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技术干货丨MixIOT对象"平衡和匹配"计算组件——平衡与匹配(Balances)
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技术干货丨MixIOT对象"平衡和匹配"计算组件——平衡与匹配(Balances)

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【摘要】:平衡与匹配(Balances)是MixIOT体系中的一个应用,也是一个服务组件,用来计算对象的“平衡”和“匹配”,主要用在流程工业装置中有物料进出的这种应用场景。

什么是平衡与匹配
平衡与匹配(Balances)是MixIOT体系中的一个应用,也是一个服务组件,用来计算对象的“平衡”和“匹配”,主要用在流程工业装置中有物料进出的这种应用场景。

 

“平衡”和“匹配”既有区别,又有联系。区别在于,平衡是针对“一个对象”而言的,而匹配是针对“两个对象”而言的;联系在于,如果我们把这两个对象定义成一个对象,匹配的问题就转化为平衡的问题。

 

比如,有A和B两个装置,分别都有物料进出,进来多少、出去多少的问题,就是平衡的问题。如图1所示,把A和B定义为两个对象,那么研究的就是A和B各自的平衡问题,也就是考察每一个对象在“进来这么多物料、出来这么多物料的时候”是不是正常,所以,“平衡”实际上是指“自己进出的平衡”。


▲ 图1 平衡问题

 

如果情况是这样的:A出来的物料,直接给了B,如图2所示。


▲ 图2 匹配问题

 

也就是说,对象A的出就是对象B的进。这个时候,“A出”和“B进”的关系,就是我们研究的A和B的“匹配”。

 

如果我们把A和B定义成一个对象(见图3),那么,匹配的问题,就变成了平衡的问题。这是为什么呢?其实很简单,平衡是研究对象内部的,也即是说,如果不平衡,对象的内部就会有反应。


▲ 图3 平衡问题

 

所以,平衡和匹配的问题,归根到底是平衡的问题;而平衡虽然说的是“进出的平衡”,可是平衡不平衡的表现方式却体现在对象上,而不是体现在进出上,这就像一个人吃得太多拉不出来,那人就会生病,这是对象内部的问题。

 

研究平衡和匹配的方法
首先,研究平衡和匹配的目的,就是要弄明白进、出和对象三者之间的关系。人们可能要问,平衡不是指进、出的平衡吗?跟对象又能扯上什么关系呢?这是因为进、出什么,并不是进、出自己决定的,而是对象决定的。举个例子,同样是吃一斤包子,对一个大男人来说可能不是什么问题,但对一个三岁小孩来说可能就是个大问题,这是因为消化能力、代谢能力差异导致的。

 

我们先看一个简单的模型(见图4)。这个模型的意思是,A是进水,B是出水,C是一个过水环节(对象)。

▲ 图4 进出水模型

 

SC是反应C的一个结果,你可以理解为蓄水池;而SA和SB可以理解为进、出的平衡差。

 

如果进水A跟出水B一样,蓄水池(SC)的水位是不会变化的;如果进来的水比出去的水多,那么,多余的水就会累积到蓄水池,蓄水池的水位就会升高;如果进来的水比出去的水要少,那么,蓄水池的水位就会降低。

 

我们再说一下A和B的平衡差(SA和SB)是怎么回事。假设蓄水池的额定限制就是0~100,如果蓄水池的水已经满了,进来的水比出去的水多,我们就把这个水记在A的头上,让A的平衡差SA等于多出去的A的进水量,这个就是A的平衡差游标(LA);如果蓄水池的水已经见底了,出水B比进水A还要多,也就是说没有那么多水出去了,那么,这个差就记在B的头上,这个就是B的平衡游标(LB)。要注意的是,平衡游标跟蓄水池不一样,并不做积累。

 

如果我们一秒钟测量一次数据,这样,我们就能看到,只要蓄水池不是全满或者见底,A和B的两个游标都是在0的位置;一旦蓄水池的水变满或者见底,两个游标就会上下翻腾,如图5所示。


▲ 图5 LA、LB游标变化

 

这是一个模拟测量的数据,我们可以看到,在蓄水池这个曲线中,我们可以找到两条“基准线”,基准线和β基准线,只要蓄水池的水位超过α线的时候,进水游标(LA)就会产生波动,而且波动的特征跟水位的变化很相似;而当蓄水池的水位低于β线的时候,出水游标(LB)就会产生波动,而且波动的特征也与蓄水池水位变化类似。

