推进控制

随着处理器能力的增加，用户可以使用的高级过程控制(APC)算法的数量已经达到了一个水平，每个人都应该考虑是否可以通过采用一种或多种策略来改善他们的操作。然而，在一些较老的装置中，串级或前馈控制回路可以被认为是高级控制。那么，什么才是高级控制呢?常见的问题包括模糊逻辑、神经网络和预测模型，但还有其他机会可以改善控制，而不必诉诸于员工可能难以理解和使用的东西。让我们看看APC的三个基本元素。

死区补偿是目前人们还不太了解的先进控制概念之一。许多人认为简单地在回路的输入中插入一个死时间函数块就足够了，但是这样做忽略了过程扰动对PID控制器输出的影响。利用Smith预测器，控制回路可以根据扰动的大小调整模型偏差。一个改进的史密斯预测器也允许控制器根据干扰调整增益和偏差。如果热交换器进料温度有扰动，则需要偏置改变以保持出口温度，而如果热交换器进料速率有扰动，则需要调整增益以保持出口温度。Smith Predictor可以使用标准功能块构造，但是一些DCS制造商可能会包含一个控制模块模板来加速实现。

使用标准函数块实现的第二个高级控制项是自适应调整，有时称为增益调度。可以利用这一点的经典控制变量是pH值，尽管对于操作范围的那一部分而言，任何在过程响应中表现出变化的环路都是候选的。实现这一点并不困难，但用户确实需要知道有多少控制区域，以及在循环响应中更改发生的位置。用户将需要使用一个调优软件包来确定每个线性区域的响应，并使用某种方法来确定区域之间过渡区域的宽度。

第三种方法识别出一些控制回路相互作用，甚至相互争斗，因此构建解耦网络是另一个有用的功能块工具。一个很好的例子是石灰窑，你要控制窑两端的温度。冷端由引风机转速控制，热端由燃油流量控制。如果保持燃料流量恒定，增加风扇转速，热端温度下降，冷端温度增加。如果保持风扇转速恒定并增加燃料流量，两端都会增加，但热端比冷端增加得多。所以很容易看到，如果两个控制器都是自动的，它们就会相互争斗。为了打破这种耦合，控制回路的输出通过死时间和超前/滞后功能块串联，并与另一个控制回路的输出相加。优化网络需要知道每个环路的两个时间常数，死时间和响应时间。

如果你把这些极端的APC逻辑相对简单的实例,那么你需要开始使用一些特殊的算法模型的预测或模糊逻辑,但至少你可以开始与这些是否可以改善你的操作与手头的工具。

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