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工业软件产业发展的探索与实践
日期:2011-7-19 10:23:39 点击:
来源:中华工控网
作者: 未知
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  中国自动化产业已经走过了五十年的历程。进入21世纪以来,自动化已经成为我国制造业实现可持续发展的重要支撑与保证。在“满足用户需求,利用技术推动”的前提下,我国自动化产业正在不断出现新的可喜的变化。其主要特征是,产品实现数字化、智能化、网络化与综合集成化,并在性能上向着高精度、高可靠性、高适应性方向发展。随着自动化行业的发展,工业控制软件逐渐成为自动化行业发展的趋势和主流。本文总结了工业控制软件今年来发展的状况,提出了工业控制软件就是软件的一部分,以及软件的核心——数学模型的发展方向等观点。并结合实际案例,进行了客观剖析。
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    中国自动化产业已经走过了五十年的历程。进入21世纪以来,自动化已经成为我国制造业实现可持续发展的重要支撑与保证。在“满足用户需求,利用技术推动”的前提下,我国自动化产业正在不断出现新的可喜的变化。其主要特征是,产品实现数字化、智能化、网络化与综合集成化,并在性能上向着高精度、高可靠性、高适应性方向发展。随着自动化行业的发展,工业控制软件逐渐成为自动化行业发展的趋势和主流。
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  一、 工业控制软件的特点
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  工业控制软件除具有软件的性质外,还具有鲜明的行业特色,随着自动化产业的不断发展,通过不断积累行业知识,将行业应用知识作为发展自动化产业的关键要素,逐渐成为企业调整经济结构,转变经济增长方式的主要因素。
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  1、工业控制软件离不开工艺的支持
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  不同行业的工业控制软件,其服务对象均不相同,钢铁行业针对的是冶金工业,其控制软件很难适用机械行业,反之亦然。一套好的工业控制软件,不仅能够满足当前工艺的需要,而且在控制思想上,还有一定的超前意识,在一定时间内不会落后。
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  2、工业控制软件要有行业数据知识库做支撑
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  行业数据知识库,是指对行业控制软件起支撑作用的行业生产过程中经验积累的集合。特别需要指出的是行业生产过程中关键知识、软件、诀窍及数据等知识的汇集,也是我国自动化控制系统装上“中国脑”的基础。其主要内容包括:生产过程中采集到各种数据后,经验计算公式、技术诀窍、各种事故处理经验及各种操作经验,操作手册、技术规范、工艺模型、算法参数、系数及权重比例分配等。既包括以文档形式存在的技术规范,操作规范,国家标准等,也包括经验公式、模型算法等软件核心内容及解决工具。目前针对不同行业的工业控制软件产品的开发与生产正在兴起,各个行业的数据知识库正在成为工业控制软件的核心性,基础性要素的发展与壮大,这样也是我们的优势所在,建设好行业数据知识库,将使行业知识变成行业工业控制软件发展的动力,并推动我国工业控制软件的技术水平更好的完成由低端向着高端的转换。
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  二、 工业控制软件是软件产业的重要组成部分
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  工业控制软件要想做大做强,就一定要作为软件产业来抓。研制与生产过程都要实行标准化作业,按照CMMI内容要求规范软件产业的发展,CMMI全称是capability Maturity Model integration,即集成的能力成熟度模型,是国际通用的反应系统工程和软件工程的集成成熟度模型,CMMI共分五个等级,第五等级是最高级,他是一套融合多学科的、可扩充的产品集合,同时他也是工程集成与管理的最佳办法。CMMI是评价一个软件企业项目管理与研发实力的国际准则。他标志着企业走上标准化、规范化、国际化的发展之路,在国际上具有较高的认知度。CMMI认证可帮助企业提高软件质量和提升软件开发水平,是通向国际软件外包市场的“通行证”。
