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APC實現(xiàn)優(yōu)化

    優(yōu)化是APC控制器的固有功能
          使用模型預測控制帶來許多好處,例如，過程變量（PV）的變化較小，這使得可以選擇更接近性能邊界的設置點，從而提高了吞吐量并提高了利潤。
    APC為解決方案帶來了一種結構化的方法，否則將由前饋和反饋與PID（比例積分微分）控制器（可能具有倍率功能）的組合組成。
    APC的其他好處：
       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上
       控制策略的擴展范圍，用于優(yōu)化例如特定能耗

APC使用過程

    使用APC技術使控制問題“表現(xiàn)良好”
    從用戶的角度來看，APC中的主要組件是：
         工廠模型
         目標函數(shù)
         狀態(tài)估計器
         一種求解約束優(yōu)化問題的算法
    以下操作以循環(huán)方式發(fā)生，并以等距間隔重復執(zhí)行，其中間隔是根據(jù)受控過程的時間范圍選擇采樣時間：
          使用狀態(tài)估計器根據(jù)當前和過去的測量值以及先前樣本的狀態(tài)來估計過程的實際狀態(tài)?？柭鼮V波器和運動層估計器是對此的公認方法。假定估計狀態(tài)xˇ（k）是真實過程中有時無法測量的狀態(tài)的精確近似。
          最后，將每個計算出的未來控制信號的第一個實例應用于該過程。 值得注意的是，通常目標函數(shù)是工廠輸出和控制信號增量中偏差的加權總和。對于某些變量的最小化或最大化也可能存在線性項。在目標函數(shù)中使用正方形形式可以使控制問題“表現(xiàn)良好”。

APC實施概念

APC將與建模和控制設計有關的工作與連接，安全鎖和HMI設置等更常見的任務完美地分開，這些任務實際上以無配置的方式進行。

APC預測與控制與專家優(yōu)化器

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質量和生產過 程關系的神經網絡模型。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 產品質量實時的監(jiān)測。它的實時神經網絡和優(yōu)化能力能夠得到符合經濟目標的控制決策。

實時應用可以為企業(yè)實現(xiàn)

探測和響應可能導致神經網絡進行非正確分析的異常數(shù)據(jù)，通過對真實和預測的結果的比較，確認傳感器，通過神經網絡預測的結果探測錯誤和異常的過程，實時地給予操作員建議，告訴他們如何對通過神經網絡分析探測到的異常情況做最好的處理。