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1、先进控制与实时优化技术交流,2,主要内容,先进控制系统概述先进控制技术介绍案例分析工程实施,3,APC = 先进过程控制 Advanced Process Control是对那些不同于常规控制，并具有比常规PID控制更好的控制效果控制策略的统称，而非专指某种计算机控制算法。如最优控制、解耦控制、推理控制、自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、智能控制、预测控制等。,什么是先进控制（APC）,4,以现代控制理论为基础系统辨识（最小二乘法为基础）最优控制（极大值原理和动态规划方法）最优估计（卡尔曼滤波理论）以模型为基础，处理多变量控制问题模型类型：传递函数，状态空间模型建模方法：机理建模、测试建模,先进
2、控制主要特点,5,借助于计算机来实现 数据处理与传输、模型辨识、控制规律的计算、控制性能的监控、整体系统的监视（包括统计计算、各种图形显示）等均依赖于计算机来实现。,先进控制主要特点,6,单回路控制和多回路控制系统能解决80左右的工业控制问题，但是随着生产向着大型化、复杂化方向发展，已难以满足苛刻的约束条件和高质量的控制要求。因而也难以获取显著的经济效益。随着现代控制理论的日臻成熟和强有力的计算机出现，使得先进控制应运而生。,先进控制的发展,7,最优控制给出最优结构和最优控制策略，使得系统输出与预先选定的性能指标函数的偏差最小的控制方法。解耦控制多变量控制系统中消除变量间的相互影响。推理控制采
3、用干扰信号分离、干扰估计器等解决被控量和干扰不可测情况下的控制问题。自适应控制控制实施中可以改变控制系统本身。从而使控制行为适合于新的环境。它包含了模型参考自适应控制、自校正控制和参数自适应控制 。鲁棒控制针对模型在结构或参数上的不确定性，在对系统进行灵敏度分析和摄动分析的基础上，使系统仍然稳定且保持控制性能的控制方法。,先进控制的发展,8,模糊控制基于模糊集理论的一种控制方法，即建立模糊模型、进行模糊化、清晰化和采用模糊化推理等来实现。智能控制是一种人工智能、控制理论、运筹学和信息论相结合的控制方法，它采用诸如专家系统、神经网络、模式识别等各种人工智能技术应用于控制系统。预测控制采用对输出进
4、行预报、对模型进行反馈校正、对控制实施滚动优化等策略的控制。 ,先进控制的发展,9,现代流程工业连续生产过程整个生产过程的连续性和无间断性，通过一系列加工装置对原材料进行规定的化学反应和物理变化。如炼油、化工、电力、造纸、冶金等行业有明确的性能改善要求提高控制平稳性降低操作人员劳动强度改善产品质量或提高高价值产品收率节能降耗生产过程采用计算机控制,APC面向对象,10,为何要实施APC？,连续生产过程提高效益的两个方面：生产过程工艺与设备的创新与改造不断采用先进工艺技术和设备生产装置的优化，生产装置规模的不断扩大生产过程运行与管理的科学化生产装置的安全平稳运行（离不开自动控制）生产装置的先进控
5、制与实时优化（APC/RTO）生产调度与生产计划的优化生产和技术管理的科学化,11,设计已经优化，APC还有多少效益？,实际运行与设计条件不同原料量与原料性质的变化市场需求的变化、生产环境的变化运行总是处于动态变化之中，与基于稳态的设计不同如何使运行安全、平稳，并处于优化状态?如何在变化的情况下给出优化条件并尽快达到优化?,12,石油化工生产装置操作控制的潜在效益,“安、稳、长、满、优” 就有明显效益无或少事故，无或少联锁切换，安全运行产品质量合格，产率或收率最高，尤其是高价值产品产率的提高，离不开平稳控制处理量高或满负荷生产节能降耗、长周期运行生产过程运行状态的优化良好操作控制日益成为“安、
