CN105308517A - 工艺的优化 - Google Patents

Abstract

一种工艺的控制器包括：资源消耗优化器，从高级工艺控制器接收用于多个致动器的控制动作的组，所述高级工艺控制器相对于资源消耗优化器执行独立的数据处理，每组控制动作产生以组区分的合成控制动作效果。资源消耗优化器通过修改至少一个控制动作来优化与所述控制动作的组相关的资源消耗，所述修改基于与执行该控制动作的致动器相关的资源消耗来进行，同时以组区分地将修改后的控制动作组的合成控制动作效果与接收的控制动作组的合成控制动作效果之间的差保持在接受的范围内。

Description

工艺的优化

技术领域

本发明涉及一种工艺的优化。

背景技术

造纸机中的纸张的水分含量通常通过诸如MPC(模型预测控制器)的多变量控制器来控制。多变量控制器根据测量结果输出控制动作，即，输出控制多个致动器的控制变量，这些致动器调节工艺从而使纸张的水分含量处于目标水平。另外，可由对应的方式来控制与纸页(sheet)或纸幅(web)更加普遍相关的其它特性。然而，需要进一步开发具有与纸页生产相关的工艺的机器的操作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种改进的方案。其由权利要求1的控制器实现。

本发明还涉及一种根据权利要求6的控制工艺的方法。

本发明还涉及一种根据权利要求14的控制工艺的系统。

在从属权利要求中已经公开了本发明的优选实施例。

本发明的控制器能够控制工艺，从而以最优的资源使用来达到由设定点数据确定的值。

附图说明

现在将参照附图结合优选实施例来更详细地描述本发明，在附图中：

图1示出了工艺控制的原理的示例；

图2示出了造纸机的示例；

图3示出了干燥致动器的示例；

图4示出了红外干燥器的示例；以及

图5示出了控制方法的流程的示例。

具体实施方式

下面的实施例仅仅是示例。虽然本说明书可以在若干个位置表述“一个”实施例，但这不必然意味着每个这样的表述涉及的是同一个(或多个)实施例或者该特征仅应用于单个实施例。不同实施例的单个特征也可以组合来提供进一步的实施例。另外，词语“包括”和“包含”应当被理解为不是将描述的实施例限制为仅由已经提到的这些特征组成，而是这些实施例还可以包括未被特别提到的特征/结构。

应当注意的是，当附图示出各个实施例时，它们是简化的表达，仅示出了一些结构和/或功能性实体。在这些附图中示出的连接可以表示逻辑连接或物理连接。各个元件之间的接口可由能够使功能性子单元进行交互的合适的接口技术来实现。对本领域技术人员来讲显然的是，描述的装置也可以包括其它功能和结构。应当理解的是，用于交互的一些功能、结构和协议的细节与实际的发明无关。因此，在此不需要对其进行更详细的讨论。虽然已经绘制了单独的实体，但是不同的部件可以被实施为一个或更多个物理实体或逻辑实体。

图1示出了高级工艺控制器100和资源消耗优化器102，其可以位于通用系统控制器中或者位于与形成系统控制器的物理不同的控制器中。在任何情况下，相对于资源消耗优化器102的数据处理，高级工艺控制器100执行独立的数据处理。独立的数据处理表示在高级工艺控制器20和资源消耗优化器102之间不存在内部影响或内部控制。还可以确定的是，相对于高级工艺控制器100的数据处理，资源消耗优化器102执行自主的数据处理。独立的数据处理还表示在高级工艺控制器100中的控制动作组的形成与在资源消耗优化器102中执行的优化不是集成的。然而，高级工艺控制器100和资源消耗优化器102可以彼此物理靠近或者甚至可以混合或集成在一起，或者也可以不这样。

工艺控制器100可以包括例如PID(比例-积分-微分)、MPC(模型预测控制)或GPC(广义预测控制)控制器。工艺110可以进行对可包括纤维素(fibresofcellulose)等的纸浆(pulp)或纸页的处理。纸页或纸浆的处理可以表示制造或其它处理。例如，纸浆可以被提纯。高级工艺控制器100从测量工艺110的状态的传感器108接收测量的数据。高级工艺控制器100接收或者具有可用的设定点向量，设定点向量的每个元素与工艺110的状态的特性的期望值具有直接或间接的对应关系。设定点可以表示诸如水分、温度、孔隙率、光泽度等的参数。设定点也可以具有在最大值和最小值之间的可接受的变化范围。高级工艺控制器100接收或具有可用的操作成本，其可以取决于致动器的效率，以对工艺110的状态发挥作用。

