<b id="nqvhe"><source id="nqvhe"><menu id="nqvhe"></menu></source></b>

    1. <source id="nqvhe"></source><xmp id="nqvhe"></xmp>
      1. <b id="nqvhe"></b>
        <u id="nqvhe"></u>
      2. <b id="nqvhe"><address id="nqvhe"><ol id="nqvhe"></ol></address></b>
      3. <source id="nqvhe"></source>
        <xmp id="nqvhe"><video id="nqvhe"></video></xmp>
          <b id="nqvhe"></b>
          <u id="nqvhe"></u>
        1. 1
          關注中國自動化產業發展的先行者!
          2024中國自動化產業年會
          2023
          2023年工業安全大會
          OICT公益講堂
          當前位置:首頁 >> 案例 >> 案例首頁

          案例頻道

          基于CPS的工業邊緣智能 控制方案
          • 企業:     領域:邊緣計算    
          • 點擊數:279     發布時間:2023-04-03 10:04:52
          • 分享到:
          基于CPS的工業邊緣智能控制方案從工業企業的大量生產控制數據中發覺價值,并有效服務于自身的業務,從生產控制系統提取數據進行深度分析、計算、加工后反饋給控制系統和操作人員,讓傳統監盤走向智能監盤、自動化控制邁向智能化控制。

          ★杭州和利時自動化有限公司 李戎,李昱,賈曉科


           1 目標和概述 

          基于CPS的工業邊緣智能控制方案從工業企業的大量生產控制數據中發覺價值,并有效服務于自身的業務,從生產控制系統提取數據進行深度分析、計算、加工后反饋給控制系統和操作人員,讓傳統監盤走向智能 監盤、自動化控制邁向智能化控制。

           算法是邊緣智能控制方案的核心,方案提供算法的 設計環境和運行環境,同時在內置自研算的基礎上提供標準開放接口允許用戶或者第三方廠商開發新算法。運 行環境支持機理運算和AI運算,并疊加分布式優化智能 調度技術,在提高運算質量同時保障運行的穩定可靠和可擴展性。 

          設計人員通過圖形化的組態設計環境,自由移動、 擺放算法塊,按需組合算法塊之間的關系,整個操作過 程簡單清晰,極大地降低了用戶使用門檻,縱使趨近于 零使用經驗的人員也可以通過算法工具快速分析業務。 

          “降低編排門檻、強化算法的智能性”,邊緣智能 控制方案通過先進、多樣的手段發掘數據價值,為工業 控制場景提供全站式綜合解決方案,讓業務用戶不用關 注過程中涉及的計算機和控制系統復雜性,聚焦于工廠 業務發展。

           2 方案介紹 

           和利時基于CPS的工業邊緣智能控制方案,用于構 建智能、開放、綜合的新一代大型火電智能化發電運行 管控系統,使電廠生產運行更高效、更靈活、更可靠。 方案融合專家經驗、機理模型、先進預測控制、深度神 經網絡、先進傳感技術,對邊緣采集數據進行采集、挖 掘和深度分析,提供機組在線深度優化、智能運行監 控、設備故障預警與診斷等智能化應用,實現基于能效 的閉環控制、提升設備的可靠性與利用率、提升人員經 驗與知識的可復用程度,從而最終實現電廠經濟效益和 運行安全的全面提升。 

          系統架構如圖1所示。

          1683605008721950.png

           圖1 系統架構圖 

          系統主要特點: 

          (1)該方案基于傳統集散控制系統功能之上,提 供虛擬化、分布式、彈性可伸縮的智能控制能力,以 “軟件定義控制”的方式滿足智能工廠各類柔性、動 態、分布式的高級控制及部署要求,形成流程行業生產 運營的智能一體化方案。 

