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主题:【原创】化工过程控制的实践 -- 润树

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家园 当然不是预期自适应解决所有问题

就像你说的,对某些简单而又相对规范化的过程(比如发电厂),也许可以做出模式化,程式化的MPC。但简单的不见得就没有时变和非线性的问题。如果时变和非线性是比较快的反复变化,那自适应不太好用;如果是缓慢渐变的过程,像化学反应器由于催化剂的活性变化,裂解炉管道里的结焦等,那么由系统来进行一些模型自动辨识的工作,还是有可能成功的。对这些问题,工程人员事先当然应该都了解,暂时还不存在让人工智能来做人脑想不明白的事情;以后会怎么发展,现在也还不能断言。而且也可以考虑用别的方法去解决,自适应可以是其中的一种方法。总之是不期望它解决一切的此类问题,能解决一点,就算一点,然后再慢慢进步嘛。

我对由自动测试来获得的模型的有效性和其精度,其实没有很大的信心,甚至对手动开环测试而一次做出来的多变量模型,也要一个个想过计算过才放心一点,而且还要依赖在线闭环控制时的调试。这反过来说明,在线自动测试和模型识别值得尝试。在做一个MPC的项目时,毕竟会受到时间以及工厂生产状况变化的影响。而一但MPC投运后,有充裕的时间和在线数据来对模型进行反复辨识,以期找到更接近实际过程的模型。只是这个过程,依我看来,也还是需要有经验的工程人员的参与。

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