第6章基于模型預(yù)測控制

第10章基于模型的預(yù)測控制工業(yè)過程的多輸入——多輸出的高維復(fù)雜系統(tǒng)難于建立精確的數(shù)學(xué)模型，工業(yè)過程模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)和環(huán)境都有大量不確定性；工業(yè)過程都存在著非線性，只是程度不同而已；工業(yè)過程都存在著各種各樣的約束，而過程的最佳操作點往往在約束的邊界上等。

70年代以來，針對工業(yè)過程特點尋找各種對模型精度要求低，控制綜合質(zhì)量好，在線計算方便的優(yōu)化控制算法。預(yù)測控制是在這樣的背景下發(fā)展起來的一類新型計算機優(yōu)化控制算法。

10.1預(yù)測控制的發(fā)展最早有理查德（Richult）、梅拉（Mehra）等提出建立在脈沖響應(yīng)基礎(chǔ)上的模型預(yù)測啟發(fā)控制（ModelpredictiveHeuristicControl,簡稱MPHC）或稱模型算法控制（ModelAlgorithmicControl簡稱MAC），以及有卡特勒（Cutler）等提出建立在階躍響應(yīng)基礎(chǔ)上的動態(tài)矩陣控制（DynamicMatrixControl簡稱DMC）。

由于脈沖響應(yīng)、階躍響應(yīng)易于從工業(yè)現(xiàn)場直接獲得，并不要求模型的結(jié)構(gòu)有先驗知識?；瞬捎脻L動優(yōu)化等策略，計算當(dāng)前控制輸入取代傳統(tǒng)最優(yōu)控制，并在線優(yōu)化控制中利用實測信息不斷進行反饋校正。所以在一定程度上克服了不確定性的影響，增強了控制的魯棒性。此外，這類算法在線計算比較容易，非常適合于工業(yè)過程控制的實際要求。

70年代后期，MAC,DMC分別在鍋爐、分餾塔和石油化工裝置上獲得成功的應(yīng)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(yù)測控制商品化軟件包，獲得了很多成功的應(yīng)用。80年代初期，為了克服最小方差控制的弱點，吸取預(yù)測控制中的多步預(yù)測優(yōu)化策略，這樣可以增強算法的應(yīng)用性和魯棒性。因此出現(xiàn)了基于辯識模型并帶有自校正的預(yù)測控制算法，如擴展時域自適應(yīng)控制（ExtendedPredictionSelf-AdaptiveControl簡稱EPSAC）；廣義預(yù)測控制（GeneralizedPredictiveControl簡稱GPC）等，這類算法以長時段多步優(yōu)化取代了經(jīng)典最小方差控制中的一步預(yù)測優(yōu)化，從而可應(yīng)用于時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(Morari)等1982年研究一類新型控制結(jié)構(gòu)——內(nèi)?？刂疲↖nternalModelControl簡稱IMC），發(fā)現(xiàn)預(yù)測控制算法與這類控制算法有著密切聯(lián)系。MAC、DMC是IMC的特例，從結(jié)構(gòu)的角度對預(yù)測控制作了更深入的研究。目前GPC都是以線性系統(tǒng)作為被控制對象，對于弱非線性系統(tǒng)，一般仍能取得較好的控制效果，但對一些強的非線性系統(tǒng)難于奏效。對此，非線性的廣義預(yù)測控制研究開始重視，主要有基于Hammerstein模型廣義預(yù)測控制、基于LMOPDP模型廣義預(yù)測控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)廣義預(yù)測控制，還有基于雙線性模型、多模型等多種方法。由于預(yù)測控制對于復(fù)雜工業(yè)過程的適應(yīng)性，在國外許多企業(yè)得到廣泛應(yīng)用，取得顯著經(jīng)濟效益，國內(nèi)亦有試點，逐步推廣應(yīng)用。它在工業(yè)過程有著廣闊的應(yīng)用前景。10.2預(yù)測控制的基本原理通常的PID控制，是根據(jù)過程當(dāng)前的和過去的輸出測量值和設(shè)定值的偏差來確定當(dāng)前的控制輸入。而預(yù)測控制不但利用當(dāng)前的和過去的偏差值，而且還利用預(yù)測模型來預(yù)估過程未來的偏差值，以滾動優(yōu)化確定當(dāng)前的最優(yōu)輸入策略。因此，從基本思想看，預(yù)測控制優(yōu)于PID控制。

1基本原理各類預(yù)測控制算法都有一些共同特點,歸結(jié)起來有三個基本特征,如圖1所示.

