CLPM:提高工艺效率、吞吐量

每天发生无数次的设定值变化也几乎提供了在整个工厂范围内提高控制回路性能所需的所有信息。的确，隔离控制器输出中的此类更改并计算性能增强可能是一项繁琐的任务。幸运的是，越来越多的控制回路性能监控(CLPM)解决方案使制造商能够轻松地利用这些机会并实现其效率和吞吐量目标。

本文提请注意可以提高生产效率和吞吐量的现成数据。它强调了CLPM软件的改进，使该技术能够将更大份额的日常设定值更改转换为性能改进的机会。

自动化发现过程

改善典型生产设施的监管控制性能可以对收入和利润产生重大影响。其好处包括产量平均增加2%至5%，能源消耗减少5%至15%。根据个人的观点，这些好处对工艺制造商来说要么是好消息，要么是坏消息。一方面，它们凸显了制造业中普遍存在的低效率。另一方面，它们确定了随时可用的改进性能的机会(参见图1)。

为了更好地理解这些价值，请考虑一家汽车零部件制造商，该制造商将其生产过程的周期时间缩短了9.3%。在没有额外的资本设备支出的情况下，其潜在产出膨胀了13.5%，是平均增幅的两倍多。接下来，考虑一种陶瓷支撑剂磨砂机，它实现了每年约10万美元的能源成本降低。成本的降低立即提高了工厂的底线。更重要的是，改进是通过校正不到6%的设备的比例、积分和导数(PID)控制回路来实现的。在这两种情况下，收益都是深远的，并强调了改善控制回路性能的价值——金钱和美分。

很明显，改善监管控制可以对工厂的财务业绩产生重大影响。虽然这两个例子为改善控制提供了理由，但隔离工厂的不良行为者并实现这些收益的过程并不总是那么容易。直到最近，很少有制造商拥有主动监控循环性能所需的资源，更不用说追踪相关的根本原因了。在一个典型的生产设施中，如果没有成千上万的PID循环，那么它们的胜算就会很大。

CLPM是一种相对较新的诊断技术，它正在重新洗牌，以支持持续的流程改进。CLPM解决方案在工厂甚至企业范围内主动监控制造商的监管控制系统。不，这与分布式控制系统或模型预测控制解决方案执行的功能不同。这些是监管技术，可以操纵潜在的监管系统。相比之下，CLPM特别关注监管控制回路的健康和有效性——无论是孤立的还是作为一个网络的。

针对具体情况建议纠正措施

典型的CLPM解决方案中包含的分析会评估性能，提示与控制相关的问题的及时警报，并促进隔离相关的根本原因。但问问任何运营或工程部门的人;他们已经知道存在问题。幸运的是，CLPM解决方案推荐针对具体情况的纠正措施(参见图2)。虽然核心技术已经有十多年的历史了，但CLPM实现的速度只是最近才增加。基础技术得到了改进，对财务影响的说法激起了越来越多制造商的兴趣。

CLPM在新千年开始时进入市场。与目前的解决方案一样，早期的CLPM产品需要为与工厂PID控制回路相关的许多动态标签中的每个动态标签提供高速数据。虽然收集速度随温度、液位、压力和流量的变化而变化，但需要足够的分辨率来准确评估给定回路的行为。

当时，标签和收集速度要求是一个重大的财务障碍。记住，那是在工业物联网(IIoT)出现之前。传感器很昂贵。数据存储非常昂贵。关于CLPM的一切都很昂贵。除了设置和配置成本之外，早期的CLPM解决方案缺乏在今天的产品中更常见的高级功能，这直接对应于当前CLPM解决方案的更强的价值主张。

识别表现不佳的控制回路

虽然机械问题是大多数性能问题的根源，但调谐不良的PID控制器是另一个众所周知的贡献者(见图3)。电子PID控制器首次引入于20世纪50年代末，仍然是维持安全，可靠控制设施复杂生产过程的主要技术。识别表现不佳的PID控制回路的挑战通常是双重的。首先，由于有过多的相互竞争的责任，当调优问题真正出现时，生产人员很少关注循环性能。其次，当时间表允许时，很少有明确的循环，或循环，需要他们的关注。

CLPM一直扮演着预防技术的角色，提供调优问题的意识并隔离不良行为者。但一旦发现，调谐不良的PID控制器会带来其他困难。由于其敏感性和/或财务重要性，一些循环被认为是“禁区”。更重要的是，振荡条件通常限制了调优软件和手动技术的有效性。然而，最近的创新解决了这些困难。事实上，它们已经帮助CLPM从一种简单的预防提升到一种先进的规范技术。

对难以控制的过程进行建模

2008年，CLPM迈出了有意义的一步。该技术展示了主动隔离和建模与日常设定值变化相关的数据的能力。请记住，生产设备平均每天要经历数百次设定值更改。这些调整通常与负载变化、产品变化甚至班次变化一起执行。该创新将传统的调优程序应用于新可访问的阶跃测试数据。由于传统，调优程序的范围受到限制。步进测试数据显示振荡行为典型的工业控制应用不能准确地建模。即便如此，这也是一个值得注意的进步。

精确模拟振荡、噪声动态的能力为CLPM提供了一个最新的进步。这项进步是在2013年推出的。基于专有的建模方法，该创新消除了与传统调谐方法相关的稳态要求。通过这样做，大多数日常设定值变化可以用作调整工厂大量PID控制回路的基础(参见图4)。

提供大数据分析

作为附加模型的直接结果，CLPM技术获得了生成其他高度相关的循环信息的能力。具体地说，在一个循环的基础上以统计相关的方式聚合模型的能力成为可能。对与100,200或任意数量的模型相关的参数进行编目的能力使CLPM用户能够更深入地了解过程不断变化的动态。此外，它允许CLPM在每个控制器项的特定值下模拟相同过程的性能:比例、积分和应用时的导数(见图5)。这是CLPM向提供大数据分析迈出的真正的第一步。

从产量潜力的增加到生产相关成本的降低，CLPM正在为改善控制回路性能提供强有力的、一致的案例。特别是最近的进展，加强了选择CLPM解决方案的能力，这些进展增强了CLPM对日常工厂运营的影响。能力是有的。更重要的是，金融方面也是如此。对于积极寻求提高效率和吞吐量的过程制造商来说，CLPM可能是正确的选择。

丹尼斯·纳什是总部设在康涅狄格州曼彻斯特的Control Station Inc.的总裁。

唐Wilkey是位于澳大利亚布里斯班的Daesim Technologies Pty Ltd的总经理。

本文出现在《应用自动化》的增刊中控制工程和设备工程．

-参见下文增刊中的其他文章。

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