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　　在化工这一高危与高复杂度并行的行业里，先进控制技术不再是束之高阁的前沿概念，而是实打实能改写生产命运的 “魔法棒”。仪表圈整理出28篇化工先进控制系列文章，汇集成册，希望能在车间、在中控室派上用场。

　　企业缺认知，APC的实施就是在花钱买寂寞！如何识别并消除控制系统的振荡？如何有效解决设定值突变引起的系统冲击问题

　　PID不需要复杂的数学模型，整定依赖工程师的经验？！过程控制入门（1） 反馈：一种有效机制过程

　　PID控制器的响应速度和稳定性由其整定常数决定。需要整定PID控制器参数使控制回路稳定、鲁棒并能够满足其控制目标。

　　当你获得了PID控制器整定工作过程的经验，你会意识到计算PID整定常数的数值是非常简单的。更大的挑战在于获得一个良好的过程模型，理解控制回路在物理系统中的作用，并选择一个合适的闭环响应速度。

　　操作员的手动干预与过程的周期振荡，是自动控制系统未能完成其核心使命的鲜明标志。它们不是需要容忍的常态，而是必须被攻克的技术堡垒。优秀的自动控制工程师，应将“零非必要干预”和“零持续振荡”作为不懈追求的目标。

　　坚守稳定性优先的整定哲学：深刻理解过程特性（如流量快变、液位积分、温度滞后），采用经实践验证的鲁棒参数（弃用微分、慎用积分、比例适中）。

　　重视诊断与维护：主动监控回路性能，快速定位并根治振荡源和导致干预的薄弱环节。

　　企业应建立专业技术团队，通过内部培养等方式，培养真正懂技术、懂业务的人才，避免完全依赖乙方。在项目实施过程中，甲方能清楚了解自己的需求，也能弄明白乙方的方案，避免出现乙方方案不合理，却被营销话术牵着走。

　　乙方应从单纯的“工具使用者”向“解决方案者”转变，了解甲方业务需求，提供真正可落地的解决方案。若乙方仍停留在价格竞争-快速交付的传统模式，忽视方案的适配性与长期效果，将导致行业陷入低质竞争的恶性循环。

　　总之，技术升级的本质是提高认知水平，而不只是买更贵的软件、请更有名的咨询公司，是要踏踏实实地提升自己的认知水平。当甲方具备一定能力，乙方的技术价值才能真正体现出来，整个行业的技术环境才能向良性方向发展。

　　振荡是自动化水平的标尺。自控率低表明提升空间大；自控率高但操作干预多，暗示缺少关键控制回路。自控率高且干预少，但存在规律振荡，则暴露隐藏的控制问题。

　　务必全力消除一切规律性振荡——这是保障装置稳定运行、释放自动化潜能的基石。即使衰减振荡或偶尔手动干预，也提示系统尚有优化空间。超越单回路性能、利用阀位自由度、实现多变量优化，是过程控制持续进阶的方向。

　　精准控制的“温和卫士”。比例微分先行(PD-PI)通过解耦比例微分作用与设定值通道，在保留PID抗扰能力的同时，消除了设定值突变的暴力响应。它特别适用于SP频繁变化的精密控制场景，是工程师应对“操作冲击”问题的利器。理解其“比例微分不扰设定，只镇过程波动”的设计哲学，能帮助我们在提升控制品质与保障设备安全间找到最佳平衡点。

　　从保守主义的哲学视角来看，PID控制器（比例-积分-微分控制器）在过程控制领域长期占据主导地位，体现了保守主义思想中尊重传统、渐进改良、实践智慧和风险规避的核心原则。

　　PID作为“控制领域的习惯法”：PID控制的统治地位，本质上是工业界的“自发秩序”（哈耶克语）——它并非人为设计，而是在实践中演化出的最优解。保守主义珍视这种有机生长的技术生态，认为其比任何“理性蓝图”更能适应复杂真实的工业环境。只要传统方案仍有效，激进变革在保守主义视角下即被视为不必要的冒险。因此，PID的持久生命力，正是技术保守主义的一次完美例证。

　　反馈指的是这样一种状况，有两个或更多个动态系统互连在一起，彼此相互影响，因而它们的动态行为是强耦合的，如果设计不当系统可能不稳定。

　　当反馈控制器被证明无法维持稳定的闭环控制时，通常需要操作员干预。在许多应用中，经验丰富的操作员可以比反馈控制器更快地进行手动校正。利用他们对过程过去行为的了解，操作员可以操作过程输入，以便以后实现所需的输出值。

