CN107835964A - 控制情境化以及关于控制的推理 - Google Patents

Abstract

一种操作智能可编程逻辑控制器的方法包括通过智能可编程逻辑控制器中包括的处理器执行控制程序。智能可编程逻辑控制器中包括的非易失性存储介质存储包括与控制程序相关的控制知识的控制模型。该控制模型用于在智能可编程逻辑控制器上执行与控制程序的执行相关的监测操作。

Description

控制情境化以及关于控制的推理

技术领域

本发明总体上涉及可编程逻辑控制器的使用，该可编程逻辑控制器包括用于控制情境化和关于控制操作的推理的功能性。例如，所公开的技术可以应用于其中使用可编程控制器的各种自动化生产环境。

背景技术

可编程逻辑控制器(PLC)是被配置为执行连续收集关于输入装置的状态的数据以控制输出装置的状态的软件的计算机专用控制系统。PLC一般包括三个主要部件：处理器(可包括易失性存储器)、包括应用程序的易失性存储器、以及用于连接自动化系统中的其他装置的一个或多个输入/输出(I/O)端口。在各种工业设置中利用PLC控制自动化系统。

常规的PLC编程使用用于代码的图形或文本规范的工具(例如，参见IEC 61131-3)，以及关于包括I/O映射、诸如功能块的程序组织单元的程序变量的知识完成。控制流留在源代码中的评论后面并且不在运行时间诊断过程中被捕捉。同时，历史记录可以记录运行时间的过程的状态(诸如，输入和输出，或者表示控制程序的内部状态的变量)，但是绝不存在可以与表示代码的符号信息有关的关于程序执行的统计信息。因此，绝不理解程序执行对实际的现实世界输入数据和情境是不是错误的、效率低的、不精确的、有风险的或者不适当的。

开发新的性能以捕捉关于控制程序的这种知识将符合理解控制执行，提供额外保证和运行时间智能，并且在运行时间期间潜在地优化执行，增强历史数据和已保存的情境的值的要求。

发明内容

本发明的实施方式通过提供与PLC相关的方法、系统和设备解决并克服一个或多个上述缺点和缺陷，该PLC包括表示关于控制程序及其与其他系统部件迭代的知识的控制模型。例如，可以使用这个控制模型推理关于错误条件的症状并且执行根源分析。

根据本发明的一些实施方式，操作智能可编程逻辑控制器的方法包括通过智能可编程逻辑控制器中包括的处理器执行控制程序。智能可编程逻辑控制器中包括的非易失性存储介质存储包括与控制程序相关的控制知识的控制模型。控制模型用于在智能可编程逻辑控制器上执行与控制程序的执行相关的监测操作。

各种监测操作可以使用前述方法。例如，在一些实施方式中，监测操作包括在控制程序的执行期间监测一个或多个控制器变量。在一些实施方式中，监测操作还包括在控制程序的执行期间监测一个或多个控制器功能。

在不同实施方式中可以对前述方法做出额外特征、改进或修改。例如，在一个实施方式中，该方法进一步包括使用控制模型识别控制程序中的一个或多个故障。在其他实施方式中，该方法包括使用控制模型调试控制程序。在其他实施方式中，该方法包括基于控制模型调整包括在控制程序中的一个或多个算法。

在前述方法的一些实施方式中，从工程开发环境中的程序代码自动提取控制模型。例如，控制模型可包括与控制程序使用的程序功能相关的结构信息以及与程序功能相关的控制流信息。此外(或可替换地)，控制模型可包括有关过程变量与控制程序使用的变量的依赖关系信息。另外，在一些实施方式中，控制模型进一步包括与控制程序相关的知识性能指标(KPI)定义。

根据本发明的另一方面，如本文中的一些实施方式描述的，一种用于操作智能可编程逻辑控制器的制品包括保持用于执行前述方法的计算机可执行指令的非临时性、有形的计算机可读介质。计算机可执行指令可以被配置为执行前述方法，有或者没有以上讨论的额外特征。

根据本发明的其他实施方式，可编程逻辑控制器包括非易失性计算机可读存储介质和一个或多个处理器。非易失性计算机可读存储介质存储包括与控制程序相关的控制知识的控制模型。处理器被配置为：根据扫描周期执行控制程序并且使用控制模型执行与控制程序的执行相关的监测操作。监测操作的实现方式可以在不同的实施方式中有变化。例如，在一些实施方式中，监测操作包括在控制程序的执行期间监测一个或多个控制器变量。在一些实施方式中，监测操作进一步包括在控制程序的执行期间监测一个或多个控制器功能。此外，前述可编程逻辑控制器中使用的处理器可以在功能性方面有变化。例如，在一个实施方式中，处理器进一步被配置为基于控制模型调整包括在控制程序中的一个或多个算法。

