APC及APC的成功实施

APC及APC的成功实施1.APC理论1.1先进控制理论所谓先进控制技术（Advanced Process Control, APC）,是对那些不同于常规单回路控制，并比常 规PID控制有更好控制效果的控制策略的统称。它采用矩阵控制理论，通过装置阶跃测试，收集大量数 据，进行模型辨识，建立多个变量之间的关联模型，将被控对象作为一个整体来处理，然后在比例一积 分一微分（PID）单回路控制之上建立一个或几个大的控制器，同时兼顾到多个变量之间相互变化的能 力和设备能力，经过预测、优化出调节量后在线传输到PID控制器的设定点上，对整个装置进行统一协 调控制。先进控制最具有代表性的技术是“多变量预估控制”，它与常规控制有明显的不同：它是对被控对 象（如反应器等）进行多变量控制而不是单回路控制，而且被控变量也由传统的温度、压力、流量、液位 四大参数转变为产品质量指标和设备负荷，大大提高了整个装置的平稳性，为卡边操作、挖掘效益创造 了条件；石油化工生产过程复杂，建立精确数学模型非常困难，而应用预估控制技术则降低了对数学模 型精度的要求。1.2模型预估控制预估控制或称为模型预估控制（MPC）是成功应用于工业控制中的先进控制方法之一。目前基于此 技术的先进控制产品有：RMPCT：美国Honeywell公司Hi SPEC Solution的鲁棒性多变量预估控制技术RMPCT（Robust Multivariable Predictive Control Technology）在国内应用较早。最近，Honeywell公司对其RMPCT进行了进一步优 化、改进，第2代多变量预估控制系统Profit控制器功能更加完善，操作更加方便，并且在国内多套 催化裂化装置和常减压装置上得到应用。DMCplus：美国AspenTech公司多变量预估控制技术产品DMCplus(Dynamic Matrix Control plus)在世界范 围内得了广泛应用。在国内多套催化裂化装置及其它装置上都有成功应用的实例。1.3预估控制的基本原理总的说来，预估控制属于一种基于模型的多变量算法控制，也称之为模型预估控制。它的基本原理 可以从预估控制算法的三个要素模型预测、滚动优化和反馈校正中体现出来，这三个要素也是预测 控制区别于其他控制方法的基本特征，同时也是预测控制在实际工程应用中取得成功的技术关键。 1.3.1模型预测控制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根据对象的历史信息和未来输入，预测其未来输出。 从方法的角度讲，只要是具有预测功能的信息集合，无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。1.3.2实时滚动优化预测控制的最主要特征是在线优化。预测控制的这种优化控制算法是通过某一性能指标的最优来确 定未来的控制作用的。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，例如，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。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，而是采用滚动式的优化时段的优化策略。在每一采样时刻，优化 性能指标只涉及到未来有限的时间，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特点。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。1.3.3反馈校正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 列未来的控制作用后，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，则首先监测对象的实际输出，并利 用这一实时信息对于基于模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。反馈校正的形式是多样的，可以在保持预测模型不变的基础上，对未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。