工業(yè)過(guò)程先進(jìn)控制及應(yīng)用--控制理論及工程的發(fā)展PCD

1、 過(guò)程控制中的若干問(wèn)題一、 控制理論發(fā)展1.40-50年代經(jīng)典控制理論 傳遞函數(shù)為基礎(chǔ),在頻率域?qū)屋斎雴屋敵鯯ISO控制系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)的理論 20世紀(jì)40年代開(kāi)始形成的控制理論被稱為“20世紀(jì)上半葉三大偉績(jī)之一” 最輝煌的成果之一PID控制 根軌跡Evans 頻率特性Nyquist Bode 隨動(dòng)控制 定值控制 定量分析困難 定性分析相當(dāng)有用 2. 60年代現(xiàn)代控制理論狀態(tài)空間方法為基礎(chǔ)，以極小值原理和動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法等最優(yōu)控制理論為特證，而以采用卡爾曼濾波器的隨機(jī)干擾下的線性二次型系統(tǒng)宣告了時(shí)域方法的完成。研究多輸入多輸出系統(tǒng)在航天、航空、導(dǎo)制等領(lǐng)域取得了輝煌的成果對(duì)復(fù)雜工業(yè)過(guò)程卻顯得無(wú)能為力

2、,主要原因：要有精確過(guò)程數(shù)學(xué)模型建精確過(guò)程數(shù)學(xué)模型難點(diǎn)：機(jī)理復(fù)雜 非線性與分布參數(shù) 時(shí)變性不確定性 多變量之間耦合 信息不完全性 IFAC-系統(tǒng)辨識(shí)與參數(shù)估計(jì) (1965年以來(lái)每三年一次)現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程建模主要特征：模型的層次性。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為遞階結(jié)構(gòu)型，為此過(guò)程建模將圍繞著結(jié)構(gòu)逐層進(jìn)行，各層模型之間通過(guò)信息通道相互聯(lián)系。模型的多時(shí)標(biāo)性。模型的各層次時(shí)標(biāo)快慢亦是不同的，每一層次兼有兩種狀態(tài)，相對(duì)于下層快時(shí)標(biāo)系統(tǒng)它是離散事件變量，相對(duì)于上層慢時(shí)標(biāo)系統(tǒng)，它可視為連續(xù)時(shí)間變量。信息的多樣性。信息是語(yǔ)言，文字，圖形，符號(hào),圖象，數(shù)字等多媒體信息集成。建模方法：機(jī)理建模；經(jīng)驗(yàn)建模；智能建模（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、知識(shí)

3、模型、模糊模型、邏輯關(guān)系模型等）。3. 七十年代開(kāi)始逐步發(fā)展形成了大系統(tǒng)理論大系統(tǒng)理論是現(xiàn)代控制理論和系統(tǒng)理論相結(jié)合，其核心思想是系統(tǒng)的分解與協(xié)調(diào)，多級(jí)遞階優(yōu)化與控制。大系統(tǒng)理論仍未突破現(xiàn)代控制理論的基本思想與框架，除了高維線性系統(tǒng)之外，它對(duì)其它復(fù)雜系統(tǒng)仍然束手無(wú)策。對(duì)于含有大量不確定性和難于建模的復(fù)雜系統(tǒng)，基于知識(shí)的專家系統(tǒng)、模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、學(xué)習(xí)控制和基于信息論的智能控制等應(yīng)運(yùn)而生，它們?cè)谠S多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。成為自動(dòng)控制的前沿學(xué)科之一。智能控制與傳統(tǒng)控制方法相結(jié)合：模糊變結(jié)構(gòu)控制(FVSC) 自適應(yīng)模糊控制(AFC)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(ANNC) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)控制 (N

4、NVAC) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制(ANNPC)模糊預(yù)測(cè)控制(FPC)專家模糊控制(EFC) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(FNNC) 專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(ENNC)二、 工業(yè)過(guò)程計(jì)算機(jī)控制發(fā)展1. 直接數(shù)字控制（DDC） 70年代以前DDC實(shí)現(xiàn)集中控制，代替常規(guī)控制儀表控制算法：?jiǎn)位芈芳俺Ｓ脧?fù)雜控制系統(tǒng)由于集中控制的固有缺陷，硬件可靠性低,未能普及2. 集散控制系統(tǒng)（DCS） 70-80年代DCS在硬件上將控制回路分散化，數(shù)據(jù)顯示、實(shí)時(shí)監(jiān)督等功能集中化，有利于安全平穩(wěn)生產(chǎn)。就控制策略而言，DCS仍以簡(jiǎn)單PID控制為主，再加上一些復(fù)雜控制算法，并沒(méi)有充分發(fā)揮計(jì)算機(jī)的功能和控制水平。3. 二級(jí)優(yōu)化控制 80年代以后

5、在DCS的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)先進(jìn)控制和優(yōu)化控制。在硬件上采用上位機(jī)和DCS或電動(dòng)單元組合儀表相結(jié)合，構(gòu)成二級(jí)計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制。以多變量預(yù)測(cè)控制為代表的先進(jìn)控制策略和靜態(tài)優(yōu)化控制成功應(yīng)用，取得明顯經(jīng)濟(jì)效益以后,出現(xiàn)了眾多先進(jìn)控制和靜態(tài)優(yōu)化控制軟件公司：Aspen(美國(guó)) DMC Corp. DMC Dynamic Matrix Control DMI Dynamic Matrix Identification SetPonit Inc SMCA SetPonit Multivariable Control Architecture SMC-Idcom Multivariable Control packa

6、ge SMC-Test Plate test package SMC-Model Identification packageHoneywell profimatics (美國(guó)) RMPCT Robust Multivariable PreductiveControl Technology PCT Predictive Control TechnologyTreiber Control (加拿大) OPC Optimum Predictive ControlAdersa (法國(guó))HIECON Hierarchecal Constraint Control PFC Predictive Func

