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先进过程控制（APC）随着我国经济体制的转变，国内的众多石化企业日益感受到国际间竞争所带来的活力和挑战。
因此，积极开发和应用先进控制和实时优化，提高企业经济效益，进而增强自身的竞争力是过程工业迎接挑战重要对策。
先进过程控制是对那些不同于常规单回路控制，并具有比常规PID控制更好的控制效果的控制策略的统称，而非专指某种计算机控制算法。
由于先进控制的内涵丰富，同时带有较强的时代特征。
因此，至今对先进控制还没有严格的、统一的含义。
尽管如此，先进控制的任务都是明确的，即用来处理那些采用常规控制效果不好，甚至无法控制的复杂工业过程控制的问题。
先进控制应用得当可带来显著的经济效益。
在石化工业中，一个先进控制项目的年经济效益在百万元以上，其投资回收期一般在一年以内。
丰厚的回报而引入注目。
通过实施先进控制，可以改善过程动态控制的性能，减少过程变量的波动幅度，使之能更接近其优化目标值，从而将生产装置推至更接近其约束边界条件下运行，最终达到增强装置运行的稳定性和安全性、保证产品质量的均匀性、提高目标产品收率、增加装置处理量、降低运行成本、减少环境污染等目的。
从60年代初现代控制理论迅速发展以来，出现了一系列的优化控制和多变量控制算法，以及更晚些时候出现的自适应控制算法和鲁捧控制算法等，这些都属于先进控制。
人们曾经希望开创一户现代控制理论应用的新时代，但自70年代以来，理论成果虽多，在过程控制的应用却不理想，原因有两个方面：（1）模型问题。
像高斯干扰下的线性二次型控制（LQG）等现代控制理论的杰作都是基于模型的算法。
尽管建模技术已有很大发展，白色、黑色、灰色的方法都有，但精确可靠的动态数学模型依然难得。
对象往往具有不确定性，使精确建模无法做到。
（2）认识问题。
一个装置的控制，有各种可供选择的策略和算法，如果你的算法能得到合格的结果，那还要问一问，你的算法是否比其他算法更好？同时，控制效果即使提高，是否能产生实际效益？这样一比，许多新算法的优越性都不见了。
先进过程控制策略先进过程控制是一种用来实时监测和控制工业过程的高级自动化技术。
它借助传感器和仪器设备，对过程中的变量进行连续测量，并通过反馈控制算法实时调整操作参数，使工业过程达到最佳运行状态。
下面将介绍几种常见的先进过程控制策略及其应用。
1. 模型预测控制（MPC）：模型预测控制是一种先进的多变量控制策略，它通过建立数学模型来预测过程的未来行为，并根据预测结果调整控制变量。
MPC的核心思想是优化控制，它可以应用于许多复杂的工业过程，如化工、电力、水处理等。
MPC的优势在于处理非线性、多变量、时变系统时具有良好的性能。
2. 自适应控制：自适应控制策略根据过程的实时变化，自动调整控制器的参数以适应不同的工况。
自适应控制可以通过基于模型的方法，如最小二乘法和最小均方误差法，以及基于模型无关的方法，如自适应控制器和自适应观测器实现。
自适应控制可以提高系统的鲁棒性和稳定性，并具有更好的适应性。
3. 模糊控制：模糊控制策略利用模糊逻辑理论处理过程中模糊、不确定和非精确信息，通过模糊推理和模糊规则来实现控制。
模糊控制对于工业过程中难以建立准确模型的情况有很好的适应性，能够应对不确定性和模糊性。
它在许多表现模糊性的应用场景中广泛使用，如温度、湿度、压力等。
4. 预测控制：预测控制是一种基于过程模型的控制策略，通过预测过程变量的未来行为来决策当前的控制动作。
预测控制方法包括动态矩阵控制、广义预测控制和模型参考自适应控制等。
预测控制以期望响应为目标，可以提供较好的跟踪性能和鲁棒性。
5. 优化控制：优化控制是通过数学优化方法来实现最佳操作的一种策略。
优化控制算法可以利用物理模型和过程数据来计算最佳操作参数。
