造纸工业高级控制技术和先进控制系统综述

汤 伟 张 诚 冯 波 张逸成 王其林 王孟效

（1.陕西科技大学工业自动化研究所，陕西西安，710021；2.仙鹤股份有限公司，浙江衢州，324022；3.陕西西微测控工程有限公司，陕西咸阳，712081）

造纸工业是在国民经济中占据重要地位的基础工业和原材料工业，具有资金规模化、技术集成化的特点[1]，并朝着节能、环保、绿色方向发展[2]。尽管从2010 年起我国纸和纸板的产量和消费量位于世界首位[3]，然而造纸产业的利润空间却在逐步缩小，通过采用新工艺、新装备和新技术来提高纸张抄造质量和产量、获取利润空间是当前我国造纸工业科技进步的重要方向[4]。自动化、信息化和智能化是促进造纸工业增产、提质、降耗、增效的有效手段，对推动我国造纸工业结构调整和产业升级作用巨大[5]。

虽然关于自动化、信息化和智能化技术在造纸工业中应用方面的文献数量庞大，但这方面的综述性文献并不多见。2000 年前后，出现了几篇概括性比较全面的综述[6-9]，之后的文献主要聚焦于对造纸工业某一工段或某一方面的概述。主要原因应该是随着自动化技术在造纸工业应用的不断深入，一篇文章不再可能做到全面综述。笔者尝试以过程控制理论及自动化技术的发展及行业应用为主线，对造纸工业中广泛采用的共性自动化技术进行概述。考虑到制浆造纸生产过程信息化和智能化对生产过程数据在线检测的全面性和准确性的严格要求，笔者在对制浆造纸生产过程高级控制算法和控制系统进行综述的同时，还重点总结了实现造纸工业4.0 必不可少的一些间接测量技术、运行状态评估技术和纸品质量检测技术，旨在对实用化的造纸自动化技术进行归纳总结，为读者阅读提供方便。

1 制浆造纸过程高级控制算法

自动化技术的发展与生产过程自身的发展休戚相关，是一个从简单形式到复杂形式、从局部自动化到全局自动化、从低级智能到高级智能的发展历程。造纸工业也不例外，20世纪80～90年代，制浆造纸生产过程还处在对关键过程参数（如纸浆浓度、纸浆流量、纸张定量和水分等）的在线检测和控制层面，目前已经发展为对整条生产线、甚至整个工厂的全集成自动化。一个新上的制浆造纸项目，离开集散控制系统（Distributed Control System，DCS）或现场总线控制系统（Fieldbus Control System，FCS）的生产线几乎无法运行。包含有过程控制系统（Process Control System，PCS）、制造执行系统（Manfacturing Execu‐tion System，MES）和企业资源管理系统（Enterprise Resource Planning，ERP）三层体系结构的计算机集成过程系统（Computer Integrated Process System，CIPS），在我国大型浆纸企业中也开始应用。

应用于自动化系统中的控制算法可归纳为3 大类：PID（Proportional Integral Derivative）等简单过程控制算法、预测控制等优化控制算法和模糊控制等智能控制算法。

1.1 高级PID控制算法

诞生于20 世纪30 年代的PID 控制算法是历史最久、生命力最强、应用最广的基本控制算法，过程工业中90%以上的控制回路具有PID 结构[10]。尽管新的控制算法和控制策略层出不穷，但PID 依然以其独特的魅力——比例反映现在、积分总结过去、微分预测将来而赢得制浆造纸工业等过程控制界的高度青睐。然而，直到今天，PID 的控制功能并没有得到良好发挥，仅有20%的控制回路工作比较满意[10]。因此，怎样充分发挥PID 在PCS 级的调节功能依然是一个重要问题。

提高PID 的控制效果，一般可以通过结构改进和参数整定两个方面来实现[11]。在结构方面，除了PID自身出现了许多改进型结构，如不完全微分PID、微分先行PID、积分分离PID、遇限消弱积分PID、带死区的PID 等之外，还可以将PID 与前馈反馈控制、比值控制、选择控制、分程控制、串级控制、均匀控制、双重控制、时滞补偿控制和解耦控制等控制策略相结合，构成复杂控制系统，用于制浆造纸工业等流程工业的温度、压力、差压、液位、流量、浓度和成分等过程量的准确控制，这部分内容占据回路控制的90%左右。在参数整定方面，除工程师已熟练掌握的经验整定方法之外，许多控制系统还内嵌有参数自整定功能。这些自整定方法，可分为基于模型的方法和基于规则的方法两大类[12]。各种智能PID 都可归于自整定PID的范畴。

