过程建模，反馈控制器

高级调节控制(ARC)可以解决许多工业控制问题，但目前几乎所有的实践控制工程师对ARC的特性和功能都有一个普遍的误解。

流程建模

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，参与ARC发展的人员开发了两种强大的ARC技术，称为前馈控制和解耦控制。反馈控制，无论多么复杂，本身是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，对独立操纵变量(mv)进行调整，以保持重要的依赖控制变量(cv)接近设定值时，馈电速率的一个单元操作改变。

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。这种响应通常适用于死时间和滞后模型。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，并消除干扰。如果前馈补偿是完美的，根本不需要反馈修正!

模型预测控制(MPC)为前馈变量(ffv)提供或多或少相同的“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，或MV必须调整以保持CV在设定值上的量，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，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，并意识到可以将同时解耦应用于柱的两端，从而最大限度地减少热量和物料平衡的扰动。例如，如果需要增加回流，以最大限度地提高顶部产品的纯度，则需要对再沸器的热量进行类似的分离，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。

模型预测控制

40多年前开发的ARC技术使用一个模型来预测将会发生什么，并做出反应以避免事件，这是为了驳斥ARC不是MPC的误解。在过去的40年里，它在今天的实施中当然是具有预测性的。

此外，ARC可以做多变量;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。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。作为解决最常见的工业控制问题的首选技术，它应该始终被视为首选技术。

从三个方面推进控制

高级过程控制(APC)的概念可以一次实现一点点，但仍然朝着改进过程迈出了一大步。随着处理器能力的增加，可用的APC算法的数量可以帮助改进操作。在一些较老的装置中，级联或前馈控制环可以被认为是高级控制。什么是高级控制?通常的怀疑包括模糊逻辑、神经网络和预测建模，但其他机会可以在没有重新排序的情况下改善控制，这对一些人来说可能很难理解和使用。

APC有三个基本要素:死区补偿、自适应调优和解耦。

1.空载时间补偿

死区补偿是一种先进的控制概念，但人们并没有很好地理解它。许多人认为简单地在环路的输入中插入一个死时间函数块就足够了，但这样做忽略了过程扰动对比例积分导数(PID)控制器输出的影响。

使用史密斯预测器允许控制回路根据扰动的大小调整模型偏差。改进的史密斯预测器还允许控制器根据扰动调整增益和偏差。进料温度有扰动的热交换器需要偏置变化来保持出口温度，而进料速率有扰动的热交换器需要调整增益来维持出口温度。Smith预测器可以使用标准的功能块来构造，但是一些分布式控制系统(DCS)制造商可能包含一个控制模块模板来加速实现。

2.自适应调整，增益调度

使用标准功能块实现的第二个高级控制元素是自适应调优，有时称为增益调度。可以利用这一点的经典受控变量是pH值，尽管任何循环在过程响应中显示的变化基本上是线性的操作范围的一部分都是候选变量。实现这一点并不困难，但是用户需要知道有多少控制区域，以及在循环响应中发生变化的位置。用户将需要使用一个调谐软件包来确定每个线性区域中的响应，并使用某种方法来确定区域之间过渡区域的宽度。

3.解耦网络

第三个元素认识到一些控制循环相互作用，甚至可以相互争斗，因此构建解耦网络是另一个有用的功能块工具。石灰窑就是一个很好的例子，窑两端的温度都需要控制。冷端由引风机转速控制，热端由燃料流量控制。

通过保持燃料流量恒定和增加风扇转速，热端温度下降，冷端温度上升。

通过保持风扇转速恒定和增加燃料流量，两端的温度都会升高，但热端温度的升高要比冷端高得多。

所以很容易看出，如果两个控制器都是自动的，它们就会互相争斗。为了打破这种耦合，控制循环的输出通过一系列死区和超前/滞后函数块，并与另一个控制循环的输出相加。调优网络需要知道所涉及的每个循环的两个时间常数，即死时间和响应时间。

将这些相对简单的APC实例应用到逻辑极端，需要使用模型预测或模糊逻辑等特殊算法，但从死区补偿、自适应调优和解耦开始，可以利用手头的工具改进操作。

Jim Ford是一名高级顾问，Bruce Brandt是流程工业系统集成商Maverick Technologies的DeltaV技术领导者。由CFE Media内容经理马克·t·霍斯克编辑，控制工程，mhoske@cfemedia.com．

关键概念

• 先进的过程控制和先进的调节控制提供了更先进的控制方法的复杂性的好处。
• 示例显示了ARC如何帮助改进控制。
• 死区补偿、自适应调优和解耦提供了控制方面的好处。

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