先進(jìn)控制技術(shù)及應用
世界各國在加強建模理論、辨識技術(shù)、優(yōu)化控制、最優(yōu)控制、高級過(guò)程控制等方面進(jìn)行研究,推出了從實(shí)際工業(yè)過(guò)程特點(diǎn)出發(fā),尋求對模型要求不高,在線(xiàn)計算方便,對過(guò)程和環(huán)境的不確定性有一定適應能力的控制策略和方法,如自適應控制系統、預測控制系統、魯棒控制系統、智能控制系統等先進(jìn)控制系統。對于含有大量不確定性和難于建模的復雜系統,基于知識的專(zhuān)家系統、模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、學(xué)習控制和基于信息論的智能控制等應運而生,它們在許多領(lǐng)域都開(kāi)始得到了應用,成為自動(dòng)控制的前沿學(xué)科之一。由于變量間的關(guān)聯(lián),使系統不能正常平穩運行,出現各類(lèi)解耦控制系統。對于大純滯后系統自年史密斯提出“預估補償器”以來(lái),由于預估補償器對參數變化靈敏度極高,又相繼出現了各種改進(jìn)預估補償方法,如觀(guān)測補償器控制方案、內??刂?、雙控制器、達林控制箅法、純滯后對象采樣控制等,但均尚未完全真正解決,人們還在繼續努力想方設法尋求解決辦法。針對信息不完全性出現了推斷控制系統和軟測量技術(shù)。本文就目前應用較多、且取得經(jīng)濟效益的預測控制、軟測量技術(shù)發(fā)展及應用作一些介紹,以推動(dòng)先進(jìn)控制技術(shù)的應用。
一、基于模型的預測控制
自20世紀60年代蓬勃發(fā)展起來(lái)的以狀態(tài)空間分析法為基礎的現代控制理論,在航空、航天、制導等領(lǐng)域取得了輝煌的成果。在過(guò)程控制領(lǐng)域亦有所移植,但實(shí)驗室及學(xué)院式的研究遠多于過(guò)程工業(yè)上的實(shí)際應用,其中主要原因是:工業(yè)過(guò)程的多輸入——多輸出的高維復雜系統難于建立精確的數學(xué)模型,工業(yè)過(guò)程模型結構、參數和環(huán)境都有大量不確定性;工業(yè)過(guò)程都存在著(zhù)非線(xiàn)性,只是程度不同而已;工業(yè)過(guò)程都存在著(zhù)各種各樣的約束,而過(guò)程的最佳操作點(diǎn)往往在約束的邊界上等,理論與工業(yè)應用之間鴻溝很大,為克服理論與應用之間的不協(xié)調,70年代以來(lái),針對工業(yè)過(guò)程特點(diǎn)尋找各種對模型精確度要求低,控制綜合質(zhì)量好,在線(xiàn)計算方便的優(yōu)化控制算法。預測控制是在這樣的背景下發(fā)展起來(lái)的一類(lèi)新型計算機優(yōu)化控制算法。
(一)預測控制的發(fā)展
20世紀70年代后期,模型算法控制(MAC)和動(dòng)態(tài)矩陣控制(DMC)分別在鍋爐、分餾塔和石油化工裝置上獲得成功的應用,取得了明顯經(jīng)濟效益,從而引起工業(yè)控制界的廣泛重視。國外一些公司如Setpoint、DMC、Adersa、Profimatics等也相繼推出了預測控制商品化軟件包,獲得了很多成功的應用。
20世紀80年代初期,人們在自適應控制的研究中發(fā)現,為了克服最小方差控制的弱點(diǎn),有必要吸取預測控制中的多步預測優(yōu)化策略,這樣可增強算法的應用性和魯棒性。因此出現了基于辨識模型并帶有自校正的預測控制算法,如擴展時(shí)域自適應控制(EPSAC)、廣義預測控制(GPC)等,這類(lèi)算法以長(cháng)時(shí)段多步優(yōu)化取代了經(jīng)典最小方差控制中的一步預測優(yōu)化,從而可應用于時(shí)滯和非最小相位對象,并改善了控制性能和對模型失配的魯棒性。此外,莫拉里等1982年研究一類(lèi)新型控制結構——內??刂疲↖MC),發(fā)現預測控制算法與這類(lèi)控制算法有著(zhù)密切聯(lián)系。MAC、DMC是IMC的特例,從結構的角度對預測控制作了更深入的研究。
目前,GPC都是以線(xiàn)性系統作為被控制對象,對于弱非線(xiàn)性系統,一般仍能取得較好的控制效果,但對一些強的非線(xiàn)性系統難于奏效。對此,非線(xiàn)性的廣義預測控制研究開(kāi)始重視,主要有基于Hammerstein模型廣義預測控制、基于LMOPDP模型廣義預測控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的非線(xiàn)性系統廣義預測控制,還有基于雙線(xiàn)性模型、多模型等多種方法。
