CN115453861A - 一种基于大数据的控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于大数据的控制系统及控制方法，系统包括采集模块、存储模块、分析模块、执行模块，所述采集模块用于监控并收集目标系统的运行数据，所述存储模块用于保存所述采集模块采集的运行数据，所述分析模块基于所述存储模块中保存的大数据和所述采集模块实时采集的运行数据分析得到控制方案，所述执行模块在所述目标系统中执行所述控制方案；本系统能够根据存储的大数据计算出能够达到任意要求数据的控制参数，大大降低了调试时间，同时也降低了调试成本。

Description

一种基于大数据的控制系统及控制方法

技术领域

本发明涉及一般的控制或调节系统，具体涉及一种基于大数据的控制系统及控制方法。

背景技术

现代工业生产中往往需要对系统中各个部件进行控制来达到需要的效果，对于一些常见的需求效果，根据经验就能够快速的实现控制，但是对于一些不常见的需求效果，往往需要经过调试来达到目标，而在调试过程中会浪费大量的时间以及其他成本，现需要一种控制系统能够快速的进行控制达到需求效果，降低成本。

背景技术的前述论述仅意图便于理解本发明。此论述并不认可或承认提及的材料中的任一种公共常识的一部分。

现在已经开发出了很多控制系统，经过我们大量的检索与参考，发现现有的控制系统有如公开号为CN102350732B所公开的系统，这些系统一般包括执行机构、可编程控制器、信息接收单元、通讯单元、界面显示器；执行机构包括管片模具、搬运小车、振动装置、喂料装置、养护房、自动门；所述管片模具由所述搬运小车装载并运输；可编程控制器包括模具自动编码及识别模块，搬运小车自动定位模块，振动装置控制模块，喂料装置控制模块，养护装置自动温控模块，自动门控制模块，流水线回原点模块，人机界面监控模块。但该系统只能实现一些普通目标，当目标需求改变时，无法快速的通过控制来达到要求。

发明内容

本发明的目的在于，针对所存在的不足，提出了一种基于大数据的控制系统及控制方法。

本发明采用如下技术方案：

一种基于大数据的控制系统，包括采集模块、存储模块、分析模块和执行模块，所述采集模块用于监控并收集目标系统的运行数据，所述存储模块用于保存所述采集模块采集的运行数据，所述分析模块基于所述存储模块中保存的大数据和所述采集模块实时采集的运行数据分析得到控制方案，所述执行模块在所述目标系统中执行所述控制方案；

所述采集模块将检测到的自变运行数据和因变运行数据采集后发送至所述分析模块，所述分析模块将自变运行数据转换成向量x₀，将因变运行数据转换成向量y₀，所述分析模块将要求数据转换成向量y₁，所述分析模块根据所述向量y₁从所述存储模块中找到匹配的数据并转换成向量x_k和向量y_k，k的取值范围为[2，n₁+1]，其中，n₁为匹配的数据组数；

所述分析模块根据向量x_k和向量y_k分别构建矩阵X和Y：

所述分析模块根据向量y₀和向量y₁构建矩阵Y1：

Y1＝(y₀，y₁)^T；

所述分析模块根据下式计算出矩阵X1：

X^T·Y＝(X1)^T·Y1；

所述矩阵X1表示为：

其中，m为自变运行数据的项目数量；

所述分析模块根据下式计算出向量x₁：

其中，c_i为向量x₁中的元素，a_i为向量x₀中的元素；

所述分析模块将向量x₁发送至执行模块，所述执行模块根据向量x₁向目标系统中的对应部件发送指令；

进一步的，所述采集模块内设有一个稳定监测单元，当所述稳定监测单元监测到所述目标系统处于稳定运行状态时，所述采集模块将采集到的自变运行数据和因变运行数据发送至所述存储模块；

进一步的，一组完整的自变运行数据和因变运行数据称为一组稳定状态数据，所述存储模块内设有一个对比单元，所述对比单元将接收到的稳定状态数据与已保存的稳定状态数据进行比较，当不存在完全相同的两组稳定状态数据时，所述存储模块将保存新接收的稳定状态数据，否则将删除新接收的稳定状态数据；

