先進(jìn)控制在過程工業(yè)的應(yīng)用

先進(jìn)控制在過程工業(yè)的應(yīng)用Applicationofadvancedprocesscontrolinprocessindustry摘要：隨著現(xiàn)代控制理論的迅速發(fā)展，各種先進(jìn)控制策略、方法和技術(shù)已開始在流程工業(yè)中廣泛應(yīng)用，其中魯棒控制軟測量技術(shù)，模糊控制都是精化，預(yù)測工業(yè)控制的重要手段。本文舉例說明了先進(jìn)控制技術(shù)在各種過程工業(yè)中的應(yīng)用，簡述了先進(jìn)控制技術(shù)的優(yōu)點，在分析工業(yè)過程特點的基礎(chǔ)上，總結(jié)了工業(yè)過程先進(jìn)控制的發(fā)展現(xiàn)狀，闡述了控制器參數(shù)整定和模型預(yù)測控制的基本概念和內(nèi)容。關(guān)鍵詞：工業(yè)過程；先進(jìn)控制；模型預(yù)測控制；自適應(yīng)控制；魯棒控制；智能控制；軟測量技術(shù)；內(nèi)?？刂疲幌冗M(jìn)控制軟件Abstract：Withtherapiddevelopmentofmoderncontroltheory，someadvancedprocesscontrolstrategies，methodsandtechnologyhasbeenwidelyappliedinprocessindustry，therobustcontrolsoftmeasurementtechniqueandfuzzycontrolarerefined，predictionofindustrialcontrolisanimportantmeansof.Thepaperillustratestheadvancedcontroltechnologyintheprocessofindustrialapplication，theadvantagesofadvancedcontroltechnologyintheanalysis，basedonthecharacteristicsofindustrialprocess，summedupthedevelopmentofadvancedcontrolofindustrialprocess，elaboratedthecontrollerparametertuningandmodelpredictivecontrolofthebasicconceptandcontentof.Keywords：Industrialprocess；advancedcontrol;modelpredictivecontrol;adaptivecontrol;robustcontrol;intelligentcontrol;softmeasurement;internalmodelcontrol;advancedcontrolsoftware

一．前言什么是先進(jìn)控制（AdvancedProcessControl，簡稱APC）先進(jìn)控制是對那些不同于常規(guī)控制，并具有比常規(guī)PID控制更好的控制效果的控制策略的統(tǒng)稱，而非專指某種計算機(jī)控制算法。但至今對先進(jìn)控制還沒有嚴(yán)格的、統(tǒng)一的定義。盡管如此，先進(jìn)控制的任務(wù)卻是明確的，它是用來處理那些采用常規(guī)控制效果不好，甚至無法控制的復(fù)雜工業(yè)過程控制的問題。通過實施先進(jìn)控制，可以改善過程動態(tài)控制的性能、減少過程變量的波動幅度，使之能更接近其優(yōu)化目標(biāo)值，從而使生產(chǎn)裝置在接近其約束邊界的條件下運行，最終達(dá)到增強(qiáng)裝置運行的穩(wěn)定性和安全性、保證產(chǎn)品質(zhì)量的均勻性、提高目標(biāo)產(chǎn)品收率、增加裝置處理量、降低運行成本、減少環(huán)境污染等目的。現(xiàn)代復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程，通過實施先進(jìn)控制，可以大大提高工業(yè)生產(chǎn)過程操作和控制的穩(wěn)定性。先進(jìn)控制，內(nèi)容豐富，涵蓋面廣，包括預(yù)測控制、自適應(yīng)控制、魯棒控制、智能控制和軟測量技術(shù)等。二．模型預(yù)測控制模型預(yù)測控制是一種基于模型的閉環(huán)優(yōu)化控制策略，已在煉油、化工、冶金和電力等復(fù)雜工業(yè)過程控制中得到廣泛的應(yīng)用。模型預(yù)測控制具有控制效果好、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點，可有效地克服過程的不確定性、非線性和關(guān)聯(lián)性，并能方便處理過程被控變量和操縱變量中的各中約束。