劉 巍

(中國石化上海石油化工股份有限公司，上海200540)

近20年來，先進控制軟件及其實施技術(shù)快速成熟，在煉油、石化等領(lǐng)域大規(guī)模推廣應(yīng)用，取得了良好的應(yīng)用效果。先進控制系統(tǒng)成規(guī)模的投用為企業(yè)帶來可觀效益的同時，也伴隨著應(yīng)用風險。隨著先進控制系統(tǒng)運行時間的延長，裝置技術(shù)、工藝條件、經(jīng)濟性能指標也在逐漸改變，導(dǎo)致先進控制模型與實際工況的匹配度逐漸下降、控制性能降低，最終導(dǎo)致先進控制系統(tǒng)失效。這時需要及時調(diào)整先進控制模型以適應(yīng)新的工況，保持控制效果。

維護先進控制模型的傳統(tǒng)方法是通過人工現(xiàn)場收集數(shù)據(jù)、辨識和修改模型等，實施難度大且易影響裝置穩(wěn)定運行，控制模型精確修改困難,易使控制器不穩(wěn)定、性能衰減，出現(xiàn)投用率降低、維護費用遞增等問題?；贏spen ONE組件開發(fā)的在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)，將控制模型維護從傳統(tǒng)方法轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣舆B續(xù)的工作流程，即自動裝置測試，自動評估與診斷控制器性能，自動進行模型辨識、校正與新模型更新，能夠發(fā)現(xiàn)隨工藝工況變化的控制模型偏差并自動校準，維持控制器峰值性能并運行于代表實際工藝工況的最優(yōu)狀態(tài)，有效規(guī)避先進控制系統(tǒng)維護和應(yīng)用風險，保持其持續(xù)的高投用率和經(jīng)濟效益。

1 自適應(yīng)辨識系統(tǒng)分析

先進控制系統(tǒng)利用模型預(yù)測功能，采用多變量控制手段實現(xiàn)工藝控制目標，提高裝置操作平穩(wěn)性；利用線性規(guī)劃功能，將操作點推向最優(yōu)點，在滿足所有質(zhì)量和安全約束條件的前提下實現(xiàn)卡邊操作，達到提高產(chǎn)能、產(chǎn)品收率和降低能耗等目的。當生產(chǎn)工藝、催化劑、經(jīng)濟性能指標等工況發(fā)生變化時，先進控制模型需要及時調(diào)整與更新。在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)在確保Aspen DMCplus多變量控制器工藝過程穩(wěn)定的前提下，通過操縱變量MV小幅度階梯狀變化來實現(xiàn)裝置自動階躍測試，進而實現(xiàn)先進控制模型自動校正以匹配新工況，保持先進控制系統(tǒng)持續(xù)的平穩(wěn)性和高投用率。

1.1 自適應(yīng)辨識基本算法

在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)基本算法示意如圖1所示，在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)按照自定義的校準比例因子(CR)，對應(yīng)于相應(yīng)的最優(yōu)穩(wěn)態(tài)目標函數(shù)松弛“等高線或等高剖面”區(qū)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(qū)域(圖1灰色三角形區(qū)域)，其特色在于具備先進控制引擎，同時計算傳統(tǒng)意義下DMCplus穩(wěn)態(tài)線性規(guī)劃優(yōu)化目標函數(shù)以及操縱變量穩(wěn)態(tài)目標最小變化模式下(只考慮工藝約束控制，不考慮經(jīng)濟性指標)的目標函數(shù)；通過比較兩個目標函數(shù)，實現(xiàn)新穎的切換控制算法。在每一個先進控制運行周期，DMCplus校準模式切換控制算法可歸納為：

(1)若ΔJ=Jo-Jc>ΔJt，Jo為目標函數(shù)最優(yōu)值，Jc為目標函數(shù)當前值，ΔJt=CR×Jo(CR取值0～1，下同)，即當前值在灰色三角形區(qū)域外(如圖1)，則執(zhí)行DMCplus常規(guī)控制模式，跟蹤CV穩(wěn)態(tài)優(yōu)化目標值，通過DMCplus動態(tài)控制，向新的最優(yōu)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化目標值逼近；

