传统控制为什么越来越不好用了？
现在的流程制造业，早不是十年前只要出产品就行的时代了。原料价格涨得凶，产品毛利被压得越来越薄，差一个百分点的收率，一年就是几百万上千万的利润差。 传统PID控制，解决简单的单回路控制没问题。遇到多变量耦合、大滞后的工况，比如精馏塔、连续反应器、大型发酵罐，直接歇菜。 进料量变了，要半小时才能体现到产品质量上，等PID反应过来，已经出了好几吨不合格产品了。多个变量互相影响，你调了温度，压力又歪了，调了压力，纯度又不达标，现场工程师蹲在DCS屏幕前调三天，刚调好遇上换班，又乱了。
工业预测控制的核心逻辑，其实没那么玄乎
很多人一听名字就觉得，这是高大上的人工智能，是忽悠人的概念。不对。 工业预测控制从70年代诞生到现在，逻辑一直没变，核心就是三件事： 1. 基于现场数据搭一个过程预测模型，告诉你接下来几个小时，工况会怎么变 2. 把所有约束条件（设备不能超温超压、产品质量必须达标、能耗不能超标）都放进去，滚动计算最优的控制动作 3. 不断根据实际数据修正模型误差，保证预测准度 💡 说白了，它就是给原来的控制系统雇了一个24小时不睡觉的顶级操作专家，提前预判扰动，提前调整，比人工反应快几十倍，比PID的“事后救火”不知道高到哪里去了。 问：上工业预测控制需要换掉现有的DCS和PID吗？成本是不是很高？ 答：完全不用换。工业预测控制基本都是在原有控制层之上加的一层优化层，相当于给你的老电脑装了个加速插件，只要现有仪表和DCS能正常传输数据，就能对接。早十年确实只有大型炼化厂玩得起，一套几百万，现在国内厂商做了标准化模块，中小型装置几十万就能落地，大部分项目18个月以内就能回本，根本不存在用不起的问题。
2024年工业预测控制落地的新趋势
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