模型預(yù)測控制是一類產(chǎn)生于20世紀(jì)70年代的計算機(jī)控制算法。與傳統(tǒng)的PID控制算法不同，模型預(yù)測控制不但利用當(dāng)前時刻和過去時刻輸出測量值與設(shè)定值的偏差，而且還利用預(yù)測模型來預(yù)估過程未來的偏差值，采用滾動優(yōu)化的方法確定當(dāng)前的最優(yōu)控制作用。模型預(yù)測控制的基本步驟是預(yù)測模型建模、滾動優(yōu)化和反饋校正。其代表性的控制算法有動態(tài)矩陣控制（DMC）、模型算法控制（MAC）和廣義預(yù)測控制（GPC）。動態(tài)矩陣控制（DMC）算法是一種基于對象階躍響應(yīng)的預(yù)測控制算法，它適用于漸近穩(wěn)定的線性對象。對于弱非線性對象，可在工作點附近作線性化處理后應(yīng)用DMC。作為一種有約束的多變量優(yōu)化控制算法，DMC在1974年在美國殼牌石油公司得到應(yīng)用。此后，它被廣泛用于煉油、石化、化工、造紙等領(lǐng)域。模型算法控制（MAC，又稱為模型預(yù)測啟發(fā)控制MPHC）誕生于20世紀(jì)70年代后期，它是基于對象脈沖響應(yīng)的一種預(yù)測控制算法，適用于漸近穩(wěn)定的線性對象。MAC算法以控制變量的變化量（即△u）為輸入控制量，在控制算法中包含了數(shù)字積分環(huán)節(jié)，故即使發(fā)生模型失配，該算法仍可以實現(xiàn)無穩(wěn)態(tài)偏差控制。MAC（MPHC）在鍋爐、精餾塔等的控制中獲得了成功應(yīng)用。廣義預(yù)測控制（GPC）是在自適應(yīng)控制的研究中發(fā)展起來的一類預(yù)測控制算法。GPC算法基于可控自回歸滑動平均模型或可控自回歸積分滑動平均模型，采用多步預(yù)測優(yōu)化策略，利用在線辨識和校正機(jī)制增強(qiáng)了控制系統(tǒng)的魯棒性。GPC算法不僅適用于開環(huán)穩(wěn)定的最小相位系統(tǒng)，而且可用于非最小相位系統(tǒng)、變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)和時滯系統(tǒng)。當(dāng)前，預(yù)測控制的研究范圍主要涉及到以下方面，(1)對現(xiàn)有基本算法作修正。如引入擾動觀測器，采用變反饋校正系數(shù)等。(2)單變量到多變量的推廣。把只適合于穩(wěn)定對象的算法推廣到非自衡系統(tǒng)，把預(yù)測控制的應(yīng)用范圍推廣到非線性及分布參數(shù)系統(tǒng)。(3)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的選取。如采用最小方差的目標(biāo)函數(shù)、二范數(shù)的目標(biāo)函數(shù)、無窮范數(shù)的目標(biāo)函數(shù)等。(4)預(yù)測模型的選取。尤其是在非線性預(yù)測控制中，非線性預(yù)測控制要比線性預(yù)測控制復(fù)雜得多。因而，目前研究主要集中在特殊的非線性模型，如Wiener模型，Bilinear模型、廣義Hammerstein模型、Volterra模型等。(5)引入大系統(tǒng)方法，實現(xiàn)遞階或分散的控制算法。(6)將基本控制算法與先進(jìn)的控制思想與結(jié)構(gòu)相結(jié)合，如自適應(yīng)預(yù)測控制、模糊預(yù)測控制、魯捧預(yù)測控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控等。目前，預(yù)測控制的應(yīng)用幾乎遍及各個工業(yè)領(lǐng)域，如：煉油、石化、化工、造紙、天然氣、礦冶、食品加工、爐窯、航空、汽車等。其中全世界采用了以預(yù)測控制為核心的先進(jìn)控制算法已經(jīng)超過5000多例。國外著名的控制工程公司都開發(fā)研制了各自的商品化軟件。預(yù)測控制的軟件產(chǎn)品至今已走過了三代。第一代產(chǎn)品主要以Adersa公司的IDCOM和ShellOil公司的DMC為代表，可處理無約束的預(yù)測控制問題。第二代以ShellOil公司的QDMC為代表，它增加了處理輸入輸出有約束的多變量對象的技術(shù)。而目前的第三代產(chǎn)品，主要有Aspen公司的DMCplus和Honeywell公司的RMPCT，以及浙大中控軟件公司的Adcon等，都已在煉油、化工、石化等工業(yè)生產(chǎn)過程中應(yīng)用。三．自適應(yīng)控制自適應(yīng)控制的研究對象是具有一定程度不確定性的系統(tǒng)。面對客觀上存在的各種不確定因素，自適應(yīng)控制系統(tǒng)能在對象運行過程中，通過不斷地測量系統(tǒng)輸入、狀態(tài)、輸出或性能指標(biāo)，逐漸獲得過程內(nèi)部信息，然后對給定的評價指標(biāo)和按一定的設(shè)計方法作出控制決策（更新控制器的結(jié)構(gòu)、參數(shù)或修正控制作用）。