项目负责人：郑松

项目简介：

本项目“基于数据引擎技术的神经网络控制器组态元件的研发及其产业化”是福建省科技厅2013 高校产学合作科技重大项目。该项目由福州大学电气工程与自动化学院负责实施，合作单位为福州福大自动化科技有限公司。根据项目的合同规定，项目起止时间为2013.03到2015.03。本项目创新性地将对角递归神经网络控制器融合到IAP 工业自动化通用技术平台中，提出了神经网络控制器的数据建模方法、可视化计算以及在线优化等多种创新思想。该项目通过神经网络控制器算法建模，组态元件开发及仿真建模等方法，研制出了一种神经网络控制器及其组态元件产品。该产品能够以图形化组态、动态重构方法实现执行先进控制算法，实现了与常规控制同构化，同时还支持在可编程控制器PLC 等低性能计算控制站上实现对角递归神经网络控制器的复杂计算和应用，突破了PLC 控制站只能进行简单逻辑运算及控制的壁垒，可解决先进控制技术工程应用实现的开发、维护成本高等问题。本项目产品属于工业信息产业的高端产品，其研究、开发及其产业化将有助于大幅度提升福建省信息技术产业的发展水平。相对于传统行业和国内发达地区的发展状况而言，福建省在工业生产过程中的先进控制技术研发与应用产业化方面，发展的需求和潜力都非常大。本项目产品开发与技术推广所带来的信息、技术共享渠道，将增大社会知识财富，提高行业总体创新能力，从而使得本省的自动化科研水平得到长足的进步，大幅度提高行业内的竞争力。

技术指标：

1）神经网络控制组态元件数量20 种以上

2）神经网络回路计算周期小于100ms

3）控制系统可视化监控周期不大于1 秒

4）神经网络控制算法可在PLC 和IPC 两种平台上执行

5）神经网络控制器结构中关键参数的动态重构扰动量＜ 5%

应用前景：

本项目基于IAP 技术的先进控制算法可以与常规控制呈现同构关系，且具备可组态、可调式、可视化等技术优势，解决了目前控制算法呈现“黑箱”状态的问题，能够有效地降低先进控制技术的导入成本和风险。本项目研制的神经网络控制器及其组态元件产品能够很好地应对“控制对象越来越复杂”（即存在着许多不确定性和难以确切描述的非线性）和“控制任务要求越来越高”（即多层次、多目标的综合性控制要求）等多种行业技术问题。同时，本项目产品也是对IAP 技术产品的完善和升级，可以应用到自动控制、机械制造、机电、冶金、电力、化工、交通运输等领域，也可应用在航空航天、气象、矿业等方面。在DCS 未来几年强大的市场规模下，IAP 技术也将面临更大更为广阔的市场空间。随着IAP 技术研究的日趋稳健成熟，极有可能在未来几年之内推广至全国甚至全世界，成为工控行业的领头者。