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Software Platform for Optimal Setting Control of Complex Industrial Processes
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资源说明：随着现代制造业的发展以及全球市场竞争的日益激烈，工业过程的优化和控制需求不断提高。这意味着不仅要保证基础控制回路的输出能够最佳地跟踪它们的设定值，还需要在过程操作的边界条件发生变化时准确地定义设定值，以确保操作指标（即生产质量指数、效率指数和消耗指数）能够被控制在目标范围内。长期以来，基于标准硬件平台包括分布式控制系统（DCS）和监控控制和数据采集（SCADA），许多流行的流程控制技术如PID控制和模型预测控制被广泛用于通过确保控制回路的输出跟踪它们的设定点来稳定过程操作。不幸的是，过程控制系统的性能在提高生产质量和效率，以及增强经济效益方面的能力有限。这是因为“就经济效益而言，控制器性能可能并不像正确的设定值一样重要”。
为了改进过程控制系统的性能，研究和开发复杂工业过程的最优设定控制（OSC）已经成为一个热门话题。然而，目前还不存在用于OSC设计的可配置软件。本文提出了一种新型的软件平台。其主要优势在于它不仅将智能和数据驱动的主流算法集成在了一个统一的框架内，而且还提供了一个强大的控制器设计工具，并利用Petri网引擎在并行计算环境中调度控制单元。本文详细介绍了该平台的整体框架和关键技术。通过在硬件在环仿真环境中设计和开发磨削过程的OSC系统的案例来验证和验证平台的有效性。
Petri网是一种形式化的建模工具，广泛用于各种工业系统的设计、分析和验证。它非常适合于并行和分布式系统建模，因为它能清晰地表示系统中的并发、同步和资源竞争等特性。通过Petri网，可以设计出具有特定行为的控制器，并且Petri网的数学基础允许对其进行严谨的分析，以确保系统行为的正确性。结合最新的数据驱动和智能算法，可以实现对复杂工业过程的精确控制，这在传统控制方法中可能难以实现。
在本文中，所提出的软件平台不仅整合了当前流行的算法，如强化学习、深度学习和机器学习算法，而且提供了一个统一框架来管理和优化控制逻辑。通过整合这些算法，平台能够处理高度复杂的数据，以及适应和学习工业过程中的动态变化。此外，软件平台支持并行计算，这意味着可以高效地处理大量的数据和复杂的模型，并在短时间内提供反馈，这对于需要快速响应的过程控制至关重要。
硬件在环仿真环境（HIL）是一个在物理硬件和虚拟环境之间创建的模拟环境，使得控制系统能够在实际部署之前进行测试和验证。通过在HIL环境中应用所提出的软件平台，开发者能够在一个控制真实过程的环境中模拟过程，这有助于发现设计错误或潜在的性能问题，而不会影响实际的生产过程。这样的仿真环境允许工程师在安全的条件下测试和改进他们的控制算法，确保系统的稳定性和可靠性。
本文提到了国家自然科学基金对中国项目的部分支持，这表明该软件平台的研究和发展也得到了国家层面的重视和资金支持。这进一步强调了对复杂工业过程最优设定控制研究的重要性和实际应用价值。
本文提出的软件平台有望革新复杂工业过程的控制技术，特别是在磨削过程中提高生产效率和产品质量。通过集成智能算法、数据驱动方法和Petri网引擎，该平台提供了一个强大的工具来优化工业过程，并通过硬件在环仿真环境进行验证。随着工业4.0的到来，这种软件平台将成为实现智能制造和高效生产的关键。
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