基于多智能体的TE过程扩展仿真系统设计与实现

针对智能制造对生产过程仿真工具提出的新需求,提出了一种基于多智能体的TE过程扩展仿真方法。首先对传统TE过程仿真模型进行扩展设计,得到扩展TE生产过程的过程控制系统(PCS)层仿真模型。进一步,建立扩展TE生产过程的多层次闭环管控工作流模型,采用多智能体仿真技术开发了扩展TE过程仿真系统原型。智能制造典型生产场景仿真案例表明,该原型系统不仅保留了原TE仿真系统对PCS层故障的细致刻画和模拟,而且给出了包含生产计划指标完成率、生产成本等一系列管控指标的仿真结果。此外,通过配置管控智能体的性能参数,可以模拟分析化工过程管控体系数字化为企业升级带来的效益。     

流程工业生产执行系统的软件基础设施

结合流程工业环境苛刻,生产过程复杂等特点,针对传统MES存在的环境适应性低、研发和维护成本高和应用效果不理想等问题,提出基于模型驱动架构软件开发方法的软件基础设施,用于构建下一代柔性MES。其总体目标是使MES在满足流程工业普适性需求的同时,也能适应特定的企业环境。基于层次化设计,系统分为CIM、PIM和PSM。在PIM软件基础设施之上,CIM又包括3个领域模型:功能模型分析需求并描述功能,逻辑模型使用自描述的建模方法,定义工厂对象模型、用户接口和工作流程,科学计算模型将工厂对象模型转换为数学模型,最终实现数据协调和生产优化的闭环管理。原型验证及工程实践表明,系统能够实现与传统MES相一致的领域模型,并显著缩短产品交付时间,降低项目成本。本文将领域建模过程和软件开发过程彻底分离,提高了软件抽象层次和复用度。与之前的MDA相比,系统更具运行时动态特征,领域模型能够在编译期后被方便地修改,使UML等设计工具的输出不再仅仅是文档,而成为可执行的产物。     

分散式MPC经济性能评估

近年来,学术界对集中式模型预测控制 (Model predictive control, MPC) 性能评估进行了广泛的研究. 对于大规模化工过程, 工业现场通常采用分散式MPC的控制结构. 由于各子系统间存在复杂的耦合关系, 针对集中式MPC 的性能评估方法不能客观反映分散式MPC的性能. 本文基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)的方法对分散式MPC进行经济性能评估. 首先提出了一种迭代方法求解分散式线性二次型调节器(Linear quadratic regulator, LQR)问题, 该方法显著降低了已有求解方法的保守性. 再利用LQR基准建立了一组随机优化命题对MPC进行经济性 能评估, 评估方法对集中式MPC与分散式MPC均适用, 评估结果可以指导MPC参数调整, 也可以为集中式与分散式MPC结构选择提供重要参考. 通过对重油分馏塔控制问题的仿真验证了本文方法的有效性与应用价值.     

测量仪表过失误差的单结点识别方法

提出了一种新的过失误差识别方法 ,即结合仪表的可靠度、精度等级等信息 ,利用单结点的约束残差进行过失误差识别 .给出仿真实例 ,通过与其他几种常用的误差识别方法对比对这一方法进行了评价 .     

基于频域的新型PID型模糊控制器设计及其参数整定

基于频域理论对模糊控制器结构进行了改进 ,并根据给定相角裕度和幅值裕度对模糊控制器的参数进行整定 .这种方法可离线对控制器的参数进行设计 ,也可对在线调整提供指导 ,将 PID参数与模糊控制器参数联系起来     

电容层析成像中图像重建算法评述

电容传感器具有非侵入、响应快、低成本、测量范围宽及易于安装等特点,在多相流在线检测中具有良好的发展前景。 电容层析成像中图像的重建算法与技术,是其在工业实际中得以应用的关键。近年来在图像重建方面的研究取得了较大的进 展,Tikhonov正则法,基于LBP迭代法、Landweber迭代法、同步迭代法及神经元网络法等对图像重建精度比LBP方法都有 了明显的提高,但其重建速度有待于进一步提高以适应在线应用。     

误差校正新方法在重整装置芳烃收率在线软测量中的应用

针对软测量建模中含有误差会极大影响模型精度问题,提出一种将数据误差校正、模型参数校正和模型结构校正技术相结合的软测量误差三重校正方法.该方法可以有效地处理测量数据的过失误差和随机误差,从而提高软测量精度,并且该方法直接面向数据,实现方便.应用该方法对某芳烃厂的连续重整装置的芳烃收率软测量进行误差校正,取得了很好的效果.     

基于本体的石化行业知识抽取方法

为解决目前企业中信息共享和集成过程中的知识抽取问题,根据本体的体系结构提出了一种符合本体规则的企业知识抽取的方法,即结合面向对象分析方法、数据流图分析方法和物料流图分析方法构建石化企业的本体库,应用模糊聚类的方法对其进行准确性检验.由于本体具有清晰的表达语法和继承规则,这种方法对于企业知识的抽取具有明显优势.     

一种基于仿真的流程工业生产调度闭环优化方法

针对流程工业实际调度过程中存在的调度执行滞后、装置不完全利用以及生产资源浪费等问题,提出一种基于仿真的闭环调度优化方法,该方法具有多层次建模、分层调度优化及闭环校正等特点.     

石化MES中的物流建模技术及其应用

The management and control of material flow forms the core of manufacturing execution systems （MES） in the petrochemical industry. The bottleneck in the application of MES is the ability to match the material-flow model with the production processes. A dynamic material-flow model is proposed in this paper after an analysis of the material-flow characteristics of the production process in a petrochemical industry. The main material-flow events are described, including the movement, storage, shifting, recycling, and elimination of the materials. The spatial and temporal characters of the material-flow events are described, and the material-flow model is constructed. The dynamic material-flow model introduced herein is the basis for other subsystems in the MES. In addition, it is the subsystem with the least scale in MES. The dynamic-modeling method of material flow has been applied in the development of the SinoMES model. It helps the petrochemical plant to manage the entire flow information related to tanks and equipments from the aspects of measurement, storage, movement, and the remaining balance of the material. As a result, it matches the production process by error elimination and data reconciliation. In addition, it facilitates the integration of application modules into the MES and guarantees the potential development of SinoMES in future applications.