選礦生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控平臺研究

徐 泉，秦 瑩，初延剛，許美蓉，丁進(jìn)良

(東北大學(xué) 流程工業(yè)綜合自動化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 沈陽 110819)

0 引言

選礦生產(chǎn)作為典型的流程工業(yè)，具有流程長、工序多、設(shè)備多、指標(biāo)多等特點(diǎn)。典型選礦生產(chǎn)過程涉及原料篩分、豎爐焙燒、強(qiáng)磁磨礦、弱磁磨礦、強(qiáng)磁選別、弱磁選別、反浮選、精礦濃縮、尾礦濃縮等工序，各工序中涉及的生產(chǎn)指標(biāo)眾多。選礦生產(chǎn)指標(biāo)作為衡量生產(chǎn)中各個環(huán)節(jié)運(yùn)行狀態(tài)的重要依據(jù)，也作為生產(chǎn)過程最終產(chǎn)品質(zhì)量的重要評價標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)對其的可視化監(jiān)控對保證生產(chǎn)的穩(wěn)定進(jìn)行具有重要作用，將為生產(chǎn)調(diào)度人員提供一個有參考價值的決策支持信息。此外，通過數(shù)據(jù)的可視化挖掘出生產(chǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)背后更深層次、更有價值的信息對實(shí)現(xiàn)選礦生產(chǎn)過程智能化具有重要意義。

隨著近年來Web技術(shù)的不斷發(fā)展，基于Web的數(shù)據(jù)可視化的范圍和能力也得到不斷提升，通過可視化技術(shù)的應(yīng)用可以在具有大量高維數(shù)據(jù)的工業(yè)、商業(yè)、金融等領(lǐng)域中發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律，從而為其提供更加可靠的決策保障[1-4]。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越廣泛，可視化技術(shù)已經(jīng)成為人們分析復(fù)雜問題強(qiáng)有力的工具，針對大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)和工具的研究層出不窮，如文獻(xiàn)[5]列出了39個大數(shù)據(jù)可視化工具，文獻(xiàn)[6]概述了當(dāng)前大數(shù)據(jù)可視分析的發(fā)展現(xiàn)狀以及未來發(fā)展趨勢。

隨著工業(yè)4.0時代的到來，企業(yè)對實(shí)現(xiàn)智能制造的需求越來越迫切。在實(shí)現(xiàn)智能制造的眾多使能技術(shù)中，可視化技術(shù)扮演了一個關(guān)鍵角色[7-8]，是實(shí)現(xiàn)智能制造的一項(xiàng)關(guān)鍵使能技術(shù)。然而，目前針對在制造業(yè)中應(yīng)用可視技術(shù)對工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和可視分析的研究比較少[7-8]。文獻(xiàn)[7]討論了智能工廠裝配線的可視化分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)支持對裝配線效率的實(shí)時跟蹤，通過分析歷史數(shù)據(jù)定位異常，得到異常原因；文獻(xiàn)[8]綜述了可視化技術(shù)在智能工廠中的應(yīng)用，基于應(yīng)用場景和工業(yè)領(lǐng)域，提出一種分類方法來對已有的研究工作進(jìn)行了分類；文獻(xiàn)[9]針對選礦過程，運(yùn)用偏最小二乘回歸方法對影響綜合精礦品位的質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行篩選，并開發(fā)了選礦生產(chǎn)指標(biāo)綜合精礦品位監(jiān)控系統(tǒng)軟件；文獻(xiàn)[10]提出了基于PM(production modeler)的過程建模方法，建立了面向統(tǒng)一建模語言(Unified Modeling Language, UML)對象和PM過程的可視化生產(chǎn)流程與智能優(yōu)化方法相結(jié)合的選礦生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度仿真系統(tǒng)平臺，為開發(fā)選礦生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度方法提供有效的集成化仿真測試環(huán)境，其主要利用PM過程建模方法對生產(chǎn)流程進(jìn)行可視化；文獻(xiàn)[11]利用信息可視化技術(shù)增強(qiáng)虛擬儀表顯示特性以應(yīng)用于過程監(jiān)控，提升了過程監(jiān)控可視化程度；文獻(xiàn)[12]擴(kuò)展了甘特圖，用于研究大規(guī)模排產(chǎn)，其提供的新的交互技術(shù)和算法提高了甘特圖的可擴(kuò)展性、可利用性和可重調(diào)度性；文獻(xiàn)[13]提出一個新的可視分析系統(tǒng)用于模擬制造過程。相對于離散過程，可視分析技術(shù)在流程工業(yè)中的應(yīng)用就更少，文獻(xiàn)[14]提出一個針對流程工業(yè)智能工廠設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的帶有半監(jiān)督框架和集成了先進(jìn)的分析算法的交互式可視分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要針對單體設(shè)備進(jìn)行可視分析，且設(shè)備指標(biāo)之間的相關(guān)性分析僅考慮了設(shè)備指標(biāo)之間的線性相關(guān)關(guān)系。

