通常,工程师采用的都是"KISS原则"--Keep It Simple, StupidCONTROL ENGINEERING China版权所有,越简单越好。但有时候简单的方案却未必好。
在许多过程工业中,如石化和食品工业中,先进的技术可用来解决反馈控制问题www.cechina.cn,但对于简单的PID回路来说,解决这个问题还是存在一定难度的。
Ocean Spray 巴氏灭菌法温度控制
例如,在Ocean Spray Cranberries 的瓶装果汁工厂中,用PID回路维持恒温比较困难。在果汁装瓶时,超过华氏100°F的温度与用于调节果汁温度在冷却水相遇,其后果可想而知。更糟的是,美国食品和药品管理局规定,巴氏灭菌器中要使温度必须维持在一个设定值,而且还要保持一段的时间,这很容易会导致循环结束。
此外,巴氏灭菌法过程对于产品最终的风味和颜色也至关重要。在巴氏灭菌法中如果温度控制得不好,将直接导致果汁产品味酸苦和颜色暗淡,使消费者不认可,从而公司销售额降低。
在漫长的夏季中,工厂原有的PID控制器从巴氏灭菌器启动开始,需要30分钟来稳定其温度
由于采用了前馈系统,可预计果汁温度输入时的波动,其启动时间可降低70%。在巴氏灭菌过程受到影响前,允许控制器采用调节动作。因为Brainwave具可适应性,它能在过程中能根据变化确定相应的控制策略。
J&L Steel 钢铁高炉的温度控制
一个可适应性控制器也能成功地应用于J&L钢铁的退火设备中。退火过程是将钢铁通过一个高炉,再进行快速的冷却,使钢铁增加柔韧性和强度,并改变其他物理特性。控制对象是高炉的温度调节和冷却速度。
在稳定状态运行时www.cechina.cn,设备的常用的PID控制能成功地控制高炉退出温度。但是,当加热过程中的动态特性改变时,PID在处理扰动时过慢,结果,导致一些钢铁的不得不返工。
引入了Adaptive Resources的QuickStudy,J&L在高炉上安装了QuickStudy适应性控制器以解决加热过程的变量特性。首先,QuickStudy的建立模型,根据设备过程历史的输入/输出, 用一系列的数学算式体现此过程的特性。QuickStudy然后在线,继续对模型以最新的输入/输出值进行微调。
QuickStudy能很好的诠释过程特性,控制高炉温度。温度的浮动现在控制在设定值的5 °F以内。
Air Liquide 气体分离控制
位于休斯顿的Air Liquide美国公司,是Air Liquide公司(法国,巴黎)的一个子公司。其使用了跟以上案例相似的一个基于模型的预测控制器,先采用一个常用的过程模型,然后是在线微调。在这个案例中,过程是一个气体分离单元(air separation unit,ASU)。ASU过滤,干出,洁净,和冷却气体,然后在各种蒸馏塔中分离出氮、氧和其他产品。
为了协调所有有相关的流速,Air Liquide打算采用一个多变量的预测控制器,能在同一时间对多个过程变量进行多重操作。控制器选择了Intelligent Optimization 的GMAXC,它可控制多种对象 而非简单地将过程变量维持在在预定的设定值上。
对于一系列的单变量PID控制器,每个控制器指派调节其独立的反馈回路任务。GMAXC负责选择他们的设定值,这样他们能共同维持蒸馏出来的产品的质量,使产出量最大化,并大大消除扰动。这一方案通常被称为分级控制(hierarchical control),分级控制的顶端的管理控制器提供设定值并调整底端的控制器。
GMAXC控制器使用整体过程模型,根据目前的设定值选择预测将来的影响,将利益最大化。因为模型能自动更新 当ASU处于运行状态时,即使性能改变,GMAXC理论上也能优化过程的整体性能。
的确,Air Liquide的分级控制系统能达到其目的,维护工厂的稳定性,不在需操作员操作。通过增加蒸馏过程的效率,控制系统同时降低了电能消耗。GMAXC在两个月内就收回了成本。