工业先进控制介绍。
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
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
先进控制系统介绍
如图8-1所示为软测量结构图，表明在软测量中各模 块之间的关系。
图8-1软测量结构图
软测量的核心是建立工业对象的精确可靠的模型。 软测量初始模型是对过程变量的历史数据进行辨识。 现场测量数据中可能含有随机误差甚至显著误差，须经 数据变换和数据校正等预处理，才能用于软测量建模或 作为软测量模型的输入。软测量模型的输出就是软测量 对象的实时估计值。
8.3解耦控制 8.3.1耦合现象影响及分析
在一个生产装置中，往往需要设置若干个控 制回路，来稳定各个被控变量。在这种情况下， 多个控制回路之间就有可能存在某种程度的相互 耦合，这样的相互耦合可能妨碍各被控变量之间 的独立控制，甚至会破坏各系统的正常工作。
图8-3所示精馏塔温度控制是典型的耦合实例。
(2)整定控制器参数，减小系统关联
具体实现方法：通过整定控制器参数，把两个回路 中次要系统的比例度和积分时间放大，使它受到干扰作 用后，反应适当缓慢一些，调节过程长一些，这样可达 到减少关联的目的。 在采用这种方法时，次要被控变量的控制品质往往 较差，这一点在工艺允许的情况下是值得牺牲的，但在 另外一些情况下却可能是个严重缺点。
8.2时滞补偿控制
控制通道不同程度存在纯滞后(时滞)。例如，热交换 器载热介质(流量)对出口温度影响滞后一段时间；反应 器、管道混合、皮带传送及分析仪表测量流体成分等都 存在纯滞后。纯滞后存在，使被控变量不能及时反映扰 动影响，即使执行器接收信号后立即动作，也需经过纯 滞后时间，才能作用于被控变量。 衡量纯滞后常采用纯滞后时间τ和时间常数T之比。 当τ／T<0.3，是一般纯滞后过程；当τ／T>0.3，为大纯 滞后过程。一般纯滞后可采用常规控制，而当纯滞后较 大时，则用常规控制往往较难奏效。 大纯滞后过程较难控制，目前已有一些可行控制方 案，Smith预估补偿控制就是一种较好的控制方案。
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。
先进控制技术在工业生产中的应用研究
先进控制技术在工业生产中的应用研究随着科技的不断进步，控制技术在工业的各个领域中得到广泛应用。
先进控制技术是将各种控制技术和算法进行灵活的组合，满足各个复杂工业控制系统的要求。
其综合效果不仅较单一的控制技术更加优越，而且可以应用于各种工业配置，控制对象的种类也更加丰富。
在当今工业生产中，先进控制技术正在成为一种核心技术，使用它可以提升产品质量和生产效率，降低生产成本，增强企业核心竞争力。
一、工业生产中的先进控制技术应用在许多富有实践的工业应用中，先进控制技术正得到广泛的应用。
其中包括基于模型的控制(MPC)技术、高级过程控制(APC)技术、视觉控制技术、人机交互技术等等。
这些技术可应用于各种工业控制系统，如化工、冶金、制药、纺织、食品加工、造船等等。
下面将介绍工业生产中的先进控制技术应用。
1. 基于模型的控制技术(MPC)基于模型的控制技术是一种在工业过程控制领域中广泛应用的高级控制技术。
MPC 技术是通过在整个系统的模型基础上建立一个虚拟控制环，实现对系统的更有效、更精确的控制。
通过 MOC 的最优化方法，系统可以调整控制策略，得到更好的目标状态。
MPC 技术在化工、纺织、食品加工和造船行业中都得到广泛应用。
2.高级过程控制技术(APC)高级过程控制技术(APC)是一种灵活、动态和高效的工业控制技术，用于建立复杂的工业控制系统，包括温度、压力、流量、浓度、PH值和液位等参数的控制等。
APC 技术可以采用在线优化、模拟、计算机建模等技术，从而解决各种工业过程控制中的典型问题，如模型不确定性、设备失效、噪声扰动等。
3. 视觉控制技术视觉控制是通过对各种生产流程进行图像处理技术和算法的应用，实现工业过程的自动化控制。
视觉控制技术可以使用该技术来实现对工业过程中的物料、产品、机器和设备进行自动化检测和控制。
4. 人机交互技术人机交互技术包括工业计算机、智能机器人、机器视觉等等。
它们可以增强员工与机器之间的互动，改善生产空间的人机界面，降低员工的工作压力，提高生产效率和质量。
先进控制系统：介绍先进控制系统的特点、设计和应用
先进控制系统：介绍先进控制系统的特点、设计和应用引言在工业控制领域，先进控制系统是一种关键技术，用于提高过程控制的性能和效率。
随着科技的发展和进步，先进控制系统不断被引入和应用于各个领域，成为改善系统性能和优化生产过程的有效手段。
本文将介绍先进控制系统的特点、设计原理以及在各个行业中的应用。
