主题：【原创】自动控制的故事（一）（完） -- 晨枫

计算机对自动控制的影响要是只局限在离散控制理论上，那也就不是计算机控制了。事实上，80年代以后新建的化工厂，基本都采用计算机控制。说是可以采用比PID更先进的技术，实际上，绝大多数还是在用PID，加上顺序控制，按部就班地执行一系列动作。那计算机控制的好处到底在什么地方呢？

过程控制的实际装置最初全是直接安装在现场的，后来出现气动单元仪表，可以把压缩空气的信号管线从现场拉到中心控制室，操作工可以在中控观察、控制全厂了。电动单元仪表防爆问题解决后，中控的使用更加广泛。操作工坐在仪表板前，对所辖工段的情况一目了然。但是随着工厂的增大和过程的复杂，仪表板越来越长，一个大型化工厂随随便便就可以有上千个基本控制回路和上万个各种监控、报警点，仪表板非有几百米长不可，这显然是不可能的。生产过程的高度整合，使一两个人控制整个工厂不光满足削减人工的需要，也对减少通讯环节、综合掌控全局有利。所以，计算机显示屏就不光是酷，而是必须的了。另外，计算机控制使现场仪表（阀门、测量变送器等）的自检成为可能，大大提高了系统的可靠性。于是，计算机控制就是不花没人性了。

计算机控制从一开始的集中控制（用IBM的大型机）到现在的分散控制（所谓Distributed Control System，DCS）走过一个螺旋形上升的过程。集中控制的要害在于风险集中，要是大型机挂了，全厂都要失控。分散控制将全厂划分为若干条条块块，用以微处理器为基础的一个控制用局部网来分散控制，主要子系统都是实时冗余的，故障时在第一时间内切换到备用系统，主系统和备用系统在平时定期互相自检、切换，以保证可靠。分散控制显然大大提高由于计算机本身引起的可靠性。但是现场仪表和接线终端（field terminal assembly，FTA）不是冗余的，整个可靠性链还是有漏洞。另外，控制局部网的同轴电缆长度有物理限制，FTA到DCS的长度也有物理限制，所以最后分散控制还是不怎么分散，全是集中在中控室附近或地下室里。不过DCS在地理上的集中，并不妨碍其在逻辑上的分散，只要不是一把火把 DCS的机房烧掉，部件可靠性的问题还是可以很好地隔离在小范围。

既然DCS是一个局部网，那就有一个通信协议的问题。DCS基本上用两大类型的通信协议：轮询（polling，中文的准确译名是什么？）和中断。轮询由中心控制单元轮流查询所有子系统，不管有没有数据更新，到时候就来问一遍，所以不管什么时候，系统地通信流量都很高，但是恒定。中断方式正好相反，子系统自己先检查一下，如果数据没有变化，就不上网更新；直到数据有变化，再上网“打一个招呼”。这个方式的平时通信流量较低，所以网路带宽要求较低。但是生产过程发生异常时，大量警报数据蜂拥而来，如果带宽不够，就会发生通信阻塞的问题。所以，中断和轮询到最后对带宽的要求是一样的，因为谁也不能承担生产过程异常时通信阻塞的后果。

二十年前，Honeywell是第一个吃DCS这个螃蟹的公司，今天Honeywell仍然是行业里的老大，尽管其设备昂贵，被戏称为Moneywell。当年的DCS全是量身度造的硬件、软件。今天在“开放系统”（open architecture）的大潮里，DCS的制造厂家都纷纷将控制台和计算、网络控制单元转向通用的WINTEL或UNIX平台，自己专注于工控专用装置（如基本控制装置，包括I/O）和系统的软件整合。但是这带来了新的问题。通用/商用硬件、软件的可靠性常常不能满足24小时、365天的连续运转要求。对于大多数IT来说，机子坏了，两小时内换上就是很快的了。但是对于生产过程来说，这是不可容忍的。开放结构容许将DCS和经营、管理、办公网络相连接，极大地提高了信息交流速度和深度、广度，但也带来了网络安全问题，紧接着就是DCS前面竖起一道又一道的防火墙，把数据分享和远程操控压缩到最低。另外就是WINTEL夜以继日的不断更新换代，是硬件、软件的稳定性十分糟糕，没有过多少时间，又要升级，又是头疼。这是DCS的第二个螺旋形上升，只是现在还是盘旋多于上升。

计算机控制的领地也在扩大，类似USB那样的技术也开始用于数字化的仪表。过去的仪表都必须把信号线拉到接线板（marshalling panel）上，然后再连到FTA上，这样同样远在百把米外的10台仪表，需要并行拉线，很浪费。用了类似USB的现场总线（field bus），各个仪表可以“挂”在总线上，然后一根总线连到DCS就可以了，大大节约拉线费用和时间，对系统（如加一个测量用的变送器或控制阀）的扩展也极为方便。