高级工艺控制器100形成用于多个致动器106的控制动作104的组，而不进行与调节工艺110的各个特性的致动器106的使用相关的经济和/或能量消耗相关的考虑，以获得具有期望质量的最终产品。高级工艺控制器100基于测量数据设定点(多个)、操作成本(多种)和制约因素以迭代的方式反复形成控制动作104。制约因素表示致动器的功率(例如，干燥功率)被限制在特定范围P_MIN≤P≤P_MAX之间。另外，高级工艺控制器100可以具有工艺的模型，其可用于在控制动作104和状态的每个重复的循环中预测工艺110的未来行为。控制动作104意图给予多个致动器106以新的操作设置。新的操作设置可以与在前的操作设置相同，或者新的操作设置可以与在前的操作设置不同。新的控制动作104可以携带与相对于当前设置的偏差有关的信息。

在一个实施例中，高级工艺控制器100可以包括至少一个处理器和包括计算机程序代码的至少一个存储器，其中，至少一个存储器和计算机程序代码被配置为利用至少一个处理器使得高级工艺控制器100形成控制动作104的组。

对于控制的运算，高级工艺控制器100的计算可以被表示为优化算法，使特性(例如水分)相对于设定点数据的预测误差经过一组致动器制约因素而最小化。即，控制动作变化Δu可以使下面的成本函数J在预测的每个时刻可以迭代地最小化：

$J={\mathrm{\Σ}}_{i=h\min }^{h\max }\[e_{PM}^2\left(t+i\right)\·W_{PM}^2\]+{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^{hcon}\[{\mathrm{\Δu}}_{STP}^2\left(t+j\right)\·W_{STP}^2\],$

其中：

hmin＝预测的最小水平

hmax＝预测的最大水平

hcon＝控制水平

e_PM(i)＝预测的在时刻i的测量特性的误差

Δu_STP(j)＝在时刻j的致动器的控制变量的变化

W_PM＝测量的特性的权重系数

W_STP＝致动器的权重

t＝时间。

致动器的控制变量的变化Δu_STP(j)表示新的控制动作与使该致动器执行当前设置的控制动作的偏差，其对应于控制动作变化Δmv，其中，字母mv表示受控变量(控制动作的另一名称)。控制动作效果可以改变工艺的状态或者可以保持工艺的状态不变。被测量和控制的特性可以是例如纸页的水分、灰分含量、颜色分量。在控制纸页的水分的情况下，调节水分和对应的受控变量的致动器可以包括例如至少一个干燥烘缸、干燥烘缸的蒸汽压力、真空辊的真空度、冲击式干燥器、红外干燥器等。

每组控制动作104产生一个以组区分(set-specific)的合成控制动作效果ΔCV，其中，字母cv表示控制变量，即，要控制的变量。即，控制动作104的每次新的迭代具有其对由致动器106执行的总的控制变化的影响，合成控制动作效果ΔCV(即，总效果)是独立控制动作的效果之和即，其中，G_i表示由高级工艺控制器100给出的控制动作变化Δmv_i的权重或工艺增益。

然而，高级工艺控制器100不考虑与致动器106的操作相关的资源消耗(即，致动器的操作成本权重W_STP)，也就是说，仅考虑致动器执行工艺中的状态变化的效率或可行性，而不关注致动器的能量和/或原材料消耗及其用于实现该效果的经济成本。因此，资源消耗表示能量消耗、原材料消耗和/或金钱消耗。

