第四讲 先进过程控制技术
先进过程控制策略
先进过程控制策略先进过程控制策略是指在过程控制的基础上，采用了更加智能、灵活、高效的控制方式和技术手段，以提高生产线的自动化水平，优化产品质量与产量，减少能耗与废品率等生产目标。
本文将介绍其中常见的几种先进过程控制策略。
一、模型预测控制 (MPC)MPC 是一种基于数学模型的高级控制技术，将系统动态行为建模，以预测未来的生产趋势，并依据目标函数决策出所需控制动作实现计划内的优化效果。
在MPC的控制框架中，常采用优化算法对操作变量做限制，从而兼顾生产和质量等多方面的要求。
例如，在玻璃生产过程中，MPC策略能实时在线控制窑炉燃烧、温度、氧含量等因素，并使玻璃质量优秀且耗能降低。
二、二次控制二次控制是将传统简单的 PID 控制器与 Long Term Process Data (LTPD) 相结合，形成的一种高级控制策略。
二次控制能通过缩小偏差来达到更好的质量控制效果，并可对独立的操作变量建立可视化数学模型以进行优化和预测。
同样的，二次控制在生产过程中也有广泛的应用，如电压和流量控制。
三、过程协同控制过程协同控制 (PPC) 是指多个设备互相协作共同实现生产目标，通过完成生产计划中的各个阶段以满足产量、质量、成本和能效等多重核心要求。
在生产过程中，PPC策略需要对生产线中每个单元进行分析，以使整体计划更具合理性，并通过流程模拟、生产调度和智能调节优化生产线的运转变得更加自动化、可靠和高效。
四、优化控制优化控制是基于生产计划和控制对象，通过分析生产过程中的关键控制因素，从而选择最佳的控制方案，以达到最高的效益和最小的能耗的高级控制策略。
优化控制在制药、化工以及流程优化等领域中应用广泛，其中最为显著的运用是在精细化炼油过程中，以及工业污水的处理过程中。
以上四种先进过程控制策略在实现智能化生产方面都有各自的优劣。
在实际应用中需要根据生产类型和规模做出选择，以实现更优质、低成本以及灵活的生产效果。
先进控制知识点总结
先进控制知识点总结一、先进控制概述先进控制是指在现代工业自动化控制领域中，采用先进的控制方法和技术，以提高控制系统的性能和可靠性，实现更高效的生产和运营管理。
先进控制的主要目标是提高生产效率、降低能耗和减少人为干预，以实现自动化、智能化生产。
二、先进控制的主要技术1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法，通过对系统的动态特性进行建模和预测，以实现对系统的精确控制。
MPC可以对多变量系统进行优化控制，适用于复杂的工业过程控制和优化问题。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够实时调整控制器参数的控制方法，以适应系统参数变化和外部干扰的影响。
自适应控制可以提高系统的鲁棒性和稳定性，适用于具有不确定性和变化的控制系统。
3. 智能控制智能控制是一种应用人工智能和机器学习技术的控制方法，以实现对系统的自主学习和优化控制。
智能控制可以提高系统的适应性和灵活性，适用于复杂、非线性和不确定性系统的控制问题。
4. 优化控制优化控制是一种基于优化算法的控制方法，通过对系统的运行参数进行优化调整，以实现系统性能的最优化。
优化控制可以提高系统的效率和能耗，适用于需要进行多目标优化和约束条件管理的控制问题。
5. 多智能体协同控制多智能体协同控制是一种基于多个智能控制节点之间协同工作的控制方法，通过相互通信和协作，以实现对复杂多变量系统的分布式控制和优化。
多智能体协同控制可以提高系统的灵活性和鲁棒性，适用于大型复杂系统的控制问题。
三、先进控制在工业自动化中的应用1. 化工过程控制化工过程控制是先进控制的主要应用领域之一，通过采用模型预测控制和优化控制方法，可以实现对化工生产过程的精确控制和高效运行管理，提高生产效率和产品质量。
2. 电力系统控制电力系统控制是先进控制的另一个重要应用领域，通过采用智能控制和自适应控制方法，可以实现对电力系统的实时监测和调度控制，以提高系统的稳定性和可靠性。
3. 制造业自动化制造业自动化是先进控制的广泛应用领域之一，通过采用自适应控制和多智能体协同控制方法，可以实现对制造过程的自动化控制和智能化管理，提高生产效率和降低成本。
《先进过程控制系统》课件
变频调速系统
了解如何使用先进控制技术提高变频调速系统的 性能和效率。
液位控制系统
学习如何应用先进控制技术解决液位控制问题， 确保生产的安全和稳定。
温度控制系统
探索如何利用先进控制技术实现精确和稳定的温 度控制。
生产过程的自动化控制
了解如何将先进控制技术应用于自动化生产过程， 提高生产效率和质量。
先进过程控制系统的设计和实施
1
控制系统的设计流程
了解控制系统设计的基本步骤和设计流程。
2
控制系统的实施流程
学习控制系统的实施过程，包括硬件安装和软件调试。
3
典型控制系统设计案例
通过案例分析了解典型控制系统的设计和实施。
控制系统维护与优化
控制系统维护