然而，当今的PID 控制器已远不是70 年前的模样，逻辑控制、功能模块、选择器、限幅器和顺序器等都已融入PID 控制器中，许多尖端控制策略，如超驰控制、快速启停策略等都能围绕着传统PID 控制展开设计，形成高级PID 控制器[13]。即使是被誉为20世纪80 年代“最有前途的高级过程控制算法”的模型预测控制（Model Predictive Control，MPC），其控制级也以PID 为基本功能模块。同时，微处理器计算能力的提高也赋予了PID 参数自整定、增益调度和模型切换等功能，使其最终具有智能的特征。各种新型控制理论分支（如仿生智能优化等）一旦诞生，便与PID 相结合，构成一种新型PID 控制器，然后很快得以应用[14]。

尽管控制理论界已经推出了琳琅满目的高级过程控制算法，但怎样将这些高级控制算法与PID 相结合，并成功应用于生产实际仍然是一个持续性的具有显著经济效益的研究热点。

1.2 优化控制算法

20 世纪50 年代末，生产过程迅速向大型化、连续化的方向发展，工业过程的非线性、耦合性和时变性等特点十分突出，控制精度及产品性能指标要求的提高使得PID 等简单控制算法已经难以满足生产要求，自动控制面临着严重挑战[15]。但为适应空间探索需要而发展起来的现代控制理论却应运产生，并在某些尖端技术领域取得惊人成就。它以状态空间分析为基础，主要内容包括以最小二乘法为基础的系统辨识，以极大值原理和动态规划为主要方法的最优控制和以Kalman 滤波理论为核心的最佳估计等3 个部分[16]。建立在现代控制理论基础上的现代控制技术，如极点配置、最优估计和最优控制、预测控制、过程辨识和自适应控制、鲁棒控制等，正在逐步应用于制浆造纸等工业生产过程。

就制浆造纸过程自动化而言，我国第一本系统性文献是莫方灿等人[17]在1987 年编著的《纸页定量水分的微型计算机控制》，该书系统介绍了纸张定量和水分的在线检测、建模和解耦控制。华南理工大学的钱承茂等人[18]编著了国内制浆造纸过程自动化方面的第一本教材《制浆造纸过程测量与控制》。浙江大学和陕西科技大学做了大量的制浆造纸过程自动化和集成优化方面的科研和成果推广工作，浙江大学的孙优贤[19]和陕西科技大学的王孟效等人[20]分别出版了专著《造纸过程建模与控制》和《制浆造纸过程测控系统及工程》，在这两部专著中对实用化的优化控制技术给予了系统的总结和介绍。华南理工大学的刘焕彬等人[21]编著的“十一五”国家级规划教材《制浆造纸过程自动测量与控制(第二版)》是目前国内使用最多的制浆造纸过程自动化方面的高等教材。这些专著和教材，系统总结了我国制浆造纸过程自动化科技工作者在制浆造纸及废水处理方面关于建模、检测、控制和优化等的科研成果和推广应用经验。

由于制浆造纸过程工段多、流程长、工艺复杂，过程控制中出现的大时滞、强耦合、大惯性、时变非线性等控制难题在制浆造纸生产中屡见不鲜。可以说，制浆造纸过程自动化是过程自动化技术的“大熔炉”，各种过程控制和优化理论都能在制浆造纸生产过程中找到“用武之地”。为使我国由制浆造纸大国向制浆造纸强国发展迈进，2013 年由中国轻工业联合会、中国造纸协会、中国造纸学会和中国轻工企业投资发展协会同造纸技术及装备发达国家——芬兰相关部门联合编著了《造纸及其装备科学技术丛书》一套，共30 卷，分“制浆系统”和“造纸系统”两大部分，其中也穿插着制浆造纸生产过程建模、控制和优化等方面的研究和应用成果。

1.3 智能控制算法

20 世纪70 年代末，控制理论和其他学科分支相互交叉，相互渗透，向着纵深方向发展，从而开始形成了所谓的第三代控制理论，即大系统理论和智能控制理论[16]。大系统理论用控制和信息的观点研究各种大系统的结构方案、总体设计中的分解方法和协调等问题的技术基础理论，它是控制理论在广度上的拓展；智能控制则是在常规控制理论的基础上，吸收人工智能、运筹学、计算机科学、模糊数学、实验心理学、生理学等其他科学中的新思想和新方法，对更广阔的对象（过程）实现期望控制，研究和模拟人类智能活动及其控制和信息传递过程的规律，研制具有某些仿人类智能的工程控制与信息处理系统，是控制理论在深度上的挖掘。智能控制其核心是如何设计和开发能够模拟人类智能的机器，使控制系统达到更高的目标[22]。

