摘要：討論了現場總線控制系統的總體結構，在此基礎上，闡述了軟測量技術在現場總線控制系統中的地位與實現方式，最后結合我們在實驗室建立的模型現場總線控制系統具體說明了現場總線控制系統與其中的軟測量技術是如何實現的。 關鍵詞：現場總線,控制系統,軟測量,軟儀表,FCS 現場總線以其優越的特性越來越引起人們的注意。現場總線控制系統采用數字信號通信，并把基礎控制級直接放在工業現場，可以大大提高過程控制的實時性，減少干擾信號出現的可能性，從而在很大程度上提高控制系統的性能。因此，基于現場總線的控制系統將是未來控制系統發展的必然趨勢。 控制系統賴以存在的前提是測量系統，軟測量技術是測量工具的延伸，是對傳統測量手段的一個有力補充。軟測量是人們依靠間接知識對硬件儀表不可測量變量的估計，在硬件無法完成測量任務的情況下，軟測量技術可以在一定程度上起到替代的作用。尤其是對于產品產量、質量等關鍵性生產參數，通常硬件儀表是無法測量的，軟測量的使用可以為提高生產效益、保證產品質量提供有力的手段。軟測量技術在過程工業中已經有了比較廣泛的應用，并取得了較好的效果［1］。 現場總線控制系統為現場檢測數據的實時傳播提供了便利的條件，使軟測量技術的廣泛使用成為可能。軟測量技術與現場總線控制系統的結合，能夠充分利用現場總線和軟測量技術的優點，保證生產過程有效正確運行，給工廠企業帶來顯著的經濟效益。軟測量技術與現場總線技術的結合，是今后過程控制發展的必然趨勢。 本文討論了現場總線控制系統的總體結構，在此基礎上，闡述了軟測量技術在現場總線控制系統中的地位與實現方式，最后結合我們在實驗室建立的模型現場總線控制系統具體說明了現場總線控制系統與其中的軟測量技術是如何實現的。 1 現場總線控制系統的整體結構 現場總線控制系統是以現場總線為通信介質的計算機集成控制系統，根據CIMS（CIPS）的觀點，它可分為三個層次：管理決策級、高級控制級和基礎控制級。 ①　管理決策級包括:決策分析、市場營銷、計劃、離線優化、調度、生產管理等功能，主要指集成控制系統對這些任務提出信息服務和決策支持，包括通過歷史數據分析與挖掘提出發展目標和營銷策略，根據相應的營銷策略調整生產方案，對生產和業務信息實現集成管理，制定和落實年、季、月綜合計劃，完成生產計劃分解，根據生產的實際情況形成調度指令，組織日常均衡生產和處理異常事件，即時地指揮生產。 ②　高級控制級是系統實現穩定生產、優化操作的保證，也是人與生產過程進行交互的層面。過程監控系統接收來自現場總線智能節點中的現場狀態信息和來自決策管理層的調度信息，并利用軟測量和數據校正技術對這些數據進行完備性和一致性處理，形成過程實時數據庫，并利用來自過程實時數據庫中的數據實現操作指導、動態優化、高級控制、故障診斷和實時報警等功能。 ③　基礎控制級實現對生產過程的常規檢測和基本控制，在現場總線控制系統中由現場總線智能節點實現，包括傳感變送部分、PID調節器部分等各種功能的集成。在智能節點中， 一般包括獨立的微處理器芯片，能夠完成比較復雜的計算任務。 圖1是我們開發的完整的現場總線控制系統示意圖。 2　通用軟測量技術 在實際生產過程中，需要對產品質量與產量參數進行實時檢測和在線控制。然而在實際過程中，存在一大類變量無法用傳統的測量儀表直接檢測［2］。造成這一問題的主要原因有以下5個方面： ①　由于工藝條件限制，無法進行檢測或不允許安裝檢測儀表； ②　目前所掌握的檢測手段不完善，尚不足以完成要求的檢測任務； ③　先進的檢測工具成本過于昂貴； ④　檢測儀表造成的測量滯后使測量結果無法滿足實時性的要求； ⑤　傳統的傳感器只能夠感知某一個狀態變量，有些情況下需要對多個傳感器的測量結果進行數據融合，才能得到比較理想的結果。 軟測量技術依靠間接知識對硬件儀表不可測量的變量進行估計，在硬件無法完成測量任務的情況下，可在一定程度上起到替代的作用。