Online Learning Control Strategies for Industrial Processes with Application for Loosening and Conditioning

📄 arXiv: 2506.08983v1 📥 PDF

作者: Yue Wu, Jianfu Cao, Ye Cao

分类: eess.SY, math.OA

发布日期: 2025-06-10

备注: 19pages,6figures

💡 一句话要点

提出HPC-AK-MPC以解决工业过程中的动态变化与安全操作问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自适应控制 Koopman模型 模型预测控制 在线学习 安全约束 工业过程控制 动态系统

📋 核心要点

  1. 现有控制方法在应对工业过程中的时变动态和安全性方面存在不足，难以实现高效且安全的操作。
  2. 本文提出的HPC-AK-MPC框架通过在线学习和历史约束机制，能够实时适应动态变化并确保安全操作。
  3. 实验结果显示，该方法在烟草松散和调理过程中显著提高了过程能力指数（Cpk），证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的自适应Koopman模型预测控制框架HPC-AK-MPC，旨在应对复杂工业过程中的时变动态和安全操作双重挑战。该框架结合了在线学习和历史信息安全约束两大核心策略。为应对过程时变性，采用递归扩展动态模式分解技术（rEDMDc）构建自适应Koopman模型，能够实时更新参数，使控制器具备持续学习和跟踪动态变化的能力。为解决模型不确定性下的安全操作问题，引入了一种新的历史过程约束机制（HPC），通过挖掘历史数据库中的成功操作经验，结合在线模型的置信水平，生成动态“安全走廊”以优化MPC问题。该方法在实际烟草松散和调理过程中应用，并通过工业数据的“顾问模式”仿真框架进行系统验证，实验结果表明，与历史操作相比，该方法显著提高了关键质量变量的过程能力指数（Cpk），证明了其在提升控制性能和保障操作安全方面的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂工业过程中的时变动态和安全操作问题。现有方法在应对动态变化时往往无法保证安全性，导致控制性能不足。

核心思路：HPC-AK-MPC框架结合在线学习和历史过程约束，实时更新控制模型并生成动态安全约束，从而实现高效与安全的控制。

技术框架：该框架主要包括两个模块：自适应Koopman模型构建模块和历史过程约束生成模块。前者通过rEDMDc技术实时更新模型，后者通过历史数据挖掘生成安全走廊。

关键创新：引入历史过程约束机制（HPC），将隐性专家知识转化为显性自适应约束，建立了优化性能与安全性之间的动态平衡。

关键设计：模型参数通过实时数据更新，损失函数设计考虑了安全约束与性能目标的平衡，网络结构采用了适应性动态模式分解技术，确保了模型的实时性与准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，HPC-AK-MPC方法在烟草松散和调理过程中，关键质量变量的过程能力指数（Cpk）显著提高，较历史操作提升幅度达到XX%。这一结果验证了该方法在提升控制性能和保障安全方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在需要高效控制与安全保障的工业过程，如烟草、化工和食品加工等领域。通过提升控制性能和安全性，HPC-AK-MPC框架能够显著优化生产效率，降低事故风险，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a novel adaptive Koopman Model Predictive Control (MPC) framework, termed HPC-AK-MPC, designed to address the dual challenges of time-varying dynamics and safe operation in complex industrial processes. The framework integrates two core strategies: online learning and historically-informed safety constraints. To contend with process time-variance, a Recursive Extended Dynamic Mode Decomposition (rEDMDc) technique is employed to construct an adaptive Koopman model capable of updating its parameters from real-time data, endowing the controller with the ability to continuously learn and track dynamic changes. To tackle the critical issue of safe operation under model uncertainty, we introduce a novel Historical Process Constraint (HPC) mechanism. This mechanism mines successful operational experiences from a historical database and, by coupling them with the confidence level of the online model, generates a dynamic "safety corridor" for the MPC optimization problem. This approach transforms implicit expert knowledge into explicit, adaptive constraints, establishing a dynamic balance between pursuing optimal performance and ensuring robust safety. The proposed HPC-AK-MPC method is applied to a real-world tobacco loosening and conditioning process and systematically validated using an "advisor mode" simulation framework with industrial data. Experimental results demonstrate that, compared to historical operations, the proposed method significantly improves the Process Capability Index (Cpk) for key quality variables across all tested batches, proving its substantial potential in enhancing control performance while guaranteeing operational safety.