资源消耗优化器102从高级工艺控制器100接收至少一组控制动作104。可以逐个地接收这些组。资源消耗优化器102还接收或具有可用的对于每个控制动作变化的消耗成本K₁至K_L，其基于执行该控制动作的实际致动器的资源消耗，其中致动器的数量为L，L≥2。资源消耗优化器102可以接收或具有可用的设定点数据。资源消耗优化器102可以接收或具有可用的制约因素。由于不同的致动器具有不同的功率，因此资源消耗不同，所以它们的操作可以通过该方面来优化。然后，资源消耗优化器102通过基于与执行该控制动作104的实际致动器相关的资源消耗来修改至少一个控制动作104，以优化与该组控制动作104相关的资源消耗。此时，资源消耗优化器102使通过修改后的控制动作组可得到的以组区分的合成控制动作效果与通过接收到的控制动作组可以得到的以组区分的合成控制动作效果之间的差保持在可接受的范围内。该范围可以对称或不对称。可接受的范围可以是预定范围。因此，资源消耗优化器102具有下述目的，即，保持以组区分的每个合成控制动作效果与其在资源消耗优化器102中被完成优化之前相同或至少基本相同。

即，在通过资源消耗优化器102执行优化之后，与修改后的控制动作1040至1050相关的效果之和与在工艺控制器100和资源消耗优化器102之间的控制动作104所相关的效果之和相同。然而，不同组的控制动作104与对应的修改后的控制动作1040至1050可以具有不同的合成控制动作变化。然后，资源消耗优化器102将修改后的控制动作1040、1042、1044、1046、1048、1050输出至不同的致动器110。

在一个实施例中，资源消耗优化器102可以包括至少一个处理器以及包括计算机程序代码的至少一个存储器，其中，至少一个存储器和计算机程序代码被配置为利用至少一个处理器使资源消耗优化器至少执行用于优化所需的操作和/或关于优化的描述的操作。

资源消耗优化器102的操作可以以数学形式规范地表达如下：

z(x)＝c^Tx，

其中，z表示要优化的成本函数，x表示要确定的变量，c表示系数，T表示向量或矩阵的转置。这里，x可以被表达为Δmv，其表示由资源消耗优化器102进行的从高级工艺控制器100接收的控制动作104的变化。合成控制动作变化ΔCV可以被表达为其中，N是控制动作变化的数量。与控制动作相关的数量N可以与致动器相关的数量K相同。每个系数元素c是用于对应的变量x的成本系数。在资源消耗优化器102的优化中，每个元素x可以被改变，使得成本函数z的合成值被优化。

存在与优化相关的制约因素。制约因素可以被表达为：

g_i(x)＝0,i∈I⁰

g_j(x)≤0,j∈I^-

g_k(x)≥0,k∈I⁺

I⁰UI^-UI⁺包括全部制约因素，其中，U表示并集。

由资源消耗优化器102输出的对于不同的致动器110的效果之和即修改后的控制动作1040至1050的合成效果ΔCV(其在该示例中表示变化)，与由高级处理控制器100输出的与控制动作104相关的效果之和(即，变化)相同。其可以数学地表达为：

$g_i\left(x\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{G}_i{x}_i-\mathrm{\Δ}CV=0$

$z\left(x\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{K}_i{x}_i$

其中，z是要优化的成本函数，G_i是用于控制由高级工艺控制器100给出的动作变化x_i的工艺增益，K_i是用于控制由资源消耗控制器102给出的控制动作变化Δmv_i的成本资源增益，n是控制动作的数量。权重K可以是基于时间的，因此由资源消耗控制器102输出的控制动作可以随时间而变化。系数K_i可以被理解为与通过受控变量产生效果的资源相关的价格或成本。按这种方式，虽然关于致动器的重点可能改变，但是资源消耗优化器102仍在整体控制动作中保持最优。

在资源消耗优化器100的优化过程中，由高级工艺控制器100形成的效果可以保持不变，这还可以被表达为：

$\mathrm{\Δ}CV={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\[G_i{\mathrm{\Δmv}}_i\]={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\[G_i{\mathrm{\Δx}}_i\].$

