久久久91-久久久91精品国产一区二区-久久久91精品国产一区二区三区-久久久999国产精品-久久久999久久久精品

1  引言

    算法是先進控制與優化的基礎，但是一個成功的先進控制與優化系統卻絕不可能只是先進控制和優化算法實現的簡單組合。為成功實施先進控制與優化，開發與應用先進控制與優化系統，必須在整個工程實施的全過程中針對一系列的重要問題，提出1切實可行的解決方案。對于采用同樣生產工藝的被控過程，由于計算機控制系統的不同，先進控制與優化系統的實現方案也很可能有很大差別。但即使是不同的應用平臺和先進控制與優化實現方案，有一些問題卻是經常出現，具有一定的共性。針對這些問題，可以提出一套具有一定普適性的方法、步驟和指標，使之在不同類型的先進控制與優化工程應用中均可以起到指導性作用。這些問題的覆蓋范圍很廣，涉及到先進控制及優化工程應用中的方方面面。限于篇幅及能力所限，本文僅對其中的部分問題進行了討論與研究。
    本文結合實際工作，提出了工業過程優化的核心內容和工程化方法的概念，并闡述了其具體內容，還研究了先進控制的經濟效益測算問題，最后討論了決定先進控制與優化成功應用的關鍵因素。

2  工業過程優化的核心內容和工程化方法

2.1  工業過程優化的核心內容
    作為一個整體，工業過程優化應包括從數據通訊與處理、模型建立、優化問題求解到工程實施的全部內容，即所謂的工業過程優化的核心內容。
    (1)  數據的通訊與處理
    實施工業過程優化，必須以過程信息為基礎，無論采用哪種具體實現方案，數據通訊都是必須面對的首要問題。
    在工業過程控制系統中，常用的數據通訊協議有RS-232C、DDE和OPC等[1][2]。下面結合筆者的實際工作分別作簡要說明：
    ?  RS-232C是一個串行接口標準，其數據傳輸速率為9600bit/s，最大連接距離為10m，但通過RS-232C轉換器，可將此距離延長至1km，這使得其在工業現場的應用成為可能。
    在“昭通卷煙廠動力管理控制集成系統”的開發中，就采用了這種通信方式[3]。首先在μXL 操作站上用BASIC 語言編寫數據通訊程序，通過串行通訊接口RS-81 連接一條RS-232C 數據通訊線到數據采集計算機，并在數據采集計算機上編制相應的接口程序，實現數據采集功能。在實施某廠“丙烯腈流化床反應器在線操作優化”的過程中也使用了這種數據通訊方式[4]。該廠丙烯腈裝置采用的計算機控制系統是CENTUM V，通過CGWU（Communication Gate Way Unit）實現與上位機的數據通訊。CGWU 通過RS-232C 采用串行半雙工（指令/響應）格式，即作為通訊接口單元的CGWU 只能被動接受上位機按一定格式發來的指令。通過在上位機中編寫有關數據采集軟件，并在軟件中對通訊口、通訊速率、字長、奇偶檢驗的確定等按照標準格式進行編寫，成功的獲得了現場數據。
    RS-232C的數據傳輸速率較低，但在一般工業實際應用中都可以滿足數據傳輸的需要，因而得到了廣泛的應用。但在一些對速度要求較高、并需要雙向數據通訊的場合，RS-232常顯得無能為力。
    ?  DDE是在微軟的Win32應用程序接口（API）上所開發的應用程序之間動態地移動數據的一種方法。DDE協議在應用程序間傳送信息，使得應用程序共享數據和采用共享的內存交換數據。在工業應用中，可以在DDE的基礎上實現控制及監控軟件的數據交換，進行程序或計算機之間的通信。
    在正在實施的“大慶石化公司線性低密度聚乙烯裝置及丁烯-1精餾裝置優化控制技術的研究與應用”項目中就采用了DDE通訊協議來實現現場數據的采集。首先在集散控制系統的工程師站上安裝DDE Server以及DDE Syntax Builder 軟件，再通過HUB 用雙絞線將工程師站和上位機連接起來，構成一個局域網。在上位機中，首先安裝DDE Syntax 軟件來匹配DDE Server 中的設置，然后編制DDE Client 程序采集指定工位點的數據量。
    雖然目前許多儀表設備制造商在標準DDE的基礎上，推出了通訊速度和功能改進型的DDE，但是隨著OPC技術的出現，DDE的使用已經日益減少。因其繼續發展的空間有限，甚至有人認為DDE 技術即將被淘汰。
