先進控制技術的主要內容

　　作為一個整體,先進控制系統應包括從數據采集、數學模型建立、 先進控制策略到工程實施的全部內容。

　　1.1數據的采集、處理和軟測量技術

　　利用大量的實測信息是先進控制的優勢所在。由于來自工業生產現場的過程信息通常帶有噪聲, 數據采集時應作濾波處理,采集到的數據還應進行過失誤差的檢測與識別和過程數據的有效性檢驗及數據調理工作。這是先進控制應用的重要保障?；诳蓽y信息和模型,實時計算不可測量的變量,也即軟測量技術,是先進控制中不可缺少的內容,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熱再生器的燒焦狀況等,這些關系到產品質量的關鍵變量,由于質量儀表的缺乏或不可靠,無法獲得實時的可靠在線信息,因此可采用神經網絡模型和動態數學模型來推斷估計。

　　1.2多變量動態過程模型辨識技術

　　獲取對象的動態數學模型是實施先進控制的基礎。對于復雜工業過程,需要強有力的工具便是軟件,以便在刪除一些過失虛假數據的基礎上,把分段數據有機的組合起來,最終將實際工業生產環境下獲得的現場裝置實驗數據,變為多輸入多輸出(MIMO)動態數學模型。實際工業過程模型化是一項專門的技術 ,它涉及過程動態學、系統辨識統計學以及人工智能等多種知識。

　　1.3先進控制策略

　　先進控制采用了合理的控制目標和控制結構,可適應工業生產過程的需要。先進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測控制與原控制回路構成所謂“透明控制”的方式;其次要解決約束多變量過程的協調控制問題,主要采用帶協調層的多變量預測控制策略;最后解決推斷質量控制,利用軟測量的結果實現閉環的質量卡邊控制。涉及到的主要控制策略有模型預測控制、自適應控制、推斷控制,正在興起與開發中的有模糊控制、神經控制、非線性控制和魯棒控制。

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