韓國強
工業過程控制技術展望
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工業過程控制堪稱工業界的第三次工業革命,改變了工業制造,提高了工業制造的自動化水平。本文則針對工業過程控制技術發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應用的現狀,最后結合自身的工作,對其發展的趨勢進行展望,以此為過程控制技術的發展提供理論參考。
當前,隨著工業企業開始逐步走向大型化,其中的工業生產過程也開始逐步的變得連續化和復雜化。同時,其中很多的系統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,常規的過程控制已不能滿足工業生產的需求,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制造之中,并不斷解決常規控制當中不能解決的問題。對此,涌現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,以此通過對其發展歷史和現狀的分析,探尋其未來發展的趨勢。
通過總結不同專家和學者對工業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展階段。
第一,70年代之前。該階段通常作為工業技術發展的初級階段。由于受到理論和相關工具的影響,在該階段的工業自動化的整體水平顯得非常的低。而在當時的發展中,經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儀表等方式,實現對制造過程的控制。而在控制的系統方面,其大部分則是通過采用單變量的系統,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,此時的現代控制理論開始出現。一方面因為市場產生了如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。
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展,開始逐步的出現了一種新的控制系統理論,通常將其稱為現場總線控制技術。該技術比較獨特在于其具有很強的開放性、分散性和數字化,并可實現互動的操作模式。該控制技術克服了傳統DCS系統存在的問題和缺點,對自動控制系統的結構、方法、安裝等產生了非常深遠的影響。而此后,很多的研究者通過研究發現,將優化、管理、調度和控制等集合在一起,可成為一種新的控制模式,并將數據庫技術、信號處理技術、通信技術、網絡技術等加入到其中,可形成一種高級自動化的控制系統,由此在工業中出現了綜合自動化系統。由此該階段成為現代工業控制的一個非常重要的發展時期。
隨著過程控制技術的不斷發展,已經發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展的現狀總結,其大致可以分為以下幾類。
第一,自適應控制。根據周圍和自身環境變化,通過自動反饋系統,實現對系統參數的自動設定,并讓其保持最佳的狀態運行。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。通常將該系統應用在航空、空間飛行棋和導彈發射當中,而在工業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,通過提高其中控制算法的可靠性,實現控制。在工業控制中,所謂的魯棒性其實是為保證整個系統的安全,要求控制系統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定性和可靠性作為其首要的目標,通過其構成動態特性,實現對不確定性因素的可能的變化范圍進行控預估。
第三,最優控制。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和方程的前提之下,給出目標函數,以此找到該控制的最優的解,從而讓系統形成最佳的指標。在該過程當中,所謂的最大值原理、動態規劃、變分法等則成為達到上述目的的最優的方法。而在該計算和應用當中,龐特里亞金極大值原理、貝爾曼動態規劃則等成為解決最優解常用的工具,解決其中最優問題。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。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,并結合以往的經驗,對整個控制系統進行控制;
②專家系統。該系統為控制另論與專家系統技術相互結合。通過系統的判斷,從而以智能的形式,實現對整體系統的操作。該技術的關鍵,則是借助知識庫的方式,將相關的專家的經驗全部集中到該庫當中。該知識庫則全部是由專家的經驗、在線系統信息和推理機組成,并主要用于工業中的調度、故障診斷等方面;
③模糊控制。PID模糊控制與傳統的不同,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,借助模糊規則算法,實現控制。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的控制。與傳統的精確模糊數學模型相比,在高度的不確定性等復雜的系統控制方面,其具有非常強的優越性。但是,該模糊理論在魯棒性、全局性和穩定性等方面還有著很大的問題;
④神經網絡控制。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進行實時、仿真監控,通過這種方法,讓整個智能電網更具有靈活、高效、實時、安全、可靠的特點,為客戶提供更穩定的電力服務。
隨著計算機、通信、傳感器等的發展,物聯網技術開始被應用到工業過程控制當中,并成為未來發展的一個重要的趨勢。通過傳感器技術對數據的基礎采集,并通過現代通信技術、控制算法、模糊規則等技術的混合,實現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,成為未來控制系統工程的一個重要的發展趨勢,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,并改變人們的生活方式,提高人們的工作效率。

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中海油山東化學工程有限責任公司
10.3969/j.issn.1001-8972.2016.09.044