峰会直击:朱卫列断言CPS才是工业4.0的真正核心
探索工业未来,从这里开始!在2022全球数字价值峰会,朱卫列正引领我们走进智能制造的核心战场。
9月17日,北京。在数字价值峰会的高峰论坛上,中国计算机用户协会工业互联网与大数据应用分会理事长朱卫列,以《新一代智能制造(CPS)应用研究》为题,揭开了CPS技术的颠覆性力量。
CPS概念早已提出,而中国工程院近年力推HCPS,视其为“新一代智能制造”的核心。但朱卫列指出,CPS的本质在于采集工业大数据、实时计算并构建信息物理模型,实现工业系统的自感知与自适应,最终动态优化控制。其核心目标很明确:取代人工,赋能智能制造。他坚信CPS才是未来,而非HCPS。
演讲中,朱卫列剖析了工业3.0自控系统的短板,并分享发电厂运用CPS技术构建煤粉温度场等复杂模型的实战经验。他清晰对比了DCS、PLC与CPS的产品形态和技术差异,展现从自动化到智能化的跃迁路径。
以下为朱卫列演讲全文,略经编辑:
我的主题是《新一代智能制造(CPS)应用研究》。
CPS与信息物理模型:为何它是关键?
分四方面阐述。追溯CPS与HCPS的渊源。
2017年,中国工程院提出HCPS概念;2022年,其重申“新一代智能制造”以HCPS为技术机理,并称之为工业4.0的核心。
但HCPS源于CPS。CPS由NASA在1992年提出,旨在通过数据闭环实现信息与物理空间的融合,优化资源配置。朱卫列强调,CPS才是工业4.0的未来,而非HCPS。HCPS加入人为决策,却低估了工业系统的复杂性及数据实时性需求——过去的“专家系统”多成摆设,只因人力无法全天候响应。HCPS仅是过渡,CPS将以机器智能取代人工,驱动真正变革。
工业4.0之路,必由CPS引领。
回顾工业3.0,DCS是代表技术,实现了自动化,但存在四大局限:一是控制参数僵化,无法适应设备劣化;二是难以感知外部环境变化;三是低工况运行效率低下;四是依赖因果关系,难以处理复杂系统变量。
工业大数据带来了转机:通过数据构建“信息物理模型”,CPS能精准刻画物理量间的关联,这正是其革命性所在。它让系统自感知、自适应,全工况寻优,直击传统控制的痛点。
以发电厂为例。尽管DCS先进,运行员仍须手动调节十多个参数来优化煤耗——这已超越人脑极限。数据显示,同负荷下煤耗离散度超20%,暴露了人工操作的不足。CPS通过大数据建模,用机器智能替代经验,精准锁定最佳能效点。
工业3.0的短板,正是CPS的突破口。
CPS实战:煤电厂的高效革命
流程工业追求高效、绿色、安全,CPS正是利器。“高效”尤难,因系统复杂多变。
我们的策略分三步:获取实时工业数据;分析物理过程,建立关联;计算构建信息物理模型。
关键突破在于煤粉温度场模型。传统研究聚焦火焰中心点,我们则追踪煤粉燃烧轨迹,通过控制风量等参数,维持高温燃烧曲线,大幅提升能效。这里,温度场模型就是核心的信息物理模型。
煤粉燃烧是非线性系统,我们采用N个线性时变方程求解。技术虽复杂,效果显著:在多次试验中,CPS方案降低煤耗数克至十克,远超人力所能。智能化在传统领域威力巨大!
过去,用统计学拟合煤耗曲线的方法,面对数据离散度显得力不从心。CPS则用模型取代经验,解决复杂系统难题。
如今,CPS技术已在多家发电集团推广,覆盖7台机组,经济指标亮眼。CPS同样助力低碳与深度调峰——节能即减排,低负荷模型确保全工况优化。



CPS架构:智能化的三层核心
从三方面总结CPS。
第一,智能化属性:CPS能感知设备劣化与外部变化,通过数据自适应调整,实现全工况优化。
第二,应用架构:包含状态感知、动态分析和优化决策。在节能领域,CPS需计算最佳能耗点及路径,类似登山寻优,再通过控制执行。

第三,系统架构:CPS可独立设计后并联至原有DCS,通过“智能盒子”修正参数,让机器智能替代人工调校。
展望未来:从自动化到智能化的跃迁
我们深思:工业4.0的产品形态是什么?自动化时代有PLC、DCS,智能化时代必有普适性产品——那就是CPS。其核心是基于工业大数据的信息物理模型。
未来,CPS将广泛应用于各行业,重塑制造生态。
感谢聆听!诚邀您加入探索:立即分享您的见解,或关注我们协会,共同推动CPS技术落地,迈向智能制造新时代!
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