基于先进控制理论的工业过程控制技术研究
工业过程先进控制概述石红瑞
现场总线控制系统FCS的主要特征
1. 数字通讯代替4~20ｍＡ模拟传输，数字通讯网络延 伸到工业过程现场；
2. 智能现场设备：智能变送器完成测量、变送基本功 能，还具有自诊断、报警，再现标定、PID调节、 信号处理、通信等功能，可实现多参数传感变送器。
3. 开放的互联网络：协议公开、互操作性、互用性。 4. 系统结构的高度分散性：总线仪表集检测、运算、
9、其他类型现场总线
• HART协议，用于现场智能仪表和控制 是设备间通信的一种开放协议，属于模 拟系统向数字系统转变过程中过渡性产 品，其特点是在现有模拟信号传输线上 实现狮子信号通信。 HART协议最早由 Rosemount公司开发并得到E+H，Moor, AB,Siemens,Smar和横河等许多著名仪表 公司的支持。
多变量频域
随机过程 非线性系统
3、检测控制仪表的发展
• 50’，基地式仪表（电子真空管），自力 式温度调节，就地式液位控制
• 60’，单元组合（气动、电动） QDZ ：0.02~0.1MPa 标准信号 DDZП：0~10mA标准信号 DDZШ ：4~20mA、1~5V 标准信号
DDZ仪表与数字调节器
• 研究内容：可控性、可观性、实现问题、 典范型、分解理论、稳定性理论
• 使控制由一类工程设计方法提高到新的 科学----控制科学。相继出现了系统辨识 与参数估计、随机控制、自适应控制、 鲁棒控制等。
• 航空、航天、制导成绩辉煌，复杂工业 过程无能为力。
80~90’，大系统理论与智能控制
• 大系统理论：控制理论广度挖掘 研究大系统的分解及各子系统的协调，多
DCS的体系结构——Siemens
工程师 站
打印服
AB PLC控制系统 ControlNet 操作工 局域 操作工
智能制造中的先进控制技术
智能制造中的先进控制技术随着科技的不断进步和应用的不断拓展，智能制造已经成为了制造业的未来趋势。
其中，控制技术在智能制造过程中起着重要的作用。
本文将深入探讨智能制造中的先进控制技术。
一、智能制造与先进控制技术智能制造是指利用现代计算机、通信技术、自动化技术等先进技术，实现生产过程自动化、高度智能化、自我调节和优化的制造模式。
而先进控制技术是指利用现代控制理论和技术手段，对制造过程进行数据采集、信号处理、控制计算和决策分析，从而实现自动化的制造过程控制和优化。
先进控制技术的应用不仅能极大地提高制造过程的效率和质量，还能降低生产成本，提高企业核心竞争力。
二、智能化生产自动化控制技术智能化生产自动化控制技术是指将先进控制技术应用到生产自动化领域中，建立智能化生产控制系统，对制造生产过程进行全面控制和优化。
智能化生产自动化控制技术主要包含以下几个方面：1、数据采集与信号处理技术通过现代传感器、数据采集卡等设备，实时采集制造过程中的各种数据信息，对所采集的数据进行分析、处理，为生产过程控制提供数据支撑。
2、智能算法与决策技术应用人工智能、机器学习等技术手段，对采集的数据进行分析、处理，从而实现生产过程智能化决策和优化。
3、动态建模与仿真技术利用模型建立技术、仿真技术等手段，建立生产过程的动态模型，实现生产过程的模拟和预测，为生产过程控制提供依据。
4、网络化控制技术采用现代网络技术，将各种设备、传感器、控制系统等有机集成起来，形成网络化的制造生产控制系统，实现生产过程的集中化管理和控制。
三、先进控制技术在制造企业中的应用先进控制技术应用于制造企业中，可以带来以下几个方面的好处：1、提高生产效率和质量通过对制造过程进行全面、精细化控制和优化，大幅提高生产效率和质量水平，减少了人力、材料和能源等资源浪费。
2、降低生产成本通过先进控制技术实现生产过程的优化，可降低生产成本，提高制造企业盈利能力。
