有些情况下，常规的控制无法使过程完美地执行，而公司管理层又希望进行一些先进过程控制（APC）的改良。在这个问题之下有很多子问题，一个常用的方法是模型预测控制（MPC），也常被称为基于模型的控制。这种方法使用过程的数学模型描述相关参数之间的关系。
        要想建立这种模型首先就要理解在原料变成最终产品的时候到底发生了什么。这包括化学反应、能量守恒、反应时间等等。对于某些过程，可以购买现成的过程模型并将其用于您的控制系统。工艺过程越常见，您就越有可能采购到现成的过程模型。例如，很多工厂都有从玉米制备乙醇的工艺，各个工厂之间的工艺差别不大，所以就有很多模型平台供选择。
        然而，如果你所需的工艺过程更加特殊，那么预先定制的解决方案恐怕就满足不了你的要求。这些情况下，一个选择就是创建自己的过程模型来驱动您的DCS。这种类型的项目绝不简单，但也并非不可能。那些曾经参与过此类项目的人建议道，成功的最关键因素就是对过程深入理解并对工厂运作富有经验。
        制定策略
        工厂采用的大多数模型都会利用实际的历史数据和基本的化学计算关系式。Maverick Technologies公司的技术总监Chad Harper说道：“有两种不同思考方法。第一，过程非常明确CONTROL ENGINEERING China版权所有，你可以使用一些现成的配方，仅靠基本原理方法就可以完成所需。另外一种情况是针对每一个关键变量采用基本原理，然后再利用工厂数据反推过程。这时你就必须寻找实际工厂的动态模型。这两种方法我们都做过。”
        不管哪种情况，Harper警告说，由于每一个过程单元都有其自己的运行特性，所以过程模型必须与特定的工厂相适应。他补充道：“即使你可以在稳定状态的环境中建模，你也不要轻易说：‘这就是我要的数据，开始运行吧’。过程动态特性、闭环控制行为和过程稳定激活都需要考虑在内。”
        这一方法基于特定的场合下可用的信息和资源，可有效地利用各种条件。Rockwell Automation公司的信息软件和过程商业部高级产品经理Ric Snyder建议道：“某些人喜欢建立实证模型，因为他们有大量的数据。而有些人喜欢建立基于方程的模型，因为他们可能具备一定的化工知识和初始原理模型。对于自行搭建模型这一尝试来说，有很多动态工具集可以使用，一旦你明确了所使用的工具而且你也具备了数据，那么建立模型或者从现有数据反推参数并不困难。基本就是判断我需要什么样的输入以及我能够预测什么样的输出。只需要一定程度的化学工程知识以及相关的背景就能够搭建出不错的模型。这一过程就是定义模型结构，然后定义哪些信息应该与其相关联。”
        需要先进行仿真么？
        建立模型的一种方法是先采用过程仿真器测试你的假设。当仿真器工作时，你可以观察模型是否按照实际的工厂运作进行响应，反之亦然。
        “对于过程工厂，在失败中寻找答案是不可能的，”MathWorks公司工业自动化市场经理Tony Lennon说道：“一个工厂经理的真正任务是确保产品从工厂运出，并考虑到安全、设备损害和停机等潜在因素。仿真是实现优秀的设计和决策的一种方法，所以如果有机会与工厂经理面谈，那么你应该为其展示仿真结果、重现误差，并说‘我必须试一试’，然后解释为什么你认为它能够发挥作用。”
        不过，Lennon警告说，仿真必须有所依据，它必须基于特定的工厂环境。“如果你准备使用仿真工具，那么你必须对当前工厂的情况进行建模，”他补充道：“如果你没有那么做，那么干脆就不要仿真了，因为你无法模拟工厂的真实动态。最为有效的方法就是将某些种类的系统识别过程中产生的真实的过程数据与其基本原理模型结合在一起。”
        处理问题
        每一个过程单元都有其特点，即使所有的设备都正常工作，还是会有各种问题、非线性因素和瓶颈对操作人员发起挑战。有效的模型应该能够克服这些问题，引入一些反馈因素来应对那些非建模扰动。
