在工業(yè)4.0浪潮下，工業(yè)物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術的融合應用，推動智能工廠實現(xiàn)從市場需求分析到產品交付的全流程閉環(huán)管理。通過實時響應生產波動、動態(tài)優(yōu)化資源配置，智能工廠正成為企業(yè)應對個性化需求與市場競爭的核心載體。其中，力控RTO實時優(yōu)化系統(tǒng)作為關鍵支撐，直接影響到企業(yè)的安全生產、節(jié)能降耗與運營效率。

當前工業(yè)控制面臨顯著瓶頸，多數(shù)產線依賴單回路或簡單串級控制，無法自主優(yōu)化運行參數(shù)，尤其在原料波動、工況異常時仍需人工經驗干預。關鍵工藝參數(shù)難以精準預測，導致生產平穩(wěn)性不足、能耗偏高，嚴重制約精細化運營，構建實時優(yōu)化系統(tǒng)已成破局關鍵。

方案架構

力控RTO實時優(yōu)化系統(tǒng)基于力控數(shù)字孿生平臺構建，采用B/S架構，支持用戶通過Web瀏覽器對在線優(yōu)化和流程模擬的數(shù)據(jù)進行查詢、統(tǒng)計分析和多維度報表生成，管理員可通過統(tǒng)一界面完成數(shù)據(jù)庫、參數(shù)及系統(tǒng)平臺的配置管理。

網絡架構圖

系統(tǒng)架構圖

系統(tǒng)架構分為物理層、數(shù)據(jù)層、模型層、功能層及應用層：

物理層集成DCS、SCADA、PLC等生產控制系統(tǒng)及網絡傳輸、數(shù)據(jù)存儲等設備，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集與傳輸；

數(shù)據(jù)層通過云邊端協(xié)同平臺整合生產數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)及化驗數(shù)據(jù)，構建標準化數(shù)據(jù)服務底座；

模型層融合數(shù)據(jù)驅動模型、異構數(shù)據(jù)模型、算法模型、機理模型、三維模型和工藝仿真等模型，支撐高精度模擬與動態(tài)優(yōu)化；

功能層依托數(shù)字孿生技術實現(xiàn)虛實映射、實時同步、共生演進與閉環(huán)優(yōu)化，通過動態(tài)建模精準反映設備狀態(tài)并生成優(yōu)化策略；

應用層建立全流程模擬與在線優(yōu)化平臺，集成生產、設備及物聯(lián)網數(shù)據(jù)，提供實時模擬分析、預測預警與方案優(yōu)化功能，降低物耗能耗，提升裝置穩(wěn)定性與決策效率。系統(tǒng)支持OPC、REST/WebSocket接口，實現(xiàn)與APC、數(shù)字化管理平臺的無縫對接，充分滿足用戶的個性化需求，為工廠精細化管理和資源優(yōu)化提供閉環(huán)智能支撐。

功能亮點

1. 數(shù)據(jù)整合與標準化管理

實時優(yōu)化系統(tǒng)高度依賴工廠運行數(shù)據(jù)，因此需要統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集服務。通過系統(tǒng)采集服務器程序，采用OPC、MODBUS等標準工業(yè)協(xié)議實現(xiàn)與DCS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對接，實時采集生產現(xiàn)場的關鍵運行參數(shù)，為模型訓練提供數(shù)據(jù)支撐。

針對無法自動采集的檢化驗數(shù)據(jù)、設備檢維修記錄等，系統(tǒng)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)錄入、編輯與管理，支持結合多種維度數(shù)據(jù)搭建更佳的數(shù)據(jù)驅動模型。

工廠運行總覽圖

2. 實時監(jiān)控與優(yōu)化控制

系統(tǒng)實時采集工藝參數(shù)、設備狀態(tài)、能耗、環(huán)保數(shù)據(jù)等關鍵指標，動態(tài)展示生產過程?？筛鶕?jù)工廠環(huán)境進行界面組態(tài)開發(fā)，定制化展示實時數(shù)據(jù)，輕松掌控工廠運行全貌。

實時優(yōu)化控制功能通過直觀的人機交互界面實現(xiàn)全流程精細化管控，操作人員可在控制頁面靈活調整參數(shù)投用/切除狀態(tài)，根據(jù)工藝需求設定控制步幅及上下限閾值，既避免激進調整引發(fā)的系統(tǒng)波動，又確保關鍵參數(shù)始終處于安全運行區(qū)間。同時變量趨勢提供了直觀的工藝實時情況，輔助操作人員進行優(yōu)化控制分析。

