化工过程智能控制策略分析

一、引言

化工产业作为国民经济的支柱产业之一，其生产过程具有复杂性、连续性、高危性等特点，对生产过程的精准控制要求极高。传统的化工过程控制主要依赖于人工经验和常规的自动化控制方法，随着化工生产规模的不断扩大、产品质量要求的日益提高以及环保法规的愈发严格，传统控制方式在应对复杂工况、非线性系统和不确定性因素时逐渐暴露出局限性。智能控制策略凭借其自适应、自学习和优化决策能力，能够有效提升化工过程的控制精度、稳定性和生产效率，成为化工行业实现智能化、高效化发展的关键技术，对其进行深入分析具有重要的现实意义。

二、化工过程智能控制策略研究的背景与意义

2.1 研究背景

当前，全球化工产业正面临着能源短缺、环境污染和市场竞争加剧等多重挑战。为实现可持续发展，化工企业亟需提高生产效率、降低能耗和减少污染物排放。同时，随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，为化工过程的智能控制提供了技术支撑。传统的 PID 控制等常规控制策略在处理化工过程中的时变、非线性、多变量耦合等复杂问题时，控制效果往往难以满足要求，因此，研究和应用智能控制策略成为化工过程控制领域的发展趋势。

2.2 研究意义

智能控制策略能够实现对化工过程的精准控制，有效提高产品质量和生产效率，降低生产成本。通过实时监测和分析生产数据，智能控制系统可以及时调整控制参数，优化生产过程，减少能源消耗和原材料浪费，降低企业的运营成本。智能控制策略还可以增强化工生产过程的安全性和稳定性，减少事故发生的概率，保障人员和设备的安全，对推动化工产业的转型升级和可持续发展具有重要意义。

三、化工过程常见智能控制策略

3.1 专家控制系统

专家控制系统是基于专家知识和经验构建的智能控制系统。它将化工领域专家的专业知识、操作经验和控制策略以规则的形式存储在知识库中，通过推理机对实时采集的过程数据进行分析和判断，模仿专家的决策过程，实现对化工过程的控制。专家控制系统适用于复杂、难以建立精确数学模型的化工过程，能够处理突发情况和异常工况，提供有效的控制决策。

3.2 模糊控制系统

模糊控制系统以模糊数学为基础，将人的经验和知识转化为模糊语言规则。它不需要建立精确的数学模型，而是通过对化工过程中的温度、压力、流量等参数进行模糊化处理，依据模糊控制规则进行推理和决策，输出相应的控制量。模糊控制系统具有较强的鲁棒性和适应性，能够在参数变化和干扰存在的情况下，保持较好的控制性能，常用于非线性、时滞系统的控制。

3.3 神经网络控制系统

神经网络控制系统利用人工神经网络强大的非线性映射能力和自学习能力。它通过对大量历史数据的学习和训练，建立化工过程输入与输出之间的关系模型，能够对复杂的化工过程进行准确的预测和控制。神经网络可以自动调整自身的权值和阈值，适应化工过程的动态变化，在处理高度非线性、多变量耦合的化工过程控制问题时具有显著优势 。

3.4 预测控制策略

预测控制策略是一种基于模型的滚动时域优化控制方法。它首先建立化工过程的预测模型，根据当前的系统状态和未来的输入预测系统的输出。然后，以优化目标（如最小化控制误差、能耗等）为导向，在每个采样时刻求解一个有限时域的优化问题，得到当前时刻的最优控制输入。预测控制策略能够有效处理化工过程中的时滞和约束条件，具有良好的动态性能和鲁棒性。

四、化工过程智能控制策略应用现存问题

4.1 理论与技术发展不均衡

虽然智能控制理论取得了一定的进展，但在化工过程实际应用中，部分智能控制策略的理论研究尚不完善，如神经网络的训练算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。同时，智能控制技术与化工生产工艺的融合不够深入，导致一些先进的智能控制策略难以在实际生产中发挥最佳效果。

4.2 数据质量与处理能力不足

智能控制策略的实施依赖于大量准确的生产数据，但在化工生产过程中，数据采集设备的精度和稳定性有限，数据容易受到噪声干扰和缺失，影响智能控制系统的准确性和可靠性。此外，化工生产过程产生的数据量庞大且复杂，现有的数据处理和分析技术难以满足实时性和深度分析的要求，无法充分挖掘数据价值。

五、化工过程智能控制策略优化对策

5.1 加强理论研究与技术融合

加大对智能控制理论的研究投入，深入探索适用于化工过程的智能控制算法，解决现有算法存在的问题。加强智能控制技术与化工生产工艺的交叉研究，结合化工过程的特点和需求，开发定制化的智能控制策略，提高智能控制技术在化工生产中的实用性和有效性。

5.2 提升数据质量与处理能力

优化数据采集设备和系统，提高数据采集的精度和稳定性，采用滤波、插值等方法对采集到的数据进行预处理，减少噪声干扰和数据缺失。引入大数据、人工智能等先进的数据处理技术，建立高效的数据处理和分析平台，实现对化工生产数据的实时处理和深度挖掘，为智能控制策略的实施提供准确的数据支持。

六、化工过程智能控制策略发展趋势

6.1 多智能控制策略融合

未来，化工过程智能控制将朝着多策略融合的方向发展。将专家控制系统、模糊控制系统、神经网络控制系统等多种智能控制策略有机结合，充分发挥各自的优势，形成更加高效、智能的复合控制策略，以应对化工过程中复杂多变的控制问题。

6.2 与工业互联网深度融合

随着工业互联网的发展，化工过程智能控制将与工业互联网深度融合。通过工业互联网平台，实现生产设备、控制系统和企业管理系统之间的互联互通和数据共享，实现对化工生产过程的远程监控、优化调度和协同管理，推动化工产业向智能化、网络化方向发展。

七、结论

化工过程智能控制策略在提升化工生产效率、产品质量和安全性等方面具有重要作用。尽管目前在应用过程中面临理论与技术发展不均衡、数据质量与处理能力不足、系统集成与维护难度大以及安全与可靠性风险等问题，但通过加强理论研究与技术融合、提升数据质量与处理能力、简化系统集成与加强人才培养以及强化安全与可靠性保障等优化对策，结合多智能控制策略融合、与工业互联网深度融合和自主学习与自适应能力提升等发展趋势，化工过程智能控制策略将不断发展和完善，为化工产业的智能化转型升级和可持续发展提供强有力的技术支撑。

参考文献

[1] 程胜宇. 复杂工艺过程人工调整策略辨识及智能控制方法研究[D]. 四川:电子科技大学,2023.

[2] 严家玉. 化工过程的神经控制策略研究[D]. 浙江:浙江大学,2007.

[3] 禹冬明. 涟钢焦炉加热燃烧过程的智能控制策略与应用研究[D]. 湖南:中南大学,2005. DOI:10.7666/d.y992577.