了解控制系统的维护要点，确 保系统的稳定和可靠运行。
控制系统优化
学习如何利用先进控制技术优 化控制系统性能，提高生产效 率。
先进控制技术
预测控制
学习如何使用数学模 型进行系统预测，以 实时调整控制参数。
非线性控制
了解如何应对非线性 系统，并运用相应的 控制策略。
自适应控制
探索自适应控制技术， 使系绍模糊逻辑和模糊 控制器，以解决复杂 和不确定的控制问题。
先进控制技术在过程控制中的应用
《先进过程控制系统》 PPT课件
通过本课程，我们将介绍先进的过程控制系统，包括控制系统的概述和分类、 先进控制技术的应用、控制系统的设计和实施、维护与优化，以及实验和案 例分析。一起来探索控制系统的奥秘吧！
课程介绍
课程概述
了解先进过程控制系统的基 本概念和重要性。
课程目标
掌握先进控制技术在过程控 制中的应用，并了解控制系 统的设计和实施流程。
过程控制系统先进控制技术
DMC 优化目标（续）
则目标函数为
J (k ) (Ysp (k ) Yf (k ))T (Ysp (k ) Yf (k )) U T (k )U (k )
而
Yf (k ) Y0 (k ) AU (k )
a1 a p m 1 0
y(k+j| k)
_
y(k|k)
+
模型输出 反馈校正
动态预测模型
预测模型的功能：
根据被控对象的历史测量信息{u(k - j), y(k - j) | j≥1 }和未来输入{ u(k + j - 1) | j =1, …, m} ，预测对象未 来输出{ y(k + j) | j =1, …, p}
------对模型的误差敏感
内模控制
D (s )
R(s )
U (s )
Gc (s)
Gp (s)
Y (s )
D (s )
R(s )
U (s )
Gc (s)
Gp (s)
Y (s )
ˆ D( s )
ˆ G p ( s)
内模控制
• 系统的输入 外界扰动D(s), 设定值R(s)
D (s )
R(s )
U (s )
过程控制系统
先进控制技术
本章重点内容
重点：
Smith预估控制 内模控制 预测控制算法
先进控制算法的由来
• 工业过程的特点 多变量、非线性、强耦合 、不确定性、约束 • 现代控制理论与方法 精确的数学模型、最优的性能指标 、系统而精 确的设计方法 • 工业过程对控制的要求 高质量的控制性能 、对模型要求不高、实现方 便 、强鲁棒性
介绍先进的过程控制
介绍先进的过程控制简介：尽管世界各地的很多公司都实施先进控制技术,技术本身仍然是误解。
对许多行业来说,先进控制意味着一个完整的改变工具,铺天盖地计算页面复杂的公式和算法,当然可观成本。
结果仍有经理在这个行业谁将更容易批准重大设计项目投资过程控制改进即使控制成本少得多,会导致更大的变化提高的生产力。
了解先进的控制技术,让我们回顾一下典型的传统过程控制设置(图1)。
底层现场传感器等仪器阀门和移动数字控制单元。
每一个更高层次的控制系统通过设置点和接收反馈信息从较低的水平。
组典型ups使用单回路控制器每个管理主要过程变量,如流,基于一个或多个压力或温度传感器信号。
下一个级别是监管控制的过程维持目前条件为主通过PID设备。
这是紧随其后的是约束控制的操作符指定为每个变量设置点。
顶级流程优化。
先进控制发挥作用的基本控制通过的流程优化。
而不是运营商手动调整控制单元具体的变量,先进的自动化系统提供通用模型监管和约束控制以及流程优化。
在监管控制单回路反馈改进,如前馈串级控制用于补充PID算法。
时间延迟补偿技术也可以用于弥补长时间延迟允许更严格的控制。
在的水平可以使用约束控制、多变量技术。
因此先进控制技术的结合:•先进的硬件(线传感器,气动或电子模拟数字系统、计算机硬件和数字控制单元)•先进控制算法在监管、约束和优化的水平。
1.先进控制的好处研究表明,先进过程控制可以节省2 - 6 %的年度运营成本和能够产生大约1%的额外收入。
回报通常需要不到两年。
可以用于任何先进的过程控制的过程。
但是它的好处不会赞赏,其安装的成本不会是合理的,除非先进控制产量某种优化关键过程变量。
因此竞争者先进控制的流程应该是:•过程难以控制的单回路PID反馈控制。
这些过程可能长时间延误,不断变化的环境,频繁的不适或间歇性或离线测量的变量。
•过程原材料或能源成本高•流程严格产品规格•流程,一些设备应该严密的安全措施和安全运行的条件自动批处理过程,改善监管控制生成的好处。
先进过程控制
先进过程控制（APC）随着我国经济体制的转变，国内的众多石化企业日益感受到国际间竞争所带来的活力和挑战。
因此，积极开发和应用先进控制和实时优化，提高企业经济效益，进而增强自身的竞争力是过程工业迎接挑战重要对策。
先进过程控制是对那些不同于常规单回路控制，并具有比常规PID控制更好的控制效果的控制策略的统称，而非专指某种计算机控制算法。
由于先进控制的内涵丰富，同时带有较强的时代特征。
因此，至今对先进控制还没有严格的、统一的含义。