3、增强企业核心竞争力通过应用先进控制技术来实现自动化的生产过程控制和优化，提升了制造企业的核心竞争力。
工业过程先进控制
合质量好、在线计算方便的优化控制算
法、预测控制就是在这样的背景下发展 起来的一类新型计算机优化控制算法
真正解决 问题，人们还在继续努力寻求
解决办祛。针对信息的不完垒性出现了 推断控制系统和软测量技术，他们利用 易测变量 如温度 、 力、流量等来推断 压 不可测变量 ，以解决信息的不完生性 ， 目前已有不少这方面的工业应用实例 。
为了克服控制理论和实际工业应用
—嘲
维普资讯
０
ｌ ｛ 翟女 菖 暑 善
选用一个未经实践 ｉ 明的系统 ， ｉ Ｅ
您将 处 于 怎 样 的境 地？
世 界 各地 的管 ｌ 者们 都 清 楚地 知 道 将 他们 的 自动化 结 构进 一 步 提升 为 智能 化 的 结 构 是一 种 必 然 趋 势 但 是 对 原 柯设 备 追 加 巨大 投 资 ， 须 要 钉 稳 定 可靠 的 集成 作 为 保 障 。 而 他 们 选 必 因 择 了基 ｒ 场 的结 构 Ｐ ａ ｔ ｅ 厂 管 控 网 。这 足 均什 么呢 ？ 艾 默 乍 过 程 管 理 在 Ｐａ ｔ ｅ 现 ｌｎＷ ｂ工 ｌｎＷ ｂ ＿ 管 控 嘲 开 放 的 标 准 的 技 术 上拥 有 ７ 年 的 经 验 。 因 而 １ 有 他 能 提 供 这 样 的 保 障 。 ｒ，‘ ｝ ＝ ｛ ＡⅫ ￣ ａ ｏ ｎ公 司 选 用 ｒＰａ ｔ ｂ ［ ‘ 控 Ｉ Ｄｅ ａ 先 进 控 制 系统 驶 其 ０ Ｐ Ｃ镜 像 软 ｃ Ｃｒ ｉ ｌｎ Ｗｅ Ｊ 管 阏和 ＩＶ ￣ 件 ． 井 完美 地 与原 有 集散 控 制 系统 集 成 。 想要 了 解 更 多 的 成 功 应 用 吗 ？ 请 问 我 们 的 网 站 ｗｗｗ Ｐ ａ ｔ ｅ Ａ ｖ ｎａ ｅ Ｃ Ｆ或 者 拨 打 免 费 电 话 ８ｔ～８ ０— １７ 与Ｉ 生 过 程 管 理 市 ｌｎＷ ｂ ｄ ａ ｔｇ Ｏ￣ Ｉ ｛ｌ ２ ３ １ ８ 曼默 场 部联 系 当 您 看到 Ｐａ ｔ ｂ 厂 管 控 网 如 何 以 事 实 来 证 明 它 的技 术和 丰 富 经 验 ， 会 明 ｌｎ Ｗｅ Ｔ 您 ｌ 它 也 能 为您 做 微 多
先进的控制理论及其应用
先进的控制理论及其应用控制理论作为工业自动化的关键技术和工程实践的重要支撑，一直是自动化学科的热点和难点。
本文将从控制理论的发展历程、主要应用领域以及前沿研究进行探讨，为读者呈现一幅现代控制理论的全貌。
一、控制理论的发展历程20世纪初期，自动控制理论主要以传统的反馈控制为主，其特点是线性、时不变和基于电气传递函数。
20世纪40年代末到50年代初期，随着计算机、数字信号处理和许多实际控制问题的发展，出现了现代控制理论。
现代控制理论在传统控制基础上采用了新的数学工具如矩阵论、状态空间分析、最优控制等，可以处理非线性、时变和多输入多输出（MIMO）系统，并且可以针对复杂问题进行解决。
此外，现代控制理论还弥补了传统控制理论的不足，例如可以处理多约束问题、较高的鲁棒性、可扩展性和实时可变控制等。
二、控制理论的主要应用领域目前，控制理论已成为现代工业制造的必然选择，被广泛应用于工业过程自动化、交通运输、生态环境、飞行器和航空飞行行业等领域。
以下将介绍控制理论在几个典型应用领域的应用。
1、工业过程自动化领域在工业生产过程中，通过自动化系统进行生产线的控制，在保证生产能力的基础上，大大提高了生产质量和效率。
现代工业生产线上的控制系统不仅可以实现直接控制，还要通过传感器，进行过程反馈，对生产环境进行监控和测量。
特别是在石化、电力、水泥等能源行业领域，控制系统更是必不可少，这些领域的独特特点和复杂性要求自动化控制系统在生产工艺技术，传感器监控以及计算和通讯等方面达到较高的水平。