由资源消耗优化器102执行的控制是可靠的并且是快速的，这是因为其仅解决与致动器106引起的资源消耗相关的问题。资源消耗优化器102不需要形成与多个技术和其它工艺问题相关的控制动作效果，另一方面这些控制动作在高级工艺控制器100中处理并且以准备好的形式从高级工艺控制器100接收。如果试图将高级工艺控制器100的数据处理与资源消耗优化器102的数据处理结合，则将会导致严重的问题，这是因为这样的集成会难以利用共同的权重在两个非关联特征(即，资源消耗和工艺状态)之间达到平衡。如果试图以相反的顺序执行高级工艺控制器100的数据处理和资源消耗优化器102的数据处理，也将导致严重的问题，这是因为可能对消耗最低的致动器施加过重的关注，这可能导致在工艺中的目标的损失。

在稳定状态期间，与致动器对工艺产生期望效果相关的功耗变化通常很小。因此，即使一个致动器也能够实现所需的效果。因此，在正常驱动时，对于资源消耗来优化所需的效果并且通过致动器来实现所需的效果。在类似等级变化的重大工作点变化时，为了实现期望的效果，通常由致动器引起大的功率变化ΔP_G。可能存在这样的致动器，其能够单独产生该效果，但是其资源消耗通常很大，使其是不可接受的和/或敏感的。例如，蒸汽加热器可以在其热输出方面进行大的变化，但是其也消耗大量的能量，并且该期望的效果在资源消耗中导致大的峰值。另一方面，许多使用小得多的资源的致动器不能单独提供所需的效果，这是因为实现该效果所需的功率变化ΔP_G超过了这些致动器的范围。例如，空气干燥器不能单独用于等级变化。这就是组合使用不同的致动器来使它们的资源消耗最优化之所以实用的原因。

当在工艺110中执行或发生等级变化或其它更大的变化时，所需的由控制动作产生的效果通常很大，使得资源消耗控制器102对从高级工艺控制器100接收的控制动作产生非常小的影响。资源消耗控制器102仍然通过在致动器的制约因素之内对控制动作给出新的权重来形成修改后的控制动作。

资源消耗可以表示能源的消耗。可选地或者额外地，资源消耗可以被考虑为金钱的消耗。再可选地或者额外地，资源消耗可以被考虑为原材料的消耗。

在一个实施例中，资源消耗优化器102可以如下地来执行优化，即，对控制动作中的一些或全部选择权重K_i，同时保持在优化之后该组的合成控制动作效果ΔCV(后)与优化之前该组的合成控制动作效果ΔCV(前)相同。

在一个实施例中，消耗优化器102可以包括线性规划优化器。线性规划是一种数学方法，其也可以被称作线性优化。线性规划基于工艺110的模型寻找最佳结果，同时将与多变量相关的关系表达为线性。最佳结果可以表示最低成本和/或最低能量消耗。

在一个实施例中，例如，可以使用本身已知的单纯型算法(Simplexalgorithm)来执行优化。

在一个实施例中，用于造纸工艺的机器可以包括资源消耗优化器102。在一个实施例中，用于造纸工艺的机器包括以下中的至少一种：造纸机、打浆机、纸板机、涂布机、印刷机。

现在讨论上述控制配置可以应用的工艺。图2示出了具有涂布机的造纸机的示例，并且该示例描述了水分的测量及其在与纸张相关的机器的控制中的应用。可以以单位面积质量(kg/m²)或者密度(kg/m³)来测量水分。在该方案中，工艺110表示纸张或纸板制造，测量的对象为纸幅10。一个或更多个纸浆(stock)通过网坑储仓200供给至造纸机上，用于部分纸浆的混合浆池232和成浆池234通常在网坑储仓200之前。成浆(machinestock)例如通过基础权重控制或等级变化程序以短循环进行分配。混合浆池232和成浆池234也可以由单独的混合反应器来替代(图2中未示出)，并且通过分别利用阀门或另一流控制装置230的方式供给每个部分纸浆来控制成浆的分配。在网坑储仓200中，水被混合到成浆中来获得用于短循环(从成形机210到网坑储仓200的虚线)的期望浓度。利用清洁设备202能够从获得的纸浆中去除砂(离心清洁器)、空气(除气器)和其它粗料(压滤机)，并且利用泵204将纸浆泵入到流浆箱206。在流浆箱206之前，能够以期望的方式向纸浆中加入填料TA(包括例如石膏、高岭土、碳酸钙、滑石、白垩、二氧化钛和硅藻土等)和/或助留剂RA(例如无机的、天然有机的或人造水溶性有机聚合物)。填料可以例如用于降低纸幅中的孔隙率。另一方面，助留剂RA以本身已知的方式改善纤维和填料的停留，同时加快脱水。因此，填料和助留剂二者影响纸幅10的水分含量和结构特性。

