煮得好酿得好

关键字 控制软件 自适应控制 过程控制系统

基于模型的控制器已经被用于各种各样的应用，比如在狭窄的航道上驾驶超级油轮，以及在商业办公空间中保持舒适度。在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华的Molson啤酒厂找到基于模型的控制器应该不足为奇。

这个特殊的基于模型的控制器是来自Universal Dynamics Technologies(也是Vancouver, BC)的BrainWave。控制器使两壶液体“麦芽汁”(麦芽捣碎和注入后产生的含糖最终产品)尽可能猛烈地沸腾。

沸腾控制问题

剧烈沸腾的特点是蒸发速率高，液体麦汁表面上有一层厚厚的泡沫。泡沫厚度或“沸腾高度”更易于实时监测，因此将其作为沸腾控制策略中的反馈变量。它可以通过打开或关闭将蒸汽送入壶套并直接进入麦芽汁的阀门来升高或降低。

控制目标是在不使水壶溢出的情况下使沸腾高度最大化。有几个外部因素影响沸腾高度。环境空气压力的波动(由气候变化或排气扇的启动和停止引起)可以提高或降低液体麦汁的沸点。在壶中加入啤酒花，释放出的油可以抑制沸腾，降低沸腾高度。

在另一种极端情况下，安全措施会阻止麦芽汁通过水壶顶部的开口沸腾。在安装BrainWave之前，通过将蒸汽阀的最大开度限制在83%，并将940升的水壶的填充液位限制在725百升(hl，或19,140加仑)，可以防止这种“沸腾”。

可编程逻辑控制器最初用于沸腾高度控制。PLC首先使用18英寸测量每个水壶的沸腾高度。探头有三个离散的电平。然后，它会根据三层水被覆盖的程度和时间来打开或关闭水壶的蒸汽阀。这种控制策略效果很好，并成功地将蒸发速率保持在每小时5%以上的目标值。然而，事实证明它过于保守。蒸汽阀的移动速度太慢，无法有效地利用蒸汽，而且有限的灌装液位使批量尺寸小于必要的规模。传统的比例-积分-导数控制回路在麦芽开始蒸发时变得非线性，因此很难改善控制回路的性能。

Molson需要一种能够更有效地控制沸腾高度的控制策略。该公司选择脑波进行为期三个月的试验，在此期间，PLC仍然控制第一个水壶，而在微软Windows NT PC上运行的脑波接管第二个水壶。两个水壶并联运行，在测试过程中产生相同的产品。

然而，这两个控制者的游戏规则并不完全相同。脑波控制的蒸汽阀被允许100%打开，以实现蒸汽的最大加热效果。虽然这个策略有沸腾的风险，但在测试过程中没有发生任何事情(而且自从BrainWave负责两个水壶以来，没有发生过任何事情)。

脑波的预测能力决定了结果。利用其沸腾过程的动态模型，BrainWave能够预测沸腾响应，以便在不超调的情况下尽快达到沸腾高度目标。脑波减少了对蒸汽阀的操作，因为它提前知道阀门需要去哪里。

棘手的部分是建立一个数学模型来精确预测沸腾行为;这时脑波的适应能力就派上了用场。通过观察其最近控制动作的效果，BrainWave自动确定了煮沸过程的经验输入/输出关系。无需操作人员干预，即可创建初始模型或在过程动态变化时更新模型。

提高8.1%

脑波成功地将蒸发速率从每小时5.17%提高到每小时5.59%。这种差异使批量生产速率提高了8.1%。脑波还减少了峰值负荷和总蒸汽用量，使用了尽可能多的蒸汽。

煮沸效率的提高反过来又减少了啤酒花的使用量，每年节省4万多美元。脑波在不到一年的时间里就收回了成本。

未来的收益也有望实现。通过抑制沸腾高度超调，BrainWave应该允许在更满的水壶里酿造更大批量的啤酒。Molson希望在未沸腾的麦汁和水壶边缘之间的间隙不是3.5英尺，而是接近2.5或3英尺的“顶部空间”。批量应增加3%至6%。

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