－应用研究・ 先进控制与ＤＣＳ 结合的原因及应用 吴文平 （云南电力技术有限责任公司 云南昆明６５０２１７） 摘要：Ｄｃｓ在我国应用广泛，随着过程工业日益走向大型化．连续化，但是由于外界环境的不断变化，以及控制设备本身也在变化，在这种情况下 控制系统会发生模型失配。从而使控制效果不佳。本文对其技术作出了详细的介绍。 关键词：先进控制算法ＤＣＳ 应用 中图分类号：ＴＰ２９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００７—９４１６（２０１０）ｌｌ一００３卜０２ 干扰能力，比较符合流程工业的实际要求； ２．１．２预测控制及ＤＭｃ算法的基本原 稳定性。改善工业生产过程动态品质，减少 １．１概念 业生产过程操作的可行性、方便性和控制的 Ｉ先进控制的发展现状 先进控制是指一类在动态环境中，基于 关键变量的波动幅度，使其更接近于理想目 理 数学模型，借助充分的计算能力，而不同于 标值，从而将工业生产过程推向更接近装置 多变量系统的动态矩阵控制是建立在 常规ＰＩＤ控制，并具有比常规ＰＩＤ控制效果 约束临界条件下运行，保证产品质量的稳定 如下基本原理上的：（１）基于预测模型和线 更好，为获得最大利润而实施的控制策略的 性，提高目标产品的产率及生产装置的生产 性系统比例、迭加性质的输出预测；（２）基于 统称，而并非专指某种计算机控制算法。因 处理能力，降低生产过程运行成本、减少污 最优跟踪和控制软约束性能指标的在线滚 为外界环境总是在变化，而且参数具有未知 染、降耗节能等，并最终以效益为驱动力来 动优化；（３）基于实时检测信息的误差预测与 性、时变性以及突变性和不稳定性，复杂工 组织整个生产系统，最大限度地满足动态多 校正。 业系统往往具有不可预测性。这时用来处理 变市场的需求，提高产品的市场竞争力。 ２．２基于软测量技术推断控制在ＤＣＳ中 这些复杂工业系统采用常规控制效果不好， （２）实现信息集成，提供决策依据。企业 的应用 甚至在无法控制这些复杂工业过程控制的 开始把提高综合集成自动化（ＣＩＰＳ）水平作 它的基本思想是利用容易获得的一些 时候，采用先进控制技术往往效果较好。先 为快速挖潜增效、提高竞争能力的重要途 过程变量，如温度、压力、流量等测量信息 进控制应用得当可带来显著的经济效益。 径。而集常规控制、先进控制、在线优化、生 （称为辅助变量），通过建立某种数学关系来 １．２应用现状 产调度、经营决策于一体的综合集成自动化 推断难以直接测量或测量滞后太大的关键 自５０年代末发展起来的以状态空间法 成了当前自动化发展的趋势。 过程变量（称为主导变量），以软件来代替硬 为主体的现代控制理论，为过程控制带来了 件（如传感器）功能，从而实现对主导变量（如 状态反馈、输出反馈、解耦控制、自适应控制 ２先进控制算法在ＤＣＳ中的应用 产品成分等）的控制，改善控制品质。根据软 等一系列多变量控制系统设计方法；对于状 ２ １预测控制与动态矩阵控制在ＤＣＳ中 测量模型建模方法的不同，软测量技术可分 态不能直接测量的情形有观测器和估计器 的应用 为机理建模、回归分析、状态估计、模式识 等工具。 ２．１．１产生机理与优点 别、人工神经网络、模糊数学、过程层析成 １．３先进控制与ＤＣＳ结合的原因 发展起来的预测控制具有下列优点：（１） 像、相关分析和现代非线性信息处理技术等 （１）提高过程控制水平，给企业带来明显 模型的精度要求不高，正符合了现代流程工 子类。可测变量的选择、测量数据预处理、数 的经济效益。对复杂工业生产过程中的核心 业的发展趋势；（２）直接处理具有较大纯滞后 据库在线更新和模型在线校正是软测量成 部分，通过实施先进控制，可以大大提高工 的问题；（３）具有良好的跟踪性能和较强的抗 功的关键。 顿域聱家 用户 ２．３智能控制在ＤＣＳ中的应用 智能控制是控制理论发展的高级阶段， 它是人工智能、运筹学和自动控制三者的交 叉。有代表性的智能控制包括专家控制、神 入捌 糠ｌ口 ． １ 经网络控制和模糊逻辑控制等。 ２．３．１专家控制 —］ 专家系统是应用人工智能技术，根据某 个应用领域的一个或多个人类专家提供的 Ｉ知 ｝ ｌ ｊ 暇 ｜轨 ｌ Ｉ噼构ｌ 知识和经验进行的推理、判断和决策，专家 系统结构如图ｌ所表示。 