从以下参考附图进行的示例性实施方式的详细说明中，本发明的额外特征和优势将变得清晰可见。

附图说明

从以下结合附图阅读进行的详细说明中，最佳理解本发明的上述和其他方面。为了示出本发明的目的，附图中示出了目前优选的实施方式，然而，应理解，本发明不局限于所公开的具体手段。附图中包括的是以下附图：

图1提供了根据本发明的一些实施方式的集成到自动化系统中的智能PLC的系统视图；

图2示出了根据一些实施方式的智能PLC中的信息源；

图3提供了使用本文中描述的一些技术如何可以通过智能PLC使用由控制模型提供的控制情境知识以调整自动化环境中的操作的实例示意图；

图4A示出了如在一些实施方式中可以利用的用于西门子TIA工程系统的图形开发环境；

图4B示出了如在一些实施方式中可以实现的具有示出实例程序块的插图编号的图形开发环境的另一视图；

图4C示出了突出图形开发环境的下半部分的插图编号，在下半部分中呈现了图4B中示出的用于实例程序块的编码区域；

图5A示出了如在一些实施方式中可以使用的用于OB100-完全重启程序的梯形图；

图5B提供了如在一些实施方式中可以使用的用于OB1-主程序循环的梯形图的示意图；

图5C是如在一些实施方式中可以使用的用于每100ms执行的OB35-循环定位程序的梯形图；

图6示出了如在一些实施方式中可能实现的用于在振荡期间重新定位的SCL代码；

图7A是示出了如在一些实施方式中可以使用的作为控制情境本体的基础的控制变量的图形开发环境的一部分；

图7B是示出了如在一些实施方式中可以使用的提取为填充控制情境本体的控制功能的设置的图形开发环境的一部分；

图7C示出了如在一些实施方式中可以应用的表示从代码片断中示出的控制功能Position_Control_Sim的实现提取的控制变量之间的关系的依赖图；

图8A示出了根据一些实施方式的可用于模拟定位控制的控制操作符的可用类型；

图8B示出了如在一些实施方式中可以使用的使用存在量化的定位控制程序的形式定义；

图8C示出了如在一些实施方式中可以使用的利用控制回路的定位控制的Main_OB1的具体实例化；

图8D示出了如在一些实施方式中可以使用的由程序块使用的(全局)控制变量；

图8E示出了如在一些实施方式中可以使用的从程序块Position_Control_Sim(IFconstruct)提取的依赖关系的实例；

图8F提供了如在一些实施方式中可以使用的用作控制KPI的控制变量回路计数；以及

图8G示出了如在一些实施方式中可以使用的控制变量如何可以与事件模型中的事件有关。

具体实施方式

本文中描述的系统、方法和设备通常与包括用于控制情境化和控制推理的功能的智能PLC(如下所述)有关。更具体地，本文中描述的各种实施方式描述了控制模型的发展、实现和使用，该控制模型表示有关在控制PLC上运行的控制程序以及有关与操作装置的嵌入式控制器的接口的信息。控制模型使用嵌入式控制程序的语义标注支撑系统和数据分析的操作理解。例如，这个控制模型可包括关于控制程序功能的结构的知识、程序块的控制流、过程变量和控制变量的依赖关系以及关于控制质量和监测规则的关键性能指标(KPI)定义。

本文中描述的各种技术提供超过现有PLC技术的几个益处。例如，控制模型在控制器装置上是可用的且可访问的。在一些实施方式中，控制模型由正式的知识表达明确表示。这可以在装置内推理控制情境。例如，可以在装置内使用控制模型和推理，以便监测PLC变量和根本资产/过程，检测和诊断故障，调试/诊断控制程序，调谐/优化控制算法，并且优化操作。控制知识可用于在PLC上自动配置监测和最优化算法。此外，在一些实施方式中，可以从工程开发环境中可用的程序代码自动提取控制模型。