对于制浆造纸、石油化工、金属冶炼等复杂工业过程，本身过程机理十分复杂，尚未被人们充分认识，且常常受到众多随机因素的干扰和影响，因而难以建立精确的数学模型，难以满足闭环最优控制的要求。目前已有的策略或过于复杂，难以实行在线控制；或过于粗糙、不能满足高水平的控制要求。解决这类问题的重要途径之一就是将人工智能、控制理论和运筹学三者结合的智能控制用于生产过程实际[23]。

人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在1956 年的达特茅斯会议上。一旦人类的一些思维活动，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等通过这一技术赋能给机器，机器便能按照类似人的思维开展工作。人工智能所涉猎的许多内容都可用于生产过程控制。1988 年英国资深学术出版社Pergamon（培格曼出版社）创立学术 期 刊《Engineering Application of Artificial Intelli‐gence》（即《人工智能的工程应用》），标志着人工智能开始进入各个工程领域[24]。

当前，智能控制最活跃的分支有4 个——专家系统、人工神经网络、模糊控制和学习控制。它们可以单独应用，也可以与其他形式结合起来；可以用于基层控制，也可用于过程建模、操作优化、故障检测、计划调度和经营决策等不同层次。这4个分支在制浆造纸生产过程的各个工段都有应用案例[25]。2019年在湖南岳阳召开的“2019 中国制浆造纸自动化技术与智能制造研讨会”标志着我国制浆造纸工业在绿色制造的基础上将进入智能制造的发展阶段。该会议出版了包含来自学术界和企业界的130余篇学术论文的研讨会论文集[26]。

近年来，仿生智能优化算法也得到了迅猛发展。这类优化算法的共同特点是：模仿生物进化或趋向的方式进行路径选择或优化计算，从而获得一个条件最优的路径或计算结果[27]。比较活跃的分支有：遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、差分进化等算法，它们在造纸工业中都得到了应用[28-32]。应用方法一般有两类：一类是作为自整定PID 算法的参数自整定机构，用来在线优化PID 参数，从而改善PID 的控制效果；另一类是作为串级控制的外环控制器，在线调整内环设定值，从而加快闭环系统的响应速度，提高控制精度。

2 关键参数的检测及装备运行维护技术

造纸工业向工业4.0 方向发展，除了实现生产过程的自动化之外，还要实现生产和管理的信息化，即实现工业化和信息化的两化融合[33]。利用信息物理系统（Cyber-Physical System，CPS）将生产中的供应、制造、销售等流程信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。为此，需要在线获取生产过程的全部信息，能够对生产过程的状态进行实时判断，对产品的质量进行在线检测。对造纸工业而言，需要对尚不能在线检测的关键参数进行软测量、对关键造纸装备的运行故障进行在线诊断、对成纸质量进行在线检测[34]。以下是对这些研究进展的概述。

2.1 关键参数的在线软测量技术

软测量技术也称为软仪表技术，它是利用一些易于在线检测的过程变量（常称为辅助变量或二次变量），依据其与难以直接测量的待测过程变量（常称为主导变量）之间的数学关系（常称为软测量模型），通过各种数学计算和估计方法进行推理计算，实现对待测过程变量（主导变量）的测量。其核心是表征辅助变量和主导变量之间数学关系的软测量模型（如图1所示）。因此，构造软仪表的本质就是如何建立软测量模型，即一个数学建模问题。相应地，建立软测量模型的过程也就是软仪表的构造过程。由于软仪表可以像常规过程检测仪表一样为控制系统提供过程信息，因此软测量技术已在过程控制领域得到了广泛应用，被誉为过程工业中最有发展前景的检测技术之一[15]。

图1 软测量模型的输入输出示意图

软测量技术的理论基础是推理控制，主要内容包括以下3 个方面[35]：①根据某种最优化原则，研究建立软测量数学模型的方法，这是软测量技术的核心；②模型实时运算的工程实施技术，这是软测量技术的关键，主要包括辅助变量的选择、现场数据的采集和处理、软测量模型结构的选择、模型参数的估计、软测量模型的现场实施技术等；③模型自校正技术，这是因为即使初始建立的软测量模型很精确，但由于过程工况与原料性质等因素的不确定性变化，必须引入模型的更新校正功能，也称软测量模型的自学习，这是提高软测量精度的有效方法，主要包括在线校正和离线校正两种校正方式。

