《過程控制系統(tǒng)》第十章：計算機(jī)過程控制系統(tǒng)

1、1第第10章章 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)計算機(jī)過程控制系統(tǒng) 目目 錄錄10.1 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)簡介10.2 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)的組成10.3 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)的類型10.4 先進(jìn)過程控制方法本章小結(jié) 2 現(xiàn)代過程工業(yè)向著大型化和連續(xù)化的方向發(fā)展，生產(chǎn)過程也隨之日趨復(fù)雜，對生態(tài)環(huán)境的影響也日益突出，這些都對控制提出了越來越高的要求。不僅如此，生產(chǎn)的安全性和可靠性，生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益都成為衡量當(dāng)今自動控制水平的重要指標(biāo)。因此，僅用常規(guī)儀表已不能滿足現(xiàn)代化企業(yè)的控制要求。隨著計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，計算機(jī)具有運(yùn)算速度快、精度高、存儲量大、編程靈活以及有很強(qiáng)的通信能力等特點，已在過程控制中得到十分廣泛的

2、應(yīng)用。310.1 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)簡介 將計算機(jī)用于過程控制系統(tǒng)，就稱之為計算機(jī)過程控制系統(tǒng)。它由被控對象、測量變送器、計算機(jī)和執(zhí)行器組成，如圖10-1所示。其中控制器的核心可以是微處理器、單片機(jī)、PLC或微型計算機(jī)。圖10-l 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)410.2 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)的組成 計算機(jī)控制系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用到國防和工業(yè)領(lǐng)域，由于被控對象、控制功能及控制設(shè)備不同，因而計算機(jī)控制系統(tǒng)是千變?nèi)f化的。計算機(jī)控制系統(tǒng)的最基本特征是一個實時系統(tǒng)，它由硬件和軟件兩大部分組成。1硬件組成硬件組成 計算機(jī)控制系統(tǒng)的硬件一般由被控對象（生產(chǎn)過程）、過程通道、計算機(jī)、人機(jī)聯(lián)系設(shè)備、控制操作臺等幾部分組成

3、，如圖10-2所示。56 2軟件組成軟件組成 計算機(jī)控制裝置配置了必要的軟件，才能針對生產(chǎn)過程的運(yùn)行狀態(tài)，按照人的思維和知識進(jìn)行自動控制，完成預(yù)定控制功能。計算機(jī)控制裝置的軟件通常分為兩大類：系統(tǒng)軟件和應(yīng)用軟件。 系統(tǒng)軟件 系統(tǒng)軟件是主機(jī)基本配置的軟件，一般包括操作系統(tǒng)、監(jiān)視程序、診斷程序、程序設(shè)計系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、通信網(wǎng)絡(luò)軟件等。 應(yīng)用軟件 應(yīng)用軟件是針對某一生產(chǎn)過程，依據(jù)設(shè)計人員對控制系統(tǒng)的設(shè)計思想，為達(dá)到控制目的而設(shè)計的程序。 710.3 計算機(jī)過程控制系統(tǒng)的類型 1巡回檢測和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)巡回檢測和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng) 最初，計算機(jī)只用于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的處理和巡回檢測。巡回檢測和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如

4、圖10-3所示，這是一個開環(huán)控制系統(tǒng)，計算機(jī)不直接參與過程控制，對生產(chǎn)過程不會直接產(chǎn)生影響。82直接數(shù)字控制系統(tǒng)（直接數(shù)字控制系統(tǒng)（DDC） 直接數(shù)字控制系統(tǒng)( DDC)，就是用一臺計算機(jī)取代模擬控制器直接控制調(diào)節(jié)閥等執(zhí)行器，使被控變量保持在給定值。其基本組成如圖 10-4所示。直接數(shù)字控制系統(tǒng)是利用計算機(jī)的分時處理功能直接對多個控制回路實現(xiàn)多種形式控制的多回功能的數(shù)字控制系統(tǒng)。9 3監(jiān)督控制系統(tǒng)（監(jiān)督控制系統(tǒng)（SCC） 監(jiān)督控制系統(tǒng)( SCC)，它是利用計算機(jī)對工業(yè)生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)督管理和控制的計算機(jī)控制系統(tǒng)。監(jiān)督控制是一個二級控制系統(tǒng)，監(jiān)督控制系統(tǒng)可以通過對外部信息的檢測，根據(jù)當(dāng)時的工藝條件