7、tional Control GLIDE Identification PackageInvensys Predictive Control Connoisseur On-line Modelling(英國(guó) ) Ltd Controller On-line Adaptive Control Constrained Optimization Simulation Science Cor. ROMeo On-line/Off-line OPtimizatio 國(guó)外著名公司的先進(jìn)控制軟件包及應(yīng)用DMC公司：DMC軟件包首次應(yīng)用時(shí)間1985 使用套數(shù)(1995統(tǒng)計(jì)) 600套Setpoint公司：ID

8、COM-M軟件包,首次應(yīng)用時(shí)間1987 使用套數(shù)(1995統(tǒng)計(jì)) 402套 SCMCA軟件包首,次應(yīng)用時(shí)間1993Profimatics公司：PCT軟件包,首次應(yīng)用時(shí)間1984 使用套數(shù)(1995統(tǒng)計(jì)) 372套 RMPCT軟件包首,次應(yīng)用時(shí)間1991Adersa公司：IDCOM軟件包,首次應(yīng)用時(shí)間1973 使用套數(shù)(1995統(tǒng)計(jì)) 438套 軟HIECON件包首,次應(yīng)用時(shí)間1986Treiber公司：OPC軟件包,首次應(yīng)用時(shí)間1987 使用套數(shù)(1995統(tǒng)計(jì)) 416套4. 工業(yè)過(guò)程計(jì)算機(jī)集成控制-90年代隨著計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，DCS出現(xiàn)了開(kāi)放式系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多層次計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的管控一體

9、化系統(tǒng)（CIPS）。將生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃與、經(jīng)營(yíng)管理和決策引入計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)構(gòu)成計(jì)算機(jī)集成控制（CIPS）,由五級(jí)組成：基礎(chǔ)控制級(jí) 先進(jìn)控制與優(yōu)化控制級(jí) 計(jì)劃與調(diào)度級(jí) 生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理級(jí) 決策級(jí)計(jì)算機(jī)集成控制（CIPS）核心是信息的獲取、處理與加工。同時(shí)，以現(xiàn)場(chǎng)總線為標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)以微處理器為基礎(chǔ)的現(xiàn)場(chǎng)儀表與控制系統(tǒng)之間進(jìn)行全數(shù)字化、雙向和多站通訊的現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（FCS）。它將對(duì)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)帶來(lái)革命性變革，開(kāi)辟控制系統(tǒng)的新紀(jì)元。三、當(dāng)前過(guò)程控制系統(tǒng)發(fā)展的一些主要特點(diǎn)1生產(chǎn)裝置實(shí)施先進(jìn)控制成為發(fā)展主流由于受到經(jīng)典控制理論和常規(guī)控制的限制，難以處理工業(yè)過(guò)程中存在的耦合性、非線性和時(shí)變性等。隨著企業(yè)提出的

10、高柔性、高效益的要求，上述控制方案已經(jīng)不能適應(yīng)，以多變量預(yù)測(cè)控制為代表的先進(jìn)控制策略的提出和成功應(yīng)用以后，先進(jìn)控制受到了過(guò)程工業(yè)界的關(guān)注, 生產(chǎn)裝置實(shí)施先進(jìn)控制成為發(fā)展主流。先進(jìn)過(guò)程控制（Advanced process control，APC）是指一類在動(dòng)態(tài)環(huán)境中，基于模型、充分借助計(jì)算機(jī)能力，為工廠獲得最大利潤(rùn)而實(shí)施的運(yùn)行和技術(shù)策略。這種新的控制策略實(shí)施后，系統(tǒng)運(yùn)行在最佳工況，實(shí)現(xiàn)所謂“卡邊生產(chǎn)”。據(jù)資料報(bào)道，一個(gè)乙烯裝置投資163萬(wàn)美元實(shí)施先進(jìn)控制，完成后預(yù)期可獲得效益600萬(wàn)美元/年。國(guó)外許多控制軟件公司和DCS生產(chǎn)商都在競(jìng)相開(kāi)發(fā)先進(jìn)控制和優(yōu)化控制的商品化工程軟件包，西方國(guó)家有一定規(guī)模

11、的先進(jìn)控制軟件公司大約有45家，推出APC軟件312種，全世界應(yīng)用APC有數(shù)千項(xiàng)，APC軟件應(yīng)用年增長(zhǎng)率達(dá)到30%左右，先進(jìn)控制策略主要有：狀態(tài)反饋控制純滯后補(bǔ)償控制多變量解耦控制自適應(yīng)控制魯棒控制多變量預(yù)測(cè)控制推理控制及軟測(cè)量技術(shù)故障檢測(cè)、診斷與容錯(cuò)控制智能控制(專家控制、模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制)等，尤其智能控制已成為開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的熱點(diǎn)。著名過(guò)程控制專家D.E.Seborg提出過(guò)程控制策略分類：第一類(傳統(tǒng)控制策略)：PID控制；比值控制；串級(jí)控制；前饋控制。第二類(先進(jìn)控制經(jīng)典技術(shù))：增益調(diào)整；時(shí)滯補(bǔ)償；解耦控制 ；選擇性控制。第三類(先進(jìn)控制流行技術(shù))：模型預(yù)測(cè)控制；統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制；內(nèi)模

12、控制；自適應(yīng)控制。第四類：(先進(jìn)控制潛在技術(shù)) ：最優(yōu)控制；非線性控制；專家系統(tǒng)；模糊控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。第五類(先進(jìn)控制研究中策略)：魯棒控制；H和綜合。先進(jìn)控制策略主要有：純滯后補(bǔ)償控制：Smith預(yù)估補(bǔ)償器，各種改進(jìn)Smith預(yù)估補(bǔ)償器，觀測(cè)補(bǔ)償器，采樣控制，內(nèi)?？刂?，達(dá)林控制等,這些方法對(duì)模型參數(shù)變化靈敏度太高，魯棒性差。 多變量關(guān)聯(lián)(解耦)系統(tǒng)：被控變量與操縱變量正確匹配；參數(shù)整定；減少控制回路；多變量解耦控制 。 針對(duì)不確定性出現(xiàn)了自適應(yīng)控制,魯棒控制。自適應(yīng)控制系統(tǒng)是一個(gè)具有適應(yīng)能力的系統(tǒng)，它必須能夠辯識(shí)過(guò)程參數(shù)與環(huán)境條件變化，在此基礎(chǔ)上自動(dòng)地校正控制規(guī)律。 適應(yīng)控制是辨識(shí)與控制

