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案例頻道 摘要：本文簡述了aspenONE®流程工業自動化整體解決方案，著重敘述了AspenTech先進控制在線自適應建模-校準模式技術基本原理以及基于校準模式的先進控制項目實施及運維新方法。該新技術特別適合于同時并行實施多套先進控制項目， 可顯著地降低新上先進控制項目實施費用，提高先進控制項目實施效率; 也非常適合于先進控制應用長周期運維， 進而維持基于模型預測控制的先進控制峰值性能，提高先進控制運維效率。
關鍵詞：先進控制；自適應建模; 在線模型自適應; 自動化解決方案
1 aspenONE® 流程工業集成優化解決方案簡述
艾斯本公司（AspenTech）作為流程工業優化軟件的廠商，其解決方案主要用于設計和改進工廠和工藝流程、優化生產操作和供應鏈計劃。艾斯本公司aspenONE® 統一、可擴展的流程工業解決方案套件軟件和相關咨詢服務主要應用于石油、石化、化工、制藥以及工程公司等行業。
艾斯本公司的客戶應用AspenTech的流程工業自動化解決方案提高了生產能力及生產效率，降低了運行成本，提高了資金的效率，降低資金的需求，從而提高了其競爭能力及盈利水平。
全球已有1500多家流程工業企業采用AspenTech的流程工業優化軟件，這些企業涵蓋了能源行業、化工行業、制藥行業、消費品行業、電力冶金及采礦、造紙行業、生物燃料行業以及幫助設計流程工業生產制造工廠的工程建設企業。截止到2010年6月20日，全球最大20家石油公司中的19家，全部20家最大化工公司，及最大20家制藥企業中的15家在使用AspenTech公司的軟件。
aspenONE® 流程工業集成優化解決方案包含了我們30余年流程行業深度的專業經驗以及生產制造和計劃方面的專用模型，包括計劃和調度、先進過程控制和閉環實時優化、生產管理和執行以及過程工程。
以烯烴生產廠商為例，烯烴生產廠商面臨的業務挑戰通常包括：（1）確保新建烯烴生產能力的最優化設計，加快新建裝置投產；（2）采用行業最佳實踐的業務決策支持工具，及時作出最佳的業務決策，以捕捉市場變化所帶來的機遇；（3）采用先進的生產控制優化解決方案，獲得生產優化的最大潛力，確保競爭力；（4）采用績效評價與改進體系、遵從行業環境法規。
AspenTech的烯烴廠運營優化自動化解決方案主要包括如圖1所示的生產計劃優化(Aspen PIMS)、調度優化(Aspen OlefinsScheduler)、閉環實時優化(AspenPlus Optimizer)以及先進控制(Aspen DMCplus and DMCplus Composite)集成解決方案，該解決方案通過以下措施來實現工廠利潤的最大化：
• 在裝置的實際約束條件下優化原料選擇和調度；
• 對產量、收率和能耗進行綜合考慮和平衡，優化裝置績效，減少過程波動，實現最優卡邊操作；hhhhh• 在保證生產在最優水平運行的基礎上，實現生產工作流程的標準化，確保高質量和高收率；hhhhh• 通過優化資產利用率，提高資本效率。
AspenTech在烯烴行業集成優化解決方案的業績包括全球65%烯烴廠采用Aspen PIMS計劃排產工具、100多套乙烯裝置采用Aspen DMCplus和DMCplus Composite (CLP)先進控制（APC）解決方案， 40余套乙烯裝置采用AspenPlus Optimizer閉環實時優化RTO解決方案、眾多烯烴廠商采用Aspen Olefins Scheduler調度優化，全球95% 的乙烯廠采用AspenTech流程模擬軟件，100多個工廠 / 2000多個 用戶使用AspenTech工廠信息系統。
圖1 烯烴廠運營優化解決方案
2 aspenONE® 先進控制集成解決方案
先進控制（APC）本質上集前饋(多變量模型預測)、反饋及優化于一體，通過減少關鍵工藝變量的波動，進而優化工藝裝置操作，實現卡邊控制。APC技術采用先進的多變量控制理論和控制工程方法，以工藝裝置多變量動態數學模型及優化控制計算為核心，以工廠上位機、DCS和網絡為信息載體，充分發揮常規控制系統DCS的潛力，保證生產裝置在穩定裝置操作前提下，始終運行在最優卡邊工藝狀態，以獲取最大挖潛增效。