DCS的最大优越性是可编程。这不是简单的像PLC（programmable logic controller，可编程序逻辑控制器，多用于机电控制）的梯形逻辑那样编程，而是可以像C、FORTRAN那样“正规”的编程。没有在IT干过，只能和学校里计算机语言课程和大作业的程序相比。DCS编程和平常的编程相比，还是有一些特点的。首先，DCS的程序属于“再入”式，也就是定时反复运行的，而不是一次从头到底运行就完事的。所以DCS程序可以在运行完毕时在内存里存放数据，到下次运行时再调用，形成所谓“递归”运算。这既是优点，也是缺点，要是别人在你两次运算中间把那个中间数据更改了，你就惨了，找债主都不容易。

DCS程序的特色是实时，所以其执行非常取决于一系列事件在时间上的顺序。时序上要是搞岔了，老母鸡也就变鸭了。问题是，分散控制要求越分散越好，不光是可靠性，在系统资源的调度上，分散了也容易使系统的计算负荷均匀。这样一来，一个应用程序包常常将一个巨大的程序打散成很多小程序，各自的时序和衔接就要非常小心。

和学术型控制计算程序最大的不同，或许还在于对异常情况的处理。一个多变量控制问题在实际上常常会有部分变量处于手动控制，而其余变量处于自动控制的情况。这在理论上是一个麻烦，在实际上是一个噩梦。不光要考虑所有的排列、组合，还要考虑所有情况平顺的切入、切出，不同模式之间的切换。还有就是要考虑异常情况下如何安全、自动地退出自动控制，交还手动控制。有时操作规程上的一句话，程序写写就是一页。如果操作规程上来一句“视情处理”，那就更惨了。在所有控制程序中，控制计算通常不超过30%，20%为人机接口功能，而50%为异常情况处理。

计算机控制不是因为更先进、更有效的人机界面才开始的。从一开始，人机界面就面临一个管中窥豹的问题。计算机的CRT显屏只有这么大，不可能 “一言以蔽之”，在一瞥之中把所有的过程信息尽收眼底。计算机可以不断地换屏，分段显示其他装置、工段的信息，但是把所有的工段、装置分别用各自的画幅表示，如果没有有效的组织，找都不容易找到，就像在同一个目录里杂乱无章地放上百把个文件一样。分级的菜单是传统的解决办法，但是要逐级上去再逐级下来，很费时间，情急之中，往往来不及更换。大键盘上short cut键可以“一键调出”，但需要死记硬背，这可不是几个、十几个画幅，而是上百个甚至更多。很长时间以来，如何有效地在画幅之间导航，可以在最短时间和最少点击内，不需要死记硬背，就可以直观地找到所需要的画幅，一直是一个令人头疼的问题。

人机界面设计的另一个问题是色彩。还记得DOS 2.0时代的WordStar吗？那是黑底绿字的。那时候，CRT亮度不足，寿命也糟糕，黑底可以延长寿命，绿字可以增加反差，帮助阅读，反正机房是暗暗的，黑底并不伤眼睛。到了WordPerfect 5.0的时候，就是蓝底白字了，字和背景之间的反差大大减小，蓝底也比较适宜于在明亮的房间内使用。到了Word的时代，没有昏暗的机房了，基本上都用像纸上写字一样的白底黑字了，再用黑底绿字，太伤眼睛。

中控室计算机显示也经历了类似的旅程。早期DCS的显示都是黑底绿字的，到了用WINTEL或UNIX的时代，很多人出于习惯，仍然采用黑底绿字，但是现代人机工程研究表明，浅色背景大大减低眼睛的疲劳，在明亮室内的灯光对屏幕的反光也小，所以控制室的显示开始向浅灰背景进化了。人机工程研究同时发现，色彩可以作为过程信息的一部分，天下太平的时候，应该用最不显眼的灰色，所有的图形、数据都用不同深浅的灰色来表示，只有在过程参数越限或报警时，才采用彩色显示，这样可以一下子就把操作工的注意力吸引到需要的地方。但是，出于习惯思维，很多地方还是大量采用各种色彩表示不同的设备状态和参数，即使是正常状态也是一样。这样在平日里色彩缤纷很好看，但在异常情况时，不容易在万马军中找到上将的首级，实际上是舍本逐末。

显示器的布置也很有讲究，少了当然不行，也不是越多越好，一个操作工的视界的上下左右有一定的范围，控制台的色彩、构造、照明都不能想当然的。这不是助长修正主义，而是保持操作工最有效地控制生产过程的要求。

