摘要

本文讨论了过程控制的控制策略的发展，介绍了最为传统的，也是现今应用最广泛的PID控制，和先进控制算法，列举了典型的先进控制算法-预测控制，同时提到了先进控制的发展方向智能控制，包括模糊逻辑控制，专家控制，神经网络控制和鲁棒控制。通过对这些控制算法的分析，对过程控制控制策略的发展进行了展望。

关键词：古典控制理论；PID控制；先进控制；预测控制

1. 引言

过程控制通常是指石油、化工、冶金、轻工、纺织、制药、建材等工业生产过程中的自动控制 ,它是自动化技术的一个极其重要的方面 ,它的发展与生产过程自身的发展紧密相关 ,经历了一个由简单到复杂、从低级到高级 ,并正向纵深发展的过程。从过程控制采用的理论与技术手段来看 ,可以粗略地把它划为三个阶段:开始到70 年代为第一阶段 ,70 年代至 90 年代初为第二阶段 ,90 年代初为第三阶段开始。其中70 年代既是古典控制应用发展的鼎盛时期,又是现代控制应用发展的初期,90 年代初既是现代控制应用发展的繁荣时期,又是高级控制发展的初期。第一阶段是初级阶段 ,包括人工控制,以古典控制理论为主要基础 ,采用常规气动、液动和电动仪表 ,对生产过程中的温度、流量、压力和液位进行控制 ,在诸多控制系统中,以单回路结构、PID 策略为主,同时针对不同的对象与要求,创造了一些专门的控制系统。第二阶段是发展阶段,以现代控制理论为主要基础,以微型计算机和高档仪表为工具,对较复杂的工业过程进行控制。这阶段的建模理论、在线辨识和实时控制已突破前期的形式,继而涌现了大量的先进控制系统和高级控制策略,如克服对象特性时变和环境干扰等不确定影响的自适应控制,消除因模型失配而产生不良影响的预测控制等。这阶段的主要任务是克服干扰和模型变化,满足复杂的工艺要求,提高控制质量。第三阶段是高级阶段（1）,已经来到。从过程控制的发展过程来看，它是随着控制策略的发展而发展的。

2. PID控制

在生产过程自动控制的发展历程中,PID控制是历史最久生命力最强的基本控制方式。它简单实用,易于实现,适用范围广,鲁棒性好,在现今的工业过程中获得了广泛的应用.据统计,目前工业控制器中约有90%仍是PID控制器。PID控制器的设计及其参数整定一直是控制领域所关注的问题。其设计和整定方法得到国内外广泛研究, 著名的如Ziegler-Nichols 法、基于内模控制的方法 及基于误差的积分的优化方法。基于误差的积分准则由于能较好地反映闭环系统的性能以及易于计算的原因,在 PID 优化设计中被广泛采用（2）。

2.1 PID控制发展历程

PID控制技术的发展可以分为两个阶段。（3）20世纪 30年代晚期微分控制的加入标志着 PID控制成为一种标准结构,也是 PID控制两个发展阶段的分水岭。第一个阶段为发明阶段 (1900～1940)PID控制的思想逐渐明确,气动反馈放大器被发明仪表工业的重心放在实际 PID控制器的结构设计上。1940年以后是第二阶段——革新阶段。在革新阶段, PID控制器已经发展成一种鲁棒的、可靠的、易于应用的控制器。仪表工业的重心是使 PID控制技术能跟上工业技术的最新发展。从气动控制到电气控制到电子控制再到数字控制, PID控制的体积逐渐缩小，性能不断提高。一些处于世界领先地位的自动化仪表公司对PID控制器的早期发展做出重要贡献,甚至可以说 PID控制器完全是在实际工业应用中被发明并逐步完善起来的。值得指出的是,1939年 Taylor仪器公司推出的一款带有所谓“Pre act”功能的名为“Fulscope”的气动控制器以及同时期 Foxboro仪器公司推出的带有所谓“Hyper-re-set”功能的“Stabilog”气动控制器都是最早出现的具有完整结构的 PID控制器。“Pre-act”与“Haper-re-set”功能实际都是在控制器中加入了微分控制。PID控制至今仍是应用最广泛的一种实用控制器。各种现代控制技术的出现并没有削弱 PID控制器的应用,相反,新技术的出现对于 PID控制技术发展起了很大的推动作用。一方面,各种新的控思想不断被应用于 PID控制器的设计之中或者是用新的控制思想设计出具有 PID结构的新控制器PID控制技术被注入了新的活力。另一方面,某新控制技术的发展要求更精确的 PID控制,从而激活了 PID控制器设计与参数整定技术的发展(3)。