    ?  OPC（OLE for Process Control）由一系列用于過程控制和制造業自動化應用領域的標準接口、屬性以及方法組成，為多種多樣的過程控制設備之間進行通信提供了公用的接口，而與過程中的控制軟件或設備無關。OPC 提供了單一的、一致的工業標準接口，從而不再需要開發一系列專有的硬件設備驅動程序。以上的這些優點使得OPC廣泛應用于過程控制和制造業自動化系統。
    筆者在Supcon JX-300X 集散控制系統上利用OPC 實現了系統監控軟件和預測控制軟包的雙向數據通訊[6]。Supcon OPC Server 提供了對Supcon JX-300X 系統上數據的讀寫操作功能。上位機通過控制軟件內嵌的OPC Client 控件提供的標準DA Automation 接口來訪問Supcon OPC Server，并通過其提供的標準OPC 接口來讀寫數據，進行數據雙向通信。
    現階段，大多數計算機控制系統（包括集散控制系統）的完成操作、管理級功能的操作站或工程師站已經采用微型計算機，操作系統采用Windows操作系統。在這樣的形勢下，OPC就成為了現階段最為流行的工業過程數據通訊技術。
    基于可測信息和數學模型實時計算不可測量的變量，即軟測量技術，也是工程優化中不可缺少的內容。一些關系到產品質量的關鍵變量，由于質量測量儀表的缺乏或不可靠，無法獲得實時的、可靠的在線信息，這時可采用包括工藝穩態模型、神經網絡模型和動態數學模型等方法來推斷估計。例如在實施丙烯腈流化床的在線優化控制時，由于無法通過儀表實測反應器出口丙烯醛含量，筆者利用實驗室化驗分析數據和其它現場實時數據采用多元逐步回歸算法建立了丙烯醛的軟測量數學模型，作為最優化問題中的約束方程，并在此基礎上成功的實現了丙烯腈反應器的在線優化[7]。
    (2)  優化模型的建立
    除了正交優化試驗、均勻優化試驗等試驗優化技術外，實施工業過程優化的首要步驟通常是通過機理方法或數學擬合法建立合適的描述被研究對象的數學模型。根據具體的優化任務，確定一個或多個優化目標，圍繞這些優化目標，基于實時采集的數據，確定結構已知的機理模型的各種參數，或者建立半機理模型或純粹的數學擬合模型，同時確定必須滿足的各種約束方程。用來建立模型的數據可以是裝置的正常運行數據，也可以是給被研究對象預先施加一定形式和幅度的測試信號后獲得的數據。
    (3)  優化問題的求解
    建立被研究對象的數學模型后，需要選擇合適的優化算法求解優化問題。優化算法的選取應該根據模型的具體形式和優化目標的個數確定。例如，線性規劃形式的優化模型可以采用單純形算法求解，多目標優化模型可以采用能夠處理多優化目標的算法求解[8][9]。由于被研究對象的復雜性和部分關鍵數據獲取的困難，更多的時候人們建立的是一個僅僅能夠粗略描述被研究對象的模型（工作點附近的近似模型），這時候希望獲得全局優化解是不可能也是不現實的，比較有效的解決方法是引入在線優化的概念，通過梯度法以比較小的步長從現有工作點出發獲得優化的新工作點，然后再滾動建立新的近似數學模型，再次進行優化計算，從而最終得到滿意的結果。采用這種方案，筆者及其合作者先后實施完成了多項在線操作優化工程[7][10][11]。在線操作優化簡化了建模過程，通過滾動優化可以解決大范圍內非線性問題，同時可以克服對象時變特性的負面影響，以保證被控對象的操作條件長期保持在較好的狀態，這一點在上述優化工程的實際運行中得到了良好的體現。
    (4)  工業過程優化的實施
    工業過程優化在實施時需要解決許多具體的工程問題，其中包括：
    ?  合理地選擇優化步長。投運新的優化工作點要保證系統的平穩性，并保證工藝操作參數的安全性，從而保證工業過程優化所能獲得的經濟效益。
    ?  正確整定基本PID控制回路和先進控制系統。整定基本PID控制回路是為實施先進控制奠定基礎，而整定先進控制系統則是在系統的動態響應與魯棒性之間做出權衡。先進控制系統的穩定運行又是成功實施優化的保障，因為在大多數情況下優化給出的結果是自動控制回路的設定值，先進控制可以用來保證在控制回路設定值發生改變時被控量波動小，處于安全的工藝操作范圍內。
    ?  建立良好的人機界面，確保在最常用的流程圖畫面上看得到優化系統的信息，便于投用、維護和操作。
    ?  準確合理地評價優化的效果。
  
