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技术干货丨MixIOT家族新成员系列——Mixco工业控制协同


【摘要】: 为了更便捷地完成工业物联网项目交付,更好地帮助工业企业解决各种问题,智物联自今年7月起,开始全力打造MixIOT 2020。目前一切工作正有序进行,也已获得了不少阶段性成果。 今天,我们为你揭开MixIOT 2020的冰山一角,介绍MixIOT家族的新成员——Mixco。

为了更便捷地完成工业物联网项目交付,更好地帮助工业企业解决各种问题,智物联自今年7月起,开始全力打造MixIOT 2020。目前一切工作正有序进行,也已获得了不少阶段性成果。

 

今天,我们为你揭开MixIOT 2020的冰山一角,介绍MixIOT家族的新成员——Mixco。

 

什么是Mixco?
Mixco(MixIOT Industrial Control Coordination,MixIOT工业控制协同)是MixIOT 2020体系中由⼀系列服务组件构成的⼀个体系,这与Indass的构成是类似的。

 

Indass是非机理基础数据分析计算,解决的是L4层面的问题;而Mixco是在Indass的基础上,进一步解决L5层面的问题,也就是工业生产中的实际问题(包括安全生产、节能减排、增产增效和精益管理)。

 

Mixco都有哪些组件?
Mixco的组织形式跟Indass是⼀样的,都是由不同的服务组件构成。每个服务组件都有⼀个特定的功能,或者说,每个服务组件都有⼀个明确关注的问题或者解决问题的目标。

 

Mixco有几个基础的服务组件:
MiSafe,是重点关注安全生产方面的服务组件;
MiEnergy,是重点关注生产节能方面的服务组件;
MiExhaust,是重点关注排放方面的服务组件;
MiEfficient,是重点关注增产增效方面的服务组件;
MiManage,是重点关注精益管理方面的服务组件。

 

但Mixco本身也是⼀个开放的体系,还可以根据实际需要解决的问题,在上述服务组件的基础上,开发实际工业场景需要的其他组件或应用。

 

Mixco组件是如何构成的?
Mixco服务组件都由两个部分构成,即:
① 分析计算部分。这部分主要是使用Indass的分析计算结果与实际机理对接,对它们进行再次计算和分析,找出问题关注点,找到解决问题的方法;

 

② 控制策略部分。这部分是根据分析计算部分结果,把解决问题的方法,变成⼀个可以交给控制系统识别的控制策略。换句话说,就是把Mixco算出来如何解决问题的方法,转换成工业控制系统能够明白的⼀系列控制指令。

 

Mixco服务组件结构可以图示如下:

▲ Mixco服务组件结构示意图

 

Mixco是如何部署的?
Mixco服务组件的部署方式是灵活的,上述的两个部分可以合并在⼀起部署,也可以分开部署。

 

比如,计算部分和控制策略部分,可以都部署在如来方略柜R系列(R2000型或者R1200型);也可以把计算部分部署在如来方略云,控制策略部分部署在如来方略柜R系列或E系列(边缘计算机柜,E800型);还可以都部署在E系列。

 

⼀般来说,我们不建议使用云端部署方式,而建议使用如来方略柜的部署方式,这是为了保证Mixco运行和执行的可靠性。

 

什么是控制协同?
控制协同的定义是:“与工业控制系统步调和节拍都高度⼀致的,给控制系统提供的协调和协助”。如果把工业控制系统看作是⼀辆汽车的司机,那就可以把控制协同理解为“副驾驶”。

 

这里有⼀个地方非常重要,“控制协同”不是“协同控制”,要摆正自己的位置:坐在副驾位置上,只动口不动手,并不实际去操控汽车。但是,它又绝不是坐在副驾位置上有事没事都唠唠叨叨,搅的司机心神不宁,而更像是⼀个驾校的教练和考官,洞察路况,提出建设性的建议。

 

控制协同做什么?怎么做?
控制协同做的事情只有⼀件:就是根据掌握的数据和分析计算的结果,告诉控制系统,怎么做可能会更好。

 

通过下面这个简单又完整的例子,来说明控制协同做什么,怎么做。这个例子就是我们都熟悉的“空调”。

▲ 空调温度控制系统示意图

 

这是⼀个闷热的夏天,小明把房间的温度设定在25度。设定好后,空调的温控系统就开始工作了。空调的温度系统是这样工作的:
① 检查空调的温度传感器,看看当前的温度是多少;
② 如果现在的温度高于25度(达到26度),就启动制冷;
③ 过了⼀分钟,再看看现在温度是多少,如果温度达到了24度就停机;如果温度还没到24度,就继续制冷;
④ 重复上述过程。

 

从上面可以看到,空调温控系统(也就是空调的控制系统)确实非常称职,严格按照小明设定的温度(25度)在工作,保证室温维持在25度。有问题吗?绝对没有!

