無模型多變量控制（XMC）旨在解決多變量控制難題，而無需詳細模型或嵌入式優化器。

“基于模型的多變量控制”應用已經有很長時間，以至于許多工程師都沒有意識到，現在無需在模型上付出工作，就可以擁有多變量控制。

無模型多變量控制（XMC）并不是對多變量控制方法的“顛覆”，它代表了對基本原理的回歸。無模型多變量控制以更簡單、更可靠的方式解決了多變量控制問題，而無需使用詳細的模型或在線優化器。

在傳統的基于模型的多變量控制中，與模型有關的活動占工程和維護成本的90％或更多，但是幾乎所有的可靠性和性能問題都是因為模型質量差，幾乎沒有理由期望這種情況會改變。

如今，大多數高級過程控制資源都被用于支持已經存在的應用程序，而不是支持新的應用程序。這使得許多高級過程控制需求未得到滿足，機會沒有被抓住，因此問題也就沒有得到解決。無模型多變量控制提供了擺脫這種不可持續困境的途徑。

無模型多變量控制的原理

以前，運營團隊管理受到過程限制條件需要手動優化運營活動，而無模型多變量控制（XMC）則將這些工作實現自動化，且無需詳細的模型或在線優化器。重要的過程限制條件、主要手柄的控制、驅動器優化和安全移動大小等，不再是從模型細節中才能獲得的秘密。它們已成為運營團隊成員的基本知識（圖1）：

無模型多變量控制（XMC）使運營團隊，將以前需要手動執行的多變量約束控制和優化方式實現自動化。值得注意的是，這種方法不需要詳細的模型或嵌入式優化器。無模型多變量控制在內部使用獲得專利的速率預測控制（RPC）。圖片提供：APCPerformance

?在其它常規的多變量控制矩陣中捕獲的重要約束、相關手柄、優化目標和增益方向（不是詳細的模型），這對于無模型多變量控制來說足以確定每個控制手柄的正確移動方向。

?無模型多變量控制根據既定的安全運營規范（也稱為“過程速度限制”），為每個手柄實施預先設計的移動速率。

?無模型多變量控制監視實際正在運行的過程響應，而不是昨天或去年的響應，并使用速率預測控制（RPC）（一種最新的、獲得專利的單環控制算法），進行進一步的移動速率調整，以預測性地減少移動。

從歷史上看，手動多變量控制的質量取決于時間、主動性和不同運行人員的專業水平。而及時性和一致性是自動化的基石，這些都是無模型多變量控制的優勢。 

使用速率預測控制

基于自動驗證的手動控制方法，并結合重要的過程控制原理和智能概念。速率預測控制的基礎是將傳統的成熟的手動控制方法自動化，并結合重要的過程控制原則和智慧。

速率預測控制產生的是單回路解決方案，而無模型多變量控制是多變量控制解決方案，它在內部使用速率預測控制。因此速率預測控制的所有優點也適用于無模型多變量控制。

與傳統的比例-積分-微分（PID）相比，速率預測控制具有許多顯著優勢，它對PID替代的需求低，而對多變量控制替代的需求卻很高，它的最大優勢可能是在采用無模型多變量控制的環境中，帶來如下好處：

?反應靈敏且穩定的性能；

?變量逐漸接近目標值時，進行預測漸縮以避免不必要的過沖或波動；

?預先選擇的移動速度（或“過程速度限制”），在多變量控制中可能特別重要，因為在該過程中可能會移動多個關鍵手柄；

?強健的反饋控制特性，因此無論干擾源如何或“模型如何匹配”，它都會采取適當措施。 

“無模型”是什么意思？

無模型控制意味著反饋控制。所有過程控制本質上都是反饋或前饋。前饋控制需要模型，這些模型用于預測和采取前饋行動。反饋則響應正在進行的偏差，并且必須有合理的方法來響應，例如PID或速率預測控制。

因此，基于模型與前饋同義。無模型是反饋的代名詞。大多數控制工程師都很欣賞前饋的潛力（無縫地消除干擾），但是歷史經驗以及現代的多變量經驗表明，最好像無模型多變量控制那樣有選擇地使用前饋，而不是像模型預測控制那樣大量使用。無模型也意味著自適應，這意味著隨著過程響應的變化（在短期和長期基礎上，它們通常會發生變化），控制算法會自動進行補償。自適應控制始終是過程控制的主要目標。在當代，工業界一直在嘗試通過自動調整來實現回路自適應控制，但是在很大程度上卻沒有成功，并且在更復雜的多變量基礎上嘗試進行相同的事情，例如自適應建模。值得注意的是，速率預測控制擁有無數過程控制專利中唯一具有固有適應性的專利。

此外，無模型控制意味著控制不基于模型。因此，通過使用無模型控制可以減少或完全消除與模型相關的活動，包括工廠測試、模型標識和模型維護。 

更先進的過程控制

無模型多變量控制的可行性為過程工業提供了一種新的多變量控制范例，該范例更經濟、敏捷、具有更大的可擴展性、更可靠，并且可以更好地滿足現代過程工業日益靈活的日常運營需求。它基于定性模型，沒有嵌入式優化器，并結合了傳統的反饋和手動控制原理。表1將當今基于模型的多變量控制范例與新興的無模型范例進行了比較。

表1：基于模型的多變量控制模式與無模型模式的比較

在運營設施中，多變量控制應用程序的規模往往大小不一，從幾個變量到幾十個變量不等，因此較小占地面積的解決方案可以在兩個方面帶來好處。在占用空間較大的傳統應用中，它可以為其提供可擴展的工具。在很多行業中，它還可以為那些維護負擔較重的老舊應用程序，提供替代的新設計策略。

在無模型多變量控制尚未獲得完全應用的情況下，過程行業可以考慮將其作為一種備案方案，并從中受益。它應被視為一條有望克服現有模式的重要資產和資源，并幫助制造企業開發出敏捷、可持續的先進過程控制解決方案的途徑。 

關鍵概念：

■無模型多變量控制旨在解決高級控制問題，而無需詳細模型或在線優化器。

■速率預測控制與無模型多變量控制一起設計，具有相同的好處。

■無模型多變量控制可以使現代過程行業受益。

思考一下：

無模型多變量控制可以為您的行業或現場設施提供哪些幫助？

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