ｌＬ 人机接口、解释机构、数据库、知识获 —１ ● 取、知识库和推理机是专家系统的基本组成 部分。其中数据库用于存储有关事实及推理 知识麾 ●卜＿一 —’ 数据库 结果；知识库用于存储相关领域专家的专门 知识；推理机模拟专家的推理方法和技巧。 图１ 专家系统结构 专家系统通过人机接口与用户交换信息，输 人数据和待解问题，输出推理过程和结构 等。知识获取的基本任务是把知识输入到知 识库中，并负责维持知识的一致性及完整 性。推理机首先根据数据库中的有关事实和 知识库中的专家知识以一定的推理方法进 行推理，并在推理过程中不断更新数据库， 输入 直到最后得出结论。解释机构跟踪并记录推 图２模糊控制器的基本框架 （下转３３页） Ｄｉｇｉｔａｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ 数字技术与应用 ３１ ・应用研究・ 一Ｓ软件文 般图形或ＧＩＳ系统不能适应石油地质 件格式的输入输出接口以及各大ＧＩ大大方便了文件和 ＧｅｏＭａｐ较好地 件格式的输入输出接口，于研究工作和研究成果的积累，使地质研究 专业图形频繁变化的情况，据，能系统地管理各种研究成果，从而有利 解决了石油专业图形和石油专业数据库的 块：Ｅｚｗｅｌｌ（井数据处理、解释与成图）Ｐｏｗｅｒｓ 关联问题和图形查询问题；ＧｅｏＭａｐ将石油 ｅｃｔｉｏｎ（地层对比、连井剖面解释与成图）Ｅｚｒａ 行业的图形标准全部集成在系统中，使得制 ａｐ（平面数据管理与成图）３Ｄｖｉｅｗ（三维显 作的图形符合行业标准和规范。另外它提供 示）。从图面来看，其成图的线条更为圆滑， 了４７种国际标准的地球椭球体参数，方便编 制或使用国外图形资料ｉ 。 不仅美观，而且可以更加接近地质事实。 ２ ２ Ｇｘｐｌｏｒｅｒ软件的缺点 Ｇｘｐｌｏｒｅｒ软件在绘制油藏剖面及砂体剖 面时提供了手绘图层模式和数据连层模式， 逐步规范化。Ｇｘｐｌｏｒｅｒ目前包含四个功能模 数据的交流和交换； ４．２ ｓｕｒｆｅｒ软件的缺点 要将平剖图数字化勾绘等值线，尤其航磁 资料成图以往多提交平剖图，目前虽有分省数 据库，而在相邻两省交接部分往往不完整，但 是可以利用平剖图数字化弥补数据不足【 。 ３ ２ ＧｅｏＭａｐ软件的缺点 Ｇｅｏｍａｐ软件未集成等值线自动生成模 块，在等值线图制作的过程成需借助其它软 ５结语 综述以上软件，在地质工作中各有利 弊，可以说，有这些软件的使用，使得我们地 但手绘层模式不支持图元的按比例缩放，从 件或者手工勾绘，然后以描图的方式进行图 质人员的工作效率大大提高，且工作成果更 而导致数据连层图层与手绘图层不匹配；Ｇ 件的矢量化，软件虽提供半自动追踪功能，ｘｐｌｏｒｅｒ软件是基于用户数据库的绘图软 但操作较为复杂，工作量较大，整个过程无 为显著。没有完美的软件，只有完美的使用 我们可以针对具体问题选 件，其绘制的图件依托于用户建立的数据 疑会浪费大量时间。该软件绘制单井相图或 方法。在工作中，择软件，扬长避短，使软件工具能最大限度 库，故其绘制的图件（剖面图件除外）不支持 者柱状图时，操作非常复杂。 的为我们所用。因以上软件成图均较大，故 以独立数据文件的形式导人与导出，从而导 致用户之间数据共享的不便；在绘制剖面图 件时，Ｇｘｐｌｏｒｅｒ仅支持按砂体数据加载的剖 面绘制，而对于按沉积相数据加载的剖面则 无法使用其提供的剖面绘制工具进行绘制。 ４ ｓｕｒｆｅｒ软件的应用 仅在此展示ｓｕｒｆｅｒ软件绘制的效果图。 ３ ＧｅｏＭａｐ软件的应用 Ｓｕｆｅｒ绘图软件具备数据绘图强大功能，． 倍受物探人员青睐，在物化探图件绘制方面 参考文献 得到广泛应用，并且具有很大潜在开发能 【１】何足奇．试评ＭａｐＧＩＳ在地图制图中的应 力，可用来解决实际工作中存在的图形和数 用．浙江测绘． 【２］殷文洁，ＧｅｏＭａｐ软件在地质图件编制中 据转换问题。 的应用．江汉石油科技． ＧｅｏＭａｐ地质制图系统是一套面向石油 ４．１ ｓｕｒｆｅｒ软件的优点 ３】马培仙，李百祥，陈卫东．