尽管如此，先进控制的任务都是明确的，即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。
先进控制应用得当可带来显著的经济效益。
在石化工业中，一个先进控制项目的年经济效益在百万元以上，其投资回收期一般在一年以内。
丰厚的回报而引入注目。
通过实施先进控制，可以改善过程动态控制的性能，减少过程变量的波动幅度，使之能更接近其优化目标值，从而将生产装置推至更接近其约束边界条件下运行，最终达到增强装置运行的稳定性和安全性、保证产品质量的均匀性、提高目标产品收率、增加装置处理量、降低运行成本、减少环境污染等目的。
从60年代初现代控制理论迅速发展以来，出现了一系列的优化控制和多变量控制算法，以及更晚些时候出现的自适应控制算法和鲁捧控制算法等，这些都属于先进控制。
人们曾经希望开创一户现代控制理论应用的新时代，但自70年代以来，理论成果虽多，在过程控制的应用却不理想，原因有两个方面：（1）模型问题。
像高斯干扰下的线性二次型控制（LQG）等现代控制理论的杰作都是基于模型的算法。
尽管建模技术已有很大发展，白色、黑色、灰色的方法都有，但精确可靠的动态数学模型依然难得。
对象往往具有不确定性，使精确建模无法做到。
（2）认识问题。
一个装置的控制，有各种可供选择的策略和算法，如果你的算法能得到合格的结果，那还要问一问，你的算法是否比其他算法更好？同时，控制效果即使提高，是否能产生实际效益？这样一比，许多新算法的优越性都不见了。
先进过程控制策略
先进过程控制策略先进过程控制是一种用来实时监测和控制工业过程的高级自动化技术。
它借助传感器和仪器设备，对过程中的变量进行连续测量，并通过反馈控制算法实时调整操作参数，使工业过程达到最佳运行状态。
下面将介绍几种常见的先进过程控制策略及其应用。
1. 模型预测控制（MPC）：模型预测控制是一种先进的多变量控制策略，它通过建立数学模型来预测过程的未来行为，并根据预测结果调整控制变量。
MPC的核心思想是优化控制，它可以应用于许多复杂的工业过程，如化工、电力、水处理等。
MPC的优势在于处理非线性、多变量、时变系统时具有良好的性能。
2. 自适应控制：自适应控制策略根据过程的实时变化，自动调整控制器的参数以适应不同的工况。
自适应控制可以通过基于模型的方法，如最小二乘法和最小均方误差法，以及基于模型无关的方法，如自适应控制器和自适应观测器实现。
自适应控制可以提高系统的鲁棒性和稳定性，并具有更好的适应性。
3. 模糊控制：模糊控制策略利用模糊逻辑理论处理过程中模糊、不确定和非精确信息，通过模糊推理和模糊规则来实现控制。
模糊控制对于工业过程中难以建立准确模型的情况有很好的适应性，能够应对不确定性和模糊性。
它在许多表现模糊性的应用场景中广泛使用，如温度、湿度、压力等。
4. 预测控制：预测控制是一种基于过程模型的控制策略，通过预测过程变量的未来行为来决策当前的控制动作。
预测控制方法包括动态矩阵控制、广义预测控制和模型参考自适应控制等。
预测控制以期望响应为目标，可以提供较好的跟踪性能和鲁棒性。
5. 优化控制：优化控制是通过数学优化方法来实现最佳操作的一种策略。
优化控制算法可以利用物理模型和过程数据来计算最佳操作参数。
常用的优化算法包括线性规划、非线性规划和模型参考自适应控制等。
优化控制能够提高系统的经济性和效率。
除了以上几种常见的先进过程控制策略，还有一些其他的控制策略如模糊神经网络控制、遗传算法控制等，这些策略在不同的工业场景中有不同的适用性和优势。
先进控制技术的主要控制方法综述
先进控制技术的主要控制方法综述在现代工业生产中，控制技术是至关重要的一环。
先进控制技术作为一种高级的控制方法，被广泛应用于化工、电力、制造业等领域。
它通过引入先进的控制算法和技术手段，不仅可以提高系统的响应速度和稳定性，还可以降低生产成本，提高生产效率。
本文将围绕先进控制技术的主要控制方法展开综述，以便读者更全面地了解这一领域。
1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法。
其核心思想是利用系统的数学模型对未来的发展进行预测，并基于预测结果制定控制方案。
MPC广泛应用于化工、石油、电力等行业中，通过对系统动态特性进行建模和预测，可以实现快速响应和系统稳定性的提高。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够自动调节控制参数以适应系统变化的控制方法。
通过引入自适应算法，系统可以根据外部环境的变化实时调整控制参数，从而保持系统的稳定性和可靠性。
自适应控制在飞行器、机器人、汽车等领域有着广泛的应用，能够有效应对各种复杂的控制场景。
3. 鲁棒控制鲁棒控制是一种能够在系统参数变化或者外部扰动的情况下保持系统稳定性的控制方法。
它通过引入鲁棒性设计，可以有效克服系统参数变化和外部干扰带来的影响，保障系统的稳定运行。
鲁棒控制在航空航天、汽车、机械等领域有着重要的应用，能够大大提高系统的可靠性和稳定性。