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  不仅如此,提高工业控制软件的质量也是发展软件产业的重要内容之一。为了进一步提高软件开发的工程化,规范化和系统化水平、加强软件开发的质量管理,1995年国家标准局颁布了国标GB/T 8566-1995,规定了软件从需求分析到使用终止的系统开发、操作和维护中所需要实施的过程、活动和任务,他反应了对软件生存周期各项活动的组织方式。对此我们都要有一个明确的认识。
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  软件生存周期中的活动可分成七个基本的、主要生存期过程,既管理过程、获取过程、供应过程、开发过程、操作过程、维护过程、支持过程。工业控制软件的生存周期也同样遵循着七个过程。
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  一个软件企业的发展,一般都要经历从无到有,从小到大,从弱到强这样一个过程。在初始阶段,一般都是从编制程序开始。但要明确的是,工业控制软件的开发不仅仅是要会编程序,而是涉及到系统架构、控制思想、算法选择、参数优化等诸多方面,是一个由工艺人员、计算机人员、数学人员共同组成的一个开发团队、应用团队,而不是一个个人小作坊式的生产研发方式。这也是经过多年摸索找到的一个比较认可的工业控制软件的研发与生产方式。
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  三、 数学模型是工业控制软件的核心技术
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  在工业控制软件中,数学模型是对控制对象的表征,是对象可执行的表述,正在由于它与自动化控制技术、信息技术、工艺能力的有效结合,并发挥了重要的指挥与优化的作用,所以我们才把数学模型称之为自动化控制软件的核心技术。数学模型是对过程要素的数学描述,这种数学描述再用计算机语言准确地表达出来,并选择适合的参数或系数。数学模型包含三大要素,数学公式或算法,公式的求解及参数或系数的选择。无论是机理模型、数理统计统计模型和人工智能模型,在工业控制软件中都得到了广泛的应用。
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  按照目前我国制造业自动化、信息化、应用发展状况,一般将企业的自动化、信息化系统分成BAS(基础自动化系统)、PCS(过程控制系统)、MES(制造执行管理系统)及ERP(企业资源规划)四级。在BAS级,也就是一级系统中的工业控制软件中的模型,我们也叫基础模型或一级模型,它一般是由简单算法构成的底层模型,完成比较简单的运算与控制。在PCS级,也就是二级系统中的工业控制软件中的模型,我们也叫过程控制模型或二级模型。过程控制模型是工业自动化控制的重点内容。在过程控制模型中,利用线性控制技术是比较广泛的,也是十分有用的。线性控制系统中的比例环节、积分环节、微分环节、一阶惯性环节、二阶惯性环节、一阶微分环节、二阶微分环节和延迟环节的协同与应用,是开发过程控制模型的主要技术手段。
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  过程控制模型是一个工业控制模型组件的集合,只有通过许多模型组件的协同与配合,并在性能上向着高精度、高可靠性、高适应性方向发展。不仅如此,过程控制模型应用的物理环境以及应用背景都是过程控制模型的重要组成部分。随着自动化整体行业的发展,会使“中国脑”即工业控制软件的得到进一步发展,模型的应用才能发挥到极致。
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  参数或系数的选择需要做艰苦工作。同一套控制模型系统由于应用的环境不同,甚至控制对象处于生产前期阶段、中期阶段或者末期阶段,其参数或系数都有可能不同,这既需要历史经验,也需要现实数据经过推理演绎与实验才能最终确定。
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  对生产数据的利用也决定了工业控制模型应用的质量,特别是在线数据分析技术的应用,对于提高过程控制模型的自诊断、自适应等功能,效果是十分明显的。所有数据在利用之前,都要进行处理,将无关数据、异常数据等进行处理后,在进行使用。效果会更好。处理的手段很多,结合实际应用现状进行数据处理是比较有效的方法。利用数据挖掘技术,对数据资源进行充分利用,是提高工业控制模型应用质量和精度的一个新的技术层面的内容,同时也是工业控制软件和管理软件走向融合的一个很好的切入点,双方共用一套数据库,对数据有充分共享的自由,对数据的真实性、可靠性、实时性有充分的保证,以数据为媒,管理软件与控制软件、软件与服务对象就有了共同的语言,并形成新的管控一体化系统,使整套系统的自动化、信息化水平得到进一步优化与提高。

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