多谢大家的鼓励，鼓起干劲，把故事写完吧。

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自动控制从一开始就是以机电控制为主导的。60年代数学派主导了一段时间后，70年代化工派开始“小荷才露尖尖角”。自校正控制已经有很多化工的影子，但化工派的正式入场之作是模型预估控制（model predictive control，MPC）。这是一个总称，其代表作是动态矩阵控制（dynamic matrix control，DMC）。DMC是Charlie Cuttler的PhD论文，最先在壳牌石油公司获得应用，以后Cuttler自立门户，创办DMC公司，现在是Aspen Technology公司的一部分。

数学控制理论非常优美，放之四海而皆准，但是像老虎一样，看起来威猛，却是干不得活的，干活毕竟靠老牛。DMC的成功之处在于应用伪理论，将一些本来不相干的数学工具一锅煮，给一头老老实实的老牛披上一张绚烂的老虎皮，在把普罗大众唬得一愣一愣的时候，悄悄地把活干了。

DMC基本就是把非参数模型（在这里是截断的阶跃曲线）放入线性二次型最优控制的架构下，成功地解决了解决了多变量、滞后补偿和约束控制问题。多变量的含义不言自明，滞后放在离散动态模型下也很容易实现预测，这也没有什么稀奇。稀奇的是，DMC用“土办法”解决了约束控制问题。所有实际控制问题的控制量都有极限。加速时，油门踩到底了，那就是极限，再要多一马力也多不出来了。庞特里亚金的最大值原理在理论上可以处理约束控制问题，在实际上很难求出有用的解来，最速控制是一个特例。那DMC是怎么解决约束控制问题的呢？当某个控制量达到极限时，这个控制量就固定在极限值上了，这就不再是变量，而是已知量，把已知量代进去，将控制矩阵中相关的行和列抽掉，重新排列矩阵，剩余的接着求解。这也没有什么稀奇。令人头疼的是如何处理输出约束的问题。DMC把线性规划和控制问题结合起来，用线性规划解决输出约束的问题，同时解决了静态最优的问题，一石两鸟，在工业界取得了极大的成功。自卡尔曼始，这是第一个大规模产品化的“现代控制技术”，Cuttler在DMC上赚了大钱了，在“高技术泡沫”破碎之前把公司卖给Aspen Technology，更是赚得钵满盆溢。他女婿是一个医生，也不行医了，改行搞过程控制，跟着Cuttler干了。

DMC的英明之初在于从实际需要入手，不拘泥于理论上的严格性、完整性，人参、麻黄、红药水、狗皮膏药统统上，只要管用就行。在很长一段时间内，DMC的稳定性根本没有办法分析，但是它管用。搞实际的人容易理解DMC的歪道理，但搞理论的人对DMC很头疼。

DMC打开局面后，一时群雄蜂起，但尘埃落定之后，如今只有三家还在舞台上。Honeywell的RMPCT（Robust Multivariable Predictive Control Technology）是一个中国同胞开创的，他的独特之处在于引入“漏斗”概念。大部分控制问题都有一个特点：如果扰动当前，有一点控制偏差是可以容忍的；但时间一长，控制偏差应该消除。换句话说，这就像一个时间轴上对偏差的横放的漏斗。这个概念对复杂过程的MPC参数整定非常有用，已经在别的公司的产品上也出现了。

第三家就是方兴正艾的Pavilion Technology的Perfecter。美国公司有一个坏毛病，喜欢对好好的产品取一个不伦不类的名字。Perfecter的特色是将神经元技术（neural net）和MPC结合起来，所以可以有效地处理非线性过程。神经元模型没有什么神秘的，说穿了，就是具有某些特定复杂形式的回归模型，但是比回归模型更不适宜内插和外推。DMC也号称可以处理非线性，因为即使阶跃响应曲线拐上几拐，DMC照样囫囵吞枣，可以计算控制输出来，这就是非参数模型的好处。但是问题在于DMC的结构框架毕竟还是线性的，阶跃响应的概念根本不适合非线性过程，因为非线性响应和输入的绝对数值、相对变化甚至变化方向有关，甚至可以更复杂，所以所谓DMC可以处理非线性是放空炮。如果实际过程的非线性不强，根本可以忽略它；如果实际过程有很强的非线性，DMC肯定抓瞎。那么，Perfecter用了神经元，是不是就所向披靡了呢？也不尽然。Perfecter继承了DMC不问理论、唯实用是问的好传统，但是Perfecter的基本骨架还是线性的MPC，只是用静态的神经元模型时不时地作一个线性化。Perfecter在理论上乏善可陈，在实用上还是管用的。

前面说到PID在当今过程控制中占至少85%，那MPC就要占14.5%了。