自动调优的利与弊——重要的故事

单循环调优的历史挑战，自动调优的有限成功，以及基于模型的控制的现代困难，都有相同的根本原因。控制工程发表了关于自动调优的两部分系列:自动调优控制的利弊:2018年6月号的第一部分和自动调优控制的利弊:2018年8月号的第2部分。这些都是很好的文章，内容丰富，虽然他们得出了正确的结论，但他们忽略了一个主要的含义。自动调优的故事揭示了一个关键的教训。

正如文章正确地总结的那样，自动调优“仍然不是万能药”，而且正如他们正确地怀疑的那样，“也许最重大的挑战是一个不可预测的或非线性的过程。”不可预测的流程是指实际的流程响应不同于优化或模型所基于的预先确定的响应。事实证明，这对于大多数流程都是正确的，这就是为什么尽管进行了许多行业尝试，但自动调优只取得了有限的成功。实际流程响应的变化为调优和建模带来了一个基本难题。

这就解释了为什么理论上应该是一次性工程任务的单循环调优和多变量控制建模，在实践中更像是重复维护。这是循环调优长期以来的现实，现在也出现了基于模型的控制的现实。

不幸的是，有两种常见的解决方案不解决这些问题。一个是平均模型或平均调优的思想。虽然这可能是最好的策略，但它显然没有解决我们今天所面临的问题。第二个想法是自动调优或自适应建模，这是潜在的更多的比平均更有问题，因为他们基本上是为今天调整的，明天可能合适也可能不合适。

用白话来说，过程收益变化．由于工艺条件的日常干扰和变化，许多(如果不是大多数)增益频繁变化，甚至是动态变化。重新调整和重构仍然很常见，再加上自动调整的有限成功，证明了这一点。对于那些花了多年时间解决过程控制性能问题的人来说，这也是常识。最终，自动调优不能解决这个问题。用户应该以批判的眼光看待自适应建模的出现，它试图在更大的范围内做同样的事情。

另一个困扰循环调优和基于模型的控制的挑战是，即使相关模型是可靠的，传统的误差最小化性能标准也往往不合适(图1)。在工业过程操作中，通常更重要的是遵守过程速度限制，小心保持过程稳定性，避免超调和振荡。在工业过程操作中，积极地最小化中间误差通常既不是一个大收益，也不是理想的行为。

现代以计算机为基础的工具并没有像我们预期的那样解决这一困境，而是证实了这一困境，正如我们应该知道的那样。展望未来，调优和建模需要重新定位，以适应固定模型是例外而不是规则的想法。模型平均与可靠反馈控制、保守调优和非常有选择性地使用前馈(仅在必要时避免硬约束或保证获得大收益)仍然是最佳实践，因为每个前馈模型都有可靠性和维护成本。这是单循环和多变量控制的最佳策略。

艾伦·克恩的所有者和总裁APC性能有限责任公司．内容经理杰克·史密斯编辑，控制工程， CFE传媒，jsmith@cfemedia.com．

更多的见解

关键词:先进的过程控制，自动调优

单回路调优、自动调优和基于模型的控制具有相同的根本原因。

单回路调优而多变量控制建模更像是循环维护，因为有太多不可预测的变量。

模型平均与可靠的反馈控制、保守的调优和非常有选择性地使用前馈一起，仍然是最佳实践。

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