对于制浆造纸生产过程，软测量技术也得到了较多应用，并且为造纸工业带来了非常可观的经济效益。如打浆度的在线软测量和磨浆机恒打浆度控制[36]，利用能够准确测量的纸浆浓度、纸浆流量、磨浆机电功率等二次变量参数，通过软测量技术在线获得磨后浆的打浆度，软测量精度与实验室实验值之间的误差可控制在0.5OSR，可完全满足恒打浆度在线控制的要求。近年来，在国产中高速卫生纸生产线上得到了推广应用[37]。再如，生活用纸定量的在线软测量问题。尽管定量为50 g/m2以上的纸张定量检测已经比较准确，可以满足大闭环在线控制的要求，但对于定量在15 g/m2以下、车速在800 m/min 以上的生活用纸纸机，定量在线扫描检测是一个难题。但通过定量在线软测量技术以及绝干浆量控制策略，低定量纸张的定量在线检测及控制问题也得到了很好的解决[37]。针对碱回收蒸发工段的浓缩黑液浓度高、常规黑液波美度检测仪检测精度过低的问题，文献[38]给出了一种机理建模加最小二乘法参数估计相结合的软测量方法，提高了黑液波美度的检测精度，并降低了在线检测成本。文献[39]采用两步神经网络建模的方式解决了草浆洗涤过程中残碱和黑液波美度的在线测量问题。文献[40]解决了置换蒸煮过程中蒸煮浆料的卡伯值在线软测量问题，为置换蒸煮终点（常规用H因子或P因子）的确定增加了一个宝贵的参考参数。

2.2 关键造纸装备的故障诊断技术

故障诊断技术发展于20 世纪中叶，是对生产装备或过程异常状态的自动检测、识别、预警、修复等的各种技术的总称，是现代控制理论、可靠性理论、数理统计、模糊理论、信号处理、模式识别、人工智能等多学科融合的一门综合性技术。国际故障诊断专家、德国P.M.Frank 教授将故障诊断方法总结为3 大类：基于知识的方法、基于解析模型的方法和基于信号处理的方法[41]。故障诊断、故障预警和故障修复是智能制造必备的工业自动化技术。

近年来，我国造纸工业正朝着大型化、连续化、复杂化、高速化方向发展，关键造纸装备和重要部件在高温、高压、高转速等运行状态下，容易产生一系列不稳定不安全因素。为保证制浆造纸生产线的稳定运行、减少设备事故、降低企业损失，在线监测设备的运行状态、及时准确地发出故障预警变得越来越重要[42]。

对于造纸装备的运行状态监测，常用的监测技术有3种：振动分析技术、油液分析技术和红外热成像技术。振动分析技术通过采集包含造纸设备故障信息的振动信号，借助时域或频域、或者二者相结合的方法进行故障诊断，这一方法对几乎所有的造纸机械设备都适用，如对纸机压榨部的故障诊断[43]、对盘磨机的故障诊断[44]、对软压光辊的故障诊断[45]、对大直径烘缸轴承及压榨部轴承的故障诊断[46-48]等。油液分析技术通过分析所用润滑油的性能变化以及油液中磨损颗粒的信息，及时发现早期造纸机械磨损情况，从而对故障进行预测，提前做到预防维护，具有快速、高效的优点，在纸机的干燥部、压光部等设备中应用较多，能够防止轴承磨损损坏，保证设备的稳定运行[49]。红外热成像技术利用红外成像测温仪，监测设备实际温度的变化，从而进行故障分析，因属于非接触式测量，具有安全、方便的优点，可以用来诊断难以用传感器直接测量的机械设备的故障，如文献[50]利用红外热成像技术对旋涡气泵的运行状态进行数据监测和故障诊断。

随着人工智能技术的发展，多种智能诊断技术也随之形成，并逐渐由对单体造纸装备的故障诊断发展到对某一工段甚至整条生产线的故障诊断、故障预警和故障智能修复，形成以专家系统、模式识别、人工神经网络为核心技术的智能故障诊断系统[51-53]。先进的计算机技术、振动信号处理技术与故障诊断系统的结合，使智能诊断系统正朝着基于规则、混合模型、专家知识、机器学习、混合智能诊断等方向发展。Ebersbach 等人[54]开发出了监控设备振动信息的专家系统。Marichal 等人[55]将振动谱与智能技术相结合，开发了轴承故障智能检测系统。Liu 等人[56]使用神经网络和特征融合方法对设备结构损伤进行了诊断研究。Karen 等人[57]从实际造纸工业过程中收集在线振动数据，确定造成纸机运行和纸张质量的潜在变量，并构建多变量控制图以进行更有效的监督和控制。ABB 公司研发的在线智能诊断系统SDS (Smart Diag‐nostic System)，在镇江某造纸企业生产线得到应用[58]。

