关键词：现场总线,控制系统,软测量,软仪表,FCS
现场总线以其优越的特性越来越引起人们的注意。现场总线控制系统采用数字信号通信，并把基础控制级直接放在工业现场，可以大大提高过程控制的实时性，减少干扰信号出现的可能性，从而在很大程度上提高控制系统的性能。因此，基于现场总线的控制系统将是未来控制系统发展的必然趋势。
控制系统赖以存在的前提是测量系统，软测量技术是测量工具的延伸，是对传统测量手段的一个有力补充。软测量是人们依靠间接知识对硬件仪表不可测量变量的估计，在硬件无法完成测量任务的情况下，软测量技术可以在一定程度上起到替代的作用。尤其是对于产品产量、质量等关键性生产参数，通常硬件仪表是无法测量的，软测量的使用可以为提高生产效益、保证产品质量提供有力的手段。软测量技术在过程工业中已经有了比较广泛的应用，并取得了较好的效果［1］。
现场总线控制系统为现场检测数据的实时传播提供了便利的条件，使软测量技术的广泛使用成为可能。软测量技术与现场总线控制系统的结合，能够充分利用现场总线和软测量技术的优点，保证生产过程有效正确运行，给工厂企业带来显著的经济效益。软测量技术与现场总线技术的结合，是今后过程控制发展的必然趋势。
本文讨论了现场总线控制系统的总体结构，在此基础上，阐述了软测量技术在现场总线控制系统中的地位与实现方式，最后结合我们在实验室建立的模型现场总线控制系统具体说明了现场总线控制系统与其中的软测量技术是如何实现的。
1 现场总线控制系统的整体结构
现场总线控制系统是以现场总线为通信介质的计算机集成控制系统，根据CIMS（CIPS）的观点，它可分为三个层次：管理决策级、高级控制级和基础控制级。
① 管理决策级包括:决策分析、市场营销、计划、离线优化、调度、生产管理等功能，主要指集成控制系统对这些任务提出信息服务和决策支持，包括通过历史数据分析与挖掘提出发展目标和营销策略，根据相应的营销策略调整生产方案，对生产和业务信息实现集成管理，制定和落实年、季、月综合计划，完成生产计划分解，根据生产的实际情况形成调度指令，组织日常均衡生产和处理异常事件，即时地指挥生产。
② 高级控制级是系统实现稳定生产、优化操作的保证，也是人与生产过程进行交互的层面。过程监控系统接收来自现场总线智能节点中的现场状态信息和来自决策管理层的调度信息，并利用软测量和数据校正技术对这些数据进行完备性和一致性处理，形成过程实时数据库，并利用来自过程实时数据库中的数据实现操作指导、动态优化、高级控制、故障诊断和实时报警等功能。
③ 基础控制级实现对生产过程的常规检测和基本控制，在现场总线控制系统中由现场总线智能节点实现，包括传感变送部分、PID调节器部分等各种功能的集成。在智能节点中， 一般包括独立的微处理器芯片，能够完成比较复杂的计算任务。
图1是我们开发的完整的现场总线控制系统示意图。
2 通用软测量技术
在实际生产过程中，需要对产品质量与产量参数进行实时检测和在线控制。然而在实际过程中，存在一大类变量无法用传统的测量仪表直接检测［2］。造成这一问题的主要原因有以下5个方面：
① 由于工艺条件限制，无法进行检测或不允许安装检测仪表；
② 目前所掌握的检测手段不完善，尚不足以完成要求的检测任务；
③ 先进的检测工具成本过于昂贵；
④ 检测仪表造成的测量滞后使测量结果无法满足实时性的要求；
⑤ 传统的传感器只能够感知某一个状态变量，有些情况下需要对多个传感器的测量结果进行数据融合，才能得到比较理想的结果。