13、的結(jié)合，但兩者有一個(gè)難解決的矛盾； 適應(yīng)控制中，除了原來(lái)的反饋回路外，還增加了調(diào)整控制算法的適應(yīng)作用回路，后者（外層回路）常常是非線性的，系統(tǒng)的穩(wěn)定性有時(shí)無(wú)法保證； 魯棒控制的任務(wù)是設(shè)計(jì)一個(gè)固定控制器，使得相應(yīng)的閉環(huán)系統(tǒng)在指定不確定性擾動(dòng)作用下仍能維持預(yù)期的性能，或相應(yīng)的閉環(huán)系統(tǒng)在保持預(yù)期的性能前提下，能允許最大的不確定性擾動(dòng)。 魯棒控制的研究是近年來(lái)非常熱門(mén)的研究課題。多變量預(yù)測(cè)控制：預(yù)測(cè)模型、反饋校正、滾動(dòng)優(yōu)化由于預(yù)測(cè)控制的一些基本特征使其產(chǎn)生許多優(yōu)良性質(zhì)：對(duì)數(shù)學(xué)模型要求不高且模型的型式是多樣化的；具有良好的跟蹤性能和較強(qiáng)的抗干擾能力；對(duì)模型誤差具有較強(qiáng)的魯棒性。主要研究：穩(wěn)定性（帶約束M

14、PC以及開(kāi)環(huán)不穩(wěn)定、非最小相位、時(shí)滯等特性的對(duì)象）；MPC魯棒性分析和綜合；可行性（在給定約束與性能指標(biāo)的條件下，相應(yīng)的預(yù)測(cè)控制規(guī)律是否存在的問(wèn)題）；非線性MPC性能和算法研究。推理控制及軟測(cè)量技術(shù)推斷控制是利用數(shù)學(xué)模型由可測(cè)信息將不可測(cè)的輸出變量推算出來(lái)實(shí)現(xiàn)反饋控制，或?qū)⒉豢蓽y(cè)擾動(dòng)推算出來(lái)以實(shí)現(xiàn)前饋控制。由于推斷控制是基于模型的控制，要獲得過(guò)程模型精確的難度較大，所以這類推斷控制應(yīng)用不多。 軟測(cè)量的基本思想是對(duì)于難于測(cè)量或暫時(shí)不能測(cè)量的重要變量（或稱之為主導(dǎo)變量），選擇另外一些容易測(cè)量的變量（或稱之為輔助變量），通過(guò)構(gòu)成某種數(shù)學(xué)關(guān)系來(lái)推斷和估計(jì)，以軟件來(lái)代替硬件（傳感器）功能。這類方法具有響

15、應(yīng)迅速，連續(xù)給出主導(dǎo)變量信息，且具有投資低，維護(hù)保養(yǎng)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。數(shù)據(jù)校正，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，在線校正。故障檢測(cè)、診斷與容錯(cuò)控制故障檢測(cè)和診斷：基于信號(hào)處理的方法、基于解析模型的方法和基于知識(shí)的方法。基于多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù)的方法也在近年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)。研究?jī)?nèi)容：魯棒性，自適應(yīng)性、綜合診斷研究方法：（1） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯方法的結(jié)合。（2） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)方法相的結(jié)合。（3） 小波變換技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。一種方法是用小波分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)將小波基與信號(hào)的內(nèi)積進(jìn)行加權(quán)和來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)特征的提取，然后將提取的特征向量送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理；另一種方法即所謂的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN），它把小波變換與

16、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，充分繼承了兩者的優(yōu)點(diǎn)，是一種很有前途的方法。（4） 多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù)與基于知識(shí)的方法的結(jié)合。多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù)是基于穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)建立起來(lái)的模型，因而難于應(yīng)用到對(duì)瞬態(tài)過(guò)程的監(jiān)測(cè)上；本質(zhì)上是基于線性過(guò)程發(fā)展起來(lái)的，但實(shí)現(xiàn)起來(lái)過(guò)于復(fù)雜；自身難于實(shí)現(xiàn)故障原因的解釋。因此，將多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù)與基于知識(shí)的方法相結(jié)合，構(gòu)造出一種充分利用各自優(yōu)勢(shì)的混合型方法是一種必然趨勢(shì)。統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(SPC)統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制判斷過(guò)程是否處于“在控狀態(tài)”或“失控狀態(tài)”，并通過(guò)產(chǎn)品質(zhì)量分析，從中發(fā)現(xiàn)過(guò)程中可改善因素，并加以改進(jìn)。理論基礎(chǔ)是中心極限定理和3原理。方法：控制圖方法；多變量投影方法（PCA,PLS）。統(tǒng)計(jì)過(guò)程

17、控制方法主要用于過(guò)程監(jiān)視和異常工況檢測(cè)、質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)建模等。智能控制(專家控制、模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制)等，尤其智能控制已成為開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的熱點(diǎn)。模糊控制優(yōu)點(diǎn)：模糊控制是建立在經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上的控制，無(wú)需建立數(shù)學(xué)模型，是解決不確定系統(tǒng)的一種途徑；具有較強(qiáng)的魯棒性。缺陷：模糊控制設(shè)計(jì)缺乏系統(tǒng)性，無(wú)法定義控制目標(biāo)，控制規(guī)則的選擇、論域的選擇，模糊集的定義、量化因子的選取等多采用試湊法，這對(duì)復(fù)雜控制是難于湊效的。研究?jī)?nèi)容：模糊控制穩(wěn)定性；模糊模型的辯識(shí)；模糊最優(yōu)控制；模糊自適應(yīng)控制；與其它控制結(jié)合等。專家控制 優(yōu)點(diǎn)：專家控制是建立在經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上的控制，無(wú)需建立數(shù)學(xué)模型，是解決不確定系統(tǒng)的一種途徑；具有較強(qiáng)的