2、交通运输领域控制理论在交通运输领域的应用也十分广泛。
例如，在自动驾驶汽车领域中，现代控制理论被用于驾驶员辅助系统、车辆跟随控制等。
而且，现代控制理论还能够应用于交通信号灯的控制，使其按时或按需进行开关，优化城市交通流量，以及提高交通管理效率。
3、生态环境领域生态环境保护是当今全球性的发展趋势，而现代的控制理论在此领域也有很大的应用前景。
在水质监测领域，控制理论被应用于提高水质检测的准确性和响应速度。
先进控制技术实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解先进控制技术的概念、原理及其在实际应用中的重要性。
2. 掌握先进控制算法（如模型预测控制、自适应控制、鲁棒控制等）的基本原理和实现方法。
3. 通过实验验证先进控制算法在实际控制系统中的应用效果，提高对控制系统优化和性能提升的认识。
二、实验器材1. 实验台：计算机控制系统实验台2. 控制系统：直流电机控制系统、温度控制系统等3. 软件工具：Matlab/Simulink、Scilab等三、实验原理先进控制技术是近年来发展迅速的一门控制领域，主要包括模型预测控制（MPC）、自适应控制、鲁棒控制、模糊控制等。
这些控制方法在处理复杂系统、提高控制性能和抗干扰能力等方面具有显著优势。
1. 模型预测控制（MPC）：基于系统动态模型，预测未来一段时间内的系统状态，并根据预测结果进行最优控制策略的设计。
MPC具有强大的适应性和鲁棒性，适用于多变量、时变和不确定的控制系统。
2. 自适应控制：根据系统动态变化，自动调整控制参数，使系统达到期望的控制效果。
自适应控制具有自适应性、鲁棒性和强抗干扰能力，适用于未知或时变的控制系统。
3. 鲁棒控制：在系统参数不确定、外部干扰和噪声等因素的影响下，保证系统稳定性和性能。
鲁棒控制具有较强的抗干扰能力和适应能力，适用于复杂环境下的控制系统。
4. 模糊控制：利用模糊逻辑对系统进行建模和控制，适用于不确定、非线性、时变的控制系统。
四、实验内容及步骤1. 直流电机控制系统实验（1）搭建直流电机控制系统实验平台，包括电机、电源、传感器等。
（2）利用Matlab/Simulink建立电机控制系统的数学模型。
（3）设计MPC、自适应控制和鲁棒控制算法，并实现算法在Simulink中的仿真。
（4）对比分析不同控制算法在电机控制系统中的应用效果。
2. 温度控制系统实验（1）搭建温度控制系统实验平台，包括加热器、温度传感器、控制器等。
（2）利用Matlab/Simulink建立温度控制系统的数学模型。
流程工业先进控制技术的现状与发展概要
二十世纪80年代后期，使过程控制开始突 破自动化孤岛模式，出现了集控制、优化、 调度、管理、经营于一体的综合自动化新 模式
自动化领域的高技术中的
前沿课题
1995年美国、日本、西欧等国已有100多家炼 油、化工企业都相继建立了流程CIMS系统。通 过计算机网络向上下游、产供销一体化或集成 化方向发展
MES
(Manufacturing Execution System)
PCS (Process Control System)
基于ERP/MES/PCS三级结构的 特点
三层结构符合现代企业生产管理结构 “扁平化”的思想，较之五层结构更易 于集成和实现
系统结构的扁平化，促使管理以职能为 中心向以过程为中心转变
（PID只利用过去和现在的信息） 对模型要求低：反馈校正 (现代控制理论要求模型精度高) 滚动优化：每控制周期不断进行优化计算（现代
控制一次优化） 稳态优化与动态优化相结合 多变量系统（ PID是一对一控制） CV和MV可受约束
第三代MCC产品及其公司
公 Aspen
司
DMC Corp.