對于流程工業(yè)，目前無論是制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System, MES)還是底層監(jiān)控系統(tǒng)——數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)主要的功能是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的監(jiān)控與統(tǒng)計(jì)分析，其可視化主要是提供基礎(chǔ)的人機(jī)交互界面，在工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下，隨著監(jiān)控和分析的數(shù)據(jù)量越來越大，如何讓管理人員、操作人員、分析人員等高效地通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)加深對工業(yè)生產(chǎn)過程的“理解”、洞察生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系變得十分重要，是實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程智能監(jiān)控的重要基石。

目前，傳統(tǒng)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)大多缺乏有效的數(shù)據(jù)分析功能[15]，而研究表明，提供對數(shù)據(jù)有效統(tǒng)計(jì)和分析功能對于提高監(jiān)控系統(tǒng)的智能化程度具有重要作用[16-17]，現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)難以滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型過程中對生產(chǎn)過程智能監(jiān)控需求[18]。

此外，現(xiàn)有生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)缺乏必要手段來對專家經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識進(jìn)行有效集成，導(dǎo)致生產(chǎn)指標(biāo)的監(jiān)控和異常分析主要依賴操作/管理人員的個人經(jīng)驗(yàn)，但是由于人的行為具有延遲性和不穩(wěn)定性，從而導(dǎo)致監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)控能力和效率下降[14]。

因此，為解決以上問題，本文將可視化技術(shù)應(yīng)用于選礦生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控，針對選礦生產(chǎn)過程的特點(diǎn)和技術(shù)需求，將數(shù)據(jù)可視化技術(shù)運(yùn)用到選礦生產(chǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)監(jiān)控上，討論了如何對選礦生產(chǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，并設(shè)計(jì)研發(fā)了選礦生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控平臺，提升選礦生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控的智能化程度，并作為選礦生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)的一部分成功應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境當(dāng)中。

1 選礦生產(chǎn)指標(biāo)分析

選礦企業(yè)通過一系列生產(chǎn)指標(biāo)來反映生產(chǎn)及經(jīng)營中各環(huán)節(jié)的運(yùn)行狀況，整個生產(chǎn)過程中涉及生產(chǎn)指標(biāo)較多，對選礦生產(chǎn)指標(biāo)的分類標(biāo)準(zhǔn)多樣，可以考慮按照空間層次和指標(biāo)類型不同的分類標(biāo)準(zhǔn)對生產(chǎn)指標(biāo)進(jìn)行分類[18]。

選礦生產(chǎn)指標(biāo)按指標(biāo)類型可分為質(zhì)量指標(biāo)、計(jì)量指標(biāo)、設(shè)備運(yùn)行統(tǒng)計(jì)、能源指標(biāo)、成本指標(biāo)、礦倉料位和工藝指標(biāo)；從空間層次可分為企業(yè)綜合生產(chǎn)指標(biāo)、全流程生產(chǎn)指標(biāo)、運(yùn)行指標(biāo)和控制系統(tǒng)指標(biāo)，其分類結(jié)果如表1所示。