4. 预测控制预测控制是一种基于系统状态的预测进行控制的方法。
通过对系统状态的预测，可以有效地制定控制策略，实现对系统的精准控制。
预测控制在电力系统、交通系统、自动化生产线等领域有着广泛的应用，能够提高系统的控制精度和稳定性。
5. 非线性控制非线性控制是一种能够有效应对系统非线性特性的控制方法。
许多实际系统都存在着复杂的非线性特性，如摩擦、干扰等，传统的线性控制方法往往难以处理这些问题。
非线性控制方法通过引入非线性建模和控制算法，可以克服系统非线性带来的影响，实现对系统的精准控制。
非线性控制在航空航天、机器人、智能制造等领域有着重要的应用，能够有效提高系统的控制精度和鲁棒性。
先进控制技术及应用第四讲模型预测控制及其工业应用_金晓明
第 5 期 金晓明等 . 先进控制技术及应用 · 69 ·
制理论 ; ·预测控制的成功在于满足许多实际的需要 , 如: 约束 、易于获得的经验模型 、 可测扰动的考虑 ; 实施标准化 , 对操作者透明 ; ·预测控制是理论与实践间“ Gap”的非常规例 子,即 : 一般情况下理论超前于实践 , 而预测控制 正相反 ; ·预测控制不是过程控制的万应灵药 , 它计算 耗时 、 建模未利用过程知识 ; 黑箱模型缺乏对过程 的理解而不能支持新系统设计 , 在许多应用场合 是大材小用 。 3 多变量协调预测控制策略 多变量有约束过程的预测控制以二次动态矩 阵控制( QDMC) 为例 , 可表示为 : Jk = min A·Δu -e ( k +1) Q A·Δu Δ u e( k+ 1) +ΔuTR Δu 受约于 C·Δu ≥c ( k+ 1) Δumin ≤Δu ≤ Δumax
提出则应归功于过程控制界的长期努力 , 最早应 用于工业过程的预测控制算法是 Richalet 等提出 的模型算法控制( MAC) 和 Culter 等提出的动态矩 阵控制( DMC) 。 这些算法适用于无约束多变量过 程的控制问题 , 它们是第一代预测控制软件的代表 。 另一方面 , 在自适应控制研究的基础上出现 了基于过程参数模型 , 且带有模型参数在线自校 正机制的预测控制算法 , 如 : Clarke 的广义预测控 制( GPC) 。 此外 , 由著名的 LQ 或 LQG 算法发展 出滚动时域控制( RHC) 。 为处理工业过程中普遍 存在的约束多变量过程的控制 问题 , Garcia 等提 出了二次动态矩 阵控制 ( QDMC) , 后 成为第二代 预测控制软件的核心算法 。 预测函数控制( PFC) 最早是由法国 ADERSA 公司的 Richalet 与德国 IITB 的 Kuntze 等人于 1986 年共同提出 , 并用于工业机器人的快速高精度跟 踪控制 。 这之后 , 预测函数控制不仅在理论上取 得了一系列成果 , 而且在机器人 、 火炮或雷达的目 标跟踪 、 冶金轧制过程等快速随动系统中得到了 广泛的应用 。 近年来 , 预测函数控制已扩展到以 热焓控制为代表的一类工业过程 , 如反应器 、传热 设备 、加热炉等 , 并取得了一些 应用成果 。 目前 PFC 和 ADERSA 公司的 HIECON 一起被视为第三 代预测控制 , 代表了模型预测控制应用软件的发 展方向 。 本文从模型预测控制的特点出发 , 系统地阐 述多变量协调预测控制的基本原理 , 并以大型炼 油企业流化催化裂化装置 FCCU 为例介绍上述预 测控制策略的工程应用 。 2 模型预测控制的特点 模型预测控制一经问世 , 即在复杂工业过程 中得到成功应用 , 显示出强大的生命力 。 其成功 主要是由于它突破了传统控制思想的约束 , 不仅 较好地符合工业过程控制的实际要求 , 而且体现 了现代控制理论的优化思想 。 模型预测控制利用 生产过程的响应来建立描述过程动态行为的数学 模型 , 并根据某种优化指标来确定控制量的时间 序列 , 从而使未来一段时间内被控量与经柔化后 的期望轨迹之间的误差为最小 。 由于预测控制算 法采用在线滚动优化 , 且在优化过程中不断通过 系统实际输出与模型预测输出之差来进行反馈校 正 , 因此 , 模型预测控制能在一定的程度上克服由 于预测模型误差和某些不确定性干扰等的影响 ,
化工过程控制中的先进控制技术指南
化工过程控制中的先进控制技术指南概述化工过程控制是指在化工生产过程中，通过对关键参数的监测和调控，以实现过程的稳定运行和优化生产。
先进控制技术能够进一步提高化工过程控制的效率和质量，提高生产能力和安全性。
本文将介绍化工过程控制中的一些先进控制技术，并对其应用进行说明。
1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于动态过程模型的控制策略，通过对未来变量的预测，优化控制变量的设定值，并实时对其进行调整。
MPC可以处理包括非线性、多变量、时变及约束条件在内的复杂化工过程模型，适用于优化生产目标和实现最佳性能。
MPC技术还可以处理不确定性和变化参数，提高过程控制的灵活性和稳定性。
