Усовершенствованное управление технологическими процессами: зарождение и развитие, состояние и прогноз рынка, российская составляющая, тренды, проблемы импортозамещения

Описывается зарождение и эволюция систем усовершенствованного управления технологическими процессами, прежде всего, основанных на прогнозирующих моделях (МРС-систем). Особое внимание уделяется советскому и российскому треку этого направления промышленной автоматизации. Характеризуется состояние и делается прогноз рынка, анализируются тренды развития МРС-систем с учетом их окружения другими высокотехнологичными системами управления процессами и производством. Обсуждаются проблемы импортозамещения систем в свете ухода с российского рынка мировых МРС-производителей.

Аффилиация авторов
Дозорцев Виктор Михайлович – д-р техн. наук, директор по развитию бизнеса,
Коростелев Александр Яковлевич – канд. техн. наук, ведущий инженер,
Малашкевич Александрович Владимирович – ведущий консультант,
Аносов Андрей Александрович – канд. техн. наук, директор по разработке программного обеспечения,
Агафонов Дмитрий Витальевич – генеральный директор,
ООО ≪Центр цифровых технологий≫ (группа Рубитех).

Список литературы
1. Model Predictive Control: The Genesis of an Idea // IEEE Control Systems. 2025. Vol. 45 (4). Pp. 86-88.
2. Skogestad S., Adams T.A., II. Origins of Dynamics Matrix Control: The Yearly Writings of Charles R. Cutler. PSE Press: Hamilton, 2025.
3. Smith С. L. Advanced process control. Beyond Single-Loop Control. – John Wiley & Sons, 2010. 450p.
4. Бахтадзе Н.Н. Виртуальные анализаторы (идентификационный подход) // Автоматика и телемеханика. 2004. № 11. С. 3–24.
5. Zheng Fan, Hong Zhao, Anjin Wu, Ke Che. Design of Sequential Control System for Continuous Chemical Reaction Process Based on PCS7 / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Information Processing (ICIIP '19), 2020. Pp. 298 – 302.
6. Richalet J., Rault A., Testud J.L., Papon J. Model predictive heuristic control: Applications to industrial processes // Automatica, 1978, 14, 413–428.
7. Cutler C.R., Ramaker B.L. Dynamic matrix control — A computer control algorithm // In Proc. Joint Autom. Control Conf., San Francisco, CA, USA, 1980.
8. Richalet J., Rault A., Testud J.L., Papon J. Algorithmic control of industrial processes. / In Proceedings of the 4th IFAC symposium on identification and system parameter estimation. 1976, p. 1119–1167.
9. Перельман И.И. Идентификация моделей для прогнозирования выходной реакции объекта // Тр. IV Симпозиума ИФАК по идентификации и оценке параметров систем. Тбилиси, 1976. Т. 3. С. 112-121.
10. Перельман И.И. Динамическая оптимизация в АСУ ТП на базе алгоритмов условного прогнозирования // Автоматика и телемеханика. 1978. № 9. С. 146-160.
11. Kalman R. E. Contributions to the theory of optimal control // Bol. Soc. Mat. Mexicana. 1960. Vol.5. No.1 Pp. 102-120.
12. Летов А.М. Аналитическое конструирование регуляторов // Автоматика и телемеханика, 1960. Т.1. № 4. С. 436-441; № 5. С. 561-568; № 6. С. 661-665. 1961. Т.22, № 4. С. 425-435. 1962. Т. 23. № 11. С. 1405-1413.
13. Kalman R.E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems // Journal of Basic Engineering. 1960. Vol. 82. No.1 Pp. 35–45.
14. Пропой А.И. Применение методов линейного программирования для синтеза импульсных автоматических систем // Автоматика и телемеханика. 1963. 24:7. С. 912–920.
15. Kishi F.H. On line computer control techniques and their application to re-entry aerospace vehicle control / In Advances in Control Systems, C. T. Leondes, Ed., Elsevier, 1964, vol.1, pp. 245–357.
16. Роусон Х. Неписаные законы жизни. – М.: Изд-во ЭКСМО-Пресс, 2002. – 384 с.
17. Osler W. (1950). Aphorisms from His Bedside Teachings and Writings (W. B. Bean, Ed.). Charles C. Thomas. # 221. p. 129.
18. Deley G.W. Optimal Bounded Control of Linear Sample-Data System Using Quadratic Performance Criteria // NASA Publication, 1963. – SUDAER-148.
19. Антонов В.Г., Шепелявый А.И. Оптимальное управление на конечном интервале времени для дискретных систем в задаче минимизации неоднородного квадратического функционала // Автоматика и телемеханика. 1973. № 4. С.43-50.11.
20. Martin D.H., Jacobson D.H. Optimal Control Lows for a Class of Constrained Linear-Quadratic problems // Automatica. 1979. Vol. 15. N 4. Pp. 431-440.
21. Дозорцев В.М. Об устойчивости управления в задачах численной оптимизации технологических процессов по экономическим критериям // Численные методы в задачах оптимального экономического планирования, вып.1. М.: ВНИИСИ, 1983. С. 27-35.13.__
22. Дозорцев В.М. Оптимальное управление технологическими процессами при неквадратических критерияхкачества / В сб. ≪Теоретические и прикладные задачи оптимизации≫. М.: Издательство "Наука", 1985. С. 89-94.
23. Makila P.M. et al. Constrained LQG Control with Process Applications // Automatica. 1984.Vol. 20. N 1. Pp. 15-29.