過程預(yù)測模型優(yōu)化計算在線校正參考軌線設(shè)定值yd

輸出y(k)yc(k+i)ym(k+i)

yr(k+i)u(k)

圖1預(yù)測控制的基本結(jié)構(gòu)(1).預(yù)測模型。預(yù)測控制需要一個描述系統(tǒng)動態(tài)行為的模型稱為預(yù)測模型。它應(yīng)具有預(yù)測功能，即能夠根據(jù)系統(tǒng)的現(xiàn)時刻的控制輸入以及過程的歷史信息，預(yù)測過程輸出的未來值。

脈沖響應(yīng)模型和階躍響應(yīng)模型等非參數(shù)模型,傳遞函數(shù)，狀態(tài)空間模型。

目前經(jīng)常采用易于在線辨識并能描述不穩(wěn)定過程的CARMA受控自回歸滑動平均模型(ControlledAuto-RegressiveMovingAverage,簡稱CARMA)和CARIMA受控自回歸積分滑動平均模型(ControlledAuto-RegressiveIntegratedMovingAverage,簡稱CARIMA)。（2）反饋校正。

在預(yù)測控制中，采用預(yù)測模型進行過程輸出值的預(yù)估只是一種理想的方式，對于實際過程，由于存在非線性、時變、模型失配和干擾等不確定因素，使基于模型的預(yù)測不可能準(zhǔn)確地與實際相符。因此，在預(yù)測控制中，通過輸出的測量值與模型的預(yù)估值進行比較，得出模型的預(yù)測誤差，再利用模型預(yù)測誤差來校正模型的預(yù)測值，從而得到更為準(zhǔn)確的將來輸出的預(yù)測值。正是這種由模型加反饋校正的過程，使預(yù)測控制具有很強的抗干擾和克服系統(tǒng)不確定的能力。（3）滾動優(yōu)化。

預(yù)測控制中的優(yōu)化與通常的離散最優(yōu)控制算法不同，不是采用一個不變的全局最優(yōu)目標(biāo)，而是采用滾動式的有限時域優(yōu)化策略。也就是說，優(yōu)化過程不是一次離線完成的，而是反復(fù)在線進行的，即在每一采樣時刻，優(yōu)化性能指標(biāo)只涉及從該時刻起到未來有限的時間，而到下一個采樣時刻，這一優(yōu)化時段會同時向前推移。事實上，預(yù)測控制的三個基本特征：預(yù)測模型，反饋校正和滾動優(yōu)化也不過是一般控制理論中模型、反饋和控制概念的具體表現(xiàn)形式。2.參考軌線

在預(yù)測控制中，考慮到過程的動態(tài)特性，為了使過程避免出現(xiàn)輸入和輸出的急劇變化，往往要求過程輸出y(k+i))沿著一條所期望的、平緩的曲線達(dá)到設(shè)定值yd。這條曲線通常稱為參考軌線。最廣泛采用的參考軌線為一階指數(shù)變化形式，可寫為

i=1,2,3…（3-1）式中其中Ts為采樣周期；T為參考軌跡的時間常數(shù)；y(k)為現(xiàn)時刻過程輸出；yd為設(shè)定值。

顯然，T越小，則越小，參考軌跡就能越快地達(dá)到設(shè)定值yd。是預(yù)測控制中的一個重要設(shè)計參數(shù)，它對閉環(huán)系統(tǒng)的動態(tài)特性和魯棒性都有重要作用。