　　另一方面，反馈控制器必须等到其最新作用的效果可以测量，然后才能决定下一个适当的控制操作。具有长时间常数或过长的纯滞后时间的可预测过程特别适用于开环手动控制。

　　P、I、D三个字母分别代表比例(Proportional)作用、积分(Integral)作用和微分(Derivative)作用三类控制单元，是这三个英文单词的首字母。

　　工业过程中总要维持一些工艺参数稳定或者以一定方式变化，这些调节可以依靠操作员手动完成。操作员可以观察过程变量的实际值，然后根据和设定值的偏差做出控制决策，最后手动完成调节，这样过程、检测、操作员和执行机构就组成了一个反馈控制回路。为了将操作员从繁琐的手动控制任务中解放出来，控制功能可以通过一个控制器实现自动化。

　　一个简单的扩展系统由两个主要组成部分，过程和控制器。一个闭环反馈回路的性能由过程和控制器的动态特性决定。知道了过程的动态特性就可以用控制设计的方法确定控制器参数。实际过程都是非线性甚至是分布式参数模型，但是在实际控制系统设计中总是把过程简化为线性集总参数模型。

　　这是因为控制器都是三参数的线性控制器更多参数对控制器设计意义不大。另外实际生产过程中发现这些简化和近似后闭环控制性能仍能满足要求。

　　响应曲线是系统在控制器输出阶跃变化作用下，过程变量从初始状态到稳定状态相对于时间的曲线。通过开环响应曲线可以得到过程模型参数。控制系统闭环运行时的响应曲线有关于系统性能的一些知识。

　　Lambda整定方法是用于减少过程波动的成功方法。从最简单的意义上讲，Lambda整定以所需的期望闭环响应速度实现控制回路的非振荡响应，通过选择一个期望闭环时间常数（通常称为λ）来设置响应速度。通过选择不同期望闭环时间常数，可以在一个单元过程中协调一组控制回路的PID整定，从而通过它们的共同作用建立整个过程的理想动态。

　　控制回路整定优化是指根据所用PID算法、开环过程特性和期望闭环响应速度来确定PID参数的过程。控制回路整定优化能改善控制回路的性能，实现装置更安全、更高效地运行。很多工程师往往采用试凑法进行控制回路整定优化，但试凑法效率很低，并且很少能获得真正的最优性能。虽然PID参数整定非常重要，但是PID参数整定只是控制回路优化过程中的一部分工作。通过遵循斯穆茨博士提出的控制回路优化最佳实践，可以系统且有效地进行控制回路整定优化。

　　串级控制通常是提高控制性能的首选方法：在串级控制中，有两个（或更多）控制器，其中一个控制器的输出驱动另一个控制器的设定值。只有当单回路控制不能提供可接受的控制性能时，才有必要进行单回路结构改进。当干扰发生时如果一个变量可以检测扰动而且最终控制元件还可以影响这个变量，则可以将该变量和最终控制元件组成一个单回路，原来的控制回路是主回路，新增加的控制回路称为副回路。主回路的控制器输出到副回路的设定值。使用串级控制可以显著提高闭环控制性能，减少控制元件非线性的影响并降低PID整定的难度。

　　如果不存在操纵变量饱和或者本质是单入多出/多入单出的系统可能只需要被控变量或者操纵变量的优先级切换算法。分程控制适用于直接到多个最终控制元件，并按固定顺序使用的多操纵变量场合。优先使用分程控制解决多操纵变量协调问题，如果涉及状态串级、快速性和经济性的不同等，就需要使用阀位控制来解决多操纵变量协调。一般来说阀位控制的速度要慢一些更侧重优化。

　　不合理的单回路变量配对会增加PID整定的难度，导致较差的控制性能甚至不能投用。不合理的变量配对在极端情况，例如执行机构饱和或安全约束时需要人员干预才能维持。单回路变量配对是控制方案设计的第一步，合理的变量配对有连续性，一般不需要随着控制需求的变化而变化。这其实是控制方案设计最重要的一步，后面要围绕变量配对后的基础方案进一步进行功能扩展。

　　与传统的PID控制相比，先进控制是一种“控制思维”的改变。通过严格形式化和分析潜在问题，选择输入和输出变量，用描述性的简化数学模型表示复杂的物理现象，并使用数学工具进行设计和分析，实现了这种思维方式的转变。

　　复杂控制基于PID具有实施快、投资少、安全可靠的优点，但是复杂控制处理的变量个数有限而且处理约束的灵活性不足。多变量模型预测控制则擅长处理更大规模的约束控制问题，而且能根据装置的当前约束情况自动进行最佳可行解寻优。如果上层优化程序要把最优解传递给DCS的底层控制回路，都要以多变量模型预测控制为桥梁，在保证装置安全的前提下将全局稳态约束最优解转化为可行的动态约束最优解。