(2)若ΔJ=Jo-Jc≤ΔJt，即當前值在灰色三角形區(qū)域內(nèi)，則執(zhí)行在線自適應(yīng)辨識模式，產(chǎn)生在滿足相應(yīng)工藝及目標函數(shù)約束條件下的自動測試信號，即多重操縱變量MV在自適應(yīng)辨識模式下小幅階躍測試。

如圖1所示，CV1和CV2為兩個工藝約束變量，MV1和MV2為兩個操縱變量，設(shè)定校準比例因子CR為0.1，對應(yīng)于CR為0.1的額外經(jīng)濟性指標目標函數(shù)約束條件為0.9×Jo(等高線)，校準模式技術(shù)能確保把工藝推至灰色三角形區(qū)域內(nèi)，即ΔJ小于10%Jo。

圖1 在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)基本算法示意

1.2 自適應(yīng)辨識過程設(shè)計

基于上述基本算法，自適應(yīng)辨識系統(tǒng)模型辨識過程如下：

(1)非干擾性后臺自動裝置測試，生成優(yōu)質(zhì)過程數(shù)據(jù)，提高模型精度，系統(tǒng)自動進行操作變量的小幅階躍變化，以獲取優(yōu)質(zhì)的測試過程數(shù)據(jù)，用于模型辨識與修正；

(2)自動識別壞數(shù)據(jù)并剔除，系統(tǒng)在后臺進行自動裝置測試時，可智能識別采集到的過程數(shù)據(jù)，并自動剔除壞數(shù)據(jù)；

(3)自動化改進控制模型，運用系統(tǒng)內(nèi)置的先進控制模型性能KPI指標，持續(xù)跟蹤監(jiān)控先進控制器所有模型的性能，檢測與診斷其性能變化；

(4)控制模型評估，運用系統(tǒng)所具有的診斷規(guī)則，對控制器進行在線檢測，并根據(jù)診斷結(jié)果，分析出先進控制性能下降的原因，評估控制器的性能表現(xiàn)與存在的問題；

(5)自動產(chǎn)生新的候選模型，依據(jù)自動裝置測試采集到的優(yōu)質(zhì)過程數(shù)據(jù)，自動辨識模型并產(chǎn)生候選模型供評選；

(6)建立模型評估規(guī)則，數(shù)據(jù)清理自動化以減少手動，評估并改進模型，自動生成新模型。

2 自適應(yīng)辨識系統(tǒng)設(shè)計

自適應(yīng)辨識系統(tǒng)基于Aspen Watch、DMCplus、SmartStep這3個組件開發(fā)。

Aspen Watch是先進控制器性能監(jiān)測軟件，可從先進控制器中有效提取需用信息，通過性能監(jiān)測、診斷和維護建議等來保持先進控制系統(tǒng)與實際工況的匹配。

Aspen DMCplus是先進控制軟件，它將整個生產(chǎn)裝置或者某幾個工藝單元作為一個整體研究對象，通過量化描述各變量之間的相互關(guān)系，建立過程多變量控制器模型。利用該模型提高裝置運行的平穩(wěn)性和增加目的產(chǎn)品產(chǎn)率、降低消耗等。

Aspen Smartstep是Aspen DMCplus中的一個測試程序。為了在短時間內(nèi)獲得更多的模型數(shù)據(jù)，程序可以同時對多個操作變量進行階躍測試。此外，測試信號由多個主階躍和一系列低中高頻階躍信號疊加而成，可以提供足夠多的低中高頻率階躍數(shù)據(jù)。相比于手動測試，它能更快地生成更好的控制模型。