流程工业先进控制技术的现状与发展
Application of Advanced Control Technology in Process Industry
上海交通大学自动化系
邵惠鹤教授
2005年10月14日
一、以企业盈利优化为目标的 流程工业综合自动化
1.1 流程工业 在国民经济中的支柱地位
流程工业包括了石化、炼油、化工、制药、造纸、 冶金、采矿、电力、食品加工等是在知识经济时代 的21世纪的国民经济中占主导地位的行业
控制理论在工业过程中的应用
控制理论在工业过程中的应用作为现代生产过程中的重要组成部分，控制系统起着至关重要的作用。
控制系统可以减少误差、优化生产过程并提高生产效率。
控制理论是控制系统的核心，它通过数学模型和技术手段解决了众多实际问题。
在工业生产过程中，控制理论得到了充分应用。
本文将讨论控制理论在工业过程中的应用。
一、控制理论的基础控制理论是一种重要的工程技术，它起源于经典力学，并被广泛应用于各种工业过程中。
控制理论中的主要概念包括：反馈、控制器、输入信号、输出信号等。
①反馈在控制系统中，反馈是一个关键概念。
反馈是指将输出信号再反馈给输入端，以便于调节控制器的输出信号。
反馈可以有效地减小误差，并提高系统的稳定性。
控制系统中有两种反馈方式：负反馈和正反馈。
负反馈是指将输出信号和输入信号取差值后再反馈给控制器，从而可以对输出信号进行修正。
正反馈是指将输出信号直接反馈给控制器，这种反馈方式会产生震荡和不稳定的情况。
②控制器控制器是控制系统中的核心组成部分，它通过输入信号和反馈信号计算出控制器的输出信号。
控制器可以根据不同的控制方法进行分类，目前常见的控制器包括PID控制器、模糊控制器、遗传算法控制器等。
③输入信号输入信号是指控制器的输入信号，它可以是一个或多个输入变量。
输入变量可以是工业过程中的任何一个变量，比如温度、压力、速度等。
④输出信号输出信号是指控制器的输出信号，它可以是一个或多个输出变量。
输出变量可以是控制系统中的任何一个变量，例如输出功率、输出速度、动作时间等。
二、控制理论在工业中的应用工业过程中的许多工艺变量都需要通过控制器进行调节。
通过控制技术应用，可以提高工业生产率，降低能源消耗和成本。
1、化工工业在化工工业中，控制技术应用广泛。
如反应器的控制，需要控制反应器内部的温度、压力、气体流量等工艺参数，以保证反应器的稳定性。
化工工业中还需要对粉体物料进行输送和加热，控制粉体物料的输送速度和温度，使得其能够按照所需的要求进行处理。
先进过程控制(APC)
3、反馈校正
预测控制算法在进行滚动优化时，优化的基点应与系统实际一致。但作为基础的预测模型，只是对象动态特性的粗略描述，由于实际系统中存在的非线性、时变、模型失配、干扰等因素，基于不变模型的预测不可能和实际情况完全相符，这就需用要用附加的预测手段补充模型预测的不足，或者对基础模型进行在线修正。滚动优化只有建立在反馈校正的基础上，才能体现出其优越性。因此，预测控制算法在通过优化确定了一系列末来的控制作用后，为了防止模型失配或环境干扰引起控制对理想状态的偏离，并不是把这些控制作用逐一全部实施，而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时刻，则首先检测对象的实际输出，并利用这一实时信息对基于模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。
二、自整定控制
自整定控制能适应过程特性，整定出较理想的PID参数值，保证工艺参数的自调精确度。目前已商品化的自整定控制器主要采用临界振荡法，其自整定工作过程是这样的：当控制器设置AT（自整定）为ON时，控制器启动自整定，Bang-Bang控制开始起作用，使被控对象输出产生类似正弦波的等幅振荡,并且振荡幅度控制在设定值上下波动允许范围内；从所得到的振荡曲线中计算出临界振荡周期Tc和临界增益Kc，再用ziegler-Nichols分式求出一组较佳的PID参数，然后把这组参数值送至PID算法块；当控制的设置AT为OFF时，自整定结束，控制器投入正常调节运行。目前，自整定控制器已在石化过程控制中得到普通应用。