5、和控制狀態(tài)，按照一定的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化準(zhǔn)則，在線計算最優(yōu)設(shè)定值，并及時送至下一級DDC計算機(jī)，實現(xiàn)自適應(yīng)控制，使控制過程始終處于最優(yōu)狀態(tài)。監(jiān)督控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖10-5所示。 10 4集散控制系統(tǒng)（集散控制系統(tǒng)（DCS） 集散控制系統(tǒng)( DCS)，也稱分布式控制系統(tǒng)，是70年代中期發(fā)展起來的新型計算機(jī)控制系統(tǒng)。集散控制系統(tǒng)是由多臺計算機(jī)分別控制生產(chǎn)過程中多個控制回路，同時又可集中獲取數(shù)據(jù)和集中管理的自動控制系統(tǒng)。它是計算機(jī)技術(shù)（Computer）、控制技術(shù)（Control）、通信技術(shù)（Communication）和圖形顯示（CRT）等技術(shù)的綜合應(yīng)用，通常也將集散控制稱為4C技術(shù)。它不僅具有傳統(tǒng)的

6、控制能力和集中化的信息管理和操作顯示功能，而且還有大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、處理的功能以及較強(qiáng)的數(shù)據(jù)通訊能力，為實現(xiàn)高等過程控制和生產(chǎn)管理提供了先進(jìn)的工具和手段。 11 5現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)（現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)（FCS） 隨著數(shù)字通信技術(shù)的發(fā)展極大地推進(jìn)著現(xiàn)場級信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，在國際上出現(xiàn)了現(xiàn)場總線技術(shù)。近幾年現(xiàn)場總線技術(shù)一直是國際自動化領(lǐng)域的熱點。 現(xiàn)場總線的概念包含兩方面內(nèi)容。首先，現(xiàn)場總線是一種通信標(biāo)準(zhǔn)，是全數(shù)字化、雙向、多信息、多主站通信規(guī)程的可應(yīng)用之技術(shù)。把控制功能分散到現(xiàn)場裝置中，并能實現(xiàn)以數(shù)字形式寬范圍的通信。其次，現(xiàn)場總線的通信標(biāo)準(zhǔn)是開放的，控制系統(tǒng)中的現(xiàn)場儀表裝置，用戶可自由選擇不同廠

7、商的符合標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品，利用現(xiàn)場總線構(gòu)成所需控制系統(tǒng)。開放性是現(xiàn)場總線的主要標(biāo)志之一。12136現(xiàn)場總線集散控制型控制系統(tǒng)現(xiàn)場總線集散控制型控制系統(tǒng) 隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，通用PC機(jī)及其系統(tǒng)軟件、工具軟件的性能迅速提高，而價格直趨下跌，這促使技術(shù)人員舍棄DCS的專用計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)及其獨(dú)家自成體系的系統(tǒng)軟件，而采用通過PC機(jī)及商品化系統(tǒng)軟件，并將先進(jìn)的現(xiàn)場總線技術(shù)融于系統(tǒng)之中，淘汰DCS的輸入輸出結(jié)構(gòu)，從而推出一種面貌全新的現(xiàn)場總線集散控制型控制系統(tǒng)。 1410.4 先進(jìn)過程控制方法 隨著計算機(jī)在過程控制系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，從20世紀(jì)80年代開始針對工業(yè)過程本身的特點，控制界提出了一系列行之有效的先進(jìn)過