常用的优化算法包括线性规划、非线性规划和模型参考自适应控制等。
优化控制能够提高系统的经济性和效率。
除了以上几种常见的先进过程控制策略，还有一些其他的控制策略如模糊神经网络控制、遗传算法控制等，这些策略在不同的工业场景中有不同的适用性和优势。
![先进过程控制系统简介[1]](https://img.taocdn.com/s1/m/8ef12020192e45361066f5dc.png)
apc先进控制应用场景APC（先进过程控制）是一种应用于工业生产过程中的先进控制技术，它能够实时地监测和调整生产过程的各项参数，以提高生产效率、降低能耗和减少产品质量变异。
APC技术的应用场景非常广泛，下面将从工业生产的不同领域来介绍几个典型的APC应用场景。
在石油化工行业，APC技术被广泛应用于炼油、化工和石化生产过程中。
例如，在炼油厂中，通过对生产过程中的温度、压力、流量等参数进行实时监测和调整，APC系统能够自动控制反应器的温度和压力，以提高产品的质量和产量，并减少能耗。
在化工生产中，APC系统可以优化反应过程的控制策略，使得产品的纯度和收率达到最佳状态。
在石化生产中，APC系统可以控制裂解炉的温度和反应物料比例，以提高乙烯和丙烯的产量。
在电力行业，APC技术被应用于发电厂的燃煤锅炉控制。
燃煤锅炉的燃烧控制涉及到燃料供给、空气供给、炉内温度分布等多个参数的调节。
通过使用APC系统，可以实时地监测和调整这些参数，以实现燃烧的稳定和高效。
同时，APC系统还可以根据不同负荷的需求，自动调整锅炉的运行模式，以提高燃煤锅炉的运行效率和降低污染物的排放。
在制药行业，APC技术可以应用于药物生产过程的控制。
药物生产过程中，温度、压力、pH值等参数的控制对于药物的质量和收率至关重要。
通过使用APC系统，可以实时地监测和调整这些参数，以控制反应的进程和产物的质量。
同时，APC系统还可以根据生产需求，自动调整反应的工艺参数，以提高药物生产的效率和稳定性。
在钢铁行业，APC技术可以应用于高炉和转炉的控制。
高炉和转炉是钢铁生产过程中的关键设备，其燃烧过程和冶炼过程对于钢铁的质量和产量有着重要影响。
通过使用APC系统，可以实时地监测和调整高炉和转炉的温度、氧气含量、燃料供给等参数，以控制燃烧的稳定和冶炼的效果。
同时，APC系统还可以根据不同的钢种和规格要求，自动调整冶炼的工艺参数，以提高钢铁的质量和生产效率。
除了以上几个典型的应用场景，APC技术还可以应用于化肥生产、食品加工、纸浆造纸等多个领域。
先进过程控制策略先进过程控制（APC）是基于先进的算法和策略，对工业过程进行实时监测、优化和控制的一种技术。
APC技术能够提高生产过程的稳定性、能源效率和产品质量，减少生产成本和环境污染。
本文将介绍几种常用的APC策略和相关方法。
1. 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）MPC是一种基于数学模型的预测控制方法。
其核心思想是建立一个数学模型来描述工业过程，并通过优化方法对未来一段时间内的状态进行预测。
在控制过程中，MPC会优化控制变量的赋值，以使预测的过程状态尽可能接近预设目标。
MPC具有较强的鲁棒性和灵活性，适用于复杂的工业过程控制。
2. 多变量控制（Multivariable Control）多变量控制是指对多个输入和输出变量进行联合优化和控制。
相比于传统的单变量控制，多变量控制能够考虑不同变量之间的相互影响，提供更全面的控制策略。
多变量控制方法包括传统的PID控制、线性二次调节控制（LQR）以及先进的模型预测控制。
3. 最优控制（Optimal Control）最优控制是通过优化方法寻找最佳控制策略的一种方法。
最优控制目标包括最小化能耗、最大限度地提高生产质量和产量等。
最优控制方法可以通过建立系统的数学模型，利用最优化算法来寻找最佳控制策略。