2. 自适应控制自适应控制是一种根据过程实时变化来对控制系统参数进行调整的控制策略。
它能够自动识别过程的不确定性和参数的变化，并相应地调整控制策略，以实现更好的动态响应和鲁棒性。
自适应控制技术能够应对化工过程中的不确定性和变化电阻，提高控制系统的性能和稳定性。
3. 多模型控制（MMC）多模型控制是一种根据不同工况下的过程动态性质，将多个模型以及相应的控制策略进行集成的控制方法。
MMC能够适应过程变化，根据实时采集的数据切换不同模型和控制策略，以实现更好的控制性能。
多模型控制技术对于处理化工过程中的工况变化和非线性特性具有一定的优势。
4. 先进的优化方法优化方法是一种通过对过程参数进行最优化设计和操作，以实现最佳生产效果的控制策略。
先进的优化方法基于数学模型和算法，能够考虑到多个目标、约束条件和变量之间的相互影响，为化工过程提供最优的操作设定值。
该技术能够帮助化工业降低能源消耗、提高生产效率和产品质量。
5. 基于数据驱动的控制方法基于数据驱动的控制方法是一种基于历史数据分析和模式识别的控制技术。
通过对过程数据进行挖掘和分析，可以得到过程的模型和规律性，从而进行实时的控制和调整。
基于数据驱动的控制方法适用于化工过程中的非线性、时变和复杂系统，能够提高过程性能和控制质量。
先进过程控制技术及应用
基金项目：国家自然科学基金(60174024)和上海市科委科技攻关项目(02JC14008)资助收稿日期：2004－11－18作者简介：薛耀锋（1977—），男，山东人，博士研究生，主要研究领域为工业过程控制和调度优化。
袁景淇（1959—），男，江苏人，教授，博士生导师，现任上海交通大学自动化系副主任，中国微生物学会生化过程模型与控制专业委员会副理事长；已完成或正在进行的研究项目包括教育部优秀年轻教师基金、国家自然科学基金、国家科技攻关、上海市曙光计划、教育部高等学校骨干教师资助计划和中国—比利时政府间科技合作计划项目；已发表研究论文40篇，其中被国际三大检索系统收录的英文论文11篇次；获教育部科技进步三等奖1项、上海市科技进步二等奖、三等奖各1项；现担任《中国抗生素杂志》编委；主要研究领域和方向为生物发酵过程在线效益跟踪、状态预测与调度优化。
文献标识码：A 文章编号：1003－0492(2004)06－0005－05 中图分类号：TP273 先进过程控制技术及应用Advanced Process Control Technology and Its Applications（上海交通大学自动化系，上海 200030） 薛耀锋，袁景淇摘要：结合近年来的应用例子，介绍了先进控制的一些基本方法，如模型预测控制、自适应控制、鲁棒控制、智能控制和软测量技术，并介绍了目前国内外先进控制软件的一些情况。
关键词：先进控制；模型预测控制；自适应控制；鲁棒控制；智能控制； 软测量技术Abstract: With the application examples in recent years ，ba-sic methods of advanced process control, such as model predic-tive control, adaptive control, robust control, intelligent control and soft sensor technology are addressed. Commercialized APC-software is reviewed.Key words: advanced process control; model predictivecontrol; ad aptive contro l; robu st control;intelligent control; soft sensor technology1 引言20世纪70年代以来，随着计算机技术的广泛应用，自动控制有了很大的发展，先进过程控制（Advanced Process Control ，APC ）应运而生。
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用
先进控制技术是指一种集成先进算法、模型、软件和硬件的多学科交叉技术，通过对
工程进程进行建模和优化，实现对生产的全面控制和有效管理。
先进控制技术包括了多种
技术手段和工具，如模型预测控制（MPC）、高级过程控制（APC）、智能控制、模糊控制、遗传算法、人工神经网络等。
这些技术手段能够对化工企业的生产过程进行细致的调控，
从而提高生产效率、降低能耗、减少废品率、提高产品质量等，使化工生产过程更加自动化、优化、精细化。
在化工过程中，先进控制技术已经得到广泛的应用。
其中模型预测控制（MPC）是应用最为广泛的先进控制技术之一。
MPC是一种基于数学模型的控制方法，通过对进程的动态
模型进行预测，并根据计算结果提出优化控制策略，进而对进程进行调控和优化。
MPC具
有响应速度快、精度高、鲁棒性强的特点，可广泛应用于各种化工生产过程控制中。