特点1. 优化控制先进控制系统的一个显著特点是其能够进行优化控制。
通过对系统模型的建模和分析，控制系统可以针对不同的目标制定最优的控制策略，以最大程度地提高系统的性能和效率。
先进控制系统可以根据实时数据进行实时优化，并通过反馈控制来实现系统参数的自适应调整，从而实现最佳控制结果。
2. 多变量控制先进控制系统能够处理多变量控制问题。
传统的PID控制器只能进行单变量控制，而先进控制系统则具备处理多个输入和输出变量之间相互关联的能力。
它可以更好地解决多变量系统中的耦合问题，通过对多个变量之间的相互影响进行分析和优化，实现更加精确和稳定的控制。
3. 鲁棒性先进控制系统具备较强的鲁棒性，能够抵御外界干扰和不确定性对系统控制性能的影响。
通过先进的控制算法和技术，先进控制系统可以根据实时反馈数据对系统进行动态调整，从而保持系统的稳定性和准确性。
即使在面对系统参数变化、噪声扰动和模型不确定性等不利因素时，先进控制系统仍能够保持良好的控制效果。
4. 高级算法先进控制系统采用了各种高级算法来实现优化控制和多变量控制。
这些算法包括模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）、递归最小二乘法（Recursive Least Squares，RLS）、自适应控制（Adaptive Control）等。
这些算法能够针对不同的控制问题提供最佳方案，并通过对系统模型和实时数据的分析来实现控制效果的优化。
设计1. 系统建模先进控制系统的设计首先需要进行系统建模。
系统建模是通过对被控对象进行数学建模，将其抽象成一系列数学方程，以便进行控制策略的设计和优化。
4.先进控制系统介绍
描述系统的动态特性行为的状态方程 描述系统输出变量与状态变量间的变换关系的输出 方程
所组成。 所组成。
由上述例子,可总结出状态空间模型的形式为 由上述例子 可总结出状态空间模型的形式为
ɺ x = Ax + Bu y = Cx + Du
u
m
y
f
k
弹 -质 体 尼 系 簧 量 -阻 器 统
APC、RTO、PMC 的作用
先进控制 – 确保操作运行在局部约束条件边界上 优化 /在线优化 – 追求效益最大化目标 改进、 过程监控 – 改进、提高运行效率 随着工业过程日益朝着集成化、大型化方向发展，系统的复 杂性不断增加，表现为控制目标多元化，变量数目增多且相 关性增强以及存在多种约束。
先进控制
j =0
15
k−1
∀t0∈T ∀x(t0) ∃t1∈T∩(t1>t0) ∃u(t)∩(t∈[t0,t1]) (x(t1)=0) ∩ ∩ ∈
16
17
定义 若线性连续系统
x′(t) = A(t)x(t) y(t) = C(t)x(t)
对初始时刻t 为时间定义域)和初始状态 对初始时刻 0(t0∈T,T为时间定义域 和初始状态 为时间定义域 和初始状态x(t0), 存在另一有限时刻t 存在另一有限时刻 1(t1>t0,t1∈T), 根据在有限时间区间[t0,t1]内量测到的输出 内量测到的输出y(t), 根据在有限时间区间 内量测到的输出 能够唯一地确定系统在t 时刻的初始状态x(t0), 能够唯一地确定系统在 0时刻的初始状态 则称在t 时刻的状态x(t0)能观 能观; 则称在 0时刻的状态 能观 若对t 时刻的状态空间中的所有状态都能观,则称系统在 若对 0时刻的状态空间中的所有状态都能观 则称系统在 t0时刻状态完全能观 时刻状态完全能观;
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。
- 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)。
由于许多重要的工业过程都表现出
内在的非线性，如 ：pH中和过程，使得
那些基于线性模型的控制策略和传统的 PID控制很难奏效。早期的解决办法有变
增益控制或针对特定过程来设计控制系 统。近来，有关基于非线性模型 (机理和 经验 )的控制有了较大的发展。但是 ，
非线性控制尚属开发中的先进控制策略， 实际的工业应用尚不多见。
流程工业生产过程的 先进控制及其应用
东华大学自动化系：任正云
2012年3月
发展背景
在现今全球竞争日益激烈的市场环境 下，通过先进控制理论获取经济效益来提 高企业的竞争力，已成为一种趋势。根据 有关文献报道，各种不同石油化工装置实 施先进控制后，其每年的净增效益如下表 所示。虽然各公司所报出的年效益有所不 同，但其数据出入不大，而实施先进控制 所需要的成本只占其产生棒性是体现系统性能的一个
重要指标。它体现了模型与实际过程有差别的 情况下控制品质的变化情况。在经典控制理论 中，稳定裕度可反映系统鲁棒性 ，当稳定裕度