表1 選礦生產(chǎn)指標(biāo)從空間層次分類結(jié)果

在眾多生產(chǎn)指標(biāo)中，企業(yè)綜合生產(chǎn)指標(biāo)反映了整條生產(chǎn)線在當(dāng)前生產(chǎn)周期的產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量、成本以及消耗，當(dāng)前生產(chǎn)周期的綜合生產(chǎn)指標(biāo)的完成情況影響了后續(xù)生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度、生產(chǎn)排產(chǎn)的進(jìn)行，從而間接影響企業(yè)的經(jīng)營決策過程。以實(shí)際選礦企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃編制過程為例，企業(yè)根據(jù)當(dāng)前市場需求、生產(chǎn)能力、資源約束等因素制定年、月、周、日生產(chǎn)計(jì)劃，根據(jù)每天生產(chǎn)過程中綜合生產(chǎn)指標(biāo)達(dá)標(biāo)情況來評價當(dāng)天生產(chǎn)計(jì)劃完成情況。當(dāng)某些生產(chǎn)指標(biāo)出現(xiàn)異常導(dǎo)致未按計(jì)劃完成生產(chǎn)任務(wù)，需要計(jì)劃調(diào)度人員進(jìn)行調(diào)整以完成更長周期的生產(chǎn)計(jì)劃，因此綜合生產(chǎn)指標(biāo)的正常與否關(guān)系到企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃編制的進(jìn)行，通過對綜合生產(chǎn)指標(biāo)的可視化監(jiān)控，可更加清晰地看出指標(biāo)異常，通過數(shù)據(jù)的可視化進(jìn)一步挖掘出異常背后的信息。

生產(chǎn)全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)是反映整條生產(chǎn)線在當(dāng)前生產(chǎn)周期的產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量、成本以及消耗的指標(biāo)。全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)是連接選礦企業(yè)上層經(jīng)營決策與下層運(yùn)行操作及過程控制的橋梁，其決策結(jié)果的優(yōu)劣直接關(guān)系到選礦企業(yè)的生產(chǎn)目標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益，同時關(guān)系到下層運(yùn)行操作和過程控制實(shí)現(xiàn)選礦生產(chǎn)全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)的可行性與難度。

運(yùn)行指標(biāo)描述的是每個工序生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)，包括中間產(chǎn)品質(zhì)量、子工序生產(chǎn)數(shù)據(jù)、能源消耗情況、設(shè)備運(yùn)行統(tǒng)計(jì)等信息，反映該工序生產(chǎn)是否處于正常狀態(tài)，并間接影響全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)。通過對工序生產(chǎn)指標(biāo)的可視化監(jiān)控，當(dāng)生產(chǎn)指標(biāo)出現(xiàn)異常狀況時，及時采取相應(yīng)修補(bǔ)措施，能提早避免產(chǎn)生損失，影響后續(xù)生產(chǎn)的進(jìn)行。

控制系統(tǒng)指標(biāo)描述的是每一個過程控制系統(tǒng)的設(shè)定值和控制系統(tǒng)的輸出。

2 選礦生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控平臺功能及核心組件

選礦生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控平臺主要由工廠基礎(chǔ)信息組件iPlantInfo、生產(chǎn)過程組態(tài)組件iDesigner、可視&可視分析組件iVisAnalysis和生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控組件iMonitor組成，如圖1所示。

2.1 工廠基礎(chǔ)信息組件iPlantInfo

實(shí)現(xiàn)對工廠生產(chǎn)基礎(chǔ)信息的建模，包括生產(chǎn)管理部門、生產(chǎn)組織單元、生產(chǎn)工序、生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)指標(biāo)、指標(biāo)類別、指標(biāo)數(shù)據(jù)源(數(shù)據(jù)庫表、OPC、OPCUA、第三方API)、操作員信息等。

2.2 生產(chǎn)過程組態(tài)組件iDesigner

在流程工業(yè)中，大多涉及流程長、工序多、工藝復(fù)雜、設(shè)備多等特點(diǎn)，在一整套生產(chǎn)工藝流程中，通常包括多個工序，而每個工序又包括多個子工序。不同工序之間存在一定邏輯關(guān)系，可能是串行，也可能是并行。在工序中還涉及到大量的工藝信息，如工序的基本信息、設(shè)備列表、子工序描述、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)記錄等。因此，繪制工藝流程圖可清晰展示生產(chǎn)過程中前后工序間邏輯關(guān)系，能更加形象直觀地表達(dá)整個生產(chǎn)工藝流程。

對于選礦過程生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控而言，工藝流程圖除了可用于表達(dá)工藝流程的邏輯關(guān)系之外，還可以用于顯示工序中的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備報警信息、指標(biāo)異常信息、生產(chǎn)通知信息等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對整個生產(chǎn)過程的可視化監(jiān)控。