18、魯棒性。研究?jī)?nèi)容：如何解決好知識(shí)的獲取，以及如何進(jìn)行實(shí)時(shí)性的搜索以解決實(shí)時(shí)控制問(wèn)題；如何將過(guò)程的深層與淺層知識(shí)合理結(jié)合起來(lái)構(gòu)造知識(shí)庫(kù)，有效地自動(dòng)修改知識(shí)庫(kù)；如何進(jìn)行專家控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可控性分析；如何建造通用的滿足過(guò)程控制的專家開(kāi)發(fā)工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制ANN的主要吸引力在于：l 能夠以任意精度逼近任意非線性映射，給建模帶來(lái)一種非傳統(tǒng)的表達(dá)工具；l 自適應(yīng)性能力，包括自學(xué)習(xí)能力，自組織推理能力等；l 并行結(jié)構(gòu)和并行處理，它不但結(jié)構(gòu)上是并行的，處理順序也是并行的，因此處理速度快，能快速實(shí)現(xiàn)大量復(fù)雜的控制算法，進(jìn)行實(shí)時(shí)處理；l 分布式信息存儲(chǔ)與處理結(jié)構(gòu)，具有獨(dú)特的容錯(cuò)性；缺陷：（1）近年來(lái)對(duì)ANN本

19、身的研究，如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、控制參數(shù)等沒(méi)有根本的突破；（2）ANN的泛化能力不足；（3）網(wǎng)絡(luò)本身的黑箱式內(nèi)部知識(shí)表達(dá)方式，使其不能利用經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，易陷于局部極小值。這些固有的缺陷極大地限制了ANN的應(yīng)用。研究?jī)?nèi)容：開(kāi)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、收斂性、魯棒性和可靠性等理論研究；開(kāi)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法研究，研究新的快速學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)用于控制的新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法，改進(jìn)現(xiàn)有的算法；研究NNC與其它控制方法的結(jié)合例如繼續(xù)進(jìn)行NN在系統(tǒng)辯識(shí)、狀態(tài)估計(jì)、自適應(yīng)控制、故障診斷、容錯(cuò)控制等；研究NN的硬件實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，促進(jìn)NN在控制領(lǐng)域的應(yīng)用。2過(guò)程優(yōu)化受到普遍關(guān)注在過(guò)程控制中，過(guò)程優(yōu)化已受到了普遍關(guān)注。在過(guò)程優(yōu)化

20、中，主要尋找最佳的工藝參數(shù)設(shè)定值以獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益，這稱之為穩(wěn)態(tài)優(yōu)化。穩(wěn)態(tài)優(yōu)化采用靜態(tài)模型，進(jìn)行離線或在線優(yōu)化計(jì)算。生產(chǎn)過(guò)程的優(yōu)化是在各種優(yōu)化條件下，求取目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值，通常是復(fù)雜的非線性優(yōu)化問(wèn)題。在過(guò)程優(yōu)化中，由于系統(tǒng)的復(fù)雜性，求全局最優(yōu)值十分困難，而且實(shí)際過(guò)程并不一定要求最優(yōu)值，而只要求得“優(yōu)化區(qū)域”或“滿意解”就可滿足要求。最近有人提出把工藝設(shè)計(jì)與控制整體考慮，在工藝設(shè)計(jì)的同時(shí)考慮到控制的實(shí)施方案及效果，就可以在工藝設(shè)計(jì)階段消除那些可能導(dǎo)致控制困難的因素，這種方法正在受到人們的關(guān)注。優(yōu)化算法基于模型的優(yōu)化算法有解析法、線性規(guī)劃、梯度搜索法、數(shù)值搜索法、整數(shù)規(guī)劃法等。這些算法比較成熟。

21、當(dāng)前過(guò)程工業(yè)一方面向大型化發(fā)展，另一方面向精細(xì)化發(fā)展。采用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)由于問(wèn)題太復(fù)雜導(dǎo)致需要搜索的空間太大而引起的“組合爆炸”、搜索不收斂或收斂太慢而找不到最優(yōu)解、收斂在局部最優(yōu)點(diǎn)而無(wú)法抵達(dá)全局最優(yōu)點(diǎn)等問(wèn)題。為克服這些問(wèn)題，出現(xiàn)了一些新的優(yōu)化算法。1)逐次二次規(guī)劃方法（SQP）這是一種“不可行路徑”法，在優(yōu)化過(guò)程中，在過(guò)程解向可行域靠近時(shí)，評(píng)價(jià)函數(shù)也向最優(yōu)點(diǎn)逼近，最優(yōu)點(diǎn)和可行解在優(yōu)化終點(diǎn)同時(shí)到達(dá)。Biegler等在該方法中考慮了過(guò)程模型的特殊性，適用于變量眾多的大型優(yōu)化命題。國(guó)外已開(kāi)發(fā)的許多過(guò)程模型模擬與優(yōu)化的商品化軟件采用了這一算法。2)隨機(jī)優(yōu)化方法這類算法都將定向性搜索（沿好

22、的方向）與隨機(jī)性搜索結(jié)合在一起，既有高的搜索效率與速度，又能跳出局部最優(yōu)點(diǎn)，能保證搜索的收斂性。主要有模擬退火法（SA）、遺傳算法（GA）。綜合SA和GA以及趨化法（CA）的優(yōu)點(diǎn)，李兵等提出了SAGACIA算法，搜索性能很好，可適用于各種優(yōu)化命題。張克進(jìn)比較了目前各種隨機(jī)優(yōu)化計(jì)算的特點(diǎn)，提出一種更完善的隨機(jī)搜索優(yōu)化方法綜合優(yōu)化方法（SOA），該方法具有良好的漸進(jìn)收斂特性、高的最優(yōu)率和更快的收斂速度，在延遲焦化裝置上應(yīng)用后提高了液體產(chǎn)品收率。3)混沌優(yōu)化方法利用混沌運(yùn)動(dòng)的“隨機(jī)性”和遍歷性，得出一種適用于連續(xù)優(yōu)化的高效方法。張春慨等提出在局部搜索空間利用線性搜索加速解的收斂速度和精度，并與精確不