自適應(yīng)控制對模型和擾動的先驗知識依賴程度較低。目前比較成熟的自適應(yīng)控制系統(tǒng)可分為兩大類，一類是模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)（ModelReferenceAdaptiveSystem，MRAS）；另一類是自校正調(diào)節(jié)器控制系統(tǒng)（Self-TuningRegulatorControlSystem，STRCS）。模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)由參考模型、被控對象、反饋控制器和調(diào)整控制器參數(shù)的自適應(yīng)機(jī)構(gòu)等部分組成，如圖1所示。從中可知，這類控制系統(tǒng)包含內(nèi)外兩個環(huán)路。內(nèi)環(huán)是由被控對象和控制器組成的普通反饋回路，而控制器的參數(shù)則由外環(huán)調(diào)整。參考模型的輸出ym就是對象輸出y的期望值。自適應(yīng)機(jī)構(gòu)由系統(tǒng)輸出響應(yīng)y(t)與模型輸出響應(yīng)ym(t)的偏差信號e(t)驅(qū)動。圖1模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖自校正調(diào)節(jié)器控制系統(tǒng)由被控對象、對象參數(shù)估計器、控制器參數(shù)計算機(jī)構(gòu)和可調(diào)控制器組成，如圖2所示。和模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)相似，自校正調(diào)節(jié)器控制系統(tǒng)的內(nèi)環(huán)包括被控制對象和一個普通的線性反饋控制器，控制器的參數(shù)由外環(huán)調(diào)節(jié)；但自校正調(diào)節(jié)器控制系統(tǒng)的外環(huán)由一個對象模型參數(shù)估計器和一個控制器參數(shù)計算機(jī)構(gòu)所組成。參數(shù)估計器對被控對象進(jìn)行在線參數(shù)估計；控制器參數(shù)計算機(jī)構(gòu)根據(jù)對象模型參數(shù)估計值，按一定的設(shè)計準(zhǔn)則獲得新的控制器參數(shù)，并把這些參數(shù)賦給可調(diào)參數(shù)控制器；后者再根據(jù)設(shè)定值r和系統(tǒng)輸出y的偏差確定控制量u，使整個系統(tǒng)達(dá)到預(yù)期的控制效果。自適應(yīng)控制技術(shù)首先用于飛機(jī)的自動駕駛。飛行器的動態(tài)特性取決于許多環(huán)境參數(shù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，如動態(tài)氣壓、高度、質(zhì)量、阻尼板位置等。在不同環(huán)境下，這些參數(shù)可能在相當(dāng)大的范圍內(nèi)變化。對這類工作環(huán)境復(fù)雜、參數(shù)幅度變化大的被控對象，自適應(yīng)控制盡顯優(yōu)越性。如今，自適應(yīng)控制技術(shù)的應(yīng)用幾乎遍及所有領(lǐng)域，如機(jī)器人研制、導(dǎo)彈制導(dǎo)、磁懸浮列車機(jī)械制動系統(tǒng)、衛(wèi)星天線跟蹤指向控制、汽車懸架控制、水泥生料磨機(jī)化學(xué)成分控制、連鑄結(jié)晶器液位控制系統(tǒng)和精餾塔控制，等等。四．魯棒控制實際控制對象一般很難用精確的數(shù)學(xué)模型描述。魯棒控制基于被控對象的不確定性和不完全信息建模，再根據(jù)該模型設(shè)計能夠滿足期望性能指標(biāo)的控制器。魯棒控制的基本理論包括H∞控制理論和μ理論。H∞控制理論就是在H∞空間通過某些性能指標(biāo)的無窮范數(shù)優(yōu)化而獲得具有魯棒性能控制器的一種控制理論。H∞控制理論為多輸入多輸出且具有模型攝動的系統(tǒng)提供了一種頻域魯棒控制器設(shè)計方法。對于非結(jié)構(gòu)不確定性系統(tǒng)，H∞魯棒控制器可以設(shè)計得相當(dāng)精確。μ理論是研究動態(tài)不確定性魯棒控制的結(jié)構(gòu)奇異值理論。μ理論將一個具有回路多點獨立的有界范數(shù)攝動化為塊對角攝動結(jié)構(gòu)，然后給出判斷系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定的充要條件。μ理論不但能有效地、無保守性地判斷“最壞情況”下攝動的影響，而且當(dāng)存在不同表達(dá)形式的結(jié)構(gòu)不確定性情況下仍然能夠分析控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性和魯棒性能問題。