1746-FIO4I产品特点
目前业界普遍采用的是以阶跃测试数据辨识的输入输出模型为基础的控制算法（MAC、DMC、GPC等），此种技术的特点是需要对生产装置进行扰动测试，在根据测试数据辨识出描述过程输入输出信息的黑箱模型，建立黑箱模型不需要对具体生产过程的物理化学机理有较深入的了解，因此对控制工程实施人员的要求相对较低，便于工程化和技术推广。但是黑箱模型比较简单，只描述过程的输入输出信息，一般只适用于稳定对象，并且基于数据辨识的数学模型适应生产变化的能力相对较弱，由于经常的装置改造或生产方案的变化而使投用率下降。石油大学袁璞教授多年致力于模型预估控制算法的研究和实际工程应用，通过对模型描述和预估控制算法的输入研究，揭示了模型预估控制算法的结构统一性，以及多值预估控制算法和单值预估控制算法[3]在模型准确时的统一性，从而提出了适用于各种数学模型描述的通用预估控制算法（UPC –Unified Predictive Control）[4]，并以此开发了适用于工程实际应用的变结构多变量通用模型预估协调控制器（VSUPCC，Varied Structure Unified Predictive Coordinated Controller）[5]。为了更好的适应生产变化、克服测试模型技术存在的不足，VSUPCC采用以机理分析为基础的状态空间模型，通过机理分析所得的动态模型更能反映生产过程的物理化学原理，容易外推、适应生产变化的能力强、控制器的鲁棒性强，由于不需要阶跃测试，建立模型期间对生产没有干扰。采用状态空间模型的好处是除了能描述生产过程的输入输出信息外，还能描述过程的中间状态变量，从而可以尽可能的利用可测状态变量实现状态反馈，进一步提高系统的鲁棒性和抗（可测、不可测）干扰能力。VSUPCC控制技术结合基于机理动态模型的重要不可测变量的在线实时观测技术（软仪表），经过不断研究、开发和实践，已经形成了一整套过程控制解决方案（PACROS，Process Advanced Control and Real-Time Optimization Solution）。本文采用以通用预估算法（UPC）建立起来的变结构多变量通用模型预估协调控制器（VSUPCC）对气体分馏装置丙烯分馏塔进行控制。
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厦门光沃自动化设备有限公司
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参数规格
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VACUUM BARRIER CORPORATION LDC-1002
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