一、 绪论
TDI的生产装置主体部分是从国外引进的。采用的是集散控制为主，常规仪表控制为辅的自控方案。其控制手段已经达到八十年代国际先进水平。
集散控制系统是在总结了长期以来使用常规模拟仪表的局限性和数字计算机集中控制带来的致命弊端，有机巧妙地把常规模拟仪表、工业控制计算机、顺序控制装置和过程输入装置结合起来，成功地结合为“4C”技术，即Computer（计算机）、Control（系统控制论）、Commnication（数据通讯技术）、Conversation（人机对话技术）。故集散控制系统具有安全可靠性高、控制方式丰富且组态灵活方便、控制精度高等优点。
尽管集散控制系统是以工业控制计算机为控制核心，但其调控手段仍是采用PID调解。PID调节是通过闭环负反馈来实现的，如图1—1。
图1—1 PID调节系统方框图
PID调节由于其算法简单，调整方便，且鲁棒性强，因而在工业生产过程控制中得到广泛应用。但应当指出，闭环控制系统有比较明显的局限性和自身的不足。例如在数个贿赂构成的回路的控制系统中，各控制回路往往各自为阵，其中一个出现问题，其中一个出现问题，就会影响另外几个回路甚至整个系统。
二、 TDI碱液配制装置
TDI碱液配制装置的配制的浓度为5%的NaOH（以下简称用碱），主要用于DNT的二级洗涤，其目的是为了皂化硝基甲酚，使其成为水溶性的物质而水洗除去。用碱浓度应控制在4~6%范围内。若碱液浓度过高，则使DNT皂化，产生皂化影响分离；若碱液浓度过低，则使生产成本过高，起始调节时间增加，导致少量酸和酚带入氰化反应器，使催化剂中毒死亡，设备的腐蚀也会加剧。
TDI碱洗装置PI图见2—1（见TDI工程设计图，原图号629173），其中碱液配制装置控制系统
如图2—2，对应的控制方框图如图2—3。
图2—2 碱液配制调节系统
图2—3 碱液配制控制方框图
其控制思想是，假设碱槽内的碱液（以下简称配碱）的浓度为32%不变。根据溶液浓度计算公式（式2—1），算出配碱与水的重量比，然后用此重量比控制用碱与水的流量比。
其中：C —溶液的重量百分比浓度
M质—溶液中溶质的重量
M剂—溶液中溶剂的重量
若用浓度为32%的碱液和水配碱配制5%浓度的碱液，根据式2—1，可以得知浓度为32%的碱液与水的重量比为1:5.4，因此它们的混和配制流量比亦为1:5.4。若设定碱液流量为FNaOH，则水流量FH2O为5.4FNaOH。如果工况正常，两个调节回路调控稳定，那么配置浓度为5%的碱液效果应当是比较理想的。
然而，在实际生产中，工况条件不可能一成不变，两个回路也因为各自的干扰信号的影响而随时调整阀门开度。这样，原先理想状态的碱液浓度就会偏离控制范围。
如何解决这一问题呢？
首先，调节阀的流量特性（见图2—4）表明，阀门的开度信号（L）与阀门的流量（Q）并不一定成变化。
1.直线型。直线流量特性在小信号时（当阀门为小开度）时调节作用太强，而在大信号时调节作用有太弱，所以不利于调节系统的正常运行，故在大多数场合不采用此种特性的阀门。
2.对数型。对数流量特性在同样行程（即阀门开度）变化时，流量变化随行程增大而增大。这样，行程小时，流量变化亦小，流量变化亦小，调节平稳缓和；流量大诗，流量变化也大，调节灵敏有效。因此，这种特性的调节阀时自动化系统的首选品种。
3.快开型。快开流量特性在小开度时，流量已很大，随着开度的增大和快就达到最大流量，开度再增大时，流量几乎不变，失去调节作用，故自控系统中很少采用。
TDI配碱装置采用对数型调节阀。
首先，当碱液流量变化时，配碱与水的流量也相应变化。根据图2—4中对数型阀门特性，阀门的开度预流量并不满足比例关系。因此，对配碱的与水的比例调控不能同时满足用碱和水流量之要求的。
其次，配碱浓度的变化也将影响用碱的浓度。如果配碱与水的重量比为1:5.4，当配碱的浓度变化时，用碱的浓度也随之变化，其变化量的关系见表2—1：
表2—1 配碱与用碱浓度对应表（配碱—水重量比为1:54）
配碱浓度（%）（重量百分比）
用碱浓度（%）（重量百分比）
25
3.9
30
4.7
32
5.0
35
5.5
38
6.1
由表2—1可以看到，如果要得到浓度为4～6的用碱，配碱的浓度必须控制在26～37%的范围里。但事实上，配碱浓度波动很大，远远超过了26～37%的允许控制范围。
