1 引言(Introduction)
隨著石化工業的發展及市場競爭的日益激烈，石化企業為了提升整體效益，不斷尋求自動化整體解決方案。以關鍵流程工藝和核心裝置的模擬與優化技術為核心的“智能工廠”技術漸成研究熱點，并形成了以物流、資金流、信息流集成優化為目標，以企業資源計劃系統(Enterprise Resources Planning，ERP)、生產執行系統(Manufacturing Execution Sys—tern，MES)和生產過程控制系統(Process ControlSystem，PCS)三層應用系統緊密結合的流程工業綜合自動化整體解決方案。國內外軟件商已經將“智能工廠”概念與ERP、MES、PCS層的應用軟件捆綁，逐步在鋼鐵、石化企業應用。
著名的軟件有AspenTech的模塊化應用軟件和實時數據庫、Simulation Science公司的PRO—II軟件、Wonderware的Plant Intelligence Solution等，國內科研院校也陸續開發出了一批過程系統仿真培訓軟件平臺�，F有的仿真軟件系統主要提供石化企業生產裝置級的動態和穩態模型，其產品定位針對石化裝置的設計、開車運行、日常操作管理及員工培訓等。而與流程工業綜合自動化整體解決方案相對應的企業級的模擬軟件系統還沒有成熟的應用。同時，國內外流程工業企業在實踐中發現，“智能工廠”綜合自動化系統的建設、開發和運行維護，需要一大批掌握生產工藝技術、控制技術和信息技術的復合型人才，對人才培養和專業技術人員培訓提出了新的要求。目前的生產裝置級模型系統和以過程控制系統的模擬為主的仿真培訓器已無法滿足全部需求。
浙江大學工業控制技術國家重點實驗室開發的流程工業智能工廠實驗系統，將仿真培訓器的概念全面擴展，不同于純數字仿真的模擬系統，采用物理模擬和數字仿真相結合的形式，建立了石化工業生產過程模型庫、生產實時數據庫和生產管理數據庫，構建過程控制系統(PCS)和生產執行系統(MES)的集成化實驗仿真平臺。
2 智能工廠實驗室的原理與組成(Principle and constitution of intelligent plant experi—mental system)
智能工廠實驗室的設計目標在于建設企業級的智能工廠模擬實驗系統，模擬實際流程工業企業的生嚴過程控制和生產管理過程，為綜合自動化系統的相關理論研究、關鍵技術開發和高素質專門人才培養，提拱刨新研究平臺、軟件測試平臺和教學實踐平臺。
智能工廠仿真系統必須具備真實性、精確性、穩定性、多功能性、易操作性和易維護性，其基本組成包括過程模型庫、優化算法庫、物理實驗裝置、仿真計算平臺、PCS仿真實驗平臺、數據集成平臺和MES系統應用平臺，如圖1所示。
圖1 智能工廠實驗系統原理結構圖
首先以實際工業生產過程的工藝機理為原型，建立過程模型庫、算法庫和部分物理模擬裝置。然后以實際工業生產過程的運行數據為初始值和邊界條件，仿真計算平臺調用模型庫和算法庫，計算生成生產過程的運行數據，結合物理模擬裝置的運行數據，形成實際工業生產過程的動態模擬系統。PCS實驗平臺、數據集成平臺(由實時數據庫和關系數據庫組成)和MES系統應用平臺則以生產過程的動態模擬系統為對象，進行信息集成、過程控制和生產管理。
因此，智能工廠實驗室系統是一個集成的、綜合的、可模擬運行流程工業生產過程的軟件系統，它利用系統建模、仿真和優化技術，在高性能計算機及高速網絡通訊的支持下，通過內建的模型和算法來模擬現實流程工業企業產品加工過程和生產經營管理活動，以過程信息模型為核心，連接實時數據庫和關系數據庫，對生產過程進行實時監視、控制、診斷、過程模擬和參數優化，并在生產執行層進行物料平衡 、生產計劃、調度排產、生產統計和成本考核等。
