提高装置自动化的难点
2025年02月05日 14:07:28
来源：云南昌晖仪表制造有限公司 >> 进入该公司展台
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从事的工艺工程师和系统工程师如果掌握Lambda工程整定方法和强因果关系PID控制，可能显著提高装置自动化水平，对工作大有帮助。
因果关系准确，设备正常的控制回路投自动是提高装置自动化的步，这一步使用方法进行整定就可以了。无论工艺工程师还是控制工程师使用Lambda整定应该都能胜任这部分工作。Lambda整定方法是提高装置自动化的基础和关键之一。
如果能通过操作干预发现一些强因果关系的控制方案，工艺工程师和系统工程师还可以一起做一些提高装置自动化的工作。这类工作越是在自己研发和改造不断的装置越多。
如果上面两个工作企业能自己有工程师负责解决，就有可能显著提高装置自动化水平。虽然给企业提供装置自动化提升服务能解决一些装置自动化问题，但是要想更大范围内解决更普遍存在的问题知识传播是个办法。
总有一些控制回路存在控制方案不合理或者不具备投用条件，这是提高装置自动化的难点。随着装置规模增加、复杂性提高、环保安全日益严格和对效率和效益的追求，增加了大量的循环物料和能量集成。这将以前的基于单变量的PID控制变成了一个多变量约束协调优化控制问题。这类多变量约束协调优化问题，装置简单的装置可能没有这类问题，但是更多装置不知道自己有这类问题。找到装置的核心问题需要工艺知识和过程控制知识，这往往超过了工艺工程师和系统工程师的常用知识范畴。
很多装置自己的前面两个工作没有人推动，这导致很多控制项目都要包括全装置的PID整定，同时也使很多本来可以在底层解决的控制问题往往用控制项目的实现。控制是通过解决多变量约束协调优化控制实现控制性能改进的并不是控制算法。所以常见如下图所示的APC效果并不是控制算法更获得的，这是个常见的错误理解。单变量强因果关系APC和PID的区别非常有限。
下面这个图形能更清晰地说明APC(控制)的效果。
关于控制还有一个不同见解，在工业上APC常常指模型预测控制。更合理的说法应该包括单回路性能改进(例如串级控制和前馈控制)和多变量约束控制(复杂控制或模型预测控制)。模型预测控制只是多变量约束控制的一种方法。
作者：冯少辉博士
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