8、程控制方法。先進(jìn)過程控制通常在計算機(jī)過程控制系統(tǒng)中用于處理復(fù)雜的多變量過程控制問題，如大遲延、多變量耦合、被控變量與控制變量存在著各種約束的時變系統(tǒng)等。先進(jìn)控制是建立在常規(guī)控制之上的動態(tài)協(xié)調(diào)約束控制，可使控制系統(tǒng)適應(yīng)實際工業(yè)生產(chǎn)過程動態(tài)特性和操作要求。目前應(yīng)用得比較成功的先進(jìn)過程控制方法有自適應(yīng)控制、預(yù)測控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和魯棒控制等等。 151. 自適應(yīng)控制自適應(yīng)控制 自適應(yīng)控制是一種利用辨識器將對象參數(shù)進(jìn)行在線估計，用控制器實現(xiàn)參數(shù)自動整定的一種控制技術(shù)，它可用于結(jié)構(gòu)已知而參數(shù)未知但恒定的隨機(jī)系統(tǒng)，也可用于結(jié)構(gòu)已知而參數(shù)緩慢變化的隨機(jī)系統(tǒng)。自適應(yīng)控制系統(tǒng)在對象結(jié)構(gòu)參數(shù)、初始條件發(fā)

9、生變化或目標(biāo)函數(shù)的極值點發(fā)生漂移的時候，能夠自動地維持在最優(yōu)工作狀態(tài)。16 自從 20世紀(jì) 50年代末期由美國麻省理工學(xué)院提出第一個自適應(yīng)控制系統(tǒng)以來，先后出現(xiàn)過許多不同形式的自適應(yīng)控制系統(tǒng)。發(fā)展到現(xiàn)階段，無論是從理論研究還是從實際應(yīng)用的角度來看，比較成熟的自適應(yīng)控制系統(tǒng)有下述兩大類。模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)（Model Reference Adaptive System，MRAS）和自校正控制系統(tǒng)（Self-tuning Regulator，STR）。17 2. 預(yù)測控制預(yù)測控制 預(yù)測控制，亦稱模型預(yù)測控制（MPC），是20世紀(jì)80年代初開始發(fā)展起來的一類新型計算機(jī)控制算法。該算法直接產(chǎn)生于工

10、業(yè)過程控制的實際應(yīng)用，并在與工業(yè)應(yīng)用的緊密結(jié)合中不斷完善和成熟。預(yù)測控制的主要特征是以預(yù)測模型為基礎(chǔ)，采用二次在線滾動優(yōu)化性能指標(biāo)和反饋校正的策略，來克服受控對象建模誤差和結(jié)構(gòu)、參數(shù)與環(huán)境等不確定性的影響，有效地彌補(bǔ)了現(xiàn)代控制理論對復(fù)雜受控對象所無法避免的不足之處。模型預(yù)測控制算法由于采用了多步預(yù)測、滾動優(yōu)化和反饋校正等控制策略，因而具有控制效果好、魯棒性強(qiáng)、對模型精確性要求不高的優(yōu)點。18 目前提出的預(yù)測控制算法主要有基于非參數(shù)模型的模型算法控制（MAC）和動態(tài)矩陣控制（DMC），以及基于參數(shù)模型的廣義預(yù)測控制（GPC）和廣義預(yù)測極點配置控制（GPPPC）等。其中，模型算法控制采用對象的脈沖

11、響應(yīng)模型，動態(tài)矩陣控制采用對象的階躍響應(yīng)模型，這兩種模型都具有易于獲得的優(yōu)點；廣義預(yù)測控制和廣義預(yù)測極點配置控制是預(yù)測控制思想與自適應(yīng)控制的結(jié)合，采用CARIMA模型（受控自回歸積分滑動平均模型），具有參數(shù)數(shù)目少并能夠在線估計的優(yōu)點，而廣義預(yù)測極點配置控制進(jìn)一步采用極點配置技術(shù)，提高了預(yù)測控制系統(tǒng)的閉環(huán)穩(wěn)定性和魯棒性。193. 模糊控制模糊控制 自從1965年美國加里福尼亞大學(xué)控制論專家Zadeh提出模糊數(shù)學(xué)以來，其理論和方法日臻完善，并且廣泛地應(yīng)用于自然科學(xué)和社會科學(xué)各領(lǐng)域。而把模糊邏輯應(yīng)用于控制則始于1972年。模糊控制技術(shù)是建立在模糊數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上的，它是針對被控對象的數(shù)學(xué)模型不明確，或非

