現場總線控制系統與通用軟測量技術

3　現場總線控制系統中的軟測量技術
　　軟測量技術在現場總線控制系統中有兩種實現方式：一是把基于數據融合的軟測量技術固化到現場總線的智能現場節點中，實現多傳感器綜合測量單個或多個過程變量，提供軟儀表的一種“硬件”形式；二是在現場總線控制系統中專門建立軟測量節點，完成整個系統的軟測量任務。
　　從前面現場總線控制系統的總體結構上可以看出，軟測量技術能夠作為高級控制級的一個節點專門完成整個系統的軟測量任務。這是軟測量技術使用的一種比較方便和通用的形式。在這種方式中，現場總線控制系統中有專門的軟測量節點，軟測量系統從過程實時數據庫中得到生產過程的實時數據，根據工程師事先制訂的軟測量系統組態方案進行實時的軟測量運算，并把軟測量結果及時送到過程實時數據庫中去，以供其他任務使用。其他的過程控制、優化任務使用軟測量產生的結果，就像使用通過傳感器從現場采集到的數據一樣。在這種方式中，軟測量系統與整個系統的數據庫通信，能夠充分利用全廠范圍內的信息，保證軟測量結果的有效性。這種結合方式如圖1所示。
　　除了這種應用方式，軟測量還可以像“硬”儀表那樣，構成軟儀表，直接完成對特定變量的軟測量。在這種方式中，軟測量系統直接集成在現場總線控制系統的智能節點當中，出現在基礎控制級。如前所述，軟測量系統中的智能節點不像傳統的現場儀表那樣，只能完成一種功能，而是可以同時完成多種功能。軟測量系統是智能節點檢測功能的一個有力補充。帶有軟測量技術的智能節點結構如圖3所示。

　　圖中虛線框中為使用軟測量技術的現場總線智能節點。這種現場總線節點，與傳統的現場變送器一樣，針對某一類生產過程具有一定的通用性，并且針對不同的生產條件只需對某些參數設定進行改變，而不像傳統變送器那樣需要更換不同型號的儀表，這在現代生產越來越趨向于高柔性、小批量生產，生產過程的產品、規模、質量要求等經常發生變化的條件下，是非常重要和有效的。
　　事實上，由于現場總線中的智能節點在存儲容量和計算速度上有一定的局限性，所以即使在智能節點中使用軟測量技術，一般還要在現場總線控制系統中建立專門的軟測量節點，以完成整個系統的軟測量任務。

4　具體實現
　　在國家九五攻關項目“現場總線網絡控制系統的集成技術研究(96-749-06)”攻關過程中，我們成功地實現了基于LonWorks現場總線網絡的過程控制、優化與管理的集成化系統，該系統包括圖1中的基礎控制層和高級控制層。其中通用軟測量軟件包在高級控制層構成了軟測量節點，完成整個系統的軟測量任務［3］。
　　整套系統包括一個運行在PC機上的仿真模型系統，A/D和D/A轉換器，3個LonWorks節點分別為Echelon 公司的TP/FT-10、TP/FT-10F模塊和用Neuron 3150芯片自行開發的控制模塊，以及4個高級控制層節點。通信介質采用雙絞線，3個現場總線節點通過A/D和D/A與模型系統相連，以模擬現場情況，3個節點中分別運行著一套模糊控制算法，一套自整定PID控制算法和一套簡化后的軟測量系統；4個高級控制節點分別為過程實時監控節點、多變量約束控制節點、實時優化節點、軟測量節點；采用Intellution Dynamics2.0作為過程實時數據庫的平臺軟件，它帶有LonWorks適配器的接口驅動程序，可以直接與現場總線通信。通用軟測量軟件包用Visual C+　+5.0開發，可以運行在Windows95和Windows NT4.0及以上版本的操作系統上。軟件包由矩陣運算部分、RBF神經網絡部分、數據處理部分、輸入輸出接口部分、組態軟件和演示部分構成。各個部分由系統調度模塊統一進行調度,形成一個有機的整體。
　　在實驗室建成的現場總線控制系統中，以石家莊煉油廠一聯合車間大型催化裂化裝置（FCCU）為原型，進行了一定簡化后形成了現場生產過程仿真模型系統。其中的軟測量系統使用我們開發的通用軟測量軟件包，并應用于1998年5月份在石家莊煉油廠投運時的現場采集數據。
　　FCCU裝置的主要產品為穩定汽油、輕柴油和液化氣(液態烴),它們的收率是重要的產量指標，粗汽油的干點、輕柴油的凝固點和穩定汽油的飽和蒸氣壓是需要估計的重要質量指標。
　　對FCCU的生產工藝進行分析,與上述待估變量有關的主要測量變量集由以下一些變量組成:反應再生系統中原料油的進料流量、回煉油流量及催化反應溫度，主分餾塔的塔頂溫度、輕柴油抽出溫度、塔頂冷回流量、塔頂冷回流溫度、塔頂循環量、頂循抽出溫度、頂循返塔溫度、19層汽相、一中回循環量、一中循環抽出溫度、一中循環返塔溫度，穩定塔的塔底溫度、塔頂壓力、進料流量、進料溫度、再沸汽的返塔溫度、塔頂溫度。
　　把上述信息通過軟測量系統的人機接口組態界面輸入軟測量系統，系統通過對歷史數據進行相關分析和因子分析，確定采用4個軟測量模塊：收率模塊、干點模塊、凝固點模塊和蒸氣壓模塊，每個模塊對應一定的輔助變量，用這些變量的歷史數據建立RBF神經網絡軟測量模型，根據設置的采樣周期從現場總線數據庫中獲取輔助變量測量值，實時估計待估變量。
　　這套系統曾在國家九五攻關項目“大型催化裂化裝置多變量約束控制與優化”的實施過程中配合多變量約束控制在石家莊煉油廠催化裂化裝置上獲得了成功的應用，取得了較大的經濟效益，已于1998年10月通過國家教育部的鑒定。

5　結束語
　　軟測量技術的通用化及其在現場總線控制系統中的應用，使現場總線控制系統具有大大優于傳統控制系統的特點。進一步的研究目標是如何形成全廠級的現場總線控制系統，把決策管理級的任務集成到現場總線控制系統中來，從而更加充分地利用方便的信息通信技術和軟測量技術提供的完備現場狀態數據。

參考文獻
　1　于靜江,周春暉.過程控制中的軟測量技術. 控制理論與應用,1996,13(2):137～144
　2　Gerg Martin.Consider Soft Sensors.Chemical Engineering Progress, 1997:66～70
　3　邵惠鶴等.現場總線網絡控制系統的集成技術研究.國家九五攻關項目技術報告,1999