2.2  工業過程優化的工程化方法
    要使工業過程優化達到預期的經濟效益，必須嚴格地按一定的程序完成優化的工程化工作，而且要與所選用的工作平臺無關。工業過程的工程化方法應該包括以下步驟：
    (1)  定義目標  首先應將整個企業的目標細化為裝置的目標、過程單元的目標以及最終主要過程設備的目標。優化工作可以在企業級、裝置級、過程單元級等不同的層面上展開，通常需要具體問題具體分析。一般情況下，企業的目標可以表述為經濟效益，優化指標可以是企業的利潤等具體經濟效益指標；過程裝置的目標可表述為以一定的產率生產出滿足一定規格的某些產品，優化指標可以是生產成本最低、產品質量或處理量最高等。
    (2)  關鍵影響因素的確定  通常情況下，影響優化目標的因素可能比較多，可以通過排除法或設計正交優化試驗來確定影響目標的最關鍵因素，減少因為因素過多而造成的建模不準確或模型不穩定等問題。同時要確定各種約束條件及其約束方程，以保證將來優化系統給出的優化參數不違反任何安全約束和設備約束。
    (3)  識別工業過程優化的適用性  工業過程優化的適用性是指通過實施工程優化能否達到預期的設計目標，同時應該核定實施優化可能帶來的經濟效益、社會效益，要核實為實施優化必須具備的一些控制回路或控制手段是否存在，或者它們能否滿足實施工業過程優化的具體要求。在大多數的時候，為順利實施工業過程優化，往往需要同時實施PID控制器的參數整定和個別關鍵參數的先進控制，有時還需要適當改造現有的計算機控制系統。根據工程優化所面臨的問題，在研究適用性時可采取兩種方法：對于待建裝置或系統，可以依據工程經驗或者通過穩態、動態仿真來識別是否有必要應用優化策略；而對于現有裝置，可以利用已有的大量過程運行數據及相關工藝設計數據得到過程的實際運行趨勢和相關圖表，進而分析過程的運行狀況和控制系統的工作情況，判斷工程優化的適用性。
    (4)  工業過程優化的效益/成本分析  在每個可能的優化實施方案下，將預期可以獲取的經濟效益與實施該方案的成本進行比較，其中優化方案中應考慮到包括PID控制器的參數整定和個別關鍵參數的先進控制，以及必要的現有計算機控制系統的改造方案的成本。根據效益/成本分析結果確定是否采用優化或應當采用哪種工程優化方案，或者決定在哪個層次上實施工業過程優化。
    (5)  制訂功能標準  對要實施的工程優化系統必須規定其功能標準。其主要內容包括優化目標、過程描述、優化算法、涉及的硬件、儀表、控制回路、程序框圖等，并在詳細工程設計時進一步擴展并最終成為工程優化的技術文檔。
    (6)  工程優化的實現  在工程優化方案確定以后，首先進行詳細的工程設計。這些工程設計包括控制回路連接圖、系統儀表配置一覽表、優化系統操作界面等，最終生成可實現的工程優化軟件。
    (7)  調試  調試是為了檢驗工程優化方案和生成的優化軟件是否正確。因此，首先進行在線實時仿真和跟蹤，測試優化系統給出的參數調整方向是否合理，給出的工藝參數數值是否在可行的范圍內。只有在滿足工藝要求和設計要求后，方可開始試投運。在運行中，應該根據具體情況適當調整有關參數。最后，還要比較優化系統投運前后的差異，以檢查是否達到了預先設計的目標。
    另外應該認識到，在工程優化與人的關系中，人是起主導作用的一方，如果因操作人員對優化系統不理解而使其不能正常工作，則工程優化的效益往往就要打折扣。因此，工程優化的基本原理必須深入到每個操作者，使他們能認識并熟悉所實施的工程優化基本原理和操作使用以及維護方法，這些都需要通過充分的技術培訓來實現。由于優化系統一般比較復雜，為了培訓和維護工作的需要，設計、實施、投運優化系統的全過程都必須建立完整的文檔資料。

3  先進控制的經濟效益評價

    實施先進控制與優化的目的概括起來無外乎穩定生產和提高經濟效益。評價先進控制的經濟效益，是一項十分重要的工作[12][13][14][15]。實施先進控制，經濟效益的產生最主要來源于系統動態性能的改善。即原來常規控制時波動可能較大，為了使被控參數不超出極限值，不得不將其控制的平均值設定的離目標值較遠。使用先進控制手段使參數波動幅度減小，因而可將被控參數控制的更接近目標值，平均值的差值就可以帶來經濟效益的增長，如圖1所示。