由于魯棒控制理論處理不確定系統(tǒng)的優(yōu)越性，已經(jīng)在航空、航天、航海、化工、冶金等領(lǐng)域得到了應(yīng)用，如飛機(jī)著陸控制、飛機(jī)運動控制、機(jī)器人軌跡跟蹤、機(jī)器人兩自由度柔性關(guān)節(jié)控制、電力系統(tǒng)非線性自抗擾勵磁控制、水下熱動力系統(tǒng)控制、工業(yè)過程魯棒PID控制器等等。五．智能控制智能控制是控制理論發(fā)展的高級階段，它是人工智能、運籌學(xué)和自動控制三者的交叉。有代表性的智能控制包括專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊邏輯控制等。(1)專家控制專家系統(tǒng)是應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個應(yīng)用領(lǐng)域的一個或多個人類專家提供的知識和經(jīng)驗進(jìn)行的推理、判斷和決策，其一般如圖3所示。人機(jī)接口、解釋機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、知識獲取、知識庫和推理機(jī)是專家系統(tǒng)的基本組成部分。其中數(shù)據(jù)庫用于存儲有關(guān)事實及推理結(jié)果；知識庫用于存儲相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业膶ｉT知識；推理機(jī)模擬專家的推理方法和技巧。專家系統(tǒng)通過人機(jī)接口與用戶交換信息，輸入數(shù)據(jù)和待解問題，輸出推理過程和結(jié)構(gòu)等。知識獲取的基本任務(wù)是把知識輸入到知識庫中，并負(fù)責(zé)維持知識的一致性及完整性。推理機(jī)首先根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實和知識庫中的專家知識以一定的推理方法進(jìn)行推理，并在推理過程中不斷更新數(shù)據(jù)庫，直到最后得出結(jié)論。解釋機(jī)構(gòu)跟蹤并記錄推理過程，當(dāng)用戶提出詢問需要給出解釋時，它將根據(jù)問題的要求分別做相應(yīng)的處理，最后把解答用約定的形式通過人機(jī)接口輸出給用戶。圖2專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)1980年以后，專家系統(tǒng)應(yīng)用報道逐漸增多，如抗生素發(fā)酵過程專家控制系統(tǒng)，提高了控制精度，降低了生產(chǎn)成本；提出了一種工業(yè)聚酯裝置開停車過程輔助專家控制系統(tǒng)；在分析了鏈條爐工藝特性的基礎(chǔ)上提出了一套專家控制系統(tǒng)并得以實施；研制了水泥回轉(zhuǎn)窯實時專家控制系統(tǒng)；開發(fā)了鍋爐專家控制系統(tǒng)；開發(fā)了一種面向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的專家控制平臺；將專家控制系統(tǒng)應(yīng)用于石油鉆井工程；則設(shè)計了一套乙烯精餾塔壓差實時專家控制系統(tǒng)。(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量人工神經(jīng)元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)元則是非線性映射函數(shù)。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有感知器網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、Boltzmann機(jī)、CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制方法，適用于那些具有不確定性、非線性且無模型可資利用的控制對象，它具有較強(qiáng)的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)的不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂?、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)評判控制等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制已在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用。