大时，控制系统品质对参数的变化不敏感，即 有较好的鲁棒性。现代控制理论则为鲁棒性的 分析提供了更多的方法，尤其是鲁棒控制器单 独提出之后，这一领域研究一直是控制理论界 的研究热点并逐渐成为一个独立分支。
计划与规划总调度 单元优化
ＭＩＳ厂级计算机
先进控制系统
多变量控制 推断控制 约束控制
ＤＣＳ
过程计算机
常规控制系统 生产过程
先进控制的发展现状
在过程工业界，从 40年代开始，采 用ＰＩＤ控制规律的单输入单输出简单 反馈控制回路已成为过程控制的核心系 统。其理论基础是经典控制理论 ，主要 采用频域分析方法进行控制系统的分析 设计和综合。目前 ，ＰＩＤ控制仍广泛 应用，即便是在大量采用ＤＣＳ控制的 最现代化的装置中，这类回路仍占总回 路数的 80 %～ 90 %。
先进控制的概念
先进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。这些控制策略的先进性在于它们 目前在工业过程中尚很少使用。
先进控制的主要特点
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。
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。先进控制是 建立在常规单回路控制之上的动态协调约束 控制，可使控制系统适应实际工业生产过程 动态特性和操作要求。
先进控制的实现需要足够的计算能力作为支 持平台。由于先进控制受控制算法的复杂性 和计算机硬件两方面因素的影响，早期的先 进控制算法通常是在上位机上实施的。随着 ＤＣＳ功能的不断增强 ，更多的先进控制策
过程控制策略的分类
第一类：传统控制策略 手动控制、PID控制、比值控制、串级控制、 前馈控制
第二类：先进控制—经典技术 增益调整、时滞补偿、解耦控制、选择性超 驰控制器
第三类：先进控制—流行技术 模型预测控制、统计质量控制、内模控制、 自适应控制
从 50年代开始 ，逐渐发展了串级、 比值、前馈、均匀和Ｓｍｉｔｈ预估控 制等复杂控制系统，即当时的先进控制 系统。在很大程度上满足了单变量控制 系统的一些特殊的控制要求。
在工业生产过程中，仍有 1 0 %～ 2 0 % 的控制问题采用上述控制策略无法奏效 ，所
涉及的被控过程往往具有强耦合性、不确定 性、非线性、信息不完全性和大纯滞后等特 征 ，并存在着苛刻的约束条件，更重要的是
与此同时 ，计算机技术的持续发展 使得计算机控制在工业生产过程中得到 了广泛的应用，强大的计算能力可以用 来求解许多过去认为是无法求解计算的 问题 ，这一切都孕育着过程控制领域的 新突破。
1980年前后，来自过程控制界两位 探索者J.Richalet和C.R.Cutler分析报道 了其各自研究的有关解决实时动态环境
它们大多数是生产过程的核心部分，直接关 系到产品的质量、产率和消耗等有关指标。
自 50年代末发展起来的以状态空间 方法为主体的现代控制理论 ，为过程控
制带来了状态反馈、输出反馈、解耦控 制、自适应控制等一系列多变量控制系 统设计方法 ；对于状态不能直接测量的 情形 ，也有观测器和估计器等工具。然
而，当现代控制理论真正应用于工业过 程控制时，却遇到了前所未有的困难。
装置 常减压 催化裂化 催化重整 加氢裂化 烷基化 延迟焦化 异构化 乙烯
规模 (万吨/年) 年增效益 (万美元 )
750
225～450
370
420～1050
215
150～450
265
225～450
130
135～315
212
144～480
155
50～150
45
300～500
现代控制理论和人工智能几十年来的 发展已为先进控制奠定了应用理论基础， 而控制计算机尤其是集散控制系统 (ＤＣ Ｓ)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。总而言之， 企业经济效益的需要、控制理论和计算机 技术的发展是先进控制 (Advanced Control)发展强有力的推动力。
下带约束多变量耦合系统控制问题的成 果。这就是著名的模型预测启发式控制
(ＭＰＨＣ)和动态矩阵控制 (ＤＭＣ)。这 一事实表明过程工业已开始接受现代控
制概念，从而引发了预测控制在工业过 程控制的大量应用。
近二十年年来，人工智能技术有了 长足的进步并在许多科学与工程领域中 取得了较广泛的应用。就过程控制而言， 专家系统、神经网络、模糊系统是最具 有潜力的三种工具。
略可以与基本控制回路一起在ＤＣＳ上实现。 后一种方式可有效地增强先进控制的可靠性、 可操作性和可维护性。
先进控制在工厂中的地位
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。