进一步的，所述存储模块中匹配的数据指差异度小于阈值的稳定状态数据，所述差异度D的计算公式为：

其中，d_j为向量y₁中的元素，B(j)为稳定状态数据中的因变运行数据，n为因变运行数据的项目数量；

进一步的，当所述存储模块中存在至少一组与向量y₁一致的稳定状态数据时，直接将其中一组稳定状态数据的自变运行数据转换为向量x₁并发送至所述执行模块；

一种基于大数据的控制方法，所述控制方法包括如下步骤：

S21、根据检测量得到向量x₀和向量y₀，根据输入的要求数据得到向量y₁；

S22、根据向量y₁从大数据中获取至少一个向量x_k和至少一个向量y_k；

S23、构建矩阵X、Y和Y1：

Y1＝(y₀，y₁)^T；

S24、计算出向量X1：

X^T·Y＝(X1)^T·Y1；

S25、计算出向量x₁：

S26、根据向量x₁对目标系统进行控制。

本发明所取得的有益效果是：

本系统通过存储模块保存大量的实际案例数据，当输入一个要求数据时，先根据差异性在存储模块中找到合适的匹配数据，然后结合实时检测到的数据，通过将数据矩阵化并利用矩阵计算得到一个输出向量，输出向量将作为执行模块用于控制目标系统的运行方案，该方式能够快速得到一个能够达到要求的参数，大大降低了调试所花费的时间，节约了成本。

为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。

附图说明

图1为本发明整体结构框架示意图；

图2为本发明采集数据分类示意图；

图3为本发明采集数据流程示意图；

图4为本发明保存数据流程示意图；

图5为本发明数据变化叉状示意图。

具体实施方式

以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸的描绘，事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。

实施例一。

本实施例提供了一种基于大数据的控制系统，结合图1，包括采集模块、存储模块、分析模块和执行模块，所述采集模块用于监控并收集目标系统的运行数据，所述存储模块用于保存所述采集模块采集的运行数据，所述分析模块基于所述存储模块中保存的大数据和所述采集模块实时采集的运行数据分析得到控制方案，所述执行模块在所述目标系统中执行所述控制方案；

所述采集模块将检测到的自变运行数据和因变运行数据采集后发送至所述分析模块，所述分析模块将自变运行数据转换成向量x₀，将因变运行数据转换成向量y₀，所述分析模块将要求数据转换成向量y₁，所述分析模块根据所述向量y₁从所述存储模块中找到匹配的数据并转换成向量x_k和向量y_k，k的取值范围为[2，n₁+1]，其中，n₁为匹配的数据组数；

所述分析模块根据向量x_k和向量y_k分别构建矩阵X和Y：

所述分析模块根据向量y₀和向量y₁构建矩阵Y1：

Y1＝(y₀，y₁)^T；

所述分析模块根据下式计算出矩阵X1：

X^T·Y＝(X1)^T·Y1；

所述矩阵X1表示为：

其中，m为自变运行数据的项目数量；

所述分析模块根据下式计算出向量x₁：

其中，c_i为向量x₁中的元素，a_i为向量x₀中的元素；

所述分析模块将向量x₁发送至执行模块，所述执行模块根据向量x₁向目标系统中的对应部件发送指令；

所述采集模块内设有一个稳定监测单元，当所述稳定监测单元监测到所述目标系统处于稳定运行状态时，所述采集模块将采集到的自变运行数据和因变运行数据发送至所述存储模块；

一组完整的自变运行数据和因变运行数据称为一组稳定状态数据，所述存储模块内设有一个对比单元，所述对比单元将接收到的稳定状态数据与已保存的稳定状态数据进行比较，当不存在完全相同的两组稳定状态数据时，所述存储模块将保存新接收的稳定状态数据，否则将删除新接收的稳定状态数据；

所述存储模块中匹配的数据指差异度小于阈值的稳定状态数据，所述差异度D的计算公式为：

其中，d_j为向量y₁中的元素，B(j)为稳定状态数据中的因变运行数据，n为因变运行数据的项目数量；

当所述存储模块中存在至少一组与向量y₁一致的稳定状态数据时，直接将其中一组稳定状态数据的自变运行数据转换为向量x₁并发送至所述执行模块；

本实施力提供了一种基于大数据的控制方法，结合图5，所述控制方法包括如下步骤：

S21、根据检测量得到向量x₀和向量y₀，根据输入的要求数据得到向量y₁；

S22、根据向量y₁从大数据中获取至少一个向量x_k和至少一个向量y_k；

S23、构建矩阵X、Y和Y1：

Y1＝(y₀，y₁)^T；

S24、计算出向量X1：

X^T·Y＝(X1)^T·Y1；

S25、计算出向量x₁：

S26、根据向量x₁对目标系统进行控制。

实施例二。

本实施例包含了实施例一中的全部内容，提供了一种基于大数据的控制系统，包括采集模块、存储模块、分析模块和执行模块，所述采集模块用于监控并收集目标系统的运行数据，所述存储模块用于保存所述采集模块采集的运行数据，所述分析模块基于所述存储模块中保存的大数据和所述采集模块实时采集的运行数据分析得到控制方案，所述执行模块在所述目标系统中执行所述控制方案；

