批次过程控制是一种针对批次生产方式的自动化技术，它可以根据不同的产品配方和工艺要求，对生产过程进行灵活、高效和精确的控制。批次过程控制在化工、制药、食品饮料等行业有着广泛的应用，尤其是在面对多样化、个性化和快速变化的市场需求时，批次过程控制可以提供更好的生产适应性和竞争优势。本文将介绍批次过程控制的特点、发展历程和未来方向，以期对该领域的研究和应用有所启发。

引言                                                          

批次过程是一种按照一定的时间顺序和数量规模，对原料进行加工处理，得到一定数量的产品的生产方式。批次过程与连续过程相比，具有以下几个特点：

• 多样产品：批次过程可以根据不同的产品需求，灵活地调整原料配比、工艺参数和操作顺序，实现多品种、小批量的生产。

• 重复运行：批次过程通常需要多次重复执行相同或相似的操作步骤，以达到预期的产品质量和数量。

• 时段切换：批次过程在每个操作步骤之间，需要进行一定的时间间隔或切换操作，以保证生产安全和效率。

• 变换指标：批次过程在不同的操作步骤中，需要监测和控制不同的工艺变量和质量指标，以保证生产稳定和优化。

由于批次过程的这些特点，其控制系统需要具备以下几个功能：

• 配方管理：能够存储、修改、调用和执行不同的产品配方，包括原料信息、工艺参数、操作步骤等。

• 过程监控：能够实时地采集、显示、记录和分析过程变量和质量指标，以及进行故障诊断和报警处理。

• 过程控制：能够根据配方要求和过程监测结果，对生产设备进行合理的开关控制、参数调节和优化控制。

• 过程追溯：能够记录并查询每个批次的生产信息，包括原料来源、工艺条件、产品质量等，以满足法规要求和客户需求。

批次过程控制系统是一种基于计算机技术和自动化技术的综合系统，它可以实现上述功能，并与生产设备、仪表系统、信息系统等进行有效地集成。批次过程控制系统在提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本等方面具有重要作用。

批次过程的“多重时变”特性

批次过程区别于连续过程的一个重要方面是其“多重时变”特性4。这一特性主要体现在以下四个方面：

• 多样产品：由于批次过程需要根据不同的产品需求进行生产切换，因此其工艺参数和操作步骤会随着产品类型而发生变化。这就导致了批次过程在不同的运行模式下具有不同的动态特性。

• 重复运行：由于批次过程需要多次重复执行相同或相似的操作步骤，因此其工艺参数和操作步骤会随着运行时间而发生变化。这就导致了批次过程在同一运行模式下具有不同的动态特性。

• 时段切换：由于批次过程在每个操作步骤之间需要进行一定的时间间隔或切换操作，因此其工艺参数和操作步骤会随着运行阶段而发生变化。这就导致了批次过程在不同运行阶段下具有不同的动态特性。

• 变换指标：由于批次过程在不同的操作步骤中需要监测和控制不同的工艺变量和质量指标，因此其监测对象和控制目标会随着运行阶段而发生变化。这就导致了批次过程在不同运行阶段下具有不同的监测需求和控制需求。

以上四个方面共同构成了批次过程的“多重时变”特性，也就是说，在不同的时间点上，批次过程可能具有不同的数学模型、状态空间、输入输出关系等。这给批次过程建模、分析和控制带来了很大的挑战。

为了说明“多重时变”特性对批次过程控制带来的影响，我们以注塑过程为例进行说明。注塑过

 批次过程控制算法的发展

批次过程控制算法的研究始于20世纪80年代，经历了近40年的发展，形成了一系列的理论和方法。根据批次过程控制算法的特点和发展历程，我们将其分为三个阶段：连续控制算法阶段、迭代学习控制阶段和二维控制算法阶段，并对每个阶段的代表性算法进行总结和评价。

连续控制算法阶段

连续控制算法阶段是批次过程控制算法的起始阶段，主要是将连续过程的控制方法直接应用于批次过程，如比例-积分-微分（PID）控制、模型预测控制（MPC）等。这些方法的优点是简单易实现，但缺点是忽略了批次过程的“多重时变”特性，不能充分利用批次间的重复信息，难以实现高精度的轨迹跟踪。

PID控制是最常用的连续控制算法之一，它通过调节比例、积分和微分三个参数来实现对过程变量的闭环反馈调节。PID控制在批次过程中的应用主要有两种方式：一种是在每个批次开始时根据当前的工艺条件进行参数整定，另一种是在每个批次运行期间根据实时的误差信号进行参数自整定。这两种方式都可以提高PID控制器的适应性和鲁棒性，但也存在一些问题，如参数整定需要大量的试验数据和经验知识，参数自整定可能导致系统不稳定或振荡等。