软测量技术依靠间接知识对硬件仪表不可测量的变量进行估计，在硬件无法完成测量任务的情况下，可在一定程度上起到替代的作用。软测量技术主要包括四个方面：二次测量变量的选择；数据处理；软测量模型的建立；软测量模型的在线校正。二次测量变量的选择是指对特定的生产过程和选定的待估输出变量，如何确定其对应的辅助过程变量；数据处理指对于辅助变量的原始测量数据，如何进行过失误差侦破、剔除和数据校正；软测量模型的建立指的是如何通过各种信息和数据确定过程模型；软测量模型的在线校正则指在过程状态发生变化时，如何进行模型自身的调整。
经过长期的理论和应用研究，我们认为软测量方法本身具有相似之处，提出了通用软测量技术的概念，形成了通用的产品化软测量软件包。软测量技术的通用化需要着重解决的问题有两个方面，一是建立通用的软测量模型；二是解决针对具体生产过程的二次变量选择问题。只有这两个方面的问题得到解决，才能真正实现软测量技术的通用化。
针对上述两个问题，我们建立了一套面向数据的解决方案。在这套方法中对二次变量的选择和软测量模型的建立完全不依赖于过程的机理模型，而是直接使用来自生产设备和调度室的过程历史纪录数据，通过对这些数据进行相关分析和因子分析，得出影响待估变量的主要可测变量。然后对历史数据进行适当聚类和整理后，构成建立软测量模型的样本数据。软测量模型采用学习速度较快，逼近精度较高的RBF神经网络，并采用正交最小二乘算法使软测量模型可以根据具体过程自动调整神经网络的结构，以满足软测量模型的通用化。
根据上述思路，我们建立了面向数据的通用软测量软件包，在实际生产过程中使用该软件包时，具体工作流程如图2所示。其中前两步由人工针对具体的生产过程完成，后4步由软测量软件包完成。
3 现场总线控制系统中的软测量技术
软测量技术在现场总线控制系统中有两种实现方式：一是把基于数据融合的软测量技术固化到现场总线的智能现场节点中，实现多传感器综合测量单个或多个过程变量，提供软仪表的一种“硬件”形式；二是在现场总线控制系统中专门建立软测量节点，完成整个系统的软测量任务。
从前面现场总线控制系统的总体结构上可以看出，软测量技术能够作为高级控制级的一个节点专门完成整个系统的软测量任务。这是软测量技术使用的一种比较方便和通用的形式。在这种方式中，现场总线控制系统中有专门的软测量节点，软测量系统从过程实时数据库中得到生产过程的实时数据，根据工程师事先制订的软测量系统组态方案进行实时的软测量运算，并把软测量结果及时送到过程实时数据库中去，以供其他任务使用。其他的过程控制、优化任务使用软测量产生的结果，就像使用通过传感器从现场采集到的数据一样。在这种方式中，软测量系统与整个系统的数据库通信，能够充分利用全厂范围内的信息，保证软测量结果的有效性。这种结合方式如图1所示。
除了这种应用方式，软测量还可以像“硬”仪表那样，构成软仪表，直接完成对特定变量的软测量。在这种方式中，软测量系统直接集成在现场总线控制系统的智能节点当中，出现在基础控制级。如前所述，软测量系统中的智能节点不像传统的现场仪表那样，只能完成一种功能，而是可以同时完成多种功能。软测量系统是智能节点检测功能的一个有力补充。带有软测量技术的智能节点结构如图3所示。
图中虚线框中为使用软测量技术的现场总线智能节点。这种现场总线节点，与传统的现场变送器一样，针对某一类生产过程具有一定的通用性，并且针对不同的生产条件只需对某些参数设定进行改变，而不像传统变送器那样需要更换不同型号的仪表，这在现代生产越来越趋向于高柔性、小批量生产，生产过程的产品、规模、质量要求等经常发生变化的条件下，是非常重要和有效的。
事实上，由于现场总线中的智能节点在存储容量和计算速度上有一定的局限性，所以即使在智能节点中使用软测量技术，一般还要在现场总线控制系统中建立专门的软测量节点，以完成整个系统的软测量任务。
4 具体实现
