工業(yè)過程控制技術展望

韓國強

工業(yè)過程控制技術展望

韓國強

工業(yè)過程控制堪稱工業(yè)界的第三次工業(yè)革命，改變了工業(yè)制造，提高了工業(yè)制造的自動化水平。本文則針對工業(yè)過程控制技術發(fā)展的不同階段進行總結和分析，并探討當前過程控制技術在工業(yè)應用的現(xiàn)狀，最后結合自身的工作，對其發(fā)展的趨勢進行展望，以此為過程控制技術的發(fā)展提供理論參考。

當前，隨著工業(yè)企業(yè)開始逐步走向大型化，其中的工業(yè)生產(chǎn)過程也開始逐步的變得連續(xù)化和復雜化。同時，其中很多的系統(tǒng)也開始具備強耦合性、非線性、不確定性等特點。同時在一些比較苛刻的條件下，常規(guī)的過程控制已不能滿足工業(yè)生產(chǎn)的需求，使其不能達到比較滿意的效果。由此，先進的控制技術開始逐步進入工業(yè)制造之中，并不斷解決常規(guī)控制當中不能解決的問題。對此，涌現(xiàn)出了一些非常先進的控制算法、辨識技術等。本文對控制過程技術進行了總結性的回顧，以此通過對其發(fā)展歷史和現(xiàn)狀的分析，探尋其未來發(fā)展的趨勢。

工業(yè)控制過程發(fā)展

通過總結不同專家和學者對工業(yè)過程控制的相關見解，通常對過程控制技術分為三個不同的發(fā)展階段。

第一，70年代之前。該階段通常作為工業(yè)技術發(fā)展的初級階段。由于受到理論和相關工具的影響，在該階段的工業(yè)自動化的整體水平顯得非常的低。而在當時的發(fā)展中，經(jīng)典控制理論控制的根本和基礎。其典型的思想則為通過常規(guī)儀表等方式，實現(xiàn)對制造過程的控制。而在控制的系統(tǒng)方面，其大部分則是通過采用單變量的系統(tǒng)，但針對一些比較大型、復雜的對象，則具有很大的不確定性、非線性等。

第二，70～80年代。在該階段，隨著包括電子技術的不斷進步，此時的現(xiàn)代控制理論開始出現(xiàn)。一方面因為市場產(chǎn)生了如DCS等先進的控制工具；另一方面，是因為很多的關于控制理論開始不斷的出現(xiàn)。

第三，90年代以后。隨著近些年來在計算機技術、通信技術方面的不斷發(fā)展，開始逐步的出現(xiàn)了一種新的控制系統(tǒng)理論，通常將其稱為現(xiàn)場總線控制技術。該技術比較獨特在于其具有很強的開放性、分散性和數(shù)字化，并可實現(xiàn)互動的操作模式。該控制技術克服了傳統(tǒng)DCS系統(tǒng)存在的問題和缺點，對自動控制系統(tǒng)的結構、方法、安裝等產(chǎn)生了非常深遠的影響。而此后，很多的研究者通過研究發(fā)現(xiàn)，將優(yōu)化、管理、調(diào)度和控制等集合在一起，可成為一種新的控制模式，并將數(shù)據(jù)庫技術、信號處理技術、通信技術、網(wǎng)絡技術等加入到其中，可形成一種高級自動化的控制系統(tǒng)，由此在工業(yè)中出現(xiàn)了綜合自動化系統(tǒng)。由此該階段成為現(xiàn)代工業(yè)控制的一個非常重要的發(fā)展時期。

現(xiàn)狀分析

隨著過程控制技術的不斷發(fā)展，已經(jīng)發(fā)展到了包含各種不同先進控制技術的程度。而通過對當前控制技術發(fā)展的現(xiàn)狀總結，其大致可以分為以下幾類。

第一，自適應控制。根據(jù)周圍和自身環(huán)境變化，通過自動反饋系統(tǒng)，實現(xiàn)對系統(tǒng)參數(shù)的自動設定，并讓其保持最佳的狀態(tài)運行。針對該控制，通常分為兩類：一類主要為基于模型的自適應的控制；另外一類則主要為基于被控對象的自適應。通常將該系統(tǒng)應用在航空、空間飛行棋和導彈發(fā)射當中，而在工業(yè)控制方面則顯得非常的少。