3.在線滾動的實現(xiàn)方式

在預(yù)測控制中，通過求解優(yōu)化問題，可得到現(xiàn)時刻所確定的一組最優(yōu)控制，其中M為控制的時域長度。然而，對過程施加這組控制作用的方式有三種：（1）在現(xiàn)時刻k只施加第一個控制作用u(k)，等到下一個采樣時刻(k+1)，再根據(jù)采集到的過程輸出，重新進行優(yōu)化計算，求出新一組最優(yōu)控制作用，仍只施加第一個控制作用，如此類推，“滾動”式推進。（2）在現(xiàn)時刻k依次施加最優(yōu)控制作用組的前n個，等施加完后，再重新計算出一組新的最優(yōu)控制。（3）依次將k時刻計算出的M個最優(yōu)控制都施加完后，再計算一組最優(yōu)控制作用。

第一種施加方式是一種在線滾動式的實現(xiàn)方式，它可以有效的克服過程的一些不確定性因素，提高控制系統(tǒng)的魯棒性。

4.預(yù)測控制的優(yōu)良性質(zhì)對數(shù)學(xué)模型要求不高且模型的型式是多樣化的；能直接處理具有純滯后的過程；具有良好的跟蹤性能和較強的抗干擾能力；對模型誤差具有較強的魯棒性。目前應(yīng)用最可泛的先進控制技術(shù)！

10.3預(yù)測控制設(shè)計

10.3.1.模型算法控制（MAC）

模型算法控制(ModelAlgorithmicControl簡稱MAC)是基于脈沖響應(yīng)模型的預(yù)測控制，又稱模型預(yù)測啟發(fā)式控制（MPHC）。適用于漸進穩(wěn)定的線性過程。MAC控制算法包括預(yù)測模型,參考軌跡,反饋(在線)校正,滾動優(yōu)化等部分組成。

(1).預(yù)測模型

MAC的預(yù)測模型是采用脈沖響應(yīng)模型。

j=1,2……p(3-2)p稱之為預(yù)測步長

(2).反饋校正為了克服擾動和模型失配等因素對模型預(yù)測值的影響，采用當(dāng)前的過程輸出的測量值與模型的計算值進行比較，用其差來修正模型輸出的預(yù)估值。（3-3）式中y(k)為當(dāng)前時刻k的測量值。

(3)設(shè)定值與參考軌跡假定設(shè)定值為yd。通常取式（3-1）的一階指數(shù)變化形式，則有

j=1,2……p(4).最優(yōu)控制作用設(shè)優(yōu)化控制的目標(biāo)函數(shù)為

（3-4）

U(k),u(k+1),……U(k+M-1)M為控制步長對于無約束時的上述優(yōu)化可用最小二乘法求解。

(5)MAC在實施中應(yīng)注意的若干問題

※脈沖響應(yīng)系數(shù)長度N的選擇

N的選擇顯然與采樣周期有關(guān)，對于給定的過程，采樣周期短，則N會相應(yīng)的增大。通?？蛇xN=20~60為宜。

※輸出預(yù)估時域長度P的選擇通常P越大，預(yù)測控制的魯棒性就越強。但相應(yīng)的計算量和存儲量也增大。一般，P選擇等于過程單位階躍響應(yīng)達(dá)到其穩(wěn)態(tài)值所需過渡時間的一半所需的采樣次數(shù)。

※控制時域長度M的選擇

M越大，系統(tǒng)的魯棒性也就越強。但是為了避免優(yōu)化過程的尋優(yōu)困難，M不宜選得太大，一般M取小于10為宜。

※參考軌跡的收斂參數(shù)的選擇

大，則預(yù)測控制的魯棒性強，但導(dǎo)致閉環(huán)系統(tǒng)的響應(yīng)速度變慢。相反，若過小，則過渡過程較易出現(xiàn)超調(diào)與振蕩。因此，的選擇應(yīng)全面考慮過程的非線性、模型誤差等大小以及閉環(huán)系統(tǒng)相應(yīng)的動態(tài)要求。通常采用分段取值的試差方法?！`差權(quán)矩陣Q的選擇

