在当今竞争激烈的制造环境中,领先者需要对整个工厂的每个过程实现性能最大化。 但你无法控制你不能测量的内容,而及时、准确的过程测量不总是有效。现在,有了一种高性价比的方法, 提高实验室分析和仪器仪表的能力-使用罗克韦尔的模型创建器(PlantPAx ModelBuilder)。构建器能够实现实时监视和预测过程关键特性是否到达峰值性能。其结果帮助用户提高了生产效率,减少了生产的波动和浪费,增加了利润。
软传感器(Soft Sensors)概述
软传感器(也称 软仪表)是一种软件模型,基于实时过程数据预测过程值。软传感器能实现对有些变量的虚拟测量,因这些变量用物理设备测量非常困难,且受到可靠性和成本的限制。这种模型弥补了传统实验室测量需要较长时间的不足,结果的产生从几小时减少到了几分钟。
● 面临的挑战
很多生产过程都需要仪表的测量。无论是因为实验室的能力不足或者在线测试的费用太高,很多生产过程的检测,需要几小时甚至几天才能获得实室样品。在此期间,生产过程的参数可能已经在不知不觉中产生了漂移。
● 解决方案
PlantPAx ModelBuilder创建在线预测模型,扩充了硬件仪表及实验室分析,提供了实时的过程和生产条件评估。这些软件模型,用软传感器的形式,提供了保持正常生产所需的反馈和预测过程的信息。
● 建立软传感器
为了更好地理解过程的行为,PlantPAx ModelBuilder 可以"离线"使用。在离线模式下,用户可以对复杂的线性和非线性过程进行分析。
使用分析工具,可以对历史过程数据进行提取、清理和模仿,获得对影响质量最大的关键过程变量的洞察。
● 简单、直观的用户界面
模型构建器使用指向-点击技术,使得建模过程更加容易。这种环境自动引导用户完成数据提取、建模和场景建立,花几分钟就可完成任务,而在过去则要花费几个小时或者几天。这种环境使用户感觉非常良好,同时结合了最佳工程实践。
● 从任何环境中提取数据
模型构建器从历史数据库中提取数据,并且马上使这些数据生效,建成一种简单、类似电子表格的模型。
● 数据预处理工具
数据预处理是建立一个强键过程模型的关键部分。使用预处理数据工具,用户能够在几分钟里分析几千万个数据点。
· 轻松编辑和删除数据;
· 对多个文件进行分析;
· 把不同日期和时间的变量合并到一个公共数据集。
● 增强的数据可视化
模型构建器的高级数据可视化功能,让用户容易地看到模型中的数据。该工具提供一种更广泛的绘图选项,用于筛选和分析数据,包括直方图、主要组件、时间序列、相关性、散点图和概率。模型输出的三维绘图允许用户仔细检查响应面、描述过程变量的多维影响。
● 模型建立和训练的自动化
建模过程用两个步骤来执行:
先配置一个模型,然后训练这个模型。用户通过指定过程的输入变量和输出变量以及指定变量之间存在的时间延时关系来配置一个模型 。模型构建器具有自动计算延时时间的选项。
使用缺省选项配置和训练参数,自动建模者向导帮助用户简化模型建立。不熟练的建模者使用直观的用户界面所提供的简单用法,就能建立预期的模型。高级的用户可以指定所有参数,获得更高精度的模型。
模型训练是测试和调整模型参数的过程,目的是找到最佳的可用模型。当用户训练一个模型时,该模型使用历史数据模拟实际过程。另外加上已有的可视化,用户可以控制和监视训练过程的性能,或者在过程中使用暂停和重启训练更改参数。
● 模型分析
PlantPAx ModelBuilder提供了多种模型分析工具来验证模型的质量。使用分析图和如果-怎样做情景工具,用户可以模拟复杂和困难的过程。使用配置模型可以检查输入变量对输出变量的影响。另外,用户还可以用不同的格式绘制过程模型中的各种数据:相关图、时间序列图、柱状图、XY图和主成分分析(PCA)图。
模型构建器的"如果-怎样做"功能提供了一种互动界面,观察模拟模型输入对预期输出有多大的影响。这些模拟对理解模型行为和不同输入组给予的性能非常有用。
用RSLogix实施
● 可选在线应用
一个选项组件,软传感器设计师(SoftSensor Designer),可与PlantPAx ModelBuilder配合使用,把模型转换成自编指令(AOI)。用户可以创建在线预测模型,提供实时过程评估。这些软件模型,以软传感器的形式,提供了过程保持正常的反馈和信息。由软传感器设计师生成的AOI,包含了可执行的逻辑和标签,允许用户使用AOI在梯形图中定义输入和输出标签,以在线模式监视过程。现有用户可以轻松地把生成的AOI 集成到Logix plc硬件平台,实现对过程的控制和可视化。
典型应用
PlantPAx ModelBuilder 首先是一个数据挖掘工具,专门为产品质量难以控制、在线难以测量甚至无法测量的连续过程工业而设计。这其中包括了有多重约束的连续运行的过程,使用同样原料以同样生产率连续生产同样产品。
工业应用举例
化工
活性污泥
悬浮固体
蒸馏产品
杂质
馏出产品率
酸集结
高分子材料
反应装置密度
反应装置熔融指数/溶体流动指数
反应装置二甲苯溶解
挤出机 熔融指数/溶体流动指数
聚乙烯稠度指数
精练
切割点
云点
闪现点
凝固点
蒸馏 5% / 95%
密度
相对蒸气压力
蒸气混合物
提纯
所有流程单元(原油, 催化裂化装置,氢化裂解,等)
所有产品(汽油、柴油、煤油、石脑油,等)
材料、采矿和水泥
纯度
残渣
硫磺酸
集中(石膏)
质量流量确认
氧化氮排放
浓聚物
纸浆与造纸
污水生化物需氧量
摘要卡伯
亮度
荧光性
强度/硬度
消费品和包装零售
奶粉水分
咖啡水分
洗衣粉水分
收益总结
● 提高了产品质量
· 每分钟的反馈加快了运营人员的实时决定,满足了过程变化和制造条件;
· 关键产品质量特性的预测提高了稳定性;
· 软传感器能够轻松与控制系统集成,与过程性能联系更加紧密。
● 减少了生产成本
· 在过程错误发生之前就可以识别,因此减少了脱离规范的生产和原材料浪费;
· 用延长采样频率和取消不必要的检测,降低了实验室采样的成本;
· 通过精心设计的"如果-怎样做"功能可以避免风险和降低潜在成本。
● 快速增值
· 快速开发和部署高精度预测应用;
· 不需要对工厂现存的仪表进行昂贵升级,提高控制能力;
· 软传感器应用的投入产出(ROI)总是少于一年。 |
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GMT+8, 2021-12-6 20:50