化工仪表自动化 第8章_先进控制系统介绍!!

过程数据包含了工业对象的大量相关信息，因此采 集被估计变量和原始辅助变量的历史数据时，数据的 数量越多越好。
要求： 数据覆盖面在可能条件下应宽一些，以便软测量具 有较宽的适用范围。 为了保证软测量精度，数据的正确性和可靠性十分 重要，因此现场数据必须经过显著误差检测和数据协 调，保证数据的准确性。 采集的数据要注意纯滞后的影响。
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对初始辅助变量降维
方法一：通过机理分析，选择响应灵敏、测 量精度高的变量作为最终辅助变量。 方法二：主元分析法，可利用现场历史数据 作统计分析计算，将原始辅助变量与被测量 变量的关联度排序，实现变量精选。
例如，在相关气相温度变量、压力变量之间 选择压力变量。
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8.1.2数据采集与处理
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(2)反馈校正
图8-6 预测控制的基本结构
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(2)反馈校正
在预测控制中，采用预测模型进行过程输出值的预估 只是一种理想方式。对于实际过程，由于存在非线性、 时变、模型失配和扰动等不确定因素，使基于模型的预 测很难与实际相符。
在预测控制中，通过输出测量值与模型的预估值进行 比较，得出模型的预测误差，再利用模型预测误差来校 正模型的预测值，从而得到较为准确的将来输出的预测 值。
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预测控制的基本出发点与传统PID控制不同。 PID控制是根据过程当前输出测量值和设定值 的偏差来确定当前的控制输入；
预测控制不但利用当前的和过去的偏差值，而 且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值， 以滚动优化确定当前的最优控制策略。从基本 思想看，预测控制优于PID控制。
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8.4.1预测控制的基本原理
预测模型加反馈校正过程，使预测控制具有很强的抗 扰动和克服系统不确定性的能力。
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(3)滚动优化
预测控制是一种优化控制算法，通过某一性能指标的 最优化来确定未来的控制作用。
采用滚动式的有限时域优化策略。即优化过程不是一 次离线完成的，而是反复在线进行的，在每一采样时刻， 优化性能指标只涉及从该时刻起到未来有限时间，而到 下一个采样时刻，这一优化时段会同时向前推移。
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第三代预测控制软件包 主要有：美国DMC公司的DMC, Setpoint公司的 IDCOM-M,SMCA, Honeywell 公司的RMPCT, Aspen公司的DMCPLUS，法国Adersa公司的PFC， 加拿大Treiber Controls公司的OPC等，成功应用于 石油化工的催化裂化、常减压、连续重整、延迟焦化、 加氢裂化等重要装置。
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8.3.2 解耦控制方法
（1）正确匹配被控变量与控制变量。
（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。
缺点：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。
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先进过程控制(APC，Advanced Process Control)技术，是指不同于常规PID，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，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 控制问题。
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8.1软测量技术
过程控制中有时需对一些与产品质量相关的变量 进行实时控制和优化，这些变量往往是密度、浓度、 干度等质量变量，由于技术或经济原因，很难通过 传感器进行测量。
8.2.2控制实施中若干问题
Smith预估补偿控制是基于模型已知的情况下进行，实现 Smith预估补偿控制必须已知动态模型，即过程数学关系和 纯滞后时间。 经预估补偿后，系统闭环方程已不含纯滞后项，因此，常 规控制参数整定与无纯滞后的控制参数相同。但是，通常纯 滞后环节采用近似表示，实施会造成误差，再者，补偿器模 型与对象参数间存在偏差，因此，应适当减小控制器增益， 减弱控制作用，以满足系统稳定要求。 Smith预估补偿控制对预估器精度要求较高，过程模型精 确时，对纯滞后补偿效果较好，弱点是对模型的误差十分敏 感。当过程参数变化10％～15％时，预估补偿就失去了良好 的控制效果。 15
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(4)串接解耦控制
在控制器输出与执行器输入之间，可串接解耦装置 D(s)，双输入双输出串接解耦方块图如图8-5。
图8-5双输入双输出串接解耦方块图
由图可得 Y(s)=Gc(ｓ)D(s)G(s) 设计要求：找到合适的D(s)使D(s)G(s)相乘成为对角 矩阵，就解除了系统之间的耦合，两个控制系统不再关 联。 21
我国通过重点科技攻关，在先进控制与优化方面积 累了许多经验，成功应用实例亦不少，部分成果已逐 渐形成商品化软件。
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8.5 自适应控制
PID控制系统，均指控制器有固定参数的系统。