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

自適應(yīng)辨識系統(tǒng)由5個部分共同組成：即先進控制器、先進控制器性能監(jiān)控、自動階躍測試、閉環(huán)模型辨識和模型質(zhì)量分析。先進控制系統(tǒng)通過分布式控制系統(tǒng)(DCS)與現(xiàn)場裝置進行數(shù)據(jù)交互，通過性能監(jiān)控找到控制器性能下降的主要原因并快速評估問題，然后使用自動階躍測試快速生成優(yōu)質(zhì)的測試數(shù)據(jù)，進行閉環(huán)模型辨識及模型分析以改進模型和提高模型精度，最后自動生成新模型以更新原先進控制模型。系統(tǒng)基本架構(gòu)如圖2所示。

圖2 自適應(yīng)辨識系統(tǒng)基本構(gòu)架

2.2 系統(tǒng)功能

傳統(tǒng)維護控制器的方法是通過人工現(xiàn)場收集數(shù)據(jù)、進行模型辨識、修改模型參數(shù)，會產(chǎn)生很大的人工成本和時間成本。自適應(yīng)辨識系統(tǒng)在確保DMCplus多變量控制器經(jīng)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(xiàn)模型自動校正。主要功能如下：

通過自動階躍測試及模型辨識，降低潛在的人工成本和時間成本；

與傳統(tǒng)階躍測試相比，自適應(yīng)辨識非干擾性操作即可收集新的階躍數(shù)據(jù)，并能識別出模型中較差的部分；

與傳統(tǒng)模型辨識相比，自適應(yīng)辨識可以自動識別壞數(shù)據(jù)并剔除；

自動生成系列候選模型，技術(shù)人員可以根據(jù)裝置的實際情況選擇優(yōu)質(zhì)模型；

更新控制模型時不需要關(guān)閉控制器，并確保更新期間控制器的魯棒運行；

使先進控制器維護成為生產(chǎn)運行固有和持續(xù)的一部分，而不必等待裝置大修時維護；

經(jīng)濟效益的松弛機制，通過工藝約束條件換取自動階躍測試數(shù)據(jù)更新控制器模型。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)過程

在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)基本實施流程如下：

(1)預(yù)測試

建立自適應(yīng)辨識系統(tǒng)平臺。主要包括在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)組件的安裝調(diào)試、系統(tǒng)組態(tài)與配置、網(wǎng)絡(luò)通訊的布置與測試。主要控制器變量的比例、積分、微分(PID)回路調(diào)節(jié)。對先進控制系統(tǒng)各主要控制器變量的PID回路進行必要的檢測與調(diào)節(jié)，以保證在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)的正常有效運行和已有非線性轉(zhuǎn)換的評價和修改，對非線性轉(zhuǎn)換過程進行必要的評價與修改。

(2)自適應(yīng)控制配置

自適應(yīng)參數(shù)在先進控制器文件(CCF)中的配置與加載。應(yīng)用在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)，對CCF文件進行自適應(yīng)辨識實施參數(shù)的配置、組態(tài)與加載。開啟校準模式，初步自適應(yīng)過程結(jié)果評估。在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)開啟自適應(yīng)校準模式，并開始后臺自動裝置測試并初步評估控制器性能。

(3)自適應(yīng)控制結(jié)果評估

依據(jù)Aspen Watch的KPI參數(shù)評估控制器模型質(zhì)量。應(yīng)用Aspen Watch組件內(nèi)的KPI參數(shù)指標全面評估控制器各模型質(zhì)量，評估及修改穩(wěn)態(tài)優(yōu)化LP策略和控制器仿真。應(yīng)用在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)評估與改進先進控制器各穩(wěn)態(tài)優(yōu)化策略。在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)連續(xù)投用，持續(xù)監(jiān)控先進控制器性能、自動后臺裝置測試、自動辨識與校正控制器模型等。

4 應(yīng)用情況

在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)建成后，在中國石化上海石油化工股份有限公司(以下簡稱上海石化)3#柴油加氫和2#乙二醇兩套生產(chǎn)裝置先進控制系統(tǒng)上進行了應(yīng)用。在此以3#柴油加氫裝置先進控制系統(tǒng)為例，闡述運用在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)自動校正控制模型的過程和效果。