在PLC的情境下描述本发明的各种实施方式，该PLC包括被配置为在控制应用中提供增强功能的搭配的各种部件。在题为“智能可编程逻辑控制器”的美国申请第14/467,125号中更详细描述了在本文中称为“智能PLC”的这个PLC，其全部内容通过引证结合于本文中。简要地，智能PLC提供可存在于不同组合中并且用在本发明的不同实施方式中的几个技术特征。智能PLC在控制层装置上提供有效的数据存储。更具体地，可以通过允许高精确度时间戳数据的短期/中期归档的时间序列数据的有效存储机构(即，“历史记录”功能)延伸控制层的功能性。利用高保真数据，不会丢失事件。有效压缩算法(例如，转门的变化)可以用于减少存储和通信需求。在一些实施方式中，智能PLC还可以提供智能装置上的数据生成方法。用于数据过滤的方法可以直接应用于生成数据以保证如果提供额外信息内容就仅存储额外数据的情况。这些方法还可以例如通过调整样品速率或者通过存储只要检测到必然事件的数据根据当前需要积极分析输入数据并且配置数据收集。智能PLC还可以能够是丰富的且语义情境化，并且执行控制层语义分析。此外，在一些实施方式中，智能PLC还在自动化系统上提供分布分析。

图1提供了根据本发明的一些实施方式的集成到自动化系统100中的智能PLC的系统视图。这个实例概念上将工业环境划分为生产层105、控制层110和IT层115。在常规系统中，在IT层115中执行大部分数据处理功能。使用智能PLC 110E和110F，图1中示出的系统100将许多这些数据处理功能下推至控制层110。例如，在一些实施方式中，可以在智能PLC110E和110F上直接实现历史记录性能，诸如，用于时间序列数据的有效数据压缩以及数据的智能过滤。这允许控制层110以在存储/通信方面少费些气力利用高保真数据使得(如果有的话)几乎没有事件未被检测到。在一些实施方式中，智能PLC 110E和110F也提供丰富的情境化功能性。通过将控制级知识添加至数据，在IT层115中重新发现关于业务分析115C的知识可能不是必需的。此外，在一些实施方式中，智能PLC 110E和110F在它们各自装置上直接提供数据分析功能性，因此增加机器和过程效率。

继续参考图1，在生产层105中，一个或多个生产单元(例如，单元105A)操作。每个生产单元通过控制层110中的一个或多个现场装置(例如，现场装置110A)发送和接收数据。在控制层110中，每个现场装置可连接到智能PLC(例如，智能PLC 110E)。从生产单元接收的数据(通过现场装置直接或者经由智能PLC)被传输至IT层115。IT层115包括执行各种后处理和存储任务的系统。图1的实例包括监控和数据采集(SCADA)服务器(或者网关)部件115A。这个部件115A允许操作员远程监测和控制在控制层110和生产层105中的装置。此外，SCADA服务器部件115A从下层105、110收集数据并且处理该信息以使得其可用于统一装置知识仓库115B。统一装置知识仓库115B提供从下层105、110接收的数据的进一步处理和存储。各种功能性可以通过统一装置知识仓库115B提供。例如，在一些实施方式中，统一装置知识仓库115B包括基于通过下层105、110生成的数据生成分析的功能性。

每个智能PLC 110E和110F包括三个基本部分：处理器、非临时性、非易失性存储器系统、以及提供输入/输出功能性的数据连接器。非易失性存储器系统可以采用许多形式，例如，包括可移除存储卡或者闪存驱动。以下参考图2更加详细地描述在智能PLC 110E和110F内可以执行的应用。智能PLC 110E的数据连接器(有线的或无线的)连接至现场装置110A和110B。类似地，智能PLC 110F的数据连接器连接至现场装置110C和110D。本领域中已知的任何现场装置都可以使用本文中描述的智能PLC。可以使用智能PLC的现场装置的实例包括但不限于压力开关、传感器、按钮、流量开关和电平开关。应注意，智能PLC 110E和110F可以逐渐集成到生产环境中。例如，在图1中，生产单元105B和105C通过它们各自的现场装置连接至智能PLC 110E和110F，同时生产单元105A和105D通过它们各自的现场装置110G、110H、110I、110J直接通信至统一装置知识仓库115B。

与本领域系统现状(例如，控制知识、环境条件和服务发生率)相比，智能PLC 110E和110F可以使用另外的情境维度使数据丰富。这允许洞察力由具有较高置信度和质量的数据分析构成。在一些实施方式中，系统100使用自动化系统中的数据的情境化的语义数据表示语言和标准。这允许业务分析以及SCADA级历史记录(例如，OSI PI资产框架)以最小努力利用集成有来自其他系统/装置/源的数据进行配置。系统100还在控制层110中可提供基于模型的语义分析。因此，可以在装置运行时间期间更新分析算法并且可以通过提供明确的访问模型(在功能块中代替编译逻辑)改善根源分析。在一些实施方式中，系统100将分布数据共享系统引入控制层110中并且与外部大数据基础设施结合。因此，应用可以访问与存储位置无关的所有需求数据。