          (2)方案提供了基于Web技術的符合用戶習慣的 類IEC 61131-3低代碼組態調試工具,提供工業常用通 用算法及流程行業專業算法,如智能檢測、智能控制、 智能尋優、智能監盤、智慧決策等;支持包括Matlab/ Simulink、C/C++、Python、Java等語言開發的模型 導入,方便用戶積累沉淀現有成熟工業機理、機器學習 模型及專家經驗;工程師及用戶可針對現場實際情況靈 活配置、編排、調試已有行業機理及機器學習模型算法,加速應用落地及迭代升級。

           (3)方案支持主流工業協議接入、具備工業異構 數據融合能力,提供基于OPC UA開放的信息模型組織 數據,配合低代碼人機界面工具,工程師及用戶快速實 現智能應用的數據集成及人機頁面搭建。 

          (4)方案提供基于5G網絡的閉環控制功能,通過 5G+智能控制器+通用IO+智能現場儀表,實現高可靠、 安全的無線控制閉環,預期可以極大節省工廠工程實 施、維護與運維成本。 

          (5)提供安全可信技術架構,基于工業生產與控 制的特點,防護措施覆蓋生產層到現場控制層,實現了 控制與安全的真正深度融合,確保在工業互聯網架構 下,企業生產的主動信息安全防御能力。 目前,該方案已成功應用于百萬機組火電、熱電等 多個智能化電廠項目,大幅提高生產運行過程智能化水 平,更好地幫助客戶實現節能增效、安全環保的生產目 標。 該方案中1號機組健康度總貌、耗差指標匯總分析 圖如圖2、圖3所示。

          1683605195333622.png

           圖2 機組健康度總貌 

          1683605214463096.png

          圖3 機組耗差指標匯總分析

           3 代表性及推廣價值 

            3.1 突破的關鍵技術 

          (1)基于數據驅動和時間周期驅動的混合異構模 型的集成和運行系統組織架構。 

          (2)在復雜控制應用場景,將不同供應商、不同 功能及不同語言實現的算法模型統一運行,并在流程工 業邊緣側進行部署,可以將不同語言及運行時環境之間 數據通信及算法配合,實現高級控制、優化、軟測量、 仿真、評估的一體化方案。 

          (3)實現對FMI2.0協議的支持。

             3.2 主要創新點 

          (1)數據計算環境與自動控制環境分立并行,隔 離了海量數據計算對自動控制環境的影響,保障自動控 制環境穩定可靠運行,也支持數據技術創新成果賦能自 動控制。 

          (2)通過自研的算法模型協議實現算法組態與編 排,統一規范算法塊之間的接口關系。 

          (3)兼容FMI2.0協議,與FMU算法塊無縫對 接,支持諸如OpenModelica和Matlab等第三方工具 開發功能庫。 

          (4)設計態和運行態分離,保障了運行時環境和 設計時環境之間的獨立性、可移植性和可擴展性。 

          (5)運行時環境支持多種觸發方式,既支持數據 驅動也支持時間周期觸發以及混編的方式統一調度;主 運行時環境根據數據更新狀態事件驅動調用算法,也可 通過設置參數項動態控制運行機制。 

          (6)通過容器化的運行和管理,可以擴展運行時 環境,定制各種運行環境;在各個擴展運行環境出現異 常時,可設置對應處理措施,如重啟狀態機、初始化運 行時容器、重新加載初始化等措施。

          摘自《自動化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專輯》


          熱點新聞

          推薦產品

          x
          • 在線反饋
          1.我有以下需求:



          2.詳細的需求:
          姓名:
          單位:
          電話:
          郵件:

            <b id="nqvhe"><source id="nqvhe"><menu id="nqvhe"></menu></source></b>

            1. <source id="nqvhe"></source><xmp id="nqvhe"></xmp>
              1. <b id="nqvhe"></b>
                <u id="nqvhe"></u>
              2. <b id="nqvhe"><address id="nqvhe"><ol id="nqvhe"></ol></address></b>
              3. <source id="nqvhe"></source>
                <xmp id="nqvhe"><video id="nqvhe"></video></xmp>
                  <b id="nqvhe"></b>
                  <u id="nqvhe"></u>
                1. 国产精品高清视亚洲精品