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【摘要】众所周知，石油化工产业是由化学工业衍生发展起来的，是工业产业结构的一个重要分支。主要以石油、天然气为原料生产燃料油气、合成材料、有机化工材料及合成氨等石化产品。随着我国经济的发展，科学技术的飞速发展，石油化工行业的发展模式转型已日渐重要。产业结构需要进一步优化。生产应该有“粗放型”转化成“集约型”。在石油化工生产中应该逐步实现自动化、集约化。自动化仪表应运而生。自动化仪表在化生产中应用很广泛，可以自动完成对生产工艺参数的检测、记录、显示、记录和控制等工作。对自动化仪表控制技术的探索不仅有助于仪表自身功能不断的完善，而且对对石油化工生产过程的安全、高效有着重要影响。下面本文主要对自动化仪表控制技术做一些探讨。
【关键词】 自动化仪表 石油化工 控制技术
随著我国的科学技术的发展，现代控制理论逐步发展，智能控制理论、自整定控制方法和仅需非参数脉冲响应模型等自控理论和方法逐渐兴起，有的已经获得市场的认可，应用在石油化工生产中。
1 对石油化工企业智能控制技术的探索
智能控制理论是模拟人类的思维方式以及行为来对生产过程进行控制。当前比较成熟的智能控制理论有模糊控制、神经网络控制和专家控制方法等，其中有些已在石油化工实际生产中取得了成功。1.1 对石油化工模拟控制
它依照人工操作的思维程序来进行工作的。具体的步骤 ：根据对化工采样得到的系统输出值，计算所选择系统的输出石油化工数据变量，然后把输出变量的精确值变成模糊量。再根据输出的模糊变量以及模糊控制规则，按照模糊推理合成规则计算模糊控制量，把模糊化工控制量再计算出准确的石油化工控制量。
1.2 对石油化工专家控制或专家系统控制
它依靠专家的知识积累和自身的经验对石油化工企业进行控制。专家控制器包括知识库、推理机和控制器，而专家知识是专家控制器的核心。一个专家控制器的好坏取决于机器自身所储存的专家知识。知识库涵盖的专家知识应该有：自学习知识、使用规则知识、控制理论知识、工程经验知识、特殊问题处理知识等。
1.3 人工神经元网络（ANN）对石油化工的控制
现在这种技术发展前景很是广阔，由于反向传递学习算法BP网络以及HOPFIELD网络的产生和迅速发展，使ANN技术日趋成熟。ANN是由大量与生物神经系统的神经细胞类似的人工神经元组成的网络；这种神经系统是通过模仿人的思维定式而进行控制石油化工生产工作的一种智能技术，我们通过给ANN一个石油化工生产的范例，ANN可以通过学习从中追寻到范例内部的根本规律并掌握。我们在重新输入新的信息时，便可用ANN进行推理和控制了。
智能控制是自动控制的必然趋势。但由于石油化工企业生产过程的的复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等特点，使对石油化工生产智能控制的发展遇到很多难题，诸如，对于某些饱含不确定性的石油化工控制过程，根本无法建立数学模型来表示，这样我们面对着无法建模的难题。但随着社会的进步，科学技术的不断发展，智能控制技术在不断地进步，同时人工智能技术以及计算机技术的迅速发展毕将促进智能控制的快速发展。
2 对石油化工企业先进控制方法的探索
随着现代科学技术的进步和计算机技术的发展，石油化工企业生产程序日益走向大型化、连续化、复杂化。相应的对石油化工生产的过程控制也提出了更高的要求。而被控的石油化工企业生产过程存在着很多变量，要想获得精确的数学模型十分困难，因此为了解决控制与经济效益之间尖锐的矛盾，就必须采用先进的控制方法。先进的控制方法可以解决很多常规控制方法不能解决的难题。当前比较先进的控制方法有模型预测控制和自整定控制等。
