基于模型優化PID參數在延遲焦化的應用

王良瑾

摘 要：PID參數的優化問題在石油化工行業中一直以來都是自動控制領域研究的重點，比例、積分、微分這三個參數的取值直接影響控制效果。傳統的PID參數大多由工程技術人員通過不斷試湊方法來進行優化，對于一些復雜的生產系統，難以滿足控制精度的要求。本文針對以上問題，著重介紹基于模型控制，在延遲焦化裝置成功實施PID參數整定優化，并分析對比前后效果。通過參數優化大大提高了裝置自控率。

關鍵詞：PID；模型控制；整定優化；自控率

1、前言

中國石化某個煉油廠的延遲焦化裝置設計加工能力為140萬噸/年，DCS系統采用橫河電機有限公司提供的基于WINDOWS-XP的大型DCS系統，操作站采用通用PC機，控制站采用全冗余熱備份結構，是目前世界上最先進的大型DCS系統之一。

除了水力除焦部分設置單獨的PLC系統進行控制，其它部分都在橫河CS3000系統實現檢測與控制，自動控制回路包括單回路控制、串級控制、分程控制、選擇控制等，一共有101個回路。

2、傳統PID參數優化的現狀

當前，國內的主要煉油化工廠都使用集散控制系統（DCS）進行監控，其中大部分控制回路采用PID控制。PID在DCS上的應用極大提高控制和管理的水平，降低了勞動者的工作強度，但目前仍存在諸多問題，如：PID參數整定困難、控制效果難以控制、自控率普遍不高等。

2.1、PID控制算法固定

其中KC、Ti、Td 分別是比例參數P、積分參數I、微分參數D。實際上，隨著被控對象的不同，響應時間也有所不同，其PID控制的形式也應該是有差異的，而目前的DCS系統組態方式并沒有體現出來。

2.2、 PID參數整定不合理

在現場生產中，由于操作人員對PID控制原理認識不到位，常常根據個人經驗給定PID參數，導致控制器參數設置不是最優，使得控制效果比較差或者控制發散，需要人工干預或者手動控制。另外，PID參數一旦組態設置完成后，操作人員往往只是在參數附近進行小改動，很少根據現場工況變化進行適當調節，無法滿足實際調節要求。

3、基于模型優化PID參數

3.1、目的與意義

作為魯棒控制之一的基于模型優化控制既有具有魯棒穩定性，又具有控制性能的優點，控制性能要明顯優于傳統人工試調PID控制。基于模型優化控制的PID控制器，不僅保持了傳統PID控制的特點，而且具有基于模型優化控制的一切優點，結構簡單，整定方便，并有利于采用現代控制硬件（如DCS）來實現。基于開環及閉環辨識得到的模型整定PID參數克服了傳統PID參數的憑經驗整定的缺陷，PID參數通過模型辨識及參數優化計算得到。

3.2、實施步驟

（1）模型辨識

模型辨識既可通過開環辨識也可通過閉環辨識獲取對象的數學模型。開環模型辨識采用基于最小二乘法的直接辨識法。此方法能夠直接得到模型的傳遞函數參數，無需經過其他轉換，辨識精度高，時域誤差和頻域誤差都較小。閉環辨識采用粒子群優化算法（PSO）辨識過程的動態模型，需要采集在給定的輸入下控制系統的輸入和輸出信號，且設定值變化較小，即可辨識出過程模型。模型辨識過程對生產基本無影響。

（2）設計基于模型優化PID控制器

該控制器的設計是基于模型辨識得到的過程模型和一個用于魯棒特性的低通濾波器。基于模型優化PID控制器只有一個調節參數，即濾波器常數，這使得該控制器的在線整定十分容易。整定后的PID控制回路具有模型優化控制的特點，既保證穩定性，又具有快速跟蹤設定值和克服擾動的特性。

（3）在DCS實現基于模型優化PID參數的控制

將DCS上的PID參數修改為優化整定后的參數，則控制器為基于模型優化PID控制器。在DCS上實現基于模型優化PID控制，相應的DCS控制系統具有基于模型優化控制的特性。

4、在延遲焦化裝置應用的效果

4.1、采集數據

延遲焦化DCS網絡內已擁有一臺OPC服務器，作為DCS網絡內的數據分發節點，向DCS外部網絡提供生產過程數據。OPC服務器的設計規范符合C/S結構，可以使用一臺OPC服務器為多臺OPC客戶端提供生產過程數據，且CS3000系統的OPC服務器無點數（Items）的授權限制，在理論上可以支持數萬條過程數據的同步讀取，因此，支持PHD數據采集系統與PID參數整定工作站共用一臺OPC服務器進行數據采集。

在延遲焦化機柜間的OPC服務器旁邊放置PID參數整定工作站，但由于OPC服務器的網路端口已連接到PHD Buffer，所以無法直接通過網線把兩臺機連接起來進行通訊。在OPC服務器于PHD Buffer之前增加一臺路由器，其中一路仍與PHD Buffer通訊，另一路與PID參數整定工作站通訊，最后使用OPC client軟件進行讀取并導出數據，如圖1所示。

4.2、實施步驟

（1）對測試范圍內的控制回路做階躍測試，即在的工藝允許的范圍內改變設定值三到四次，然后通過 OPCclient 端采集實時數據；

（2）利用采集到的實時數據進行模型辨識，得到生產過程數學模型；

（3）根據數學模型使用內模控制方法整定 PID 參數，并進行仿真；

（4）投用整定后的 PID 參數，查看控制效果，將新 PID 參數控制效果與原參數效果比對，確定最終控制器參數。

需要注意的地方是，通過優化得到控制參數CO=100/ PB （1+TdS+1/TiS），投用到 CS3000 控制系統的參數為 PB，微分時間Td，積分時間Ti，這三個參數與軟件整定到的參數有以下關系： PB =100/KC ；Td = Td；Ti = Ti。

4.3、優化情況

延遲焦化裝置需要優化PID參數的自控回路共有99 個，其中有19個回路是需要重點參數整定。以FIC1140回路為例子，整定前 PID 參數為；P=180，I=20，D=0； 整定后 PID 參數為：P=90，I=16，D=0。從表2中可看出 ，無論是穩定性能還是動態性能，PID參數優化后的控制效果與優化前相比都得到了顯著改善。

5、結論

通過對延遲焦化裝置進行PID參數優化整定，使得裝置自控率大幅提高，達到了98%以上。控制效果大幅提升后，裝置運行平穩，大大降低了操作人員的勞動強度，使得操作人員能把更多的精力用于安全生產上，確保裝置的長安穩運行。更重要的是，讓操作人員深刻體會到自動控制的優勢，不但調節穩定，而且響應速度快、控制精度高，徹底改變之前手動比自動控制平穩的理念。

參考文獻：

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