對于qi的取值是為了使控制系統(tǒng)穩(wěn)定，對純滯后部分控制作用是無能為力的，在這些時刻,取qi=0；其它時刻，取qi=1?！刂茩?quán)矩陣R的選擇

在整定中，當(dāng)控制量變化太大時，可先置r=0，待系統(tǒng)穩(wěn)定且滿足要求后則加大r值。事實上，只要取一個很小的r值，就足以使控制量的變化趨于平緩。10.3.2.動態(tài)矩陣控制

動態(tài)矩陣控制（DynamicMatrixControlDMC）是基于階躍響應(yīng)模型的一種預(yù)測控制算法，它是由Culter提出來的一種有約束多變量優(yōu)化控制算法。它采用工程上易于測試的階躍響應(yīng)模型，算法比較簡單，計算量較少，魯棒性較強，適用于純滯后、開環(huán)漸近穩(wěn)定的非最小相位移系統(tǒng)。近年來已在化工、煉油、石油化工、冶金等企業(yè)中得到成功應(yīng)用，已有商品化軟件出售。DMC算法包含預(yù)測模型、在線反饋校正、滾動優(yōu)化等幾部分。10.3.3.廣義預(yù)測控制

廣義預(yù)測控制（GeneralizedPredictiveControl簡稱GPC）考慮過程隨機噪音,采用易于在線辨識并能描述不穩(wěn)定過程的CARMA受控自回歸滑動平均模型和CARIMA受控自回歸積分滑動平均模型。

10.3.4.預(yù)測控制與PID串級控制

預(yù)測控制雖然有較快的跟蹤性能，并對模型失配有較強的魯棒性。但它的抗干擾性卻比不上傳統(tǒng)的PID控制，這是因為預(yù)測控制一般采樣周期較大1—5min,對隨機突發(fā)性干擾難于及時克服。為此一般采用預(yù)測控制與PID串級控制。10.3.4預(yù)測控制軟件包

目前，國外已經(jīng)形成許多以預(yù)測控制為核心思想的先進控制商品化軟件包，主要有：美國DMC公司的DMC,Setpoint公司的IDCOM-M、SMCA,Honeywellprofimatics公司的RMPCT,Aspen公司的DMCPLUS，法國Adersa公司的PFC等成功應(yīng)用于我國石油化工中的催化裂化、常減壓、連續(xù)重整、延遲焦化、聚丙烯等許多重要裝置。

10..4.1預(yù)測控制軟件包的發(fā)展

(1)第一代模型預(yù)測控制技術(shù)第一代模型預(yù)測控制技術(shù)以IDCOM和DMC為代表，主要處理無約束過程的預(yù)測控制。

(2)第二代模型預(yù)測控制技術(shù)

QDMC算法可以被稱為是第二代預(yù)測控制軟件包，它采用二次規(guī)劃方法（QP）求解，可以系統(tǒng)地處理輸入、輸出約束問題。

QDMC在實際應(yīng)用發(fā)生了新問題，由于系統(tǒng)受外界干擾，可能會造成QP無可行解的情況；系統(tǒng)輸入輸出可能會失效而丟失，這就產(chǎn)生了自由度可控制結(jié)構(gòu)變化問題；容錯能力擬待提高，需要處理子系統(tǒng)病態(tài)問題；控制要求向多樣化和復(fù)雜化發(fā)展，用單目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)系數(shù)來表示所有的控制要求是非常困難的。(3)第三代模型預(yù)測控制技術(shù)

為了解決無可行解的問題，控制結(jié)構(gòu)能隨情況發(fā)生變化，能使用于過程具有不尋常動態(tài)特性以及更高的品質(zhì)要求，開發(fā)第三代MPC，主要有：IDCOM-M，多變量DMC，SMCA等控制軟件包。主要特點是：處理約束的多變量、多目標(biāo)、多控制模式和基于模型預(yù)測的最優(yōu)控制器。

