第四讲-先进过程控制技术

全国化工仪表维修工技师、高级技师培训辅导讲义——第四讲：先进过程控制技术PAGEPAGE31第四讲先进过程控制技术工业生产过程的先进控制先进控制的概念现代控制理论和人工智能几十年的发展已为先进控制奠定了应用理论基础，而DCS的普及与提高，则为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。企业的需要、控制理论和计算机技术的发展是先进控制（AdvancedProcessControl）发展强有力的推动力。先进控制是对那些不同于常规单回路PID控制，并具有比常规PID控制更好控制效果的控制策略的统称。先进控制的任务是用来处理那些采用常规控制效果不好，甚至无法控制的复杂工业过程控制的问题。其主要特点如下：与传统的PID控制不同，先进控制是一种基于模型的控制策略，如模型预测控制和推断控制等。目前，基于知识的控制，如智能控制和模糊控制，正成为先进控制的一个重要发展方向。先进控制通常用于处理复杂的多变量过程控制问题。如大时滞、多变量耦合、被控变量与控制变量存在着各种约束等。先进控制的实现需要足够的计算能力作为支持平台。随着DCS功能的不断增强，更多的先进控制策略可以与基本控制回路一起在DCS上实现，有效地增强先进控制的可靠性、可操作性和可维护性。从全厂综合自动化的角度看，先进控制恰好处在承上启下的重要地位。性能良好的先进控制是在线优化得以有效实施的前提，进而可将企业领导者的经营决策、生产管理和调度的有关信息及时落实至全厂生产装置的实际运行中，并可真正实现全厂综合优化控制。先进控制的核心内容作为一个整体，先进控制系统应包括从数据采集处理、数学模型建立、先进控制策略到工程实施的全部内容。数据的采集、处理和软测量技术利用大量的实测信息是先进控制的优势所在。由于来自工业生产现场的过程信息通常带有噪声，数据采集时应作滤波处理，采集到的数据还应进行过失误差的检测与识别和过程数据的有效性检验及数据调理工作，这是先进控制应用的重要保障。基于可测信息和模型，实时计算不可测量的变量，即软测量技术，是先进控制中不可缺少的内容。多变量动态过程模型辨识技术获取对象的动态数学模型是实施先进控制的基础。实际工业过程模型化是一项专门的技术，它涉及到过程动态学、系统辨识、统计学以及人工智能等多种知识。目前类似模型预测控制这样的先进控制策略均采用工业试验的方法来获取控制模型，而机理模型和智能模型建立也有望成为有效的控制模型。先进控制策略先进控制采用了合理的控制目标和控制结构，可更好地适应工业生产过程的需要。先进控制主要解决：个别重要过程变量控制性能的改善，主要采用单变量模型预测控制与原控制回路构成所谓的“透明控制”的方式解决约束多变量过程的协调控制问题，主要采用带协调层的多变量预测控制策略推断质量控制，利用软测量的结果实现闭环的质量卡边控制。涉及到的主要控制策略有模型预测控制、推断控制、协调控制、质量卡边控制、统计过程控制，以及模糊控制、神经控制等。先进控制的实施先进控制在实施时需要解决许多具体的工程问题：合理地选择被控的区域正确整定基本PID控制回路和先进控制系统合理限制控制变量的变化量和变化率，保证控制系统的平稳性和对不确定因素的鲁棒性建立良好的先进控制人机界面，确保在最常用的流程图画面上看到先进控制的信息，便于投用、维护和操作先进控制工程化方法要使先进控制达到预期的经济效益，必须严格地按一定的程序完成先进控制的工程化工作，而且与所选用的工作平台无关。其工程化主要步骤如下：定义目标首先应将整个企业的目标细化为装置的目标、过程单元的目标以及最终主要过程装置的目标。分解目标至最底层在一个装置内，应对各主要设备建立控制目标，从而将过程装置的目标分解至最底层的各个设备。识别先进控制的适用性先进控制的适用性是指通过采用先进控制能否达到减少主要过程变量变化的预期目标。先进控制的效益/成本分析效益/成本分析可以给出是否采用先进控制策略或应当采用哪种先进控制策略。制订功能标准对每个要实施的先进控制算法必须规定其功能标准。