軟測量技術主要包括四個方面：二次測量變量的選擇；數據處理；軟測量模型的建立；軟測量模型的在線校正。二次測量變量的選擇是指對特定的生產過程和選定的待估輸出變量，如何確定其對應的輔助過程變量；數據處理指對于輔助變量的原始測量數據，如何進行過失誤差偵破、剔除和數據校正；軟測量模型的建立指的是如何通過各種信息和數據確定過程模型；軟測量模型的在線校正則指在過程狀態發生變化時，如何進行模型自身的調整。 經過長期的理論和應用研究，我們認為軟測量方法本身具有相似之處，提出了通用軟測量技術的概念，形成了通用的產品化軟測量軟件包。軟測量技術的通用化需要著重解決的問題有兩個方面，一是建立通用的軟測量模型；二是解決針對具體生產過程的二次變量選擇問題。只有這兩個方面的問題得到解決，才能真正實現軟測量技術的通用化。 針對上述兩個問題，我們建立了一套面向數據的解決方案。在這套方法中對二次變量的選擇和軟測量模型的建立完全不依賴于過程的機理模型，而是直接使用來自生產設備和調度室的過程歷史紀錄數據，通過對這些數據進行相關分析和因子分析，得出影響待估變量的主要可測變量。然后對歷史數據進行適當聚類和整理后，構成建立軟測量模型的樣本數據。軟測量模型采用學習速度較快，逼近精度較高的RBF神經網絡，并采用正交最小二乘算法使軟測量模型可以根據具體過程自動調整神經網絡的結構，以滿足軟測量模型的通用化。 根據上述思路，我們建立了面向數據的通用軟測量軟件包，在實際生產過程中使用該軟件包時，具體工作流程如圖2所示。其中前兩步由人工針對具體的生產過程完成，后4步由軟測量軟件包完成。 3　現場總線控制系統中的軟測量技術 軟測量技術在現場總線控制系統中有兩種實現方式：一是把基于數據融合的軟測量技術固化到現場總線的智能現場節點中，實現多傳感器綜合測量單個或多個過程變量，提供軟儀表的一種“硬件”形式；二是在現場總線控制系統中專門建立軟測量節點，完成整個系統的軟測量任務。 從前面現場總線控制系統的總體結構上可以看出，軟測量技術能夠作為高級控制級的一個節點專門完成整個系統的軟測量任務。這是軟測量技術使用的一種比較方便和通用的形式。在這種方式中，現場總線控制系統中有專門的軟測量節點，軟測量系統從過程實時數據庫中得到生產過程的實時數據，根據工程師事先制訂的軟測量系統組態方案進行實時的軟測量運算，并把軟測量結果及時送到過程實時數據庫中去，以供其他任務使用。其他的過程控制、優化任務使用軟測量產生的結果，就像使用通過傳感器從現場采集到的數據一樣。在這種方式中，軟測量系統與整個系統的數據庫通信，能夠充分利用全廠范圍內的信息，保證軟測量結果的有效性。這種結合方式如圖1所示。 除了這種應用方式，軟測量還可以像“硬”儀表那樣，構成軟儀表，直接完成對特定變量的軟測量。在這種方式中，軟測量系統直接集成在現場總線控制系統的智能節點當中，出現在基礎控制級。如前所述，軟測量系統中的智能節點不像傳統的現場儀表那樣，只能完成一種功能，而是可以同時完成多種功能。軟測量系統是智能節點檢測功能的一個有力補充。帶有軟測量技術的智能節點結構如圖3所示。 圖中虛線框中為使用軟測量技術的現場總線智能節點。這種現場總線節點，與傳統的現場變送器一樣，針對某一類生產過程具有一定的通用性，并且針對不同的生產條件只需對某些參數設定進行改變，而不像傳統變送器那樣需要更換不同型號的儀表，這在現代生產越來越趨向于高柔性、小批量生產，生產過程的產品、規模、質量要求等經常發生變化的條件下，是非常重要和有效的。 事實上，由于現場總線中的智能節點在存儲容量和計算速度上有一定的局限性，所以即使在智能節點中使用軟測量技術，一般還要在現場總線控制系統中建立專門的軟測量節點，以完成整個系統的軟測量任務。 