4. 自适应控制（Adaptive Control）自适应控制是一种能够根据系统变化自动调整控制参数的控制策略。
自适应控制方法可以通过对系统进行实时建模和参数估计，来调整控制策略以适应系统的变化。
自适应控制常用于对复杂、非线性和变化的系统进行控制。
5. 鲁棒控制（Robust Control）鲁棒控制是一种能够在系统参数变化或外部扰动的情况下保持控制性能的控制策略。
鲁棒控制方法通过对不确定性进行建模，并采用鲁棒优化技术来设计系统的稳定性和鲁棒性。
总之，先进过程控制策略是应用先进的算法和方法来对工业过程进行实时优化和控制。
先进过程控制（APC）随着我国经济体制的转变，国内的众多石化企业日益感受到国际间竞争所带来的活力和挑战。
因此，积极开发和应用先进控制和实时优化，提高企业经济效益，进而增强自身的竞争力是过程工业迎接挑战重要对策。
先进过程控制是对那些不同于常规单回路控制，并具有比常规PID控制更好的控制效果的控制策略的统称，而非专指某种计算机控制算法。
由于先进控制的内涵丰富，同时带有较强的时代特征。
因此，至今对先进控制还没有严格的、统一的含义。
尽管如此，先进控制的任务都是明确的，即用来处理那些采用常规控制效果不好，甚至无法控制的复杂工业过程控制的问题。
先进控制应用得当可带来显著的经济效益。
在石化工业中，一个先进控制项目的年经济效益在百万元以上，其投资回收期一般在一年以内。
丰厚的回报而引入注目。
通过实施先进控制，可以改善过程动态控制的性能，减少过程变量的波动幅度，使之能更接近其优化目标值，从而将生产装置推至更接近其约束边界条件下运行，最终达到增强装置运行的稳定性和安全性、保证产品质量的均匀性、提高目标产品收率、增加装置处理量、降低运行成本、减少环境污染等目的。
从60年代初现代控制理论迅速发展以来，出现了一系列的优化控制和多变量控制算法，以及更晚些时候出现的自适应控制算法和鲁捧控制算法等，这些都属于先进控制。
人们曾经希望开创一户现代控制理论应用的新时代，但自70年代以来，理论成果虽多，在过程控制的应用却不理想，原因有两个方面：（1）模型问题。
像高斯干扰下的线性二次型控制（LQG）等现代控制理论的杰作都是基于模型的算法。
尽管建模技术已有很大发展，白色、黑色、灰色的方法都有，但精确可靠的动态数学模型依然难得。
对象往往具有不确定性，使精确建模无法做到。
（2）认识问题。
一个装置的控制，有各种可供选择的策略和算法，如果你的算法能得到合格的结果，那还要问一问，你的算法是否比其他算法更好？同时，控制效果即使提高，是否能产生实际效益？这样一比，许多新算法的优越性都不见了。
目前，应用得比较成功的先进控制方法有预测控制和自整定控制等。
一、预测控制从70年代中期发展起来的预测控制中，法国理查勒特等提出的模型预测启发控制基于脉冲响应；美国卡特勒等提出的动态矩车控制（DMC）则建立在阶跃响应基础上。
他们在锅炉和分馏塔上的应用分别获得成功，引起工业界广泛兴趣。
到80年代，英国的克拉克等以提出了广义预测控制（GPC），它建立在参数化模型的基础上。
尽管预测控制算式形式多种多样，但都建立在下述三项基本原理基础上。
1、预测模型预测控制是一种基于模型的控制算法，这一模型称为预测模型。
对于预测控制来讲，只注重模型的功能，而不注重模型的形式，预测模型的功能就是能根据对象的历史信息和末来输入预测其末来输出。
从方法的角度讲，只要是具有预测功能的信息集合，不论其有什么样的表现形式，均可作为预测模型。
因此，状态方程、传递函数这类传统的模型都可以作为预测模型。
对于线性稳定对象，甚至阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型，也可直接作为预测模型使用。
此外，非线性系统、分布参数系统的模型，只要具备上述功能，也可在对这类系统进行预测控制时作为预测模型使用。
