matlab中怎么定义pi

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       【前言】
       提高能源密集型工业流程的灵活性和效率通常被视为未来脱碳能源系统的重要杠杆。
       然而，为了利用这些潜力，准确预测单位行为对于缩小供需差距至关重要，非线性关系不仅对热系统工程和优化提出了严峻的挑战，
       而且实际的单元行为在运行过程中由于磨损、结垢和其他影响而发生了变化。


       一种用于自动数据驱动模型自适应的新框架，该框架能够自动快速准确地预测当前系统行为。
       该框架基于开放协议双向实时通信和机制灰盒建模，虽然热能存储尤其被认为是提高灵活性的解决方案，但它对操作优化非常具有挑战性。
       在导致连续结垢的恶劣条件下运行的填充床热能存储作为所提出框架概念的证明。


       获得的结果表明，与无需重新调整的传统方法相比，使用新框架的存储输出预测有了重大改进。
       此外，所提出的框架非常适合实时状态监测、故障预测、预测性维护和操作优化的重要基础。


       【介绍】
       1.动机
       脱碳努力是能源密集型行业大幅提高能源效率的驱动力，与此同时，正处于通常被称为第四次工业革命或工业4.0的中间，由不断发展的信息和通信技术驱动。
       工业4.0和可持续能源转型具有共同的重要特征，可以相互受益，两者都受到技术创新的高度影响。


       大多数研究人员都认为数字化在减少能源消耗和提高经济可持续性方面具有巨大潜力。
       但作为工业4.0的另一种范式，
       通过实时监控实现的预测性维护也可以对环境产生积极影响。


       数据分析促进的预防性和预测性维护延长了机器的使用寿命，从而最大限度地减少了报废浪费。
       预测性维护和能源优化的关键基础是自动化的实时数据分析
       ，从而实现计算和物理过程之间的协作和实时交互。


       特别是在热工艺工程中，所谓的软传感器提供了对工艺操作状态的重要见解，特别是在直接测量关键工艺变量非常困难、不可能或不可靠的情况下。
       因此，已经开发了这种软传感器，通过使用易于测量的过程变量构建数学预测模型来估计难以测量的关键质量变量。


       预测数据即基于代表给定过程的准确模型预测，对未来可能值或状态，对于许多应用至关重要。


       2.最新技术
       在过去的几十年中，由于设备和机械的复杂性日益增加以及激烈的经济竞争，过程分析和状态监测变得越来越重要。
       状态监测可以描述为
       “通过使用测量数据评估物理实体的当前状况”。


       传感器和信号处理系统、大数据管理机器学习以及计算能力的改进的当前发展为集成和深入的状态监测分析开辟了机会。
       网络物理系统和数字孪生等最新概念旨在将自动化提升到一个新的水平，实现现实世界和数字世界之间的协作和实时交互。
       其基础是真实世界和数字世界之间的双向连接，因此是虚拟模型同步。


       状态监测环境中的自动模型调整主要用于对系统故障进行分类和检测。
       突出的例子是电动机的轴承故障检测，风力涡轮机的故障检测或一般旋转机器。
       此外，变压器等电气设备的状态监测或切削工具的磨损一直是机器学习研究的主题，其中模型已被训练用于分类目的。


       工业热力学中的结垢或磨损等常见机制面临的挑战是，它们在运行过程中通常难以监控，并且可能会影响性能并改变重要的物理特性，如传热。
       如果这些变化对机器的使用寿命并不重要，那么后续任务就是调整其运行以实现最大效率。
       准确预测资产性能对于运营优化非常重要，因为能源和资源节约的余地正在缩小。


       如果基于非最新资产模型的优化结果不准确，
       则预测的节省将被过程控制消耗，这是保持实际过程处于物理可行状态所必需的。
       为了能够满足上述准确预测的需求，本
       研究的目的是为工业热能系统的自动数据驱动模型适应创建一个创新框架。


       工业热能系统通常设计为使用寿命长，传统上，这会带来彼此间隔数十年的系统之间的通信问题。
       要么供应商的软件不兼容，要么甚至通信标准发生了变化，为了解决这个问题，统一开放协议标准的使用在工业通信市场中不断获得份额。


       OPCUA标准在各个行业中得到广泛认可，以实现所有操作层的互操作性和通信。
       由于研究期间可用的硬件和软件是兼容的，
       并且通信标准的免费可用性使无障碍研究成为可能，因此选择OPCUA作为所提出框架的基础。


       主要贡献
       目前为止，还没有提出用于工业热能系统的自动化数据驱动的模型适应框架，所以在提出自动化连续模型适应框架方面的主要贡献是用于工业能源系统的应用。


       由于该框架允许对预测模型进行连续和自动调整，以匹配真实物理系统的属性，因此与传统的状态监测系统相比，需要更少的人为干预。


       【自动化框架】
       测量数据的记录方式经历了一系列的变化和改进，从书面记录开始，新信息处理技术的出现导致了新的范式。
       随着数据存储变得足够便宜和实用，开始存储大量原始测量数据。