23、可微罰函數(shù)結(jié)合來(lái)求解非線性約束優(yōu)化問(wèn)題的新方法，再進(jìn)行混沌搜索尋優(yōu)。該方法已經(jīng)應(yīng)用在甲醛生產(chǎn)過(guò)程的在線優(yōu)化中。4)區(qū)域優(yōu)化方法 對(duì)于任何一個(gè)優(yōu)化命題，當(dāng)采用各種傳統(tǒng)的優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)時(shí)，最終所獲得的最優(yōu)解（或次優(yōu)解）在解空間中都表現(xiàn)為一個(gè)最優(yōu)點(diǎn)，這種優(yōu)化被稱為點(diǎn)優(yōu)化。實(shí)際過(guò)程中隨著點(diǎn)優(yōu)化的進(jìn)行，當(dāng)進(jìn)入某一個(gè)區(qū)域后，繼續(xù)尋優(yōu)對(duì)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的影響作用已經(jīng)不明顯。有時(shí)即使尋到最優(yōu)工作點(diǎn)，但也難以實(shí)施。比較理想的優(yōu)化方式是區(qū)域優(yōu)化。所謂區(qū)域優(yōu)化是相對(duì)于點(diǎn)優(yōu)化而言的，特指圍繞命題的優(yōu)化目標(biāo)，以搜索解空間中的具有次優(yōu)特點(diǎn)的滿意區(qū)域?yàn)槟康牡膶?yōu)技術(shù)。優(yōu)化結(jié)果雖不一定是全局最優(yōu)結(jié)果，但這種優(yōu)化方法在工程應(yīng)用時(shí)

24、是合理的并且能夠?qū)嵤?。?duì)該方法的研究處于初級(jí)階段，其中工況的劃分和工況區(qū)域的識(shí)別是關(guān)鍵問(wèn)題。3傳統(tǒng)的DCS在走向國(guó)際統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)放式系統(tǒng)自1975年第一套分布式工業(yè)控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)誕生以來(lái)，歷經(jīng)近20年，各家DCS生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品大多不能兼容，最后終于聯(lián)手共同推出一種國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)場(chǎng)總線（FIELDBUS）控制系統(tǒng)，它被公認(rèn)為具有時(shí)代特點(diǎn)的新一代分布式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，它的主要特點(diǎn)為：（1）開(kāi)放性 現(xiàn)場(chǎng)總線采用同一種國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的通訊協(xié)議，不同廠家的產(chǎn)品可方便地互聯(lián)，可與局域網(wǎng)相連；（2）智能化現(xiàn)場(chǎng)儀表 除了一般現(xiàn)場(chǎng)控制，檢測(cè)儀表功能以外，還具有診斷、自補(bǔ)償、現(xiàn)場(chǎng)組態(tài)、現(xiàn)場(chǎng)校驗(yàn)功能；（3）現(xiàn)場(chǎng)儀表采用數(shù)字

25、信號(hào)傳輸 提高傳輸可靠性，節(jié)約傳輸線的投資；（4）徹底的分散性 簡(jiǎn)單控制回路基本分散在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)，關(guān)鍵數(shù)字信號(hào)進(jìn)中央控制室，中央控制室主要完成信息管理、先進(jìn)控制和優(yōu)化。隨著現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，各種現(xiàn)場(chǎng)總線的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，由于各大集團(tuán)對(duì)于現(xiàn)有市場(chǎng)利益的追逐，使統(tǒng)一的現(xiàn)場(chǎng)總線國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)遲遲不能出臺(tái)。經(jīng)過(guò)妥協(xié)，在2000年1月宣布有8種現(xiàn)場(chǎng)總線均列入國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，形成多種現(xiàn)場(chǎng)總線共同競(jìng)爭(zhēng)的局面。4綜合自動(dòng)化系統(tǒng)（CIPS）是發(fā)展方向過(guò)程工業(yè)自動(dòng)化在90年代以前仍是自動(dòng)化孤島模式。進(jìn)入90年代，企業(yè)把提高綜合自動(dòng)化水平作為挖潛增效、提高競(jìng)爭(zhēng)能力的重要途徑。集常規(guī)控制、先進(jìn)控制、過(guò)程優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度、企

26、業(yè)管理、經(jīng)營(yíng)決策等功能于一體的綜合自動(dòng)化成了當(dāng)前自動(dòng)化發(fā)展的趨勢(shì)。綜合自動(dòng)化就是在計(jì)算機(jī)通訊網(wǎng)絡(luò)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的支持下，實(shí)現(xiàn)信息與功能的集成，進(jìn)而充分調(diào)動(dòng)人的因素的經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)、技術(shù)系統(tǒng)及組織系統(tǒng)（humanware）的集成，最終形成一個(gè)能適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境不確定性和市場(chǎng)需求多變性的全局優(yōu)化的高質(zhì)量、高效益、高柔性的智能生產(chǎn)系統(tǒng)，這就是CIM思想在連續(xù)工業(yè)中的體現(xiàn)。計(jì)算機(jī)集成系統(tǒng)功能框圖生 廠 與 經(jīng) 營(yíng) 過(guò) 程測(cè)量信息基本控制銷售、管理信息投入產(chǎn)出模型資金、物流模型物料、能量平衡模型靜態(tài)模型故障模型對(duì)象動(dòng)態(tài)模型對(duì)象特性知識(shí)計(jì)劃,調(diào)度信息工況核算信息決策信息推斷,優(yōu)化信息輔助決策生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理計(jì)劃、調(diào)度優(yōu)

