工业过程先进控制与故障诊断

工业过程先进控制与故障诊断技术彭开香北京科技大学自动化学院◆概要◆研究工业背景工业过程先进技术过程监控与故障诊断团队介绍研究背景32023/11/23现代化复杂工程系统规模越来越大航空航天航海核电电网高铁石化冶金企业信息化系统结构决策层管理层调度层经营决策系统产品策略管理信息系统生产计划生产调度系统调度指令过程监控系统系统优化过程控制系统控制信息生产过程监控层控制层关系数据库实时数据库以企业盈利优化为目标的过程综合自动化的内容

ERP（企业资源计划）&SCM(供应鏈)MES（制造执行系统）－－通过对生产系统的跟踪和监督，以有效实现生产计划和调度的优化Monitoring&SPC（StatisticalProcessControl）(过程监控与统计过程分析)ROP（Real-TimeOptimization实时优化）APC&R2R（AdvancedProcessControl&RuntoRunControl先进控制与运行控制）（美国DMC公司提供）CLRTO:Closed-LoopReal-timeOptimization闭环实时优化DMC:DynamicMatrixControl动态矩阵控制TAC:TraditionalAdvancedControl传统先进控制DCS:DistributedControlSystem集散控制系统1020304050607080901000投资0102030405060708090100效益DCSTACDMCCLRTO各层次经济效益分析10:3510:4010:1070:15先进控制的提出与特点大型复杂工业过程的特点：规模庞大，结构复杂，不确定性，非线性，强耦合性实现安全、平稳、高效生产的需要；提高企业经济效益和增强竞争力的重要对策；先进控制与在线优化在工厂综合优化控制中起着承上启下的重要作用先进控制的提出的背景美国的化学工业每年的产值四千亿美元，提供一百多万个就业岗位，2000年出口总值达725亿美元，占美国出口的10%。要保持化工工业在全球的销售实力，就要保持更低的价格和更可靠的服务，必须不断将先进的信息技术和过程控制技术融合到生产过程中。生产过程中使用反馈控制能提高产品的质量、降低材料和能源的消耗、减少对环境的影响、提高安全性、降低成本，从而，在全球经济中更具竞争力。先进过程控制的发展历史20世纪60年代后期，过程控制已被广泛应用于石化和材料的加工过程，主要是单回路局部反馈控制形式，各控制器之间几乎没有联系。在80年代和90年代，多变量控制特别是基于模型预测控制的多变量优化控制得到迅速的发展。先进过程控制的发展历史－续基于模型预测控制近几年已用于处理大规模的过程控制问题。基于模型预测控制的多变量优化控制，在具有控制约束和状态约束的工业过程中，已成为一种标准的控制技术。在2000年据控制厂商报道，模型预测控制已有5000多例，包括炼油、石化、纸浆和造纸、空气分离、食品加工、炼钢、航空和汽车。先进控制的发展现状基于模型控制的理论体系已基本形成，出现了许多基于模型预测的多变量约束模型控制，如AspenTech的DMCplus、MCC等工程化软件包，是应用广泛和最有前途的先进控制策略专家控制系统：过程故障诊断，监督控制，检测仪表和控制回路有效性神经网络：非线性过程的建模，软测量，控制系统的设计先进控制的发展现状－续模糊系统：模糊控制理论基础，表达不确定性知识；非线性控制：开发中，应用不多；鲁棒控制：研究热点，理论性太强，实际应用需做大量的改进和简化；使先进控制具备鲁棒性是重要的发展方向。其他先进控制还包括：内模控制，自适应控制，增益调整，解耦控制，时滞补偿等；过程监控与统计过程控制

（PM&SPC）的内容过程监测（PM,ProcessMonitoring）统计过程控制（SPC,StatisticalProcessControl）过程故障检测与诊断（FDD,FaultDetectionandDiagnosis）过失误差检测和数据校正（GrossErrorDetection&DataRectification）控制系统性能的实时监测与评估（Real-TimeMonitoringControl&SystemEvaluation）工业系统的过程监控方法14系统庞大的规模与高度的复杂程度系统中出现的某些微小故障若不能及时检测并排除，就有可能造成整个系统的失效、瘫痪，甚至导致巨大的灾难性后果如何提高系统的安全性、可靠性，防止和杜绝影响系统正常运行的故障的发生和发展就成为一个重要的有待解决的问题提高系统安全性、可靠性的方法有多种，其中一个重要的方法就是采用故障检测与诊断技术工业过程故障诊断的必要性质量相关的故障定义过程变量X温度、流量、液位等质量变量Y产量、浓度、粒度、pH值输入输出反馈控制产品传感器多回路：生产过程实时采样采样频率高数量众多相关性大传感器采样延迟大采样周期长数量有限工业生产过程：钢铁、化工、磨矿、污水处理等质量相关的故障检测与诊断

传感器网络平台

计算机网络平台集成软件平台数据平台信息集成PCS系统监控MESERP知识管理优化控制安全运行一体化系统的集成环境彭开香，教授/博士生导师。研究方向：复杂工业系统优化控制与故障诊断杨卫东，教授/博士生导师。研究方向：轧钢过程先进控制杨旭，副教授。研究方向：故障诊断与容错控制高海，副教授。研究方向：高性能控制系统集成开发王玲，副教授。研究方向：大数据及其工业应用董冀媛，讲师。研究方向：机器学习与故障诊断团队介绍梯队在研项目2014年国家自然科学基金项目（61473033）：“质量相关的多工况动态间歇过程建模及故障诊断方法研究”。2013年北京市自然科学基金项目（4142035）：“数据驱动的多工况非高斯复杂间歇过程的故障诊断”。2014年通号国际控股公司委托课题（2014-106）“铁路信号安全控制系统开发”。2013年中冶赛迪委托课题（2013-605）“热轧质量包与模型开发”。英国皇家工程学院牛顿合作研究项目：ProbabilisticState-ConstrainedOptimalControlforK