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模型预测和模型预测控制是两个工作

模型预测和模型预测控制是两个工作 上海华理自动化系统工程有限公司
2026-03-20
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导读:控制项目里我做支持计算,但是不做软测量在一个论坛上,有老师提出了模型的重要性。在工业上有很多模型库,这是工业
控制项目里我做支持计算,但是不做软测量
在一个论坛上,有老师提出了模型的重要性。在工业上有很多模型库,这是工业的konw-how,非常重要。这些模型有第一性原理的模型,也有经验模型,真正重要的需要专门设计、专门优化的模型,很少是简单的线性模型。
在钢铁行业大量的使用PLC,但是同时钢铁行业也有很多机理模型进行关键产品质量的预测。虽然模型预测控制在石油化工行业很流行,但是在钢铁行业应用的并不太多。
在钢铁行业,参数预测非常重要,但是控制的决策并不困难。在石油化工行业,同时要考虑的因素很多,可以操作的手段也很多,如何进行协调优化是难点。模型预测和模型预测控制是两个工作,不同行业侧重点不同。
模型预测控制的基本原理都是线性模型。即便是有非线性,很多也会通过在工作点做灵敏度分析近似为线性。当用于控制时,因为模型的不确定性以及对实时性的要求并不高,模型预测控制可以通过多步预测、单步执行、反馈校正的方式,协调多个操纵变量,让装置稳定运行并逐渐达到性能更佳的约束边界。
一个真正能用机理模型对不可测关键变量来进行预测的模型,开发和维护的成本都很大。多增加一个检测,使用反馈进行控制减少波动则是另一个解决问题的思路。

举一个例子,在乙烯裂解炉控制中,裂解炉模拟软件的费用和裂解炉先进控制的费用差不多,而且很多都是不同公司完成的。

模型预测和模型预测控制是两个工作。模型预测是为了解决性能指标不可测量的问题,模型预测控制则是为了解决多变量协调优化问题。在控制优化项目中,考虑技术和经济可行性,尽量不使用复杂的机理模型进行模型预测,而模型预测控制则可能是最优选项。


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主要从事工业自动化领域的技术开发、技术服务、技术咨询以及相关技术的工程应用实施等业务。致力于用高科技改造传统流程工业,促进高新科技成果产业化,同时探索科研与生产、市场相结合的有效模式和运行机制,促进石油化工企业信息化、自动化和智能化发展
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