先进的监管与模型预测控制

最近LinkedIn APC博客的一名贡献者就高级监管控制(ARC)和模型预测控制(MPC)之间的区别发表了以下声明:

“以一种普遍而简单的方式，高级调节控制器基于错误进行操作，而预测控制器使用模型来预测将会发生什么，并采取相应的行动来避免它。”

作为一名长期支持用ARC来解决许多工业控制问题的人，我想纠正目前99%的实践控制工程师对ARC的特性和能力所持有的普遍误解。

在20世纪70年代，随着数字控制系统和过程控制计算机的出现，我们这些参与ARC发展的人开发了两种非常强大的ARC技术，称为前馈控制和解耦控制。开发这些技术的原因很简单:反馈控制，无论多么复杂，本身不足以保持重要的控制变量接近设定值时，干扰发生。

前馈控制最初的发展，顾名思义，对自变量(mv)进行调整，以保持重要的因变量(cv)接近设定值时，馈电速率对一个单元操作的改变。这是怎么做到的?当然是用模型!首先收集开环响应数据，观察cv对进给速率变化的响应。这种响应通常符合死时间和滞后模型。下一步是对该模型进行“反转”，以开发前馈模式，以调整用于控制CV的MV，使CV在进给量变化期间接近设定值。

因此，例如，在一个精馏塔上，顶温是由回流流量控制的，挑战是对进料速率应用死区时间和超前/滞后补偿，将增量轨迹变化(具有适当的增益)传递给回流流量，以便以协调的方式调整回流，从而消除干扰。如果前馈补偿是完美的，根本不需要反馈修正!

MPC为前馈变量(ffv)提供了或多或少相同的“模型预测”控制动作。ARC前馈控制动作实际上可以优于MPC前馈控制动作。“适当的增益”——也就是MV必须被调整以保持CV在设定值上的量——并不是一个恒定的比率。例如，由于饲料成分的变化等原因，将最高温度保持在设定值所需的回流/进料比今天可能与昨天不同。ARC可以结合动态的、自适应的前馈增益补偿来考虑过程变化。MPC不能。

ARC的另一个基于模型的控制特性，解耦控制，也是出于类似的原因开发的，最初用于精馏塔。在许多生产高纯度产品的分馏塔上，热量和物质平衡是高度耦合的，这样在色谱柱一端的移动也会影响到另一端。我们很早就发现了这一现象，并意识到可以在柱的两端同时进行解耦，以最大限度地减少热量和物料平衡的破坏。例如，如果需要增加回流以增加顶产品的纯度，则需要对再沸器的热量做类似的去耦动作，以不影响底部产品的纯度。解耦动作是由一个以类似于前面描述的方式开发的模型确定的。

对我来说，这听起来像是40多年前开发的ARC技术:

“使用一个模型来预测将要发生的事情，并采取相应的行动来避免它。”

这是为了反驳ARC不是模型预测的误解。当然，在过去的40年里，它一直在执行。此外，它可以是多变量的;即可以对多个ffv和作用于多个mv的dcv同时实现前馈和解耦控制动作，从而控制多个cv。最后，一般来说，与MPC相比，ARC的实现成本更低，更耐用，更容易被操作员理解，并且需要更少的维护。它应该始终被视为解决最常见工业控制问题的首选技术。

本文作者是Jim Ford。吉姆是特立独行的技术是一家领先的自动化解决方案提供商，为流程工业提供工业自动化、战略制造和企业集成服务。MAVERICK提供广泛领域的专业知识和咨询，包括工业自动化控制、分布式控制系统、制造执行系统、运营战略、业务流程优化等。

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