3 智能工廠實驗系統的功能模塊(Functional modules of intelligent plant experimental system)
3.1 過程模型庫
建立一個包含生產模型、產品模型、工藝模型、材料物性模型的流程工業模型庫，如圖2所示，它是智能工廠生產系統的核心和基礎。
圖2 流程工業企業生產過程模型
1)生產模型
用于描述生產過程的生產能力、生產特性及系統的動態行為和狀態，為生產系統的產品設計提供可行的方案，同時在已知系統狀態和需求特性的基礎上預測產品生產過程。本實驗系統建立了煉油企業的物流模型、公用工程模型和主要生產裝置的靜態投入產出模型，可以在給定的加工方案下計算生產裝置的側線產量、質量和成本消耗。
2)產品模型
在產品設計、制造的各個階段，能夠動態地描述產品的屬性變化情況，從而將產品在加工過程中的全部活動融為一體。本實驗系統建立了基于原油評價數據庫的生產計劃模型。
3)工藝模型
將工藝參數與影響生產能力的產品屬性聯系起來。本實驗系統建立了煉油工業的連續重整和精餾塔等生產裝置白 動態仿真模型以及壓縮機、油品體罐等關鍵工藝設備的機理仿真模型。
4)材料物性模型
流程工業的生產加工中大量存在著各種化學和物理的變化，這些變化的機理是與被加工材料的物理化學性員緊密相關的。本系統建立了有煉油企業原油評價數據庫和連續重整生產過程相關的物性數據庫。
5)產品供需模型
描述生產企業資源需求和產品銷售之問的靜態和動態關系。
3.2 算法庫
由仿真算法庫、優化算法庫、過程控制算法庫、輔助算法庫和專家知識庫組成，這是關系到智能工廠實驗系統性能的重要模塊。
1)仿真算法庫
在模型庫的基礎上，智能工廠實驗系統運用計算機仿真算法模擬現實生產運行狀況，測試產品設計與生產運行控制方案的可行性和優劣程度。
2)過程控制算法庫
在過程模型算法庫和仿真算法庫基礎上，智能工廠實驗系統可從過程控制算法庫中選用不同控制算法構成控制方案，分析其對生產過程的穩定性、安全性和效率的影響，從而選出最佳控制方案。主要包括預測控制算法、自適應控制算法、魯棒控制算法、智能控制算法等。
3)優化算法庫
智能工廠實驗系統運用優化算法庫，產生流程工業企業在產品開發-工程設計-生產制造各個階段的操作和運行優化決策。主要包括產品設計的優化、工藝設計及工程設計的優化、生產流程的優化、生產計劃優化、生產調度優化和生產過程優化控制等優化命題及其對應的求解算法。
4)輔助算法庫
輔助算法庫提供智能工廠生產系統運行所需的各種通用算法，如數據挖掘、隨機過程分析、數據可視化等。
5)專家知識庫
專家知識庫采用知識工程方法對大量的工程與管理經驗和知識加以有效整理和組織。這些經驗和知識主要包括產品設計知識、工藝設計及工程設計知識、生產流程知識、生產運行控制及管理知識等。
3.3 物理實驗裝置
生產裝置的物理模擬具有很強的直觀性和寫實性，是實驗平臺的重要組成部分。在本實驗系統中設計的實驗裝置提取了流程工業中典型物流儲存和輸送裝置的特性，采取開放式的軟硬件設計理念，通過閥門和信號切換可以方便地組成多種生產流程模型，便于靈活構建多種實驗方案。
3.4 仿真計算平臺
通過網絡化的人譏交互，仿真計 算平臺可以對模型庫和算法庫的資源進行組態，將工廠的實際運行狀態設置為仿真計算的初始和邊界條件。然后，調用模型庫、仿真算法庫、優化算法庫和物理實驗裝置的采樣數據，進行協同計算，真實地再現工廠實際生產過程運行狀況，為PCS實驗平臺產生工廠運行數據，并實時響應PCS實驗平臺發出的控制信號。
3.5 PCS實驗平臺
采用真實的儀表、數據采集系統、PLC和DCS(集散控制系統)構建控制系統，對混合仿真模擬系統進行測量、控制和數據采集，真實地再現工廠實際過程控制系統的配置和操作。
