为什么传统控制系统越来越难应对复杂工业生产？（附行业白皮书）

过去几十年，自动化控制技术推动工业生产实现了从人工操作到自动运行的转变。

从基础PID控制，到先进控制、优化控制，再到智能控制，工业企业不断提升生产过程的自动化水平。然而，随着流程工业装置规模不断扩大、生产过程日益复杂：

• 工况变化（装置开/停车、设备切换、负荷升降）
• 扰动多样（原料变化、热值变化、设备性能变化）
• 操作频次下降难、生产依赖操作经验、操作自动化不充分、不完备
• 关键过程变量测量难（如产品组分、反应深度等）

本文将从流程工业实际生产需求出发，探讨传统控制面临的挑战，以及人工智能技术如何推动装置从自动化走向自主化。

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传统控制面临新的挑战

基于上述生产特点，复杂工业控制场景大致可以归纳为六类：

（1）大扰动、跨单元波动过程

（2）超长滞后、慢动态过程

（3）强非线性、多工况过程

（4）关键质量变量不可测

（5）间歇批次过程

（6）异常突发过程

在这些复杂场景下，传统控制方法往往难以长期保持控制回路的稳定运行。例如，当生产过程出现异常扰动或工况变化超出控制器适应范围时，控制效果会明显下降，甚至导致控制器退出自动运行，转由人工操作接管。

从工业现场运行情况来看，控制回路性能下降通常可以归结为四类原因：

01 控制模型僵化

首先，控制对象模型通常是在项目设计阶段基于特定工况建立的线性模型。然而，实际工业生产过程具有明显的非线性、时变性和工况漂移特征，原有模型难以长期适应现场变化，成为影响控制效果的重要因素。针对这一问题，需要引入控制模型参数自学习能力，根据实时生产数据动态优化模型，使控制策略能够持续匹配实际工况。

02 控制器缺乏维护优化

控制器上线运行后，随着生产条件变化和设备状态变化，控制性能会逐渐衰减。由于现场操作人员通常缺乏控制器专业维护能力，控制效果难以长期保持最佳状态。因此，需要结合实时过程数据、历史运行数据以及过程模型，实现控制器参数的持续优化，提高控制品质。

03 设备性能退化

执行机构和现场仪表长期运行后，性能退化也会直接影响控制效果。根据现场调研，由设备问题导致的控制性能下降比例接近20%。对此，需要通过控制回路性能评估，及时发现异常阀门、仪表问题，并通过设备维护或控制策略调整恢复控制能力。

04 未知扰动或异常状态感知不足

对于未知扰动和突发异常，传统控制系统通常难以及时感知和响应。当异常超过控制器承受范围后，控制器容易被切除，生产过程重新依赖人工干预。针对这类问题，需要结合工艺特点，对可能出现的异常场景建立预置控制策略或异常处置程序，实现从被动响应向主动防控转变。

从回路自动化迈向装置自主化

解决了上述控制过程中碰到的主要问题，是否意味着装置可以长期稳定最优运行呢？答案是“不一定”。

因为单一时刻单点的自动化并不意味着全局全时域的平稳。除了解决上述问题外，还应该从装置自主化运行的角度，考虑非平稳工况下的控制问题，考虑如何帮助操作员解决异常检测和自动处置问题；进一步而言，为了更好地感知生产过程，需要多源、多模态、多时间尺度的信息融合，以及从多装置多单元的角度考虑大范围的协同与优化，从而从回路自动化迈向装置自主化。

在这个过程中，从技术角度至少需要实现三个层面的技术跃迁.

第一，从被动防护跃升成主动免疫，构建“数字免疫系统”，以98%以上准确率提前预知潜在风险，大幅降低非计划停车损失；

第二，从维持平稳跃升成追逐最优，控制过程中动态寻找实时最优解，“安全平稳不跳车”已非目标，而是“始终在最优曲线运行”；

第三，从多人值守跃升成机器自主，实现7*24不间断自主感知异常、评估风险、做出决策并精准执行，解放操作人员，推动工厂少人甚至无人。

构建面向装置自主运行的新型控制架构

基于工业控制向自主化演进的需求，中控技术创新地提出了基于全域AI的控制和操作系统架构——TPT-OMNIControl。

TPT-OMNIControl主要包含五个核心层级：控制目标层、控制大脑层、控制能力层、安全执行内核层、控制执行层。

在控制目标层，控制目标不再局限在过程平稳，而是拓展到安全、质量、产量、能耗、成本等多个维度。控制过程中，安全是底线，质量是红线，平稳是前提，效益是目标，做到装置级的协同优化。

控制大脑层接收来自仪器仪表的过程数据、设备的健康状态、化验室的质量化验数据、OPC A&E的报警和事件信息、操作日志、企业的SOP规程、以及历史数据库。这些多源、多模态、多时间尺度的信息融合可以帮助控制大脑更好地获取生产工况和装置健康状态；针对不同工况和回路状态，控制大脑能够生成匹配的控制策略，并及时应对突发生产异常。

在控制能力层，依托时间序列大模型TPT的能力，对不同复杂控制场景匹配相应的控制手段，自动生成合适的控制方案。在线调整控制策略和控制参数时，设计多重约束校验（操作行程、变量限幅、保护阈值等），防止突破设备红线；在执行新策略前，必须经过仿真验证、数字孪生、软闭环的方式确认才能生效；在高风险场景中，最优策略、风险分析、预期收益还必须经过人员确认。

最后，在控制执行过程中，控制方案在时间维度上覆盖生产过程的全生命周期，包括开停车、升降负荷、正常生产运行等各个阶段，在空间维度上考虑跨装置跨单元、上下游的协同关系，做到全局协同优化。

TPT-OMNIControl系统架构的应用可以加速实现装置从自动化迈向自主化，过去由人作为主角完成的过程建模、控制调参、异常检测、故障诊断等工作，将来将全部交给数智化员工团队来完成，生产人员将转型为“AI训练师”和“异常处理专家”，负责过程监督和确认。

在湖北兴瑞硅材料TPT自主运行系统的建设过程中，中控设计的自主运行系统以TPT大模型为核心，打造了氯碱行业首个全流程数字员工团队，贯通生产调度、工艺控制、设备运维、安全质量全链路。

• 数字安全工程师24小时值守，全时段连锁监测、报警管控，筑牢安全防线
• 数字设备工程师实现设备全生命周期智能运维，从定期检修走向预测维护，延长设备寿命，保障装置连续稳定运行
• 智能工艺工程师预判工艺波动，闭环调控工艺参数，稳定工况，实现降本增效
• 自主控制工程师替代人工操作，实现生产操作的全流程自主化，提升操作精准度与响应速度
• 数字质量工程师全流程品质管控，实现质量可追溯、可管控，守住品质底线。

这五大数字员工团队，7×24小时在线协作，替代传统人工监控，推动生产全岗位智能化升级。此外，自主运行中枢全域感知，智能统筹，实现全厂装置物料互供与复合联动；决策指挥中心基于实时工况智能寻优，生成负荷优化、能耗降低等最优执行方案，高效联动，构建从感知到决策的全闭环自主运行体系，实现自主监督、自主决策、自主执行，助力兴瑞全面迈入智能自主运行新时代。

过去，自动化解决的是如何让设备按照既定逻辑运行；未来，自主化解决的是如何让装置在复杂变化环境中持续理解、判断和优化。

这一趋势正在成为工业控制产业发展的重要方向。中控技术参编了《2026年中国工业控制产业发展白皮书》，这是国内首份工业控制领域的权威调研与白皮书：

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