现代化工仪表及化工自动化的过程控制分析

一、引言

过程控制技术构成现代化学工业的神经网络，其演进方向深刻影响着行业转型升级路径。新型智能仪表突破传统机械结构限制，嵌入式传感器与微型处理器协同工作，实时捕获反应温度、压力、流体特性等关键参数。分布式控制系统依托模块化架构，实现跨设备数据交互与协同决策，显著增强生产流程的应变能力。面对原料波动、设备老化等不确定因素，传统PID控制显现调节滞后缺陷，促使模糊逻辑、神经网络等非线性算法投入工程实践。质量追溯体系与过程控制的深度融合，推动产品合格率控制从终端检测向全流程预防转变。这些技术革新正在重新定义化工生产的精度边界与安全阈值。

二、现代化工仪表的类型与应用

在工业数字化转型驱动下，化工仪表已从单一参数检测演变为集成感知、决策与执行功能的智能终端系统[1]。检测仪表依托多物理场耦合传感技术，实时捕获温度、压力、流量等基础参数，其核心价值在于突破传统机械结构的精度限制，利用光纤布拉格光栅、MEMS微机电系统等新型敏感元件提升抗干扰能力。控制仪表通过嵌入式处理器与自适应算法融合，构建动态参数修正机制，在非线性工况下维持调节稳定性，特别适用于反应釜、精馏塔等关键设备的闭环控制。执行仪表借助数字阀门定位器与智能变频驱动装置，将控制信号转化为精准动作，消除传统机械传动中的滞后效应。分析仪表采用光谱、色谱及质谱联用技术，实现多组分物质的在线连续检测，为工艺优化提供分子级数据支撑。

三、化工自动化的过程控制技术

随着化工生产系统复杂性指数级增长，过程控制技术正突破传统单回路调节模式，向多维度协同决策架构演进。模型预测控制基于动态工艺模型预判系统行为，结合滚动时域优化策略修正操作变量，有效应对多输入多输出系统的强耦合特性。自适应控制融合在线辨识与参数整定机制，针对催化剂活性衰减、原料组分波动等时变因素，建立具有自校正能力的调节回路。分布式控制系统采用分层递阶结构，将设备级实时控制与车间级调度指令无缝衔接，其冗余容错设计确保极端工况下的系统鲁棒性。智能诊断模块借助模式识别技术解析设备振动频谱、电流波形等特征量，提前识别机械磨损与电气异常隐患[2]。质量控制环节引入软测量技术，通过关键变量关联建模替代离线实验室分析，构建产品质量参数的闭环反馈通路。

四、现代化工自动化的过程控制优化策略

（一）提高控制系统的可靠性

在化工生产环境动态性与不确定性持续增强的背景下，控制系统可靠性优化聚焦于硬件冗余架构与软件容错机制的协同强化。冗余设计采用双路供电、异构控制器并行运算策略，确保主备系统在毫秒级完成无扰动切换，消除单点失效引发的连锁故障风险。故障诊断层植入多源信号特征提取算法，对传感器漂移、执行机构卡滞等隐性异常进行频谱分析与模式匹配，触发预警阈值前完成补偿调节。控制系统硬件采用模块化热插拔架构，支持关键板卡在线更换维护，避免生产中断造成的能效损失。软件层面部署电磁兼容加固技术，通过信号隔离与滤波算法抑制变频器谐波、大功率设备启停对控制信号的干扰。数据通信环节引入时间戳校验与循环冗余校验双重复核机制，纠正在传输过程中受环境噪声污染的异常数据包。