24. Ziebolts H., Paynter N.M. Possibilities of Two-Time Scale Computing Systems for Control and Simulation of Dynamic Systems // Proc. NEC. 1953. Vol.9. Pp. 215-223.
25. Qin S.J., Badgwell T.A. A survey of industrial model predictive control technology // Control Engineering Practice, 2003. Vol. 11. Pp. 733–764.
26. Lukec I. Advanced process control: a history overview. How APC has been developing over the last decades. URL: https:// test.simulatelive.com
27. Cutler C., Morshedi A., Haydel J. An industrial perspective on advanced control. / In AICHE annual meeting, Washington, DC. 1983.
28. Prett D.M., Gillette R.D. Optimization and constrained multivariable control of a catalytic cracking unit / In: Proceedings of Joint Automatic Control Conference, San Francisco, CA, 1980.
29. Garcia C.E., Morshedi A. Quadratic programming solution of dynamic matrix control (QDMC) // Chemical Engineering Communications. 1986. Vol. 46(1-3). Pp. 73-87.
30. Grosdidier P. et al. The IDCOM-M controller / In T. J. McAvoy et al. (Eds.) / Proceedings of the 1988 IFAC workshop on model-based process control. Oxford: Pergamon Press, 1988. Pp. 31–36.
31. Marquis P., Broustail J.P. SMOC, a bridge between state space and model predictive controllers: Application to the automation of a hydrotreating unit / In T. J. McAvoy et al. (Eds.), Proceedings of the 1988 IFAC workshop on model-based process control (pp. 37–43). Oxford: Pergamon Press, 1988.
32. Advanced Process Control Market by Size, Growth and Forecast – 2035 / Market Research Future. ID: MRFR/ICT/3378-CR 114. 2023. https://www.marketresearchfuture.com
33. Трофимов В.Б., Кулаков С.М. Интеллектуальные автоматизированные системы управления технологическим объектами // Международный журнал экспериментального образования. 2016. № 12(1). С. 113-113.
34. Trierweiler J.O. Real-Time Optimization of Industrial Processes / In Baillieul J., Samad T. (eds) Encyclopedia of Systems and Control. Springer, London, 2014.
35. Marchetti A.G., Ferramosca A., Gonzalez A.H. Steady-state target optimization designs for integrating real-time optimization and model predictive control // Journal of Process Control. 2014. Vol. 24. No. 1. Pp. 129-145.
36. Дозорцев В.М., Баулин Е.С., Аносов А.А., Боронин А.Б. Сквозная оптимизация производства: реальная возможность или отдаленная перспектива? // Автоматизация в промышленности. 2022. № 3. С. 3-12.
37. Lu J.Z. Closing the gap between planning and control: A multiscale MPC cascade approach // Annual Reviews in Control. 2015. Vol. 40. Pp. 3-13.
38. Аносов А.А., Ефитов Г.Л., Пузин Д.Г. Автоматизированная система оптимального управления станцией смешения бензинов на НПЗ // Автоматизация в промышленности. №4. 2010
39. Toro R. et al. An Operator Training Simulator System for MMM Comminution and Classification Circuits. 2011.
40. Perera Y.S. et al. The role of artificial intelligence-driven soft sensors in advanced sustainable process industries: A critical review // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. Vol. 121. 105988.
41. Дозорцев В.М., Аносов А.А., Баулин Е.С. и др. Искусственный интеллект в задачах управления химико-технологическими процессами // Автоматизация в промышленности. 2024. № 10. С. 3-9.
42. Штакин Д.В., Снегирев О.Ю., Торгашов А.Ю. Метод построения виртуальных анализаторов в условиях малой обучающей выборки для управления качеством целевых продуктов фракционатора установки гидрокрекинга // Автоматизация в промышленности. 2024. № 6. С. 7-12.
43. Trivella F. From black-box to transparent advisor: The next evolution of APC and AI // Asian Downstream Summit, 2026.
44. Дозорцев В.М., Венгер А.Л. Взаимодействие человека-оператора с искусственным интеллектом: проблема доверия // Институт психологии РАН. Организационная психология и психология труда. 2022. Т.7. № 2. 204-232.
45. Dozortsev V.M., Itskovich E.L., Nikoforov I.V., Perel’man I.I. Computer Control of a Cement Plant // Proc. IFAC/IFIP Symp. Real-Time Digital Control Appl. Guadalajara (Mexico). 1983. Vol. 1. Pp. 205-210.
46. Perel’man I.I. Dozortsev V.M. Quasioptimal Process Control with Production Cost Minimization // Proc. 2nd IFAC/IFORS Symposium Optim. Methods. Varna (Bulgaria), 1979. Рp. 271-278.
47. Перельман И.И., Дозорцев В.М., Шидлович В.С. Новый алгоритм динамической оптимизации обжига // Цемент, 1982, № 8. С. 18-19.
48. Перельман И.И., Усиевич Н.А., Дозорцев В.М. и др. Динамическая оптимизация ТП на примере управления методической печью. – М.: Институт проблем управления АН СССР, 1988. 40 с.
49. Дозорцев В.М., Ицкович Э.Л., Кнеллер Д.В. Усовершенствованное управление технологическими процессами (АРС): 10 лет в России // Автоматизация в промышленности. 2013. № 1. С. 12-19.
50. Захаркин М.А., Кнеллер Д.В. Применение методов и средств усовершенствованного управления технологическими процессами (АРС) // Датчики и системы. 2010. № 10. С. 51-57.