此外，系統(tǒng)完整記錄歷史優(yōu)化建議值、控制點投用狀態(tài)，為優(yōu)化策略的持續(xù)迭代提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

實時優(yōu)化控制圖

3. 實時在線優(yōu)化算法開發(fā)

實時在線優(yōu)化算法開發(fā)以數(shù)據(jù)驅動為核心，構建從數(shù)據(jù)預處理到模型應用的完整閉環(huán)。在算法初始化階段，系統(tǒng)需基于工廠提供的分鐘級歷史運行數(shù)據(jù)，經過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)構造、模型訓練及模型評價四個關鍵環(huán)節(jié)，形成初始優(yōu)化模型。

該模型在滿足開環(huán)控制要求后上線，待輸入數(shù)據(jù)穩(wěn)定性達到閾值后，系統(tǒng)切換至閉環(huán)控制模式，直接驅動執(zhí)行機構調整生產狀態(tài)。

實時在線優(yōu)化時序預測模型圖

算法設計融合自學習機制與滾動預測技術，采用具備動態(tài)特征選擇能力的深度學習模型（如LSTM編碼器/解碼器與自注意力機制結合架構），既能捕獲時間序列中的長期依賴關系，又能解析多尺度局部特征，有效應對工業(yè)數(shù)據(jù)中的不確定性和非線性耦合問題。

通過變量選擇網絡動態(tài)識別關鍵輸入參數(shù)，結合注意力機制，幫助理解模型的決策過程，突破傳統(tǒng)黑箱模型的局限性。這種兼具魯棒性與可解釋性的優(yōu)化算法，可持續(xù)根據(jù)實時工況滾動計算最優(yōu)目標值，推動生產系統(tǒng)向能效峰值動態(tài)逼近。

實時在線優(yōu)化頁面圖

4. 模擬工況與數(shù)據(jù)分析

在模擬工況分析模塊中，系統(tǒng)通過SVG組態(tài)技術將工藝流程機理模型可視化呈現(xiàn)，集成現(xiàn)場數(shù)據(jù)、模擬值、優(yōu)化目標等三類核心數(shù)據(jù)，操作人員可通過對比實時數(shù)據(jù)與模擬值的偏差，驗證機理模型準確性；同時結合優(yōu)化目標建議值，快速評估當前工況與理想狀態(tài)的差距，為參數(shù)調整提供直觀依據(jù)。

機理模型模擬工況分析圖

數(shù)據(jù)分析功能聚焦歷史數(shù)據(jù)價值挖掘，一方面通過歷史運行曲線與優(yōu)化結果曲線的對比，追溯關鍵參數(shù)從原始值到優(yōu)化值的動態(tài)演變過程；另一方面分析優(yōu)化過程的績效表現(xiàn)和投用率之間的關系，量化評估不同優(yōu)化策略的實際效果。

優(yōu)化績效分析

應用場景

力控RTO實時優(yōu)化系統(tǒng)憑借其動態(tài)優(yōu)化和實時反饋能力，可廣泛應用于以下場景：

• 化工與石化行業(yè)
  

• 能源與電力行業(yè)
  

• 鋼鐵與冶金行業(yè)
  

• 石油與天然氣行業(yè)
  

• 制藥行業(yè)
  

應用價值

力控RTO實時優(yōu)化系統(tǒng)通過動態(tài)優(yōu)化設計構建高效、節(jié)能、智能的生產運行體系，以實時數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控為基礎，整合多階段生產需求，建立數(shù)據(jù)驅動評價體系，顯著減少冗余調整并提升效率。

系統(tǒng)依托在線優(yōu)化算法實時調節(jié)關鍵工藝參數(shù)，降低生產波動成本，通過精準的能源與物料動態(tài)分配，全面提升資源利用率。其閉環(huán)管理機制覆蓋事前優(yōu)化計劃、事中動態(tài)調控及事后數(shù)據(jù)分析全流程，結合實時反饋增強突發(fā)工況響應能力，保障生產穩(wěn)定性。

系統(tǒng)通過打通工藝流程、能源調度與設備運行等環(huán)節(jié)，構建生產一體化運行模式，為企業(yè)提供覆蓋全價值鏈的智能解決方案，不僅助力企業(yè)快速應對市場需求波動、達成降本增效目標，更通過科學化的生產調度與資源管理，為可持續(xù)發(fā)展和綠色制造提供堅實的技術支撐。