2.3 纸病在线检测技术

制浆造纸企业的目标产品是成品纸张，纸张的品质直接决定着企业的效益。纸病是指纸张在抄造过程中出现的脏斑、孔洞、褶皱、划痕、尘埃和裂口等表面瑕疵，对纸张尤其是特种纸张的品质影响很大，一般可利用机器视觉技术来进行在线检测[59]。这一技术起源于20 世纪70 年代，其核心内容就是通过机器视觉在线发现纸张表面瑕疵的类型和位置，实质就是数字图像处理，一般包括图像采集、图像预处理、纸病识别和纸病后期处理等4个步骤[60]。经过30多年的发展，纸病检测速度和检测精度在不断提高，检测种类也由简单单一纸病检测发展到多种复杂纸病同时检测。当前，对纸病检测技术的研究聚焦在系统架构、识别算法和光源优化等3个方面。

纸病在线检测系统架构变化的内在驱动力源于纸机车速的提高和幅宽的加大。早期的纸病检测系统是基于“CCD 相机+采集卡+PC 机”模式[61]，这种模式的优点是结构紧凑、通信方便；缺点是上位机集中式数据处理方式导致计算量大，难以适用于高速宽幅纸机。为了提高数据处理速度，“CCD 相机+FPGA+PC机”模式逐渐被推出，并迅速得到应用[62]。在这种模式下，FPGA 取代图像采集卡，不但能承担图像采集卡的全部功能，而且还肩负纸张图像预处理和纸病粗判的任务，将初步确定有纸病的图像片段和位置发送给上位机，由上位机完成纸病类型的进一步识别，没有纸病的图像区域直接在FPGA 内被遗弃掉[63]。这种架构模式采用了分散式数据处理方式，并充分利用了FPGA 并行运算的快速性，大大提高了纸病检测的速度。随着DSP等高速信号处理器件的广泛应用，“CCD相机+DSP+PC 机”模式、“CCD 相机+FPGA+DSP+显示器”模式的纸病检测系统架构也陆续出现[64]。

纸病识别算法是纸病检测技术的核心，它是建立在纸病检测软硬件平台上的纸张图像处理算法，包括纸张图像预处理算法、纸病特征提取算法和纸病辨识算法等3个类别。其中，图像预处理算法用来提高纸张图像的对比度，突出边缘细节，提取疑似纸病区域图像，为后续分析处理做准备，可分为图像增强算法和图像分割算法；纸病特征提取算法的主要功能是从图像增强分割处理后的图像中提取能够表征纸病图像特征的有用信息，如灰度特征、形态特征、纹理特征等，为计算机进行纸病最终识别做准备；纸病辨识算法是通过图像的灰度特征和几何特征来最终确定纸病的种类。纸病识别算法的每个类别都有大量的文献报导[65-69]，具体算法分类详见表1（详见文献[59]）。从表1可以看出，图像预处理算法是纸病检测的关键算法，决定着纸病识别的精度和后续辨识速度。其中，图像增强是对已获取的图像进行加工处理，在减少噪声的同时增强边缘信息和结构信息，以便在后续的特征分析中对其更好地分析和理解；图像分割是依据纸张图像的灰度、颜色、纹理和边缘等特征，把含有疑似纸病的图像区域分离出来，为后续纸病特征提取和纸病辨识打基础。

理论上来讲，图像处理中的各种算法都可以用于纸病检测，但实际上是否可用，取决于算法的在线识别速度和精度。当前，有配置纸病检测系统需求的纸机车速已高达1000 m/min 以上，幅宽6000 mm 以上，最小纸病要求0.3 mm2以下。而大量的文献研究都是基于静态面阵图片的，而不是通过CCD 相机在线拍摄的图像，若用于在线纸病识别，算法的实用性有待实际检验[70-71]。因此，实用化的纸病识别算法是当前的一个研究热点[72]。