因此，预测控制打破了传统控制中对模型结构的严格要求，更着眼于在信息的基础上根据功能要求按最方便的途径建立模型。
预测模型具有展示系统末来动态行为的功能。
这样，就可以利用预测模型来预测末来时刻被控对象的输出变化及被控变量与其给定值的偏差，作为确定控制作用的依据，使之适应动态系统所具有的存储性和因果性的特点，得到比常规控制更好的控制效果。
2、滚动优化预测控制的最主要特征是在线优化。
预测控制这种优化控制算法是通过某一性能指标的最优来确定末来的控制作用的。
这一性能指标涉及到系统未来的行为，例如，通常可取对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差最小。
但也可取更广泛的形式，要求控制能量为最小而同时保持输出在某一给定范围内等等。
性能指标中涉及到的系统未来的行为，是根据预测模型由未来的控制策略决定的。
但是，预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法有很大的差别。
这主要表现在预测控制中的优化不是采用一个不变的全局优化目标，而是采用滚动式的有限时段的优化策略。
在每一采样时刻，优化性能指标只涉及到从该时刻到末来有限的时间，而到下一采样时刻，这一优化时段同时向前推移。
因此，预测控制在每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标。
不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的，但其绝对形式，即所包含的时间区域，则是不同的。
因此，在预测控制中，优化不是一次离线进行，而是反复在线进行的，这就是滚动优化的含义，也是预测控制区别于传统最优控制的根本点。
这种有限时段优化目标的局限性是其在理想情况下只能得到全局的次优解，但优化的滚动实施却能顾及由于模型失配、时变、干扰等引起的不确定性，及时进行弥补，始终把新的优化建立在实际的基础上，使控制保持实际上的最优。
对于实际的复杂工业过程来说，模型失配、时变、干扰等引起的不确定性是不可避免的，因此建立在有限时段上的滚动优化策略反而更加有效。
3、反馈校正预测控制算法在进行滚动优化时，优化的基点应与系统实际一致。
但作为基础的预测模型，只是对象动态特性的粗略描述，由于实际系统中存在的非线性、时变、模型失配、干扰等因素，基于不变模型的预测不可能和实际情况完全相符，这就需用要用附加的预测手段补充模型预测的不足，或者对基础模型进行在线修正。
滚动优化只有建立在反馈校正的基础上，才能体现出其优越性。
因此，预测控制算法在通过优化确定了一系列末来的控制作用后，为了防止模型失配或环境干扰引起控制对理想状态的偏离，并不是把这些控制作用逐一全部实施，而只是实现本时刻的控制作用。
到下一采样时刻，则首先检测对象的实际输出，并利用这一实时信息对基于模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。
反馈校正的形式时多样的，可以在保持预测模型不变的基础上，对末来的误差作出预测并加以补偿，也可以根据在线辨识的原理直接修改预测模型。
不论取何种校正形式，预测控制都把优化建立在系统实际的基础上，并力图在优化时对系统末来的动态行为作出较准确的预测。
因此，预测控制中的优化不仅基于模型，而且利用了反馈信息，因而构成了闭环优化。
正是由于预测控制具有以上介绍的三个基本特征：预测模型、滚动优化和反馈校正，使它在复杂的石化工业中倍受青昧。
首先，对于复杂的石化工业对象，由于辨认其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难。
而预测控制由于其模型结构的不唯一性，使它可以根据对象的特点和控制的要求，以最简易的方式集结信息建立预测模型。