（二）应用先进控制算法

面对化工过程强非线性、大时滞与多变量耦合的固有挑战，先进控制算法的核心突破在于将工艺机理模型与数据驱动范式深度融合。模型预测控制嵌入滚动优化与反馈校正机制，以动态调整操作变量序列逼近多约束条件下的全局最优解，尤其适用于精馏塔能效优化与聚合反应温度跟踪场景。自适应控制架构集成参数自整定模块，针对催化剂失活或进料组分漂移等慢时变扰动，在线辨识被控对象传递特性并重构调节器增益矩阵。模糊逻辑控制摒弃精确数学模型依赖，通过隶属度函数与规则库量化操作经验，有效处理反应釜压力-温度交互影响的非线性关系。神经网络算法基于历史数据构建工艺变量间的隐式关联模型，为间歇生产过程提供前馈补偿信号。多变量协调控制采用动态矩阵解耦策略，消除精馏段组分与塔底液位的互扰效应。

（三）集成智能诊断工具

在化工装备复杂度与系统耦合度持续深化的趋势下，智能诊断工具的集成化部署正重构过程控制的故障管理范式。多源异构数据融合技术打通DCS、PLC与振动监测单元的物理边界，依托边缘计算节点构建设备状态的多维度特征空间，为早期异常检测提供高分辨率数据基底。信号处理层引入小波变换与经验模态分解算法，剥离环境噪声干扰并提取轴承磨损、密封泄漏等故障的微弱频域特征。诊断模型采用卷积神经网络与知识图谱混合架构，前者从历史案例中挖掘故障模式的非线性关联，后者基于工艺机理建立故障传播路径的逻辑推理链。实时诊断引擎嵌入动态优先级调度机制，结合设备健康指数评估结果，对温度传感器漂移、阀门定位偏差等并发问题实施分级响应[3]。预测性维护模块融合剩余寿命预测算法与风险评估矩阵，生成兼顾维修成本与生产连续性的动态维护策略。诊断系统通过与数字孪生体联动，在虚拟空间中重构设备运行的数字镜像，验证控制参数调整对故障抑制的有效性。

（四）强化质量控制

在化工产品多元性与工艺边界条件动态交织的复杂场景中，质量控制的强化策略聚焦于全流程关键参数的可测性与闭环调节能力的协同提升。在线近红外光谱分析技术结合多变量统计过程控制方法，构建反应物转化率、副产物浓度等隐性质量指标的实时监测网络，突破传统实验室抽检的时空滞后性局限。数据融合引擎集成分布式温度场、压力梯度及流量脉动信息，利用核主成分分析算法提取表征产品质量的多维特征指纹，建立与成品性能强相关的动态质量预测模型。软测量技术通过工艺机理方程与数据驱动模型的混合建模，重构无法直接测量的聚合物分子量分布、结晶度等核心参数，形成质量偏差的早期预警信号。自适应反馈调节器基于质量预测值与目标值的残差分析，动态修正反应釜搅拌速率、换热器温差设定值等操作变量，抑制原料批次波动对终产品一致性的影响。多变量模型预测控制将质量约束条件嵌入滚动优化目标函数，协调温度-压力-进料速率的耦合作用路径，确保质量参数在动态扰动下始终收敛于工艺包络线范围内。

结语

化工自动化的持续演进印证了技术创新对产业升级的驱动效应。智能仪表构建的立体监测网络，配合先进控制算法的动态优化能力，有效化解了复杂工况下的控制失准难题。诊断系统的自学习特性显著提升设备异常识别效率，将被动维护转化为预防性保养模式。质量参数与过程变量的深度耦合控制，确保产品指标 稳定在微观尺度。未来发展方向聚焦于数字孪生技术的深度应用，通过虚拟工厂与实体装置的实时映射，实现工艺参数的预测性调节。环境监测数据与生产控制的有机融合，将推动清洁生产向更高能效水平迈进，为行业可持续发展开辟新路径。

参考内容：

[1]刘俊龙. 现代化工仪表与化工自动化过程控制探究[J]. 数码- 移动生活,2023(3):307-308.

[2]权刚,张瑞.现代化工仪表及化工自动化过程控制分析[J].数字通信世界,2023(3):91-93.

[3]尚鹏欣.现代化工仪表及化工自动化技术的协调应用研究[J].中国科技期刊数据库 工业A, 2024(002):000.

作者简介：李胜会（1982-），男，汉族，山东人，本科学历，工程师，研究方向：化工仪表。