纸病检测另一个研究热点是照射光源的优化问题，对纸病图像的分辨率和算法的复杂度有直接影响。光源种类、光源结构、光色和亮度、光照方式等均与照明效果密切相关，却又难以建立精确数学模型，当前文献也比较少见。王峥等人[73]提出了基于菌群算法的纸病检测系统光源优化控制方案，利用菌群算法对光源系统参数进行寻优，并根据寻优结果对光源系统进行结构优化。冯波等人[74]将光源优化分解成横向和纵向两个方向，分别提出了基于漫反射及近场均匀照明原理和频闪成像原理的LED 驱动电源优化方案，明显提高了图像灰度均匀度。

3 制浆造纸过程高级控制系统

无论是前述制浆造纸生产过程高级控制算法，还是软测量、故障诊断及纸病检测技术，都需要固化于制浆造纸生产过程计算机控制系统中才能发挥作用。自1961 年美国首次成功地采用计算机对制浆造纸生产过程进行自动控制之后，各类控制系统便纷纷推出，并应用于造纸工业[20-21]。

3.1 制浆造纸过程基本控制系统

对于一条现代化的制浆造纸生产线，相配套的与生产过程控制和监督相关的自动化系统有3大类：生产过程自动控制系统（含DCS、Drives、QCS、MCS、WMS、WIS、CMS、SIS）、生产及安全监控系统（CCTV）、生产优化和资源管理系统（含MES、ERP）[9,75]。其中，第一大类是大多数生产线普遍选配的系统，CCTV 已经成为新建企业的必选系统，MES和ERP 当前开始逐步推开。这些系统的基本功能见表2。

从表2 中可以看出，DCS 和Drivers 是每台纸机必备的基础性控制系统，只是不同的纸机，其控制系统的规模不尽相同。对于生活用纸以外的纸种，一般都会配置QCS。生活用纸因定量很低，采用放射源传感器难以进行准确测量，因此一般不配置QCS，但可以采用软测量的方式进行纸张定量的在线测量[37]。在CIPS 框架下，表2 中的1～8 号子系统通常也称为过程控制系统（Process Control System，PCS），与MES、ERP 一起构成CIPS。作为CIPS 的基础自动化层，其主要内容包括先进控制技术、实时数据库技术、软测量技术、数据融合与数据处理技术、DCS、多总线网络化控制系统、基于高速以太网和无线技术的现场控制设备、传感器技术等[34]。3～7号子系统为选配系统，它们的一些功能可规划到DCS中去。

表1 纸病识别算法分类一览表

表2 制浆造纸生产过程基本控制系统一览表

3.2 计算机集成过程系统

流程工业计算机集成过程系统（CIPS）是集过程控制、生产优化、资源管理于一体的综合自动化、信息化、智能化控制系统，与离散事件工业的计算机集成制造系统（Computer Integrated Manufacturing System，CIMS）相对应，是实现工业4.0 和中国制造2025 的系统框架基础[5]。

表3 为制浆造纸生产过程自动化技术对比分析。从表3中关于制浆造纸过程所采用的自动化系统的对比，结合我国制浆造纸企业自动化现状，可以分析得出[33-34]：我国造纸工业基本尚未走完工业3.0 的路程，约占我国造纸工业的70%左右，中小企业处于工业2.0～3.0 之间水平，大型制浆造纸企业虽然装备了三层结构的全厂综合自动化系统，但功能发挥有待提高。同时，利用工业3.0实现造纸工业信息化，是发展智能造纸工业的基础，是造纸工业4.0的基石。

具有PCS、MES、ERP 三层结构的综合自动化信息化系统是一个完整的工业3.0系统，具备了迈入工业4.0 门槛的基础条件。而工业4.0 是工业3.0 的技术升级，通过先进的互联网技术、数据挖掘技术、云计算技术、信息融合技术，把PCS、MES、ERP之间的关系建立起来，从而提高生产效率，降低运营成本。因此，开发基于工业4.0的造纸工业智能自动化系统是当今的研究热点和造纸工业的未来发展方向[75]。

在工业3.0 向工业4.0 升级的过程中，MES 将起到承上启下的作用。在这个转变过程中，要充分发挥MES 的作用，把PCS 和ERP 两个系统有机地结合起来，从而构建智能工厂，利用智能原料，生产出智能产品。工厂智能化包含设备智能化、生产智能化、能源管理智能化和供应链管理智能化等4 个方面的内容。而智能化技术由生产操作、生产管理、管理决策等3 个层面组成，通过互联网（CPS 系统或工业互联网）将全部业务流程连接起来，实现闭环优化管理，继而实现整个工厂全部生产流程和业务运作的决策优化和智能化。图2 是造纸工业从工业3.0 过渡到工业4.0 的技术框架和实现途径示意图。图2 中，SCM（Supply Chain Management） 为 供 应 链 管 理，CRM（Customer Relationship Management） 为客户关系管理，QMS（Quality Management System）为质量管理系统，PLM（Products Life-cycle Management）为产品生命周期管理。