圖1  先進控制改善系統動態性能

    其次，采用先進控制之后，可將根據與受控變量相關的過程消耗和產品回收或產品產量的經濟運行模型生成操作目標，優化生產過程，按市場需求情況來調節生產，提高經濟效益。
    為了估計先進控制帶來的經濟效益，首先應定出計算經濟效益的項目。制定先進控制策略時確定好與裝置的操作目標相一致的控制目標，從而設計相應的控制功能。應選出其中能直接算出經濟效益的所有項目進行計算，如提高處理量，優化反應過程的轉化率以提高產品產率，降低操作能耗等。
    其次，要收集裝置實施先進控制前的基準數據。基準數據是作為先進控制投用前后比較的依據。在先進控制中，關鍵操作變量的平均值和標準偏差是用于效益計算的主要變量。這些變量通常包括關鍵的產品質量點、重要的操縱變量、物料及能量平衡參數、約束變量。此外還有原料處理量和性質、產品產量、收率和主要性質、產品價值、原料和公用消耗的費用等。
    在收集數據時，有一些需要注意的問題。采集的數據應具有代表性，即能反映現有常規控制下正常變化的數據。要求既不含不正常操作的數據，也不含經格外仔細操作所得的數據，因其均不代表實際操作情況，估算不出真正的經濟效益。采集數據的量還應足夠多，這是因為動態效益計算的關鍵在于減小受控變量圍繞其目標值上下波動的幅度，而要想對重要參數的平均值及標準偏差進行評估，需要有足夠的操作數據。    此外，在理論上，采樣頻率與干擾進入過程的頻繁程度有關，如果過程頻繁處于不穩定狀況，過低的采樣頻率將不能夠真實地反映過程的變化情況。用于計算效益的經濟數據也應取的合理，原料和產品用市場價，中間產品用工廠成本價，各種自用燃料可按熱值換算成當量燃料油。如果市場產品價格經常變動，投運先進控制與優化后核算時仍要用同一價格。其它費用數據也要保持投運前后一致，以便在相同基礎上比較經濟效益。
    在收集了足夠的合理數據之后，就可以對先進控制的經濟效益進行估算。一般最常用的方法為統計分析法。
    統計分析法的基本思想是認為裝置操作變量的正常波動有隨機性，數據變化符合正態分布。而先進控制則可以減小裝置操作變量隨機波動的標準偏差，通過對實施先進控制后標準差進行假設，可得到方差的預期變化量。進而，根據工藝指標或假設的超限比例，推斷平均值能夠移動的大小。在得出操作點的變化之后，再根據產值和能量消費，就可以估算出先進控制對經濟效益帶來的提高。
    在效益預測計算中常用到的統計學概念有平均值和標準偏差。平均值為：    ，標準偏差為：
  
    用于數據的統計分析時，還常用到標準正態分布函數F(Z):
 
    F(Z)表示的時標準正態分布曲線下小于Z的面積。 Z時正態分布統計參數，，XL是該操作變量的限值。可認為F(Z)是未超限數據的分率。
    若把超限數據的分數稱作m% ，則m%=[1-F(Z)]×100%，如果有某變量的一組數據，允許有m%超限，則可求出相應的限值XL，即首先計算 F(Z)=1-(m/100)，從正態分布表查得Z，再算出。
    用標準正態分布函數通過分析先進控制前的數據估算經濟效益，是基于投用先進控制后操作數據的方差減小，核心是計算其平均值能向效益高的方向移動多少，即計算，其中下標C代表先進控制投運后的數據。
    一般情況下，實施先進控制可使標準偏差減小30%～90%。即先進控制投運后得數據標準偏差為：。
    其中是SP2 過程方差，是SM2 測量方差。計算機控制系統只能減小的只是過程方差，式中K 即代表過程方差減少后余下的比例。但在一般    情況下，可認為SC=K?SP，計算的方差將被用于推斷平均值能夠移動的大小。
    在實際生產中，原有的人工操作一般都會偏保守，以使受控變量不超過約束值，即受控變量與約束值之間存在額外的裕量。由于此裕量的存在，可能會使得先進控制所能獲得的經濟效益更加顯著。
    但需要指出的是，更接近約束條件的操作并不一定都會帶來期望中的效益增長。由于過程的各個因素之間可能存在著相互耦合的關系，某個指標的增長可能會帶來另一個指標的下降，從而使經濟效益的增長受到影響。遇到此種情況時，僅僅考慮平均值的改變是不夠的，必須對過程中的各個指標進行綜合考慮和優化，以實現效益的最大增長。其次，投用先進控制后與人工操作時相比可能會更多的違反限定值，會引起裝置中某些部分的磨損加速，使得生產成本升高，這一點在計算效益增長時也應考慮進去。