智能控制也是一种被广泛应用的先进控制技术之一。
智能控制是一种基于人工智能技
术的控制方法，可以对化工生产过程进行自动控制和优化，提高生产效率和产品质量。
智
能控制包括了人工神经网络、模糊逻辑控制、遗传算法等技术手段，能够实现对于大规模、高复杂度及变异性要求较高的生产过程的控制。
总之，先进控制技术在化工生产中的应用能够使生产过程更为自动化、精细化、优化化，提高生产效率、产品质量和节约能源等，对于化工企业的发展有着非常重要的作用。
1.先进控制理论的介绍
1.先进控制理论的介绍什么是先进控制先进过程控制先进过程控制（Advanced Process Control）是指区别与常规的PID控制，并具有⽐常规PID控制效果控制的控制策略，并不专指某种计算机控制算法。
如预测控制，解耦控制，最优控制，⾃适应控制，鲁棒控制，模糊控制，智能控制，推理控制等。
实施先进控制的最终⽬的是，使装置在接近其约束边界的条件下运⾏，增强装置运⾏的平稳性，减⼩运⾏波动，保证产品质量的均匀性，提⾼⽬标产品的收率，提⾼装置的负荷，降低波动造成的运⾏成本，减少环境污染。
变量分类序号变量分类描述1被控变量（CV）被控变量是装置⽣产要保证在⼯艺范围内的⼀些指标。
被控变量(状态与⼲扰的函数)，分为给定点与区域控制等。
2操作变量（MV）操作变量是控制器对装置进⾏调整的途径和⼿段。
3前馈变量（FV）前馈变量是不受控制器控制，但对被控变量有⼲扰的可测量变量，例如来⾃控制器上游的变量。
4状态变量（SV）能够完全描述动态系统时域⾏为的所含变量个数最少的变量组称为系统的状态变量。
先进控制的主要特点1. 以现代理论为基础系统辨识（最⼩⼆乘法为基础）最优控制（极⼤值原理和动态规划⽅法）最优估计（卡尔曼滤波理论）2. 以模型为基础，处理多变量控制问题通常⽤来处理复杂的多变量控制问题，⽐如⼤时滞，强耦合，存在变量约束等是建⽴于常规单回路控制之上的动态协调约束控制对⼯况变化有较好的适应性模型类型：传递函数，状态控件模型建模⽅法：机理建模，预测建模3. 借助于计算机来实现数据处理与传输，模型辨识，控制规律的计算，控制性能的监控，整体系统的监视（包括统计计算，各种图形显⽰）均依赖于计算机来实现。
产⽣背景PID控制系统能解决80%左右的⼯业控制问题，随着现代控制理论的⽇益成熟，⽣产向着⼤型化，复杂化，⽅向发展，尤其是⾯对⾮线性，强耦合，⼤滞后系统。
PID控制难以满⾜苛刻的约束调价年和⾼质量的控制要求。
为了能满⾜这些要求，先进控制应运⽽⽣。
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用
先进控制技术是指应用现代控制理论和方法，结合先进的数学方法和计算机技术，对复杂、非线性、多变量的系统进行控制的一种技术手段。
它具有精确、快速、高效、稳定的特点，能够减少过程能耗、提高产品质量、优化工艺参数、缩短生产周期、降低生产成本。
在典型的化工过程中，先进控制技术具有广泛的应用。
以下将以常见的化工过程——反应过程为例，介绍先进控制技术在该过程中的应用。
在反应过程中，反应器温度是一个重要的控制参数。
传统的PID控制器往往根据经验设置控制参数，无法对动态变化的过程进行精确的调控。
而模型预测控制（MPC）技术则可以基于对反应器温度的数学模型进行预测，同时结合在线的温度测量值，根据优化算法计算出最优的控制策略。
这种技术能够更好地适应动态过程变化，并且提高了温度的稳定性和控制精度。
在反应过程中，产品的质量也是需要保证的关键指标。
传统的控制方法往往只能对过程进行局部的控制，无法全面考虑各个工艺参数对产品质量的影响。
而先进的多变量控制技术可以根据反应过程的数学模型，通过在线测量各个工艺参数的数值，结合优化算法，实现全面的质量控制。
这种技术能够及时调整工艺参数，保证产品质量的稳定性和一致性。
先进控制技术及应用内容
先进控制技术及应用内容先进控制技术是指在控制系统中应用先进的控制算法、方法和技术来提高控制系统性能的方法。
它可以应用于各种工业自动化系统中，如发电厂、化工厂、制造工厂、交通系统等。
随着科技的不断进步，先进控制技术得到了广泛的应用和发展，并取得了显著的成果。
先进控制技术包括了许多不同的方法和算法，下面我将介绍其中一些主要的技术及其应用。
1. 模型预测控制（MPC）：模型预测控制是一种基于预测模型的控制方法，它通过对系统未来行为的预测来优化控制器输入，从而使系统达到最佳性能。
MPC 广泛应用于化工过程、电力系统、交通控制等领域，可以实现系统的快速响应、优化能耗和减少不良影响。
2. 自适应控制：自适应控制是一种能够自动调整参数和结构的控制方法，使系统能够适应不确定性、变化和故障等条件。
自适应控制可以提高系统的鲁棒性和适应性，广泛应用于飞行控制、机器人控制、机电一体化系统等领域。
3. 鲁棒控制：鲁棒控制是一种能够在存在不确定性和扰动的情况下仍然保持良好控制性能的控制方法。
它通过设计鲁棒控制器来抵抗不确定性和扰动的影响，应用于飞行器、机械装置、自动驾驶汽车等领域。