2.2.1 iDesigner概述

為了實(shí)現(xiàn)對工藝流程的可視化表述和生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控，借助于系統(tǒng)和過程建模思想[10，20]，現(xiàn)將監(jiān)控流程圖用如下可視圖元進(jìn)行定義，一個流程圖可劃分為5個組成部分，如圖2所示，包括：①工序節(jié)點(diǎn)，指流程圖中用圖元表示的有實(shí)際物理意義的生產(chǎn)工序，工序節(jié)點(diǎn)可自定義屬性、綁定事件、自定義圖元形狀及樣式等；②連接線，是節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的連線，可自定義連線類型、樣式，為連線綁定事件；③端點(diǎn)，連接工序節(jié)點(diǎn)的連接線的起始點(diǎn)，可自定義端點(diǎn)形狀、大小、樣式等信息；④錨點(diǎn)，指出端點(diǎn)在工序節(jié)點(diǎn)上的位置，通過區(qū)分起始錨點(diǎn)和結(jié)束錨點(diǎn)來指明連接線的走向；⑤覆蓋物，主要為連接線添加一些裝飾物，如標(biāo)簽文本，提示框，連接點(diǎn)的箭頭等。

對每個工序節(jié)點(diǎn)可綁定事件，包括“單擊”事件、“雙擊”事件、“懸浮”事件等，通常設(shè)置鼠標(biāo)“單擊”事件為進(jìn)入子工序操作，使之當(dāng)前界面跳轉(zhuǎn)至工序子界面，在工序子界面中按上述方式繪制該工序更加詳細(xì)的子流程圖，從而實(shí)現(xiàn)工序流程圖嵌套功能；鼠標(biāo)“雙擊”事件可設(shè)置為彈出對話框展示提示信息；鼠標(biāo)“懸浮”事件可定義為浮出提示框展示工序基本信息。

2.2.2 iDesigner功能

iDesigner由圖元庫(①)、功能欄(②)、項(xiàng)目工序(③)、繪制面板(④)、指標(biāo)配置(⑤)、工序配置(⑥)和工序庫(⑦)七部分組成，如圖3所示。其中：圖元庫包括常見形狀圖元節(jié)點(diǎn)，并可根據(jù)需求自定義圖元形狀添加至圖元庫中；功能欄包括保存、返回、后退、清除、刷新、導(dǎo)入、重新加載和運(yùn)行功能；項(xiàng)目工序用于顯示當(dāng)前項(xiàng)目工序流程，不同的形狀表示目前該工序的設(shè)計(jì)狀態(tài)，五角星表示配置完成，菱形表示配置未完成，三角形表示未配置；繪制面板，通過鼠標(biāo)拖拽方式將圖元庫中節(jié)點(diǎn)拖至繪制面板中，配置端點(diǎn)、錨點(diǎn)、工序狀態(tài)等信息，同時在工序配置界面配置工序基礎(chǔ)信息、工序事件、約束條件等屬性，并通過鼠標(biāo)指進(jìn)行各個圖元節(jié)點(diǎn)間的連線，同時在指標(biāo)配置界面進(jìn)行工序輸入輸出指標(biāo)配置；工序庫用來管理已經(jīng)構(gòu)建好的選礦通用基礎(chǔ)工序單元，目標(biāo)是提高基礎(chǔ)工序組件的復(fù)用性和重用性，提升工序流程設(shè)計(jì)的速度，當(dāng)設(shè)計(jì)新的選礦工序流程時可以在工序庫基礎(chǔ)上修改快速構(gòu)建，此外通過約束條件的添加，使得專家經(jīng)驗(yàn)、知識和規(guī)則得以沉淀，不斷提升選礦行業(yè)的生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控效率。繪制好的流程圖可保存為json格式數(shù)據(jù)，可將數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫或?qū)С鰹槲谋疚募４嬷帘镜兀恳粋€工序單元都可以獨(dú)立保存，目標(biāo)是針對選礦行業(yè)構(gòu)建基礎(chǔ)的工序單元組件庫，形成選礦行業(yè)的知識積累。

下面詳細(xì)說明功能面板中的配置功能：

(1)錨點(diǎn)設(shè)置 包括4個參數(shù)，x，y參數(shù)表示端點(diǎn)位置，dx，dy參數(shù)表示連接線起始走向。

(2)指標(biāo)配置 工序之間的連接線用于定義工序的輸入輸出指標(biāo)參數(shù)，通過“雙擊“連接線，配置工序的輸入和輸出指標(biāo)參數(shù)。