6、稳、长、满、优”主要因素生产规模的增大，对操作控制的要求越来越高,13,石油化工生产过程APCRTO潜在效益,14,石油化工生产过程APC/RTO潜在效益,潜在效益是APC/RTO发展的动力生产装置规模越大，效益越显著社会越发展，要求越迫切Benson & Perkins 的估计 (CPC-V,1996)基于运行平均水平与先进水平差矩分析：平稳控制与动态优化：1200 亿/年减少起动、停车与切换： 1000 亿/年生产过程的实时优化,15,已有PID控制系统，还需要APC吗？,石油化工生产装置操作运性特性：多变量关联动态变化：多种动态响应与多重时滞非线性：变量间关系随操作状态变化许多重要变量不
7、能实时测量得到运行状态、约束与控制要求经常发生变化干扰、设备、工艺条件、运行环境生产负荷生产方案：产品规格、工艺流程结构：(作为被控对象)被控变量与操纵变量的变化,16,已有PID控制系统，还需要APC吗？,PID控制是平稳生产运行的必不可少的手段对响应慢、时间滞后明显的过程，控制性能有待提高由PID控制组成的多变量控制作用有限串级、均匀、选择、分程等发挥了一定作用，但有限。不完全适应多变量互相影响的生产过程PID控制不完全适应生产过程操作控制的要求不便于处理约束和和区域控制要求无多变量协调优化功能PID控制难于适应生产过程的变化，无优化功能,17,上世纪八十年代APC开始发挥作用,背景：现代
8、控制理论的发展与应用数字计算机技术的发展，DCS的出现生产过程规模的不断扩大，迫切要求更好的控制与优化突破点：模型预测控制（Model Predictive Control）用数学模型描述生产过程的动态变化用模型预测未来变化，实现最优控制在每个控制时刻实时修正模型迅猛发展：多变量控制与协调优化、变结构控制不可测变量的实时计算软仪表技术的发展与应用生产过程的实时优化非线性控制,18,基于现有的DCS和常规控制系统采用分布式体系结构机理动态数学模型为主、测试辨识模型为辅基于机理动态模型的产品质量在线计算观测采用多变量模型预测控制器技术基于先进控制实施反应深度实时优化，实现目标产品产率最大化很好地适
9、应原料性质的变化，适应生产方案的变化,系统技术路线与特点,19,系统结构图,20,物理实现,21,先进控制与实优化系统软件,数据采集软件Honeywell PHDAspen InfoPlusPACROS RTDSaver 先进控制软件Honeywell RMPCT Aspen DMCPlus PACROS VSUPCC实时优化软件Profit OptimizerAIM Quick OptimizerPACROS RSROPT,22,系统效益分析,系统实施后综合效益明显提升重要变量控制平稳性显著提高目的产品收率提高实现产品质量卡边控制降低装置能耗操作员劳动强度降低整体操作水平提升系统安全性提高,
10、23,吉林石化常减压装置先进控制系统设计能力：350万吨/年工程范围：初馏塔与常压塔的先进控制项目内容系统运行平台软测量仪表非线性液位控制系统先进控制系统验收效益轻收提高0.58个百分点经济效益560万元/年,24,吉林石化常减压（续）,初馏塔顶回流罐液位 常压塔顶回流罐液位 初馏塔顶温度 ,25,辽阳石化重整装置先进控制与实时优化系统处理能力：55万吨/年工程范围：全装置的先进控制和优化项目内容：系统运行平台软测量仪表先进控制系统反应深度实时优化系统验收效益芳烃收率提高0.715个百分点综合能耗降低15.3kg(EO)/t 经济效益1260万元/年,4个固定床反应器串联,26,辽化重整（续）
11、,27,吉林石化FCCU先进控制与实时优化系统处理能力：140万吨/年工程范围：全装置的先进控制和优化 【反再、分馏和吸收稳定部分】项目内容系统运行平台软测量仪表先进控制系统反应深度实时优化系统吸收稳定实时优化系统验收效益总液收提高: 1.23% ；轻收提高: 0.79% 干气C3+组分损失降低: 4.19% （重量百分比）丙烯损失从8%降低至2% 经济效益1700万元/年,28,吉林石化FCCU（续）,稳定塔再沸温度常规PID控制 2003.12.10-14,稳定塔再沸温度VSUPCC控制 2003.12.15-18,29,大连石化FCCU先进控制与实时优化系统处理能力：350万吨/年工程范