 

空调的温控系统,使用的是PID控制方法。所谓PID,就是按比例(P)、积分(I)和微分(D)的方法来控制。空调这个控制系统比较简单,所以,使用的只是PID中的P(比例)方法。

 

PID的P方法,意思是当控制目标(温度)超出设定的某⼀个比例(空调是按4%,也就是1.0度)的时候,就开始工作,冷了就加热,热了就制冷。如果把温度的变化以及空调启停情况画⼀张图,是这样的:

从这张图很容易看到,空调制冷(启动)的时候,温度会下降;当空调停机的时候,温度又会上升。为什么会这样呢?因为房间保温条件有限,外面的热量总会渗透到房间里面来,所以会导致温度上升。

 

看样子空调的温控系统都干得很好,那Mixco又能做什么呢?

我们回到空调的温控系统,虽然它干得很好,但是,它却是“⼀根筋”,因为它只管把温度控制在24~26度之间,而不会去管用了多少电。

 

从图中看到,房间里面温度上升的情况是不⼀样的,有时上升很快,有时上升又慢⼀点,这取决于很多因素,比如室外的温度,也是在不断变化的,这是其⼀;其⼆,房间里从某一个温度上升到某⼀个温度,需要的时间不⼀样,从某⼀个温度下降到某⼀个温度,需要的时间也不⼀样。

 

如果空调温度设定在25度,把温度在26度以下的这段持续时间定为“理想持续时间”,用绿色来表示;而把超过26度的这段持续时间定为“非理想持续时间”,那么,就可以有⼀个指标:

  • 理想持续比例(%)=理想持续时间÷总时间
  • 非理想持续比例(%)=非理想持续时间÷总时间

这两个比例加起来正好应该是100%。

 

还是用⼀张图来表述:

我们知道,空调制冷的时候,是要耗电的,能耗应该是所有的制冷时间都加起来,我们也起个名字,叫“能耗持续时长”:

 

能耗持续时长=Σ每⼀段能耗时长

 

原来的空调温控系统如果要优化,那么目标只有⼀个,就是怎么样增加“理想持续时长”,怎么样提高“理想持续比例”。这是⼀件容易的事情,只需要增加制冷的时间,减少停机的时间,那妥妥的可以做到。但是,带来的却是电费的飙高。

 

Mixco能做的,就是让温控系统不再是“⼀根筋”,而是“多长个心眼儿”。也就是说,Mixco的目标,是在保证“理想持续比例”不低于某个水平的同时,让能耗持续时间最短。

 

如果用⼀个相同的时间单位,那就是让这个指标:
在保证理想持续比例(%)=理想持续时间÷总时间≥75%的前提下,让持续优化比例(%)=理想持续时长÷能耗持续时长能达到最高,或者让持续能耗比例(%)=能耗持续时长÷总时间达到最低。

 

这几个指标看上去不一样,其实是等价的。

 

Mixco要做的事情其实也没什么神秘的,其实也只是调整了两个地方:温度升到了多少就启动制冷,温度降到了多少就停止制冷。

 

如图:

经过Mixco的调整,比起上⼀个图来,很明显,红色的“能耗持续时长”缩短了,绿⾊的“理想持续时长”增加了,那么自然黄色的“非理想持续时长”也缩短了。

 

之所以能做到这一点,是因为Mixco找到了两个关键因素(关联关系):⼀个是制冷的时间和温度下降的关系;另⼀个是停机时候,温度从温度α升高到温度β所需时间的关系。最关键的,是这两个关系并非⼀成不变的,随着房间外部环境温度的变化,房间开门关门进进出出的情况不同,这些关系都会发生变化。

 

为了解决这个问题,我们事先利用Indass做了相关的基础计算,所以就有了这些关键因素的相关信息,而Mixco把这些关键信息进行整合,拿出了与原本空调简单的PID完全不同的控制策略。

 

最重要的是,Mixco拿出来的控制策略,不是只有⼀个控制温度的目标,而是还要兼顾另⼀个节能的目标。而节能这个目标,是有⼀个明确而清晰的指标,就是:

持续能耗比例(%)=能耗持续时长÷总时间

 

Mixco的使命就是追求这个比例最小化(当然也可以是其他的等价的指标)。

 

从这个例子,可以总结出来关于控制协同的几个要点:

① Mixco仅仅是分析了实际数据,拿出了优化策略,并未去做任何控制;

② Mixco拿出来的优化控制策略,只给到了空调的控制系统;

③ 空调的控制系统,可以按这个优化策略去控制空调,当然也可以不按这个策略去控制;

④ 控制空调的还是原来空调的温控系统,Mixco没有任何想抢它饭碗的意思;

⑤ Mixco拿出来的优化策略,有理有据,是基于两个明确的指标:

⼀个保证“持续理想比例”不低于75%;

另⼀个是力争让“持续优化比例”越高越好,或者力争让“持续能耗比例”越低越好。

⑥ 优化控制策略并非⼀成不变,可能会经常调整。

 

控制协同的应用范围有哪些?

前面举的这个空调的例子很简单,只是为了说明控制协同是怎么回事。当然,用MixIOT的控制协同来让空调省电,那确实是小菜⼀碟。控制协同真正的应用范围是很广的,可以说,有需要L5的地方,就应该有Mixco的身影,尤其是在复杂的流程工业中,Mixco就更能发挥作用。

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