纸浆通过流浆箱的堰板开口208从流浆箱206供给到成形机210，成形机210可以是长网或间隙成形机。在成形机210中，从纸幅10中排出水，并且多余的灰分、细纤维和纤维被引导至短循环。例如，在成形机210中，纸浆作为纸幅10被供给至网上，并且纸幅10在压榨机212中被初步干燥和挤压，其例如影响纸幅10的水分含量和孔隙率。纸幅10在干燥器214中被实质性干燥。通常，造纸机包括至少一个测量传感器216至226，例如，其可以测量水分并且潜在地可以测量其它特性。在纸幅10的截面方向上，可以具有一排若干个测量传感器，以测量纸幅10的截面特性。相应地，在纸幅10的纵向方向上，可以具有一排若干个测量传感器，以测量纸幅10的纵向特性。

包括高级工艺控制器100和资源消耗优化器102的系统控制器228接收与传感器216至226的测量相关的信号，并基于该测量以及限定目标的设定点来控制各个致动器208、210、212、214、230、232、234、236、238、240、242、244。在一个实施例中，系统控制器228的结构可以既包括消耗优化器102又包括高级控制器100，高级控制器100包括模型预测控制器，以基于来自工艺110的测量结果利用与资源消耗优化器102的数据处理相独立的数据处理来形成用于多个致动器106的控制动作组。

与本申请相关联的造纸机表示纸张机或纸板机，也可以包括预压光机(pre-calender)240、涂布部242和/或完成部244。完成部244可以具有至少一个压光机和原理与标号214的原理相似的干燥器。然而，造纸机和涂布机也可以是分开的机器。

在涂布部242中，涂布浆料、淀粉和/或乳胶可以被分布到纸幅10上，涂布浆料可以包含例如石膏、高岭土、滑石或碳酸盐。

在压光机240(244)中，当未被涂布或者被涂布的纸幅或纸板幅10经过以期望的力挤压的辊时，能够改变纸幅10的水分含量。在压光机240(244)中，纸幅10的特性可以通过纸幅水分、温度和例如辊之间的挤压强度来改变，使得施加到纸幅上的压力越高，则水分含量和/或孔隙率变得更低并且纸张将更平整和更光滑。湿润和升高的温度还可以增大或减小水分值并且降低孔隙率。除此之外，清楚的是，造纸机的操作对于本领域技术人员来讲本身是已知的，因此，不需要在本文中更详细地介绍。

可以执行信号处理的系统控制器228可以基于测量来控制造纸机的工艺，从而要制造的纸张/纸板10的特性将满足设定的需要。例如，系统控制器228还可以将测量的特性值图形地和/或数值地以期望的比例并根据期望的标准显示在显示器上。

系统控制器228可以被想象为造纸机的基于自动的数据处理的控制装置或其部件。系统控制器228可以接收数字信号或将接收的模拟信号转换为数字信号。系统控制器228可以包括至少一个微处理器和存储器，以根据适当的计算机程序来执行信号处理和造纸机控制。

例如，在干燥部214、224中可以具有红外干燥器、空气干燥器和蒸汽压烘缸等中的至少一种以作为致动器。空气干燥器可以是上吹型干燥器(on-blower)和/或透吹型干燥器(through-blower)。这些致动器的不同之处在于功能特性，例如效率、能量消耗和响应时间。红外干燥器的响应时间t_ri为大约1秒。空气干燥器的响应时间t_ra为大约1分钟。蒸汽干燥器的响应时间t_rs为大约2至3分钟。能量消耗的差异也是类似的方式。在这些干燥致动器中，蒸汽干燥器消耗最多的能量。空气干燥器消耗的能量处于蒸汽干燥器与红外干燥器之间，红外干燥器消耗最少的能量。由于它们的能量为这样的形式，即，在电力方面，它们的成本相同而与致动器无关，所以它们的金钱消耗与它们的能量消耗直接相关。因此重要的是，能够选择最佳能量效率和成本效率的致动器来执行工艺110的状态变化。