结合图2，所述采集模块采集的运行数据包括自变运行数据和因变运行数据，所述自变运行数据为所述执行模块直接控制的目标系统参数的实际运行数据，所述因变运行数据为受所述执行模块控制的参数间接影响的目标系统的运行数据，所述自变运行数据用A(i)表示，所述因变运行数据用B(j)表示，其中，i表示自变运行数据的项目序号，j表示因变运行数据的项目序号；

结合图3，所述采集模块内设有一个稳定监测单元，所述稳定监测单元用于监测目标系统是否处于稳定运行状态，当所述目标系统处于稳定运行状态时，所述采集模块将检测到的数据{A(i)}和{B(j)}发送至所述存储模块和所述分析模块；

结合图4，一组完整的数据{A(i)}和{B(j)}称为一组稳定状态数据，所述存储模块以稳定状态数据为一个基础单位对数据进行保存，所述存储模块内设有一个对比单元，所述对比单元用于将新接收的一组稳定状态数据与所述存储模块内以保存的所有稳定状态数据逐一进行对比，当不存在完全相同的两组稳定状态数据时，所述存储模块将保存新接收的稳定状态数据，否则将删除新接收的稳定状态数据；

所述分析模块将接收的数据{A(i)}转换成向量x₀，将接收到的数据{B(j)}转换成向量y₀，将需要达到的要求数据转换成向量y₁，这三个向量分别表示为：

x₀＝(a₁，a₂，…，a_m)；

y₀＝(b₁，b₂，…，b_n)；

y₁＝(d₁，d₂，…，d_n)；

其中，m为自变运行数据的项目数量，n为因变运行数据的项目数量；

需要达到的要求数据通过工作人员直接输入获得；

所述分析模块将根据向量x₀、y₀、y₁以及所述存储模块中保存的数据分析得到向量x₁，所述向量x₁作为控制方案将被发送至所述执行模块，所述向量x₁表示为：

x₁＝(c₁，c₂，…，c_m)；

所述分析模块进行数据分析处理的过程包括如下步骤：

S1、根据向量y₁在所述存储模块中搜索与向量y₁一致的稳定状态数据，若能够搜索到，跳转至步骤S2，若不能搜索到，跳转至步骤S5；

S2、将步骤S1中搜索到的稳定状态数据的{A(i)}转换成向量x_k，2≤k≤n₁+1且k∈Z，n₁为搜索到的稳定状态数据的组数，向量x_k表示为：

x_k＝(a_{k_1}，a_{k_2}，…，a_{k_m})；

S3、计算出目标向量x_k的变更指数P_k：

其中，Δm表示向量x₀与向量x_k中对应元素不同的数量；

S4、选择变更指数最小的向量x_k作为向量x₁；

S5、在所述存储模块中搜索出差异度小于阈值的稳定状态数据，并将其{A(i)}部分转换成向量x_k，将{B(j)}部分转换成向量y_k，向量y_k表示为；

y_k＝(b_{k_1}，b_{k_2}，…，b_{k_n})；

差异度D的计算公式为：

S6、将向量x_k和向量y_k整理成两个矩阵X和Y：

S7、构建一个未知矩阵X1：

根据向量y₀和向量y₁构建矩阵Y1：

S8、根据下述计算出矩阵X1：

X^T·Y＝(X1)^T·Y1；

S9、根据下式计算得到向量x₁：

所述执行模块接收到向量x₁后，根据向量x₁中的数值向目标系统中的对应部件发送指令；

步骤S1中所说的与向量y₁一致指的是稳定状态数据中的{B(j)}转换得到的向量与y₁相同。

实施例三。

该实施例中将控制系统应用于燃气锅炉中，所述燃气锅炉中的自变运行数据的项目包括给水阀门、引风机功率、送风机功率、煤气阀门、空气阀门和加热功率，所述燃气锅炉中的因变运行数据的项目包括汽包液位、主汽温度、炉膛压力、风速、空燃比和煤气流量，在该实施例中，m和n的值均为6，采集得到的向量x₀为：

x₀＝(a₁，a₂，a₃，a₄，a₅，a₆)；

其中，a₁、a₄、a₅的取值范围为[0，10]，0代表阀门全闭，10代表阀门全开，a₂、a₃、a₆的取值范围为[0，10]，0代表未运行状态，10表示以最大功率工作状态；

