西门子标准型CPU模块6ES7288-1SR40-0AA1

初始化CPM功能块，监控回路稳态特性

当控制回路自整定结束进入稳定状态后（此时回路必须保持为自动状态），可以对CPM功能块进行初始化，这个过程会获取为之后计算CPI（控制性能指标）和被控量方差等静态特性所必须的参考值。CPM功能块评估回路是否进入稳态主要是看动态特性视图中的自整定状态是否处于0阶段：

图 3-4：动态特性中的四个阶段：0:准备阶段 1:上升阶段 2:超调阶段 3:稳定阶段

推荐回路投入自动后等待一段时间，软件会自己判定当前回路是否进入稳定状态。也可以通过操作面板上的“cancel eval”按钮来停止计算，手动干预使系统进入稳态评估阶段。

3.4 初始化CPM步骤
步骤1：设定时间轴（time window）
CPM运算的核心是评定控制目标的方差，而方差是一段时间内实际值与目标值之差的平方的平均数。Time window决定了CPM统计方差的采样周期，CPM所在OB运行组决定了采样频率，这两个数据的设定不会影响计算的精度，却决定了CPM能否有效的反映当前控制回路的特性。一般建议这里设置为20倍积分时间或10倍微分时间，具体应根据不同工艺状态进行调整。
Time window设置方式如下图所示：

图 3-5 时间窗口设置

示例中我们将CPM功能块的计算周期参数time window设置为120s

步骤2：点击操作面板中的“initialize”按钮，初始化CPM 功能块。初始化CPM功能块需要满足以下几个条件：

• 控制回路处于自动状态；
• 回路处于稳定状态（自整定过程结束）；
• Time window设置完成。

如果不满足以上几点条件，操作面板会有如下提示，当所有条件都满足，初始化按钮会变成可操作状态，点击后初始化完成：

图 3-6 初始化条件不具备

点击“initialize”按钮后，CPM功能块会抓取当前状态下的PV值、MV值和ER值作为之后评估这个回路自调状态的标准，所以一定要在控制对象达到佳工况时进行初始化！
注意：关于初始化的相关介绍也可以通过CPM的在线帮助获得，选中CPM功能块点F1，见“ConPerMon > Functions”。

3.5 评估CPM中的参数
在CPM面板的标准视图中，可以获得闭环控制回路的稳态特性。稳态特性反应了回路投入自动后的工作状态，通过分析稳态特性参数，可以对可能发生的故障进行预判。标准视图如下图：

图 3-7 标准视图

CPI 控制性能参数：
CPI参数用数值的方式直观的反应了一个PID回路在自动状态下的工作情况。初始后CPI为，理想状态下这个数值应该保持在左右，当CPI值过低（比如低于75%）时，则应对造成数值降低的原因进行分析，防止事故的发生。
CPI评定的核心是方差计算。方差是实际测量数据与期望数据之差的平方的平均数，在我们的CPM模块中，实际测量值指的是PV值，期望数据是回路中设定的SP。CPM中计算出的方差是：在time window时间内，记录n个PV值与PV_Ref差的平方的累加的平均数，“PV StdDev”是方差开根号后的值，这个值反映了在时间窗口内，PV与PV_Ref的偏差，这个值越小，说明工艺越稳定。
CPI为参考方差与实时方差的比值。初始化CPM功能块的时候，会记录一个方差值作为参考方差。当实时方差等于参考方差时，CPI=。随着长期持续的生产，会因为生产工艺波动，外界干扰增加或者生产设备的不稳定等各种因素使PV值出现波动，相对于控制目标值的差值就会增加，相应的，实时方差也会增加。这时CPI的比值因为分母的增加而小于，这就反映出当前控制回路的稳定状况。所以CPI的数值越高越好，如果出现大于的情况，则说明这个时候的实时方差要小于参考方差。而如果CPI小于70%，那么就要考虑一下是何原因造成方差过大，控制回路是否处于稳定状态了。