利用Ｓｕｒｆｅｒ绘图 地质应用的专业制图系统，它采用了目前计 可以轻松制作基面图、数据点位图、分 【算机领域和石油地质应用领域的先进技术， 类数据图、等值线图、线框图、地形地貌图、 软件绘制平剖图及平剖图数字化．甘肃 地质． 较好地解决了长期困扰石油地质制图的一 趋势图、矢量图以及三维表面图等；提供１１种数据网格化方法，包含几乎所有流行的数 些问题。 ３．１ ＧｅｏＭａｐ软件的优点 据统计计算方法；提供各种流行图形图像文 （上接３１页） 理过程，当用户提出询问需要给出解释时， 它籽根据问题的要求分别做相应的处理，最 后把解答用约定的形式通过人机接口输出 给用户。 ２．３．２模糊控制 实例：基于ＢＰ神经网络ＰＩＤ参数自整 慢和易出现早熟收敛。量子遗传算法，ＱＧＡ 定。由于神经网络具有较好的自学习和自适 是量子计算与遗传算法的结合。ＱＧＡ基于量 应能力，可充分利用此特性，在离线时对控 子计算中的量子比特和量子态叠加等概念， 制对象模型进行辨识，从而构成一个神经网 将量子比特的概率幅表示用于染色体的编 络辨识器，并根据其修正公式来修正其网络 权值，使其逐步适应被辨识对象的特性。 码。这样，一个量子比特染色体可以同时表 示多个状态，使得该算法较传统的遗传算法 具有更好的种群多样性和更高的计算并行 模糊控制是基于模糊逻辑，模仿人类控 制经验和知识的一种智能控制。模糊控制器 ２ ４自适应控制 自适应控制的研究对象是具有一定程 性。该算法在个体更新时采用量子旋转门操 主要由模糊化、知识库、模糊推理和解模糊 度不确定性的系统。面对客观上存在的各种 作，而不是一般遗传算法中实现较复杂的交 化４部分组成，如图２所示。 不确定因素，自适应控制系统能在对象运行 叉和变异操作，有效地提高了算法的收敛速 模糊化部分的作用是将输入的精确量 过程中，通过不断地测量系统输入、状态、输 度，并且可以方便地在算法的探索和开发之 转换成模糊量。知识库包括了具体应用领域 出或性能指标，逐渐获得过程内部信息，然 间取得平衡，提高算法的寻优效率。 中的知识和要求的控制目标。它通常由数据 后对给定的评价指标和按一定的设计方法 库和模糊控制规则库两部分组成。数据库主 做出控制决策（更新控制器的结构、参数或 ３结语 要包括各语言变量的隶属度函数、尺度变换 修正控制作用）。自适应控制对模型和扰动 在未来发展过程中，ＤＣＳ系统将更多的 因子以及模糊空间的分级数等。规则库是由 用模糊语言变量表示的一系列控制规则组 的先验知识依赖程度较低。 ２．５遗传算法 标准化控制策略和先进控制方法以软件形 式融合进来，从而增强系统的控制功能。 成的。它反映了控制专家的经验和知识。模 遗传算法是模拟生物在自然环境中的 糊推理是模糊控制器的核心，它模拟人基于 遗传和进化过程而形成的一种概率搜索算 参考文献 模糊概念推理的行为。解模糊化的作用是将 法。该算法使用群体搜索技术，通过对当前 【１】涂植英．过程控制系统 】．北京：机械工 模糊推理得到的模糊控制量变换为实际用 群体施加选择、交叉、变异等一系列遗传操 业出版社，ｌ９８７． 于控制的精确量。 作，产生出新一代群体，并逐步使群体进化 ［２】蒋敏伟．过程控制中提高ＤＣＳ应用水平的 ２．３．３神经网络控制 到包含最优解。遗传算法不受搜索空间的限 途径【Ｊ】＿自动化仪表，１９９８，（１０）：ｌ一５． 神经网络是由大量人工神经元广泛互 制性假设约束，不必要求诸如连续性、导数 ［３】蔡自兴，徐光佑．人工智能及其应用［Ｍ】． 联而成的网络，人工神经元则是非线性映射 存在和单峰值的条件，具有内在的并行性。 北京：清华大学出版社，ｌ９９６． 函数。神经网络控制是一种数据驱动的控制 方法，适用于那些具有不确定性、非线性且 该算法已在包括ＰＩＤ控制器参数整定等各类 【４］李人厚，秦世引．智能控制理论和方法 优化问题的求解中得到应用，尤其适合那些 【Ｍ】．西安：西安交通大学出版社，１９９４． 无模型可供利用的控制对象，它具有较强的 复杂的多目标优化问题。 自适应和学习能力。 遗传算法存在的主要问题是收敛速度 Ｄｉｇｉｔａｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ 数字技术与应用 ３３