分布式控制系统（DCS）系列：Yokogawa CENTUM VP_12.先进控制与优化技术.docx

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12.先进控制与优化技术

在现代纸浆和造纸工业中，分布式控制系统（DCS）的应用已经相当成熟。然而，随着技术的发展和生产需求的提高，仅仅依靠传统的DCS控制策略已经不足以满足高效、稳定的生产要求。因此，先进控制与优化技术应运而生，旨在进一步提升生产过程的性能和效率。本节将详细介绍几种常见的先进控制与优化技术，包括模型预测控制（MPC）、自适应控制、优化调度和实时优化等，并结合YokogawaCENTUMVP系统进行具体的应用和实现。

12.1模型预测控制（MPC）

12.1.1MPC概述

模型预测控制（ModelPredictiveControl,MPC）是一种基于模型的控制方法，通过预测未来的过程行为来优化当前的控制动作。MPC的核心思想是利用一个预测模型来预测未来的输出，并在预测的基础上进行优化控制，以满足特定的控制目标。MPC特别适用于多变量、非线性、时变和具有约束条件的复杂工业过程。

12.1.2MPC在纸浆和造纸工业中的应用

在纸浆和造纸工业中，MPC可以应用于多个关键过程，如漂白、蒸煮、干燥和纸机控制等。这些过程通常涉及多个变量之间的相互作用，传统的PID控制难以实现精确的多变量控制。MPC通过预测模型和优化算法，能够有效地处理这些复杂关系，提高生产效率和产品质量。

12.1.2.1漂白过程控制

漂白过程是纸浆生产中的关键步骤之一，涉及多个化学反应和物理过程。MPC可以用于优化漂白过程中的温度、压力和化学药剂的添加量，以确保纸浆的质量和产量。

12.1.2.1.1漂白过程的MPC模型

漂白过程的MPC模型通常包括以下步骤：

建立过程模型：通过历史数据和实验，建立漂白过程的动态模型。

预测未来输出：利用建立的模型预测未来一段时间内的纸浆质量。

优化控制动作：根据预测结果，优化漂白过程中的控制变量（如温度、压力、化学药剂添加量）。

实施控制：将优化后的控制动作应用于实际过程。

12.1.2.1.2实现步骤

数据采集：收集漂白过程中的历史数据，包括温度、压力、化学药剂添加量和纸浆质量等。

模型建立：使用YokogawaCENTUMVP系统中的建模工具，建立漂白过程的数学模型。

预测算法：选择合适的预测算法，如线性回归、神经网络等。

优化算法：选择优化算法，如二次规划（QP）或动态优化（DO）。

控制策略实施：将优化后的控制策略通过CENTUMVP系统实施到实际生产过程中。

12.1.2.1.3代码示例

以下是一个基于YokogawaCENTUMVP系统的MPC实现的Python代码示例，用于优化漂白过程中的控制变量。

#导入必要的库

importnumpyasnp

importpandasaspd

fromscipy.optimizeimportminimize

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#读取历史数据

data=pd.read_csv(bleaching_process_data.csv)

input_vars=data[[temperature,pressure,chemical_dose]]

output_vars=data[pulp_quality]

#建立线性回归模型

model=LinearRegression()

model.fit(input_vars,output_vars)

#定义预测函数

defpredict_pulp_quality(temperature,pressure,chemical_dose):

预测纸浆质量

:paramtemperature:温度

:parampressure:压力

:paramchemical_dose:化学药剂添加量

:return:预测的纸浆质量

input_data=np.array([temperature,pressure,chemical_dose]).reshape(1,-1)

returnmodel.predict(input_data)[0]

#定义优化目标函数

defobjective_function(control_vars):

优化目标函数

:paramcontrol_vars:控制变量[温度,压力,化学药剂添加量]

:return:优化目标值（最小化纸浆质量的偏差）

temperature,p