神經(jīng)控制以其獨特的優(yōu)點受到控制界的關(guān)注并得到了廣泛的應(yīng)用，這主要來自以下三方面的動力：①處理越來越復(fù)雜系統(tǒng)的需要；②實現(xiàn)越來越高設(shè)計目標(biāo)的需要；③越來越不確定情況下進(jìn)行控制的需要。20世紀(jì)80年代以來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又有了重大突破，人們提出了許多功能強(qiáng)大的神經(jīng)元模型和各種有效的算法并促進(jìn)了它的應(yīng)用。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在對象建模、系統(tǒng)辨識、參數(shù)估計、自適應(yīng)控制、預(yù)測控制、容錯控制、故障診斷、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯、遺傳算法、專家系統(tǒng)、小波分析結(jié)合、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方向已成為新的研究熱點。Hsu采用Kohonen自組織特性映射方法實現(xiàn)了短負(fù)荷預(yù)測中的負(fù)荷類型識別將遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于化工過程多步預(yù)測；給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尼羅河水流量多步預(yù)測；提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的電弧爐系統(tǒng)；Bongards等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器和模糊控制器相結(jié)合用于污水處理;采用并行結(jié)構(gòu)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于套管式化學(xué)反應(yīng)釜控制。另外，就目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用來說，它在控制系統(tǒng)的建模、辨識和控制中都獲得了廣泛的應(yīng)用。主要有：①系統(tǒng)辨識：通過多層前饋網(wǎng)絡(luò)能夠提供非線性被控對象的直接逆向模型。②充當(dāng)各類控制器：如監(jiān)督控制、直接逆?？刂?、模型參考控制、內(nèi)?？刂?、預(yù)測控制、自適應(yīng)控制、非模型控制等。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人運動學(xué)控制、動力學(xué)控制和路徑規(guī)劃等方面也有廣泛的應(yīng)用。六．模糊控制1965年，Zadeh教授最早提出模糊集合的概念，從而突破了經(jīng)典集合論中屬于或不屬于的絕對關(guān)系，標(biāo)志著模糊數(shù)學(xué)的誕生。模糊控制是應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)理論，對一些無法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的過程進(jìn)行有效的控制。基本的模糊系統(tǒng)包括模糊化處理、模糊推理和非模糊化控制三個環(huán)節(jié)。在模糊推理面，Takagi和Subeno通過使用最小二乘法近似做出了貢獻(xiàn)。在非模糊化方面，相繼出現(xiàn)了最大隸屬度值法、面積平均法、重心法、最大隸屬度平均值法等。在應(yīng)用方面，1974年，Mamdani首次將模糊控制應(yīng)用到蒸汽機(jī)和鍋爐的控制，取得了滿意的效果。1980年，Holmblad和Ostergaard將模糊控制成功地安裝到水泥窯爐上，并開發(fā)了第一個商品化模糊控制器。1985年，AT&T貝爾實驗室的Togai和Watanabe設(shè)計出第一塊模糊邏輯芯片。1987年，Omron公司研制出第一代模糊微處理機(jī)Yamakawa設(shè)計了高速模糊控制器硬件系統(tǒng)。進(jìn)入90年代，日本推出了大量采用模糊控制的家用電器。不少儀表商已經(jīng)將模糊控制作為DCS的一個模塊。目前，美國國家航空與航天局正考慮將模糊控制技術(shù)應(yīng)用到航空系統(tǒng)。國際原子能機(jī)構(gòu)和工業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)機(jī)構(gòu)也準(zhǔn)備將模糊控制技術(shù)應(yīng)用到大型系統(tǒng)高速推理上。模糊控制是基于模糊邏輯，模仿人類控制經(jīng)驗和知識的一種智能控制。