增加過程知識(隱藏變量的估計)
更高的自動化水平,使操作員可以將精力集中在更重要的任務(wù)上
控制策略的擴(kuò)展范圍,用于優(yōu)化例如特定能耗
工廠模型
目標(biāo)函數(shù)
狀態(tài)估計器
一種求解約束優(yōu)化問題的算法
模塊可幫助工程師通過歷史過程數(shù)據(jù),快速建立和配置反映生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)過 程關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。NeurOn-Line 與現(xiàn)有的控制系統(tǒng)一同工作,以便給予操作員對控制過程和 產(chǎn)品質(zhì)量實(shí)時的監(jiān)測。它的實(shí)時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化能力能夠得到符合經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的控制決策。

探測和響應(yīng)可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非正確分析的異常數(shù)據(jù),通過對真實(shí)和預(yù)測的結(jié)果的比較,確認(rèn)傳感器,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的結(jié)果探測錯誤和異常的過程,實(shí)時地給予操作員建議,告訴他們?nèi)绾螌νㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析探測到的異常情況做最好的處理。