环保难?
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在偏差控制的基础上，把过程模型作为控制器内部模型，过程信息和知识利用率提高，可实现多目标协调优化控制
保持前馈、选择性和解耦等复杂控制的功能，并能有效处理各种过程约束，适合处理大型复杂过程的控制问题。提高过程平稳性，为过程优化奠定基础
增强抗干扰能力、减少劳动强度、避免人为因素影响，提高关键工艺参数的平稳性，改善产品质量一致性
在产品合格的前提下，卡边操作，提高目的产品收率 优化工艺设备操作条件、实现装置处理能力最大化 节能降耗，改善设备的使用，延长其寿命
在更高水平上实现“安、稳、长、满、优”，增强企业竞争力
APC控制应用与技术现状：
APC控制处于普及过程中，大量装置未投运APC控制器
对交付工程师要求高：懂工艺、晓控制、会编码
投运后2～3年后，由于装置老化、技术改造等影响，控制性能降低，无法得到有效运维
>>常规控制
>>预测控制
>>反馈环路APC控制
面向流程工业生产制造环节， ICR采用OT/IT/DT技术相结合的方法，融合了常规控制、先进控制、工业大数据以及AI算法，实现智能工厂平稳控制与生产优化，达到管控一体化的目标
基于云边一体化协同架构，传统工业控制软件加持大数据技术，实时监控生产过程关键性能指标，并提供控制与优化系统的运维策略支持
生产智能化：
结合大数据、先验知识的过程建模策略，降低传统辨识方法对数据阶跃测试的依赖
融合贝叶斯方法的预测控制技术，提升控制器在过程不确定和未知扰动情况下的鲁棒性
管控双闭环：
控制与优化闭环：基于安全、质量等多等级策略，对生产调度指令进行分解，实现优化控制闭环
智能运维闭环：基于AI算法的控制器评估与检测算法，实现对生产过程的自动化监控与运维
云边一体化协同架构：
边缘端实现高频控制（常规控制、先进控制），保证系统的实时性和安全性；云端加持大数据分布计算能力，解决算力不足问题，实现全流程工艺优化
汇集生产过程历史数据，进行自动化运维，并实现远程工作协同
>>反馈环路APC控制–AICS预测控制原理
预测控制是一种通过预测模型对系统未来状态进行预测，并采用在线滚动优化和反馈校正以优化系统行为的闭环优化控制策略。
预测控制三要素：
预测模型、滚动优化、反馈校正
一类用计算机实现的最优控制算法
建模方便，不需要深入了解过程内部机理
滚动优化策略，较好的动态控制效果
简单实用的模型校正方法，较强的鲁棒性
可推广应用于带约束、大纯滞后、非最小相位、多输入多输出、非线性等过程
>>反馈环路APC控制–ICR系统预测控制原理
模型预测
用模型预测未来时刻被控对象的变化和误差，以其作为确定当前控制作用的依据，使控制策略适应被控对象的存储性、因果性和滞后性，可得到较好的控制效果。
反馈校正
利用可测信息，在每个采样时刻对预估值进行修正，抑制模型失配和干扰带来的误差。用修正后的预估值作为计算最优控制的依据，使控制系统的鲁棒性得到明显提高。
滚动优化
每个采样周期计算一次最优控制序列，但只输出其中第一个值，下一个采样周期再计算一次，输出一次，周而复始滚动执行，其实质是考虑了实际控制过程中各种不确定性。
提升自动化水平，实现卡边控制
通过先进控制技术，减少控制变量的波动范围，从而使操作点更加靠近操作窗口的边缘，节省能源成本。
>>反馈环路APC控制–ICR关键技术总结
软测量：
机理模型与数据建模方法相融合，通过贝叶斯理论推断输出的期望与概率分布
模型辨识：
传统辨识算法，融合大数据和先验知识，实现模型在线自动更新与验证
预测控制：
模型和扰动不确定条件下的鲁棒预测控制技术，提升控制器鲁棒性和抗扰动特性
闭环自动测试，正常工况区间范围，降低测试对现场的扰动，提升运维效率
性能评估：
控制器性能状态检测、灵敏度分析，辅助控制器参数优化与整定 生产过程的振荡检测以及振荡源分析
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