        “我对精炼厂中的辛烷催化重整装置已经做了很多这种仿真工作，”Harper说道：“我们采用了一个分析器，但是会有45分钟左右的滞后，所以它基于多种变量计算辛烷的产出量，包括送料速度、送料质量和其他因素。基于模型的控制器已经在一家精炼厂中获得了成功，它能克服所有的原材料的影响，包括糖和酸。但是它是一个十分复杂的模型，因为它覆盖了所有不同的生产场景，然后通过模型自身反推出所有参数。要正确地完成工作得花些时间，但是如果你坚持下来，就能够实现非常价值的控制器。这可能就是工厂投资最有价值的回报。”
        仿真也可以作为诊断工具，显示工厂性能指标在理论上和实际上有哪些偏离。Lennon说道CONTROL ENGINEERING China版权所有，理想世界的模拟能够指出现实世界的瑕疵：“如果工厂的设计比较合理，每天的产出一定，那么瓶颈就在于物理系统。如果你的管道是8英寸的，那么流过控制阀和热交换器的物质也只能是这么多。假设你正在搭建一个工厂，你期望每天获得一定数量的产出，但是当工厂运行区域稳定的时候却没有达到。每次你希望提升产量的时候，系统都会发生动态失稳。那么你可以使用过程模型来研究你实际上是如何对系统进行控制的。这样一来CONTROL ENGINEERING China版权所有，如果工厂的物理部件选型合适，那么我认为控制系统肯定发生了某些问题。可能某些控制部件或者现场仪表工作不正常。这时，你需要将工厂的实际数据与仿真器的模拟结果相对比，如果对于这种程度的输出所有的参数都在合理范围内，那么你需要返回控制室寻找你无法达到预期输出的原因。”
        设计者决定模型的优劣
        毫无疑问，基于模型的控制器能非常成功地运作，如果你要搭建一个自己的控制模型，那么模型的好坏取决于搭建者的水平。与很多改进项目类似，如果工程师并不了解当前的情况，那么不管你采用的工具多么先进，你都不能期望有一个积极的结果。“搭建模型确实要求对实际的过程具备一定程度的经验。”Lennon解释道：“我们无法取代经验，我们能够提供绝佳的工具，让那些有经验的人说‘我明白当罐子充满的时候控制工程网版权所有，就不能在加料了。’但是你无法用软件包换来经验。”
        Snyder同意道：“良好的实践和经验是无法替代的。没有人会一夜之间成为MPC专家，甚至一年两年也办不到。虽然仿真过程引入了诸多数学和科学技术，但是还有很多工作要做，很多事情只有做了才能了解。”
        以热水器为例
        这是一个简单例子：考虑您家中可能会安装的燃气加热的50加仑热水器，大多数的设计很简单，采用恒温器根据出水口水温来调节火力的开关。更加精密的设计可能会使用PID控制器www.cechina.cn，随着关键过程的变化，按照出水口水温来调整火力。如果你希望对出水口水温进行临界控制，那么这种方法可能并不奏效。由于罐体内的水量很大，所以这个过程很可能会比较迟缓，因为要改变这种水量的温度要花些时间。例如，入水口水温下降了20华氏度，当位于出水口的传感器意识到这种变化时，罐内水温可能已经有了明显下降了。

        一种解决方法就是为这个过程创建一个模型。如下是一些我们需要进行量化或者连续测量的主要元素：
        ■ 出水口水温，我们的主要过程变量；
        ■ 入水口水温，决定了出水口水温所需的变化量；
        ■ 流速，决定了我们需要加热的水量；
        ■ 火力，是天然气的功能，也是我们唯一的控制手段；
        ■ 罐体的热传导能力，由于罐体表面积固定，所以这是一个非线性元素，以及
        ■ 通过罐体侧壁的热量损失。
        这个过程模型能够量化所有上述指标之间的关系，只要变量可测，效果就可以预测。如果流速为2加仑/分，而入水口水温和出水口水温的温度变化为100华氏度，我们就能够计算所需的热量，进而计算出所需的燃气。诸如罐体保温能力和罐体侧壁热损失的能力是一个非线性的元素，在计算中不能包含在内。随着这些变量的变化，模型应该能够做出响应，并且保持出水口水温的稳定。如果我们的工作完成的不错，那么就能够快速做出响应，并且能够比简单的规则控制更加精确地跟踪设定点的变化。