工业过程控制系统中的优化算法研究
工业过程控制系统中的优化算法研究第一章前言工业过程控制系统中的优化算法研究，是一个涉及多个学科和领域的研究，包含了控制理论、工业自动化、计算机科学等多个方面，同时也具有重要的应用价值。
本文将重点探讨工业过程控制系统中优化算法的应用和研究现状，旨在为读者提供一些参考和建议。
第二章工业过程控制系统的基本概念工业过程控制系统（Industrial Process Control System，IPCS）是一种用于监测、控制和优化制造过程的系统。
该系统通常由以下几个部分组成：1. 传感器和执行器：用于监测和控制制造过程的物理量，如温度、压力、流量等。
2. 控制器：根据传感器的反馈信号和控制算法，对执行器进行控制，以达到优化的过程控制目标。
3. 人机界面：通过人机接口，将监测和控制过程中的数据和信息呈现给操作者。
4. 数据存储和分析系统：用于存储和分析监测和控制过程中的数据，以支持更精细和有效的过程控制。
第三章工业过程控制中的优化算法工业过程控制系统中的优化算法，旨在通过调整控制器的工作模式，使得制造过程能够达到更优的控制效果。
常见的优化算法包括以下几种：1. PID控制算法：PID控制算法是最常见的一种控制算法，它通过不断调整控制器的三个参数（比例、积分、微分系数）来改进过程控制效果。
2. 模型预测控制算法：模型预测控制算法是一种基于数学模型的控制算法，它通过对当前过程状态的预测，优化控制器的输入信号，以达到更优的过程控制效果。
3. 基于模糊逻辑的控制算法：基于模糊逻辑的控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，它通过对过程控制中模糊和不确定因素的处理，实现更鲁棒和有效的过程控制。
第四章工业过程控制中的优化算法应用研究工业过程控制中的优化算法应用研究，是一个当前热门的研究领域。
一些研究者通过对控制算法的改进和创新，达到更快、更准确、更鲁棒的过程控制效果。
同时，一些研究者还利用数据挖掘技术和人工智能技术，进行数据分析和模型预测，进一步提高过程控制效率。
《基于强化学习的搅拌反应釜系统智能控制技术研究》
《基于强化学习的搅拌反应釜系统智能控制技术研究》一、引言在工业生产过程中，搅拌反应釜是一个关键设备，其控制精度和效率直接影响到产品的质量和生产效率。
传统的搅拌反应釜控制系统大多采用基于模型的控制方法，然而，由于实际生产过程中的复杂性和不确定性，这种控制方法往往难以达到理想的控制效果。
近年来，随着人工智能技术的发展，基于强化学习的智能控制技术为搅拌反应釜系统的控制提供了新的思路和方法。
本文旨在研究基于强化学习的搅拌反应釜系统智能控制技术，以提高控制精度和效率。
二、强化学习理论基础强化学习是一种机器学习方法，通过试错学习的方式，使智能体在环境中通过与环境的交互来学习最优策略。
强化学习的核心思想是“试错学习”和“延迟奖励”，即智能体通过尝试不同的动作来与环境进行交互，并从环境中的反馈信息中学习到最优的动作策略。
在搅拌反应釜系统中，可以通过强化学习算法，使控制系统根据当前的反应状态自动调整搅拌速度、温度等参数，以达到最优的反应效果。
三、搅拌反应釜系统智能控制技术研究1. 问题定义与建模搅拌反应釜系统的智能控制问题可以定义为在给定的环境下，如何通过调整搅拌速度、温度等参数来达到最优的反应效果。
首先，需要对反应釜系统进行建模，将反应过程转化为一个可以描述的数学模型。
然后，将该模型作为强化学习的输入，以便智能体能够在其中进行学习和决策。
2. 强化学习算法选择与应用针对搅拌反应釜系统的特点，选择合适的强化学习算法是关键。
常用的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、深度Q网络（DQN）等。
在本研究中，我们采用深度Q网络算法，通过神经网络来逼近最优策略。
在训练过程中，智能体通过与环境的交互来学习如何根据当前状态选择最优的动作，以最大化累积奖励。