4　具體實現 在國家九五攻關項目“現場總線網絡控制系統的集成技術研究（96-749-06）”攻關過程中，我們成功地實現了基于LonWorks現場總線網絡的過程控制、優化與管理的集成化系統，該系統包括圖1中的基礎控制層和高級控制層。其中通用軟測量軟件包在高級控制層構成了軟測量節點，完成整個系統的軟測量任務［3］。 整套系統包括一個運行在PC機上的仿真模型系統，A/D和D/A轉換器，3個LonWorks節點分別為Echelon 公司的TP/FT-10、TP/FT-10F模塊和用Neuron 3150芯片自行開發的控制模塊，以及4個高級控制層節點。通信介質采用雙絞線，3個現場總線節點通過A/D和D/A與模型系統相連，以模擬現場情況，3個節點中分別運行著一套模糊控制算法，一套自整定PID控制算法和一套簡化后的軟測量系統；4個高級控制節點分別為過程實時監控節點、多變量約束控制節點、實時優化節點、軟測量節點；采用Intellution Dynamics2.0作為過程實時數據庫的平臺軟件，它帶有LonWorks適配器的接口驅動程序，可以直接與現場總線通信。通用軟測量軟件包用Visual C+　+5.0開發，可以運行在Windows95和Windows NT4.0及以上版本的操作系統上。軟件包由矩陣運算部分、RBF神經網絡部分、數據處理部分、輸入輸出接口部分、組態軟件和演示部分構成。各個部分由系統調度模塊統一進行調度,形成一個有機的整體。 在實驗室建成的現場總線控制系統中，以石家莊煉油廠一聯合車間大型催化裂化裝置（FCCU）為原型，進行了一定簡化后形成了現場生產過程仿真模型系統。其中的軟測量系統使用我們開發的通用軟測量軟件包，并應用于1998年5月份在石家莊煉油廠投運時的現場采集數據。 FCCU裝置的主要產品為穩定汽油、輕柴油和液化氣（液態烴）,它們的收率是重要的產量指標，粗汽油的干點、輕柴油的凝固點和穩定汽油的飽和蒸氣壓是需要估計的重要質量指標。 對FCCU的生產工藝進行分析,與上述待估變量有關的主要測量變量集由以下一些變量組成:反應再生系統中原料油的進料流量、回煉油流量及催化反應溫度，主分餾塔的塔頂溫度、輕柴油抽出溫度、塔頂冷回流量、塔頂冷回流溫度、塔頂循環量、頂循抽出溫度、頂循返塔溫度、19層汽相、一中回循環量、一中循環抽出溫度、一中循環返塔溫度，穩定塔的塔底溫度、塔頂壓力、進料流量、進料溫度、再沸汽的返塔溫度、塔頂溫度。 把上述信息通過軟測量系統的人機接口組態界面輸入軟測量系統，系統通過對歷史數據進行相關分析和因子分析，確定采用4個軟測量模塊：收率模塊、干點模塊、凝固點模塊和蒸氣壓模塊，每個模塊對應一定的輔助變量，用這些變量的歷史數據建立RBF神經網絡軟測量模型，根據設置的采樣周期從現場總線數據庫中獲取輔助變量測量值，實時估計待估變量。 這套系統曾在國家九五攻關項目“大型催化裂化裝置多變量約束控制與優化”的實施過程中配合多變量約束控制在石家莊煉油廠催化裂化裝置上獲得了成功的應用，取得了較大的經濟效益，已于1998年10月通過國家教育部的鑒定。 5　結束語 軟測量技術的通用化及其在現場總線控制系統中的應用，使現場總線控制系統具有大大優于傳統控制系統的特點。進一步的研究目標是如何形成全廠級的現場總線控制系統，把決策管理級的任務集成到現場總線控制系統中來，從而更加充分地利用方便的信息通信技術和軟測量技術提供的完備現場狀態數據。 參考文獻 1 于靜江,周春暉.過程控制中的軟測量技術. 控制理論與應用,1996,13（2）:137～144 2 Gerg Martin.Consider Soft Sensors.Chemical Engineering Progress, 1997:66～70 3 邵惠鶴等.現場總線網絡控制系統的集成技術研究.國家九五攻關項目技術報告,1999