在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状态方程。
这对其工业应用无疑是有吸引力的。
更重要的是，预测控制汲取了优化控制的思想，但利用滚动的有限时段优化取代了一成不变的全局优化。
这虽然在理想情况下不能导致全局最优，但由于实际上不可避免地存在着模型误差和环境干扰，这种建立在实际反馈信息基础上的反复优化，能不断顾及不确定性的影响并及时加以校正，反而要比只依靠模型的一次优化更能适应实际过程，有更强的鲁棒性。
所以预测控制是针对传统最优控制在工业过程中的不适用性而进行修正的一种新型优化控制算法，它更加贴近复杂系统控制的实际要求，这是预测控制在石化过程领域中受到重视和应用的根本原因。
现在，人们已对预测控制进行了较深入的理论分析，对系统设计、稳定性等性能分析都得到了清晰的结果；同时，在算法上也做了很细致的推敲。
国外已有了可供实用的工程化软件，如美国Setpoint公司的产品IDCOM-M，美国DMC公司的产品DMC，法国Adersa研究所开发的产品PFC以及AspenT ech公司新推出的DMC Plus等。
这些产品已在上百家大型石化、化工、炼油、钢铁等企业得到成功应用，取得了巨额利润。
我国也把多变量预测控制软件包的开发作为"九·五"国家重点科技攻关项目的一部分，由上海交通大学等研制开发的多变量预测控制软件包最近已在石家庄炼油厂投运成功。
二、自整定控制自整定控制能适应过程特性，整定出较理想的PID参数值，保证工艺参数的自调精确度。
目前已商品化的自整定控制器主要采用临界振荡法，其自整定工作过程是这样的：当控制器设置AT（自整定）为ON时，控制器启动自整定，Bang-Bang控制开始起作用，使被控对象输出产生类似正弦波的等幅振荡,并且振荡幅度控制在设定值上下波动允许范围内；从所得到的振荡曲线中计算出临界振荡周期Tc和临界增益Kc，再用ziegler-Nichols分式求出一组较佳的PID参数，然后把这组参数值送至PID算法块；当控制的设置AT为OFF时，自整定结束，控制器投入正常调节运行。
目前，自整定控制器已在石化过程控制中得到普通应用。
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因此，积极开发和应用先进控制和实时优化，提高企业经济效益，进而增强自身的竞争力是过程工业迎接挑战的重要对策。
先进过程控制是对那些不同于常规单回路控制，并具有比常规PID控制更好的控制效果的控制策略的统称，而非专指某种计算机控制算法。
由于先进控制的内涵丰富，同时带有较强的时代特征。
因此，至今对先进控制还没有严格的、统一的含义。
尽管如此，先进控制的任务都是明确的，即用来处理那些采用常规控制效果不好，甚至无法控制的复杂工业过程控制的问题。
先进控制应用得当可带来显著的经济效益。
在石化工业中，一个先进控制项目的年经济效益在百万元以上，其投资回收期一般在一年以内。
丰厚的回报而引入注目。
通过实施先进控制，可以改善过程动态控制的性能，减少过程变量的波动幅度，使之能更接近其优化目标值，从而将生产装置推至更接近其约束边界条件下运行，最终达到增强装置运行的稳定性和安全性、保证产品质量的均匀性、提高目标产品收率、增加装置处理量、降低运行成本、减少环境污染等目的。
从60年代初现代控制理论迅速发展以来，出现了一系列的优化控制和多变量控制算法，以及更晚些时候出现的自适应控制算法和鲁捧控制算法等，这些都属于先进控制。
人们曾经希望开创一户现代控制理论应用的新时代，但自70年代以来，理论成果虽多，在过程控制的应用却不理想，原因有两个方面：（1）模型问题。
像高斯干扰下的线性二次型控制（LQG）等现代控制理论的杰作都是基于模型的算法。
尽管建模技术已有很大发展，白色、黑色、灰色的方法都有，但精确可靠的动态数学模型依然难得。