采集得到的向量y₀为：

y₀＝(b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₆)；

输入的要求数据为汽包液位、主汽温度、炉膛压力、风速、空燃比和煤气流量的值，转换为向量y₁：

y₁＝(d₁，d₂，d₃，d₄，d₅，d₆)；

向量y₀和y₁中的元素为去除单位后的纯数值，且对应项目在整个系统中的单位前后保持一致；

本实施例中的分析模块最后计算得到的向量x₁为：

x₁＝(c₁，c₂，c₃，c₄，c₅，c₆)；

当向量x₁中的元素取值小于0时，将其调整为0，当元素取值大于10时，将其调整为10；

c₁、c₄、c₅表示对应的阀门开启程度，c₂、c₃、c₆表示对应的功率运行程度。

以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素可以更新的。

Claims (6)

1.一种基于大数据的控制系统，其特征在于，包括采集模块、存储模块、分析模块和执行模块，所述采集模块用于监控并收集目标系统的运行数据，所述存储模块用于保存所述采集模块采集的运行数据，所述分析模块基于所述存储模块中保存的大数据和所述采集模块实时采集的运行数据分析得到控制方案，所述执行模块在所述目标系统中执行所述控制方案；

所述采集模块将检测到的自变运行数据和因变运行数据采集后发送至所述分析模块，所述分析模块将自变运行数据转换成向量x₀，将因变运行数据转换成向量y₀，所述分析模块将要求数据转换成向量y₁，所述分析模块根据所述向量y₁从所述存储模块中找到匹配的数据并转换成向量x_k和向量y_k，k的取值范围为[2，n₁+1]，其中，n₁为匹配的数据组数；

所述分析模块根据向量x_k和向量y_k分别构建矩阵X和Y：

所述分析模块根据向量y₀和向量y₁构建矩阵Y1：

Y1＝(y₀，y₁)^T；

所述分析模块根据下式计算出矩阵X1：

X^T·Y＝(X1)^T·Y1；

所述矩阵X1表示为：

其中，m为自变运行数据的项目数量；

所述分析模块根据下式计算出向量x₁：

其中，c_i为向量x₁中的元素，a_i为向量x₀中的元素；

所述分析模块将向量x₁发送至执行模块，所述执行模块根据向量x₁向目标系统中的对应部件发送指令。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据的控制系统，其特征在于，所述采集模块内设有一个稳定监测单元，当所述稳定监测单元监测到所述目标系统处于稳定运行状态时，所述采集模块将采集到的自变运行数据和因变运行数据发送至所述存储模块。

3.如权利要求2所述的一种基于大数据的控制系统，其特征在于，一组完整的自变运行数据和因变运行数据称为一组稳定状态数据，所述存储模块内设有一个对比单元，所述对比单元将接收到的稳定状态数据与已保存的稳定状态数据进行比较，当不存在完全相同的两组稳定状态数据时，所述存储模块将保存新接收的稳定状态数据，否则将删除新接收的稳定状态数据。

4.如权利要求3所述的一种基于大数据的控制系统，其特征在于，所述存储模块中匹配的数据指差异度小于阈值的稳定状态数据，所述差异度D的计算公式为：

其中，d_j为向量y₁中的元素，B(j)为稳定状态数据中的因变运行数据，n为因变运行数据的项目数量。

5.如权利要求4所述的一种基于大数据的控制系统，其特征在于，当所述存储模块中存在至少一组与向量y₁一致的稳定状态数据时，直接将其中一组稳定状态数据的自变运行数据转换为向量x₁并发送至所述执行模块。

6.一种基于大数据的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括如下步骤：

S21、根据检测量得到向量x₀和向量y₀，根据输入的要求数据得到向量y₁；

S22、根据向量y₁从大数据中获取至少一个向量x_k和至少一个向量y_k；

S23、构建矩阵X、Y和Y1：

Y1＝(y₀，y₁)^T；

S24、计算出向量X1：

X^T·Y＝(X1)^T·Y1；

S25、计算出向量x₁：

S26、根据向量x₁对目标系统进行控制。

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