无论采取何种校正形式，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未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。预测控制的基本特点是： 模型预测控制算法综合利用过去、现代和将来（模型预测）的信息，而传统算法，如PID等，却 只利用过去和现在的信息。 对模型要求低，现代控制理论之所以在过程工业中难以大规模应用，其重要的原因之一是对模 型精度要求太高，而预测控制就成功地克服了这一点。 模型预测控制算法用滚动优化取代全局一次优化，每个控制周期不断进行优化计算，不仅在时 间上满足了实时性的要求，而且突破了传统全局一次优化的局限，把稳态优化与动态优化相结合。 用多变量的控制思想取代传统控制手段的单变量控制。因此，在应用于多变量问题时，预测控制也常常称为多变量预测控制。 最为重要的是，能有效处理约束问题。因为在实际生产中，往往希望将生产过程的设定状态推 向设备及工艺条件的边界上（安全边界、设备能力边界、工艺条件边界等）运行，这种运行状态常会产生 使操作变量饱和，使被控变量超出约束的问题。所以能够处理多目标、具有约束控制能力就成为使控制 系统能够长周期、稳定、可靠地运行的关键技术。1.4 AspenTech的多变量预估控制DMCplusAspenTech的多变量预估控制DMCplus采用的是动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control）。其控制 结构见图1。图1 DMCplus控制器结构AspenTech公司的先进控制软件DMCplus动态矩阵控制器是一种利用模型预测技术开发的集前馈、 反馈和优化于一体的先进控制控制器，包括预测、优化和动态控制三大模块，适用于对具有强烈耦合关 系、存在众多约束竞争的复杂多变量过程进行优化控制。DMCplus控制器用过程变量间交互作用的动态模型，克服扰动，预测未来动态，使动态响应过程的 偏差减小。更重要的是，DMCplus用线性规划（LP）为优化基础，是控制器及时获得在当前约束条件下 取得最佳经济效益的生产工况，它的动态加权能力有效地针对过程的约束条件不断地进行调整，确保严 格控制和优化操作。在DMCplus中引入了自变量和因变量的概念。所谓自变量是指其值不受过程中任何其他变量的影 响，它包含操纵变量(MVs)和干扰变量(DVs)两种类型。所谓因变量是指该变量的动态性能可以依据一定 时间内某个特定自变量的变化来描述，受控变量(CVs)是因变量。许多变量是因变量，但由于其重要性 不够，不足以确定为受控变量。一个自变量(设定点)的变化影响几个受控或受约束变量。DMCplus可以应对所有受控变量变化的影响并找出好的解决方案，使用动态模型来预估受控变量的 变化。DMCplus控制器考虑了所有的约束并试图找出一个控制策略来满足所有过程和操作约束，这些约 束包括MVs的上、下限和变化速率，CVs的上、下限等。动态方面要达到：最小的CV误差、最小的MV 变化、追寻动态优化路径达到稳态优化目标。稳态方面：获取最大的效益、可靠的鲁棒控制。2 .燕山石化先进控制应用情况在经历了初期探索阶段后，2002年开始，燕山石化先进控制工作渐入正轨，统一平台，采用ASPEN 技术，先后对HDPE装置、第三聚丙烯装置、乙烯装置实施了先进控制，其中乙烯装置实现了裂解炉APC 模型的投运，运行状况平稳，在线率高，通过直观控制裂解深度，使得裂解反应的操作条件、产物组成 更加稳定，同时降低了操作人员的工作强度。HDPE装置受牌号频繁切换和开停车次数过多的影响，APC 投用率为64%,但绝大多数关键被控变量和操作变量投用率达到100%。第三聚丙烯装置在9月份进行 模型控制参数调整后，控制器一直投用，投用率在90%以上，而且控制效果较好，提高了产品质量的 稳定性，节省了人工操作成本。3. APC成功实施的要点3.1选取适当的实施装置因为先进控制的技术难度大、投资费用高、实施周期长，实施期间对正常工况也存在一定的影响， 其效益增长点又基于卡边操作，因此筛选适当的实施对象对先进控制实施的成功与否十分重要。从装置 规模、处理量上讲，太小规模的装置建议不要上；从工艺、设备、仪表条件上讲，基础条件差，在完成 改造之前建议不要上；从生产平稳、操作难度、强度上讲，生产平稳、操作难度小、操作强度低的建议 不要上。3.2改进基础设施，优化基础控制项目实施的第一步是对基础设施和常规控制进行全面测试和优化。