总结近年来 PID控制的发展趋势,可以将 PID控制的发展分为两个大方向:传统 PID控制技术的继续发展和各种新型控制技术与 PID控制的结合。传统 PID控制的发展包括自整定技术,变增益控制和自适应控制。传统 PID控制的发展可以改善 PID控制的效果,使 PID控制器的自动化程度和对环境的适应能力不断提高。各种新型控制技术与 PID控制的结合包括新控制技术应用于 PID控制器的设计与整定之中或者是使用新的控制思想设计出具有PID结构的新控制器。诸如模糊控制、神经网络等新型控制技术与 PID控制的结合扩大了 PID控制器的应用范围,对于解决非线性和不确定系统控制等采用传统 PID控制器难以有效控制的情况收到了很好的效果。

2.2 PID算法

在工业生产过程控制中,模拟量的PID(比例、积分、微分)调节是常见的一种控制方式,这是由于PID调节不需要求出控制系统的数学模型,至今为止,很难求出许多控制对象准确的数学模型,对于这一类系统,使用PID控制可以取得比较令人满意的效果,同时PID调节器又具有典型的结构,可以根据被控对象的具体情况,采用各种PID的变种,有较强的灵活性和适用性。在模拟量的控制中,经常用到PID运算来执行PID回路的功能,PID回路指令使这一任务的编程和实现变得非常容易 。如果一个PID回路的输出 M (t)是时间的函数,则可以看作是比例项、积分项和微分项三部分之和，即：

式中 e——偏差；

Ti——积分常数；

Td——微分常数；

Kc——放大倍数（比例系数）

M0——偏差为零时的控制值，有积分环节存在，此项也可不加

以上各量都是连续量,第一项为比例项,最后一项为微分项,中间两项为积分项。其中 e 是给定值与被控制变量之差,即回路偏差。Kc 为回路的增益。用数字计算机处理这样的控制算式,连续的算式必须周期采样进行离散化,同时各信号也要离散化,公式如下（3）:

式中 SP——给定值

PV——反馈值

Ts——采样周期

2.3 PID参数整定

早期的参数整定都是手动整定,现场工程师通过一系列调节试验绘制出过程的动态特性曲线或频率响应曲线,再通过这些曲线由整定公式获得 PID参数。整个过程费时费力,且对于现代过程工业中一些包含数百个 PID控制器的分散控制系统,手动整定显然是不适合的。随着现代电子技术和计算机技术的飞速发展, PID控制器的自动整定技术也在近二十年来取得了长足的进步。自整定的发展减轻了控制工程师现场调试的工作量,节省了大量时间,整定结果更加可靠,并且使一些复杂但是更加精细的设计方法得以应用于实际工业控制过程(4)。

2.3.1 PID控制器的参数整定方法分类

PID控制器的参数整定方法可以分为以下三类[6,7]: ①非模型方法; ②非参数模型方法; ③参数模型方法。对于非模型方法,整定过程无需辨识过程模型或求出任何特殊频率点。非参数模型方法只需使用部分模型信息,通常是稳态模型和临界频率点。非参数模型方法通常不需要过程的初始信息,适合在线整定。参数模型方法需要辨识过程模型,适合离线的PID参数整定。参数模型方法又可以分为非最优化方法、基于固定结构控制的最优化方法和基于控制信号的最优化方法。

对于 PID参数自整定方法,按工作机理划分,可以分为基于模型的自整定方法和基于规则的自整定方法(8) 。基于模型的自整定方法包括前文提到的非参数模型方法和参数模型方法,基于规则的自整定方法相当于非模型方法。按自动程度划分,可以分为全自动和半自动整定。全自动整定即所谓的“一键整定”,半自动整定需要在调节试验开始之前向自整定控制器输入一些初始信息。按其他的标准也可以分为常规方法和智能方法、线性和非线性方法、单变量和多变量方法等。