除了传送至IT层115或生产层105的一般传感器输入和控制输出之外，智能PLC110E和110F可以存储、利用和记载局部控制层参数和变量，这在常规自动化系统中被隐藏在控制层110内部。

图2示出了根据一些实施方式的智能PLC 210中的信息源200。现场装置/传感器205表示智能PLC 210的输入端。现场装置/传感器205、以及过程图像250表示可以处理的数据。工程环境222(例如，来自西门子的博途)用于定义、调试并调谐将在智能PLC 210上运行的控制程序。工程环境222可包括例如博途中的控制程序、产品资产框架和警报机构。在该过程中引出的知识和信息可以从工程环境222捕捉、组织、传送至智能PLC 210，并且在运行时间中使用。

控制程序(在图2中未示出)在智能PLC 210上执行。特定情境知识(CSK)215使所有数据和流程与象征性可寻址的控制程序相关。CSK 215利用特定情境数据255和元数据通过智能PLC 210被局部保存。CSK 215中的这个数据和元数据可以包括例如I/O变量、整体的、直接的、外部的和临时变量及其情境、时间、以及得出的数据说明。另外，还可以通过CSK215捕捉由静态的和动态的功能、功能块和组织块给出的功能情境。这还可以包括可以用来处理智能PLC 210数据的分析流程并且创建新的智能数据、流程以创建和管理事件、以及诸如资产和控制模型的智能PLC210特定本体。应注意，这包括关于部署在智能PLC 210上的控制程序、控制模型的新的信息源。

由CSK 215使用的特定情境数据255从图2的实例中的四个来源获得：历史记录部件240、控制监测部件245、事件数据库260和过程图像250。通过历史记录部件240读取每个循环的过程图像250并且永久存储在非易失性物理存储介质上。在一些实施方式中，历史记录部件240被配置为部署数据压缩算法以减少数据量。从而可以提供访问过去过程图像的应用。数据可以存储为固定时间窗口或在线算法并且用于实现动态高速缓存启发法。作为历史记录部件240的一部分，智能数据生成算法可以持续分析过程图像和情境以调整连接的I/O的数据生成参数(例如，取样速率)。控制监测部件245使用控制模型225(如下所述)在通过智能PLC 210执行的控制程序上执行监测操作(例如，监测变量或功能)。基于该监测，控制监测部件245可以执行诸如生成与智能PLC 210的操作相关的警报和其他事件的操作。事件可以存储在事件数据库260中直到被CSK 215和智能PLC 210的其他较高层部件(或外部部件)处理。

处于控制级的情境模型表示有关在控制智能PLC上运行的控制程序以及有关操作装置的嵌入式控制器的接口的信息。它涉及输入、输出、参数和其他变量以及在例如比例-积分-微分控制器的控制回路的特定控制程序模块中执行的操作。另外，该信息包括关于控制器的性能目标或者影响不同控制器的物理依赖性的知识。例如，该信息针对能够在线监测和根据需要保持控制和装置模型信息并且杠杆基本自动化系统部件的说明与PLC特定的情境模型(例如，控制程序)之间的连接的控制器行为的优化。

CSK 215包括特定于具体控制器并且用于描述自动化系统和生产设备的拓扑以及产品的结构/家系的资产和产品本体220。如本领域中良好理解的，在域(概念)以及它们中的关系中本体是术语的明确形式说明。可以使用各种标准用于表达资产和产品本体220，该资产和产品本体包括但不限于网络本体语言(OWL)、资源描述框架(RDF)和/或OPC-UA信息模型。规则230和分析流程235的说明性描述使用于分析数据的算法形式化。

控制模型225包括关于通过智能PLC 210执行的控制程序及其内部依赖性的知识。在一些实施方式中，控制模型225在工程时间(例如，参见图5A-图5C的描述)自动生成。在其他实施方式中，可以由引擎手动指定。控制模型225是能够捕捉例如IEC 61131中和诸如步骤7或者CoDeSys的一般编程环境中特定的知识的形式知识表示和推理框架。控制模型225还可以结合关于控制和数据的时间维度的过程性知识和推理。另外，它可以提供支持表示隐藏控制信息的新符号的交互和自动添加的机构。

控制模型225通过考虑以下信息声明性地描述输入和输出之间的关系，诸如但不限于，控制器以及过程输入和输出(发送至致动器的感觉信号和控制信号)；描述不是直接可测量的过程动态的估计变量；定义输入/输出的期望性能和可能的系统状态的知识性能指标(KPI)；在输入/输出数据的运行时间分析期间和/或在系统状态中自动检测到的警报；以及变量或者警报之间的因果关系。

