التحكم المتقدم
التحكم في العمليات بالذكاء الاصطناعي والتحكم المتقدم في العمليات.
للعمليات التي لا يكفيها متحكم PID: ديناميكيات متغيرة، وأزمنة تأخير طويلة، وعدة متغيرات متداخلة. نصمّم وننشر تحكمًا قائمًا على نموذج رياضي وأساليب الذكاء الاصطناعي، يتكيّف مع العملية من تلقاء نفسه.
عندما لا يكفي متحكم PID.
يكون التحكم المتقدم في العمليات مجديًا حيث يبلغ التحكم التقليدي حدوده. فعملية الاحتراق تتغيّر بتغيّر جودة الوقود، والفرن يستجيب بتأخير طويل، وإنتاج وحدة التوليد المشترك ودرجة حرارة الشبكة يؤثر كلٌّ منهما في الآخر. وعندئذ يعمل المتحكم المضبوط عند بدء التشغيل معظم أيام السنة دون المستوى الأمثل، وينتقل المشغّلون إلى الوضع اليدوي. والنتيجة تذبذب في الجودة، وارتفاع في استهلاك الوقود، وتآكل غير ضروري في المشغّلات.
يعمل فريقنا الهندسي منذ سنوات طويلة على التحكم القائم على الذكاء الاصطناعي، ويتعاون مع مؤسسات أكاديمية في مجال التطوير. نستخدم الشبكات العصبية، والمنطق الضبابي، والأنظمة الخبيرة والعصبية الضبابية، والخوارزميات الجينية، والتحكم الأمثل في الحالة بطريقة LQR. ويشمل ذلك متحكمًا تكيّفيًا خاصًا بنا، يحدّد النظام المتحكَّم فيه أثناء التشغيل، ويبني نموذجه الرياضي، ويعيد حساب معاملات التحكم المثلى باستمرار دون الحاجة إلى تدخّل مهندس العمليات.
ليست هذه تجربة مخبرية. فنحن ننشر التحكم المتقدم كطبقة فوق وحدات PLC وأنظمة التحكم القائمة، مع قيود واضحة وإمكانية العودة إلى التحكم الأصلي في أي وقت. وتتمثل التطبيقات النموذجية في قطاع الطاقة والتدفئة المركزية، والمحارق، وصناعة المعادن، والصناعات الكيميائية والغذائية، وفي أي مكان يمكن فيه قياس الوفورات في الوقود أو الطاقة أو المواد الخام. ونقيّم الفائدة على بيانات حقيقية من المنشأة، لا على وعود من عرض تقديمي.
الأساليب التي نستخدمها.
متحكمات تكيّفية ذاتية الضبط
يحدّد المتحكم العملية باستمرار، ويعيد بنفسه حساب معاملات متحكم PID أو متحكم الحالة عندما تتغيّر ديناميكيات العملية.
الشبكات العصبية
نماذج للعمليات مدرَّبة على بيانات التشغيل، والتنبؤ بالمتغيرات التي لا يمكن قياسها مباشرة، والتحكم في الأنظمة غير الخطية.
الأنظمة الضبابية والخبيرة
خبرة أفضل المشغّلين لديكم محوَّلة إلى قواعد تدير العملية بالكفاءة نفسها في كل وردية.
التحكم الأمثل بطريقة LQR
التحكم في حالة الأنظمة متعددة المتغيرات، حيث تؤثر المتغيرات في بعضها ولا يجدي ضبط كل حلقة على حدة.
نماذج العمليات والمحاكاة
نموذج رياضي للعملية نختبر عليه التحكم قبل أن يمسّ المنشأة. ويمكننا أيضًا استخلاص النموذج دون اتصال من البيانات المقيسة.
التحكم المتقدم مباشرةً في PLC
ننشر الخوارزميات كدوال مكتبية وAdd-On Instructions لوحدة PLC، أو على بطاقة صناعية في نظام التحكم، أو في متحكم مثبّت على لوحة.
ما يتضمّنه التوريد.
نورّد الخوارزمية وكل ما تحتاجه لتعمل بموثوقية في الإنتاج.
- تحليل العملية والبيانات التاريخية
- تحديد النظام والنموذج الرياضي للعملية
- تصميم خوارزمية التحكم ومحاكاتها
- التنفيذ في PLC، أو على بطاقة صناعية، أو في متحكم مثبّت على لوحة
- التكامل مع نظام التحكم والعرض المرئي القائمين
- انتقال سلس دون اضطراب بين التحكم المتقدم والتحكم الأصلي
- محطة تطوير متنقلة للتحليل والنمذجة في الموقع
- تقييم الفائدة وتدريب مهندسي العمليات
الأساليب والمنصات
كيف ننشر التحكم المتقدم.
