先进过程控制-模型预测控制简介
过程控制中的模型预测控制技术研究
过程控制中的模型预测控制技术研究1. 前言在工业生产中，过程控制是保证产品质量和工艺稳定的关键步骤。
为了达到良好的控制效果，工程师需要对生产过程进行准确地建模，以获得正确的监控和调节策略。
而在模型预测控制技术中，尤其是基于机器学习的模型预测控制技术，已成为工业自动化领域的研究热点。
本文针对模型预测控制技术在过程控制中的应用进行研究。
2. 模型预测控制技术概述模型预测控制技术（Model Predictive Control，MPC）是一种全新的控制方法，它利用数学模型对系统进行长期预测，同时根据预测结果和系统的实际状态，进行优化控制。
该技术在许多领域，如化工、能源、汽车、航天等方面得到了不同程度的应用。
目前，它已经成为了一种非常强大的控制方法，其控制效果显著，应用范围广泛。
模型预测控制技术的优越性在于其具有远程监控和优化控制功能，能够有效地预测系统的未来状态，同时利用优化算法进行长期控制。
在过程控制系统中，如果系统具有一定的动态特性或非线性响应，MPC可以快速响应系统变化，并通过机器学习算法来预测未来的控制状态，从而对系统进行控制。
3. 模型预测控制技术在化工工业中的应用化工行业是模型预测控制技术的一个典型应用领域。
由于化工过程较为复杂，系统动态性强且存在多种非线性现象，因此MPC技术在该领域中应用广泛。
通过使用MPC技术，可以实现化工过程的优化控制与优化经济成本，减少了生产成本，提高了生产效率。
例如，利用MPC技术可以对石化加工过程中的反应塔进行精确控制，实现对乙烯合成反应的控制。
通过对模型的构建，运用求解器算法和控制乙烯生产的目标函数，MPC控制方法可以实现实时优化反应塔的操作，避免传统控制方法中存在的多个累积误差问题。
4. 模型预测控制技术在工业中的应用案例除了化工工业，MPC技术也可以在许多其他领域获得广泛应用。
如在航空制造行业，MPC技术被用来控制液压系统，以实现准确的舵机开关动作和原理控制。
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。
模型预测控制（MPC）
模型预测控制（MPC）预测控制预测控制或称为模型预测控制（MPC）是仅有的成功应用于工业控制中的先进控制方法之一。
各类预测控制算法都有一些共同的特点，归结起来有三个基本特征：（1）预测模型，（2）有限时域滚动优化，（3）反馈校正。
这三步一般由计算机程序在线连续执行。
预测控制是一种基于预测过程模型的控制算法，根据过程的历史信息判断将来的输入和输出。
它强调模型的函数而非模型的结构，因此，状态方程、传递函数甚至阶跃响应或脉冲响应都可作为预测模型。
预测模型能体现系统将来的行为，因此，设计者可以实验不同的控制律用计算机仿真观察系统输出结果。
预测控制是一种最优控制的算法，根据补偿函数或性能函数计算出将来的控制动作。
预测控制的优化过程不是一次离线完成的，是在有限的移动时间间隔内反复在线进行的。
移动的时间间隔称为有限时域，这是与传统的最优控制最大的区别，传统的最优控制是用一个性能函数来判断全局最优化。
对于动态特性变化和存在不确定因素的复杂系统无需在全局范围内判断最优化性能，因此这种滚动优化方法很适用于这样的复杂系统。
预测控制也是一种反馈控制的算法。
如果模型和过程匹配错误，或者是由于系统的不确定因素引起的控制性能问题，预测控制可以补偿误差或根据在线辨识校正模型参数。
虽然预测控制系统能控制各种复杂过程，但由于其本质原因，设计这样一个控制系统非常复杂，要有丰富的经验，这也是预测控制不能预期那样广泛得到应用的主要原因。
预测控制适用于先进过程控制（APC）和监督控制场合，其控制输出作用主要是跟踪设定值的变化。
但预测控制并不能很好地处理调节控制难题。
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。
模型预测控制发展史
模型预测控制发展史
模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制方法，它结合了过程建模、优化和反馈控制等技术，以实现对复杂系统的有效控制。
MPC 的发展可以追溯到20 世纪70 年代，经过几十年的发展，已经成为工业控制领域中应用广泛的控制策略之一。
MPC 的发展可以分为以下几个阶段：
1. 早期阶段：20 世纪70 年代，MPC 的概念首次提出，主要应用于化工、石油等过程工业领域。
这一阶段的MPC 算法主要基于线性模型和动态规划方法，具有计算量大、实时性差等缺点。
2. 发展阶段：20 世纪80 年代至90 年代，MPC 算法得到了快速发展，出现了许多改进的算法，如线性二次型调节器（LQR）、广义预测控制（GPC）等。
这些算法在一定程度上提高了MPC 的实时性和精度。
3. 成熟阶段：21 世纪初至今，MPC 算法逐渐成熟，应用范围不断扩大。
这一阶段的MPC 算法更加注重实际应用中的问题，如约束处理、模型不确定性等。
同时，随着计算机技术的发展，MPC 的实时性和精度得到了进一步提高。
目前，MPC 已经成为工业控制领域中应用广泛的控制策略之一，在化工、石油、电力、航空航天等领域得到了广泛应用。
同时，MPC 也在不断发展和创新，如与人工智能技术的结合、多变量MPC 等，为工业控制领域的发展带来了新的机遇和挑战。
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。
模型预测控制技术在过程控制中的应用
模型预测控制技术在过程控制中的应用一、引言过程控制是指通过监测和调节一些过程变量来使一个系统达到一定的目标，可以应用于许多领域，例如化工、制造、环保、食品工业等。
而模型预测控制技术则是一种高级的控制方法，它基于动态系统的数学模型，运用优化算法，通过预测模型的输出进行控制。
本文将探讨模型预测控制技术在过程控制中的应用。
二、模型预测控制概述模型预测控制是一种基于模型的控制方法，它使用动态模型来预测系统的未来行为。
通常，模型预测控制可以分为两个阶段：模型预测和控制。
在模型预测阶段，系统未来的状态是根据过去的行为和当前的状态预测的。
在控制阶段，使用这些预测结果进行控制，以实现期望目标。
三、模型预测控制技术在过程控制中的应用模型预测控制技术可以应用于各种过程控制问题，包括控制高温反应、水质控制、发电厂机组控制等。
下面将探讨它在化工行业中的应用。
1. 反应控制反应控制是化工过程中的一个重要环节。
