先進控制技術及應用

世界各國在加強建模理論、辨識技術、優化控制、最優控制、高級過程控制等方面進行研究，推出了從實際工業過程特點出發，尋求對模型要求不高，在線計算方便，對過程和環境的不確定性有一定適應能力的控制策略和方法，如自適應控制系統、預測控制系統、魯棒控制系統、智能控制系統等先進控制系統。對于含有大量不確定性和難于建模的復雜系統，基于知識的專家系統、模糊控制、人工神經網絡控制、學習控制和基于信息論的智能控制等應運而生，它們在許多領域都開始得到了應用，成為自動控制的前沿學科之一。由于變量間的關聯，使系統不能正常平穩運行，出現各類解耦控制系統。對于大純滯后系統自年史密斯提出“預估補償器”以來，由于預估補償器對參數變化靈敏度極高，又相繼出現了各種改進預估補償方法，如觀測補償器控制方案、內模控制、雙控制器、達林控制箅法、純滯后對象采樣控制等，但均尚未完全真正解決，人們還在繼續努力想方設法尋求解決辦法。針對信息不完全性出現了推斷控制系統和軟測量技術。本文就目前應用較多、且取得經濟效益的預測控制、軟測量技術發展及應用作一些介紹，以推動先進控制技術的應用。

一、基于模型的預測控制
自20世紀60年代蓬勃發展起來的以狀態空間分析法為基礎的現代控制理論，在航空、航天、制導等領域取得了輝煌的成果。在過程控制領域亦有所移植，但實驗室及學院式的研究遠多于過程工業上的實際應用，其中主要原因是：工業過程的多輸入——多輸出的高維復雜系統難于建立精確的數學模型，工業過程模型結構、參數和環境都有大量不確定性；工業過程都存在著非線性，只是程度不同而已；工業過程都存在著各種各樣的約束，而過程的最佳操作點往往在約束的邊界上等，理論與工業應用之間鴻溝很大，為克服理論與應用之間的不協調，70年代以來，針對工業過程特點尋找各種對模型精確度要求低，控制綜合質量好，在線計算方便的優化控制算法。預測控制是在這樣的背景下發展起來的一類新型計算機優化控制算法。

（一）預測控制的發展
20世紀70年代后期，模型算法控制（MAC）和動態矩陣控制（DMC）分別在鍋爐、分餾塔和石油化工裝置上獲得成功的應用，取得了明顯經濟效益，從而引起工業控制界的廣泛重視。國外一些公司如Setpoint、DMC、Adersa、Profimatics等也相繼推出了預測控制商品化軟件包，獲得了很多成功的應用。

20世紀80年代初期，人們在自適應控制的研究中發現，為了克服最小方差控制的弱點，有必要吸取預測控制中的多步預測優化策略，這樣可增強算法的應用性和魯棒性。因此出現了基于辨識模型并帶有自校正的預測控制算法，如擴展時域自適應控制（EPSAC）、廣義預測控制（GPC）等，這類算法以長時段多步優化取代了經典最小方差控制中的一步預測優化，從而可應用于時滯和非最小相位對象，并改善了控制性能和對模型失配的魯棒性。此外，莫拉里等1982年研究一類新型控制結構——內模控制（IMC），發現預測控制算法與這類控制算法有著密切聯系。MAC、DMC是IMC的特例，從結構的角度對預測控制作了更深入的研究。

目前，GPC都是以線性系統作為被控制對象，對于弱非線性系統，一般仍能取得較好的控制效果，但對一些強的非線性系統難于奏效。對此，非線性的廣義預測控制研究開始重視，主要有基于Hammerstein模型廣義預測控制、基于LMOPDP模型廣義預測控制、基于神經網絡的非線性系統廣義預測控制，還有基于雙線性模型、多模型等多種方法。

