РАСЧЕТ И/ИЛИ АДАПТАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ И/ИЛИ ТЕХНИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

1. Система (20; 30; 100) для обеспечения управления производственной и/или технической системой, предназначенной для осуществления производственного и/или технического процесса, причем указанная система содержит:
один или более процессоров (110);
память (120), выполненную с возможностью хранения: полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса для указанного производственного и/или технического процесса, также называемой параметризованной моделью процесса, содержащей по меньшей мере одну физическую подмодель и по меньшей мере одну нейронную сетевую подмодель, используемую в качестве универсального аппроксиматора функций для по меньшей мере частичного моделирования производственного и/или технического процесса, включая один или более параметров модели процесса для полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса, а также технических данных от датчиков, включая один или более параметров временных рядов, поступающих из одной или более систем сбора данных, осуществляющих контроль производственного и/или технического процесса;
симулятор, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), имитационного моделирования динамических характеристик одного или более состояний производственного и/или технического процесса во времени на основе полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса и соответствующей системы дифференциальных уравнений, и
вычислитель, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), применения автоматического дифференцирования в обратном режиме в отношении системы дифференциальных уравнений при имитационном моделировании производственного и/или технического процесса с целью генерирования расчетной оценки, представляющей собой расчет параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса; причем вычислитель дополнительно выполнен с возможностью генерирования расчетной оценки по меньшей мере частично на основе технических данных от датчиков; и
модуль адаптации, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), приема расчетной оценки для обновления по меньшей мере одного параметра модели процесса в полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса на основе процедуры градиентного спуска или подъема, и направления обновленного параметра (обновленных параметров) модели процесса для использования при создании сигналов управления, управляющих работой производственного и/или технического процесса.
2. Система по п. 1, в которой система (20; 30; 100) дополнительно содержит, как часть симулятора
компилятор, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), приема параметризованной модели процесса и создания системы дифференциальных уравнений;
один или более решателей дифференциальных уравнений, выполненных с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), приема системы дифференциальных уравнений и имитационного моделирования производственного и/или технического процесса во времени.
3. Система по п. 2, в которой решатель (решатели) дифференциальных уравнений выполнен с возможностью (выполнены с возможностью), посредством одного или более процессоров (110), имитационного моделирования динамических характеристик состояния (состояний) производственного и/или технического процесса во времени, а вычислитель выполнен с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), генерирования оценки градиента, относящегося к одному или более состояниям, полученным из решателя (решателей) дифференциальных уравнений в отношении по меньшей мере одной функции потерь, для выдачи в модуль адаптации модели.
4. Система по п. 3, в которой указанная по меньшей мере одна функция потерь представляет ошибку имитационного моделирования при моделировании производственного и/или технического процесса.
5. Система по п. 4, в которой указанная по меньшей мере одна функция потерь представляет расхождение между i) основанным на модели имитационно-смоделированным производственным и/или техническим процессом и ii) реальным представлением производственного и/или технического процесса, по меньшей мере частично основанным на технических данных от датчиков из одной или более систем сбора данных.
6. Система по п. 1, в которой модуль адаптации содержит оптимизатор, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110): приема одного или более параметров модели из памяти; приема расчетной оценки из вычислителя и обновления одного или более параметров модели процесса на основе процедуры градиентного спуска или подъема, а также сохранения обновленных параметров в памяти.
7. Система по п. 6, в которой оптимизатор выполнен с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), приема оценки градиента из вычислителя и обновления одного или более параметров модели процесса с использованием градиентного спуска по функции потерь, которая кодирует ошибку имитационного моделирования при моделировании производственного и/или технического процесса.
8. Система по п. 6, в которой память (120) также выполнена с возможностью хранения: полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели управления, также называемой параметризованной моделью управления, для моделирования процесса управления, осуществляемого системой (15) управления, управляющей по меньшей мере частью производственного и/или технического процесса, включая один или более параметров управления параметризованной модели управления, причем полностью или частично акаузальная модульная параметризованная модель управления определена для взаимодействия с по меньшей мере частью полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса, оптимизированного с помощью указанного по меньшей мере одного обновленного параметра модели процесса, причем процесс управления по меньшей мере частично смоделирован одной или более нейронными сетями, используемыми в качестве универсального аппроксиматора (универсальных аппроксиматоров) функций;
причем система дополнительно содержит
симулятор управления, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), имитационного моделирования процесса управления на основе полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели управления и соответствующей системы дифференциальных уравнений, и
модуль цели управления, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), расчета цели управления, определяемой как функция цели управления состояний параметризованной модели управления, системы управления для управления производственным и/или техническим процессом;
оцениватель управления при автоматическом дифференцировании в обратном режиме, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), оценки градиента цели управления по имитационному моделированию управления в отношении одного или более параметров управления с использованием автоматического дифференцирования в обратном режиме в отношении системы дифференциальных уравнений, имитационно моделирующих процесс управления; и
оптимизатор управления, выполненный с возможностью, посредством одного или более процессоров (110), приема градиента из оценивателя управления при автоматическом дифференцировании в обратном режиме и одного или более параметров управления, а также обновления параметров управления на основе градиентного спуска или подъема и сохранения обновленных параметров управления в памяти (120).