在一些实施方式中，控制模型225包括KPI模型，该KPI模型映射来自辅助工程师在控制设计中控制多个控制部件之间的性能分析和依赖性检测(例如，几个控制回路之间的干扰)的程序开发工具的知识。它包含有关控制性能指标并且它们如何影响根本的控制模型部件的信息。这种KPI可以相对于以下几个特性进行测量，包括但不限于，变化性(例如，误差的标准偏差)；操作符活动性(例如，手动操作模式中的时间百分比)；以及质量(例如，绝对积分误差、振荡指数、设置时间等)。

在一些实施方式中，智能PLC 210可包括允许用户在控制程序的执行期间从智能PLC 210确定诊断信息的额外部件。例如，在一些实施方式中，供给允许用户利用嵌入在控制模型225中的知识执行代码跟踪或调试分析的接口。这可以用于迅速理解故障条件并且帮助根源确定。例如，控制程序功能和/或变量图形表示(例如，参见图7A-图7C)可以在操作环境中显示在人机接口(HMI)上。可替换地(或者此外)，信息可以自动地或者响应于操作员要求提供给工程师。这允许工程师迅速检测并校正控制程序中的任何问题。

图3提供了使用本文中描述的一些技术如何可以通过智能PLC使用由控制模型提供的控制情境知识以调整自动化环境中的操作的实例情形300。在该实例中，因为嘈杂的传感器输入，控制程序没有满足专用控制回路中的自动机位置的设定点。使用关于自动机控制指令的传感器输入和输出之间的依赖性的控制情境知识，该故障追究到嘈杂的传感器上，因此在没有自动机缺陷或控制配置错误的检查下能够执行快速维修操作。如图3所示，定位问题事件发生在抓取机器人中并且-经由PLC特定的控制情境-在嘈杂的光传感器中存在对不可信的测量事件的连接。

智能PLC可以包括事件生成中的控制情境知识，其中，高级事件富于连接情境以便提供含义，即，它们可以在控制级直接被解释。这个控制情境将通常丢失并且不可用于各种分析情形。然而，智能PLC中的分析直接受益于这个联接的事件情境。此外，先进的情境知识能够在没有手动配置的情况下实时部署自动向下推动至正确控制参数的控制监测规则。分析功能可以使用这些规则结合历史数据执行实时控制最佳化。

因为控制性能指标与企业KPI紧密相关，因此相对于改变市场条件自动化设计可以是灵活的。例如，考虑自动化系统，其中，一个智能PLC用于运行几个PID控制回路，并且因为增加多个质量问题调度工程师判定测量相对于易变性的控制回路性能。因此，它们选择对应的KPI(例如，经由图形用户界面)，然后在每个可应用的控制变量中自动部署变化性监测。监测这些测量意味着它们被存储在智能PLC的局部历史记录部件240中，能够趋向更先进分析的可视化和用途。因此可以采用PLC水平的大量特定情境信息增强用于杠杆现代人工智能(AI)知识表示和推理/演绎技术的控制模型的说明性能。此外，这可以在不影响整个系统的情况下使用新的专用分析函数、改变或移除部件中添加灵活度。可以明显增强各种HMI、SCADA和MES性能。

基于理解过程图像数据如何映射至逻辑名称，并且因此，控制程序代码、变量之间的直接关系可以基于(例如，SCL、梯形逻辑等中特定的)程序代码提取。例如，以下是可以考虑的元件的实例：程序块的结构和组织；程序块之间的关系(例如，输入/输出等)；程序块的控制流(例如，基于计时器的循环执行)；程序块的参数(例如，时间和全局变量等)；程序块内的语言结构(例如，回路(LOOP)、评论等)；整个控制程序内的变量之间的依赖性。如以下图4A-图4C中的实例所示，在工程时间期间这些项中的每一个是可见的。

以下描述的附图提供了用于在西门子全集成自动化(TIA)工程系统中编程的汽车车身车间门装配过程的定位控制程序的具体实例。这些实例示出了如何可以将相应的控制模型提取出这个控制程序。应当理解，以下描述的一般概念可以延伸至任何自动化过程的控制模型。因此，在本发明的其他实施方式中不必利用特定于门装配过程的各种变量、功能和性质，这些项将不是适用的。此外，应注意，西门子TIA工程系统工具的使用不是可以在以下描述的各种技术中实现的工程工具的一个实例。