现在通过图3和图4的方式来更详细描述造纸机的干燥部214和涂布机的完成部244的结构性和功能性原理。干燥部214可以包括至少一个蒸汽加热烘缸300。在一个实施例中，干燥部214、244还可以包括至少一个真空烘缸302。在一个实施例中，干燥部214、244可以包括一个或更多个感应烘缸。在一个实施例中，干燥部214、244可以包括一个或更多个空气干燥器310。在一个实施例中，干燥部214、244可以包括一个或更多个红外干燥器400。致动器300、302、310、400可以由包括高级工艺控制器100和资源消耗优化器102的控制器228控制。

在一个实施例中，与纸幅10接触的旋转烘缸300可以被蒸汽加热并且烘缸300的干燥功率可以通过供应到中空烘缸的蒸汽压力来调节。供应到烘缸的蒸汽越多，烘缸变得越热并且纸幅变得越干燥。然后，凝结的水从烘缸300排出。利用蒸汽加热烘缸300对纸幅10的干燥需要更多的能量，并且因此其比空气干燥和红外干燥更昂贵。例如，能量/金钱成本比可能取决于地理位置。可以通过对成本函数中的权重设置合适的值来调整优化。真空烘缸302可以用于从纸幅10吸走水分。供给到真空泵的功率越大，真空泵对真空烘缸302产生的压力越低，并且纸幅10变得越干燥。

在一个实施例中，空气干燥器310可以将空气吹向烘缸300，在该实施例中，烘缸300可以被加热或不被加热。在一个实施例中，烘缸300可以是真空辊(suctionroll)。空气干燥器310可以具有罩312。在资源消耗控制器102的控制之下，通过提高加热器314中的热空气的温度，可以提高空气干燥器310的干燥功率。通过降低加热器314中的热空气的温度，可以降低干燥功率。额外地或可选地，可以通过风机316来增大或减小热空气流(m³/s)，来在资源消耗控制器102的控制下改变干燥功率。温度和/或空气流的变化还改变能量消耗和金钱消耗。干燥部214、244还可以包括一个或更多个透吹单元(图中未示出)，其中热空气从罩吹向均浆辊表面上的纸幅10。然而，其干燥原理与上吹型干燥器310的原理相同，即，吹来的空气越热和/或量越大则纸幅10变得越干燥。基于对在纸幅10中水量过大(即，水分过高)的那些纸幅10位置处的控制，可以加强吹风。相应地，可以通过在纸幅10过干的那些纸幅10位置处的控制的方式来减弱干燥。

在一个实施例中，烘缸300可以是旋转感应烘缸。当在资源消耗控制器102的控制下向烘缸300的表面外部的线圈供给交流电时，由交流电引起的交变磁场在烘缸300的感应单元中诱导涡流并加热这些感应单元。通过关闭或减小电流，烘缸300的感应单元慢慢冷却。

在图4中所示的一个实施例中，红外干燥器400输出将热能从红外干燥器400传输至纸幅10的红外辐射，纸幅10可以在烘缸上或者不在烘缸上。通过向红外干燥器400供应更多的电能，红外干燥器400在红外带宽内输出更多能量，并且更多的红外辐射被纸幅10吸收，结果纸幅10的温度升高，从而纸幅10更加干燥。

在一个实施例中，可以使用压区压力(nippressure)来调节水分含量。

如果使用了过高的干燥功率，则纸张可能被损坏和/或过于干燥的纸张被荷静电，使得它们彼此附着，从而使它们难以处理。另一方面，如果使用了过低的干燥功率，则纸张仍然会被损坏。这些问题对致动器的控制动作设置了制约因素，资源消耗优化器102应当将致动器的调节限制在该制约因素的范围内。

通常，任何物质可以被涂覆到纸张上，例如浆料或墨水。合适的干燥方法也可以用于使印刷在纸张上的墨水干燥的对应的方法中。例如，未干透的墨水会弄一切。因此，关于资源来优化干燥功率是有用的。在任何干燥工艺中需要的干燥功率取决纸张、浆料、墨水中至少一个的水分含量。