其三，配碱流量调节回路和水流量调节回路中的任何一路出现问题，都会影响用碱回路中的碱液浓度。
三、 TDI碱液配制的控制方案
TDI的现行控制方案存在这种缺陷，其问题就在于它是把配碱浓度理想化，并把控制稳定的条件建立在工况稳定的基础上，如前文所述，配碱的浓度不可能一成不变，工况条件也不可能始终保持理想状态。
要获得浓度标准合格的碱液，就必须对原来的控制进行改进。解决的方案有两个：
1.增加一个碱液高位槽，使碱液的浓度相对稳定；
2.改变控制方法。
前者需要增加设备，改变管道走向，且投资相对较大；后者技术含量高，无需改变管道走向，且投资相对较小。
其实，我们的控制目的是要稳定用碱的浓度，那么只要把控制对象改为用碱的浓度，问题就迎刃而解了。由于液体的浓度与PH值无对应关系，所以不能用PH计来检测碱液的浓度。如果能找出碱液浓度与比重之间的关系，则可以通过对比中的控制达到对浓度进行控制的目的。
经统计，我们得到了NaOH浓度—比重对应关系，见表3—1：
表3—1 NaOH浓度—比重对应表
浓度（%）
比重（kg/ M3）
4
1.042
5
1.055
6
1.065
由表3—1可知，若要把碱液浓度控制在5±1%之范围内，只需把比重控制在1.055±0.010kg/ M3的范围内即可。
根据碱液配制原调节系统，我们可以进行一下修改，如图3—1，其对应的控制系统方框如图3—2。
图3—1 碱液配制调节系统
图3—2 碱液配制控制方框图
控制方法简述：
1.当用碱浓度增加时，则增加水的流量，并减少配碱流量；反之，如用碱浓度减低，则水和配碱的流量亦反之；
2.当用碱流量增加时，配碱与水的流量应增加；用碱量减少，则配碱和水的流量亦相应减少。
从上述方案中得知：
1.当用碱液浓度变化时，用碱浓度（比重）与水的流量调节量成正比，与配碱的流量调节量成反比，也就水与配碱的调节量的增量方向相反；
2.当用碱的流量变化时，用碱的流量与水的流量调节量成正比，与配碱的流量调节量亦成正比，也就是水和配碱的调节量的增量方向相同。
综上所述，第一种情况，水与配碱调节增量方向相反；第二种情况，水与配碱调节增量方向相同。当两种情况同时出现时，系统将如何调节呢？
这种控制系统，由于难以建立数学模型，故难以采用经典的控制方法。那么，采用什么控制方案呢？根据系统的控制要求和控制水平，我以为采用智能控制系统比较合适。
四、 智能控制系统
从1932年奈奎斯特（H.Nyquist）发表反馈放大器稳定性论文以来，控制理论学科已经走过了六十多年的历程，自动化技术经历了开环、闭环、最优、随机、自适应和学习控制等阶段。由于航天技术、信息技术和工业技术的革命，要求控制理论能解决更加复杂的系统控制问题，提供更为有效的控制策略。这些问题既有系统行为和特性上的复杂性，也有不确定性导致的复杂性，更有系统多模式集成和控制策略方面的复杂性。对于具有这些复杂性的系统，以单纯数学工具为基础的控制理论就显得无能为力了。这样，智能控制系统便应运而生了。
在生产实践中，许多复杂的生产过程难以建立数学模型，从而难以实现目标控制。熟练的操作人员或技术人员却操作自如，可以获得满意的控制效果。而这些操作人员或技术专家的经验和之势若能和控制理论结合，则将使控制理论解决复杂问题有一个突破的进展。事实上，计算机控制技术的发展为智能控制提供了一个有效的工具。计算机在处理图像、符号逻辑、模糊信息、知识和经验等方面的功能，完全可以承担起熟练的操作人员和技术专家知识经验、操作方法诸生产过程的操作和控制，使之达到或超过人的操作水平。
智能控制系统是由被控制对象和仿人控制器组成的负反馈璧还控制系统，其结构筐图如图4—1所示。若设想把人的经验和知识赋予控制器，这种控制器就是仿人控制器（或智能控制器）。
问题在于如何设计智能控制器。这就涉及到如何表示和获取人的经验和知识，并将其送入计算机，既解决计算机如何根据的人经验和知识控制包括知识库和推理机。
首先要解决的问题是知识库的建立。通常人们把人们的知识和经验表达成计算机能够识别、理解和执行的语言，即使是和规则。然后把这些事实和规则送入计算机，建立一个软件模块，这就是人们所成的知识库。接着对知识库内容进行删除、修改和精炼，使这个知识库真正代表人对生产过程控制的最佳方案。
1.事实。一般指的是自动系统原始数据、中间运行状态和中间结果，以及性能指标等，如设定值、被调量、偏差、偏差变化率、超调量、过渡时间、振荡次数、系统参数等。