不同的反应过程需要的控制方法是不同的，有些反应是需要在有限时间内控制温度，使反应达到一定程度，而有些反应是需要在一定温度条件下，控制反应速度。
模型预测控制技术可以根据反应动态响应模型来预测其未来变化趋势，控制反应过程。
2. 浓度控制浓度控制是化工工艺中的另一个重要方面。
在浓度控制问题中，需要根据工艺的特点设计控制器，以便在变量过程中保持恒定的浓度。
模型预测控制技术可以较为准确地预测进程变量的发展趋势，使控制器更为优化，从而实现浓度控制。
3. 在线优化在线优化是一种高效、可预测的优化方法，其目标是在过程运行中，根据实时变化的输入变量进行优化，从而使得输出变量满足一定的条件。
模型预测控制技术可以较好地应用于在线优化，以便根据实时的反馈信息对控制器进行实时优化，使系统稳定且具有较高的性能。
四、总结在过程控制中，模型预测控制技术有着广泛的应用。
它可以有效地控制反应过程、浓度控制和在线优化等方面，从而使得化工生产更加高效和稳定。
化工过程控制的模型预测控制技术
化工过程控制的模型预测控制技术化工过程的控制是一个复杂而关键的问题。
任何一个失误都可能导致严重后果。
模型预测控制技术是一种可以用于解决化工工艺控制问题的高级控制技术。
下面将详细介绍这种技术的基本概念，原理和应用。
一、模型预测控制技术的基本概念所谓模型预测控制技术，是指先建立一个系统动态模型，然后利用此模型来预测系统的未来状态，并控制系统实现预测目标。
其中，“未来状态”是指任意将来时刻的状态值和目标值。
通常，这个模型可以是线性或非线性模型，也可以是离散或连续模型。
模型预测控制技术通常由两个步骤组成：预测和控制。
预测：预测是指利用动态系统的模型来预测未来状态，并通过计算机使用一种优化算法来确定一组控制变量，以在未来实现所需目标。
基于已知的测量状态，利用模型，算法计算未来状态，并预测一个适于控制变量实现的最优控制序列。
控制：控制是指利用计算机和控制器实现预期控制序列。
系统会不断地在线计算优化控制序列，并将它反馈给实际操作系统，实现对目标的预测和控制能力。
二、模型预测控制技术的原理模型预测控制技术的原理是基于所建立的动态模型来预测过程未来的状态，并通过加入一个控制优化算法来确定最优控制序列，以实现所需的控制目标。
该算法将过程控制系统的目标值与系统状态进行比较，从而生成控制输入。
算法评估计算出来的输入，使其与过程控制系统产生的实际输入更接近。
该算法以递归前向过程进行，在预测和基于优化的控制算法之间交替进行，通常采用非线性预测控制算法进行计算。
三、模型预测控制技术的应用在化工过程中，模型预测控制技术的应用是相当广泛的。
例如，在石油精炼和炼油过程中，它可以控制板式换热器、加热炉、分馏塔等物理设备的温度和压力等参数，根据不同原材料的相对组成和需求目标等因素来进行控制，实现优化的生产目标。
再如，在化学反应中，模型预测控制技术可以控制反应的温度、费用和其他过程变量。
这种控制方案可以预测化学反应的动态特性，决策实现最优控制策略，优化反应物的选择和流量，最终使产生的化学品达到优化的产量和质量。
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。
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Benefits of PlantPAx Advanced Controls
Smart, Safe & Sustainable Production
0.34 0.45 0.12 0.34
143.0
∂u ∂ 2u 2 0.45 = c12.34 ∂t ∂ t2
0.12
+1
12.01
5.10 5.34 5.23
12.67
8
Real-time Process Data 0.67
0.14 ⌠ exp 2c √π t ⌡ 0.46 0.46 -1 0.67
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CMM
– Crushing/Grinding Typical Benefits – Kilns & Drying – 2 to 5% production – Stockpile Blending increase Process Types – 2 to 5% energy consumption – Cementreduction – – 20Minerals to 40% product variability reduction – Fertilizer – 10 to 30% off-spec – Ammonia
• Control
– Closed-loop multivariable model predictive control (MPC) provides faster responses to changing operating conditions and constraints to minimize product variability and improve yields
• Prediction
– Build models that can accurately predict process changes based on changing process inputs and disturbances – Combine prediction models with real-time data to build Soft Sensors to identify product changes before they occur, allowing pro-active operator actions
• Advanced Supervisory Control
– Focus is on PRODUCT variables – production rate, product quality, product specifications (e.g. moisture, color, density, purity, etc.) – Sends setpoints to process control loops - good regulatory control is prerequisite to achieve full MPC benefits
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The key to effective control is good modeling