每种干燥器的使用取决于它们的资源消耗。如果被认为是成本效率更高的其他致动器不能提供足够的干燥功率，资源消耗优化器102使用被认为是成本效率最低的蒸汽干燥器。然而，资源消耗优化器102将蒸汽干燥器(或任何其它成本效率低的致动器)的使用保持为尽可能的少，而优先使用成本效率高的致动器。

额外地或可选地，纸幅的其它特性也可以被测量和控制。这种特性也可以以每单位面积质量(kg/m²)或者密度(kg/m³)来测量，并且这种特性可以被称作例如干燥质量。在一个实施例中，在由具有不同资源消耗的至少两个致动器调节的工艺中，可以在除了纸张之外的一些其它产品中测量水分。

在一个实施例中，生产得到控制的片材(sheet)可以是塑料、硅、布匹、金属或玻璃等。

在一个实施例中，该工艺中的产品可以是污水、石化产品(例如油)、药物或食品等。

对于所有这些潜在方案共同的是，它们具有不同地消耗至少一种资源的至少两个致动器，并且目的在于使用两个独立的控制器(高级工艺控制器和资源消耗控制器)来优化其技术操作和资源消耗。

图5示出了控制工艺的流程图。在步骤500，由资源消耗优化器从高级工艺控制器接收用于多个致动器的一组控制动作，高级工艺控制器独立于资源消耗优化器来执行数据处理，该组控制动作产生以组区分的合成控制动作效果。在步骤502，通过基于与执行该控制动作的致动器相关的资源消耗修改该组控制动作中的至少一个控制动作，同时将可由修改后的控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果与可由该接收到的控制动作实现的以组区分的合成控制动作效果之间的差保持在可接受范围内，来优化该组控制动作相关的资源消耗。

控制器100、102、228能够执行图5中示出的步骤，并且它们可以被实施为电子数字计算机，或者被实施为可以包括工作存储器(RAM)、至少一个中央处理单元(CPU)和用于每个CPU的系统时钟的电路。每个CPU可以包括一组寄存器、运算逻辑单元和控制单元。控制单元由从RAM传输至CPU的程序指令序列来控制。控制单元可以包括用于基本操作的多个微指令。微指令的实现可以基于CPU设计而改变。程序指令可以通过编程语言来编码，编程语言可以是高级编程语言，例如C、Java等，或者低级编程语言，例如机器语言或者汇编。电子数字计算机也可以具有操作系统，其可以向由程序指令编写的计算机程序提供系统服务。

控制器100、102、228可以包括指所有以下组成的电路：(a)纯硬件电路实现，诸如仅模拟和/或数字电路中的实现，及(b)电路和软件(和/或固件)的组合，诸如(如适用)：(i)(多个)处理器的组合或(ii)(多个)处理器/软件的部分，包括协同工作以使装置能够执行各种功能的(多个)数字信号处理器、软件和(多个)存储器，以及(c)电路，诸如(多个)微处理器或(多个)微处理器的部分，其需要软件或固件操作，即使软件或固件实际不存在。

作为进一步的示例，术语“电路”还包括仅处理器(或多个处理器)的实现或处理器的一部分，及其附带的软件和/或固件。

一个实施例提供在分布介质上实施的计算机程序，包括程序指令，当加载到电子装置中时，程序指令被配置为控制该装置以执行上述实施例。

计算机程序可以是源代码形式、对象代码形式或者某些中间形式，并且可以被存储在某种载体中，载体可以是能够承载程序的任何实体或设备。这样的载体例如包括记录介质、计算机存储器、只读存储器以及软件分发包。根据所需的处理能力，计算机程序可以在单个电子数字计算机中执行或可被分布在多个计算机上。

与控制器100、102相关的装置还可以被实现为一个或多个集成电路，诸如应用专用集成电路ASIC(应用专用集成电路)。其他硬件实施例也是可行的，诸如由分开的逻辑元件构成的电路。这些不同实现方式的混合也是可行的。当选择实现方法时，本领域技术人员将考虑对以下设定要求，例如装置的尺寸和功率消耗、必要的处理能力、生产成本和生产量。