实际上，复杂的工艺过程往往具有不确定性（如环境 结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性等）。 对于这类生产过程，采用之前介绍的PID常规控制方 案往往不能获得令人满意的控制效果，甚至还可能导致 整个系统失控。 为了解决在被控对象的结构和参数存在不确定性时， 系统仍能自动地工作于最优或接近于最优的状态，就提 出了自适应控制。
第8章 先进控制系统介绍
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软测量技术
时滞补偿控制 解耦控制
预测控制
自适应控制
模糊控制
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第8章 先进控制系统
8.0 概述
现代工业生产过程的大型化、复杂化，对产品质量、 产率、安全及对环境影响的要求越来越严格。 许多复杂、多变量、时变的关键变量的控制，常规 PID已不能胜任，因此，先进控制受到了广泛关注。
软测量技术，就是选择与被估计变量相关的一组 可测变量，构造某种以可测变量为输入、被估计变 量为输出的数学模型，用计算机软件实现这些过程 变量的估计。也成为“软仪表”，“软传感器”。
软测量估计值可作为控制系统的被控变量，还可 为优化控制与决策提供重要信息。
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软测量中各模块之间的关系
图8-1软测量结构图
预测控制种类很多，各类算法都有一些共同点，主要 有四个基本特征，如图8-6所示。
图8-6 预测控制的基本结构
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(1)预测模型
预测控制需要描述系统动态行为的模型，称为预测 模型。预测模型能够根据系统的现时刻的控制输入 以及过程的历史信息，预测过程输出的未来值。 在预测控制中有各种不同算法，可采用不同类型的 预测模型。通常采用在实际工业过程中较易获得的 脉冲响应模型和阶跃响应模型等非参数模型。
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自适应控制是建立在系统数学模型参数未知的基础上，在 控制系统运行过程中，系统本身不断测量被控系统的参数或 运行指标，根据参数或运行指标的变化，改变控制参数或控 制作用，以适应其特性的变化，保证整个系统运行在最佳状 态下。

一个自适应控制系统至少应包含有以下三个部分：
一是具有一个检测或估计环节，目的是监视整个过程 和环境，并能对消除噪声后的检测数据进行分类。通 常是指对过程的输入、输出进行测量，进而对某些参 数进行实时估计。 二是具有衡量系统控制优劣的性能指标，并能够测量 或计算它们，以此来判断系统是否偏离最优状态。
8.3解耦控制
8.3.1耦合现象影响及分析
例：精馏塔塔顶、塔釜温度控制的耦合实例。
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被控变量为塔顶温度T1和 塔底温度T2，操纵变量为 回流量和蒸气流量。
u1变化不仅影响T1，同 时还影响T2；同样，u2变 化在影响T2同时，还影响 T1。 这种情况，称两个控制回 路间存在耦合。
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解耦是使一个控制变量 的变化只对与其匹配的 被控变量影响，而对其 他回路被控变量没有影 响或影响很小。 使耦合的多变量控制系 统分解为若干个独立的 单变量控制系统，称为 解耦控制。
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8.4.2预测控制工业应用 三代软件包:
第一代预测控制软件包 以IDCOM和DMC为代表，主要处理无约束过程 的预测控制。 第二代预测控制软件包 QDMC算法可以被称为它采用二次规划方法 （QP）求解，可以系统地处理输入、输出约束问 题。为了解决无可行解的问题，控制结构能随情 况发生变化，能使用于过程动态特性以及更高的 品质要求。
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为实施Smith预估补偿控制，必须求取补偿器的数 学模型。若模型与过程特性不一致，则闭环系统方程 中还会存在纯滞后项，两者严重不一致时，甚至会引 起系统稳定性变差。
实际工业过程的被控对象通常是参数时变的。当参 数变化不大时可近似作为常数处理，采用Smith预估 补偿控制方案有一定的效果。 14
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软测量技术构成：
辅助变量的选择 数据采集与处理 软测量模型的建立 软测量模型的校正
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8.1.1辅助变量选择
选择影响主导变量的可测相关变量作为辅助变量。 例:估计精馏塔塔顶产品的成分软测量 选择初始辅助变量 塔的进料特性 塔釜加热特性 塔顶回流特性 塔顶操作状态 塔抽出料特性
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8.1.4模型校正
当对象特征发生较大变化，软测量经过在线学习无 法保证预估精度时，须利用测量器运算所累积的历史 数据，进行模型更新或在线校正。 软测量模型的在线校正可表示为模型结构和模型参 数的优化。模型结构修正往往需要大量样本数据和较 长计算时间，难以在线进行。为解决模型结构修正耗 时长和在线校正的矛盾，提出短期学习和长期学习的 校正方法。 短期学习算法简单，学习速度快，便于实时应用。 长期学习是当软测量仪表在线运行一段时间积累足 够的新样本模式后，重新建立软测量模型。
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8.3.2 解耦控制方法
(3)减少控制回路 把方法(2)推到极限，次要控制回路的控制器比例度 取无穷大，此时这个控制回路不存在，它对主要控制 回路的关联作用也消失。
例如，在精馏塔控制系统设计中，工艺对塔顶和塔 底组分均有一定要求时，若塔顶和塔底的组分均设有 控制系统，这两个控制系统相关，在扰动较大时无法 投运。 采用减少控制回路的方法来解决。如塔顶重要，则 塔顶设置控制回路，塔底不设置质量控制回路,而往往 设置加热蒸汽流量控制回路。