(3)約束條件 相比于目前的生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)，允許用戶通過iDesigner將選礦的領(lǐng)域知識、規(guī)則和專家經(jīng)驗(yàn)集成到生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)中,最后利用規(guī)則引擎實(shí)現(xiàn)對規(guī)則的提取，實(shí)現(xiàn)基于知識的監(jiān)控，以達(dá)到知識軟件化，軟件自動化，間接實(shí)現(xiàn)知識自動化這一高級目標(biāo)。此外，系統(tǒng)提供模型或者算法接口，允許用戶集成所需模型或者算法，支持配置多個算法或者模型，方便用戶對比不同模型和算法效果，優(yōu)化生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控。

(4)工序事件 配置工序事件來觸發(fā)相應(yīng)的規(guī)則，事件的輸入輸出來源于該工序的輸入輸出指標(biāo)和規(guī)則，支持指標(biāo)級/工序級配置，對于指標(biāo)的事件，工序級配置將影響其所屬的所有指標(biāo)。例如，能夠配置觸發(fā)指標(biāo)的超限報警、過程異常報警、設(shè)備異常報警等，結(jié)合約束條件可以形成較完善的監(jiān)控報警機(jī)制。

(5)工序狀態(tài) 工序節(jié)點(diǎn)通過設(shè)置閃爍不同顏色邊框和添加提示圖標(biāo)表示工序中設(shè)備、生產(chǎn)指標(biāo)的狀態(tài)通知信息，工序節(jié)點(diǎn)提示信息種類及含義如圖4所示。節(jié)點(diǎn)右上角提示信息種類定義如表2所示，工序節(jié)點(diǎn)邊框閃爍不同顏色表示不同報警級別，報警級別定義如表3所示。除此之外，通過連接線不同顏色表示該工序節(jié)點(diǎn)輸出是否存在異常，連接線為灰色時表示輸出指標(biāo)正常，當(dāng)連接線為紅色時，表示該工序的輸出指標(biāo)存在異常。例如在圖2中，工序節(jié)點(diǎn)邊框出現(xiàn)紅色閃爍邊框，并且在右上角有“設(shè)備”字樣提示信息，表明強(qiáng)磁磨礦工序設(shè)備出現(xiàn)故障。

表2 提示信息文本定義

表3 報警級別定義

2.3 生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控組件iMonitor

iMonitor組件在iDesigner組件的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)指標(biāo)的可視化監(jiān)控，功能界面如圖5所示，主要包括選礦工序(①)、工序監(jiān)控(②)、報警記錄(③)、生產(chǎn)指標(biāo)配置與監(jiān)控(④)4個模塊。其中：選礦工序面板主要顯示當(dāng)前所有的工序流程，包括各級子工序，其目的主要用來幫助用戶導(dǎo)航到具體的工序，操作員可以通過點(diǎn)擊相應(yīng)的工序，工序監(jiān)控面板會同步導(dǎo)航到該工序，以顯示該工序的工藝流程，實(shí)現(xiàn)對該工序的監(jiān)控，特別對于較深的子工序，相比在工序監(jiān)控面板中一層一層地雙擊相應(yīng)的子工序，該交互手段的監(jiān)控效率更高；工序監(jiān)控主要顯示工序流程，觸發(fā)iDesigner定義的約束條件、工序事件、工序狀態(tài)，工序點(diǎn)擊事件等，用戶可以通過雙擊查看子過程的實(shí)時狀態(tài)，一旦有定義的規(guī)則或者事件被觸發(fā)，系統(tǒng)會給出相應(yīng)的提示信息，以幫助操作人員對流程進(jìn)行可視化監(jiān)控；報警記錄面板主要顯示當(dāng)前的報警記錄，以提示操作員，每條報警記錄包括報警時間，工序，指標(biāo)和具體報警內(nèi)容；生產(chǎn)指標(biāo)配置與監(jiān)控模塊會顯示該工序配置的所有生產(chǎn)指標(biāo)，操作員可以在iDesigner配置的指標(biāo)基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)際監(jiān)控需要、操作經(jīng)驗(yàn)和指標(biāo)相關(guān)知識，遴選過濾出關(guān)鍵監(jiān)控指標(biāo)，通過配置功能實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵指標(biāo)的監(jiān)控，從而達(dá)到減少監(jiān)控強(qiáng)度的目標(biāo)。此外，操作員還可以通過該配置功能對監(jiān)控的指標(biāo)配置具體的可視及可視分析方案(具體方法見iVisAnalysis組件)，滿足操作員定制可視化方案的需求。