通过大量的训练，最终得到一个在各种状态下都能做出最优决策的智能控制系统。
3. 控制系统实现与测试在实现了基于强化学习的搅拌反应釜系统智能控制后，需要进行实验测试以验证其性能。
基于APC技术的“过程控制”课程改革
３ 结 语
本文 以实 现 “ 过程控制” 课 程 的教 学 模 式 改 革
为契 机 ， 结 合对 中外 文教 材 的理 解 和分析 ， 优化 教材
知识 ， 合 理 组 织 教 学 内容 ， 探 索 了关 于 Ａ Ｐ Ｃ技术 教
学 的新方 法 ， 并在 教 学 中不 断修 正 和 完 善 。我 们进
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ３ － ２ ０ ； 修回日 期： ２ ０ １ ３ ０ － ４ — １ １ 基金项 目： 东南大学教改项 目 “ 基于组态 的生 产过程控制 系统实验教学 设计” ， 东南 大学 自动化
学 院 教 改项 目“ 基 于 ＡＰ Ｃ技 术 的 过 程 与 过 程 控 制 新 型 教 学 模 式 研 究 ”
术， 对 培养学 生 的创新 研 究 和动 手 实践 能力 有 着 重
要 的意 义 。
材 中还 没有 给 出适 合 教 学 的 Ａ Ｐ Ｃ实 验 。这需 要 教
师 根据 本科 生课 程知 识 的掌 握程 度 ， 寻找 适 合 的 应
１ 教 学 内容 改 革
从 课程 大纲 的设 置来看 ， 原有 的“ 过程 控 制 ” 课 程 主要 涉及 典型 的传 感 器 、 执 行 器 和被 控 过 程 。在 控 制结 构方 面 ， 课 程 着 重 于传 统 控 制 结 构 如单 闭环
ＹＡＮＧ Ｊ ｕ ｎ，ＣＨＥＮ Ｘｉ － ｓ ｏ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＡ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ６，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｐ ｒ ｏ ｆ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｕ ｒ ｓ ｅ ｓ ｏ ｆ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｔ ｙ ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｎ ｅ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｒ ｙ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｇ ｒ ａ ｄ ｕ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｔ ｙ ．Ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ （ Ａ Ｐ Ｃ）ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍ ｅ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｓ ｔ ｉ ｍ ｐ ｏ ｒ —
先进控制技术在流程工业中的应用
先进控制技术在流程工业中的应用随着现代控制理论的迅速发展，各种先进控制策略、方法和技术已开始在流程工业中广泛应用。
用先进控制改造传统的流程工业已成为现代工业企业提高经济效益的重要技术措施所谓先进控制技术(Advanced Process Control，APC)，是对那些不同于常规单回路控制，并比常规PID控制有更好控制效果的控制策略的统称。
现代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，改善工业生产过程的动态性能，减少关键变量的运行波动幅度，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。