4. 优化控制：优化控制是一种通过优化目标函数来调整控制器参数和输入的方法。
它可以使系统在满足约束条件的前提下，达到最优性能。
优化控制广泛应用于工业过程、能源系统、交通管理等领域，能够提高系统的效率、降低能耗和减少排放。
5. 强化学习控制：强化学习控制是一种基于试错学习的控制方法，它通过与环境互动来学习最佳策略。
强化学习控制在智能机器人、自动驾驶汽车等领域有着广泛的应用。
6. 非线性控制：非线性控制是一种用于处理非线性系统的控制方法。
它可以通过设计非线性控制器来实现对非线性系统的稳定和性能优化。
非线性控制广泛应用于航天器、工业机器人、生物系统等领域。
以上只是先进控制技术中的一小部分，随着科技的不断发展，还会有更多新的先进控制技术不断涌现。
这些先进控制技术的应用可以提高自动化系统的性能、安全性和可靠性，推动工业的发展和进步。
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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：①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。
②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。
③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：①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②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③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：①合理地选择被控的区域②正确整定基本PID控制回路和先进控制系统③合理限制控制变量的变化量和变化率，保证控制系统的平稳性和对不确定因素的鲁棒性④建立良好的先进控制人机界面，确保在最常用的流程图画面上看到先进控制的信息，便于投用、维护和操作1.3先进控制工程化方法要使先进控制达到预期的经济效益，必须严格地按一定的程序完成先进控制的工程化工作，而且与所选用的工作平台无关。
其工程化主要步骤如下：1.3.1定义目标首先应将整个企业的目标细化为装置的目标、过程单元的目标以及最终主要过程装置的目标。
1.3.2分解目标至最底层在一个装置内，应对各主要设备建立控制目标，从而将过程装置的目标分解至最底层的各个设备。
1.3.3识别先进控制的适用性先进控制的适用性是指通过采用先进控制能否达到减少主要过程变量变化的预期目标。
1.3.4先进控制的效益/成本分析效益/成本分析可以给出是否采用先进控制策略或应当采用哪种先进控制策略。
1.3.5制订功能标准对每个要实施的先进控制算法必须规定其功能标准。
1.3.6先进控制的实现在先进控制方案确定后，首先进行详细的工程设计，这些工程设计包括控制回路连接图、系统仪表配置一览表、先进控制操作界面等，最终生成可实现的控制软件。
1.3.7调试调试是检验先进控制方案和生成的控制软件是否正确。
1.4先进控制的经济效益关键的复杂的工业生产过程，通过实施先进控制，可以大大提高工业生产过程操作和控制的稳定性，改善工业生产过程动态性能，减少关键变量的操作波动幅度，使其更接近于优化目标值，从而将工业生产过程推向更接近装置约束边界条件下运行，最终达到增强工业生产过程的稳定性和安全性，保证产品质量的均匀性，提高目标产品的收率，提高生产装置的处理能力，降低生产过程运行成本以及减少环境污染等目的。
据国外统计，先进控制策略所取得的经济效益占整体效益的30%，原因是可以减少开工过渡时间，合理减少产品质量的裕度，提高了产品收率，延长开工周期，减少能耗等。
1.5先进控制面临的挑战先进控制的广泛应用，为企业带来了显著的经济效益。
另一方面，在实施先进控制的过程中，也会碰到许多富有挑战性的问题，反过来又促进先进控制向更高层次发展。
目前在实现先进控制策略中面临如下几个主要问题：1.5.1模型辨识的新工具目前，为了完成象反应器这样的主要工业生产过程动态性能的测试，需要耗费数周的时间，给工程技术人员带来很大的工作量，迫切需要更好和更有效的过程动态响应测试和能更充分利用统计信息辨识出动态模型的方法。
1.5.2自适应模型预测控制针对那些变增益的工业过程，如油品调合和PH控制等过程，需要应用自适应控制的思想来改进多变量模型预测控制器性能，例如模型参数预测等方法的研究和开发。
1.5.3非线性模型预测控制普遍应用的模型预测控制软件包采用的是线性模型，在碰到内在非线性问题时，必须将其参数整定得以确保在整定操作区域内的稳定性，其后果是对许多操作区域的控制作用过于迟缓。
为了根本解决这一问题，迫切需要非线性模型预测控制工程化软件。