图4A示出了用于西门子TIA工程系统的图形开发环境400。插图编号405示出了包括用于这个控制程序的基本程序块列表的图形开发环境400的放大部分。循环中断程序块405A包含以每OB35循环100ms执行的主定位程序。在该程序中，评估输入(例如，从传感器读数的位置)并计算所调整的速度和加速度并且发出输出(例如，新的速度命令)。主程序块405B指定主定位程序在OB35(即，以500ms的控制周期)中执行。循环控制程序还可以在主程序块405B中运行。当PLC从停止模式切换至运行模式时，启动程序块405C在OB100中运行。可以通过启动程序块405C执行初始化任务，诸如，重置全程变量。在错误事件的情况下，执行一个或多个错误程序块405D。响应于误差的用户代码(例如，确认或停止控制)应该在错误OB中执行。

图4B示出了图形开发环境400的另一个视图。插图编号410示出了用于实例程序块的参数。这些参数包括输入、输出、输入输出、临时变量、常数和返回值。还可以在一些实施方式中指定附加参数(例如，全局变量)。图4C示出了突出图形开发环境400的下半部分的插图编号415，在下半部分中呈现了用于图4B中示出的实例程序块的编码区域。

图5A、图5B和图5C示出了如可以在一些实施方式中指定的高级控制序列(OB1、OB100和OB35)以梯形逻辑书写。图5A示出了应用OB100-完全重启程序的梯形图。图5B提供了用于OB1-主程序循环的梯形图的示意图。图5C是用于每100ms执行的OB35-循环定位程序的梯形图。如图5C所示，位置控制程序块“Position_Control_Sim”从“移动”程序块接收输入并且将输出发送至“添加”块。如以下图6所示，在SCL中编码位置控制。

图6示出了如在一些实施方式中可以实现的用于在振荡期间重新定位的SCL代码。如图5所示，在SCL中编码的“定位”程序与任何其他现代编程语言相似。例如，可以利用以下编程构造中的一个或多个：条件(例如，如果、否则、否则如果、然后、END_IF)；回路；比较；赋值；和评论。

如图6和图5A-图5C中示出的梯形逻辑程序块所示，控制程序的知识可包括：有关程序块的结构和组织的信息；程序块之间的关系(例如，输入/输出等)；程序块的控制流(例如，基于计时器的循环执行)；程序块的参数(例如，临时和全局变量等)；程序块内的语言结构(例如，回路、评论等)；以及整个控制程序内的变量之间的依赖性。这个知识保持控制程序的重要信息。这种知识不存在于任何别的其他地方并且可能难以在控制程序工程环境外部重建。例如，临时变量可以表示可以是错误传感器读数输入的结果的控制的异常性。在该实例中，这种知识可以用在随后的根源诊断中。在常规的工程环境中在控制程序的编辑期间不保存这个知识。控制码被编译到机器码中并且在控制器装置上下载和执行。该知识丢失。然而，使用本文中描述的技术，这种知识可以在工程环境中以控制模型的方式保存。

图7A-图7C示出了通过使用控制程序的控制变量经由图4A-图4C中示出的图形开发环境如何可以举例说明控制情境模型。在图7A中，图形开发环境(例如，参见图4B)的一部分700被示出左边，提供是右边控制情境本体705的基础的一组控制变量。如上所述，除了控制变量之外，控制程序还包含控制功能。例如，在用于车身车间门装配过程的定位控制程序中，定位控制可以由以下控制功能组成：启动[OB100]、Reset_All[FC1]、Doors_Generator[FC4]、Position_Control_Sim[FC3]、主[OB1]等。在图7B中，图形开发环境(例如，参见图4A)的一部分710被示出左边，提供被提取以填充右边控制情境本体715的一组控制功能。

通过进一步分析程序语言构造(尤其条件、比较和赋值)，可以通过控制情境模型中的明确关系得出并正式表示控制变量之间的进一步依赖性。例如，图7C示出了表示从代码片断720中示出的控制功能Position_Control_Sim的实现过程提取的控制变量725之间的关系的依赖图。在图7C中，赋值命令允许提取控制变量速度、加速度和时间增量之间以及位置、方向、速度和时间增量之间的依赖关系。在这种情况下，时间因果关系非常简单，因为它是由逻辑控制语句的序列明确给出。在闭环控制(例如，PID)的情况下，因果关系稍微更加复杂，因为某个变量值不仅取决于其他变量的同时值而且取决于它本身的过去值和其他变量。

