一个典型的学时15周的大学控制课程包括如下内容:动态特性(包含学时1周的拉普拉斯变换和分析求解微分方程)、物理模型和经验模型、计算机仿真、测量和控制硬件技术、基本的反馈和前馈控制概念以及先进控制技术。
关于这些内容的重要程度,我最近获得了一些来自有经验的工程师的反馈意见。对于拉普拉斯变换、频域分析或是相对增益矩阵的理解也许并不会在实际工作中获得广泛的应用;在年轻的大学毕业生将会遭遇的几乎每一个工作当中,关于怎样用测量反馈技术来控制过程的知识却会得到广泛的应用。因此这些内容应该被作为他们在大学里所接受教育的一个基本模块。
扎根于现实
一个新的工程师还应该理解,过程控制是过程类工厂中物料平衡和能量平衡的一种自然延伸,因此需要动态回路来维持这种平衡。在毕业后的过程控制实践方面有一些内容通常可以在工作中学到,例如理解控制目标、控制策略怎样实现这些控制目标、怎样整定控制回路以及理解过程变量当中的动态干扰等。让人烦恼的现实是当许
为了进一步阐明工业领域人员认为对于一个化工系毕业生来说很重要的技能和概念,我们举办了一次针对34个工业领域从业者的非正式调查,他们代表了生物科技行业、制药行业、石化行业、化工行业、消费品行业和过程控制咨询行业。我要求他们中的每个人都对一个列表当中的10项技能和概念进行打分和排序,10分表示最重要(圆括号内是平均分):
1、 过程或是操作的优化(8.6);
2、 数据的统计学分析和试验设计(7.2);
3、 动态过程的物料模型(7.0);
4、 动态过程的统计学模型或是经验模型(6.9);
5、 多变量交互作用以及多变量系统分析(6.6);
6、 统计学过程控制以及过程监视(5.3);
7、 PID回路的设计和整定(5.1);
8、 动态非线性以及非线性系统的分析(3.9);
9、 频域分析(2.4);以及
10、专家系统和人工智能(1.9)。
排位最高的技能和概念,学校没教
你会发现,过程经济学优化的排位最高;然而它并不是大学在校生过程控制课程中的典型内容。过程模型和辨识(第2到第4条)可能是应该被进一步强调的技能。有趣的是频域分析的排名处在倒数第二的位置,它没有被工业领域从业者认为是与工业领域的实践直接相关的技能。 工业领域从业者对多变量系统有明显的偏好,多变量系统和回路匹配的内容在大多数教科书中都有涉及,但是不清楚有多少教师真的有时间来指导这些课题。数据的统计学分析和统计学过程控制/监视所占据的较高排位掩盖了回答者其实分成两派的事实:来自更为传统的工业行业的回答者对于这一项的排位要低于来自生物科技和制药工业等行业的回答者。