預測控制的魯棒性設計成為預測控制研究的熱點之一。魯棒預測控制的思想即使用魯棒控制算法，在算法設計初期就將系統的不確定性考慮進去，使得整個預測控制系統在實際控制中面對對象不確定時仍能表現出應有的穩定性。相應軟件有Honeywell公司推出的基于魯棒預測控制的RMPCT（Robust Multivariable Predictive Control Technology）等。

智能預測控制主要形式有：基于神經網絡、模糊模型、遺傳算法、專家控制等智能技術的預測控制算法，這些算法可以處理非線性、多目標、約束條件等生產邊界條件在幅度變化的異常情況，智能預測控制思想主要是用智能方法來處理過程的描述問題，特別是非線性過程取得了一定成果。

由于預測控制對于復雜工業過程的適應性，在國內外許多企業得到廣泛應用，取得顯著經濟效益，它在工業過程中有著廣闊的應用前景。

（二）預測控制軟件包的發展
目前，國外已經形成許多以預測控制為核心思想的先進控制商品化軟件包，成功應用于石油化工中的催化裂化、常減壓、連續重整、延遲焦化、加氫裂化等許多重要裝置。有關部分國外公司軟件產品如表。

隨著MPC技術應用不斷擴大和深入，QDMC在實際應用發生了新問題，由于系統受外界干擾，可能會造成QP無可行解的情況；系統輸入輸出可能會失效而丟失，這就產生了自由度可控制結構變化問題；容錯能力待提高，需要處理子系統病態問題；控制要求向多樣化和復雜化發展，用單目標函數中的權系數來表示所有控制要求是非常困難的。

為了解決無可行解的問題，控制結構能隨情況發生變化，能使用于過程動態特性以及更高的品質要求，國外公司技術人員開發第三代MPC，第三代模型預測控制技術主要特點是：處理約束的多變量、多目標、多控制模式和基于模型預測的最優控制器。在國內應用較多有：IDCOM-M、DMC、SMCA等控制軟件包。

在第三代模型預測控制技術基礎上又出現了第四代模型預測控制技術，特征是：基于Windows的圖形用戶界面；采用多層優化，以實現不同等級目標控制；采用靈活的優化

6041;法；直接考慮模型不確定性（魯棒控制設計）；改進的辨識技術等。主要代表產品有DMC-pllus、RMPCT等。

（三）我國預測控制應用
1．國外引進部分先進控制軟件包應用
由于先進控制軟件包可以為企業帶來可觀的經濟效益，我國已引進IDCOM-M、SMCA、DMCplus等先進控制軟件，并已投入使用。另外，Honeywell Profimatics公司已經與中國石化總公司合作，在石化行業推廣他們的RMPCT軟件，部分已投入使用。

（1）催化裂化裝置
國內首先由齊魯石化公司勝利煉油廠引進美國Setpoint公司的多變量預測控制技術（IDCOM-M）獲得成功后，大慶石油化工總廠催化裂化裝置、蘭州煉油化工總廠催化裂化裝置、前郭煉油廠催化裂化裝置、撫順石化公司煉油一廠催化裂化裝置、燕山石化公司催化裂化裝置、烏魯木齊石化總廠催化裂化裝置、荊門石化總廠催化裂化裝置等亦從國外引進與合作開發了先進控制系統。

（2）常減壓裝置
齊魯石化公司勝利煉油廠引進Honeywell公司先進控制軟件；大慶石油化工總廠在第三套常減壓蒸餾裝置引進Honeywell公司RMPCT先進控制軟件；燕山石化公司常減壓裝置先進控制；蘭煉常減壓裝置先進控制。

3）連續重整裝置
廣州石油化工總廠連續重整裝置采用美國西雷公司的數據平臺ONSPEC、美國Setpoint公司的多變量預估軟件SMCA；金陵石化公司煉油廠連續重整和抽提裝置上采用Honeywell公司的魯棒多變量預估控制器RMPCT；鎮海煉化股份有限公司煉油廠連續重整裝置采用美國Aspen公司DMCplus先進控制軟件。

（4）聚丙烯裝置
揚子石化公司、上海石化、齊魯石化公司、燕山石化公司等在聚丙烯裝置

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