软测量模型，J0为控制系统安全性因素，Np为预测步长，Nc为控制步长，yi表示控制输出值，yset表示控制目标设定值，||·||F表示F范数；P为输出权重矩阵，Q为执行器变动权重矩阵，hxt,ut,yt表示对输入控制量，输出量和状态量的约束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于云边协同的氧化铝溶出过程苛性比值控制方法与系统
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