12MES功能模块简述050313.docx
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12MES功能模块简述050313
MES功能模块简介
目录
1.生产过程信息集成管理系统
2.生产过程动态成本控制－
3.生产优化调度－
4.质量分析与统计过程监控SPC－
5.设备维修管理
6.物料跟踪控制与管理
7.生产过程实时模拟与优化－
8.APC－
9.软测量－
10.控制系统性能评估－
11.R2R－
12.生产过程稳态优化
13.数据校正
MES功能模块简介
1.生产过程信息集成管理系统
生产过程信息集成管理系统是整个MES系统的基石，其他功能模块均建立在此基石上。
它的实施既为生产部门提供了实时的基础数据以及显示，又为其他功能模块的实施提供了数据保证。
一般来说，生产过程信息管理系统可分为两层，其一为信息层，它是以相对稳定的数据源采集的数据为基础，进行信息集成，形成相对稳定的数据结构，它的核心是由实时历史数据库和关系型数据库构成，其中实时历史数据库存储DCS和PLC等上来的实时数据，而关系型数据库存储静态数据，譬如组分分析等手工录入数据。
其二为功能层，以信息层所提供的相对稳定的数据结构为基础，根据管理处室和公司领导的要求，对数据进行加工处理，在此基础上为有关编程人员（包括企业本身的编程人员）提供对生产过程数据的查询、统计、分析工具。
利用这些工具，再结合焦化的实际情况，他们就可以为企业的各个部门提供各种生产报表（主要是基础报表）、趋势分析、报警管理等，根据这些报表、趋势以及报警还可以形成班组考核，当然还必须提供WEB发布功能。
焦化目前的现状是：
基础报表做了不少，但这些报表数据基本上来自静态数据库，完全来自实时数据库的数据自动生成的报表目前只有一个，综合报表做得很少（现在正在做），班组考核以及专门的WEB发布没有做，也没有系统的报警管理。
2.生产过程动态成本控制
生产过程动态成本控制技术是从公司整个生产物料流程全局优化目标出发；周密考虑并应用数学语言描述系统内各个组成部分相互之间的制约关系；定量地实现全厂生产过程优化。
及时、精确的生产成本核算信息对于生产管理来说是最重要的考核依据和指导信息。
生产成本核算模块通过加强成本计算能力、收集和发布核算信息的能力来改善成本核算；进而改善企业的生产管理。
系统支持灵活的生产成本核算体系；允许用户自定义核算报表和公式。
该模块与直接进行生产业务管理的其它系统紧密集成；在业务系统基础数据完整的条件下；按照用户指定的时间段进行成本核算；最大限度地满足用户对生产情况进行绩效考核的要求。
主要系统功能模块包括如下：
◆生产成本管理：
对生产全过程进行生产成本预报、分析；对动态生产成本进行核算与跟踪；实现生产过程成本的关联价值评估与控制；从而保证价值流的优化。
1）提供各部门生产成本信息（总量、比例）。
2）提供生产成本的部门成本报告；成本分析报告。
3）提供成本项目生产成本信息（总量、比例）。
4）提供生产成本的资源消耗报告。
5）建立相关配套预算体系。
6）根据历史资料或是设定预算数据；进行预算执行情况分析。
7）提供预算报告；预算执行报告。
8）根据历史资料；提供后期预算建议报告。
◆实时生产成本
1）提供实时生产成本。
2）分设备核算提供每种产品生产成本。
3）提供每种产品变动生产成本信息。
单位变动成本信息对于产品定价有重要的指导意义。
现已完成第一阶段：
以煤气生产为优化对象；将各气源成本作为参数；对煤气成本最小寻优。
在此基础上已经开始进行的第二阶段；将扩大优化范围；增加空分、Texaco、甲醇、CO和蒸汽。
由成本最小改为利润最大。
在优化边界内；利用间接消耗系数和完全消耗系数使物料流程全局优化；避免了摊派等情况的发生；优化结果大为改善。
3.生产优化调度
生产优化调度汇总了调度工作所需的各种信息；是生产调度人员的一个信息工具。
通过建立生产优化调度模型，也可通过流程模拟技术，为制定生产方案、确定物料平衡关系和能量需求关系提供支持；从而满足制定多生产方案、生产不同产品的需要。
其目的是制定生产计划；监视、协调、管理生产执行过程。
并保证生产中的各种资源处在最佳使用状态；满足生产不同产品的需求。
4.质量分析与统计过程监控SPC
SPC对生产过程中与质量相关的数据进行检测；并对检测数据进行有效的计算机管理。
其主要功能是对产品数据和质量标准进行管理；实现数据的录入、查询、打印；进行合格、不合格项目的统计。
期望通过生产数据分析来揭示、反映过程的内在变化；为提高产品质量提供有用信息；从而把数据资源的拥有优势转化为生产效益和产品质量优势。
1）工况（过程）监测
（1）意义
工况监测（ProcessMonitoring）是指依据所能获得的各种测量数据来分析和判断生产工况是否正常，并能预测不正常工况的出现，同时找出原因，提出对策。
出现不正常工况的原因有：
●过程设备和控制器件的故障
●出现特大的扰动
●人为的误操作
工况监测系统具有显著的经济效益，因为，只有生产的安全可靠时，才有可能考虑系统的优化，追求更高的经济效益。
（2）工况监测所用的方法
●过程故障检测与诊断（FDD）技术
●统计过程控制（SPC）算法
●过失误差检测和数据校正方法
（3）工况监测系统的构成
●过程实时数据检测采集
●过失误差检测和数据校正
依据正确的信息，才能作出正确的判断。
因此，必须对测量的数据进行过失误差检测和数据校正。
●统计过程控制（SPC）和过程故障检测与诊断（FDD）
为了判定工况是否正常，可以用统计过程控制和过程故障检测与诊断的一些规则进行检查，并可用过程故障检测与诊断的方法库中的软件进行重点分析。
用分类划分得出的是一个区域。
（4）作用
依据当前的测量数据和历史数据，按照各种知识和规则，通过逻辑推理，判定工况是否正常，报告故障的位置、程度及处理建议，提出保持工况正常并趋向优良区域的建议。
2）过程监控与统计过程控制功能
过程监控与统计过程控制（PM&SPC）是基于生产过程的历史数据，利用统计方法，如PCA、PLS和人工神经网络等工具，实现系统（过程）性能、工况监测和产品质量的监督控制。
（1）过程性能和产品质量的监督控制
是基于生产过程的历史数据，利用统计方法，如PCA、PLS和人工神经网络等工具，实现系统（过程）性能和产品质量的监督控制。
（2）工况（过程）监测（ProcessMonitoring）
工况监测是指依据所能获得的各种测量数据来分析和判断生产工况是否正常，并能预测不正常工况的出现，同时找出原因，提出对策。
（3）使总调度室的监控系统能实现企业的管控一体化，而使企业的管理水平更上一层楼。
该系统可将各分厂和生产车间现有的DCS等控制系统与公司局域网联结起来。
（4）在总调度室的上位机上可以监视各个系统全部流程图画面、所有参数的调整画面、趋势记录、报警状态等全部实时信息。
并且，在总经理办公室、总工办公室、生产副总经理办公室的计算机上也可监视全部实时信息。
这样，使管理者能够随时了解现场生产装置的运行状况，为生产、经营提供更多信息和决策依据。
过程监控是对调度结果的确认和监督，调度员能对生产的物料和能量平衡进行监督，并在此基础上实现生产优化。
（5）该模块具有强大的网络功能，通过传统的DDE等通讯方式，可与本机和其它计算机中的应用程序实时交换数据。
同时，它支持标准的ActiveX、OPC、ODBC技术。
3）过程监控与统计过程控制（PM&SPC）的内容
（1）过程监测（PM,ProcessMonitoring）
（2）统计过程控制（SPC,StatisticalProcessControl）
（3）过程故障检测与诊断（FDD,FaultDetectionandDiagnosis）
（4）过失误差检测和数据校正（GrossErrorDetection&DataRectification）
（5）控制系统性能的实时监测与评估（Real-TimeMonitoringControl&SystemEvaluation）
（6）R2R（RuntoRunControl）
5.设备维修管理
MES设备管理的主要作用是对关键设备进行基于状态的预防性设备维护，并实现设备管理与作业计划管理的同步与协调，主要采用的是机械设备状态监测与故障诊断技术。
机械设备状态监测与故障诊断技术是七八十年代得到迅速发展的一项新技术，并形成了一门新兴的综合性应用学科。
随着现代大生产的发展和科技的进步，设备的复杂程度日益提高，如何保证设备的安全运行，已成为一个十分迫切的问题。
因此，研究的内容是保障设备安全运行的基本措施之一，其诊断技术能对设备故障的发展做出早期预报，对出现故障的原因做出判断，提出对策建议，避免或减少事故的发生；能改变设备的维修体制，从现行的“定期维修”向更合理的“视情维修”转变，降低维修费用，确保机械设备安全运行，推动设备综合管理，提高设备管理水平，提高产品质量，增进企业经济效益的有效手段。
焦化公司目前关于设备状态监测项目的进展情况：
已与供应商初步接触，四川省计算技术中心（供方）拟于今年4月提出实施的初步方案和报价。
今年8月大修先上4#空分（已有Bently测量元件）空压机1套，如成功后则在丙烯压缩机、循环压缩机，1#－3#空分氧透、新煤气鼓风机等共约8～10台设备安装测量元件，并投入检测系统。
第1套（4#空分空压机）费用：
约25万元。
全部完工：
约100万元。
本项目设备维修管理模块主要实现生产运行过程中机组设备的在线监测和故障诊断功能。
设备信息来源于：
根据安装在机组设备上的探头监测出的振动数据，通过频谱分析，来动态显示并保存设备的故障信息。
主要分析方法：
时域波性、频谱、轴心轨迹合成与分解、波特图、瀑布图、二维全息谱、小波分析、Winger分布、谱比较、轨迹趋势等多种常规及现代分析方法。
主要功能：
根据设备状态监测数据和分析诊断结果，采用B/S模式，可在线随时显示机组的动态故障信息。
显示机组的三维设备模型，以及设备的主要信息（包括：
设备名称、编号、运行状态、检修信息等。
）。
6.物料跟踪控制与管理
7.生产过程实时模拟与优化
借助于计算机的计算能力；用数学模型代替实际生产装置现场；模拟生产过程；用于生产过程优化分析。
主要功能
◆人员培训
实现有关的操作人员培训、水准认证与职业技能鉴定等工作；
◆工艺流程模拟与优化
进行工艺过程、过程操作研究与确认；
◆控制参数仿真研究
进行对DCS系统控制参数的确认和检查；
◆在线诊断
可以对实际生产数据进行在线仿真研究；通过实际数据校正动态模型的精度；从而使该系统能直接用于实际生产过程研究；如可以以此发现生产过程中的瓶颈所在等。
8.APC－先进过程控制
先进过程控制APC；是利用先进控制算法；如模型预测控制、自整定PID等；跟踪生产过程稳态优化计算出的生产设备的稳态操作点；抑制过程中的干扰；保证生产过程的动态最优化；并在卡边操作时；实现最优化生产指标；如产量、能耗等指标。
主要功能
◆预测模型
预测模型具有展示系统未来动态行为的功能。
因此；可以利用预测模型为预测控制进行优化提供先验知识；从而决定采用何种控制输入；使未来时刻被控对象的输出变化符合预期的目标。
◆滚动优化
先进控制算法是通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用；这一性能指标涉及到系统未来的行为；例如；通常可取对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差最小等。
但也可取更广泛的形式；例如要求控制能量为最小而同时保持输出在某一给定范围内等等。
性能指标中涉及到的系统未来的行为；是根据预测模型由未来的控制策略决定的。
◆反馈校正
过程控制算法采用的预测模型通常只能粗略描述对象的动态特性；由于实际系统中存在的非线性、时变、模型失配、干扰等因素；基于固定预测模型的预测无法做到与实际情况完全相同；因此；反馈策略是必不可少的。
滚动优化只有建立在反馈校正的基础上；才能体现出它的优越性。
因此；预测控制算法在通过优化确定了一系列未来的控制作用后；为了防止模型失配或环境干扰引起控制对理想状态的偏离；并不是把这些控制作用逐一全部实施；而只是实现本时刻的控制作用。
到下一采样时刻；首先监测对象的实际输出；并通过各种反馈策略；修正预测模型或加以补偿；然后再进行新的优化。
◆模型测量
为了获取预测模型；必须在实际生产装置上测量模型。
一般情况下；在不违反生产正常操作的原则下；根据先进控制的具体算法；测量过程模型；如阶越响应模型或脉冲响应模型。
并需对获取的模型；进行离线数据校正等工作；以获取真实模型。
◆离线仿真
由于先进控制算法的可调参数比较多；且为了保证投运时无扰动切换；尽量不影响现有生产过程该算法；在系统投运前；必须针对获取的实际模型做离线仿真；调整控制参数。
◆在线调试
在离线仿真的基础上；投运先进控制系统；在投运时；必须无扰动切换；并在投运过程中；在线调整控制参数。
9.软测量
对能够在线检测的重要过程变量；采用软测量技术提供检测冗余；可以大幅度提高测量数据的精度和可靠性；也减小了测量滞后对控制的负面影响；用软测量值来诊断仪表故障并在仪表出现故障时自动取代仪表输出值作为反馈信号；可以大大提高控制系统的可靠性；高精度的软测量可以节省昂贵的硬件设备费用。
主要功能
◆二次变量选择
二次变量选择针对特定的生产过程和选定的主导变量；如何确定其对应的辅助变量。
二次变量选择包括变量类型、变量数目、检测点位置的选择。
◆数据预处理
输入数据的正确性和可靠性关系到软测量的精度；而任一数据的失效都会导致整体性能的大幅度下降；因此对输入数据处理十分重要。
输入数据处理包含两个方面；即换算（scaling）和数据校正（datarectification）。
◆软测量模型建立
软测量建模是软测量技术的核心；它不同于一般意义下的数学模型；强调的是通过二次变量来获取对主导变量的最佳估计。
如：
1）机理建模
2）基于对象数学模型的方法
3）基于回归分析的方法
4）基于模式识别的方法
5）基于计算智能的方法
6）混合建模
◆模型校正
10.控制系统性能评估
随着设备的老化和生产条件的变化；控制器的性能可能会严重恶化；影响整个DCS系统的运行。
控制回路性能评估（ControlLoopPerformanceAssessment）就是利用回路的例行运行数据来获取回路的控制性能信息；判断控制器是否运行在期望的控制特性上；是否存在过调或欠调等问题；以及确定其进一步改善的潜力有多大；从而对生产过程的控制、监视和维护；以及控制器的诊断和改造提供指导性信息。
主要功能
◆最小方差基准（Minimalvariancebenchmark）及方差分析
主要运用控制回路的运行数据和先验的迟后时间常数来确定DCS控制回路所能达到的输出方差的绝对下界。
◆离散傅里叶变换
将离散时域数据转换成频域数据；用于控制回路信号的功率谱分析。
◆谱分析技术（Spectraltechniques）
通过比较控制回路的实际输出信号的功率谱与其最小方差基准谱；确定回路控制器的过调（over-tuned）或欠调（under-tuned）。
◆测量信号的相关性分析
用于完成控制回路的各测量信号的相关性分析与检验。
◆控制回路的故障检测与诊断
用于分析控制回路性能恶化的原因；确定是控制器的问题；还是回路设备问题；如设备老化、粘阀等。
11.迭代学习控制－R2R
学习控制是智能控制的重要组成部分，其通过与控制对象和环境的交互作用，根据过去获得的经验信息，在控制过程中不断完善自己，逐步改进自身的未来性能，以使控制效果越来越好。
作为学习控制的一个重要分支，迭代学习控制以极为简单的学习算法，在给定的时间区间上实现未知被控对象以任意精度跟踪一给定的期望轨迹这样一个复杂问题[1][2]。
由于其在运行过程中不需要辩识系统的参数及其算法结构的简单性，使得它自提出以后就受到了许多学者的关注并已取得了一系列研究成果。
例如，在中药生产过程中提取工段，采用鲁棒性强且易于实施的迭代学习控制策略，以较低的开发成本，在提取工段实现了先进控制，取得了良好的控制效果，提高了中药提取率，稳定了产品质量，达到了良好的经济效益。
影响提取工段过程的主要参数很多，包括温度、蒸汽压力、物料液位、罐内压力。
在实际运行过程中，通过安装不同类型的传感器检测以上参数，送到先进控制系统，先进控制系统得到数据之后，采取迭代学习控制算法，实时稳态跟踪。
同时在物料沸腾过程中会不断有所需的挥发油从提取罐顶部挥发出来，这个挥发过程并不是一开始就是稳定的，控制器将根据安装在水冷系统中的浊度传感器，流量传感器等传回的数据，按照先进系统提供的迭代学习控制算法，通过其自学习功能调节冷却水的阀门开度控制水冷速度，在经历多次现场生产取得学习数据后记忆最佳的水冷速度曲线过程，进而获得最佳的挥发油回收效率。
参考文献：
[1]Arimoto,S.,Kawamura,S.,andMiyazaki,F..Betteringoperationofrobotsbylearning[J]. Robot.System,1984,1
（2）:
123-140.
[2]林辉，王林.非线性系统闭环Ｐ型迭代学习控制的收敛性[J].控制理论与应用，1995,12（6）:
742-746.
[3]林辉,王林.迭代学习控制理论.西安:
西北工业大学出版社,1998
[4]黄挚雄，迭代学习控制算法在中药生产过程提取工段的应用
12.生产过程稳态优化
13.数据校正
1）I/O接口库
I/O接口库；实现DCS系统或其它数据采集系统与实时数据库的接口；是信息集成的关键。
DCS、PLC等控制系统需要把各种数据通过网络传输到实时数据库中；但不同型号的DCS、PLC使用的接口和通讯协议均不一样；实现DCS与实时数据库的接口是信息集成的关键。
2）数据校正
在实际生产中；由于工艺情况的变化；例如流体介质的变化；或仪表的老化；导致实际仪表测量值与实际值不符合；因而需要数据校正。
采取的技术方法如下：
●物料平衡方程
●具有智能功能的仪表
●基于智能方法的软件测量技术
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