(4).第四代模型預(yù)測控制技術(shù)

它們的特征是：基于Windows的圖形用戶界面；采用多層優(yōu)化，以實現(xiàn)不同等級目標(biāo)控制；采用靈活的優(yōu)化方法；直接考慮模型不確定性(魯棒控制設(shè)計)；改進的辨識技術(shù)等。主要代表產(chǎn)品有DMC-pllus,RMPCT等。10.4.2IDCOM-M控制器

IDCOM-M控制器是一個多變量、多目標(biāo)、基于模型的預(yù)測控制器。主要特點是：采用脈沖響應(yīng)模型，具有可控性分析功能，能避免病態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)生；采用多個目標(biāo)函數(shù)，先進行被控變量CV’S的設(shè)定值優(yōu)化，然后在保證其優(yōu)化結(jié)果的基礎(chǔ)上操縱變量MV’S的IRV優(yōu)化；約束可以是“硬”約束或“軟”約束?！坝病焙汀败洝奔s束都有優(yōu)化級的定義。

被控變量的控制要求有設(shè)定值和區(qū)域限制二種類型，這二種類型是不相容的，一個CV要么有設(shè)定值要求，要么有區(qū)域限制要求。區(qū)域限制還分為“硬”區(qū)間限制和“軟”區(qū)間限制

操縱變量的控制要求有三種：

第一種是MV的位置約束和變化速率(rate-of-change,簡稱ROC)約束,這是MV的“硬”約束，控制器必須嚴(yán)格遵守而不能違背的。如果這二種約束有沖突時，ROC約束的優(yōu)先級比位置約束的優(yōu)先級高。第二種是MV的理想靜態(tài)值(IdealRestingValue簡稱IRV),只有在系統(tǒng)有多余的自由度時才考慮MV的IRV要求。第三種是MV的線性經(jīng)濟函數(shù)(lineareconomicfunction,簡稱LEF),這與IRV相似，只有在系統(tǒng)有多余自由度時才考慮。

從輸入輸出變量數(shù)目的關(guān)系看系統(tǒng)可以分為三類：胖系統(tǒng)操縱變量MV數(shù)目大于被控變量CV數(shù)，這時候要使被控變量保持在設(shè)定值，操縱變量的解不是唯一的。因此尚可考慮操作優(yōu)化的要求，得出理想設(shè)定值IRV，使系統(tǒng)的經(jīng)濟效益更高；方系統(tǒng)操縱變量MV數(shù)目等于被控變量CV數(shù)，這時候沒有多余的自由度，解是唯一的；瘦系統(tǒng)操縱變量MV數(shù)目小于被控變量CV數(shù)，此時構(gòu)成了矛盾方程，要使所有被控變量都保持在設(shè)定值，往往是無法做到的。

系統(tǒng)的胖與瘦是會轉(zhuǎn)化的，例如，當(dāng)某些操縱變量達(dá)到約束邊界而不能再調(diào)整時，胖系統(tǒng)就有可能變?yōu)榉较到y(tǒng)。當(dāng)某些被控變量拉回到約束區(qū)間內(nèi)時，被控變量可以減少，瘦系統(tǒng)就有可能變?yōu)榉较到y(tǒng)。IDCOM-M控制器的一個主要特點是其采用分層方法來處理控制要求與經(jīng)濟指標(biāo)之間關(guān)系的。使用二個獨立的目標(biāo)函數(shù)，第一個目標(biāo)函數(shù)是針對輸出變量控制要求的，第二個目標(biāo)函數(shù)是針對輸入變量控制要求的。IDCOM-M控制器首先考慮第一個目標(biāo)函數(shù)，即先控制每一個CV到它的設(shè)定值或在它的區(qū)間限制內(nèi)。它受到輸入“硬”約束和輸出的“硬”約束限制，系統(tǒng)輸出要求盡量接近期望值，期望值來自參考軌跡，參考軌跡的時間常數(shù)決定系統(tǒng)閉環(huán)響應(yīng)時間。如果滿足第一個目標(biāo)函數(shù)的解非唯一，那么系統(tǒng)還有多余的自由度，則可以考慮第二個目標(biāo)函數(shù)。求解第二個目標(biāo)函數(shù)時要引入等式約束，以保證第一個目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化結(jié)果不受影響。第二個目標(biāo)函數(shù)的求解就可以使輸入值接近IRV或使LEF最大或最小，以取得更大經(jīng)濟效益。IDCOM-M控制器產(chǎn)生后，在石油、化工、電力等廣大領(lǐng)域取得了許多成功的應(yīng)用，獲得了巨大的經(jīng)濟效益，使得IDCOM-M控制器成為世界上最著名的預(yù)測控制軟件之一。