模糊控制器主要由模糊化、知識庫、模糊推理和解模糊化四部分組成，如圖4所示。圖4模糊控制器的基本框架模糊化部分的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊量。知識庫包括了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識和要求的控制目標(biāo)。它通常由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫兩部分組成。數(shù)據(jù)庫主要包括各語言變量的隸屬度函數(shù)、尺度變換因子以及模糊空間的分級數(shù)等。規(guī)則庫是由用模糊語言變量表示的一系列控制規(guī)則組成的。它反映了控制專家的經(jīng)驗和知識。模糊推理是模糊控制器的核心，它模擬人基于模糊概念推理的行為。解模糊化的作用是將模糊推理得到的模糊控制量變換為實際用于控制的精確量。模糊控制在工業(yè)生產(chǎn)和日常生活中應(yīng)用例子很多，如污水處理、城市單路口交通、立窯水泥煅燒、飛行器的飛行控制、鍋爐排管爬壁機(jī)器人、汽車防抱制動系統(tǒng)、群控電梯系統(tǒng)、現(xiàn)代高層建筑水位檢測和水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)、核反應(yīng)堆控制系統(tǒng)、內(nèi)燃機(jī)車裝置試驗系統(tǒng)、地鐵列車的駕駛系統(tǒng)和家用電器領(lǐng)域。七．軟測量技術(shù)軟測量技術(shù)往往與先進(jìn)過程控制相伴。軟測量技術(shù)是利用可測過程變量、通過各種數(shù)學(xué)計算和估計方法推斷待測過程變量的技術(shù)。在數(shù)學(xué)上，軟測量模型就是可測過程變量集合θ到待測過程變量集合y的映射，即。根據(jù)軟測量模型建模方法的不同，軟測量技術(shù)可分為機(jī)理建模、回歸分析、狀態(tài)估計、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、過程層析成像、相關(guān)分析和現(xiàn)代非線性信息處理技術(shù)等子類?？蓽y變量的選擇、測量數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)庫在線更新和模型在線校正是軟測量成功的關(guān)鍵。軟測量技術(shù)不僅解決了常規(guī)檢測儀表無法測量的過程變量的在線檢測問題，而且響應(yīng)快、投資少、維護(hù)簡單。軟測量技術(shù)的典型應(yīng)用領(lǐng)域是煉油工業(yè)，如石油催化裂化分餾塔的粗汽油干點和輕柴油凝固點的軟測量；乙烯裝置裂解爐的爐管外壁最高溫度、乙烯和丙烯產(chǎn)品收率的軟測量；常壓塔柴油凝固點、篩料干點和常一線干點的軟測量；延遲焦化裝置的粗汽油干點和液體產(chǎn)品收率的軟測量；丙烯丙烷精餾塔丙烯濃度的軟測量，等等。此外，軟測量技術(shù)在輸送管道泄漏定位及診斷、鋼水溫度的測量、紙張水分的測量、生化反應(yīng)狀態(tài)估計、發(fā)動機(jī)火焰點燃過程成像、湍流的小波分析和多相流流型的混沌、分形技術(shù)中均得到了良好的應(yīng)用。八．內(nèi)?？刂苾?nèi)?？刂?InternalModelControl，IMC)是一種基于過程數(shù)學(xué)模型進(jìn)行控制器設(shè)計的新型控制策略。它不僅是一種實用的先進(jìn)控制算法，而且是研究預(yù)測控制等基于模型的控制算法的重要理論基礎(chǔ)，以及提高常規(guī)控制系統(tǒng)設(shè)計水平的有力工具。自面世以來，內(nèi)?？刂撇粌H在控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和魯棒性理論分析方面發(fā)展迅速，而且在工業(yè)過程控制中也得到成功的應(yīng)用。許多研究者討論了內(nèi)?？刂婆c其他控制算法，如動態(tài)矩陣控制(DMC)、模型算法控制(MAC)、線性二次型最優(yōu)控制(LQOC)等之間的內(nèi)在關(guān)系，尤其是多變量內(nèi)模控制可以直接調(diào)整閉環(huán)系統(tǒng)動態(tài)性能，并對模型誤差具有良好的魯棒性，因此IMC也是多變量過程控制系統(tǒng)分析與設(shè)計的一種重要方法。IMC是一種實用性很強(qiáng)的控制方法，其主要特點是結(jié)構(gòu)簡單、在線調(diào)節(jié)參數(shù)少，特別是對于魯棒性及抗擾性的改善和大時滯系統(tǒng)的控制效果更為顯著。因此它不僅在慢響應(yīng)的過程控制中獲得到大量應(yīng)用，在快響應(yīng)的電機(jī)控制中也取得了良好的效果。