       很明显，在没有适当处理的情况下简单地存储测量数据不足以进行提高效率或资源需求所需的详细分析。
       原始测量数据必须使用语义数据进行丰富，例如所用传感器的精度、测量位置、校准数据或控制值。


       基于OPCUA和其他现代通信协议的工业能源系统自动数据采集和模型训练框架已在现有测试台上实施，以满足上述要求。
       硬件制造商贝加莱工业自动化有限公司的可编程逻辑控制器
       （PLC）通过PLC本身托管的OPCUA服务器提供测试台的运行数据。


       图1给出了该框架的数字基础设施的完整说明。


       测试台的数字和模拟传感器数据（图1的左侧）在PLC中进行处理，并传递到OPCUA服务器，该服务器将数据提供给同一网络中的可能客户端。
       随着数据点的每个测量值，测量的时间戳和数据的质量被传输。
       PI系统的所谓“OPCUA连接器”充当OPCUA客户端，以定义的时间间隔从PLC请求时间序列数据及其所有相关信息。


       然后将此信息复制到PI服务器的特定子系统，即PI数据存档（PIDA），并存储为PI点。
       PIDA检索数据并将其实时提供给PI系统的所有组件，PI资产框架（PIAF）是PI服务器的第二部分，允许对资产度量进行面向对象的一致分组。


       在PIAF中，执行第一个低复杂度的分析，例如，假设比较同一测量位置上的冗余温度测量值，并且差异高于已知不确定性的预期。
       在这种情况下，将生成一个警告，在必要时初始化外部干预甚至紧急程序，所谓的事件帧允许对充电或放电等状态进行分类，从而更容易比较资产在重复运行条件下的行为。


       PI系统的另一个连接器PISQL数据访问服务器用作网关，通过SQL查询将时间序列数据传递到MATLAB（图1的右侧），在那里进行实际的模型训练和模拟。
       在给定的用例中，查询请求定义数量的最近完成的充电和放电事件，以使用测试台的当前状态训练模型。


       然后，使用经过训练的模型来预测PBR的响应，从而预测其温度曲线，以便计划未来的操作。
       在通用文件加载接口的帮助下，将生成的预测传输回PI系统，该接口从MATLAB模型的定义输出文件中读取数据点，并将其复制到PIDA中（图1右下角）。


       【选定的用例】
       工业能源系统通常由供能组件、储能、热泵等能量转换组件和能源要求组件组成，如图2所示。


       其中，分馏塔和颗粒干燥器两个过程通过供能组件供给热能，由于无法存储或转换能量，无论效率问题如何，能源供应都必须满足需求，以保持流程运行。
       因此，热回收与储能相结合可以减少外部能源需求，从而减少资源的使用和一氧化碳的排放，此外，由于在能源密集型过程中经常出现不同的温度水平，而不是像图2那样只有一个温度水平。


       【评估和结果】
       为了对框架进行全面测试，引入的建模方法的PBR一维有限差分模型来生成训练和测试数据集。
       图5中给出的假设负载循环用作示例性测量数据，充电温度在170°C和260°C之间变化，而放电温度在22°C环境温度下恒定。导热油质量流量m˙假定恒定值为150kg/h。


       对于污染或结垢的模拟，假设给定的负载循环以循环方式重复，而HTF和SM之间的传热系数随着时间的推移逐渐降低。
       当然，真正的污染过程不仅会导致传热系数的降低，各种机制导致PBR的行为或HTF的流动条件发生变化。


       然而，在这项工作中，由于模拟行为变化的影响和可追溯性，选择传热系数的变化作为污染指标。
       PBR的温度响应模拟了8个示例循环，而HTF和SM之间的传热系数在每个循环中降低了10%。然后将产生的温度曲线存储在PLC上，并提供给框架，就像使用真实传感器数据时一样。


       在图6中，给出了输入和输出温度曲线，以及它们各自的预测结果以及它们之间的绝对误差。
       静态模型的值T我g是虚线，适应模型的值T我gTrain是虚线，这里可以清楚地看到，曾经训练的模型的绝对误差随着时间的推移而稳步增加，而连续训练的模型的误差则保持在同一范围内。


       重要的是要考虑到自动模型适应具有其所有优点和缺点，只要使用稳健且合适的模型，自动化就会减少操作员的工作量。
       但是，如果未检测到不正确的测量数据，然后将其用于模型训练，则生成的模型及其预测也不正确。


       因此，需要准确和最新的预测来监控测量值，并在必要时初始化即时系统响应或外部干预。


       参考文献：
       工业4.0和可持续性影响：基于情景的影响和挑战分析，第10卷，第10期，2018年
       数字化产业的可持续性方面——来自中国和德国的比较研究，第4卷，第2期，2017年
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