MPC控制是一种基于模型预测和优化求解的先进控制技术，它可以处理多变量、多约束、非线性等复杂过程。MPC控制在批次过程中的应用主要有两种方式：一种是将批次过程视为多模型切换系统，在每个操作步骤或运行模式下使用不同的模型和优化目标，另一种是将批次过程视为二维系统，在时间轴和批次轴上同时进行预测和优化。这两种方式都可以提高MPC控制器的灵活性和精确性，但也存在一些问题，如多模型切换可能导致系统不连续或不光滑，二维优化可能导致计算负担过大或求解困难等。

迭代学习控制阶段

迭代学习控制阶段是批次过程控制算法的发展阶段，主要是利用批次间的重复信息来改善轨迹跟踪性能，如迭代学习控制（ILC）、迭代反馈调节（IFT）等。这些方法的优点是能够克服“多重时变”特性带来的影响，但缺点是需要较长的收敛时间，且对系统稳定性和鲁棒性有较高要求。

ILC控制是一种基于前馈补偿和迭代更新的智能控制技术，它可以通过在每个批次结束后根据跟踪误差信号来修正下一个批次的输入信号。ILC控制在批次过程中的应用主要有两种方式：一种是在每个操作步骤或运行模式下单独进行ILC，另一种是在整个批次运行期间进行全局ILC。这两种方式都可以提高ILC控制器的跟踪精度，但也存在一些问题，如单独ILC可能导致系统不协调或不一致，全局ILC可能导致系统不稳定或不收敛等。

IFT控制是一种基于反馈调节和迭代更新的自适应控制技术，它可以通过在每个批次结束后根据跟踪误差信号来修正下一个批次的反馈增益。IFT控制在批次过程中的应用主要有两种方式：一种是在每个操作步骤或运行模式下单独进行IFT，另一种是在整个批次运行期间进行全局IFT。这两种方式都可以提高IFT控制器的自适应性和鲁棒性，但也存在一些问题，如单独IFT可能导致系统不连续或不光滑，全局IFT可能导致系统过调或振荡等。

二维控制算法阶段

二维控制算法阶段是批次过程控制算法的创新阶段，主要是将批次过程视为二维系统，在时间轴和批次轴上同时进行分析和设计，如二维状态空间方法、二维频域方法、二维时域方法等。这些方法的优点是能够充分考虑批次过程的“多重时变”特性，但缺点是需要较高的数学和计算能力，且对系统建模和参数辨识有较高要求。

二维状态空间方法是一种基于二维状态空间模型和二维状态反馈的控制方法，它可以通过在每个批次结束后根据当前状态向量来更新下一个批次的初始状态向量。二维状态空间方法在批次过程中的应用主要有两种方式：一种是将批次过程视为线性时变系统，在每个操作步骤或运行模式下使用不同的状态空间模型和状态反馈增益，另一种是将批次过程视为线性时不变系统，在整个批次运行期间使用相同的状态空间模型和状态反馈增益。这两种方式都可以提高二维状态空间控制器的稳定性和收敛性，但也存在一些问题，如线性时变系统可能导致系统复杂或难以建模，线性时不变系统可能导致系统不准确或不适应等。

二维频域方法是基于二维频域模型和二维频域设计准则的控制方法，它可以通过在每个批次结束后根据当前频域特性来更新下一个批次的频域特性。二维频域方法在批次过程中的应用主要有两种方式：一种是将批次过程视为多输入多输出系统，在每个操作步骤或运行模式下使用不同的频域模型和频域设计准则，另一种是将批次过程视为单输入单输出系统，在整个批次运行期间使用相同的频域模型和频域设计准则。这两种方式都可以提高二维频域控制器的灵活性和精确性，但也存在一些问题，如多输入多输出系统可能导致系统耦合或难以分析，单输入单输出系统可能导致系统简化或忽略重要信息等。

二维时域方法是基于二维时域模型和二维时域设计准则的控制方法，它可以通过在每个批次结束后根据当前时域特性来更新下一个批次的时域特性。二维时域方法在批次过程中的应用主要有两种方式：一种是将批次过程视为非线性动态系统，在每个操作步骤或运行模式下使用不同的时域模型和时域设计准则，另一种是将批次过程视为线性动态系统，在整个批次运行期间使用相同的时域模型和时域设计准则。这两种方式都可以提高二维时域控制器的适应性和优化性，但也存在一些问题，如非线性动态系统可能导致系统复杂或难以求解，线性动态系统可能导致系统不准确或不鲁棒等。

小结                                                                

本文对批次过程控制算法的发展历程进行了梳理和分析，将其分为三个阶段：连续控制算法阶段、迭代学习控制阶段和二维控制算法阶段，并对每个阶段的代表性算法进行了总结和评价。综合发现，批次过程控制算法的发展是一个不断创新和完善的过程，每个阶段都有其优点和缺点，也都面临着一些挑战和问题。未来的批次过程控制算法应该综合各个阶段的优势，充分考虑批次过程的特性和需求，同时利用先进的数学和计算工具，以实现更高效、更精确、更智能的批次过程控制。