經(jīng)過二十多年的發(fā)展，IMC方法不僅已擴(kuò)展到了多變量和非線性系統(tǒng)，還產(chǎn)生了多種設(shè)計方法，主要有零極點對消法、預(yù)測控制法、針對PID控制器設(shè)計的IMC法、有限拍法等。IMC與其他控制方法的結(jié)合也比較多，如自適應(yīng)IMC，采用模糊決策、仿人控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能型IMC等。已經(jīng)證明，各類預(yù)測控制算法本質(zhì)上都屬于IMC類，在其等效的IMC結(jié)構(gòu)中只是其給定輸入采用未來的超前值。這不僅從結(jié)構(gòu)上說明預(yù)測控制為何具有良好的性能，而且為進(jìn)一步的深入分析和改進(jìn)提供了有力的工具。九．結(jié)語隨著現(xiàn)代控制理論的迅速發(fā)展，各種先進(jìn)控制策略、方法和技術(shù)已開始在過程工業(yè)中廣泛應(yīng)用。用先進(jìn)控制改造傳統(tǒng)的過程工業(yè)已成為現(xiàn)代工業(yè)企業(yè)提高經(jīng)濟(jì)效益的重要技術(shù)措施?，F(xiàn)代復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程，通過實施先進(jìn)控制，可以大大提高工業(yè)生產(chǎn)過程操作和控制的穩(wěn)定性，改善工業(yè)生產(chǎn)過程的動態(tài)性能，減少關(guān)鍵變量的運行波動幅度，使其更接近于優(yōu)化目標(biāo)值，從而將工業(yè)生產(chǎn)過程推向更接近裝置約束邊界條件下運行，最終達(dá)到增強(qiáng)工業(yè)生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和安全性，保證產(chǎn)品質(zhì)量的均勻性，提高目標(biāo)產(chǎn)品的收率，提高生產(chǎn)裝置的處理能力，降低生產(chǎn)過程運行成本以及減少環(huán)境污染等目的。介紹常用的行之有效的一些先進(jìn)控制方法及其在工業(yè)中的應(yīng)用。本文概述了先進(jìn)控制技術(shù)的基本內(nèi)容，闡述了模型預(yù)測控制、自適應(yīng)控制、魯棒控制、智能控制和軟測量技術(shù)等理論的基本原理及常用的行之有效的一些先進(jìn)控制方法及其在工業(yè)中的應(yīng)用，并評述了當(dāng)前國內(nèi)外在先進(jìn)控制軟件開發(fā)和應(yīng)用方面的情況。隨著人工智能理論的突破性發(fā)展和控制理論和其它學(xué)科的交叉滲透，先進(jìn)控制技術(shù)將會得到更深層次的發(fā)展，為企業(yè)帶來更顯著的經(jīng)濟(jì)效益。參考文獻(xiàn)：1《先進(jìn)控制技術(shù)在石油化工工業(yè)中的應(yīng)用》作者：宋麗;郭軼瓊;陳云璞;《化學(xué)工程與裝備》2009年第05期2．《先進(jìn)控制技術(shù)在延遲焦化裝置的應(yīng)用》 作者：宮向陽；馮新國《計算機(jī)與應(yīng)用化學(xué)》2011年第28卷第5期3王樹青.先進(jìn)控制技術(shù)及應(yīng)用[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2001俞金壽劉愛倫張克進(jìn).軟測量技術(shù)及其在石油化工中的應(yīng)用[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2000.122-130.于靜江周春暉.過程控制中的軟測量技術(shù)[J].控制理論與應(yīng)用章衛(wèi)國.先進(jìn)控制理論與方法導(dǎo)論[M].西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社，2000.席裕庚.預(yù)測控制[M].北京:國防工業(yè)出版社，1993.祝曉才.基于MATLAB的自適應(yīng)飛行控制系統(tǒng)參數(shù)整定[J].航空兵器，2001，(2):1-4.史忠科，吳方向，王蓓，阮洪寧.魯棒控制理論[M].北京：國防工業(yè)出版社，2003舒迪前，預(yù)測控制系統(tǒng)及其應(yīng)用［A］北京：機(jī)械工業(yè)出版社，199811.李士勇模糊控制、神經(jīng)控制和智能控制論［A］，哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，199812.蔡自興，智能控制———基礎(chǔ)與應(yīng)用［J］，北京：國防工業(yè)出版社，199813.陸恩錫，張慧娟，甄惠清.化工過程模擬及相關(guān)高新技術(shù)（Ⅲ）化工過程先進(jìn)控制[J].化工進(jìn)展，2000，(2):71-74.15.孫德敏，吳剛，薛美