先进控制的实现在先进控制方案确定后，首先进行详细的工程设计，这些工程设计包括控制回路连接图、系统仪表配置一览表、先进控制操作界面等，最终生成可实现的控制软件。调试调试是检验先进控制方案和生成的控制软件是否正确。先进控制的经济效益关键的复杂的工业生产过程，通过实施先进控制，可以大大提高工业生产过程操作和控制的稳定性，改善工业生产过程动态性能，减少关键变量的操作波动幅度，使其更接近于优化目标值，从而将工业生产过程推向更接近装置约束边界条件下运行，最终达到增强工业生产过程的稳定性和安全性，保证产品质量的均匀性，提高目标产品的收率，提高生产装置的处理能力，降低生产过程运行成本以及减少环境污染等目的。据国外统计，先进控制策略所取得的经济效益占整体效益的30%，原因是可以减少开工过渡时间，合理减少产品质量的裕度，提高了产品收率，延长开工周期，减少能耗等。先进控制面临的挑战先进控制的广泛应用，为企业带来了显著的经济效益。另一方面，在实施先进控制的过程中，也会碰到许多富有挑战性的问题，反过来又促进先进控制向更高层次发展。目前在实现先进控制策略中面临如下几个主要问题：模型辨识的新工具目前，为了完成象反应器这样的主要工业生产过程动态性能的测试，需要耗费数周的时间，给工程技术人员带来很大的工作量，迫切需要更好和更有效的过程动态响应测试和能更充分利用统计信息辨识出动态模型的方法。自适应模型预测控制针对那些变增益的工业过程，如油品调合和PH控制等过程，需要应用自适应控制的思想来改进多变量模型预测控制器性能，例如模型参数预测等方法的研究和开发。非线性模型预测控制普遍应用的模型预测控制软件包采用的是线性模型，在碰到内在非线性问题时，必须将其参数整定得以确保在整定操作区域内的稳定性，其后果是对许多操作区域的控制作用过于迟缓。为了根本解决这一问题，迫切需要非线性模型预测控制工程化软件。广义对象传感器模糊控制的应用蒸汽发动机系统：是一个双输入-双输出系统（发动机速度和锅炉压力）地铁自动驾驶系统：如1987年投用的日本仙台市地铁，停车精度达到了3.57cm机器人：神经网络控制神经网络系统的概念所谓神经网络系统是指利用工程技术手段模拟人脑神经网络的结构和功能的一种技术系统，它是一种大规模并行的非线性动力学系统。神经网络的特点分布式存贮信息的特点对信息的处理及推理的过程具有并行的特点对信息的处理具有自组织、自学习的特点神经网络控制的概念所谓神经网络控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，以及同时兼有上述某些功能的适当组合，将这样的系统统称为基于神经网络的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制。神经网络不善于显式表达知识，但具有很强的逼近非线性函数的能力，即非线性映射能力。通过神经网络的学习算法，可实现神经网络的直接控制。神经网络在控制中的主要作用在基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型；在反馈控制系统中直接充当控制器的作用；在传统控制系统中起优化计算的作用；在与其他智能控制方法和优化算法，如模糊控制、专家控制及遗传算法等相融合中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、推理模型及故障诊断等。专家控制专家控制的概念所谓专家控制是指将专家系统的理论和技术同控制理论方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的智能，实现对系统的控制。专家系统是指相当于专家处理知识和解决问题能力的计算机智能软件系统，它不仅是独立的决策者，而且是具有获得反馈信息并能实时在线控制的系统。专家控制系统的组成数据库②规则库③推理机④人-机接口⑤规划环节专家控制系统的特点高可靠性及长期运行连续性②在线控制的实时性③优良的控制性能及抗干扰性④使用的灵活性及