4.1 自適應(yīng)辨識應(yīng)用前的模型

3#柴油加氫裝置技術(shù)改造時新增了一臺反應(yīng)器，并更換了催化劑。由于工藝過程發(fā)生變化，導(dǎo)致模型出現(xiàn)偏差，多個控制模型增益變得不夠準確。因此在此裝置中部署在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)，對先進控制系統(tǒng)中各控制模型(控制器)進行辨識和校正。

以3#柴油加氫裝置分餾塔與脫硫控制器C3模型為例，利用模型質(zhì)量分析模塊，通過可視化界面展示模型的質(zhì)量(見表1，其中橫向欄目為控制器的被控變量CV，豎向欄目為操作變量MV和前饋變量FF)。CV與MV、FF之間的變量關(guān)系用“+”、“-”表示，“+”表示兩者關(guān)系為正作用，“-”為負作用，空白表示變量之間無關(guān)系；符號“●”、“▲”、“×”代表模型質(zhì)量的好壞程度，“●”表示好，“▲”表示較好，“×”表示壞，只要帶有“×”的模型質(zhì)量都是比較差的。

由表1可以看出，圖中“×”有5個之多，已經(jīng)嚴重影響到控制器性能穩(wěn)定，需要校正。

表1 自適應(yīng)辨識前的分餾塔與脫硫控制器C3模型

續(xù)表1

4.2 模型自適應(yīng)辨識實現(xiàn)過程

4.2.1 自動階躍測試

自動階躍測試在不影響控制器性能及控制效益的情況下獲取測試數(shù)據(jù)，并在線校準模型，從而在保持先進控制器的高性能的同時降低先進控制系統(tǒng)維護成本。基本步驟如下。

(1)加載3#柴油加氫裝置分餾塔與脫硫控制器C3模型，并完成自適應(yīng)建模初步配置。

(2)在C3控制模型主界面中，將DMCplus更改為“校正模式”，并將校準比例因子CR設(shè)置為0.1，此設(shè)定值含義如下：

① 如果DMCplus穩(wěn)態(tài)線性規(guī)劃目標函數(shù)與操作變量最小變化模式目標函數(shù)的差值小于CR設(shè)定值0.1所對應(yīng)的允許差值，則自動實施操作變量MV小幅度階梯狀變化即開環(huán)裝置階躍測試，以在保持先進控制效益的前提下獲取無成本的測試數(shù)據(jù)，用于校正模型；

② 如果DMCplus穩(wěn)態(tài)線性規(guī)劃目標函數(shù)與操作變量最小變化模式目標函數(shù)的差值大于CR設(shè)定值0.1所對應(yīng)的允許差值，將按照傳統(tǒng)模式下DMCplus穩(wěn)態(tài)線性規(guī)劃計算MV及CV穩(wěn)態(tài)優(yōu)化目標值，進而計算出操作變量動態(tài)控制變化值，進行DMCplus多變量模型預(yù)測控制。

(3)打開C3控制模型中需要進行自適應(yīng)建模的MV變量的測試開關(guān)。

(4)開啟自動去除壞數(shù)據(jù)(Auto Slice)及自動辨識模型(Auto ID)功能，并設(shè)置Auto ID每1小時運行一次。

4.2.2 閉環(huán)模型辨識

自動階躍測試采集到足夠多的變量數(shù)據(jù)(一般需要一個月以上數(shù)據(jù))后，即可通過模型辨識功能新建并運行模型辨識任務(wù)，得到新模型辨識數(shù)據(jù)。

限于篇幅，現(xiàn)選取TI2203PV(FF)與TI2204PV(CV)作為“模型校正”范例(見圖3)。

由圖3可以看到:原模型增益明顯小于模型辨識結(jié)果，以此原模型作為TI2204PV前饋則會造成TI2204PV預(yù)測值過低，模型產(chǎn)生偏差，遂將此模型進行升級，即用新模型替代。