基于模型的自整定方法需要对模型进行辨识。参数模型辨识方法首先将过程假定为一种模型结构,再确定模型的参数。如果模型结构也无法完全确定,则需要使用一些结构辨识方法首先确定模型结构 (如模型的阶次 )。参数模型辨识使用的方法有最小二乘法、梯度法、极大自然法。非参数模型辨识方法通过简单的调节试验获得过程的阶跃响应或频率响应曲线,再由响应曲线的特征辨识过程的非参数模型。

基于规则的自整定方法无需获得过程模型,整定的规则类似有经验的操作者的手动整定。基于规则的自整定过程与基于模型的方法一样,使用阶跃响应、设定值响应或负载扰动等信息,观测被控过程的特性,若被控量偏离设定值,则基于规则整定控制器参数 (9)。

3. 先进控制

先进控制是对那些不同于常规单回路控制,并具有比常规 PID控制更好的控制效果的控制策略的统称,而非专指某种计算机控制算法,但至今对先进控制还没有严格的、统一的定义。尽管如此,先进控制的任务却是明确的,即用来处理那些采用常规控制效果不好,甚至无法控制的复杂工业过程控制的问题。通过实施先进控制,可以改善过程动态控制的性能、减少过程变量的波动幅度,使之能更接近其优化目标值,从而将生产装置推向更接近其约束边界条件下运行,最终达到增强装置运行的稳定性和安全性、保证产品质量的均匀性、提高目标产品收率、增加装置处理量、降低运行成本、减少环境污染等目的。

先进控制的主要特点在于: ①与传统的PID控制不同,先进控制通常是一种基于模型的控制策略,如模型预测控制。目前,专家控制、神经控制和模糊控制等智能控制技术正成为先进控制的一个重要发展方向; ②先进控制通常用于处理复杂的多变量过程控制问题,如大时滞、多变量耦合、被控变量与控制变量存在着各种约束等。先进控制是建立在常规单回路控制之上的动态协调约束控制,可使控制系统适应实际工业生产过程动态特性和操作要求; ③先进控制的实现需要足够的计算能力作为支持。由于先进控制受控制算法的复杂性和计算机硬件两方面因素的影响,早期的先进控制算法通常是在计算机控制系统的上位机上实施的。随着DCS功能的不断增强 ,更多的先进控制策略可以与基本控制策略一起在DCS上实现。后一种方式可有效地增强先进控制的可靠性、可操作性和可维护性（10）。

3.1先进控制策略

先进控制采用了合理的控制目标和控制结构,可更好地适应工业生产过程的需要。先进控制主要解决: ①个别重要过程变量控制性能的改善,主要采用单变量模型预测控制与原控制回路构成所谓的“透明控制”的方式; ②解决约束多变量过程的协调控制问题,主要采用带协调层的多变量预测控制策略; ③推断质量控制,利用软测量的结果实现闭环的质量卡控制。涉及到的主要控制策略有:模型预测控制、推断控制、协调控制、质量卡控制、统计过程控制,正在兴起与开发中的模糊控制、神经控制、非线性控制和鲁棒控制(11)。

3.1.1 预测控制

预测控制是直接从工业过程控制中产生的一类基于模型的新型控制算法,最初由Richalet和Cutler等人提出。由于它最大限度地结合了工业实际的要求,综合控制质量高,因而很快引起了工业控制界以及理论界的广泛兴趣和重视.目前控制在理论和时间方面都取得了显著的进展。

预测控制发展至今，已形成了公认的三大方法机理，即预测模型、滚动优化和反馈校正。一个控制算法，只有具备了这三项基本原则，才能称之为预测控制。预测控制的机理表明预测控制是一种开放的控制策略。它体现了人们在处理带有不确定性问题时的一种通用的思想方法（12）。

3.1.2 模糊控制

所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法，用计算机实现与操作者相同的控制。表1给出了模糊控制和其他控制方法的比较，结果显示模糊控制往往能在采用常规控制方法难以奏效的场合取得满意的控制效果（13）。

4. 结论

综上所述，过程控制的发展随着控制策略的发展，控制策略又随着人们的要求的日益提高而更进一步的发展。总的来说，控制策略的发展是低级向高级发展的，目前的发展方向是人工智能的方向，也许不久的将来，工业控制也可以实现完全的智能控制。

参考文献

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[13] 金晓明等.模糊控制理论及其应用评述.化工自动化及仪表.1995年22卷第6期（3～6）