تحليل البيانات
باستخدام البيانات التاريخية والقياسات، نحدّد مواضع فقدان التحكم لأدائه ومدى إمكانية التحسين.
التحديد والنموذج
نبني نموذجًا رياضيًا للعملية من بيانات التشغيل، أو من اختبارات قصيرة على المنشأة عند الحاجة.
المحاكاة والتصميم
نصمّم خوارزمية التحكم ونتحقق منها على النموذج، بما في ذلك القيود وحالات الطوارئ.
النشر والتقييم
ندخل التحكم في الخدمة خطوة بخطوة، ونقارنه بالحالة الأصلية، ونقيّم الفائدة على بيانات حقيقية.
خدمات ذات صلة.
أجهزة القياس والتحكم
أجهزة القياس والتحكم وأنظمة التحكم في العمليات بحلول متكاملة جاهزة للتشغيل: المستشعرات والمشغّلات وحلقات التحكم واللوحات ونظام التحكم.
إدارة الطاقة
تحسين توليد الكهرباء والحرارة واستهلاكهما، ودمج مصادر الطاقة المتجددة، وتخزين البطاريات، وعمليات تدقيق الطاقة.
جمع بيانات الإنتاج
التأريخ لبيانات وحدات PLC والعدّادات، ومؤرّخ عالي التوافر، والعرض المرئي، وإعداد التقارير، والمراقبة عن بُعد.
ما هو التحكم المتقدم في العمليات (APC)؟
التحكم المتقدم في العمليات مجموعة من الأساليب تعمل فوق تحكم PID التقليدي. ويستخدم نموذجًا رياضيًا للعملية والتنبؤ والتحسين لإبقاء المنشأة أقرب إلى وضعها الأمثل. ويساعد الذكاء الاصطناعي حيث يصعب اشتقاق النموذج من القوانين الفيزيائية.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التحكم في العمليات؟
تتعلّم الشبكات العصبية سلوك العملية من البيانات وتتنبأ بالمتغيرات، ويحوّل المنطق الضبابي والأنظمة الخبيرة خبرة المشغّلين إلى قواعد، وتبحث الخوارزميات الجينية عن الإعدادات المثلى. والتطبيق الأكثر عملية هو المتحكم التكيّفي الذي يضبط نفسه أثناء التشغيل.
ما هو المتحكم ذاتي الضبط؟
هو متحكم يحدّد، في الوضع الآلي، النظامَ المتحكَّم فيه باستمرار، ويبني نموذجه الرياضي، ويستخدمه لحساب معاملات التحكم المثلى. وعندما تتغيّر العملية أو الوقود أو الحمل، لا يحتاج إلى تدخّل مهندس العمليات.
هل يمكن إضافة التحكم المتقدم إلى وحدة PLC قائمة؟
نعم. ننشر الخوارزميات كدوال مكتبية مباشرةً في PLC، أو على بطاقة صناعية في نظام التحكم، أو كمتحكم مستقل مثبّت على لوحة بمداخل ومخارج تناظرية وEthernet. ويبقى التحكم الأصلي خيارًا احتياطيًا.
ما تكلفة نشر التحكم المتقدم؟
يتوقف ذلك على عدد حلقات التحكم، وجودة البيانات المتاحة، ومدى الحاجة إلى قياسات إضافية، والمنصة التي سيعمل عليها التحكم. والخطوة الأولى عادةً تحليل للبيانات يبيّن ما إذا كان النشر مجديًا وبأي قدر. نقدّم سعرًا ثابتًا بعد إعداد المفهوم التقني.
ما القطاعات الأكثر استفادة من التحكم المتقدم؟
القطاعات التي تتحكم في عمليات بطيئة أو غير خطية أو متداخلة، ويمكن فيها التعبير عن الوفورات بالوقود أو الطاقة أو المواد الخام. وعادةً ما تكون قطاع الطاقة والتدفئة المركزية، والمحارق، وصناعة المعادن، والصناعات الكيميائية، والصناعات الغذائية، ومرافق المياه.
هل لديكم عملية يصعب التحكم فيها؟
صِفوا لنا العملية وأرسلوا إلينا اتجاهات المتغيرات التي تسبّب المشكلة. وسنعود إليكم خلال 24 ساعة بتقييم أولي واستشارة مجانية.