史运涛 何 安

(北方工业大学机电工程学院自动化系，北京 100144)

过程工业中的闭环调节控制的基础是使用PID(比例-积分-微分)控制。这种控制技术已经相当成熟，易于实现，而且可轻松地集成到过程控制系统中。但是它在具有复杂过程动态的工艺中应用时存在一定的局限性。在这种情况下，就可以使用先进过程控制(APC)来优化这些复杂过程。

预测控制通常称为基于模型的预测控制，又叫模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)，是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型的、先进的控制方法[1]。模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略[2，3]，具有控制效果好及鲁棒性强等优点，可有效克服过程的不确定性、非线性和耦合关联性，并能方便处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束，可在复杂工业过程控制中得到广泛应用。

SIMATIC PCS7(简称PCS7)是西门子全集成先进控制的分布式控制系统(DCS)，采用了流行的局域网(LAN)技术、西门子的可编程控制器和现场总线技术。整个系统由大量的西门子硬件组件构成，包括自动化仪表、执行器、模拟量、数字量模块、控制器、通信处理器、工程师站及操作站等。PCS7软件工具可以支持并配置所有这些硬件组件。该软件系统功能先进，可以满足化工、石油化工、制药、水处理及电力等工业领域中的组态设计、控制及调试等各种自动化任务。

一直以来，APC都有成本高、难以实现和维护困难的问题。PCS7通过引进创新型过程控制系统，彻底地改变了这一局面，甚至可以简单且低成本地实现要求严格的APC应用程序。……