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          智能制造背景下DCS未來發展四大趨勢
          現代工業生產過程快速向大型、綜合、復雜和精細化方向發展,重大裝備和重大工程越來越依賴于控制系統對其進行運行控制。控制系統已成為現代工業生產過程的大腦和神經系統,其發展水平是工業生產水平的直接體現。其中分散控制系統(簡稱“DCS”)是控制系統的主力軍。
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          北京國電智深控制技術有限公司黨委書記黃煥袍

          現代工業生產過程快速向大型、綜合、復雜和精細化方向發展,重大裝備和重大工程越來越依賴于控制系統對其進行運行控制。控制系統已成為現代工業生產過程的大腦和神經系統,其發展水平是工業生產水平的直接體現。其中分散控制系統(簡稱“DCS”)是控制系統的主力軍。

          從國家科技發展角度,將控制系統與人工智能技術融合,形成國家工業發展轉型升級的強大技術支撐,搶占第四次工業革命的制高點,是當前業內科技企業的機遇,也是使命和責任。從企業發展角度,在當前DCS基礎功能趨同背景下,業內廠家紛紛將目光聚焦到智能化、智慧化方向,研發智能DCS,力求在新科技浪潮中搶先占位。

          智能制造背景下,工業互聯網、邊緣計算、5G等新技術將對智能DCS的發展產生深刻影響,我們認為其將有如下的技術發展趨勢:

          (1)強化數據接入能力,形成泛在感知型系統

          在物聯網和5G技術快速發展中,工業可感知的數據規模呈爆發式增長,這主要由于先進檢測技術、傳感器技術的快速發展推動。大量數據中蘊含了工業現場的設備及系統特征,如何將各類物聯感知數據可靠接入智能DCS,同時無縫整合各類第三方系統如PLC等的數據,實現廣義工業過程信息的泛在感知,形成后續流程的數據基礎,成為智能DCS的基礎能力需求。對于現場數據的接入方式,我們認為“無線”和“總線”技術將逐步占據更多份額。

          (2)強化工業數據分析與知識推理能力,深度解析和挖掘數據價值

          工業生產數據中蘊藏了大量信息。在泛在數據接入和全廠一體化監控背景下,智能DCS對大量數據進行實時解析,快速提煉出生產過程的信息和知識,需要其本身具有深度數據分析和信息可視化能力。工業過程中的數據分析計算類別包括:控制計算、統計計算、建模計算和知識計算(知識表達與推理)。智能DCS應對上述計算類型進行便捷、可靠支持,并實現與人機界面、數據庫系統的高效融合設計。智能DCS將逐步成為工廠實時運行層面的“智能中心”。

          (3)強化過程控制能力,將先進控制理論和方法實用化落地

          “信息和知識”作為工業過程數據深度分析的結果,必須去指導生產才有意義。智能DCS應能夠與底層設備和子系統聯動,采用先進控制、智能控制技術實現過程的精準穩定控制(而非僅僅是PID),或能夠為決策者提供可靠的智慧化、可視化指導建議,引導生產過程趨向最優化,提升生產效率、促進生產安全。

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          圖1 智能DCS的感知-分析-控制流程

          (4)強化主動信息安全能力,支撐廣域聯網,形成工業互聯網絡

          在工業互聯網和5G技術發展背景下,智能DCS將進一步強化全廠一體化監控能力,構成統一的智能化“工廠節點”。另一方面,各個“工廠節點”將進一步聯網、互動,或進行集群協調控制,如各類電廠、風場、水電站、光伏建筑等的數據進行綜合匯聚,形成“區域能源調控中心”,進行統一數據展現和分析、指導,是一種“工業互聯網”的實現形式。這要求智能DCS具有廣域聯網能力,跨物理區域、跨網絡類別進行穩定的數據鏈接和交互。

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          摘自《自動化博覽》2020年10月刊

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