本文将简要介绍常用的行之有效的一些先进控制方法及其在流程工业中的应用。
模型预测控制模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和电力等复杂工业过程控制中得到广泛的应用。
模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。
预测控制算法种类较多，表现形式多种多样，但都可以用以下三条基本原理加以概括：①模型预测：预测控制的本质是在对过程的未来行为进行预测的基础上，对控制量加以优化，而预测是通过模型来完成的。
②滚动优化：预测控制的优化，是在未来一段时刻内，通过某一性能指标的最优化来确定未来的控制作用，这一性能指标涉及到系统未来的行为，并且在下一时刻只施加当前时刻控制作用，它是在线反复进行的，而且优化是有别于传统意义下的全局优化。
③反馈校正：预测控制是一种闭环控制算法，用预测模型预测未来的输出时，预测值与真实值之间存在一定的偏差，只有充分利用实际输出误差进行反馈校正，才能得到良好的控制效果。
目前，预测控制的研究范围主要涉及到以下方面，(1)对现有基本算法作修正。
先进控制在过程工业中的应用
先进控制在过程工业中的应用自10 FXY 你猜北石化赠自11级学弟学妹使用摘要：为进一步提高延迟焦化装置的控制水平，挖掘装置潜力。
以中国石化九江分公司的延迟焦化装置及其后续吸收稳定单元为工业应用和以美国阿斯本（Aspen tech）公司开发设计的预测控制与软测量技术应用实施过程背景。
简述了先进控制与优化技术在过程工业中应用的重要意义，介绍近年来把现代控制理论应用于过程工业的成功实例，同时给出应用中所需解决的一些问题。
先进控制器投运后，提高了过程装置运行平稳性和安全性，节能降耗，并提高了高价值产品收率。
实施结果表明先进过程控制在过程工业上的应用效果显著。
引言以多变量模型预测控制[1]为主要特征的先进过程控制（Advanced Process Control 简称APC）是比传统的PID控制更优异的一种控制策略，代表性的技术有Aspen公司的DMCplus技术和Honeywell公司的鲁棒多变量预估控制技术(RMPCT)。
由于模型预测控制是一种开放式的控制策略，体现了人们处理不确定性问题时的一种通用思想方法，且控制效果好，鲁棒性强，能方便的处理过程被控变量和操作变量中的各种约束，目前正被广泛应用于日益复杂化的工业系统。
应用案例一：以九江石化延迟焦化装置及其后续吸收稳定单元为工业应用背景, 延迟焦化装置工艺流程复杂，且属半间歇式工艺过程，装置定期切换焦炭塔，对装置造成较大的扰动。
在延迟焦化装置上实施先进控制, 实现其长期平稳、优化操作对进一步提高企业经济效益具有重要的现实意义[ 2 ]。
采用A s p e n 公司的DMCplus先进控制技术，通过建立装置的过程模型，并结合前馈补偿，研究开发了三个先进控制器，并获得了成功的工业应用。
1 工艺流程及特点九江分公司延迟焦化装置加工原料渣油，设计加工能力为100万吨/年。
焦化单元采用“一炉两塔”工艺技术流程，吸收稳定单元采用“吸收—再吸收—解吸—稳定”工艺技术流程。
1讲 工业过程先进控制
• 1) 模型辨识的新技术：模型耗时（1个月左 右测试），迫切需要更有效的方法，充分 利用统计信息辨识模型。 • 2) 自适应模型预测控制：针对变增益的非 线性过程； • 3) 非线性模型预测控制：生产过程非线性 与线性化控制技术的矛盾。 • 多变量统计监控：对DCS大量信息的监督与 性能评判，如PCA、PLS等。
② 60 年代： 工业生产规模扩大， 对产品的质量提出要求。 仪表：电动、气动单元组合，DDZ-Ⅱ型仪表 控制：复杂控制、串级、比值 ③ 70 年代：工业过程更加复杂，出现联合装置。 DCS 的问世，集中管理与分散控制 PLC DDZ-Ⅲ型仪表 4-20mA MPC 或 DMC：模型预测控制问世。 DMC—Dynamic Matrix Control MPC—Model Predictive Control DCS—Distributed Control System