aspenONE® 先進控制（APC）自動化軟件解決方案，是一套功能強大、完善的集成化套件，產品包括多變量模型預估控制軟件DMCplus，軟儀表開發及實施軟件 Aspen IQ，多變量控制器在線監控軟件Aspen Watch，智能化自動測試軟件Aspen SmartStep 、在線自適應建模技術模塊Adaptive Modeling以及閉環實時優化AspenPlus Optimizer等集成解決方案 。據不完全統計，目前在全球范圍內AspenTech先進控制DMCplus已有6000 多個應用， AspenWatch已有2900 多個應用， Aspen SmartStep已有1800多個應用，閉環實時優化AspenPlus Optimizer（RTO)已有100多個應用。
AspenTech先進控制系統能夠增強裝置生產的抗干擾能力和約束處理能力，降低生產的波動，充分挖掘裝置的工藝和設備能力，進而實現卡邊操作，得到可觀的經濟效益回報。通過對生產過程中所有被控變量進行監測和控制，DMCplus控制系統能夠增強生產的穩定性，降低操作人員對生產的監測和干預強度。艾斯本先進控制解決方案已應用于常減壓、催化裂化、延遲焦化、連續重整、加氫裂化、加氫精制、氣體分餾、烷基化、異構化、潤滑油等煉油裝置；乙烯、芳烴、丁二烯、苯乙烯、PTA、EOEG、甲醇、合成氨、尿素等化工裝置。此外， 對于聚合生產過程，AspenTech整體解決方案包括以Apollo非線性多變量預估控制為核心聚合生產控制技術，以及配方管理和牌號自動切換系統，近幾年來，AspenTech在全球范圍內已成功地實施了70多條聚合生產線的先進過程控制。
圖2 先進控制集成解決方案
AspenTech一直致力于先進控制技術的創新，這幾年主要技術創新包括：
（1）開發了子空間辨識改進算法(Subspace Identification) [1]，可同時用于多變量控制系統閉環模型辨識及開環模型辨識; 該增強版算法具有真正的MIMO結構、模型收斂速度快等特點。
（2）開發了模型辨識數據預處理系統， 用于建模前消除手工清理數據的工作量 ， 由于采用一致的數據異常檢測和清理數據規則， 可自動清理諸如PID回路控制閥飽和、在線分析儀故障，不正常的尖峰測量值等數據， 從而提高了多變量動態控制模型建模效率。
（3）通過在智能化裝置自動測試軟件Aspen SmartStep中引入智能配對操縱變量測試， 提高了裝置測試效率及改善RGA的收斂性。
（4）通過引入多變量控制器算法中最優穩態目標函數松弛機制以及操縱變量(MV)效益因子排序機制， 可更好地實現多變量魯棒控制。
（5）開發模型質量分析工具， 在線確定需要重新測試及更新模型; 開發SmartAudit工具， 用于RGA分析和修復。
（6）在線自適應建模技術-校準模式（calibrate mode）。校準模式新功能能在確保DMCplus多變量控制器經濟效益的前提下，通過操縱變量MV小幅度變化， 完成用于“校準模式” 下的裝置自動階躍測試；進而實現模型自校正。該新技術特別適合于煉油石化企業同時并行實施多套先進控制項目， 可大大減低新上APC項目實施費用，提高先進控制實施效率; 也非常適合于煉油石化企業先進控制應用長周期運維， 進而維持基于模型預測控制的APC峰值性能，提高先進控制運維效率。
其它開發新功能還包括網頁瀏覽器界面上辨識模型，新辨識的模型可以直接在網頁瀏覽器進行控制器模擬，可以從模擬器直接部署新模型/進行控制優化設置。基于網頁瀏覽器的AspenWatch基線確定和數據切片， Aspen Watch多變量控制器性能監控KPI庫等。
3 AspenTech在線自適應建模技術
國內外過程優化技術應用實踐表明，在流程工業主要生產裝置上實施先進控制，對于穩定裝置操作， 減輕操作負荷、提高產品質量、提高高價位產品收率、增加產量、節能降耗、進一步挖潛增效、提高控制及管理水平，提升了企業的競爭能力具有顯著的經濟效益。
然而導致多變量控制器性能下降的潛在因素包括：（1）過程工藝變化， 可能會影響多變量控制器性能， 催化劑變化、換熱器結垢等也會，來模型與實際裝置之間誤差，從而影響多變量控制器性能，迫切需要在線自適應建模；（2）經濟性能指標的變化， 將直接影響穩態優化解；如果先進控制系統無法識別并適應這些變化，控制器性能將下降，控制器無法獲得潛在的最大效益；（3）員工流動性，新員工可能需要經過大量培訓方可理解并支持APC應用。hhhhhh一般來說，APC實施及運維最佳實踐應具有以下特性：自動化并簡化維護工作，建立適當的基線、使用KPI 和自動報表，持續跟蹤性能、 快速檢測性能變化、監控控制器和模型性能KPI、使用診斷規則，來盡快找到性能下降的根本原因、快速評估問題、使用自動裝置測試，快速生成優質數據，以便改進模型和提高模型精度、 預先處理的規則有助于自動化數據清理任務，盡可能減少手動數據清理工作、自動生成新模型、建立模型快速評估規則、 快速評估改進模型等。圖2為AspenTech先進控制性能監視及模型質量評估分析、自動階躍測試、閉環辯識、在線自適應建模集成解決方案工作流程圖[1]。