现场一次仪表的运行状况对先进控制系统的控制效果至关重要，所以实施先进控制之前，企业应首先了解设备和仪表状况，更换添置必需的仪表，增加必要的分析设备，提高分析质量,花大力气提高设备运行水平。同时，应特别注重常规控制回路自动投运工作，在常规控制器的P、I、D参数没有调整好的情况下就开始做阶跃测试和建模工作，所建立起来的模型就会变得不准确，APC的控制器也将投不上。所以常 规控制回路需调节灵敏、控制偏差小、以满足先进控制的要求。图2 PID常规控制3.3软仪表的开发先进控制的目标多为一些产品的质量指标，先进控制技术的应用效果在一定程度上取决于质量数据 的实时性及准确性。先进控制中，一些需要控制的过程变量，如聚合物平均相对分子质量、精馏塔的塔 顶和塔底产品某些组分的干点等（如喷气燃料干点、汽油干点、柴油倾点），要么在现有技术条件下难以 直接测量，要么在线分析仪表的滞后太大，此时为了实现直接质量闭环控制而出现了工艺计算技术即软 仪表测量技术。软仪表测量技术是通过被测参数与影响该参数的其他操作参数的数学模型实现的。软仪 表测量一般计算速度较快，但由于外在因素（如原油性质）的变化，有时会出现较大误差。如果在线质量 仪表不是很完善，也只有靠软仪表计算然后再通过化验数据校正的办法来实现先进控制的质量控制和卡 边控制，但实时性，准确性都不是很理想。从实施经验来看，软仪表质量计算不准确是影响APC上线率 的一个主要原因。目前软仪表计算方法很多，但都存在一定的局限性。3.4系统设计确定实施范围和目标确定控制策略确定控制个数：尽可能地设计小规模的控制器，来满足获得最大经济效益的需要。因为控制器规 模越大，被控制的重要变量发生故障的可能性越大。必要是，可以使用“子控制器系统”的方法。历史数据收集与分析：在做阶跃测试的时候，应对数据收集严把质量关，对可能存在问题的数据 进行数据变换和数据校正，对异常数据进行剔除。建立模型：要求工程实施人员要对工艺进行深入了解，才能根据收集上来的数据进行建模工作。 模型应该是根据工艺特点一个一个进行仔细核对，动态响应情况是否良好，不能只是凭感觉来判断，造 成与实际不相符等重大错误。争取工艺技术人员和操作人员的共识。工艺技术人员是车间装置操作优化方案的参谋，如果他们 充分理解了先进控制的理念，制定出合理的调整策略指导操作，将对先进控制是否能够真正发挥作用具 有决定性的影响。加强与操作人员的沟通，让其理解先进控制的理念，使其在日常根据生产指令、生产 方案执行操作，在确保装置平稳运行的基础上，较快领会并接受技术人员制定的生产策略，精心地把先 进控制系统作为稳定装置操作、提高产量和质量的一个有利工具，否则，操作人员就把某些约束指标放 得过宽，控制变量放得过窄，控制器的投用率虽然很高，但先进控制的投用效果显现不出来。3.5系统维护先进控制带来的效益增长是有周期性的，一般来说，APC投用初期是效益突增期，运行四年后，基 本上效益增长就开始走下坡路了。这时，就需要加强对APC的维护力度，提高APC性能，以保证后续效 益增长。如图3所示。APCKME用控制基性堆朋倾丽曲进耶亡魅3烛時效益降低提岀解决方家实施RTOPT图3持续获取APC经济效益周期性分析为保证持续的效益增长，就对模型要进行及时的维护。任何一个先进控制解决方案，当控制器投用 后，如果不对控制器进行维护，当生产装置、操作目标或操作条件发生改变时，控制器性能就会下降。 因此对控制器的性能进行监控，及时对其维护，保持其精度，对于保持先进控制的效益来说至关重要。 工艺操作人员是最终用户，日常生产方案的调整，工艺条件的变化只有他们最清楚。只有让所有操作人 员都明确控制目标，控制策略，实施方法，才能针对不同的生产方案和生产优化指标，随时调整控制参 数，充分利用先进控制技术，搞好安全平稳生产，多创经济效益。4.结语在先进控制技术不断发展的今天，先进控制系统的应用已逐渐得到了各企业和部门的广泛理解和认 知，并取得了可观的经济效益。但先进控制技术不是万能的，实现“卡边”，稳定操作，降低能耗，提 高产率和产品质量等功能，都是建立在装置设备运行良好、基础控制完善的基础上，而且很大程度上依 靠实施人员、企业相关人员的对先进控制理念和工艺流程的熟知程度和沟通程度上，共同深入分析生产 现状，制定出一个严谨、可行的实施策略，是先进控制实施成功的一个重要保障。（作者单位系中国石 油化工股份有限公司北京燕山分公司信息部）