12、围：全装置的先进控制和优化项目内容系统运行平台软测量仪表先进控制系统反应深度实时优化系统吸收稳定实时优化系统验收效益轻油收率提高：0.78% 经济效益2438万元/年,30,吉林石化苯乙烯装置先进控制与实时优化系统处理能力：10万吨/年工程范围：全装置的先进控制和优化项目内容系统运行平台软测量仪表先进控制系统反应深度实时优化系统验收效益乙苯脱氢单元产品收率提高：0.88% （其中苯乙烯0.57%,甲苯0.31%)烷基化单元多乙苯收率提高：0.563% （其中乙苯0.414%,二乙苯0.11%)装置综合能耗：5.8%装置处理能力：2% 经济效益895万元/年,3个烷基化反应器1个转烷基化反应器2
13、个乙苯脱氢反应器,31,吉化苯乙烯（续）,响应慢、大滞后过程控制的改善,32,沧州石化气分装置先进控制系统设计能力：20万吨/年工程范围：全装置的先进控制和优化项目内容系统运行平台软测量系统非线性液位控制先进控制系统绩效考核系统验收效益丙烯收率提高1.7个百分点综合能耗降低5.83千克标油增加产能,33,独山子石化催化裂化先进控制与实时优化系统设计能力：80万吨/年工程范围：全装置的先进控制和优化项目内容系统运行平台软测量系统先进控制系统实时优化系统绩效考核系统验收效益轻收率提高0.65个百分点经济效益918万元/年,34,主要内容,先进控制系统概述先进控制系统技术介绍案例分析工程实施,预测控
14、制技术介绍,36,自动控制技术的发展,从上世纪40年代开始，采用PID控制规律的单输入单输出（SISO）简单反馈控制回路成为过程控制的核心系统。其理论基础是经典控制理论，主要采用频域分析方法进行控制理论的分析设计和综合。目前，PID控制仍被广泛采用，即使在大量采用DCS控制的最现代化的装置中，PID回路仍占回路总数的80%到90%。这是因为PID控制算法是对人的简单而有效操作方式的总结和模仿，工业界比较熟悉且容易接受。然而，单回路PID控制并不能适用于所有的过程和不同的要求。从50年代开始，逐渐发展了串级、比值、前馈、均匀等复杂控制系统。在很大程度上满足了单变量控制系统的一些特殊的控制要求。它
15、们从理论上看仍是经典控制理论的产物。,37,自动控制技术的发展,PID控制优点PProportion，比例，对当前偏差的直接利用；IIntegral，积分，反映的是偏差的历史积累；DDifferential，微分，预测未来，反映的是偏差的变化速度，仅前瞻一步；不需要对象的模型；分析、设计和实现简单，易于被现场工程师所接受；具有较强的鲁棒性；,38,自动控制技术的发展,常规控制缺点PID控制器参数整定较困难，尚无系统化的参数整定方法，需要丰富的经验才能达到较好的控制效果。主要采用基于偏差的反馈控制，而不是基于模型的控制技术，信息利用率不足。一般只适用于SISO（单入单出）系统，最多加入前馈或串级
16、系统，无法处理MIMO（多入多出）复杂工业系统的控制问题，尤其是控制变量中包含有约束限制。 鲁棒性能有限，工作点漂移时无法保证性能，跟踪性能与抗干扰能力矛盾。,39,自动控制技术的发展,从50年代末发展起来的以状态空间方法为主体的现代控制理论在航天、军事、机器人等领域得到广泛的应用。它为过程控制带来了状态反馈、输出反馈、解耦控制、最优控制等一系列多变量控制系统设计方法。过程工业日益走向大型化、连续化，对工业生产过程的品质要求越来越高，控制与经济效益的矛盾日趋尖锐，迫切需要各企业根据自身情况采用合适的先进控制策略来解决直接与产品质量、产率和消耗等指标有关的而传统的方法又无法奏效的控制问题。,40
17、,预测控制的产生,预测控制是70年代后期提出来的法国和美国最早将预测控制运用于过程控制领域，如Cutler的动态矩阵控制（DMC）Rechalet等人的模型预测启发式控制（MPHC）Rouhani等人的模型算法控制（MAC）Garcia等人的内模控制（IMC）Clarke等人的广义预测控制（GPC）,41,预测控制的发展,80年代后，预测控制的研究和应用有了很大的发展，各种基于预估制控制的理论、思想和方法纷纷出现，提出了很多改进算法。例如：有针对时滞对象、非最小相位对象、非自衡被控对象、多输入多输出时的预测控制研究有约束情况下的算法研究预测控制的状态空间表示方法，从而可以用现代控制理论的一些方