3.1 校準模式基本原理
AspenTech開發的在線自適應建模技術-校準模式最大優勢在于即使在模型與實際裝置存在很大差異情況下， 通過操縱變量MV小幅度階梯狀變化來穩定工藝過程， 從而避免LP穩態優化目標值來回振蕩，避免需要MV大幅變化來換取很小經濟指標效益， 在線自適應建模技術-校準模式多變量魯棒控制特性能使工藝裝置可靠地運行在非常接近最優操作點。
校準模式（calibrate mode）基本原理是按照用戶定義的校準比例系數（calibrate ratio，CR），對應于相應的最優穩態目標函數松弛“等高線或等高剖面”區域，亦即操縱變量在“校準模式” 下的小幅度階梯狀變化的“測試”區域（圖3藍色三角形區域內）；其獨到之處在于先進控制引擎同時計算傳統意義下DMCplus穩態線性規劃(LP) 化化目標函數以及操縱變量穩態目標最小變化模式下（只考慮工藝約束控制， 不考慮經濟性能指標）的目標函數 ；通過比較兩個目標函數，實現新穎的切換控制算法。若兩個目標函數差值大于用戶設定校準比例系數CR所對應的允許差值ΔJtol，將按傳統意義下DMCplus穩態線性規劃(LP)計算得出MV穩態優化目標值及CV穩態優化目標值，計算新的DMCplus動態控制、并且實施DMCplus多變量模型預測控制；反之若 ΔJ = Joptimal - Jcurrent <= ΔJtol ，兩個目標函數差值ΔJ小于等于用戶設定CR所對應的允許差值ΔJtol (圖3藍色三角形區域內)， 則“自動旁路”DMCplus動態控制， 實施“校準模式” 下的操縱變量MV小幅階梯狀變化-自動裝置測試。綜上所述，在每一個先進控制運行周期(通常為每一分鐘)， DMCplus校準模式切換控制算法可歸納如下:
（1）若 ΔJ = Joptimal - Jcurrent > ΔJtol ，閉環DMCplus控制模式， 跟蹤CV穩態優化目標值， 通過DMCplus動態控制，向新的最優穩態優化目標值逼近;
（2）若ΔJ = Joptimal - Jcurrent ≤ ΔJtol，開環DMCplus控制模式， 產生在滿足相應工藝及目標函數約束條件下的自動測試信號， 即多重操縱變量MV在校準模式下小幅階梯狀變化。
如圖3所示，被控變量CV1和CV2為兩個工藝約束變量，MV1和MV2為兩個操縱變量， 假定用戶設定校準比例系數CR為0.1，對應于CR 0.1的額外經濟性指標目標函數約束條件為0.9 * Joptimal(等高線)，在線自適應建模-校準模式技術能確保把工藝推至藍色三角形區域內， 也即ΔJ小于10%Joptimal。
圖3 在線自適應建模-校準模式原理示意圖
由圖4所示， 隨著校準比例系數CR增加， 相應的操縱變量MV變化幅度及被控變量CV變化幅度也隨之增加，工程師可在經濟性能目標函數與裝置階躍測試數據質量之間作出優化權衡。
圖4 校準比例系數CR與操縱變量MV變化幅度及被控變量CV變化幅度示意圖
通過在“ 校準模式” 下獲得的裝置測試數據， 采用AspenTech新穎的閉環子空間辨識算法， 以及數據預處理，數據自動剔除技術， 可在網頁瀏覽器界面上自動生成新模型， 通過可在網頁瀏覽器界面上在線模型質量分析及在線模擬后， 在經工程師確認后可在線直接從網頁瀏覽器界面上在線更新多變量動態控制模型及相應的多變量控制器，進而維持基于模型預測控制的APC峰值性能。與傳統裝置階躍測試相比，在線自適應建模技術-校準模式可避免在常規裝置測試過程中的產品質量過剩以及對裝置可能產生干擾。用戶可在經濟性能優化指標與裝置階躍測試的速度作出優化權衡。該切換控制算法一方面能保持先進控制效益優勢，另一方面又能逐步完善多變量動態控制模型精度; 由于在線DMCplus“保駕護航”， 在線自適應建模-校準模式具有使當前被控變量(CV)運行在工藝約束限或接近于工藝約束限、能克服干擾、能按工藝上下限變化進行控制以及立即考慮前饋變量變化和線性規劃(LP) 優化成本函數的變化，通過操縱變量MV小幅度變化完成裝置“測試”等特點。DMCplus校準模式每個運行周期基于ΔJ變化相應切換控制算法示意圖如圖5所示。此外，校準模式通過引入校準比例系數（最優穩態目標函數松弛機制）， 可進一步實現多變量魯棒控制。