12、線性模型的一種工程實用、實現(xiàn)簡單的控制方法。與傳統(tǒng)的PID控制器相比，模糊控制器有更快的響應(yīng)和更小的超調(diào)，對過程參數(shù)的變化不敏感，即具有很強(qiáng)的魯棒性，能夠克服非線性因素的影響。20 模糊控制的重點不是研究被控對象或過程，它是建立在人工經(jīng)驗基礎(chǔ)上，模仿人在控制活動中的模糊概念和控制策略，繞過建模的困難，通過在考察區(qū)域劃分模糊子集，對獲得的信息構(gòu)造隸屬度函數(shù)，再按照控制規(guī)則和推理法則做出模糊決策，從而對被控制對象進(jìn)行有效的控制。因此模糊控制可以對一個存在大量的模糊信息而難以精確描述，且無法建立適當(dāng)數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜非線性系統(tǒng)加以控制。實際上對于一個有經(jīng)驗的操作人員，他并不需要了解被控對象精確的數(shù)學(xué)模型

13、，而是憑借其豐富的實踐經(jīng)驗，采取適當(dāng)?shù)膶Σ邅砬擅畹乜刂埔粋€復(fù)雜過程。 214. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 傳統(tǒng)的基于模型的控制方式，是根據(jù)被控對象的數(shù)學(xué)模型及對控制系統(tǒng)要求的性能指標(biāo)來設(shè)計控制器，并對控制規(guī)律加以數(shù)學(xué)解析描述；模糊控制是基于專家經(jīng)驗和領(lǐng)域知識總結(jié)出若干條模糊控制規(guī)則，構(gòu)成描述具有不確定性復(fù)雜對象的模糊關(guān)系，通過被控系統(tǒng)輸出誤差及誤差變化和模糊關(guān)系的推理合成獲得控制量，從而對系統(tǒng)進(jìn)行控制。這兩種控制方式都具有顯式表達(dá)知識的特點，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不善于顯式表達(dá)知識，但是它具有很強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)的能力，即非線性映射能力。把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于控制正是利用它的這個獨(dú)特優(yōu)點。22 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神

14、經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展出來的，它是一種高度并行的信息處理系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力，不依賴于研究對象的數(shù)學(xué)模型，對被控對象的系統(tǒng)參數(shù)變化及外界干擾有很好的魯棒性，能處理復(fù)雜的多輸入多輸出非線性系統(tǒng)，因此在許多實際應(yīng)用領(lǐng)域中取得了顯著的成效。 23 人工神經(jīng)系統(tǒng)的研究可以追溯到1800年Frued的精神分析學(xué)時期，他已經(jīng)做了一些初步工作。1913年人工神經(jīng)系統(tǒng)的第一個實踐是由Russell描述的水力裝置。1943年美國心理學(xué)家Warren S McCulloch與數(shù)學(xué)家Walter H Pitts合作，用邏輯的數(shù)學(xué)工具研究客觀事件在形式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的描述，從此開創(chuàng)了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究。