18、法进行设计对于非线性系统，采用非线性Hammerstein模型作为预估模型进行控制,42,预测控制的发展,研究包括修改目标函数表示法、在非参数模型中引入自校正机制、将预测控制和其它先进的控制方案相结合等。在一定限制条件下证明预测控制的稳定性和鲁棒性。对系统性能的影响规律进行了分析研究，对系统设计和参数选择有很好的指导意义。,43,模型预测控制理论发展,第一代MPC：1978年MAC，DMC，IMC，GPC主要特点：由实测脉冲或阶跃响应建立模型第二代MPC：1982年典型代表：QDMC、状态反馈预测控制、 提高抑制干扰能力主要特点：处理约束和多变量系统第三代MPC：1990年商业化软件：DMC
19、Plus (AspenTech)、RMPCT (Honeywell)、PACROS、START,44,预测控制的基本原理,模型预测用模型预测未来时刻被控对象的运动和误差，以其作为确定当前控制作用的依据，使控制策略适应被控对象的存储性、因果性和滞后性，可得到较好的控制效果。反馈校正利用可测信息，在每个采样时刻对预估值进行修正，抑制模型失配和干扰带来的误差。用修正后的预估值作为计算最优控制的依据，使控制系统的鲁棒性得到明显提高滚动优化滚动优化是相对最优控制而言，所谓滚动优化是每个采样周期计算一次最优控制序列，但只输出其中第一个值，下一个采样周期再计算一次，输出一次，周而复始滚动执行，其实质是考虑了
20、实际控制过程中各种不确定性；模型的误差和系统的干扰通过被控变量测量值进行反馈校正，从而使系统达到实际上的最优。,45,预测控制原理图示,46,预测控制各部分间的关系,47,先进控制与常规控制,与常规控制同样的操作手段、同样的最终目标、不同的控制和优化方法基于常规PID控制，但对PID有要求（仪表、调节阀、PID参数等）系统设计源于工艺机理、常规控制与日常操作经验APC是工具，为操作服务,常规控制针对单回路，单输入与单输出Single Input Single Output (SISO) 先进控制针对多输入多输出对象Multiple Input Multiple Output (MIMO),48
21、,什么是多变量控制,49,大量存在关联性的流程工业过程 对模型精度不敏感控制器结构灵活多变对大规模的复杂过程，相对易于实现与使用,多变量控制应用特色,50,MV 1,MV 2,MV 3,DV 1,CV 1,CV 2,CV 3,预测模型,51,期望的CV轨迹,History,Settling Time,Now,期望CV 轨迹,偏差,52,控制作用下的CV轨迹,forced CV trajectory,Projected future moves,Settling Time,Now,History,53,预测试与PID整定功能设计与效益分析阶跃测试模型辨识离线控制器设计与仿真操作工与工程师培训调试
22、投运,多变量预测控制器实施,软测量技术介绍,55,基本概念,软测量又称软仪表（Soft Sensor），是把控制理论与生产工艺过程知识有机结合起来，应用计算机技术，对一些难于测量或暂时不能测量的重要变量，选择另外一些容易测量的变量，通过构成某种数学关系来推断和估计，以软件来代替仪表功能。,56,基本概念,软测量基于模型，用可测变量计算不可测值提供操作指导闭环控制在线校正,57,为什么使用软测量技术,产品质量是控制的主要目的 所有工业生产的目的都是为了获得合格的产品，于是质量控制成为所有控制的核心。为了实现良好的质量控制，就必须对产品质量或与产品质量密切相关的重要过程变量进行严格控制。质量指标往