10.4.3多變量DMC控制器技術(shù)

主要特證是：具有完善的多變量動態(tài)過程模型辨識軟件；能有效的處理大規(guī)模復(fù)雜控制問題；能容易地處理大純滯后及大的時間常數(shù)過程；應(yīng)用線性規(guī)劃原理來實現(xiàn)經(jīng)濟性能指標(biāo)的最優(yōu)化；采用操縱變量經(jīng)濟性能指標(biāo)線性規(guī)劃以及被控變量相對重要分析原理，控制器能很容易地處理操縱變量多于被控變量或被控變量多于操縱變量的情形；約束條件處理，控制器能考慮在整個動態(tài)響應(yīng)區(qū)間內(nèi)被控變量和操縱變量的約束；

DMC控制軟件中的DMI動態(tài)矩陣辨識軟件可用于高達(dá)60個獨立變量、120個被控變量的復(fù)雜相關(guān)多變量系統(tǒng)。與傳統(tǒng)辨識方法不同，DMI最大特點是能在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下進行現(xiàn)場裝置試驗。在動態(tài)特性測試期間，過程不需處于穩(wěn)態(tài)。操作人員可調(diào)節(jié)任何操縱變量以使生產(chǎn)產(chǎn)品符合規(guī)格。

DMC控制軟件包中的DMC控制器是最有效的高級過程控制較件之一。它主要由預(yù)測模塊、線性規(guī)劃（約束處理和經(jīng)濟性能指標(biāo)優(yōu)化）模塊以及最優(yōu)控制作用計算模塊組成。DMC還有動態(tài)加權(quán)及在線整定功能。10.4.4先進控制軟件SMCA

控制器組態(tài)

動態(tài)測試

DCS

離線仿真

模型辨識軟件

工藝計算軟件包

實時數(shù)據(jù)平臺I/O接口多變量預(yù)估控制器多變量預(yù)估控制軟件包模型辨識軟件包1.各個功能塊簡介

模型辨識軟件包收集生產(chǎn)過程的動態(tài)測試數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行分析處理，利用辨識算法獲得用于多變量預(yù)估控制的動態(tài)過程模型。

實時數(shù)據(jù)平臺對連續(xù)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析處理和其它信息管理任務(wù)，為生產(chǎn)過程的實時控制和工藝計算提供實時數(shù)據(jù)支持。

工藝計算軟件包實時計算分餾塔等設(shè)備的各種工藝數(shù)據(jù)和某些產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)過程的實時控制提供不可測和無延遲的被控變量實際值，以提高控制性能。

多變量預(yù)估控制軟件包為過程模型組態(tài)。對控制器進行離線仿真，并在獲得滿意結(jié)果后，用相應(yīng)的控制器對生產(chǎn)過程進行實時控制。2.SMCA的控制策略

SMCA的多變量預(yù)估控制器是基于過程模型預(yù)估的、以分層方式處理多個相互矛盾的控制目標(biāo)的多目標(biāo)、多控制算法控制器。目標(biāo)值的優(yōu)化