1)儀表測量過程：對仿真計算輸出值的儀表測量采用計算機模擬方法，每個測量點均需定義儀表，設置儀表精度，自動產生帶儀表測量誤差的儀表測量值。
2)數據采集系統：選擇性地采用OPC、DDE、OLE、TCP／IP、IPS／SPX等多種網絡和數據通訊協議接口設備，實現企業實際數據集成環境的物理模擬。
3)DCS系統：DCS上的AD／DA卡可以與物理液位系統的流量、液位變送器和執行機構等相連，實現液位系統的常規控制和先進控制；計算機模擬的儀表測量值，本系統提供了兩種方案，可以通過DA卡輸入DCS，也可以通過網絡通訊方式輸入DCS。
4)先進控制服務器：商業化的先進控制軟件一般在先進控制服務器上運行，本系統設計了多種工程實踐中常見的先進控制服務器接口工作方式，是PCS實驗平臺重要組成部分。
3.6 數據集成平臺
智能工廠實驗系統的數據集成平臺是一個建立在網絡環境下的數據庫集成環境，一個包括實時數據庫、關系數據庫和兩級數據庫系統數據的Web應用開發工具。
1)實時數據庫系統平臺
實時數據庫系統可根據需要組態生成各種實時數據源，提供各種實時數據采集、監測、控制軟件及硬件系統接口的測試環境，提供數據庫的數據集成、組態測試環境，提供各種實時數據庫應用軟件的仿真和測試環境。目前實時數據庫監控軟件平臺已成為MES層和PCS層接口與信息界面事實上的標準配置，實時數據庫監控軟件平臺可以實現企業網絡環境下的實時數據采集、實時流程查看、實時趨勢瀏覽、報警記錄與查看、開關量變化記錄與查看、報表數據存貯、歷史趨勢存貯與查看、生產過程報表生成、生產統計報表生成、標準ODBC／SQL過程數據接口等功能，從而實現企業過程控制系統與信息系統的網絡集成、綜合管理。
2)綜合集成軟件平臺(關系數據庫)
綜合集成軟件平臺通過對模擬生產過程數據的集成、加工處理，提煉出真正對經營決策有用的數據。
在企業信息系統綜合集成中，對各類信息系統中永久數據的操縱與維護，稱為系統數據管理。系統中每個信息系統都有其自身的數據管理模塊，它們可以看作是系統數據管理的子集，同時要提供與永久數據集之間的接口。系統數據管理可在各類信息系統內完成永久數據的創立、更新和查詢等系統操作，也可以完成數據訪問權限、完整性約束規則的建立和維護等。為了使信息資源共享、信息交換具有良好的操縱性，對系統數據采用標準化管理，包括系統數據參考模型、接口標準以及遠程訪問標準等。
3.7 MES系統應用平臺
根據圖1，在數據集成平臺的支持下，智能工廠企業級模型及其運行數據的集成環境已經具備，可以為全廠級的優化運行提供研究、仿真和測試平臺。具體包括：
1)優化計劃：根據原料、產品的價格因素以及裝置的處理能力，合理安排年處理量、月處理量。同時，考慮原料的特性和全廠裝置的情況，安排優化、合理的原料處理方案。在智能工廠的支持下，可以預先比較不同的生產方案的產出、效益情況，從而進行不同生產方案的比較。更進一步，在原料屬性數據庫以及產品市場信息的支撐下，智能工廠將支持生產方案的優化，即在全廠生產模擬的基礎上，優化選取各個裝置的原料處理方案。
2)優化調度：指改變各裝置間的物流分配和生產裝置的工作點來實現主產品、副產品、廢品、成品、半成品和回流物等的調度。在智能工廠提供的裝置動態模型以及模型間詳細的連接信息的支持下，可以實現調度方案的優化選擇。
3)數據協調：通過對原料進廠、物料流動、庫存容量、產品出廠等過程進行連續的跟蹤記錄，找出并解決此過程中物料、能耗不平衡的問題，實現全廠生產過程的物料平衡。
4)優化采購、銷售：通過智能工廠可以準確預知給定時間段后的原料以及產品的庫存情況，從而有效地對采購和銷售進行指導。
本平臺還可以支持儲運、庫存、銷售的實時計量和質量監測管理系統、設備故障診斷系統等的研究與軟件的開發和測試。