文献[58]围绕第四次工业革命的核心特点、智能工业的基本含义和组成框架、实现浆纸企业智能化所需的关键共性技术、如何构建智能浆纸企业等问题展开了深入细致的探讨，并建议我国传统造纸工业在向智能化转型时应该顺应“互联网+”的发展趋势，以信息化与工业化深度融合为主线，先易后难，逐步实现智能化，要着力研发从现有MES 升级为智能MES的关键技术。

3.3 西门子410 Smart系统举例

近30 年来，多种控制系统在我国造纸工业都有应用。国外系统主要有西门子公司以S7-400系列PLC为核心控制器的PCS7系统、ABB 公司以AC 系列PLC为核心控制器的AC-800 系统、AB 公司的Process Logix 系统、霍尼韦尔公司的TDC3000 系统，以及日本OMRON 和三菱公司以PLC 为核心控制器的DCS 系统。国内用于电力和石化过程控制的DCS 系统，如上海新华的XDPS-400 系统、北京和利时的MACS 系统，以及浙大中控的JX-300 系统，也在我国制浆造纸过程自动化领域占有一定的市场份额。但相比之下，西门子的S7-300/400/1200 系列PLC 占有的市场份额最大。

表3 制浆造纸生产过程自动化技术对比分析一览表

图2 造纸工业从工业3.0过渡到工业4.0的技术框架和实现途径示意图

图3 是以西门子410 Smart PLC 为核心控制器构成的制浆造纸生产过程综合自动化系统结构示意图。该系统采用有自愈能力的双环网双冗余服务器架构，下层为服务器和410 PLC 之间的控制系统环网，上层为服务器和OS 客户机之间的终端总线环网。冗余服务器起到承上启下的作用，工程师站对整个项目的PLC、服务器和客户机组态进行下载和管理，使整个项目数据统一、时钟一致，能为以后建造智能工厂提供准确一致的数据。Web 服务器主要用于发布一些诸如产量、能耗等生产运营状况的关键数据，便于公司高层随时随地了解公司的运行情况，及时做出决策。基于互联网的远程诊断软件允许在世界任何一个可以上网的地方，查看现场数据和画面，监控现场运行情况，下载和诊断故障情况，可极大地缩短维修时间，减少客户停机费用，提高服务质量。Profinet 总线采用基于工业以太网技术的开放式工业自动化总线标准，可以自由地组成线型、星型、环型等复杂网络结构，底层模块级可以构成环网，提高系统的稳定性和可靠性。Profibus 总线用于智能MCC，可节约大量的MCC 线缆。整个系统结构一目了然，维护简单，上传的数据丰富，可为以后实现智能工厂提供数据支撑。

4 造纸工业自动化、信息化和智能化的未来发展

在工业4.0和“中国制造2025”深入推进的过程中，造纸工业也将以工业4.0 为发展目标，围绕PCS、MES 和ERP 开展技术研发和成果推广应用工作，用3个10年完成从制浆造纸大国向制浆造纸强国的转变[33]。当前研究热点及未来发展方向可归纳如下。

（1）先进控制算法有效应用于制浆造纸全过程已成为当前的主要任务

尽管先进控制技术在造纸工业中应用的文献很多，但实际应用效果并不理想。原因之一就是难以获取相对准确的生产过程数学模型。所以制浆造纸企业绝大多数控制回路采用的依然是PID 系列控制器，只是部分关键控制回路的PID 参数整定引入了先进控制技术。先进过程控制（Advanced Process Control，APC）就是指在动态环境中，基于过程数学模型，借助充分计算能力，为企业获得最大利润而实施的运行和控制技术策略。成功实施APC，可使制浆造纸生产过程运行于最佳工况，实现“卡边生产”，增大利润空间。因此，将先进控制算法有效地应用于制浆造纸全过程已经成为我国造纸工业当前的主要任务。人工智能（AI）与自动控制相结合的智能控制是一个研究热点。