㈢ 先进控制的核心内容： 1) 数据采集、处理和软测量技术 采集处理：去伪存真 软测量技术(soft sensor)：基于可测的信息
模型
计
算不可测量的变量，如汽油饱和蒸气压、粗汽油 干点、柴油倾点、FCC 反应热、FCCU 再生烧焦 热等。
2） 多变量动态过程的辨识技术 （System Identification） 求取动态模型（过程动态学、系统辨识、统计学、 人工智能） 机理模型： （ First principle model 、 Fundamental model） ；智能建模技术（如 ANN, SVM 等） 。 3）先进控制策略 控制算法：多变量过程的协调控制，推断质量控 制，卡边控制等。 模糊，神经控制，非线性控制，鲁棒控制是新兴 技术。
② 60 年代： 现代控制论迅速发展：状态空间分析，极小值原理 （1962 年） 动态规划（1963 年） ：LQG（线性二次最优控制） ，在 航天、航空、制导领域广泛应用。但对复杂工业控制过 程无能为力。 ③ 70 年代~80 年代： MPC、 DMC 控制问世， 使工业过程先进控制有了生机。 主要特点：多变量、耦合，约束过程优化，鲁棒性强， 出现了大批先进控制软件，DMC，MPC。自适应（自 整定） ，内模控制，前馈，解耦，推断控制等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于先进控制理论的工业过程控制技术研究
随着工业化的迅猛发展，工业过程控制技术也得到了大大的提升和改进。
基于
先进控制理论的工业过程控制技术，是局部和整体控制相结合的一种新型控制模式，其具有更高的控制精度、更高的控制效率以及更好的生产质量保障。
本文将对基于先进控制理论的工业过程控制技术进行研究与探讨。
一、先进控制理论
先进控制理论是一种新型的控制方法，它对传统控制理论进行了改进和创新。
它利用了先进的数学算法和现代化的控制策略，能够处理高复杂度、高峰值等问题，并具有良好的适应能力。
先进控制理论主要包括自适应控制、模型预测控制、优化控制、多变量控制等。
这些理论的出现，极大地提升了控制技术的水平，并使得工业过程控制系统更加稳定、可靠和高效。
二、工业过程控制技术发展
工业过程控制技术一直是工业制造的重要组成部分，其发展历程也非常漫长。
从最开始的简单机械手工控制到以PLC(Programmable Logic Controller,可编程逻辑
控制器)为核心的数字化控制，再到现代化的计算机控制，从单一控制到多元化的
控制，可以说是从陆地向海洋深处扩展了。
现如今，工业过程控制技术得到了前所未有的提升和申明，不仅在工业领域得
到广泛应用，同时也成为未来智能制造的重要组成部分。
在此过程中，独立控制系统已经不再仅是一个单一点，而是形成了一个复杂的网络系统，同时也使得先进控制理论逐渐显示出其巨大的优势。
三、基于先进控制理论的工业过程控制技术
基于先进控制理论的工业过程控制技术，是一种极具优势的控制模式。
相比于
传统的大规模控制，其控制过程更加精细、复杂度更高、更易操作，并且能够更好地满足一个更广泛、更广泛的应用场景。
需要指出的是，基于先进控制理论的工业过程控制技术对控制器的要求非常高，使得控制设备能够更加智能，增加了工业生产控制的灵活性和扩展性，更容易实现智能化、无人化生产。
四、其他技术
工业过程控制技术是一个庞大而又复杂的系统。
基于先进控制理论的工业过程
控制技术，仅仅是其中的一部分，还有很多其他的控制技术，如PID控制、神经
网络控制、模糊控制、遗传算法优化控制等。
这些控制技术的应用范围各异，迥然不同，但它们的出现均带来了控制工程的巨大提升，如飞行器的控制，家庭自动化控制等等。
结语：
基于先进控制理论的工业过程控制技术，是工业智能化的重要组成部分，具有
非常广泛的应用和推广前景。
但是，在实际应用过程中，企业需根据不同的需求和场合灵活选择控制方式、控制规模、控制技术，将它们充分融合和优化，才能真正实现工业过程控制技术的科学化、高效化和经济化。