先進(jìn)控制技術(shù)的主要內(nèi)容

　　先進(jìn)控制技術(shù)的主要內(nèi)容

　　作為一個整體,先進(jìn)控制系統(tǒng)應(yīng)包括從數(shù)據(jù)采集、數(shù)學(xué)模型建立、 先進(jìn)控制策略到工程實施的全部內(nèi)容。

　　1.1數(shù)據(jù)的采集、處理和軟測量技術(shù)

　　利用大量的實測信息是先進(jìn)控制的優(yōu)勢所在。由于來自工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的過程信息通常帶有噪聲, 數(shù)據(jù)采集時應(yīng)作濾波處理,采集到的數(shù)據(jù)還應(yīng)進(jìn)行過失誤差的檢測與識別和過程數(shù)據(jù)的有效性檢驗及數(shù)據(jù)調(diào)理工作。這是先進(jìn)控制應(yīng)用的重要保障。基于可測信息和模型,實時計算不可測量的變量,也即軟測量技術(shù),是先進(jìn)控制中不可缺少的內(nèi)容,例如,汽油飽和蒸汽壓,粗汽油干點輕柴油傾點催化裂化中的反應(yīng)熱再生器的燒焦?fàn)顩r等,這些關(guān)系到產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵變量,由于質(zhì)量儀表的缺乏或不可靠,無法獲得實時的可靠在線信息,因此可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和動態(tài)數(shù)學(xué)模型來推斷估計。

　　1.2多變量動態(tài)過程模型辨識技術(shù)

　　獲取對象的動態(tài)數(shù)學(xué)模型是實施先進(jìn)控制的基礎(chǔ)。對于復(fù)雜工業(yè)過程,需要強有力的工具便是軟件,以便在刪除一些過失虛假數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,把分段數(shù)據(jù)有機的組合起來,最終將實際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下獲得的現(xiàn)場裝置實驗數(shù)據(jù),變?yōu)槎噍斎攵噍敵?MIMO)動態(tài)數(shù)學(xué)模型。實際工業(yè)過程模型化是一項專門的技術(shù) ,它涉及過程動態(tài)學(xué)、系統(tǒng)辨識統(tǒng)計學(xué)以及人工智能等多種知識。

　　1.3先進(jìn)控制策略

　　先進(jìn)控制采用了合理的控制目標(biāo)和控制結(jié)構(gòu),可適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)過程的需要。先進(jìn)控制首先要解決個別重要過程變量控制性能的改善，主要采用單變量模型預(yù)測控制與原控制回路構(gòu)成所謂“透明控制”的方式;其次要解決約束多變量過程的協(xié)調(diào)控制問題,主要采用帶協(xié)調(diào)層的多變量預(yù)測控制策略;最后解決推斷質(zhì)量控制,利用軟測量的結(jié)果實現(xiàn)閉環(huán)的質(zhì)量卡邊控制。涉及到的主要控制策略有模型預(yù)測控制、自適應(yīng)控制、推斷控制,正在興起與開發(fā)中的有模糊控制、神經(jīng)控制、非線性控制和魯棒控制。

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