Ⅰ 谁能说说,在工程实际,mpc都存在什么问题
MPC，即模型预测控制，是一种以优化方法求解最优控制器的核心思想，其中优化方法常采用二次规划。在工业控制领域，MPC的应用广受争议。许多人认为MPC难以在实际工业控制中应用，但经过深入学习与实际工作经历，我们可以明确地说，MPC确实可以在实际工业控制中应用，不过存在一些问题。
MPC在炼油、石化和汽车业中得到了广泛的应用，并被认为是复杂控制的替代方案。有人甚至预测MPC将取代PID控制器成为基本控制任务的标准。然而，MPC在其他过程工业中的应用普及相对缓慢。以下是MPC在实际应用中面临的一些问题：
- 获取和维护完整的动态模型成本高昂。
- 在某些情况下，MPC无法完全替代PID控制器。
- 新装置开工初期，可能无法获得动态模型，因此需要更简单的控制系统来控制初始阶段。若初始控制系统性能不佳，才会考虑引入MPC。
- MPC的维护和管理是一个大问题。需要推动标准化和普及，以实现业务与人解耦。
- 对于大型问题，MPC的在线优化求解既复杂又耗时。
MPC在实际工程应用中推进缓慢的原因，主要是因为更多工艺专业人员能够从事先进控制工作，降低了控制方案设计的难度。在多变量约束层复杂控制方案设计是传统解决方法，使用先进控制是为了降低实施成本和技术难度。然而，对多变量约束控制问题的实施成本和技术难度认识不足，导致设计复杂度的低估。
新事物的态度和先进算法在工程上的普及存在矛盾，但解决问题的能力和效率才是工程师应优先考虑的。在实施先进控制算法时，必须解决工业界的真正痛点、痒点和盲点。能解决问题的算法将逐渐被工业界接受，但工程师需优先考虑如何高效解决问题，而非炫耀技术。
在经常变化、间歇生产的工艺中实施先进控制存在以下挑战：
- 应用范围：算法的复杂程度与工艺对象有关，适用于先进算法的工艺对象仅占20%。实际上，80%的工艺对象使用PID或复杂PID已足够。PID受欢迎的原因在于其简单性和适用性。
- 工程实施：算法的工程应用需要工程师具备工艺和自动化系统知识。在很多情况下，算法本身并非问题所在，而是实施者能力不足。因此，算法无法在工程中得到应用。
- 经济效益：许多工厂对先进算法的动力不足，且缺乏合适的维护人员。先进算法的实施需要对实施单位和使用单位有更高要求。在没有合适维护人员的情况下，一旦出现问题，无法及时合理地解决，导致先进算法使用率下降。
综上所述，MPC在实际应用中存在成本、替代性、初始阶段控制、维护管理、复杂优化等问题，而其在工业控制领域的普及受到应用范围、工程实施和经济效益的限制。因此，解决这些问题对于提高MPC在实际工程中的应用效率和普及率至关重要。
Ⅱ 与对象专业化相比较工艺专业化的优点有
更高效的生产、更高质量的产品、更低的成本等。
1、更高效的生产：工艺专业化可以通过分工和流程优化来提高生产效率。每个工人只需专注于自己擅长的工艺环节，可以更加熟练和高效地完成任务，从而提高整体生产效率。
2、更高质量的产品：工艺专业化可以使每个工人在自己的领域内获得更深入的专业知识和技能。他们可以更好地掌握和运用特定的工艺技术，从而生产出更高质量的产品。
3、更低的成本：工艺专业化可以通过优化生产流程和提高生产效率来降低成本。由于每个工人只需专注于自己的专业领域，可以减少错误和浪费，提高资源利用率，从而降低生产成本。