27、化車(chē)間與裝置的優(yōu)化與監(jiān)控先進(jìn)過(guò)程控制全廠單 元車(chē)間工業(yè)過(guò)程計(jì)算機(jī)集成控制系統(tǒng)一般由由信息、優(yōu)化、控制和對(duì)象模型等組成，具體可由六級(jí)構(gòu)成，如圖所示工業(yè)過(guò)程計(jì)算機(jī)集成系統(tǒng)的核心是信息的獲取、處理與加工。來(lái)自基本控制級(jí)的直接測(cè)量信息，經(jīng)過(guò)濃縮處理及加工后變成高級(jí)控制的不可測(cè)變量的估計(jì)信息以及車(chē)間核算信息和工況信息，經(jīng)統(tǒng)計(jì)、分析和匯總后送到調(diào)度級(jí)和管理級(jí)，再經(jīng)深度加工后進(jìn)入決策級(jí)作為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)決策的依據(jù)。決策級(jí)除來(lái)自企業(yè)內(nèi)部的綜合信息外，還要掌握市場(chǎng)信息、同行信息等外部信息。綜合自動(dòng)化系統(tǒng)主要特點(diǎn)有：(1) 系統(tǒng)主線采用遞階系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式。人的介入程度是自下而上逐步增加的，人工智能的應(yīng)用程度也是自下而上逐

28、步增加的，但是工作頻率的周期是自下而上逐步減少的，如基礎(chǔ)控制級(jí)的周期在秒級(jí)，作操優(yōu)化的周期在小時(shí)級(jí)，調(diào)度的周期以天計(jì)，計(jì)劃的周期以月、季、年計(jì)。(2) 系統(tǒng)的主線是控制與管理兩個(gè)方面。綜合自動(dòng)化系統(tǒng)需選擇合適的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)，實(shí)行結(jié)構(gòu)集成。通常由DCS或現(xiàn)場(chǎng)總線系統(tǒng)完成控制任務(wù)，由中、小型機(jī)或微機(jī)完成管理任務(wù)。(3) 系統(tǒng)信息的集成至關(guān)重要。來(lái)自基礎(chǔ)控制級(jí)的直接測(cè)量信息，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后變成先進(jìn)控制中不可直接測(cè)量變量的估計(jì)信息以及車(chē)間核算信息和工況信息，經(jīng)統(tǒng)計(jì)、分析和匯總送到調(diào)度級(jí)和管理級(jí)，再經(jīng)深度加工后進(jìn)入決策級(jí)作為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)決策的依據(jù)。決策級(jí)除來(lái)自企業(yè)內(nèi)部的綜合信息外，還要掌握市場(chǎng)信息、同行信息

29、等外部信息。數(shù)據(jù)挖掘：我們正處在信息化的社會(huì)，大量信息在給人們帶來(lái)方便的同時(shí)也帶來(lái)了一大堆問(wèn)題：第一是信息過(guò)量，難以消化；第二是信息真假難以辨識(shí)；第三是信息安全難以保證；第四是信息形式不一致，難以統(tǒng)一處理。人們開(kāi)始提出一個(gè)新的口號(hào)：“要學(xué)會(huì)拋棄信息”。人們開(kāi)始考慮：“如何才能不被信息淹沒(méi)，而是從中及時(shí)發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)、提高信息利用率?”面對(duì)這一挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)開(kāi)采和知識(shí)發(fā)現(xiàn)(DMKD)技術(shù)就應(yīng)運(yùn)而生，并顯示出強(qiáng)大的生命力。數(shù)據(jù)庫(kù)急劇增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)污染、不真實(shí)、不完全等。四、我國(guó)先進(jìn)控制軟件包應(yīng)用目前我國(guó)已引進(jìn)IDCOM-M，SMCA等先進(jìn)控制軟件，并已投入使用，取得明顯經(jīng)濟(jì)效益。另外，Honeywell

30、Profimatics公司已經(jīng)與中國(guó)石化總公司合作，在石化行業(yè)推廣他們的RMPCT軟件，部分已投入使用。國(guó)外這些軟件的價(jià)格非常之高，而且國(guó)外廠商對(duì)其核心技術(shù)是保密的。我國(guó)通過(guò)“八五”“九.五”國(guó)家重點(diǎn)科技攻關(guān)等,在先進(jìn)控制與優(yōu)化控制方面積累了許多經(jīng)驗(yàn)，成功應(yīng)用實(shí)例亦不少,部分成果已逐漸形成商品化軟件。1. 催化裂化裝置 (1) 齊魯石化公司勝利煉油廠引進(jìn)美國(guó)Setpoint公司的多變量預(yù)測(cè)控制技術(shù)（IDCOM-M）。該技術(shù)在國(guó)內(nèi)首次成功應(yīng)用于處理量為60萬(wàn)噸/年催化裂化裝置的反/再系統(tǒng)上。該項(xiàng)目于93年9月底交付工藝使用，投運(yùn)率在95%以上，運(yùn)行情況良好。平穩(wěn)了生產(chǎn)、穩(wěn)定了產(chǎn)品質(zhì)量、提高輕質(zhì)油

31、收率2.8%、增加了處理量、節(jié)約了能耗。整體效益顯著，超過(guò)了預(yù)期的387萬(wàn)元/年的目標(biāo)。 (2) 大慶石油化工總廠和Honeywell公司在100萬(wàn)噸/年重油催化裝置反/再系統(tǒng)和分餾系統(tǒng)中開(kāi)發(fā)應(yīng)用了多變量預(yù)估技術(shù)，平穩(wěn)了操作。摻渣油比例穩(wěn)定40%。在設(shè)計(jì)能力110%負(fù)荷下能長(zhǎng)期穩(wěn)定地運(yùn)行。汽油干點(diǎn)波動(dòng)方差減少50%。取得了688.4萬(wàn)元/年的經(jīng)濟(jì)效益。 (3) 蘭州煉油化工總廠處理量為120萬(wàn)噸/年重油催化裝置開(kāi)發(fā)應(yīng)用了HoneyWell Hispec Sulution公司先進(jìn)控制技術(shù)。該軟件包主要由RMPCT（魯棒多變量預(yù)估控制技術(shù)），Tookit（工業(yè)計(jì)算包），LABVPDATE(數(shù)據(jù)修正