（1）对石油化工企业进行模型预测控制（MPC）是一个比较特殊的控制。他是一种基于模型的闭环优化控制策略。包括三个要素：首先是可预测未来的动态模型 预测模型是一种能够显示的拟合石油化工生产系统的动态模型。其次是反复优化并滚动实施控制作用，在每一个对石油化工企业生产过程采样周期内基于系统当前的状态以及预测模型，找到最有的控制序列，并将序列施加給石油化工企业的生产。最后是反馈校正。反馈校正本质上是一个检测对模型预测的精确度，防止模型出现误差。MPC模型基于系统脉冲或阶跃响应非参数模型。实践表明MPC可以通过解决每一个采样时刻出现的模型偏差、失真或干扰引起的不确定动态；也可以处理工程变量有不等式约束的情况，传感器和调节器失调便可以通过改变相应的不等式约束来解决问题。当前模型预测方法应用比较普遍的有基于非参数模型的模型预测控制、基于ARMA或CARIMA等输入输出参数化模型的预测控制、由LQ和LQG算法衍生出的滚动时域控制。
模型预测控制不断发展，在石油化工企业已经大量存在成功的应用案例。预测控制将会是一个极具工业前景的控制方法，具有控制效果好、鲁棒性强等优点。可有效的客服石油化工生产过程的不确定性、非线性等特点。
（2）对石油化工企业自整定控制 ： 自整定控制器当前在石油化工行业采用比较多的是临界振荡法。它的操作程序是这样的，当控制器的Auto Tuning为ON状态时，控制器开始启动自整定，BANG-BANG控制开始起作用，然后把控制器输出至最大或者最小，紧接着被控对象输出开始变化，控制器调整BANG-BANG的控制作用，使被控对象输出产生等幅震荡，震荡的幅度要在设定值的控制范围。从而得出临界震荡周期Tc和临界增益Kc，再求出一组合适的PID参数。左最后把这组参数送到PID算法块，控制器最后关闭，自整定结束。
自整定控制器在目前的石油化工工业生产中是控制策略使用最广泛的一种。具有结构简单、可靠性强、鲁棒性强、操作简单等优点。但它也有自身的缺陷，在实际石油化工生产中自整定控制器的参数非常麻烦。又因为石油化工企业的千差万别，各不相同。又有非线性、滞后等因素使之很多控制器不能很好地整定。无法达到满意的效果。
3 总结
石油化工行业是国民经济的重要组成部分，直接影响着国计民生和国民经济的其他部门。而在化工生产过程中自动仪表的控制技术日益深入，对生产起着越来越重要的作用。随着自动化仪表的控制技术应用范围与规模的不断扩大，控制技术也将会迈入一个更高的阶段。到时他对石油化工企业提高经济效益作用会更加有效、更加明显。
参考文献
[1] 琚燕.化工仪表及自动化的发展概况.江西化工， 2004，12
[2] 孙履厚 .精细化工的开发设计.中国石化出版社，1996
【关键词】 自动化仪表 石油化工 控制技术
随著我国的科学技术的发展，现代控制理论逐步发展，智能控制理论、自整定控制方法和仅需非参数脉冲响应模型等自控理论和方法逐渐兴起，有的已经获得市场的认可，应用在石油化工生产中。
1 对石油化工企业智能控制技术的探索
智能控制理论是模拟人类的思维方式以及行为来对生产过程进行控制。当前比较成熟的智能控制理论有模糊控制、神经网络控制和专家控制方法等，其中有些已在石油化工实际生产中取得了成功。1.1 对石油化工模拟控制
它依照人工操作的思维程序来进行工作的。具体的步骤 ：根据对化工采样得到的系统输出值，计算所选择系统的输出石油化工数据变量，然后把输出变量的精确值变成模糊量。再根据输出的模糊变量以及模糊控制规则，按照模糊推理合成规则计算模糊控制量，把模糊化工控制量再计算出准确的石油化工控制量。
1.2 对石油化工专家控制或专家系统控制
它依靠专家的知识积累和自身的经验对石油化工企业进行控制。专家控制器包括知识库、推理机和控制器，而专家知识是专家控制器的核心。一个专家控制器的好坏取决于机器自身所储存的专家知识。知识库涵盖的专家知识应该有：自学习知识、使用规则知识、控制理论知识、工程经验知识、特殊问题处理知识等。
1.3 人工神经元网络（ANN）对石油化工的控制
现在这种技术发展前景很是广阔，由于反向传递学习算法BP网络以及HOPFIELD网络的产生和迅速发展，使ANN技术日趋成熟。ANN是由大量与生物神经系统的神经细胞类似的人工神经元组成的网络；这种神经系统是通过模仿人的思维定式而进行控制石油化工生产工作的一种智能技术，我们通过给ANN一个石油化工生产的范例，ANN可以通过学习从中追寻到范例内部的根本规律并掌握。我们在重新输入新的信息时，便可用ANN进行推理和控制了。