圖3 兩種模型溫度增益對比

4.2.3 模型質(zhì)量分析

閉環(huán)模型辨識完成后，在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)模型評估功能有頻率分析和MV相關(guān)性分析兩種方式，對更新的控制模型進行質(zhì)量分析。

頻率分析分A、B、C、D等4個標準，A代表模型質(zhì)量最高，依次遞減，D代表質(zhì)量最差。自適應(yīng)辨識范例TI2203PVvs.TI2204PV應(yīng)用頻率分析方式分析模型質(zhì)量改善情況，結(jié)果顯示模型質(zhì)量由C變?yōu)锳，模型質(zhì)量改變明顯。

MV相關(guān)性分析以正態(tài)分布形式顯現(xiàn)，共有“<50%(好，集中于峰值)”、“>50%(一般)”和“>80%(差，扁平分散)”三種類型，正態(tài)分布越集中于峰值，MV相關(guān)性越好，反之越差。自適應(yīng)辨識范例TI2203PVvs.TI2204PV應(yīng)用MV相關(guān)性分析，結(jié)果顯示新模型正態(tài)分布(<50%)與原模型(>80%)相比明顯集中于峰值，模型質(zhì)量得到明顯改善。

4.3 自適應(yīng)辨識應(yīng)用后模型

表2是應(yīng)用自適應(yīng)辨識系統(tǒng)得到的分餾塔與脫硫控制器C3新模型，可以看到其中“●”增多，“▲”減少，“×”消除，模型質(zhì)量整體上得到明顯提高。

表2 自適應(yīng)辨識后的分餾塔與脫硫控制器C3模型

5 應(yīng)用成效

5.1 經(jīng)濟效益

上海石化3#柴油加氫裝置新增一臺精制反應(yīng)器和2#乙二醇裝置更換高活性催化劑為高選擇性催化劑后，由于工藝過程發(fā)生變化，導(dǎo)致該兩套裝置的先進控制模型出現(xiàn)偏差，多個控制模型增益變得不夠準確。應(yīng)用在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)對其20個模型進行了修正更新，自動調(diào)整模型增益、滯后時間等參數(shù)，得到了高品質(zhì)的模型。模型更新后被控變量的標準差平均降幅15%以上，模型的精確性和控制器的效果都明顯增強，系統(tǒng)綜合投用率持續(xù)保持99.90%以上的高水平。該兩套先進控制系統(tǒng)的年總效益是910萬元，如果工藝工況變更導(dǎo)致先進控制失效，上述效益將不能保持。

5.2 提高管理水平

在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)改變了先進控制系統(tǒng)維護工作的方法，將控制器性能降低后需進行裝置再測試、模型重新辨識與校正的人工維護過程，轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)無間斷、無需人工干預(yù)的自動過程，維護和改進先進控制模型所需要的工作量降低30%以上，解決了工藝工況、原輔料變化等變動給模型維護工作帶來的挑戰(zhàn)，使控制器一直運行于代表實際工藝工況的最優(yōu)狀態(tài)，創(chuàng)建了先進控制系統(tǒng)運維最佳實踐。

6 結(jié)語

在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)的應(yīng)用實現(xiàn)了先進控制模型自動校正從理論到實際應(yīng)用的突破。文章介紹了自適應(yīng)控制的機理和實現(xiàn)過程，總結(jié)了系統(tǒng)的操作方法，通過對先進控制器進行自整定，快速獲得可靠、有效的模型，實現(xiàn)先進控制系統(tǒng)的高效運行。

為提升并保持在線自適應(yīng)辨識系統(tǒng)帶來的經(jīng)濟效益，需要有經(jīng)驗的技術(shù)人員根據(jù)控制器具體情況去制定相應(yīng)策略和參數(shù)設(shè)置?？刂破鞯拈L周期穩(wěn)定、高效運行除了系統(tǒng)維護技術(shù)人員的監(jiān)控、控制模型與策略的及時調(diào)整外，更加需要工藝和操作人員密切關(guān)注、及時調(diào)整控制器的操作范圍。