控制模型描述直接影响控制系统的性能的控制变量并且因此还控制KPI。与某个应用相关的KPI的类型由控制系统的类型定义并且在很多情况下可以从情境自动得出并且添加至控制情境(例如，在利用梯形逻辑编程的离散控制系统的状态下，全部定时信息可以被认为是重要KPI)。将这种警报(例如，由事件情境模型表示的)与控制KPI和另外的控制情境信息连接对警报管理和诊断极有价值。通过横穿情境图，可以发现用于警报的根源。

图8A-图8G提供了根据一些实施方式的可以在用于门装配操作的控制模型中组织另外的信息实例。图8A示出了用于模拟定位控制的控制操作符的可用类型。除了控制变量之外，控制程序还是控制操作符。例如，定位控制(ControlProgram的子类别)可以包括以下类别/类型的定位控制操作符：移动、添加、Position_Control_Sim和Main_OB1。具体定位控制被限定为包括Main_OB1和Position_Control_Sim操作符中的至少一个实例的控制程序。图8B-图8G中示出了这个形式化。

图8B示出了使用存在量化的定位控制程序的形式定义。图8C示出了用于具有控制回路的定位控制的Main_OB1的具体实例化。如图8D所示，可以进一步模拟Position_Control_Sim程序块的程序代码，图8D示出了由程序块使用的(全局)控制变量。

通过进一步分析程序语言构造(尤其条件、比较和赋值)，可以通过情境模型中的依赖关系得出并正式表示程序块中使用的控制变量之间的依赖性。例如，基于以下程序段，可以提取速度、加速度和时间增量之间以及位置、方向、速度和时间增量之间的依赖关系。图8E示出了用于从程序块Position_Control_Sim(IFconstruct)提取的依赖关系的实例。

图8F提供了用作控制KPI的控制变量回路计数。某些控制变量可用于评估控制算法的质量。这些控制变量在本文中称为控制KPI。它们对于监测和优化目的特别重要并且可以进行如下模拟(使用多继承)。如以上简短描述的控制情境模型与其他情境维度(例如，资产、过程和事件情境)紧密集成。图8G示出了控制变量如何可以与事件模型中的事件有关系。

如由控制层装置使用的本文中描述的处理器可包括一个或多个中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或者本领域中已知的任何其他处理器。一般地，如本文中使用的处理器是用于执行存储在计算机可读介质上的机器可读指令、对于执行任务的装置并且可以包括硬件和固件中的任一个或它们的结合。处理器还可以包括存储用于执行任务可执行的机器可读指令的存储器。处理器通过操纵、分析、修改、转换或者传输通过可执行的流程或者信息装置使用的信息和/或通过将该信息路由至输出装置对信息起作用。处理器可以使用或者包括计算机、控制器或微处理器的性能，例如，可以使用可执行指令决定执行不由通用计算机执行的专用功能。处理器可以与能够在它们之间交互和/或通信的任何其他处理器耦合(电力地和/或作为包括可执行部件)。用户界面处理器或者发生器是包括电子电路或软件的已知元件或者用于生成显示图像或其一部分的电子电路和软件的结合。用户界面包括能够与处理器或其他装置用户交互的一个或多个显示图像。

本文中描述的包括但不限于控制层装置和相关计算基础设施的各种装置可包括用于保持根据本发明的实施方式编程的指令并且用于包含数据结构、表格、记录或者本文中描述的其他数据的至少一个计算机可读介质或者存储器。如本文中使用的术语“计算机可读介质”指的是参与将指令提供至一个或多个处理器用于执行的任何介质。计算机可读介质可以采用多种形式，包括但不限于非临时性介质、非易失性介质、易失性介质和传输介质。非易失性介质的非限制性实例包括光盘、固态驱动、磁盘和磁光盘。易失性介质的非限制性实例包括动态存储器。传输介质的非限制性实例包括同轴电缆、铜线和光纤，包括组成系统总线的线。传输介质还可以采用声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信期间所生成的那些声波或光波。

如本文中使用的，可执行的应用包括例如响应于用户命令或输入决定处理器实现预定功能的代码或机器可读指令，诸如，操作系统、情境数据采集系统或其他信息处理系统的那些功能。可执行流程是代码或机器可读指令的片段、子程序、或者代码的其他独特部分或用于执行一个或多个特定过程的可执行应用的一部分。这些过程可包括接收输入数据和/或参数，在接收的输入数据上执行操作和/或响应于接收的输入参数执行功能，并且提供合成的输出数据和/或参数。