由于選礦工業(yè)涉及生產(chǎn)指標(biāo)眾多，以某選礦廠為例，現(xiàn)有生產(chǎn)指標(biāo)共有近千個。對于生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控而言，無論是以表格方式展示生產(chǎn)數(shù)據(jù)，還是以圖形方式顯示數(shù)據(jù)曲線，指標(biāo)數(shù)目過多會導(dǎo)致不能突出重點(diǎn)進(jìn)而忽略對重要指標(biāo)的關(guān)注，一些有強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)被同時監(jiān)控，數(shù)據(jù)形態(tài)展示混亂等問題出現(xiàn)。此外，隨著選礦企業(yè)智能化的升級改造，采集的數(shù)據(jù)會越來越多[21],需要監(jiān)控的生產(chǎn)指標(biāo)也會越來越多。因此，單純依賴于操作員經(jīng)驗(yàn)或者專家知識往往會導(dǎo)致監(jiān)控效率低下[22]，需要在操作經(jīng)驗(yàn)和專家知識的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)分析的手段輔助人們挑選關(guān)鍵監(jiān)控指標(biāo)。iMonitor和iDesigner配合可以支持通過集成監(jiān)控算法的方式實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控指標(biāo)的篩選。文獻(xiàn)[23]針對多輸入多輸出時間序列建模問題,提出基于數(shù)據(jù)降維因子分析與Pearson相關(guān)分析相結(jié)合的穩(wěn)健特征選擇新方法，然而該方法僅適用于指標(biāo)之間的線性關(guān)系，同時該方法并沒有考慮到指標(biāo)之間的層次關(guān)系，極大地限制了該方法的應(yīng)用場景。針對該方法的限制，針對存在非線性關(guān)系的生產(chǎn)指標(biāo)，筆者采用因子分析與互信息、信息熵相結(jié)合的選擇方法來確定對應(yīng)工序的關(guān)鍵指標(biāo)。首先，利用因子分析從多個輸出指標(biāo)中找出一個主因子，并與眾多輸入指標(biāo)依次計(jì)算其互信息和信息熵，選擇出與主因子相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)作為模型輸入變量。針對有層次關(guān)系的指標(biāo)間關(guān)系采用文獻(xiàn)[17]中使用的偏最小二乘(Partial Least Squares, PLS)+主元分析(Principal Component Analysis, PCA)的方法進(jìn)行指標(biāo)篩選和重構(gòu)。首先，對輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)進(jìn)行PLS投影，提取出輸入可預(yù)測輸出的部分(共變特征)，對于不可預(yù)測的輸出部分和與輸出不相關(guān)的輸入部分，分別進(jìn)行PCA降維，然后通過iMonitor進(jìn)行相應(yīng)的配置，可以有效降低用戶的監(jiān)控強(qiáng)度，提升對生產(chǎn)指標(biāo)的監(jiān)控效率。

2.4 可視及可視分析組件iVisAnalysis

iVisAnalysis組件主要提供各種生產(chǎn)指標(biāo)可視化和可視分析方案，目前主要包括實(shí)時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)特性、指標(biāo)數(shù)據(jù)對比分析、多視圖等可視及可視分析方案。

2.4.1 生產(chǎn)指標(biāo)實(shí)時數(shù)據(jù)可視化

生產(chǎn)過程實(shí)時數(shù)據(jù)能夠反應(yīng)當(dāng)前生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)是否正常，生產(chǎn)相關(guān)指標(biāo)是否達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，通過對實(shí)時數(shù)據(jù)的可視化監(jiān)控，現(xiàn)場操作人員能夠及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的異常情況，從整體上掌控生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)。對于實(shí)時數(shù)據(jù)的可視化，可采用圖表、實(shí)時曲線的方式，圖表可展示當(dāng)前要監(jiān)控的多個指標(biāo)詳細(xì)信息，包括指標(biāo)名稱、采樣時間、指標(biāo)數(shù)據(jù)、指標(biāo)單位、備注信息等；實(shí)時數(shù)據(jù)曲線用于展示生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時趨勢。如圖6所示，左側(cè)表格展示已配置的生產(chǎn)指標(biāo)的實(shí)時數(shù)據(jù)，右側(cè)為生產(chǎn)指標(biāo)的實(shí)時曲線，通過選中表格中某一行來確定要顯示的生產(chǎn)指標(biāo)實(shí)時曲線。根據(jù)生產(chǎn)指標(biāo)采樣時間，可自定義界面數(shù)據(jù)刷新時間，每次刷新數(shù)據(jù)更新對應(yīng)表格內(nèi)容和實(shí)時曲線，從而實(shí)現(xiàn)對實(shí)時數(shù)據(jù)的可視化監(jiān)控。

