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　　在當今競爭激烈的制造環境中，領先者需要對整個工廠的每個過程實現性能最大化。 但你無法控制你不能測量的內容，而及時、準確的過程測量不總是有效。現在，有了一種高性價比的方法， 提高實驗室分析和儀器儀表的能力-使用羅克韋爾的模型創建器(PlantPAx ModelBuilder)。構建器能夠實現實時監視和預測過程關鍵特性是否到達峰值性能。其結果幫助用戶提高了生產效率，減少了生產的波動和浪費，增加了利潤。

　　軟傳感器(Soft Sensors)概述

　　軟傳感器(也稱 軟儀表)是一種軟件模型，基于實時過程數據預測過程值。軟傳感器能實現對有些變量的虛擬測量，因這些變量用物理設備測量非常困難，且受到可靠性和成本的限制。這種模型彌補了傳統實驗室測量需要較長時間的不足，結果的產生從幾小時減少到了幾分鐘。

　　· 面臨的挑戰

　　很多生產過程都需要儀表的測量。無論是因為實驗室的能力不足或者在線測試的費用太高，很多生產過程的檢測，需要幾小時甚至幾天才能獲得實室樣品。在此期間，生產過程的參數可能已經在不知不覺中產生了漂移。

　　· 解決方案

　　PlantPAx ModelBuilder創建在線預測模型，擴充了硬件儀表及實驗室分析，提供了實時的過程和生產條件評估。這些軟件模型，用軟傳感器的形式，提供了保持正常生產所需的反饋和預測過程的信息。

　　· 建立軟傳感器

　　為了更好地理解過程的行為，PlantPAx ModelBuilder 可以“離線”使用。在離線模式下，用戶可以對復雜的線性和非線性過程進行分析。

　　使用分析工具，可以對歷史過程數據進行提取、清理和模仿，獲得對影響質量最大的關鍵過程變量的洞察。

　　· 簡單、直觀的用戶界面

　　模型構建器使用指向-點擊技術，使得建模過程更加容易。這種環境自動引導用戶完成數據提取、建模和場景建立，花幾分鐘就可完成任務，而在過去則要花費幾個小時或者幾天。這種環境使用戶感覺非常良好，同時結合了最佳工程實踐。

　　· 從任何環境中提取數據

　　模型構建器從歷史數據庫中提取數據，并且馬上使這些數據生效，建成一種簡單、類似電子表格的模型。

　　· 數據預處理工具

　　數據預處理是建立一個強鍵過程模型的關鍵部分。使用預處理數據工具，用戶能夠在幾分鐘里分析幾千萬個數據點。

　　? 輕松編輯和刪除數據;

　　? 對多個文件進行分析;

　　? 把不同日期和時間的變量合并到一個公共數據集。

　　· 增強的數據可視化

　　模型構建器的高級數據可視化功能，讓用戶容易地看到模型中的數據。該工具提供一種更廣泛的繪圖選項，用于篩選和分析數據，包括直方圖、主要組件、時間序列、相關性、散點圖和概率。模型輸出的三維繪圖允許用戶仔細檢查響應面、描述過程變量的多維影響。

　　· 模型建立和訓練的自動化

　　建模過程用兩個步驟來執行：

　　先配置一個模型，然后訓練這個模型。用戶通過指定過程的輸入變量和輸出變量以及指定變量之間存在的時間延時關系來配置一個模型 。模型構建器具有自動計算延時時間的選項。

　　使用缺省選項配置和訓練參數，自動建模者向導幫助用戶簡化模型建立。不熟練的建模者使用直觀的用戶界面所提供的簡單用法，就能建立預期的模型。高級的用戶可以指定所有參數，獲得更高精度的模型。

　　模型訓練是測試和調整模型參數的過程，目的是找到最佳的可用模型。當用戶訓練一個模型時，該模型使用歷史數據模擬實際過程。另外加上已有的可視化，用戶可以控制和監視訓練過程的性能，或者在過程中使用暫停和重啟訓練更改參數。

　　· 模型分析

　　PlantPAx ModelBuilder提供了多種模型分析工具來驗證模型的質量。使用分析圖和如果-怎樣做情景工具，用戶可以模擬復雜和困難的過程。使用配置模型可以檢查輸入變量對輸出變量的影響。另外，用戶還可以用不同的格式繪制過程模型中的各種數據：相關圖、時間序列圖、柱狀圖、XY圖和主成分分析(PCA)圖。

　　模型構建器的“如果-怎樣做”功能提供了一種互動界面，觀察模擬模型輸入對預期輸出有多大的影響。這些模擬對理解模型行為和不同輸入組給予的性能非常有用。

　　用RSLogix實施

　　· 可選在線應用

　　一個選項組件，軟傳感器設計師(SoftSensor Designer)，可與PlantPAx ModelBuilder配合使用，把模型轉換成自編指令(AOI)。用戶可以創建在線預測模型，提供實時過程評估。這些軟件模型，以軟傳感器的形式，提供了過程保持正常的反饋和信息。由軟傳感器設計師生成的AOI，包含了可執行的邏輯和標簽，允許用戶使用AOI在梯形圖中定義輸入和輸出標簽，以在線模式監視過程?，F有用戶可以輕松地把生成的AOI 集成到Logix PLC硬件平臺，實現對過程的控制和可視化。

　　典型應用

　　PlantPAx ModelBuilder 首先是一個數據挖掘工具，專門為產品質量難以控制、在線難以測量甚至無法測量的連續過程工業而設計。這其中包括了有多重約束的連續運行的過程，使用同樣原料以同樣生產率連續生產同樣產品。

　　工業應用舉例

　　化工

　　活性污泥

　　懸浮固體

　　蒸餾產品

　　雜質

　　餾出產品率

　　酸集結

　　高分子材料

　　反應裝置密度

　　反應裝置熔融指數/溶體流動指數

　　反應裝置二甲苯溶解

　　擠出機 熔融指數/溶體流動指數

　　聚乙烯稠度指數

　　精練

　　切割點

　　云點

　　閃現點

　　凝固點

　　蒸餾 5% / 95%

　　密度

　　相對蒸氣壓力

　　蒸氣混合物

　　提純

　　所有流程單元(原油， 催化裂化裝置，氫化裂解，等)

　　所有產品(汽油、柴油、煤油、石腦油，等)

　　材料、采礦和水泥

　　純度

　　殘渣

　　硫磺酸

　　集中(石膏)

　　質量流量確認

　　電力

　　氧化氮排放

　　濃聚物

　　紙漿與造紙

　　污水生化物需氧量

　　摘要卡伯

　　亮度

　　熒光性

　　強度/硬度

　　消費品和包裝零售

　　奶粉水分

　　咖啡水分

　　洗衣粉水分

　　收益總結

　　· 提高了產品質量

　　? 每分鐘的反饋加快了運營人員的實時決定，滿足了過程變化和制造條件;

　　? 關鍵產品質量特性的預測提高了穩定性;

　　? 軟傳感器能夠輕松與控制系統集成，與過程性能聯系更加緊密。

　　· 減少了生產成本

　　?在過程錯誤發生之前就可以識別，因此減少了脫離規范的生產和原材料浪費;

　　?用延長采樣頻率和取消不必要的檢測，降低了實驗室采樣的成本;

　　?通過精心設計的“如果-怎樣做”功能可以避免風險和降低潛在成本。

　　· 快速增值

　　? 快速開發和部署高精度預測應用;

　　?不需要對工廠現存的儀表進行昂貴升級，提高控制能力;

　　?軟傳感器應用的投入產出(ROI)總是少于一年。