智能控制是自动控制的必然趋势。但由于石油化工企业生产过程的的复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等特点，使对石油化工生产智能控制的发展遇到很多难题，诸如，对于某些饱含不确定性的石油化工控制过程，根本无法建立数学模型来表示，这样我们面对着无法建模的难题。但随着社会的进步，科学技术的不断发展，智能控制技术在不断地进步，同时人工智能技术以及计算机技术的迅速发展毕将促进智能控制的快速发展。
2 对石油化工企业先进控制方法的探索
随着现代科学技术的进步和计算机技术的发展，石油化工企业生产程序日益走向大型化、连续化、复杂化。相应的对石油化工生产的过程控制也提出了更高的要求。而被控的石油化工企业生产过程存在着很多变量，要想获得精确的数学模型十分困难，因此为了解决控制与经济效益之间尖锐的矛盾，就必须采用先进的控制方法。先进的控制方法可以解决很多常规控制方法不能解决的难题。当前比较先进的控制方法有模型预测控制和自整定控制等。
（1）对石油化工企业进行模型预测控制（MPC）是一个比较特殊的控制。他是一种基于模型的闭环优化控制策略。包括三个要素：首先是可预测未来的动态模型 预测模型是一种能够显示的拟合石油化工生产系统的动态模型。其次是反复优化并滚动实施控制作用，在每一个对石油化工企业生产过程采样周期内基于系统当前的状态以及预测模型，找到最有的控制序列，并将序列施加給石油化工企业的生产。最后是反馈校正。反馈校正本质上是一个检测对模型预测的精确度，防止模型出现误差。MPC模型基于系统脉冲或阶跃响应非参数模型。实践表明MPC可以通过解决每一个采样时刻出现的模型偏差、失真或干扰引起的不确定动态；也可以处理工程变量有不等式约束的情况，传感器和调节器失调便可以通过改变相应的不等式约束来解决问题。当前模型预测方法应用比较普遍的有基于非参数模型的模型预测控制、基于ARMA或CARIMA等输入输出参数化模型的预测控制、由LQ和LQG算法衍生出的滚动时域控制。
模型预测控制不断发展，在石油化工企业已经大量存在成功的应用案例。预测控制将会是一个极具工业前景的控制方法，具有控制效果好、鲁棒性强等优点。可有效的客服石油化工生产过程的不确定性、非线性等特点。
（2）对石油化工企业自整定控制 ： 自整定控制器当前在石油化工行业采用比较多的是临界振荡法。它的操作程序是这样的，当控制器的Auto Tuning为ON状态时，控制器开始启动自整定，BANG-BANG控制开始起作用，然后把控制器输出至最大或者最小，紧接着被控对象输出开始变化，控制器调整BANG-BANG的控制作用，使被控对象输出产生等幅震荡，震荡的幅度要在设定值的控制范围。从而得出临界震荡周期Tc和临界增益Kc，再求出一组合适的PID参数。左最后把这组参数送到PID算法块，控制器最后关闭，自整定结束。
自整定控制器在目前的石油化工工业生产中是控制策略使用最广泛的一种。具有结构简单、可靠性强、鲁棒性强、操作简单等优点。但它也有自身的缺陷，在实际石油化工生产中自整定控制器的参数非常麻烦。又因为石油化工企业的千差万别，各不相同。又有非线性、滞后等因素使之很多控制器不能很好地整定。无法达到满意的效果。
3 总结
石油化工行业是国民经济的重要组成部分，直接影响着国计民生和国民经济的其他部门。而在化工生产过程中自动仪表的控制技术日益深入，对生产起着越来越重要的作用。随着自动化仪表的控制技术应用范围与规模的不断扩大，控制技术也将会迈入一个更高的阶段。到时他对石油化工企业提高经济效益作用会更加有效、更加明显。
参考文献
[1] 琚燕.化工仪表及自动化的发展概况.江西化工， 2004，12
[2] 孙履厚 .精细化工的开发设计.中国石化出版社，1996