（2）过程优化将得到迅速发展，为制浆造纸企业带来更多效益

图3 基于西门子410 Smart的制浆造纸生产过程综合自动化系统结构示意图

造纸工业是典型的连续性流程工业，其特点之一是上游装置的部分产品是下游装置的原料，生产过程存在装置间的物流分配、物料平衡和能量平衡等一系列问题。因此，通过过程优化可获得良好的经济和社会效益。为了能将优化控制成功地应用于制浆造纸生产过程，这就要求在工艺设计时，要同时充分考虑控制方案的实施问题。工艺、装备、自动化三位一体已经成为造纸工业对行业人才的基本要求。过程优化通常包含稳态优化、离线优化和在线优化。随着通信速度的提升和通信能力的增强，在线优化将成为主流。对纸机干燥部进行能耗优化、对碎浆过程进行生产调度优化、对大功率装备进行运行电耗优化等，都可为制浆造纸企业带来可观的经济效益。

（3）故障诊断、故障预警和故障修复将受到制浆造纸企业的高度关注

当前，制浆造纸企业正向着高车速、大幅宽、高产能方向发展。因此，生产线的平稳运行非常重要，一次故障停机会带来以万元人民币为单位的经济损失。造纸工业在由工业3.0 向4.0 推进的过程中，强大的信息传输网络和计算能力也为故障诊断创造了便利条件。当前，就造纸工业而言，故障诊断面临的问题是：①故障的正确检测率低，“狼来了”现象时有发生；②故障的漏报率高，经常未能及时发现故障；③故障误报现象也经常出现，需要通过技术进步来着力降低故障误报率。随着“一带一路”战略的深入推进，我国出口的制浆造纸过程自动化系统以及我国企业家在境外投资的制浆造纸生产线将越来越多，远程故障诊断、预警及智能修复将成为必须。利用CPS系统及数据挖掘等技术实现对生产线的运行故障实时诊断、预警，甚至智能修复是造纸工业的一个研究热点。

（4）传统的造纸工业DCS、FCS 仍然需要向国际统一标准的开放式系统方向迈进

DCS和FCS原本是设计理念非常科学的自动化控制系统，它们是由若干台微处理器或微机分别承担部分任务，并通过高速数据通道把各个分散点的信息集中起来，进行集中的监视和操作，并实现复杂的控制和优化。然而，各DCS/FCS供应商为了商业目的，不同的自动化系统之间的信息通信常常存在障碍。尽管OPC技术有效破除了不同自动化系统之间的“自动化孤岛”，但对自动化工程集成商的专业素养要求还是比较高。因此，具有国际统一标准的开放式系统依然是我国制浆造纸企业的期盼，仍然需要向国际统一标准的开放式系统方向迈进。

（5）造纸工业4.0 的系统架构构建及功能规划是业界的一个研究热点

尽管我国部分大型制浆造纸企业已经配置了基于PCS、MES、ERP 三层架构的CIPS 综合自动化系统，但调研发现，实际运行效果并不理想。如何构建智能制浆造纸企业依然是我国制浆造纸学术界和企业界合作探讨的重要问题。刘焕彬等人[33]就智能造纸企业的构建问题做了非常深入细致的探讨和思考，对我国造纸工业4.0 的系统架构设计及功能规划设置了基调，提出了许多合理化的建议，起到了非常好的“抛砖引玉”的作用，但实质性工作仍需要一步一个脚印地向前推进。符合我国国情的造纸工业4.0的系统架构构建及功能规划问题必将成为业界的一个研究热点。

5 结 语

本文以过程控制理论及自动化技术的发展及行业应用为主线，对在造纸工业中广泛采用的共性自动化技术，如制浆造纸过程高级PID 控制算法、优化控制算法、智能控制算法进行了评述；对实现造纸工业4.0 必不可少的关键参数在线检测及装备运行维护技术，如在线软测量技术、故障诊断技术、纸病在线检测技术的研究应用状况进行了总结；对制浆造纸工业采用的基本自动化控制系统和计算机集成过程系统（CIPS）的基本功能和体系架构进行了概述，并以西门子410 Smart 系统为例，给出了实用化的综合自动化系统的构建示范。并讨论了我国造纸工业自动化、信息化和智能化的未来发展方向。

由于制浆造纸生产过程环节多且复杂，过程控制理论又博大精深，难以在一篇文章中对制浆造纸生产过程自动化做以全面概述。尽管笔者尽力做了大篇幅的陈述，但仍属一家之言，限于笔者学识，偏颇之处一定很多。然而，对我国造纸工业而言，坚持信息化与工业化深度融合的技术路线，大力发扬产学研合作，致力于节能、环保、生态和智能控制技术的研发和成果推广，逐步推进制浆造纸企业向绿色化、智能化方向发展，将是我国造纸工业的时代主旋律。