4 智能工廠實驗系統的應用(Applications of intelligent plant experimental system)
智能工廠實驗室具有強大的應用功能，如圖3所示，其中的教學實踐平臺，將面向研究生和本科生開放實驗，提供自然直觀的系統仿真實驗框架，并充分利用多媒體技術，實現可視化仿真，創造人機和諧的仿真環境，最終達到網絡開放實驗和資源共享。同時也可與相關自動化企業聯合進行產業化方面的合作研究。
圖3 智能工廠實驗系統的應用功能
4.1 教學實踐功能
由于流程工業過程的高度非線性、過程強耦合性、固有的大時滯性及操作的連續安全性要求，利用生產過程的仿真平臺進行實踐教學研究是一種非常有效的手段。學生可以在仿真實驗平臺上隨時進行工廠生產系統的仿真操作，并且可以根據自己的需要更改生產流程和操作參數，進行各種生產操作環境的模擬研究，滿足高層次人才培養的實踐教學需求。
在此實驗平臺上可以進行基礎控制理論的仿真研究，先進控制軟件的開發和測試評估，實時數據集成和實時數據庫的測試評估，企業物流、能量流和設備狀態數據模型的建模開發等實驗。具體可以進行以下實驗內容：
1)在物理實驗裝置上模擬“液位一流量”多變量系統的各個干擾通道和調節通道特性。模擬液位、流量控制，進行液位單回路控制、液位串級控制、流量單回路控制和液位雙輸人雙輸出解耦控制等控制工程實驗。
2)在物理實驗裝置上模擬流程工業企業液體物料的儲存和輸送過程，與仿真模型庫結合，可以建立煉油廠油罐區油品移動混合模擬系統，支持罐區管理系統和生產調度系統仿真實驗。
3)與仿真模型庫結合，將物理實驗裝置上各水槽定義為煉油廠儲存不同油品的儲油罐，可以建立煉油廠油品調合模擬系統，進行油品在線調合過程控制實驗。
4)與仿真模型庫結合，可以建立多精餾塔系的動態混合模擬系統，開展各種多變量先進控制算法的實驗研究，如預測控制、模糊控制、魯棒控制、無模型神經控制等復雜控制的算法、系統設計、參數整定與仿真等。
4.2 科研創新功能
如圖3所示，智能工廠實驗系統可以為促進科研和技術創新提供先進的研究和測試平臺，支持企業級生產操作模擬，先進控制軟件、MES應用軟件的研究、開發和測試。
1)利用智能工廠模擬生產系統，在產品開發階段可以減少中試層次及試驗量，加速產品上市過程；在工程設計階段可加速篩選各種替代流程方案，迅速確定物料及能量衡算；在生產中可模擬診斷生產裝置不正常運行工況，優化操作參數，合理配置生產資源，節能降耗；也可以標定生產流程各部位的能力，找出“瓶頸”位置及提出增產方案。
2)提供MES應用軟件的開發、測試平臺。支持包括物料平衡、能量平衡的數據校正系統，企業計量管理系統，儲運庫存銷售的實時計量監測系統，質量監測管理系統及設備故障診斷系統等的研究、軟件開發和軟件測試。
3)提供實時數據集成和實時數據庫軟件的測試平臺，根據需要組態生成各種實時數據源，提供各種實時數據采集、監測、控制軟件及硬件系統接口的測試環境，提供數據庫的數據集成、組態測試環境，提供各種實時數據庫應用軟件的仿真和測試環境。
4)利用關鍵工藝過程仿真模型，組態構成DCS閉環控制系統、儀表控制系統、遠程網絡控制系統，模擬各種不同的工藝操作條件和數據集成環境，為先進控制軟件提供逼近工程實際的測試環境。對各種優化控制策略的性能進行評估和比較。全面考察上游裝置發生各種擾動以及裝置參數發生變化后單個回路或多個回路的控制器是否穩定，性能是否惡化，從而指導控制器的設計和綜合。
5 結論(Conclusion)
智能工廠實驗室建設以煉油工業為切人點，以流程工業綜合自動化整體解決方案關鍵技術的科研和教學實際需要為出發點，建立實驗平臺。利用這個平臺可以展開一系列的相關研究和教學培訓活動，這對提高流程工業綜合自動化系統科研和教學水平，促進學科建設，緊跟國際先進制造及自動化技術領域的最前沿技術將起到十分重要的作用。