在MVs的數(shù)量<CVs的數(shù)量情況下，控制器無法把各個CV都調(diào)到設(shè)定值上，采用加權(quán)最小方差算法。用戶可以通過調(diào)整加權(quán)因子使得在系統(tǒng)自由度不足時，CV變量的偏差合理分布。優(yōu)化算法如下：

min∑(Yi-Yd)2Wi2Yd為變量目標(biāo)值Wi為加權(quán)因子

在MVs的數(shù)量>CVs的數(shù)量的情況下，系統(tǒng)除了能把所有CV都調(diào)到設(shè)定值上之外，還可使部分的MV滿足它的性能指標(biāo),使得部分MV盡可能接近IRV值或減少MV的變化，這就是優(yōu)化。這是控制器的經(jīng)濟目標(biāo)，使某些MV在它的經(jīng)濟運行點或接近它的經(jīng)濟運行點上運行，是取得經(jīng)濟效益的手段之一。10.4.5DMCplus控制軟件包

AspenTech公司結(jié)合DMC和Setpoint公司的的多變量控制技術(shù)推出了DMCplus控制軟件包。主要特點是:過程模型辨識;處理約束;經(jīng)濟指標(biāo)優(yōu)化;能處理大型控制問題。DMCplus控制軟件包可以用簡單的步驟來構(gòu)造控制器?？刂破魇褂贸晒εc否取決于工程師對該工藝過程和其約束條件的理解程度。對工藝過程和其約束情況的理解對正確選擇操縱變量、擾動變量以及被控變量是非常重要的。DMCplus控制器通過減少過程擾動的影響而獲得平穩(wěn)操作以及使對象始終工作在最優(yōu)工作點來獲得最大的經(jīng)濟效益。

10.4.6.

Honeywell先進控制的技術(shù)包括：實時數(shù)據(jù)庫平臺PHD

分餾塔工藝計算軟件包FractionatorToolkit

中間調(diào)節(jié)控制器IRC

多變量控制器RMPC

工藝計算結(jié)果的化驗室數(shù)據(jù)校正軟件LABUPD等。

1.實時數(shù)據(jù)庫平臺PHDPHD(ProcessHistoryDatabase)是Honeywell公司過程歷史數(shù)據(jù)庫的簡稱，在先進控制系統(tǒng)中用作實時數(shù)據(jù)平臺，主要實現(xiàn)兩大功能：與DCS實時數(shù)據(jù)通訊；為上位機的應(yīng)用程序提供處理過的高可靠性數(shù)據(jù)，整個軟件在NT環(huán)境下運行。

2.分餾工藝計算軟件包分餾塔工藝計算主要包括以下計算：Reid蒸氣壓；塔內(nèi)氣相和液相計算；ASTMD86餾程計算；冰點計算；傾點計算；壓力補償溫度；閃點計算。3.化驗數(shù)據(jù)校正為保證控制器能正確地對裝置進行控制，作為受控變量的產(chǎn)品質(zhì)量計算值，必須具備一定的準(zhǔn)確性，因此有必要對工藝計算結(jié)果定期進行校正?；炇倚Ｕ幕舅枷胧且圆蓸訒r刻的化驗值為準(zhǔn)，與計算的平均值進行比較，推算出兩者之間的偏差(稱為BIAS)，并把該值按一定速率在線地作用于以后的計算結(jié)果，從而得到一個修正后的產(chǎn)品質(zhì)量計算。在操作相對平穩(wěn)時，使用修正后的產(chǎn)品質(zhì)量計算作為受控變量，基本滿足先進控制的要求。4.中間控制器

4.1.加熱爐支路平衡控制加熱爐支路平衡控制有兩部分功能：其一是在保證加熱爐總進料不變的條件下，以溫度均衡為原則，通過重新分配支路流量，使支路出口溫度的極差最小，從而達(dá)到提高操作平穩(wěn)性，延長爐管使用壽命的目的；其二是根據(jù)人工輸入的處理量目標(biāo)值，在支路流量有調(diào)節(jié)余地的條件下，按PID算法逐步提降總進料量，使其最終達(dá)到