15、他們在分析、總結(jié)神經(jīng)元基本特性的基礎(chǔ)上，首先提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，簡稱MP模型。從腦科學(xué)研究來看，MP模型不愧為第一個用數(shù)理語言描述腦的信息處理過程的模型。后來MP模型經(jīng)過數(shù)學(xué)家的精心整理和抽象，最終發(fā)展成一種有限自動機(jī)理論，再一次展現(xiàn)了MP模型的價值，此模型沿用至今，直接影響著這一領(lǐng)域研究的進(jìn)展。241949年心理學(xué)家D.O.Hebb提出關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)理的“突觸修正假設(shè)”，即突觸聯(lián)系效率可變的假設(shè)，現(xiàn)在多數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)仍遵循Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。1957年，F(xiàn)rank Rosenblatt首次提出并設(shè)計制作了著名的感知機(jī)（Perceptron），第一次從理論研究轉(zhuǎn)入過程實現(xiàn)階段，掀起了研究人工神經(jīng)

16、網(wǎng)絡(luò)的高潮。雖然，從六十年代中期，MIT電子研究實驗室的Marvin Minsky和Seymour Papret就開始對感知機(jī)做深入的評判。并與1969年，他們出版了“Perceptron”一書，對Frank Rosenblatt的感知機(jī)的抽象版本做了詳細(xì)的數(shù)學(xué)分析，認(rèn)為感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上不是一個值得研究的領(lǐng)域，曾一度使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究陷入低谷。25 但是，從1982年美國物理學(xué)家Hopfield提出Hopfield神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) ， 以 及 1 9 8 6 年 D . E . R u m e l h a r t 和J.L.McClelland提出一種利用誤差反向傳播訓(xùn)練算法的BP(Back

17、Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始。在世界范圍內(nèi)再次掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究熱潮。今天，隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正以極大的魅力吸引著世界上眾多專家、學(xué)者為之奮斗。難怪有關(guān)國際權(quán)威人士評論指出，目前對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究其重要意義不亞于第二次世界大戰(zhàn)時對原子彈的研究。26 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制或簡稱神經(jīng)控制，是指在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對難以精確描述的復(fù)雜的非線性對象進(jìn)行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計算，或進(jìn)行推理，或故障診斷等，以及同時兼有上述某些功能的適應(yīng)組合，將這樣的系統(tǒng)統(tǒng)稱為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)，稱這種控制方式為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。275. 魯棒控用魯棒控用 控制系統(tǒng)

18、的魯棒性研究是現(xiàn)代控制理論研究中一個非?；钴S的領(lǐng)域，魯棒控制問題最早出現(xiàn)在 20世紀(jì)人們對于微分方程的研究中。1927年 Black首先在他的一項專利上應(yīng)用了魯棒控制。魯棒性的英文拼寫為Robust，也就是健壯和強(qiáng)壯的意思?？刂茖＜矣眠@個名字來表示當(dāng)一個控制系統(tǒng)中的參數(shù)發(fā)生攝動時系統(tǒng)能否保持正常工作的一種特性或?qū)傩浴＞拖袢嗽谑艿酵饨绮【母腥竞?，是否能夠通過自身的免疫系統(tǒng)恢復(fù)健康一樣。28 魯棒性一般定義為在實際環(huán)境中為保證安全要求控制系統(tǒng)最小必須滿足的要求。一旦設(shè)計好這個控制器，它的參數(shù)不能改變而且控制性能得到保證。魯棒控制的一些算法不需要精確的過程模型但需要一些離線辨識。一般魯棒控制系統(tǒng)的設(shè)計是以一些最差的情況為基礎(chǔ)，因此一般系統(tǒng)并不工作在最優(yōu)狀態(tài)。29 魯棒控制方法適用于穩(wěn)定性和可靠性作為首要目標(biāo)的應(yīng)用，同時過程的動態(tài)特性已知且不確定因素的變化范圍可以預(yù)估。過程控制應(yīng)用中，某些控制系統(tǒng)可以用魯棒控制方法設(shè)計，特別是對那些比較關(guān)鍵且不確定因素變化范圍大、穩(wěn)定裕度小的對象。但是，魯棒控制系統(tǒng)的設(shè)計要由高級專家完成。一旦設(shè)計成功，就不需太多的人工干預(yù)。