 

建立上面的这个概念很重要。其实这也符合我们的常识,如果把C当作一个人的消化能力,我们是很难知道它究竟是强还是弱的,那怎么观察判断呢?就是看看他吃到多少时就吃不下去了,以及观察他离不够吃差了多少。通过这两个信息,我们反推回去,把这个人消化能力的α线和β线勾勒出来,就大体上知道了这个人最多能吃多少,能扛多少饿。当然,这是一个不太恰当的比喻,关键是明白意思就行了。

 

失衡特征
我们前面说了平衡的概念,现在把之前的图28-4改一下,变成图6。


▲ 图6 进出水模型

 

A、B就是对象C的进出,我们分别给A和B建立了一个游标。如果对象是平衡的,这个游标基本上就是呆在0附近的,波动不会很大。如果不平衡(也就是“失衡”),那么,我们就会看到游标会上下波动。游标的波动特征,我们就称为是对象C的“失衡特征”。

 

所以,我们完善一下前面的说法,平衡匹配的研究,就是研究对象的“失衡特征”,因此,首先需要做的就是建立进出的游标模型。

 

我们回到数学上,可以定义,在[t1,t2]这个时间里面,进出的游标模型,如图7所示。


▲ 图7 数学方式体现的游标模型

 

对它们进行一个Overset变换后,得到了一个二元变量的函数:


这个变换的意思,就是把两个时间变成变量,这三组函数是在一个空间的函数
(见图8)。剩下的就是去计算它们的问题了。

我们也不用去纠结这些不知所云的数学公式的来历了,重要的是知道平衡计算到底是怎么回事儿,大概是个什么原理。


▲ 图8 变换后三组函数的关系

Balances项目
这个套路我们应该熟悉了,就是在Balances这个应用中,创建计算项目,确定计算周期,然后就等着它定期进行计算,把结果放到Balances数据库里面。至于想把这些计算结果拿出来显示,还是另作他用,就在Fidis里面做相应的应用就可以了。

 

具体怎么用,还是老规矩,参考平衡匹配计算的使用指南,这里就不多介绍了。


表MixIOT体系的关联
我们在这里,重点介绍一下MixIOT体系里面的关联。到现在为止,我们介绍过4个东西:(1)偏态与增量;(2)指数累积效应;(3)平衡与匹配;(4)在线诊断。


把这几个内容串起来,会发现会是这样的一个情况:

(1)如果一个对象出现了偏态,说明这个对象跟标准态有差距;
(2)偏态出现,运行指数一定会发生变化;
(3)如果运行指数变化有明显的加速度,那就会在某个因素(变量)方向导致增量的发生;
(4)某个因素上如果长时间出现增量,增量就会累积;
(5)增量的累积到一定程度,就会导致失衡;
(6)失衡说明对象自身的运行,与它实际承担的工作负荷出现不一致;这个不一致就是这个对象相关的进出不平衡;
(7)如果我们对不平衡进行一个诊断的话,就会发现它背后可能隐藏什么问题。
……

 

工业的问题是非常复杂的,搞工业物联网也是非常困难的,并不像很多人想象的那样,弄个什么东西显示个结果,就什么都了解透彻了,什么都能预测和判断了。MixIOT能做的,就是提供一些确定的、有根据的方法,从数据的角度找出他们之间的关联关系,发现特征。就跟盲人摸象一样,MixIOT体系(见图9)中的各种组件,就是摸索大象不同的部位和侧面,但是现在还很不全,等摸索完整了,才知道大象到底是什么样子。

 

这就是“活的MixIOT”所能带给我们的东西,这就是为什么还需要我们认真学习和领会,只有做到举一反三,融会贯通,才有可能用我们已经掌握的东西去解决实际问题。

这才是工业物联网的第四个包子,如果这个包子我们都吃不进去,吃不好,何谈去吃第五个包子?这条路没有捷径,还是那句话,我们需要跟客户和合作伙伴,一起成长,一起积累,最后才有可能一起解决实际问题。

▲ 图9 工业物联网的五个包子

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