[发明专利]工业流程的人性化的自动化控制

说明书

一种用于控制工业流程(1)的方法(100)，该方法包括：通过流程控制器(2)来确定(110)控制输出的集合(21)；查询(120)经训练的机器学习模型(3)，该机器学习模型被配置为输出分类值(31)和/或回归值(32)，该分类值和/或回归值指示监视操作人员(4)对于至少部分地覆盖由流程控制器(2)提供的控制输出(21)的倾向(33)；以及响应于确定模型(3)的输出满足预定的标准(130)，其中，修改(140)控制输出(21)中的至少一个控制输出和/或表征流程控制器(2)的行为的至少一个参数(22)和/或流程控制器(2)运行时的至少一个约束(23)，和/或出于降低倾向(33)的目的将至少一条消息(41)传达(150)给操作人员(4)。

技术领域

本发明涉及一种以对于作为备份的监视工业流程的操作人员而言更为合理的方式来自动地控制工业流程的方法。

背景技术

如今的大多数工业流程都由流程控制系统(诸如分布式控制系统)以自动化的方式控制。然而，操作人员仍然监视该流程来作为备份。如果发生问题的情况并且自动化控制系统不能处理这种情况，那么操作人员可以以手动操作来覆盖自动化控制系统所建议的操作。例如，控制系统可能出现故障，或者可能无法处理传感器或执行器的意外故障。

操作人员被训练以监视流程的某些状态变量的发展，并且在该发展对他而言不合理的情况下进行手动控制。以这种方式，操作人员确保了流程以有序且安全的方式进行，并且流程的所有约束都被观察到。然而，操作人员每次进行干预都要付出成本。自动化控制系统通常沿着状态空间中根据最优性标准(诸如节省材料或能量)选择的轨迹进行流程。如果操作人员进行控制，则该轨迹就发生偏离，并且该流程以相对于所述最优性标准而言不是最优的方式进行。

已经观察到，在自动化控制系统能够应付的情况下，操作人员倾向于频繁地进行控制。这导致流程在很大比例的时间里以不是最优的方式进行。

发明目标

因此，本发明的目标是允许以不太可能引发不必要的人为干预的方式控制工业流程。

通过根据主权利要求所述的用于控制工业流程的方法、通过根据另一项独立权利要求所述的用于训练机器学习模型的方法以及通过对应的软件产品来实现该目标。在相应的从属权利要求中详细描述了更有利的实施例。

发明内容

本发明提供了一种用于控制工业流程的方法。在该方法的过程中，流程控制器得到流程的状态变量的当前值和/或过去值的集合。例如，这些值可以作为时间序列数据而被提供。至少部分基于所述值的集合，流程控制器生成控制输出的集合，该输出将被转换为流程中的至少一个物理操作。特别地，可能存在闭合的反馈回路，其中流程控制器连续地得到流程的状态变量的新值。这些新值指示工业流程对由流程控制器的控制输出引起的先前的物理操作的响应。

控制输出可以直接应用于依次执行物理操作的至少一个执行器。备选地或组合地，控制输出可以应用于依次作用于这种执行器的低级控制器。例如，控制输出可以包括用于低级控制器的设定点(诸如所需的温度或压力)，并且低级控制器可以控制执行器(诸如加热器或阀门)以保持流程的状态变量(诸如所述温度或压力)接近该设定点。

基于该当前值的集合的至少一个子集和该控制输出的集合的至少一个子集来查询经训练的机器学习模型。该经训练的机器学习模型被配置为输出分类值和/或回归值，该分类值和/或回归值指示监视操作人员对于至少部分地覆盖由流程控制器提供的控制输出的倾向。

响应于确定分类值和/或回归值和/或倾向来满足预定标准，出于降低操作人员覆盖控制输出的倾向的目的而采取对策。例如，该标准可以包括由操作人员覆盖的概率的阈值。