随着现代控制理论的迅速发展，各种先进控制策略、方法和技术已开始在流程工业中广泛应用。用先进控制改造传统的流程工业已成为现代工业企业提高经济效益的重要技术措施。

    所谓先进控制技术(Advanced Process Control，APC)，是对那些不同于常规单回路控制，并比常规PID控制有更好控制效果的控制策略的统称。现代复杂的工业生产过程，通过实施先进控制，可以大大提高工业生产过程操作和控制的稳定性CONTROL ENGINEERING China版权所有，改善工业生产过程的动态性能，减少关键变量的运行波动幅度，使其更接近于优化目标值，从而将工业生产过程推向更接近装置约束边界条件下运行，最终达到增强工业生产过程的稳定性和安全性CONTROL ENGINEERING China版权所有，保证产品质量的均匀性，提高目标产品的收率，提高生产装置的处理能力，降低生产过程运行成本以及减少环境污染等目的。本文将简要介绍常用的行之有效的一些先进控制方法及其在流程工业中的应用。

    模型预测控制
    模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和

电力等复杂工业过程控制中得到广泛的应用。模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。

    预测控制算法种类较多，表现形式多种多样，但都可以用以下三条基本原理加以概括：①模型预测：预测控制的本质是在对过程的未来行为进行预测的基础上，对控制量加以优化，而预测是通过模型来完成的。②滚动优化 ：预测控制的优化，是在未来一段时刻内，通过某一性能指标的最优化来确定未来的控制作用，这一性能指标涉及到系统未来的行为，并且在下一时刻只施加当前时刻控制作用控制工程网版权所有，它是在线反复进行的，而且优化是有别于传统意义下的全局优化。③反馈校正 ：预测控制是一种闭环控制算法，用预测模型预测未来的输出时，预测值与真实值之间存在一定的偏差，只有充分利用实际输出误差进行反馈校正CONTROL ENGINEERING China版权所有，才能得到良好的控制效果。

    目前，预测控制的研究范围主要涉及到以下方面，(1)对现有基本算法作修正。如引入扰动观测器，采用变反馈校正系数等。(2)单变量到多变量的推广。把只适合于稳定对象的算法推广到非自衡系统，把预测控制的应用范围推广到非线性及分布参数系统。(3)优化目标函数的选取。如采用最小方差的目标函数、二范数的目标函数、无穷范数的目标函数等。(4)预测模型的选取。尤其是在非线性预测控制中，非线性预测控制要比线性预测控制复杂得多。因而，目前研究主要集中在特殊的非线性模型，如Wiener模型，Bilinear模型、广义Hammerstein模型、Volterra模型等。(5)引入大系统方法，实现递阶或分散的控制算法。(6)将基本控制算法与先进的控制思想与结构相结合，如自适应预测控制、模糊预测控制、鲁捧预测控制、神经网络预测控制等。

    目前，预测控制的应用几乎遍及各个工业领域控制工程网版权所有，如：炼油、石化、化工、造纸、天然气、矿冶、食品加工、炉窑、航空、汽车等。其中全世界采用了以预测控制为核心的先进控制算法已经超过5000多例。国外著名的控制工程公司都开发研制了各自的商品化软件。预测控制的软件产品至今已走过了三代。第一代产品主要以Adersa公司的IDCOM和Shell Oil公司的DMC为代表，可处理无约束的预测控制问题。第二代以Shell Oil公司的QDMC为代表，它增加了处理输入输出有约束的多变量对象的技术。而目前的第三代产品，主要有Aspen公司的DMC　plus和Honeywell公司的RMPCT,以及浙大中控软件公司的Adcon等，都已在炼油、化工、石化等工业生产过程中应用。

    内模控制
    内模控制(Internal Model Control, IMC)是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略。它不仅是一种实用的先进控制算法，而且是研究预测控制等基于模型的控制算法的重要理论基础，以及提高常规控制系统设计水平的有力工具。

    自面世以来，内模控制不仅在控制系统稳定性和鲁棒性理论分析方面发展迅速，而且在工业过程控制中也得到成功的应用。许多研究者讨论了内模控制与其他控制算法，如动态矩阵控制(DMC)、模型算法控制(MAC)、线性二次型最优控制(LQOC)等之间的内在关系，尤其是多变量内模控制可以直接调整闭环系统动态性能，并对模型误差具有良好的鲁棒性，因此IMC也是多变量过程控制系统分析与设计的一种重要方法