圖5 DMCplus校準模式切換控制算法運行示意圖
綜上所述，目前 aspenONE APC運行DMCplus應用有三種模式。（1）DMCplus控制器模式：傳統 DMCplus 先進控制模式 ；（2）Smart Step 模式：完全忽略裝置的經濟性指標，時間很短的裝置階躍測試；（3）校準模式： 運行在接近最優多重工藝卡邊操作集的良性控制外加自動階躍測試，時間可能為幾個星期。
3.2 基于校準模式先進控制項目實施及運維新方法
在線自適應建模-校準模式（calibrate mode）技術具有顯著優勢，第一是通過“種子”模型的部署，可顯著減少新上APC項目實施部署費用， 用戶可高效、并行地快速實施多裝置先進控制應用， 從而為實現大規模先進控制應用推廣提供了可能性；通過對工藝裝置相關輸入變量與輸出變量關系生產操作歷史數據的分析或先進控制項目預測試階段數據采集，可快速建立“種子”模型，從而盡早獲得部署先進控制解決方案的效益，該模型可以不斷實現模型自動校準及不斷完善，通過模型預測控制，實現先進控制對工藝裝置的卡邊操作。第二是解決了隨工藝工況、原料變化等變動帶來的模型維護工作的挑戰，可顯著減少先進控制維護費用， 應用在線自適應建模-校準模式可以隨著工藝工況的變化自動校準模型，使先進控制一直運行于代表實際工藝工況的最優狀態，使用戶不必擔心由于無法及時維護先進控制模型，從而無法長久獲得先進控制效益的挑戰。第三是在線自適應建模-校準模式通過引入多變量控制器算法中最優穩態目標函數松弛機制， 可更好地實現多變量魯棒控制。圖6為采用在線自適應建模技術校準模式APC控制器可持續效益生命周期示意圖。
圖6APC可持續效益生命周期示意圖
aspenONE先進控制在線自適應建模-校準模式技術為實施先進控制項目和先進控制可持續效益提供了嶄新的自動化解決方法。
3.3 先進控制技術未來的發展方向
先進控制技術未來的發展方向包括針對工藝動態特性變化的在線自適應多變量控制、精確機理模型及閉環實時優化(RTO)與先進控制(APC)更緊密相結合實現裝置的卓越運營。開發含線性、非線性、軟儀表、先進控制性能監控、智能自動測試、自適應建模和精確機理模型及閉環實時優化等集成平臺， 以及開發適合于間歇過程的多變量控制系統等。
致謝：衷心感謝Michael Harmse， Quinn Zheng， Hong Zhao，John Campbell及Robert Golightly等對本文寫作給予的多方幫助。
參考文獻：
[1] Hong Zhao, Michael Harmse, Quinn Zheng, John Campbell. ImprovedClosed-Loop Subspace Identification Technology For Adaptive Modeling andAPC Sustained Value, April 1-5, 2012 AIChE Spring Meeting, Houston, Texas.
[2] AspenTech, APC Technology and Innovation Forum, August 30, 2012,Beijing, China.
[3] Jack Adair, and Allan Tremblay. Valero Energy Corporation, Experienceswith Aspen DMCplus Calibrate Mode, AspenTech ACO WUG meeting, August2012, Houston, Texas.
竺建敏
男，工業自動化專業博士，現任美國艾斯本(AspenTech)公司亞太區資深技術顧問。1993年-1996年在美國休斯敦DMC公司任高級控制工程師，1996年-1999年在美國艾斯本公司休斯敦任先進控制及優化項目高級工程師，1999年-2002年在艾斯本中國的合資企業上海申迪軟件工程有限公司任副總經理，2002年起在艾斯本中國區、亞太區任資深技術顧問。主要研究方向為煉油、石化和化工行業先進控制及閉環實時優化的系統開發和應用，曾任美國休斯敦華人石油協會仿真、控制及優化專業委員會主任。
摘自《自動化博覽》2012年第12期
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號