先进控制技术在DCS系统中的应用
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先进控制技术在DCS系统中的应用
发表时间:2018-05-28T10:09:34.313Z 来源:《电力设备》2018年第1期作者:邵才俊
[导读] 摘要:DCS在其性质上属于一种分布式控制系统,在具体的使用过程中可以发挥出一定的集散控制作用,在系统当中主要是集合了计算机技术、控制技术、通讯技术以及网络技术等。
(江苏国信协联能源有限公司江苏无锡 214203)
摘要:DCS在其性质上属于一种分布式控制系统,在具体的使用过程中可以发挥出一定的集散控制作用,在系统当中主要是集合了计算机技术、控制技术、通讯技术以及网络技术等。技术人员在对层面进行控制的过程中需要采取分散控制的方式来进行,另外,在对生产装置进行管理的过程中需要进行集中管理。在DCS系统中,要想使系统可以实现一定的数字控制功能,技术人员需要对系统的规模进行不断扩大,同时在使用功能方面也需要不断增加,这样才能使DCS系统在实际的使用过程中可以发挥出更有意义的使用价值。
关键词:先进控制技术;DCS系统;应用
1先进控制技术的意义
目前,我国加强了对DCS系统的管理工作,并为DCS系统在未来的发展提供了良好的发展前景。通过对先进控制技术的不断优化和完善,可以使企业在生产的过程中获得更多的经济效益,从而使企业在激烈的市场竞争中实现更加长远的发展。随着现代控制理论的发展以及人工智能的广泛应用,为先进控制技术的发展起到了良好的促进作用。先进控制技术在使用的过程中,主要是应用了数学原理,然后在计算机技术运行的基础上实现相应的控制工作。先进控制技术与一般的PID技术相比存在着一定的差异,先进控制技术在使用的过程中可以获得比较大的经济效益,同时具备非常完善的控制措施,可以为最终参数的准确性提供良的保障。而其他技术在应用的过程中可能会面临一些突发性的事件,因为工业系统在整体上不具备稳定性,很多问题没有办法进行准确的预测。因此,一般的控制技术在使用的过程中还无法实现对工业系统问题的有效处理,而采用先进控制技术就可以对整个工业系统实现合理有效的控制。
2先进控制技术的发展现状
当一个施工单位或者是生产企业采用PID控制技术对系统进行处理的过程中,主要是融合了经典理论的前提条件下来进行的。PID控制技术目前在很多行业中有着非常广泛的使用和推广,而在现代化的工业生产过程中DCS系统有着非常广泛的使用,大部分工业系统的稳定运行以及合理性的操作可以采用PID技术进行控制和维护,这种方式在操作的过程中比较简单,并且也很容易被行业认可和接收。随着我国科学技术的不断发展,控制技术在其机构以及作用上有了很大的改进和完善,并在应用规模上也在逐渐的扩大。在我国的工业系统进行生产的过程中,一般情况下会出现很多化学以及生物反应,在反应的过程中可以对物质以及能量进行有效的传递和转换,工业生产在整体上呈现了一定的复杂性,其中会涉及到很多方面的内容和知识,并且其中还存在着很多不确定性因素,信息的不完善以及非线性特征等,正是因为存在这些问题导致先进控制技术在工业化发展中受到了非常严重的阻碍,同时这也是目前工业生产所面临的核心问题,这会对产品的质量以及生产效率造成非常严重的影响。面对这种现象,工业生产应该逐渐面向大型或者是连续性的方向不断发展,通过对技术方面的有效完善,可以对生产过程中存在的整体性问题以及实时性问题进行合理有效的解决。也就是说,为了使DCS系统的协调性可以实现有效的提升,同时对工业生产过程中进行不断的优化,这就需要采用先进控制技术,从而才能对生产过程中出现的复杂性问题进行有效的解决。
3先进控制技术在DCS控制系统中的应用
3.1自适应控制
就自适应控制技术而言,它在DCS控制系统中的应用主要包含以下几种形式。第一,自校正调节器控制系统。该系统的组成要素主要包含可调控制器、对象参数估计器、控制器参数计算系统以及控制对象。在实际控制过程中,该系统可以借助对象参数估计器,将处于运行状态的控制对象当前参数估计出来,并将其传输至控制器参数计算模块中。该模块得出计算结果之后,会根据结果调整控制对象的参数。当控制对象运行一段时间后,如果调整参数并不适用,整个参数计算流程将再次循环,从而得出新的参数计算结果,然后由可调控制器记录并用于控制对象中。该系统的自动校正功能有效保证了最终控制决策的有效性。第二,模型参考自适应控制系统。该系统由反馈控制器、参考模型以及调整控制器等部分组成。其中,参考模型是影响该系统控制质量的主要因素。
3.2智能控制
典型的智能控制主要包含神经网络和专家系统等。就神经网络而言,它的应用优势主要包含鲁棒性强、可以自动学习、可实现大规模并行处理等。为了优化DCS控制系统的性能,可以将CMAC神经网络应用在DCS控制系统中,以优化DCS控制系统的主蒸汽温度控制功能。具体原理:协调器利用预先设定值及企业中控制对象(主蒸汽温度)的实际输出参数,计算符合企业生产需求的控制对象最佳期望输出参数;得出具体计算结果后,由CMAC网络响应进行检测,若产生响应反应,则表明该数值合理,此时可以利用这一参数对控制对象的当前参数进行调节。事实上,CMAC神经网络在DCS控制系统中的应用也有可能产生错误的控制决策。但是,这种先进控制技术可以利用自身的自主学习功能检测控制决策的合理性。当发现参数不符合要求后,会再次将参数带入循环重新计算,最终获得符合企业生产需求的参数处理结果。
就专家系统而言,它的推理控制决策功能是通过各个领域的专家经验产生的。专家系统的控制决策原理:数据库负责储存事实和相应的推理结果;而知识库通过知识获取操作从相关领域的专家身上获得相应的知识和经验(获取环节具有实时性,因此知识库与领域专家在知识维度上的一致性相对较好)。用户提出问题后,专家系统中的推理机会从知识库、数据库中调取相应信息,判断该问题是否已经存在。如果知识库和数据库中都不存在该问题,则推理机会借助相关经验和推理结果,对该问题的可能结果进行推理,并将最终推理结果反馈给用户。对于DCS控制系统而言,专家系统的应用可以显著改善问题解决能力。运行状态下,DCS控制系统识别出企业的某个部分或生产环节出现异常问题时,专家系统能够快速发挥作用,为DCS控制系统提供相应的推断结果,以此保证DCS控制系统的正常运行。
3.3预测控制
预测控制对DCS控制系统性能的优化可以通过多变量系统的动态矩阵控制来实现。作用原理:根据企业中的控制对象,构建出相应的动态矩阵;当控制对象出现变化时,具体的变动信息会被反应在动态矩阵中,由动态矩阵进行校正。除了检测功能之外,动态矩阵还可以结合预测模型对控制对象可能出现的变化作出预测,进而保证控制决策与控制对象之间的契合性。对于DCS控制系统而言,预测控制的应