Overshoot 超调量
被控变量PV值相对于设定值SP值的大偏移量。动态视图和标准视图中均有对超调量的监控，如果这个值过大，一般情况下建议减小PID控制回路的比例作用P值。
PV standard dev 被控量实时方差
在CPM功能块初始化的时候，功能块会记录当前的PV值作为标准PV参考值，实际PV值相对于标准PV的平方差值的平均数开根号后为实时方差。

其中： 为PV的实时值；
             为PV的标准参考值。

注意：这里不选取SP值作为PV参考值是考虑到如果因为设计、干扰等不确定因素的影响，PV值无法完全等于SP值，但是这个偏差又是可以接受的情况。理想情况下，PV参考值是应该等于SP值的。
在理想的状态下，这个值应该是0，也就是PV值相对于PV参考值（PV_Ref）完全没有偏差。如果被控变量标准偏差值增长到超出合理范围（排除干扰或工况波动所带来的偏移），可以从以下两个方面考虑：
1）现场的工艺状况发生了较大的改变，已经超出了当前PID参数或者控制回路的控制能力。
2）现场的调节装置是否工作正常，比如阀门不动作或者与现场执行机构连接的信号线出了问题。
• “ER mean value”偏差平均值：偏差（SP-PV）在time window时间段内的平均值，这个数值理想状态下应该为0。
• “Stead state gain”稳态增益。
在初始化CPM功能块时，功能块会记录当时的PV和MV作为PVref和MVref。稳态增益的计算公式如下；

计算这个数据的意义在于可以利用这个参数监控现场执行机构的工作能力。假设CPM初始化的时候，现场执行机构处于佳工作状态。将PV控制在目标值需要的MV开度为A，随着现场设备的老化或工况变化（如换热器的换热壁上沉积杂质），执行机构的控制能力下降，这时将PV控制在目标值需要的MV开度为B。如果B远大于A，则可认为控制回路的控制能力下降。
当CPM初始化的时候，功能块会记录下当时的“steadstatGain”数值，通过分析过程稳态增益的变化，可以判断现场执行机构的控制能力是否有衰减。如果这个数值发生较大的变化时，建议及时检查现场执行机构的工作状态设备或考虑工艺条件是否有较大变化。

3.6 当工况发生较大变化时，重新初始化CPM
CPM功能块的所有评估依据都是建立在工况不变（控制对象的模型不发生变化）这个前提下的。如果因为设备状态或者负荷改变使工况有了较大的变化，例如重新调整了设定值SP，以之前标准来评估已经失去了参考价值（如：CPI会远低于或远高于，但并非是因为控制回路本身的原因）。这个时候我们建议您重新初始化CPM功能块。

3.7 通过概率分布图（scatter plot）评估设备状态
概率分布图是一个二维散点图，纵轴是CV（controlled value），也就是PV值。横轴是MV值。图中记录的每一个点代表的是每一个阀门开度对应的过程值，采样频率等于CPM所在功能块的执行周期。根据阀门的曲线特性以及可控区间的线性原则，理想情况下，记录的点应该是呈椭圆状分布于这个二维图中。

图3-8 概率分布图

如果现场控制单元的出现非线性工作情况，如条件装置受到额外的摩擦力影响或者其它的干扰。采样点的分布可能会出现如下图所示的情况，这个时候应该及时检查现场设备。

图3-9 概率分布图

综合上面的几个监控参数可以看出，通过简单的CPM组态，我们可以获得关于控制回路非常丰富的信息，这些信息可以反映控制回路控制的稳定性，更重要的是，通过一些参数并结合现场的经验，可以判断出现场执行机构状态改变对控制状态产生的影响，对故障提前做出预判，大大降低自动化控制出现故障的风险。
4 CPM功能块扩展应用
CPM功能块除了可以监控PID单回路，也可以结合各种较为复杂或先进控制方案使用，监控自动控制的质量。关于CPM功能结合复杂控制的实现方式可以参考PCS 7下的示例项目