虽然已经在上面参照附图的示例描述了本发明，但是清楚的是，本发明不限于此，而是可以在所附权利要求的范围内以各种方式修改。

Claims (14)

1.一种工艺的控制器，其特征在于所述工艺的控制器包括资源消耗优化器，该资源消耗优化器被配置为：

从高级工艺控制器接收用于多个致动器的一组控制动作，所述高级工艺控制器相对于资源消耗优化器执行独立的数据处理，所述一组控制动作产生以组区分的合成控制动作效果；以及

通过修改所述一组控制动作中的至少一个控制动作来优化与所述一组控制动作相关的资源消耗，所述修改基于与执行该控制动作的致动器相关的资源消耗来进行，同时将能够由修改后的控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果与能够由所述接收的控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果之间的差保持在接受的范围内。

2.如权利要求1所述的控制器，其特征在于，所述资源消耗为以下至少一种：能量消耗、金钱消耗、原材料消耗。

3.如任一前述权利要求所述的控制器，其特征在于，资源消耗优化器被配置为通过选择用于至少一个控制动作的权重来执行所述优化，并同时将优化后能够由所述控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果与优化前所述控制动作组的合成控制动作效果在所述接受的范围内保持相同。

4.如任一前述权利要求所述的控制器，其特征在于，所述资源消耗优化器包括线性编程优化器。

5.如任一前述权利要求所述的控制器，其特征在于，控制器包括高级控制器，所述高级控制器包括模型预测控制器，该模型预测控制器使用与资源消耗优化器的数据处理相独立的数据处理基于来自所述工艺的测量结果来形成用于所述多个致动器的所述一组控制动作。

6.一种用于控制工艺的方法，其特征在于，

在资源消耗优化器中接收来自高级工艺控制器的用于多个致动器的一组控制动作，所述高级工艺控制器执行独立于所述资源消耗优化器的数据处理，所述一组控制动作产生以组区分的合成控制动作效果；以及

通过修改所述一组控制动作中的至少一个控制动作来优化与所述一组控制动作相关的资源消耗，所述修改基于与执行该控制动作的致动器相关的资源消耗来进行，同时将能够由修改后的控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果与能够由所述接收的控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果之间的差保持在接受的范围内。

7.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，所述资源消耗为以下至少一种：能量消耗、金钱消耗、原材料消耗。

8.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，由所述控制器通过选择用于至少一个控制动作的权重来执行所述优化，并同时将优化后能够由所述控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果与优化前所述控制动作组的合成控制动作效果保持相同。

9.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，利用线性编程优化器来执行资源消耗优化。

10.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，使用独立于资源消耗优化的模型预测控制基于来自所述工艺的测量结果来形成用于所述多个致动器的所述一组控制动作。

11.一种资源消耗优化器，其特征在于，所述资源消耗优化器包括：

至少一个处理器；以及

至少一个存储器，包括计算机程序代码，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器来使所述资源消耗优化器至少执行权利要求6-10中任意一项所述的方法的步骤。

12.一种用于纸张处理的机器，其特征在于所述用于纸张处理的机器包括权利要求1所述的资源消耗优化器。

13.如权利要求12所述的机器，其特征在于所述机器包括以下中的至少一种：造纸机、纸浆干燥机、涂布机。

14.一种用于控制工艺的系统，其特征在于所述系统包括高级工艺控制器和资源消耗优化器，

所述高级工艺控制器被配置为形成用于多个致动器的一组控制动作，所述一组控制动作产生以组区分的合成控制动作效果；

所述高级工艺控制器被配置为相对于所述资源消耗优化器的数据处理执行独立的数据处理；

所述资源消耗优化器被配置为

从所述高级工艺控制器接收所述一组控制动作，并且

通过修改所述一组控制动作中的至少一个控制动作来优化与所述一组控制动作相关的资源消耗，所述修改基于与执行该控制动作的致动器相关的资源消耗来进行，同时将能够由修改后的控制动作组实现的以组区分的合成控制动作效果与能够由所述接收的控制动作组实现的合成控制动作效果之间的差保持在接受的范围内。