第四讲先进过程控制技术.pdf

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31 第四讲先进过程控制技术1工业生产过程的先进控制1.1 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（Advanced Process Control）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。1.2 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。1.2.1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。1.2.2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。1.2.3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。1.2.4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：