DCS 控制系统在化工自动化中的应用

前言：

随着工业生产过程复杂性和精细化控制水平的不断提高，传统的单机控制方法难以适应复杂的生产环境需求。在这种技术演化的大环境下，分布式控制系统（DCS）凭借其优异的系统集成性、组态灵活性和运行稳定性，逐渐形成了一套面向化工企业的自动控制和智能生产管理的关键支撑技术系统。

1. DCS 控制系统概述

分布式控制系统（DCS）的硬件架构主要由传感检测层、执行控制层、数据处理层及人机交互层构成。该系统采取分布式控制方式，其核心控制功能由多个 FCP（FCP）在空间上进行分配，各 FCP 负责对某一工艺流程或某一设备进行实时数据采集和闭环控制。在此基础上，提出了一种基于CAN 总线的多层分布式数据传输方法。操作站是人机交互的中心，它配备了一个以实时数据库为基础的图形化监视接口，使用者可以利用这个接口来监视分布控制节点的运行情况，并对其进行参数分配，从而达到对整个系统进行统一的管理和分散控制 [1]。

2. DCS 控制系统在化工自动化中的应用要点

2.1 明确系统组成架构

分布式控制系统在工业自动化中的应用，显示出其高集成度和高可靠性的特点。其构成结构是化工生产高效精准控制的基础，其内部构成单元之间的协作，协同完成数据采集、处理和反馈控制。考虑到化学工业对系统稳定性、实时性和灵活性等方面的苛刻要求，对 DCS 系统进行了高精度和高环境适应能力的设计。在 DCS 中，传感器和执行器是必不可少的。其核心功能是将环境中的温度、压力、流量和液位等重要物性参数，转换成能够被系统识别和处理的电/ 数信号。这些物性参数对整个化工过程起着至关重要的作用，如果它们之间的偏差发生变化，将会导致产品的质量异常甚至是严重的安全隐患。执行器是接受控制命令和进行物理干预的终端部件，典型的有调节阀、各种泵体和风机等，它们的主要作用就是根据控制系统的输出命令，对生产装备的操作参数进行动态调节，以保证生产过程的连续和稳定。比如，在化肥生产过程中，流量调节阀根据实时监测数据，对进料量进行动态调整，以保证反应过程中原料配比与预先设定的工艺配方一致。

作为集散控制系统的中心，控制器承担着接收各种传感器传递的信号，按照预先设定的控制策略对数据进行处理和判断的任务。为了适应复杂工业过程的精密调节要求，控制器同时具有高速的数据处理和实时响应等特点。在实际的化工过程中，基于传统的比例－积分－微分（PID）等控制方法，对反应器、换热器等重要设备的压力、温度、液位等进行实时闭环调控，以保证其在给定条件下的稳定运行。针对化工过程多变量耦合、时变和非线性等特点，需要结合多种智能优化方法，实现对复杂工况切换和突发干扰的有效控制，并保证其在动态环境下的自适应调节，保持最优工作状态[2]。

2.2 实时落实数据监控采集

本文提出一种基于多源数据融合的多工序协同优化方法，解决了复杂环境下多工序协同优化问题，提高了多工序协同作业效率，提高了系统的可靠性和安全性，具有重要的理论和实际意义。通过与各种传感器的结合，DCS 系统可以实现对生产区域内的理化参数进行实时监控。传感器是信息获取的前端传感设备，它可以将现场的温度、压力和流量等物理量转换成标准的电或数字信号，然后通过工业通信网络将这些物理量传送到中央控制中心。DCS 系统根据被测物体的理化性质，配置了与之相适应的各种传感器，如温度传感器，压力传感器，电磁 / 质量流量计，液位变送器， pH 值传感器等。针对化工生产工艺对工艺参数的波动非常敏感（如在精细化工生产中，温压等极小的偏差都会引起反应途径的变化，从而影响产品的纯度和产率）的特点，DCS 通过采用高精度的数据获取技术，可以实现对工艺参数的动态响应，并根据预先设定的控制逻辑进行调节。实时数据获取为 DCS 系统提供了持续监测和及时反馈的能力，但为了充分认识生产过程，需要具有较强的数据存储和追溯能力，为后续的过程分析和优化提供数据支持。DCS 系统中一般都配备了高性能的数据存储模块，将整个生产过程的整个过程的历史数据进行系统化存储，其中既包括了实时的生产状态参数，也包括了各个时间尺度上各种工艺参数的变化曲线和统计特性。

2.3 明确关键过程控制要点

在化工自动化中，关键流程控制是分布式控制系统（DCS）技术的核心应用领域。化工过程中存在着许多复杂的物理和化学变化，其关键参数（如温度、压力、流量、液位等）的精准控制，对其进行准确控制，将对整个流程的稳定性和成品品质产生重要影响。为了保证化工生产的持续、稳定运行，DCS 通过精确的过程控制策略，对以上重要参数进行实时、动态调整，从而保证流程的安全可控。比例－积分－微分（PID）是 DCS 中最常用的一种控制方法，在各种类型的工业生产中占有举足轻重的地位。PID 控制器是将比例（P）、积分（I）、微分（D）三种控制功能进行加权组合，以达到对被控过程进行准确调整的目的。其中，比例控制功能主要是根据实际生产状态和设定状态的偏离程度及时修正，偏差较大则控制效果较好；整体控制功能是通过对历史偏差的累计来逐渐消除其稳态误差，从而保证了过程变量在给定的范围内不会产生任何差异；

差动控制功能主要是体现偏差的变动率，并对偏差的变化趋势进行预测，从而实现对系统过冲和冲击的有效抑制，提高系统的动态响应能力。针对某一具体的工业过程，以反应器的温度控制为例，采用 PID 控制方法，通过对加热设备的出力进行实时调节，将反应温度严格地控制在工艺要求之内，以消除由于反应速度的反常波动所引起的产物品质变化。但是，当涉及多变量耦合、强非线性和时变性的复杂化工过程时，传统 PID 控制方法很难达到精确控制的要求。这就要求 DCS 系统能够适应各种复杂的工作条件，并结合更加先进的智能控制算法。

结语：

本项目的主要研究内容为：建立面向大规模多变量复杂系统的智能优化控制方法，探讨提高系统鲁棒性和抗干扰性的有效方法，并与异构自动化系统（PLC）、SCADA（SCADA）等进行有效融合。随着人工智能、大数据分析和物联网等先进技术的深入融合，其智能化程度大幅提高，从而达到更加精确的工艺预测和整体最优控制，从而推动整个化工流程的智能化升级和性能的提高。

参考文献：

[1] 苏海海 . 基于 DCS 控制系统的化工自动化控制 [J]. 中国石油和化工标准与质量 ,2025,45(10):102-104.

[2] 黄岳 . 基于计算机通信技术的 DCS 控制系统在工业自动化中的应用 [J]. 信息与电脑 ( 理论版 ),2024,36(07):16-18.