基于先进控制策略的化工过程自动化系统集成与应用

引言

化学工业是国民经济的支柱产业，其生产过程通常具有高温、高压、易燃、易爆、强腐蚀等特点，且过程机理复杂，变量间耦合严重，对生产控制的精度和稳定性提出了极高要求。自动化控制系统作为化工生产的“神经中枢”，其技术水平直接决定了生产过程的运行水平。然而，随着市场竞争的加剧和“双碳”目标的提出，现代化工生产不仅要追求安全稳定，更要追求质量最优、能耗最低、效益最大。传统的PID 控制在处理多变量、强耦合、大时滞的复杂对象时，其固有的局限性日益凸显，难以满足现代精细化生产的需求。在此背景下，以模型预测控制、统计过程控制等为代表的先进控制策略应运而生。研究如何将这些先进控制策略与现有的DCS等自动化平台进行深度集成，并将其成功应用于复杂的化工生产场景，已成为当前自动化领域的重要课题。

一、先进控制策略概述

（一）模型预测控制

MPC 是目前工业应用最广泛、最成功的先进控制策略之一。其核心思想是：在每一个采样时刻，利用过程的动态模型预测未来一段时间内（预测时域）被控变量在一系列未来控制输入（控制时域）下的变化轨迹。然后，根据设定的优化目标（如跟踪设定值、减少能耗、抑制波动）和约束条件（如阀门开度限位、温度压力限值），求解一个在线优化问题，得到当前时刻及未来若干时刻的最优控制序列。但实际只执行当前时刻的控制量，下一时刻再根据最新的测量值重新进行优化。MPC 的显著优势在于其天然的多变量处理能力、显式的约束处理机制和基于模型的预测优化特性，非常适合应用于化工过程中的多变量耦合系统，如精馏塔、反应器等。

（二）统计过程控制

SPC 是一种利用统计方法对生产过程进行监控和诊断的技术。它通过对过程数据进行实时采集和分析，建立过程的统计控制模型（如控制图），从而判断过程是否处于“统计受控状态”。当数据点超出控制限或出现非随机模式时，SPC 系统能及时发出警报，提示操作人员或上层控制系统存在潜在的质量问题或异常波动。SPC不仅用于质量控制，更扩展到过程性能监控，是实现过程异常早期预警和根因分析的有力工具，为预防性维护和持续改进提供了数据支持。

（三）智能控制策略

智能控制策略包括模糊逻辑控制、神经网络控制、专家系统等。模糊控制模仿人类的模糊思维，不依赖于精确的数学模型，通过建立语言规则和模糊推理，能很好地处理非线性、不确定性问题。神经网络控制则利用其强大的非线性拟合和自学习能力，通过历史数据训练出过程输入输出之间的复杂映射关系，适用于机理难以精确建模的“黑箱”或“灰箱”系统。这些智能控制策略常与MPC 等策略结合，用于构建更鲁棒、适应性更强的混合智能控制系统。

二、先进控制策略与自动化系统的集成

（一）集成架构

典型的集成架构通常采用分层结构。最底层是现场设备层，通过传感器、执行器和现场总线（如Profibus, FF,Modbus）采集数据和执行控制指令。 自动化层 即DCS/PLC 系统，负责实现基本的连锁逻辑、回路控制和顺序控制。先进控制 优化层。 该层通常由独立的先进控制服务器或应用平台构成，通过标准接 AC 层从DCS 获取实时过程数据，执行复杂的优化计算，然后将优化 DCS 去执行具体的控制动作。最上层是企业管理层，负责生产计 、 化 这种分层架构确保 层功能的独立性，同时保证了信息流

和控制流的顺畅贯通。

（二）集成关键技术

（1）模型辨识与验证： 对于MPC 而言，一个高保真的过程模型是成功的基石。模型通常通过阶跃测试、伪随机二进制序列测试等方式获取过程动态数据，并利用系统辨识方法（如子空间辨识、预测误差法）进行建模。模型必须在验证数据集上进行严格测试，确保其能够准确预测过程的动态行为。

（2）软测量技术： 许多关键工艺参数（如产品组分、粘度、熔融指数）难以通过在线分析仪表直接测量。软测量技术利用易于测量的辅助变量（如温度、压力、流量），通过建立数学模型或神经网络来估计这些关键质量变量，为先进控制提供必要的过程信息。

（3）接口与数据通信： 稳定、高效的数据通信是集成的生命线。必须采用开放、标准的通信协议（如OPCUA），确保先进控制平台与 DCS 之间数据交换的实时性、可靠性和安全性。同时，需要设计合理的数据滤波和校验机制，剔除噪声和错误数据，保证进入AC 层的数据质量。

（4）人机交互与无缝切换： 一个友好的操作界面至关重要。操作人员应能方便地监控MPC 的运行状态、查看预测曲线、调整控制参数，并在必要时能将MPC 切换到手动或串级模式，实现与DCS 的无缝切换，确保生产过程的安全可控。

三、典型应用案例分析

（一）在精馏过程中的应用

精馏是化工分离单元操作的核心，其控制目标是同时保证塔顶和塔底产品的纯度，并最小化能耗。由于精馏过程具有严重的非线性、多变量耦合和长时滞特性，传统PID 控制往往顾此失彼。某石化企业在其乙烯装置的脱乙烷塔上应用了 MPC 系统。该MPC 模型综合考虑了进料流量、温度、回流比、再沸器加热量等关键变量，在满足产品质量约束的前提下，通过优化回流比和再沸器负荷，实现了对塔顶和塔底纯度的精确控制。应用结果表明，塔顶产品纯度标准差降低，塔底产品纯度标准差降低，同时综合能耗降低，经济效益显著。

（二）在聚合反应器中的应用

聚合反应过程机理复杂，反应放热量大，且粘度、转化率等关键参数难以在线测量。某化工厂在聚丙烯反应器中部署了一套基于神经网络软测量的先进控制系统。该系统首先利用历史数据训练神经网络模型，实时估算聚合反应的转化率和熔融指数。在此基础上，结合SPC 技术对反应温度、压力等关键参数进行监控。当系统检测到反应趋势异常时，会自动调整进料量和催化剂流量，将过程拉回稳定状态。该系统成功实现了对反应过程的平稳控制，产品质量一致性大幅提升，产品优等品率提高，同时有效避免了因反应失控导致的非计划停车。

四、结论与展望

综上所述，基于先进控制策略的化工过程自动化系统集成，是突破传统控制瓶颈、提升企业核心竞争力的有效途径。展望未来，系统将向智能化、一体化发展。数字孪生技术将为先进控制提供高保真虚拟模型，提升开发效率。人工智能与大数据的融合将催生具备自主决策能力的智能控制系统，自适应应对不确定性。工业物联网的普及将为全局优化提供全面数据基础，共同推动化学工业迈向更安全、高效、绿色的智能化新时代。

参考文献

[1] 张志远.氯碱化工中自动化控制系统的发展与优化[J].中国氯碱,2021,(04):31-34.

[2] 唐江明.现代化工仪表及化工自动化的过程控制探讨[J].化工管理,2021,(10):135-136.