預測控制的魯棒性設計成為預測控制研究的熱點(diǎn)之一。魯棒預測控制的思想即使用魯棒控制算法,在算法設計初期就將系統的不確定性考慮進(jìn)去,使得整個(gè)預測控制系統在實(shí)際控制中面對對象不確定時(shí)仍能表現出應有的穩定性。相應軟件有Honeywell公司推出的基于魯棒預測控制的RMPCT(Robust Multivariable Predictive Control Technology)等。
智能預測控制主要形式有:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模糊模型、遺傳算法、專(zhuān)家控制等智能技術(shù)的預測控制算法,這些算法可以處理非線(xiàn)性、多目標、約束條件等生產(chǎn)邊界條件在幅度變化的異常情況,智能預測控制思想主要是用智能方法來(lái)處理過(guò)程的描述問(wèn)題,特別是非線(xiàn)性過(guò)程取得了一定成果。
由于預測控制對于復雜工業(yè)過(guò)程的適應性,在國內外許多企業(yè)得到廣泛應用,取得顯著(zhù)經(jīng)濟效益,它在工業(yè)過(guò)程中有著(zhù)廣闊的應用前景。
(二)預測控制軟件包的發(fā)展
目前,國外已經(jīng)形成許多以預測控制為核心思想的先進(jìn)控制商品化軟件包,成功應用于石油化工中的催化裂化、常減壓、連續重整、延遲焦化、加氫裂化等許多重要裝置。有關(guān)部分國外公司軟件產(chǎn)品如表。
隨著(zhù)MPC技術(shù)應用不斷擴大和深入,QDMC在實(shí)際應用發(fā)生了新問(wèn)題,由于系統受外界干擾,可能會(huì )造成QP無(wú)可行解的情況;系統輸入輸出可能會(huì )失效而丟失,這就產(chǎn)生了自由度可控制結構變化問(wèn)題;容錯能力待提高,需要處理子系統病態(tài)問(wèn)題;控制要求向多樣化和復雜化發(fā)展,用單目標函數中的權系數來(lái)表示所有控制要求是非常困難的。
為了解決無(wú)可行解的問(wèn)題,控制結構能隨情況發(fā)生變化,能使用于過(guò)程動(dòng)態(tài)特性以及更高的品質(zhì)要求,國外公司技術(shù)人員開(kāi)發(fā)第三代MPC,第三代模型預測控制技術(shù)主要特點(diǎn)是:處理約束的多變量、多目標、多控制模式和基于模型預測的最優(yōu)控制器。在國內應用較多有:IDCOM-M、DMC、SMCA等控制軟件包。
在第三代模型預測控制技術(shù)基礎上又出現了第四代模型預測控制技術(shù),特征是:基于Windows的圖形用戶(hù)界面;采用多層優(yōu)化,以實(shí)現不同等級目標控制;采用靈活的優(yōu)化
(三)我國預測控制應用
1.國外引進(jìn)部分先進(jìn)控制軟件包應用
由于先進(jìn)控制軟件包可以為企業(yè)帶來(lái)可觀(guān)的經(jīng)濟效益,我國已引進(jìn)IDCOM-M、SMCA、DMCplus等先進(jìn)控制軟件,并已投入使用。另外,Honeywell Profimatics公司已經(jīng)與中國石化總公司合作,在石化行業(yè)推廣他們的RMPCT軟件,部分已投入使用。
(1)催化裂化裝置
國內首先由齊魯石化公司勝利煉油廠(chǎng)引進(jìn)美國Setpoint公司的多變量預測控制技術(shù)(IDCOM-M)獲得成功后,大慶石油化工總廠(chǎng)催化裂化裝置、蘭州煉油化工總廠(chǎng)催化裂化裝置、前郭煉油廠(chǎng)催化裂化裝置、撫順石化公司煉油一廠(chǎng)催化裂化裝置、燕山石化公司催化裂化裝置、烏魯木齊石化總廠(chǎng)催化裂化裝置、荊門(mén)石化總廠(chǎng)催化裂化裝置等亦從國外引進(jìn)與合作開(kāi)發(fā)了先進(jìn)控制系統。
(2)常減壓裝置
齊魯石化公司勝利煉油廠(chǎng)引進(jìn)Honeywell公司先進(jìn)控制軟件;大慶石油化工總廠(chǎng)在第三套常減壓蒸餾裝置引進(jìn)Honeywell公司RMPCT先進(jìn)控制軟件;燕山石化公司常減壓裝置先進(jìn)控制;蘭煉常減壓裝置先進(jìn)控制。
3)連續重整裝置
廣州石油化工總廠(chǎng)連續重整裝置采用美國西雷公司的數據平臺ONSPEC、美國Setpoint公司的多變量預估軟件SMCA;金陵石化公司煉油廠(chǎng)連續重整和抽提裝置上采用Honeywell公司的魯棒多變量預估控制器RMPCT;鎮海煉化股份有限公司煉油廠(chǎng)連續重整裝置采用美國Aspen公司DMCplus先進(jìn)控制軟件。
(4)聚丙烯裝置
揚子石化公司、上海石化、齊魯石化公司、燕山石化公司等在聚丙烯裝置
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