技术干货丨MixIOT家族新成员系列——Mixco工业控制协同
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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