32、)，APECS（用于控制及仿真的應(yīng)用環(huán)境及數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)）組成，先進(jìn)控制自98年4月正式投運(yùn)以來(lái)，使生產(chǎn)操作更加平穩(wěn)，被控變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差平均下降40%，提高了餾出產(chǎn)品的質(zhì)量合格率與穩(wěn)定性，汽油干點(diǎn)合格率由96.77%提高到98.92%，柴油凝固點(diǎn)由90.9%提高到94.4%，產(chǎn)品汽油的收率平均提高了1.94%。先進(jìn)控制系統(tǒng)實(shí)際的效益在600萬(wàn)元以上。 (4)前郭煉油廠重油催化裂化裝置在反再系統(tǒng)、分餾塔、吸收穩(wěn)定部分采用Honeywe11公司的魯棒多變量預(yù)估控制器RMPCT后，降低能耗、提高產(chǎn)品收率、獲得明顯的經(jīng)濟(jì)效益870萬(wàn)元/年。 (5)撫順石化一廠，蘭州煉油廠等。 (6)福建煉油廠化工有限公司

33、與浙江大學(xué)合作開(kāi)發(fā)催化裂化裝置先進(jìn)控制系統(tǒng)，于96年3月通過(guò)國(guó)家教委組織的鑒定。主要內(nèi)容有：不可測(cè)變量與產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)的在線軟測(cè)量，單、多變量預(yù)估控制器及反/再單元的故障檢測(cè)三部分，實(shí)現(xiàn)了在線估計(jì)和產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)的卡邊控制以及催化裂化反/再單元的故障診斷與預(yù)測(cè)，年經(jīng)濟(jì)效益可達(dá)300萬(wàn)元。 (7)洛陽(yáng)石油化工總廠與石油大學(xué)、洛陽(yáng)石化公司共同開(kāi)發(fā)催化裂化裝置反/再、分餾系統(tǒng)先進(jìn)控制是國(guó)家八五重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目，采用友力2000集散系統(tǒng)，于96年通過(guò)鑒定。反/再系統(tǒng)采用反應(yīng)熱為被控變量及反應(yīng)溫度的多變量協(xié)調(diào)預(yù)估控制。操作平穩(wěn)，波動(dòng)范圍減少30%。主分餾塔的汽油干點(diǎn)與柴油凝固點(diǎn)多變量協(xié)調(diào)控制技術(shù)，粗汽油干點(diǎn)

34、由198201，汽油約提高0.4噸/小時(shí)。輕柴油凝固點(diǎn)由-5.3-1，輕柴油約提高0.8噸/小時(shí)。每年可增產(chǎn)值764.8萬(wàn)元。 (8)茂名石化煉油廠與石油大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)催化裂化裝置先進(jìn)控制與實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)：(1). 反應(yīng)深度多變量協(xié)調(diào)預(yù)估控制系統(tǒng)；(2). 反應(yīng)深度實(shí)時(shí)優(yōu)化與協(xié)調(diào)系統(tǒng)；(3). 粗汽油干點(diǎn)控制系統(tǒng)。反應(yīng)深度尋優(yōu)可取得年經(jīng)濟(jì)效益1000萬(wàn)元以上。汽油干點(diǎn)與柴油90%點(diǎn)在線計(jì)算和控制，實(shí)現(xiàn)卡邊，年經(jīng)濟(jì)效益在500萬(wàn)元以上。(9)上海交通大學(xué)與浙江大學(xué)開(kāi)發(fā)研制的多變量約束控制軟件包MCC是一個(gè)處理約束的多變量、多目標(biāo)、多控制模式和基于模型預(yù)測(cè)的最優(yōu)控制器，已成功應(yīng)用于石家莊煉油化工股份有

35、限公司催化裂化裝置（反應(yīng)再生系統(tǒng)、分餾系統(tǒng)以及吸收穩(wěn)定系統(tǒng)），效益的提高十分明顯。首先裝置的總處理量有較大的提高；其次產(chǎn)品的分布有較大的改善，汽油收率提高了2.33%，液體氣收率提高了1%，同時(shí)輕柴油收率下降了2.57%。純?cè)侠麧?rùn)也提高了4.8%。綜合上述因素年經(jīng)濟(jì)效益在1200萬(wàn)元以上。2. 常減壓裝置齊魯石化公司勝利煉油廠引進(jìn)HoneyWell 公司先進(jìn)控制軟件。自1997年1月份投運(yùn)以來(lái)，通過(guò)不斷改進(jìn)，目前基本正常。HoneyWell公司先進(jìn)控制技術(shù)主要內(nèi)容有：數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)（APECS），分餾工藝計(jì)算軟件（Fractionator Toolkit），中間調(diào)節(jié)控制（Intermediate

36、 Regulatory Control）、魯棒多變量預(yù)估控制器（RMPCT），魯棒PID，計(jì)算結(jié)果的化驗(yàn)數(shù)據(jù)校正等。該技術(shù)具有魯棒性強(qiáng)，優(yōu)化性能好，操作靈活等特點(diǎn)。該軟件投運(yùn)以來(lái)，通過(guò)裝置標(biāo)定結(jié)果和分析表明，第二常減壓裝置的控制品質(zhì)得到了改善，穩(wěn)定了操作，提高了裝置輕質(zhì)油的回收率，由此可獲592.1萬(wàn)元/年經(jīng)濟(jì)效益。蘭州煉油廠3.連續(xù)重整裝置 (1)廣州石油化工總廠連續(xù)重整裝置采用美國(guó)西雷公司的數(shù)據(jù)平臺(tái)ONSEPEC、美國(guó)Setpoint公司的多變量預(yù)估軟件SMCA，美國(guó)UOP公司重整反應(yīng)辛烷值的計(jì)算模型，實(shí)施辛烷值、反應(yīng)器加權(quán)平均溫度、反應(yīng)壓力、氫/油比及進(jìn)料優(yōu)化控制。從96年4月投運(yùn)以來(lái)，