如本文中使用的，图形用户界面(GUI)包括通过显示处理器生成并且能够与处理器或其他装置进行用户交互并且关联数据采集和处理功能的一个或多个显示图像。GUI还包括可执行流程或者可执行应用。可执行流程或可执行应用决定显示处理器生成表示GUI显示图像的信号。这些信号被供应至显示用于由用户观察的图像的显示装置。在可执行流程或可执行应用的控制下，处理器响应于从输入装置接收的信号操纵GUI显示图像。以此方式，用户可以使用输入装置与显示图像交互，能够使用户与处理器或者其他装置交互。

完全或者局部响应于用户命令，可以自动执行本文中的功能和过程步骤。在没有用户指导活动开始的情况下，响应于一个或多个可执行指令或装置操作执行自动执行的活动(包括步骤)。

附图的系统和过程不是排他的。可以根据本发明的原理得出其他系统、过程和目录以实现相同目标。尽管参考具体实施方式已经描述了本发明，但是应当理解，本文中示出和描述的实施方式和变化仅用于说明目的。在不偏离本发明的范围的情况下，可以由本领域中的技术人员实现对当前设计的修改。如本文中描述的，可以使用硬件部件、软件部件和/或它们的组合实现各种系统、子系统、代理人程序、管理器和过程。在第六段的35U.S.C.112的规定下解释本文中未要求保护的元件，除非使用短语“手段方式”明确陈述该元件。

Claims (20)

1.一种操作智能可编程逻辑控制器的方法，所述方法包括：

通过所述智能可编程逻辑控制器中包括的处理器执行控制程序；

通过所述智能可编程逻辑控制器中包括的非易失性存储介质存储包括与所述控制程序相关的控制知识的控制模型；

使用所述控制模型在所述智能可编程逻辑控制器上执行与所述控制程序的执行相关的监测操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述监测操作包括：

在所述控制程序的执行期间监测一个或多个控制器变量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述监测操作进一步包括：

在所述控制程序的执行期间监测一个或多个控制器功能。

4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

使用所述控制模型识别所述控制程序中的一个或多个故障。

5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

使用所述控制模型调试所述控制程序。

6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

基于所述控制模型调整包括在所述控制程序中的一个或多个算法。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，从工程开发环境中的程序代码自动提取所述控制模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述控制模型包括：

第一数据，包括与所述控制程序使用的程序功能相关的结构信息；以及

第二数据，包括与所述程序功能相关的控制流信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述控制模型包括：

第一数据，包括有关过程变量与所述控制程序使用的变量的依赖关系信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述控制模型进一步包括：

第二数据，包括与所述控制程序相关的知识性能指标(KPI)定义。

11.一种用于操作智能可编程逻辑控制器的制品，所述制品包括保持用于执行方法的计算机可执行指令的非临时性、有形的计算机可读介质，所述方法包括：

利用所述智能可编程逻辑控制器中包括的处理器执行控制程序；

在所述智能可编程逻辑控制器中包括的非易失性存储介质上存储包括与所述控制程序相关的控制知识的控制模型；

利用所述控制模型在所述智能可编程逻辑控制器上执行与所述控制程序的执行相关的监测操作。

12.根据权利要求11所述的制品，其中，所述监测操作包括：

在所述控制程序的执行期间监测一个或多个控制器变量。

13.根据权利要求12所述的制品，其中，所述监测操作进一步包括：

在所述控制程序的执行期间监测一个或多个控制器功能。

14.根据权利要求11所述的制品，其中，所述方法进一步包括：

使用所述控制模型识别所述控制程序中的一个或多个故障。

15.根据权利要求11所述的制品，其中，所述方法进一步包括：

使用所述控制模型调试所述控制程序。

16.根据权利要求11所述的制品，其中，所述方法进一步包括：

基于所述控制模型调整包括在所述控制程序中的一个或多个算法。

17.一种可编程逻辑控制器，包括：

非易失性计算机可读存储介质，存储包括与控制程序相关的控制知识的控制模型；

一个或多个处理器，被配置为：

根据扫描周期执行所述控制程序；并且

使用所述控制模型执行与所述控制程序的执行相关的监测操作。

18.根据权利要求17所述的可编程逻辑控制器，其中，所述监测操作包括：

在所述控制程序的执行期间监测一个或多个控制器变量。

19.根据权利要求18所述的可编程逻辑控制器，其中，所述监测操作进一步包括：

在所述控制程序的执行期间监测一个或多个控制器功能。

20.根据权利要求18所述的可编程逻辑控制器，其中，所述一个或多个处理器被进一步配置为：

基于所述控制模型调整包括在所述控制程序中的一个或多个算法。