1.5.4多元统计监控随着计算机集成控制的广泛应用，大量信号和控制回路的集中管理监督和性能的评判，已成为工艺操作者的主要责任，如何加强计算机监控是当今现代工厂企业的重要内容。
传统的统计过程控制在处理含有耦合变量的连续过程单元时，通常会导致错误。
然而，随着主元分析（PCA）和部分最小二乘（PLS）技术的工程化应用研究开发，并进入到在线应用阶段，含PCA和PLS的多元统计监控的应用将会日益增多。
2智能控制系统2.1智能控制概述2.1.1控制理论的产生及其发展自动控制理论作为一门学科，它产生于18世纪中叶英国的第一次技术革命。
1765年，瓦特（Jams Wate，1736～1819）发明了蒸汽机，应用了离心式飞锤调速器原理控制蒸汽机，标志着人类以蒸汽为动力的机械化时代的开始。
美国著名的控制论创造人维纳（N. Wiener，1894～1964）于1948年发表了《控制论——或关于在动物和机器中控制和通讯的科学》著作，论述了控制理论的一般方法，为控制理论学科的产生奠定了基础。
随着生产的发展，控制技术也在不断地发展，尤其是计算机的更新换代，更加推动了控制理论不断地向前发展。
控制理论的发展过程一般可分为三个阶段：第一阶段：经典控制理论。
20世纪40～60年代，经典控制理论主要是解决单输入单输出稳态，主要采用传递函数、频率特性、根轨迹为基础的频域分析方法。
所研究的系统多是线性定常系统，对非线性系统，分析时采用的相平面法一般也不超过两个变量，经典控制理论能够较好地解决生产过程中的单输入单输出问题。
控制理论首先是从电子通讯工程中发展起来的。
在四十年代，工业生产得到很大的发展，对自动控制和经典的控制理论都有很大的推动。
在这期间自动控制技术和理论发展很快，达到了能够对单变量控制系统进行分析和设计的程度，并且开始逐步推广到其他工程技术领域中去。
第二阶段：现代控制理论。
20世纪60～70年代，由于计算机的飞速发展，增强了计算和信息处理的能力，促进了控制理论向更复杂更严密的方向发展，推动了空间技术的发展。
更由于航天及制导等的需要，逐渐向多变量及复杂控制系统理论推进，到六十年代开始形成现代控制理论。
经典控制理论中的高阶常微分方程可转化为一阶微分方程组，用以描述系统的动态过程，即所谓状态空间法。
这种方法可以解决多输入多输出问题，系统既可以是线性的、定常的，也可以是非线性的、时变的。
第三阶段：智能控制理论。
20世纪70年代末至今，70年代末，控制理论向着“大系统系统”和“智能控制”方向发展，前者是控制理论在广度上的开拓，后者是控制理论在深度上的挖掘。
“大系统系统”是用控制和信息的观点，研究各种大系统的结构方案、总体设计中的分解方法和协调等问题的技术基础理论；而“智能控制”是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有某些仿人智能的工程控制与信息处理系统。
回顾控制理论的发展历程可以看出，它的发展过程反映了人类由机械化时代进入电气化时代，并走向自动化、信息化、智能自动化时代。
2.1.2智能控制理论的产生及其发展1965年，美国著名控制论专家Zadeh创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具；同年，美国著名科学家Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统；就在同年，傅京孙首先提出把人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”概念。
70年代初，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉。
70年代中期，模糊控制形成。
80年代，随着计算机的迅速发展以及人工智能的重要领域——专家系统技术的逐渐成熟，使智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得了一批应用成果。
1987年4月，美国Foxboro公司公布了新一代的IA系列智能自动控制系统，它体现了传感器技术、自动控制技术、计算机技术和过程知识在生产自动化应用方面的综合先进水平，它能够为用户提供安全可靠的最合适的过程控制系统，标志着智能控制系统由研制、开发阶段转向应用阶段。
80年代中后期，神经网络的研究获得了重要进展，神经网络理论和应用研究为智能控制的研究起到了重要的促进作用。
90年代，智能控制的研究势头异常迅猛，1993年5月美国IEEE控制系统学会智能控制专业委员会成立专家小组，专门探讨“智能控制”的含义；1994年6月在美国召开了全球计算智能大会，将模糊系统、神经网络、进化计算三方面内容综合在一起召开，引起国际学术界的广泛关注。
我国今年来也十分重视智能控制理论和应用的研究。
1993年在北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年召开了智能控制学术会议，1995年成立了中国智能自动化专业委员会。