Benefits of Model Predictive Control
SPECIFICATION OR LIMIT
KEY TARGET
BEFORE MPC
WITH MPC
WITH OPTIMIZATION
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MPC Applications
CPG
– SprayBenefits Dryers Typical – Evaporators – 5 to 8% production – Energy Centers increase Process Types – 30 to 60 % moisture variability – Milk reduction Powder – – 20Coffee to 50% off-spec product reduction – Laundry – 5 to 10% energy Detergent consumption reduction – Conc. juice
product reduction
Polymer/Chemical
– Reactors/Extruders Typical Benefits – Distillation Towers – 4 to 8% prime – Furnaces product yield increase Process Types – 35 to 75% product variability reduction – PE, PP, PS, PC – – 20-40% transition Ethylene Plants time reduction – Styrene Plants – 3 to 7% feed stock – Crude Refining wastage reduction – Gas Plants
Bio-fuels
– DDGS Evap/Dryer Typical Benefits – Water Balance – 4 to12% ethanol – Fermentation production capacity – Distillation increase – 2 to 5% ethanol Process Types yield increase – Corn Ethanol – – 3 to 6% energy Cane Ethanol use/gallon reduction – Bio-diesel
9
Soft Sensor Applications
Prediction Actual
10
Model Predictive Control
A Systematic Approach for Control of Processes with Constrained Nonlinear Dynamics
3
What is a Model?
Models Represent “Knowledge”
A model explains or emulates the behavior of a process...
monomer melt index modifier catalyst y = a3 u3 + a2 u2 + a1 u + a0 density
Real-time Applications of Models:
– – – –
5
Soft Sensors Model Predictive Control Process Optimization Plant-wide Optimization
Usesቤተ መጻሕፍቲ ባይዱof Models
• Analysis
– Analyze vast amounts of historical data to discover unknown correlations and relationships to gain better insight into the process
Uo 0.14
(x13.03 4c 13.67
13.69
υ6.02 )2
6.70 4.98
2t
dυ
Building Soft Sensors
• Import Data – Raw data editor and formatter – Data extraction wizard for FT Historian • Preprocess data – Cleanse data of outliers, bad data, etc. – Numerical and graphical tools • Model – Build and train empirical process model – Compare various sets of inputs to determine best model • Analyze – Audit and learn from process model – What Ifs? test and exercise process model • Deploy – SoftSensor Designer converts models to AOI
• Optimization
– Steady-state models can identify the optimum operating parameters based on current conditions and constraints to meet desired economic objectives (maximize rate, minimize energy, minimize raw material, …)
6
You can’t control what you can’t measure
• What if in-line sensors are unavailable, unreliable, too expensive
Process Samples Analysis
Process Adjustments
One hour to one day delay !
Lab Results
7
143.0
Solution: Soft Sensor
• Software model that predicts process values based on real-time process data