2.规则。它一般采用产生式规则，用下列形式表示：
TF(Congition) THEN(Action)
中：
条件
行动
IF
前提
THEN
结论
证据
操作
这种产生式规则表示清楚，符合人们对系统的操作思维。
其次要有一个符合人类思维的推理机。推理机实质上是一个知识控制软件模块。它根据系统当前的运行状态，选择一条事实，在知识库中从上到下搜索可用规则，若用这条事实和知识库中某条规则（一般在左部）匹配成功，则执行该规则的右部，即“行动”。例如选择事实“温度偏差e=0.5”知识库中有一条规则为“If e=0.5，THEN u=1”与之匹配成功，则执行规则右部u=1，计算机立即发出当前控制策略 u=1，“开冷水阀门”。
在建立了知识库和推理机以后，着重解决的问题是知识的获取。要解决这一问题，首先要知识的表示问题。
目前，知识的获取有三种形式。其一是知识工程师把知识编为程序送入计算知识库，成为人工知识获取；其二是通过智能编程器使用有知识的专家直接和智能系统打交道，有智能编程器直接生成知识库，称为半自动知识获取；其三是计算机直接从书本、事例和专家等环境获取所需的知识并送入知识库，从而不断精炼知识库，称为自动知识获取，这种自动知识获取也成为机器学习。知识获取过程可用图4-2表示。
人类专家具有高效率地求解复杂问题的能力，除了他们拥有大量知识以外，还体现在他们选择知识和应用知识解决问题的过程。推理就是运用知识解决问题的过程。它实际是控制整个系统运动的一组程序，根据知识库中知识和已有数据，按一定推理方法去解决当前的问题。
从问题的已有事实出发，不断发现新事物和事实，直到得出问题的结论，这是一种正向推理。其思想是：从问题所有可能的初始证据（事实）开始，通过匹配每一条元知识为前提，识别所有可用知识，形成一个可用知识集（也称冲突集），然后以某种冲突求解方式，在冲突中选取一条知识并使用，这条知识的使用会得到一条新事实，新事实和原有事实有引起了知识库中新知识的匹配，从而继续问题的求解，直到求解达到某一种状态。其求解推算方法如图4-3。
此外，还有反向推理（或称目标驱动）、正反向推理和不精确推理等。
五、 TDI碱液配置的智能控制方案
根据前文所述的碱液配制改进方案方框图（见图3-2），加上智能控制系统。我们可以得到TDI碱液配制的智能控制系统方框图，如图5-1。
根据这个控制系统图，我们作出相应的控制系统流程图，如图5-2：
图中，①是信号采集，d、q分别是用碱的比重（对应于浓度）和流量，△d和△q分别是比重和流量的控制偏差值，是PID控制的必要参数（变量）。
②是浓度优先控制子程序，设计思想是，当用碱比重（对应于浓度）和流量存在偏差需要调节时，以浓度调解为优先，其子程序框图见图5-3。当|△d|在0～0.005范围内，为理想控制范围，Cn=C1(0.8≤C1≤1)，Cn为流量调节系数，系数越大，流量调节的比例也越大；|△d|在0.005～0.01范围内，为浓度允许控制范围内，Cn=C2(0.4≤C2≤0.8)；|△d|大于0.01，超出了浓度允许控制范围，用碱的流量偏差基本上忽略，Cn=C3(C3≤0.4)。Cn采用图4-3所示的正向推算法求得。
③实际上是加法器，分别求得△e1（水流量调节偏差）、△en（用碱流量偏差）、△e2（配碱流量偏差）。
④为调节部分，可调用计算机内现成的PID调节程序对△e1、△e2和△en分别进行运算，求出相应的输出控制值Y1、Y2和Yn去控制水、配碱和用碱流量。
六、 结束语
TDI碱液配制装置工艺虽不是很复杂，但控制要求较高，且系统的惯性很大。采用原控制方案时，一个控制参数的改变，往往要等一个小时才能知道控制结果。若采用智能控制系统，首先是把控制条件改为控制目的，使控制更为直接；其次，大大减小了系统的惯性，加快调节速度；带三，在保证用碱浓度的基础上，增加了用碱流量的控制，有利于今后连续、稳定的生产运行。
七、 参考文献
1.《化工仪表及自动化》厉玉鸣主编，北京·化学工业出版社（1981）
2.《检测与转换技术》常健生主编，北京·机械工业出版社（1989）
3.《甲苯二异氰酸酯合成工艺》吴松化工厂编，上海·吴淞化工厂（199）
4.《智能控制》蔡自兴编著，北京·电子工业出版社（1990）
5.《智能控制系统及其应用》王顺晃、舒迪编著，北京·机械工业出版社（1990）