9. Система по п. 8, дополнительно содержащая указанную систему (15) управления, выполненную с возможностью использования указанных параметров управления для управления производственным и/или техническим процессом.
10. Система (20; 30; 100), выполненная с возможностью расчета и/или адаптации по меньшей мере одной технической модели, относящейся к производственному и/или техническому процессу, подлежащему выполнению производственной и/или технической системой,
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью получения указанной по меньшей мере одной технической модели, представляющей собой полностью или частично акаузальную модульную параметризованную модель процесса для производственного и/или технического процесса, также называемую параметризованной моделью процесса, включая один или более параметров модели процесса в полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса, причем полностью или частично акаузальная модульная параметризованная модель процесса определена таким образом, чтобы производственный и/или технический процесс был по меньшей мере частично смоделирован одной или более нейронными сетями, используемыми в качестве универсального аппроксиматора (универсальных аппроксиматоров) функций;
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью получения от датчиков технических данных, представляющих одно или более состояний производственного и/или технического процесса в один или более моментов времени,
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью имитационного моделирования динамических характеристик одного или более состояний производственного и/или технического процесса во времени на основе полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса и соответствующей системы дифференциальных уравнений, и
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью применения автоматического дифференцирования в обратном режиме в отношении системы дифференциальных уравнений и генерирования оценки, представляющей собой расчет параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса, при этом система (20; 30; 100) выполнена с возможностью генерирования расчетной оценки по меньшей мере частично на основе технических данных от датчиков,
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью обновления по меньшей мере одного параметра модели процесса в полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса на основе сгенерированной расчетной оценки и на основе процедуры градиентного спуска или подъема, а также с возможностью сохранения новых параметров в памяти, для использования при создании сигналов управления, управляющих работой производственного и/или технического процесса.
11. Система по п. 10, в которой система (20; 30; 100) выполнена с возможностью генерирования оценки градиента, относящегося к одному или более имитационно-моделируемым состояниям в отношении по меньшей мере одной функции потерь, представляющей расхождение между i) основанным на модели имитационно-смоделированным производственным и/или техническим процессом и ii) реальным представлением производственного и/или технического процесса, по меньшей мере частично основанным на технических данных от датчиков.
12. Система по п. 10, в которой система (20; 30; 100) также выполнена с возможностью получения полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели управления, также называемой параметризованной моделью управления, для процесса управления, осуществляемого системой (15) управления, управляющей по меньшей мере частью производственного и/или технического процесса, включая один или более параметров управления для полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели управления, причем полностью или частично акаузальная модульная параметризованную модель управления определена для взаимодействия с по меньшей мере частью параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса, оптимизированной посредством указанного по меньшей мере одного обновленного параметра модели управления, причем процесс управления по меньшей мере частично смоделирован одной или более нейронными сетями, используемыми в качестве универсального аппроксиматора (универсальных аппроксиматоров) функций;
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью имитационного моделирования процесса управления, осуществляемого системой управления на основе полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели управления и соответствующей системы дифференциальных уравнений;
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью применения автоматического дифференцирования в обратном режиме в отношении системы дифференциальных уравнений для генерирования расчетной оценки модели управления, и
причем система (20; 30; 100) выполнена с возможностью обновления по меньшей мере одного параметра управления полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели управления на основе расчетной оценки модели управления.
13. Система по п. 12, в которой система (20; 30; 100) выполнена с возможностью передачи по меньшей мере части параметров управления параметризованной модели управления в систему (15) управления для использования в качестве основания для управления производственным и/или техническим процессом.
14. Система по п. 10, в которой система (20; 30; 100) содержит схему (110) обработки и память (120), причем память (120) содержит инструкции, которые, при их исполнении схемой (110) обработки, обеспечивают выполнение схемой (110) обработки расчета и/или адаптации указанной по меньшей мере одной технической модели, относящейся к производственному и/или техническому процессу.
15. Система управления (15) для технической и/или производственной системы (10), причем система управления (15) включает в себя систему (20; 30; 100) по п. 10 и/или взаимодействует с ней.