第二，魯棒控制。對魯棒控制的看法，通常將其認為以相關的控制算法來實現(xiàn)，通過提高其中控制算法的可靠性，實現(xiàn)控制。在工業(yè)控制中，所謂的魯棒性其實是為保證整個系統(tǒng)的安全，要求控制系統(tǒng)需要滿足的最小的要求。而針對上述提到的魯棒控制來講，則主要是針對其中的頻率或時間域來說的。通過采用假設的方法，對控制中的特性變化進行描述，從而得到可能的范圍。因為在控制中所采用的算法，很多都不需要一個精確的過程，而僅僅通過離線辨識即可。魯棒控制則是以其中的穩(wěn)定性和可靠性作為其首要的目標，通過其構成動態(tài)特性，實現(xiàn)對不確定性因素的可能的變化范圍進行控預估。

第三，最優(yōu)控制。作為控制理論中的部分，其通常被應用到軍事等相關領域。該理論通常在給定初始狀態(tài)和方程的前提之下，給出目標函數(shù)，以此找到該控制的最優(yōu)的解，從而讓系統(tǒng)形成最佳的指標。在該過程當中，所謂的最大值原理、動態(tài)規(guī)劃、變分法等則成為達到上述目的的最優(yōu)的方法。而在該計算和應用當中，龐特里亞金極大值原理、貝爾曼動態(tài)規(guī)劃則等成為解決最優(yōu)解常用的工具，解決其中最優(yōu)問題。而在實際的應用當中，該控制理論則主要被用于空間飛行器等相關的航天和軍事領域。在工業(yè)當中的應用，如在生物工程控制等，但大部分都和液位、壓力、流量等有關。

第四，智能控制。作為當前控制技術的一個重要方面，通常將其分為以下幾種類型：

①學習控制系統(tǒng)。該控制通常采用模式識別的方式，以此獲取整個回路的狀態(tài)，并結合以往的經(jīng)驗，對整個控制系統(tǒng)進行控制；

②專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)為控制另論與專家系統(tǒng)技術相互結合。通過系統(tǒng)的判斷，從而以智能的形式，實現(xiàn)對整體系統(tǒng)的操作。該技術的關鍵，則是借助知識庫的方式，將相關的專家的經(jīng)驗全部集中到該庫當中。該知識庫則全部是由專家的經(jīng)驗、在線系統(tǒng)信息和推理機組成，并主要用于工業(yè)中的調(diào)度、故障診斷等方面；

③模糊控制。PID模糊控制與傳統(tǒng)的不同，該理論主要以模糊集合論、語言變量及模糊邏輯作為基礎，以此模擬人的近似推理和決策過程。該理論以控制器的方式，借助模糊規(guī)則算法，實現(xiàn)控制。通過大量的實踐證明，PID控制則主要用于因非線性或是復雜建模下引起的系統(tǒng)的控制。與傳統(tǒng)的精確模糊數(shù)學模型相比，在高度的不確定性等復雜的系統(tǒng)控制方面，其具有非常強的優(yōu)越性。但是，該模糊理論在魯棒性、全局性和穩(wěn)定性等方面還有著很大的問題；

④神經(jīng)網(wǎng)絡控制。該控制則通過模擬人類思維的方式，通過學習，從而獲取人的知識。通過該方法，其具有自我聯(lián)想、自我容錯、自我學習的能力；

⑤智能混合控制。該控制是將模糊邏輯、遺傳算法等相混合，從而為智能控制提供豐富的控制方式。如當前在電力系統(tǒng)中應用比較廣泛的CPS，通過引入傳感器、3G通信等，從而對整個智能電網(wǎng)進行實時、仿真監(jiān)控，通過這種方法，讓整個智能電網(wǎng)更具有靈活、高效、實時、安全、可靠的特點，為客戶提供更穩(wěn)定的電力服務。

發(fā)展趨勢

隨著計算機、通信、傳感器等的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術開始被應用到工業(yè)過程控制當中，并成為未來發(fā)展的一個重要的趨勢。通過傳感器技術對數(shù)據(jù)的基礎采集，并通過現(xiàn)代通信技術、控制算法、模糊規(guī)則等技術的混合，實現(xiàn)對制造的人工智能控制，提高了其應用的實力。因此，通過對其上述的分析，采用綜合性的方法，成為未來控制系統(tǒng)工程的一個重要的發(fā)展趨勢，并具有很好的前途。另外，隨著這些技術的不斷普及，控制技術也將廣泛影響人們的生活，并改變?nèi)藗兊纳罘绞?，提高人們的工作效率?/p>

韓國強

中海油山東化學工程有限責任公司

10.3969/j.issn.1001-8972.2016.09.044