回路數越增加，其經濟性則越好。新一代DCS繼續向智能化、開放型方向發展。一些“標準化”的策略軟件，以適當的模塊方式,組合應用于DCS之中，增強了系統性能。DCS的技術進步，使DCS廠家除提供比值、串級、前饋、PID等基本控制軟件外，還提供了一些*過程控制(APC)軟件。如Honey-well公司將HMPC多變量預估控制器作為應用模塊組合在TDC23000DCS系統中。日本橫河公司CENTUM系統控制策略中,包含了自整定控制、順序控制、批量控制、預估控制和模糊邏輯控制等等。GE燃機卡件

2 控制技術發展新方向 2.1 多變量預估控制  多變量預估控制器（RMPC）可由多輸入多輸出、基于模型的、有預估能力和優化功能組成，能夠控制和優化高度耦合的石化生產過程。RMPC控制器與要控制的工業過程相結合，根據預估將來情況并決定怎樣調節控制器輸出把所有被控變量保持在設定的點上或約束范圍內。多變量控制在石化行業中應用范圍可從蒸餾塔的雙組分控制到FCCU兩器和主分餾塔的燃燒、苛刻度和產品回收控制,近年在天然氣加工、合成氨生產、時滯焦化分餾塔產品控制、加氫裂化、渣油加氫處理等領域中也有諸多應用。 2.2 智能控制 隨著社會生產的迅速發展，控制科學面臨著越來越多的挑戰，例如，要實現對越來越復雜且具有不確定性的對象進行有效的控制，要求所設計的控制系統具有學習能力、強魯棒性、實時性和柔性結構，以及自組織與并行處理等智能化信息處理能力，這就是智能控制。人工神經元網絡由于具有學習能力、自適應、自組織、容錯與自修復等能力，使它在控制領域中的應用收到了高度的重視，神經控制已成為智能控制的一個重要發展方向[3]。化工生產過程中pH中和過程是一類有代表性的復雜化工過程，不同情況下，溶液pH值相對于加料量的變化非常大，具有明顯的非線性，而且，在實際的反應過程中還存在混合、測量等時滯環節，更加重了這一過程的復雜程度，傳統的非線性PID控制能將問題轉化到線性區域，然而一旦對象特性發生小的變化，已經整定好的非線性補償環節就很難抵消pH過程的非線性特性影響，基于此，可將PID控制器與神經元控制器相結合，用一個神經元實現變結構PID控制器中結構變化的部分，同時用另一個神經元實時調整PID控制器的參數，從而解決該問題。 2.3 人工介入控制  石油化工的生產過程是一個復雜的人機綜合系統，在這個系統中，人、原材料、設備、工藝和環境是組成這個系統的基本要素GE燃機卡件