23、往不易实时获得目前还没有在线质量分析仪在线质量分析仪过于昂贵维护保养复杂有较大的测量滞后，难于满足实时控制要求,58,为什么使用软测量技术,软测量技术的出现推动了产品质量的直接闭环控制早在 70年代，Brosillow就提出了推断控制的基本思想和方法：采集过程中比较容易测量的辅助变量 (Secondary Variable)，构造推断估计器来估计并克服扰动和测量噪声对过程主导变量 (Primary Variable)的影响。推断控制策略包括估计器和控制器的设计。现在发展起来的软测量技术就体现了估计器的特点。在以软仪表的估计值作为反馈信号的控制系统中，控制器与软仪表的设计是分离的，给设计带来极大
24、的便利。,59,软测量技术特点,软测量技术是以某种最优化准则，利用辅助变量计算实现对主导变量的推断。核心是表征辅助变量和主导变量之间关系的数学模型。,60,软测量技术特点,软测量模型注重的是通过辅助变量来获取对主导变量的最佳估计，不是强调各输入、输出之间的关系。软测量模型不是一般意义上的数学模型公式。软测量模型完成由辅助变量构成的可测信息到主导变量y的映射。利用数学公式表示为：,61,软测量技术分类,软测量的技术分类都是依据软测量模型的建立方法 建模的方法多种多样、互有交叉，目前又有融合的趋势。很难有妥当的而又全面的方法。一般将软测量技术分为：机理建模、回归分析、状态估计、模式识别、人工神经网
25、络、模糊数学、过程层析成像、相关分析和现代非线性处理技术等。,62,软测量技术分类,其中机理建模、回归分析、状态估计、模式识别、人工神经网络、模糊数学软测量的技术研究较为深入，在过程检测和控制有许多成功的应用。而后三种技术：过程层析成像、相关分析和现代非线性处理技术限于技术发展水平，在过程控制中还应用较少。,63,软测量建模方法,机理建模：一般又称“白箱”辨识建模：一般又称“黑箱”机理建模和辨识建模相结合：一般又称“灰箱”,64,软测量建模方法,机理建模方法推断估计 (Inferential Control)稳态机理模型动态机理模型的观测器方法 白箱模型,65,软测量建模方法,辨识建模方法回归
26、分析法 （PCR，PLS）ANN模式识别法模糊数学法 黑箱模型,66,软测量建模方法,机理建模辨识建模 灰箱模型,67,软测量在线校正,校正原因：生产装置在实际运行过程中，随着操作条件的变化，其过程对象特性不可避免地发生变化和漂移。有必要对软仪表的预测进行在线校正，来适应新工况。（如炼油中，原料性质的变化，对软仪表冷性质的预测影响是很大的。）软仪表的校正包括两个方面：模型结构的优化模型参数修正,68,软测量在线校正,69,软测量开发流程,70,主要内容,先进控制系统概述先进控制系统技术介绍案例分析工程实施,71,典型装置先进控制系统蒸馏,72,蒸馏装置的软测量系统,对初馏塔、常压塔塔顶及侧线馏
27、分产品质量进行计算，提供以下软测量参数初馏塔顶终馏点常压塔顶终馏点常压塔一线干点常压塔一线闪点常压塔二线倾点常压塔三线倾点,73,常压塔控制器,74,减压塔控制器,75,系统达到的目标,在保证各产品馏出口质量合格的情况下，轻油（汽油+航煤+常二线柴油）收率提高0.35%以上在不影响产品质量指标及收率的情况下，提高装置热回收率，降低装置能耗在10（千克标油/吨原料）以下产品质量馏出口合格率由98%提高至98.5%装置在处理量波动上有较大弹性，能够适应频繁的生产方案变化，避免生产波动，尽可能降低劳动强度，保证工艺平稳率在98.5%以上,76,典型装置先进控制系统催化裂化,77,催化裂化软测量系统,
28、78,反应再生控制器,79,主分馏系统控制器,80,吸收稳定系统控制器,81,系统达到的目标,在保证装置运行在约束范围内的基础上，汽、柴、液态烃总收率提高0.5%液态烃C2含量1液态烃C5含量0.5%干气C3含量2.5%汽油干点、柴油干点实现卡边控制，控制指标为1.5度以内；,82,典型装置先进控制系统加氢裂化,83,加氢裂化软测量系统,84,反应控制器,85,反应分离控制器,86,脱丁烷塔控制器,87,常压塔控制器,88,减压塔控制器,89,系统达到的目标,提高装置控制性能，重要变量波动均方差减少20%以上 在原料性质一致，反应转化率一定的情况下，保证（航煤柴油）总收率提高0.4个百分点 实