4  決定先進控制與優化成功應用的關鍵因素

    對于先進控制，決定其在實際應用中能否成功的因素主要有四個[16] ：
    (1)  對先進控制系統應有長期的技術支持[17]。如果設計者不能始終在控制現場，應對操作者進行培訓，使他們對先進控制系統有最基本的了解，可以解決一些常見的問題。
    (2)  所有最底層控制器應有好的性能，同樣還應保證的有儀器的可靠性。
    (3)  測量的可靠性和正確性。這一點在很多時候都被忽略了，控制效果不佳時，人們往往只認為控制策略有問題，而不去檢查測量系統的測量值是否準確。
    (4)  過程的非線性。在設計控制系統時應保證在工作范圍內有適當的線性化，以及考慮未來系統工作點可能的大范圍漂移，采取適當方法處理。
    同樣，決定優化在實際應用中能否成功的因素也可以將上述四者羅列其中。同時，因為很多優化系統需要一些關鍵量的實驗室化驗分析數據，所以還要確保這些化驗分析數據的準確性、可靠性和及時性。

5  結語

    隨著工業過程日益朝著集成化、大型化方向發展，系統的復雜性不斷增加，表現為控制目標多元化、變量數目增多且相關性增強以及存在著多種約束[18]。因此，先進控制與優化的應用也將越來越多，這就要求人們對先進控制與優化的工程實施過程應有一套可以適用于不同問題的一般性方法與步驟，以便于具體工程的實施。本文通過研究，提出了工業過程優化的核心內容和工程化方法的概念及內容，研究了如何測算先進控制帶來的經濟效益，并討論了關系到先進控制與優化應用成功與否的關鍵因素。這些研究結果些在不同的先進控制與優化工程中都可以起到一定的指導作用。

參考文獻：
[1]  胡強，趙英凱. OPC技術在DCS與工廠管理網數據通訊中的應用，工業儀表與自動化裝置[J]. 2002(3):25~28.
[2]  何衍慶，俞金壽．集散控制系統原理及應用[M]. 北京：化學工業出版社, 2002.
[3]  徐曄. 昭通卷煙廠動力管理控制集成系統的設計與實現[D]. 中國科學技術大學,1997.
[4]  陳彪．  基于模式識別優化技術的丙烯腈反應器在線操作優化[D]. 中國科學技術大學,2003.
[5]  薛美盛,石海健,吳剛,孫德敏. 煙絲處理過程的廣義預測控制[J]. 自動化儀表,2001,22(12):49~51+53.
[6] 薛美盛，張慶武，吳剛，孫德敏．氨合成塔熱點溫度的先進控制，已投《控制理論與應用》
[7]  薛美盛．基于多元逐步回歸分析的丙烯腈反應器在線優化控制[D]. 中國科學技術大學,1995.
[8]  盧開澄．單目標、多目標與整數規劃[M]. 北京：清華大學出版社,1999.
[9]  崔遜學．基于多目標優化的進化算法研究[D].中國科學技術大學，2001.
[10] 薛美盛,張志剛,吳剛,孫德敏．丙烯腈反應器在線操作優化軟件及其應用[J]. 石油化工,1999,28(5):323~326.
[11] 薛美盛,孫德敏,吳剛,張志剛. 工業鍋爐的在線燃燒優化[J]. 化工自動化及儀表,2001,28(5):25~27.
[12] P L Latour, J H Sharpe, M C Delaney. Estimating Benefits from Advanced Control[M]. Setpoint Inc., 1986.
[13] Terrence L. Blevins, Gregory K. McMillan, Willy K. Wojsznis, Michael W. Brown. Advanced Control Unleashed: Plant Performance Management for Optimum Benefit[M]. The Instrumentation Systems and Automation Society,2003.
[14] 鄧飛，高燕．先進控制效益統計分析預測方法[J]. 石油化工自動化,2000(3):40~43+48.
[15] 史瑞生．估算煉油裝置先進控制的經濟效益[J]. 石油煉制與化工,1998,29(2):51~57.
[16] Fred F. Sanders. Key factors for Successfully Implementing Advanced Control[C]. ISA Transactions,1998, 36(4):267~272.
[17] Cohen M H, Arzenbeimer M. Benefits of Advanced Process Control Maintenance[M]. Hydrocarbon Processing, Jan,1995.
[18] 金曉明,王樹青. 工業過程先進控制的概念設計[J]. 化工自動化及儀表,2000,27(4):1~5.