16. Способ, осуществляемый одним или более процессорами, для расчета и/или адаптации по меньшей мере одной технической модели, относящейся к производственному и/или техническому процессу, осуществляемому производственной и/или технической системой, содержащий следующее:
получают (S1) из памяти указанную по меньшей мере одну техническую модель, представляющую собой полностью или частично акаузальную модульную параметризованную моделью процесса для производственного и/или технического процесса, также называемую параметризованной моделью процесса, причем параметризованная модель процесса содержит по меньшей мере одну физическую подмодель и по меньшей мере одну нейронную сетевую подмодель, используемую в качестве универсального аппроксиматора функций для по меньшей мере частичного моделирования производственного и/или технического процесса, включая один или более параметров модели процесса в полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса, а также технические данные от датчиков, поступающие из производственного и/или технического процесса;
генерируют (S2) систему дифференциальных уравнений на основе полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса;
имитационно моделируют (S3) динамические характеристики одного или более состояний производственного и/или технического процесса во времени на основе системы дифференциальных уравнений; и
применяют (S4) автоматическое дифференцирование в обратном режиме в отношении системы дифференциальных уравнений при имитационном моделировании производственного и/или технического процесса с целью генерирования оценки, представляющей собой расчет параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса, причем оценку генерируют по меньшей мере частично на основе технических данных от датчиков, поступающих из производственного и/или технического процесса; и
обновляют (S5) по меньшей мере один параметр модели процесса в полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса на основе расчетной оценки с применением процедуры градиентного спуска или подъема для использования при создании сигналов управления, управляющих работой производственного и/или технического процесса.
17. Способ по п. 16, в котором шаг применения автоматического дифференцирования в обратном режиме для генерирования оценки содержит шаг генерирования оценки градиента по функции потерь, которая основана на имитационно-моделируемых состояниях с применением автоматического дифференцирования в обратном режиме.
18. Способ по п. 16, дополнительно содержащий следующее:
принимают: полностью или частично акаузальную модульную параметризованную модель управления, также называемую параметризованной моделью управления, на основе по меньшей мере части параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса, оптимизированного посредством указанного обновленного параметра модели, и параметризованной системы управления для производственного и/или технического процесса; функцию цели управления для состояний параметризованной модели управления, кодирующую цель управления для производственного и/или технического процесса; и параметры параметризованной модели управления;
генерируют состояния параметризованной модели управления с использованием одного или более решателей дифференциальных уравнений;
генерируют оценку градиента по функции цели управления в отношении параметров параметризованной модели управления с использованием автоматического дифференцирования в обратном режиме;
обновляют один или более параметров параметризованной модели управления с использованием градиентного спуска или подъема по оценке градиента.
19. Способ по п. 16, причем способ применяют для адаптивного моделирования по меньшей мере части и/или управления по меньшей мере частью производственной и/или технической системы для по меньшей мере одной из таких отраслей, как промышленное производство, переработка и упаковка, автомобилестроение и транспорт, горнодобывающая промышленность, целлюлозно-бумажная промышленность, инфраструктура, энергетика и электроснабжение, телекоммуникации, информационные технологии, аудио/видео, науки о жизни, нефтяная отрасль, газовая отрасль, водоочистка, санитарная обработка и/или аэрокосмическая отрасль.
20. Долговременный компьютерно-читаемый носитель (120; 130), на котором хранится компьютерная программа (125; 135), содержащая инструкции, которые при их исполнении по меньшей мере одним процессором (110) обеспечивают выполнение по меньшей мере одним процессором (110):
получения полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса, осуществляемой производственной и/или технической системой, также называемой параметризованной моделью процесса, при этом полностью или частично акаузальная модульная параметризованная модель процесса определена таким образом, чтобы производственный и/или технический процесс по меньшей мере частично был смоделирован одной или более нейронными сетями, используемыми в качестве универсального аппроксиматора (универсальных аппроксиматоров) функций, и технических данных от датчиков, поступающих из производственного и/или технического процесса;
имитационного моделирования динамических характеристик одного или более состояний производственного и/или технического процесса во времени на основе полностью или частично акаузальной модульной параметризованной модели процесса и соответствующей системы дифференциальных уравнений;
применения автоматического дифференцирования в обратном режиме в отношении системы дифференциальных уравнений для генерирования оценки, представляющей собой расчет параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса, причем генерирование оценки по меньшей мере основано на технических данных от датчиков; и
обновления по меньшей мере одного параметра модели процесса в параметризованной модели процесса для производственного и/или технического процесса на основе сгенерированной расчетной оценки с применением процедуры градиентного спуска или подъема, для использования при создании сигналов управления, управляющих работой производственного и/или технического процесса.