　　自动控制技术通过知识自动化模拟人的作用将人类从复杂、危险、繁琐的劳动环境中解放出来并大大提高生产效率。通过自动控制可以避免操作人员不同导致的性能不一致性。而且大部分工厂里都有成百上千个工艺参数需要控制，手动控制既不经济有不安全。化工装置引起异常状态的原因有42%是操作人员失误引起，装置的自动化程度越高，人员的操作越少，人的失误就会越少，装置的安全风险也就越低。分钟级的手动控制既危险又会因为没有意义的操作引起人员流失。

　　动态系统是指其行为随着时间变化，目的往往是为了对外界的作用进行响应的一种系统。

　　反馈指的是这样一种状况，有两个或更多个动态系统互连在一起，彼此相互影响，因而它们的动态行为是强耦合的。简单地对反馈系统进行因果推理是困难的，因为第一个系统影响第二个系统，第二个系统又影响第一个系统导致，其间存在着参数的来回纠缠。这就使得基于原因和结果的推理变得很微妙，因此必须作为一个整体来分析系统。这样一来，反馈系统的行为往往就变得不合人们的直觉。

　　注意关闭反馈回路是多么重要。如果我们移除反馈回路，我们将处于“开环控制”状态，并且必须闭上眼睛控制汽车的位置！幸运的是，我们处于“闭环控制”之下——用眼睛进行位置反馈。

　　这类似于“纯比例”控制回路，我们不断改变比例增益以应对不断变化的干扰。不是最佳情况。我们将这种增益的改变称为“手动重置”，因为每当扰动改变时，我们都必须手动重置增益。

　　以开车为例，你的车轮以固定的转向角行驶，但由于强烈的侧风，你一直向前行驶。但你想横向移动到你的目标位置。你是怎么做的？

　　你做的正是PID控制器中的积分项所做的：你开始增加你的转向角，然后一直增加它，直到你开始侧向移动。

　　这就是积分作用用来克服比例作用的不足之处。比例作用只是“比例增益”乘以偏差。如果偏差保持不变，但你还没有达到目标设定值，你就会被卡住。这称为余差，这是纯P控制的问题。

　　微分作用所用的单位描述了你想要展望的未来。如果微分作用是20秒，则微分项将当前变化率投影到未来20秒。

　　当然，你可以尝试过滤掉噪声，但我的建议是，除非PI控制真的很慢，否则不要使用微分项。

　　学术界普遍认为，对于高阶对象而言，三参数的PID的性能肯定比不过高阶控制器。所以PI+超前滞后是改进算法的一个方向。设计不同的滤波器以提出各种控制算法是一个套路和产业。

　　高阶控制器就是会各种绝技的慕容复，招数繁杂、神采飞扬、声名赫赫。PID就是萧峰的降龙十八掌，重剑无锋，大巧不工，一掌可抵天下。高级算法吸引眼球，而降龙十八掌不好练。

　　无论是压力、温度、PH值或任何其他类型的控制回路，确定你的工艺过程参数的类型是一个非常重要的步骤，因为你必须使用不同的整定方法，这取决于你的过程是自衡的还是积分的。在不知道应用哪种优化技术的情况下整定你的工艺，就像把车停在加油站，不知道应该加92#还是95#一样。

　　下表给出了给定自衡模型（K、T、τ）和用户指定的闭环响应速度时，用于计算PID控制器整定参数（P、I、D）的公式。

　　注意，λ没有出现在I和D的计算中。这意味着在对自衡模型使用Lambda整定方法时，响应速度完全由控制器增益(P)定义。

　　因为自衡模型只是被控对象的等效一阶纯滞后模型，所以在实际应用中λ仍可以反映闭环响应速度，但是可能和期望闭环时间常数有出入。

　　当等效纯滞后时间很小时，λ的选择范围很大，此时应综合对控制器输出的要求选择。如果取值已经很大仍不能满足对控制器输出的要求，可以考虑使用比例微分先行的PID形式。

　　无论APC的优势有多少，最终都是要落实到具体的应用上。过程控制工程师应该关注PID参数整定和控制方案设计，强调通过操作分析发现问题，通过理解设计意图和操作思路分析问题，并用简单、有效、规范的方法解决问题。这些方法主要是顺控、PID整定和复杂控制。

　　这28篇文章，就是您闯荡化工先进控制领域的实用百宝箱，此刻汇聚一处，不管您是刚入行摸不着头脑的新手小白，还是想突破瓶颈的行业大咖，翻翻这份合集，都能捞到能立刻让工作改头换面的干货，助您在化工生产这场硬仗里轻松破局，占尽先机。