37、平穩(wěn)了生產(chǎn)，提高了液體產(chǎn)品收率，降低了能耗，提高了產(chǎn)品質(zhì)量，獲得了340多萬(wàn)/年經(jīng)濟(jì)效益。 (2)金陵石化公司煉油廠連續(xù)重整和抽提裝置上采用Honeywe11公司的魯棒多變量預(yù)估控制器RMPCT，主要有預(yù)處理、加權(quán)平均溫度、反應(yīng)深度、穩(wěn)定、二甲苯等單元的5個(gè)多變量控制器。投運(yùn)后，提高產(chǎn)品合格率，實(shí)現(xiàn)了卡邊操作，增加了液體收率，獲得明顯經(jīng)濟(jì)效益356萬(wàn)元/年。 (3)鎮(zhèn)海煉化股份有限公司煉油廠連續(xù)重整裝置采用美國(guó)Aspen公司DMCplus先進(jìn)控制軟件，設(shè)計(jì)了預(yù)加氫汽提塔及重沸爐控制器、預(yù)加氫脫丁烷塔、CCR反應(yīng)部分、穩(wěn)定塔，投運(yùn)后裝置處理量提高，產(chǎn)率增加，能耗降低獲得明顯經(jīng)濟(jì)效益520萬(wàn)元/年

38、。 3.聚丙烯裝置 (1)揚(yáng)子石化公司聚丙烯裝置實(shí)施先進(jìn)控制技術(shù)：polytech Tool-Kit標(biāo)準(zhǔn)軟件包，推理計(jì)算，魯棒PID及關(guān)聯(lián)計(jì)算（熔體流動(dòng)指數(shù)MI）等。先進(jìn)控制系統(tǒng)投運(yùn)后：優(yōu)化卡邊操作增加產(chǎn)量480萬(wàn)/年；穩(wěn)定后提高產(chǎn)品優(yōu)級(jí)率193.23萬(wàn)/年；開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品減少過(guò)渡料214.72萬(wàn)/年;減少停車(chē)降低能耗101.24萬(wàn)/年。合計(jì)獲得經(jīng)濟(jì)效益萬(wàn)年。 (2) 上海石化，的先進(jìn)控制技術(shù)是在塑料廠2PP裝置上實(shí)施的，投入59萬(wàn)美元，效益十分顯著589萬(wàn)元/年。齊魯石化等。五、我國(guó)DCS的應(yīng)用石油化工用于過(guò)程控制的DCS共678套(截止到1999年九月)其中煉油211套，化工182套?；w39

39、套，化肥38套，油田113其他為95套。分別由國(guó)外10家公司引進(jìn)的20種型號(hào)產(chǎn)品。數(shù)量居前五家公司分別為美國(guó)霍尼威爾為225套， 日本橫河為163套，F(xiàn)ISHER-ROSEMOUNT為37套，美國(guó)FOXBORO為35套，美國(guó)ABB為20套。國(guó)產(chǎn)DCS為21套。 石油化工系統(tǒng)1990年前引進(jìn)的122套DCS總投資約為6000萬(wàn)美元。平均每套價(jià)格為50萬(wàn)美元，早期價(jià)格高，約100萬(wàn)美元一套，近期價(jià)格低，約30-40萬(wàn)美元一套。成套引進(jìn)或與承包商成交的一般較單獨(dú)成交的高。 據(jù)化工部信息中心統(tǒng)計(jì)，僅化工行業(yè)在1995年就安裝DCS為446套，1997年達(dá)671套，年增長(zhǎng)率為22.6%主要用于化肥為18

40、9套，氯堿為33套，有機(jī)化工為47套，一般化工為52套。到2000年石油化工已使用DCS有700套。 目前，我國(guó)應(yīng)用大中型DCS約2000多套，其中90%以上是引進(jìn)國(guó)外技術(shù)或合資生產(chǎn)的產(chǎn)品。自行開(kāi)發(fā)的中小型DCS，已形成小批量生產(chǎn)能力。 全國(guó)在1996年市場(chǎng)銷售DCS約為1520億人民幣，其中國(guó)產(chǎn)DCS約100套，約1億人民幣。 據(jù)報(bào)道，到2005年，我國(guó)石化系統(tǒng)有1000多套生產(chǎn)裝置需要用DCS控制，其中有100套主要裝置采用先進(jìn)優(yōu)化控制，一套先進(jìn)優(yōu)化控制軟件價(jià)格約50萬(wàn)美元。電力系統(tǒng)每年新裝1000多萬(wàn)KW發(fā)電機(jī)組都需要DCS實(shí)現(xiàn)監(jiān)控。預(yù)計(jì)到2005年，我國(guó)石化，電力，化工，冶金，市政等行

41、業(yè)業(yè)需DCS系統(tǒng)為1500套，約人民幣為3035億元。論文書(shū)寫(xiě)格式題目 作者單位郵編 摘要 關(guān)鍵詞 正文參考文獻(xiàn) 英文(題目作者單位摘要關(guān)鍵詞)參考文獻(xiàn)書(shū)寫(xiě)格式1. 書(shū) 作者 書(shū)名 出版地 出版社 出版年俞金壽主編, 工業(yè)過(guò)程先進(jìn)控制 北京 中國(guó)石化出版社,20022. 期刊 作者 題 目 期刊名 年,卷(期) ： 頁(yè)碼于靜江,周春暉, 過(guò)程控制中的軟測(cè)量技術(shù), 控制理論與應(yīng)用, 1996, 13(.2)：1371443. 論文學(xué)位作者 題 目 ××××碩士(博士) 論文 保存地 時(shí)間徐 敏, 軟測(cè)量方法和應(yīng)用研究. 碩士論文 華東理工大學(xué)，上海，199

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