分布式控制系统（DCS）系列：Yokogawa CENTUM VP (煤炭工业应用)_（14）.先进控制与优化技术.docx

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先进控制与优化技术

在煤炭工业中，分布式控制系统（DCS）不仅用于基本的过程控制，还广泛应用于先进控制与优化技术。这些技术旨在提高生产效率、减少能源消耗、优化工艺参数，并确保系统的稳定性和安全性。本节将详细介绍YokogawaCENTUMVP在煤炭工业中的先进控制与优化技术的应用，包括模型预测控制（MPC）、实时优化（RTO）和自适应控制等。

1.模型预测控制（MPC）

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制策略，通过预测未来的过程行为来优化控制动作。MPC在煤炭工业中的应用主要集中在复杂的工艺过程控制和多变量系统的优化。

1.1MPC的基本原理

MPC的基本原理是通过建立过程模型，预测未来的工艺变量变化，并通过优化算法找到最优的控制输入。具体步骤如下：

建立过程模型：使用历史数据或实验数据建立过程的数学模型，该模型可以是线性模型或非线性模型。

预测未来行为：根据当前的工艺状态和控制输入，使用模型预测未来一段时间内的工艺变量变化。

优化控制输入：通过求解优化问题，找到使未来工艺变量达到目标值的最优控制输入。

实施控制：将优化后的控制输入应用于实际系统，并根据反馈调整控制策略。

1.2MPC在煤炭工业中的应用

MPC在煤炭工业中的应用主要包括洗煤厂的过程控制、锅炉燃烧优化、煤炭输送系统的优化等。

1.2.1洗煤厂过程控制

洗煤厂的工艺过程涉及多个变量和复杂的相互作用，MPC可以通过优化这些变量来提高洗煤效率和产品质量。

1.2.1.1模型建立

在洗煤厂中，可以使用历史数据建立线性或非线性模型。例如，使用线性回归模型：

importpandasaspd

importnumpyasnp

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#读取历史数据

data=pd.read_csv(coal_washing_data.csv)

#选择输入变量和输出变量

X=data[[input1,input2,input3]]#输入变量

y=data[output]#输出变量

#建立线性回归模型

model=LinearRegression()

model.fit(X,y)

#模型参数

print(模型系数:,model.coef_)

print(模型截距:,model.intercept_)

1.2.1.2预测未来行为

使用建立的模型预测未来的行为：

#预测未来的行为

future_inputs=np.array([[10,20,30],[15,25,35],[20,30,40]])#未来输入变量

future_outputs=model.predict(future_inputs)

#输出预测结果

print(未来输出变量:,future_outputs)

1.2.1.3优化控制输入

通过优化算法找到最优的控制输入：

fromscipy.optimizeimportminimize

#定义优化目标函数

defobjective(x):

returnnp.sum((model.predict(x.reshape(1,-1))-target_output)**2)

#定义目标输出

target_output=50

#初始猜测

x0=np.array([10,20,30])

#优化控制输入

res=minimize(objective,x0,method=BFGS)

#输出最优控制输入

print(最优控制输入:,res.x)

1.3MPC在锅炉燃烧优化中的应用

锅炉燃烧优化是煤炭工业中的另一个重要应用领域。MPC可以通过优化燃料的供给和燃烧条件来提高燃烧效率，减少排放。

1.3.1模型建立

使用历史数据建立锅炉燃烧模型：

#读取锅炉燃烧数据

data=pd.read_csv(boiler_combustion_data.csv)

#选择输入变量和输出变量

X=data[[fuel_flow,air_flow,temperature]]#输入变量

y=data[efficiency]#输出变量

#建立线性回归模型

model=LinearRegression()

model.fit(X,y)

#模型参数

print(模型系数:,model.coef_)

print(模型截距:,model.interce