29、现处理量的提高,90,典型装置先进控制系统连续重整,91,连续重整装置软测量系统,92,预加氢及重整反应控制器,93,重整分馏控制器,94,系统达到的目标,使苯类产品的收率和回收率提高，提高苯类产品收率0.5%处理量同比提高1%改善装置的稳定性，延长催化剂的寿命：保证反应器重整温度波动小于3摄氏度。控制苯类产品的纯度在其规定的质量指标内，达到国标优级。每月燃料气消耗，综合能耗同比降低3%。,95,反应深度实时优化系统,96,反应深度优化目标,优化目标 其中： 反应产物中各产品产率或其他指标； 各产率或指标加权系数。 选择不同加权系数得到各种不同目标。,97,反应深度实时优化调优方法,反应深度动
30、态自寻优基于在线实时计算优化目标和反应深度控制适应工程实际，不要求仪表绝对准确以动态数学模型计算的目标和反应热相对变化为依据按动态数学模型确定调优方向，改变反应热设定维持优化：寻到优化值后自行停止调优，平稳运行适应变化：原料、工况和操作条件变化后自行起动寻优充分利用各种可测或观测信息，充分考虑各种约束寻优周期：10分钟（用稳态模型需120分钟以上）,98,反应深度实时优化调优特色,不要求原料性质和催化剂活性化验数据不要求仪表绝对准确可在正常动态变化过程中完成寻优根据装置运行情况，自动完成寻优后维持平稳运行可随时在线调整优化目标（加权系数）,99,催化裂化反应深度实时优化系统,100,连续重整反
31、应深度实时优化系统,101,加氢裂化反应深度实时优化系统,102,主要内容,先进控制系统概述先进控制系统技术介绍案例分析工程实施,103,工程实施基本条件,现场条件要求,104,生产条件要求工艺生产正常DCS常规控制系统正常运行有关控制回路、现场一次表、调节阀等正常运行常规PID控制系统要求先进控制系统以常规PID的给定值作为其操作变量要求相关PID投用自动常规PID的整定与投用,现场条件要求,105,化验数据要求软测量模型建立的基础要求必要的频次精心采样，降低采样误差准确记录采样时间，降低采样滞后影响专人化验，降低人为误差现场工作协调技术开发处、机动处、生产处以及工艺、仪表与先进控制技术实施
32、方等各方共同协调一致，是共同保证项目成功的关键。,现场条件要求,106,项目实施的一般步骤,工程实施与项目管理,项目技术协议与初步方案,开工会,现场调研和数据采集,基本情况建立,机理模型客户化开发,派生模型客户化开发,先进控制工程实施,优化方案设计,优化方案仿真验证,投用与调整,技术培训、技术转移,验收,运行维护、升级,107,安全措施,安全实施措施,108,投用安全保障组织保障上线协调会 各相关部门专人负责 各相关部门密切监控 工程实施方、工艺车间、仪表车间技术保障双向无扰切换 投用与切除分组分别投用与切除功能上下限、速率限、故障限等各种安全措施通讯监控与处理功能总开关一键切除功能,安全实施
33、措施,109,APC效益降级期,效益损失期,APC恢复期,APC控制器开,过程变化后模型重新辨识,维护和性能改进,APC控制应用获取最大效益,控制器性能减弱效益降低,发现问题提出解决方案,改进APC,先进控制系统效益变化周期,110,项目成功的关键,技术与实施选择合适的先进控制技术及产品；对工艺系统的深入理解；切实可行的实施方案；准确的控制器及软测量模型；甲方人员的深入配合。,111,项目成功的关键,管理技术管理适应新技术的要求和特点生产管理调动使用先进控制的积极性人事管理建立先进控制与实时优化的岗位与职责,112,项目成功的关键,培训与售后服务培训（工程师培训、操作员培训）了解生产过程操作运行特性掌握先进控制系统操作方法掌握先进控制系统结构与原理掌握先进控制系统维护调整方法售后服务问题与故障处理模型升级,113,项目成功的关键,先进控制与实时优化是用现代科学技术提升石油化工产业、取得效益的重要手段，也是操作员转变为监视员的主要手段。 先进控制与实时优化技术需要不断发展，特别是将生产工艺与系统控制很好的结合起来，适应生产过程，适应市场经济。 “APC是搞计算机人员的事”是一个误区 先进控制系统需要维护 人员和队伍是第一位的,