2.4.2 生產(chǎn)指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)及其統(tǒng)計(jì)特性可視化

對于生產(chǎn)指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)的可視化，通過繪制歷史數(shù)據(jù)曲線的方式實(shí)現(xiàn)，歷史曲線能反映出指標(biāo)一段時間內(nèi)的歷史趨勢。為實(shí)現(xiàn)靈活查看不同時間段的歷史數(shù)據(jù)，通過時間選擇器選定時間段進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢，將得到的歷史數(shù)據(jù)繪制成歷史曲線，如圖7所示。同時提供移動、放縮、懸浮提示框、刷新等交互操作，移動操作通過曲線下方滑動條的拖動實(shí)現(xiàn)，用于查看不同區(qū)域數(shù)據(jù)曲線；放縮操作可讓用戶自由關(guān)注細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)信息，或概覽數(shù)據(jù)整體，或去除離群點(diǎn)的影響，通過拖動滑動條兩端實(shí)現(xiàn)；鼠標(biāo)懸浮到圖上，可以出現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)詳細(xì)數(shù)據(jù)信息。

(1)

除了對數(shù)據(jù)歷史趨勢的查看，還可對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行可視化，包括指標(biāo)均值和方差的可視化監(jiān)控，如式(1)所示。由于不同指標(biāo)采樣時間不同，如化檢驗(yàn)指標(biāo)通常每小時一次數(shù)據(jù)，對于選定時間段的歷史數(shù)據(jù)以天為單位進(jìn)行劃分，并計(jì)算每天數(shù)據(jù)的均值和方差，將均值和方差分別以折線和柱狀圖的方式展示，可直觀分析出該指標(biāo)當(dāng)天生產(chǎn)情況和波動情況。日均值以折線圖方式展示，可反映出過去一段時間內(nèi)該指標(biāo)均值高低情況；日方差以柱狀圖表示，表示該指標(biāo)當(dāng)天生產(chǎn)波動情況。

歷史數(shù)據(jù)可視化整體效果圖如圖8所示，通過時間選擇器選擇一個時間段，得到該時間段的小時數(shù)據(jù)歷史趨勢，并自動繪出該時間段的日均值折線圖和日方差柱狀圖，用于歷史數(shù)據(jù)的簡單分析。

2.4.3 基于雷達(dá)圖的選礦運(yùn)行指標(biāo)對比分析可視化

由于各個運(yùn)行指標(biāo)的單位和量綱不同，可采用雷達(dá)圖的形式同時展示不同量綱的多維數(shù)據(jù)。雷達(dá)圖可顯示多個維度的數(shù)據(jù)，每個坐標(biāo)軸表示一個維度，且每個維度可設(shè)置不同單位長度來描述不同數(shù)量級的數(shù)據(jù)。將雷達(dá)圖用于選礦運(yùn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)的可視化監(jiān)控，每個維度表示一個生產(chǎn)指標(biāo)，如圖9所示。雷達(dá)圖可反映出兩種生產(chǎn)情況信息：①每個維度可表示該指標(biāo)數(shù)據(jù)當(dāng)前值，可通過設(shè)置上下限，反應(yīng)該指標(biāo)當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，若超出限制值可提示報警信息，提醒生產(chǎn)人員關(guān)注該指標(biāo)生產(chǎn)情況；②從整個圖形來看，在正常工況下，每個生產(chǎn)指標(biāo)都應(yīng)該在工藝限制范圍內(nèi)，整個雷達(dá)圖形狀應(yīng)該大致相同，若某天圖形出現(xiàn)異常形狀，表示這天出現(xiàn)工況異常，產(chