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可控性与可赢利性

Thomas F. Edgar,德克萨斯大学化学工程系教授2005.03.19阅读 1470

联系可控性与可赢利性是…如图1  联系可控性与可赢利性是非常困难的控制工程网版权所有,因为过程控制的经济学视点是多方面的。
  在流程工业领域和学术界似乎有这样的共
 识:今天选择多变量控制方法时应采用模型预测控制(MPC)。当单回路控制器失效时,MPC法成功地处理了多输入输出的过程,它还能直接处理采用PID控制器时会出现问题的约束条件(例如饱和)。
  MPC理论是基于求解一个二次目标函数,该函数可依据过程的动态模型来惩罚(penalizes)跟踪误差和操纵变量的偏移,这通常是基于过程的阶跃测试。
  MPC理论的符合逻辑的扩展可应用于过程经济学的目标函数(而不是二次方程),以设计适于动态条件的多变量控制器。但是,学者和专业人员忽视这一目标已经30多年了。事实上www.cechina.cn,鉴别一个经济学标准(例如可赢利性)与目前应如何设计、操作控制器之间的直接关系是一件非常困难的事情。许多工厂采用线性和非线性编程软件www.cechina.cn,执行实时稳态操作条件选择,目标函数基于减去开支的操作收入。然而,将相同的想法应用于动态变化(扰动或设固定点变化)却不是简单直接的事情。
  联系可控性与可赢利性是非常困难的控制工程网版权所有,因为过程控制的经济学视点是多方面的。过程控制的最终用户需要完成以下

几点:
  1. 始终如一地生产符合用户要求的产品;
  2. 最大化实施与支持控制和信息系统的成本收益;
  3. 最小化产品的变化性;
  4. 符合安全和环境规章的要求;
  5. 最大化资产利用和灵活运营工厂;
  6. 扩大控制和信息系统的运行范围并提高其可靠性,增加操作员的控制范围。


  在上述所列6项商业任务中,MPC控制器直接通过它的二次目标函数和约束条件可用于第1、3和4条,但是二次函数并不必然地与工厂的赢利函数相匹配。大部分MPC应用是在化工厂和精炼厂的大生产量连续过程中,这些场合强调的重点在于抗拒扰动以保证产品质量符合规范要求。
  另一方面,进行批量处理的工厂为连接可控性与可赢利性提供了一个良好的机会。对于这些工厂来说有可能定义一个基于成本或赢利的目标函数以描述第1到第5项商业任务。值得注意的是使用真正的利润指示器(如最大化产量)优化批量动态过程例如化学反应器,可追溯到20世纪60年代。在那时由于软件和硬件的限制,实施这样的优化非线性控制器是不切实际的。
    在下一个20年,由于流程工业性质的逐步变化,批量控制、纳米加工和生物加工过程会更加被重视。事实上www.cechina.cn,半导体制造企业最近已经采用了先进的控制技术作为最大化批量生产步骤利润的方法,其中涉及到在很薄的薄膜上进行沉积与蚀刻。改良的过程控制可用于最大化每个晶片的芯片产量CONTROL ENGINEERING China版权所有,通过最小化生产周期降低设备所有权成本,并减少由于芯片不合规范造成的重新加工。然而在综合的控制策略被制订和执行之前,半导体加工设备缺少适当的现场传感器的问题需要得到重视。














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