先进的云端过程控制

使用“云”并不是通常考虑的过程控制，但是当使用高级过程控制(APC)时，情况略有不同。APC使用过程的预测模型来生成比典型PID算法生成的更好的设定值和控制动作。APC通常用于响应是非线性的，甚至是不连续的，并且需要多个过程值来生成正确的控制移动。实现APC通常包括三个步骤:构建APC模型，使用来自运行系统的数据验证APC模型，以及执行模型以生成设定值和控制动作。

模型执行是在实时控制系统中实现的，不适合迁移到云端。云响应时间是可变的，可访问性是有问题的，因此这不是任何实时控制的环境。模型执行通常在分布式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)或附属PC中执行。大多数DCS供应商在其控制系统中提供APC元素，但这些通常只是模型执行块，假设您已经创建并验证了APC模型。

然而，APC模型的建立是不同的。如果你很幸运，有非常聪明的工程师，你可能能够从基本原理建立一个APC模型。第一原则允许您使用您的过程知识来构建数学模型，计算所有必需的产品质量属性和实现属性目标所需的所有可能的过程参数。大多数人都没有足够幸运的知识或资源来建立第一原理模型。即使是像混合操作这样简单的事情，也可能需要太多的物理建模，以至于不适合普遍使用。在这些情况下，您可以使用模式分析工具来发现过程参数和质量属性之间的数学关系，以开发经验模型。

模式分析工具需要大量的数据并使用大量的计算时间，但它们只是偶尔需要，通常是在工艺更改或设备更改时。大量的数据、强大的计算能力以及偶尔的需求是基于云的解决方案的最佳选择。购买的模式分析系统将需要服务器和数据库，这些服务器和数据库通常没有使用，占用资金并消耗IT支持资源。

三种基于云的服务

基于云的解决方案可能是系统即服务(SAAS)，其中云服务供应商提供运行应用程序的操作系统环境(如Microsoft Windows Server)。另一种选择是平台即服务(PAAS)，云服务供应商提供一个基本的机器，您可以将其与操作系统和应用程序一起加载。第三种选择是应用程序即服务(AAAS)，其中云服务供应商提供完整的应用程序和环境。这些选项中的任何一个都应该提供比本地托管和维护您很少使用的应用程序成本更低的解决方案。用于高级过程控制的模型构建可以产生经验推导的模型，这是基于云的解决方案的一个很好的候选者。

许多APC项目失败是因为模型没有得到维护，随着时间的推移，它们不能准确地反映系统的真实行为。应该有(但通常没有)定期验证模型的时间表。模型验证是将模型的预期结果与系统的实际结果进行比较。当不进行验证时，材料性能的微小变化，或由于设备老化或更换而引起的设备变化，最终将导致无效模型。无效的模型会产生次优甚至错误的控制动作。验证可以在每次生产运行中执行，但是如果模型是根据统计数据构建的，那么应该在只有足够的数据来消除随机变化时执行验证。

模型验证也是一个需要大量数据和计算能力的过程，但可能只是偶尔运行。APC模型验证也是基于云的解决方案的一个很好的候选者。云解决方案的优点之一是能够在短时间内扩展可用的数据库空间和计算能力。在线零售商利用这一点，在主要购物季扩大规模，然后在淡季缩减规模，节省开支。当云供应商的系统使用最少且可用价格较低时，您可以使用这些相同的扩展功能来验证您的APC模型。

在考虑可以将哪些应用程序迁移到云端以降低资本和支持成本时，请考虑迁移APC模型构建和APC模型验证工具。这些工具通常使用较少，通常不是关键任务应用程序。因此，当你的CIO说“一切都到云端”时，你的制造IT团队就会有一个适当的计划。

- Dennis Brandl是北卡罗来纳州Cary BR&L咨询公司的总裁，www.brlconsulting.com。他的公司专注于IT制造业。与他联络:dbrandl@brlconsulting.com．由CFE Media内容经理马克·t·霍斯克编辑，控制工程而且设备工程，mhoske@cfemedia.com．

在线额外-这个发布版本比2013年3月的印刷/数字版本包含更多的信息控制工程，包括对三种基于云的服务的解释

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