在国家九五攻关项目“现场总线网络控制系统的集成技术研究（96-749-06）”攻关过程中，我们成功地实现了基于LonWorks现场总线网络的过程控制、优化与管理的集成化系统，该系统包括图1中的基础控制层和高级控制层。其中通用软测量软件包在高级控制层构成了软测量节点，完成整个系统的软测量任务［3］。
整套系统包括一个运行在PC机上的仿真模型系统，A/D和D/A转换器，3个LonWorks节点分别为Echelon 公司的TP/FT-10、TP/FT-10F模块和用Neuron 3150芯片自行开发的控制模块，以及4个高级控制层节点。通信介质采用双绞线，3个现场总线节点通过A/D和D/A与模型系统相连，以模拟现场情况，3个节点中分别运行着一套模糊控制算法，一套自整定PID控制算法和一套简化后的软测量系统；4个高级控制节点分别为过程实时监控节点、多变量约束控制节点、实时优化节点、软测量节点；采用Intellution Dynamics2.0作为过程实时数据库的平台软件，它带有LonWorks适配器的接口驱动程序，可以直接与现场总线通信。通用软测量软件包用Visual C+ +5.0开发，可以运行在Windows95和Windows NT4.0及以上版本的操作系统上。软件包由矩阵运算部分、RBF神经网络部分、数据处理部分、输入输出接口部分、组态软件和演示部分构成。各个部分由系统调度模块统一进行调度,形成一个有机的整体。
在实验室建成的现场总线控制系统中，以石家庄炼油厂一联合车间大型催化裂化装置（FCCU）为原型，进行了一定简化后形成了现场生产过程仿真模型系统。其中的软测量系统使用我们开发的通用软测量软件包，并应用于1998年5月份在石家庄炼油厂投运时的现场采集数据。
FCCU装置的主要产品为稳定汽油、轻柴油和液化气（液态烃）,它们的收率是重要的产量指标，粗汽油的干点、轻柴油的凝固点和稳定汽油的饱和蒸气压是需要估计的重要质量指标。
对FCCU的生产工艺进行分析,与上述待估变量有关的主要测量变量集由以下一些变量组成:反应再生系统中原料油的进料流量、回炼油流量及催化反应温度，主分馏塔的塔顶温度、轻柴油抽出温度、塔顶冷回流量、塔顶冷回流温度、塔顶循环量、顶循抽出温度、顶循返塔温度、19层汽相、一中回循环量、一中循环抽出温度、一中循环返塔温度，稳定塔的塔底温度、塔顶压力、进料流量、进料温度、再沸汽的返塔温度、塔顶温度。
把上述信息通过软测量系统的人机接口组态界面输入软测量系统，系统通过对历史数据进行相关分析和因子分析，确定采用4个软测量模块：收率模块、干点模块、凝固点模块和蒸气压模块，每个模块对应一定的辅助变量，用这些变量的历史数据建立RBF神经网络软测量模型，根据设置的采样周期从现场总线数据库中获取辅助变量测量值，实时估计待估变量。
这套系统曾在国家九五攻关项目“大型催化裂化装置多变量约束控制与优化”的实施过程中配合多变量约束控制在石家庄炼油厂催化裂化装置上获得了成功的应用，取得了较大的经济效益，已于1998年10月通过国家教育部的鉴定。
5 结束语
软测量技术的通用化及其在现场总线控制系统中的应用，使现场总线控制系统具有大大优于传统控制系统的特点。进一步的研究目标是如何形成全厂级的现场总线控制系统，把决策管理级的任务集成到现场总线控制系统中来，从而更加充分地利用方便的信息通信技术和软测量技术提供的完备现场状态数据。
参考文献
1 于静江,周春晖.过程控制中的软测量技术. 控制理论与应用,1996,13（2）:137～144
2 Gerg Martin.Consider Soft Sensors.Chemical Engineering Progress, 1997:66～70
3 邵惠鹤等.现场总线网络控制系统的集成技术研究.国家九五攻关项目技术报告,1999
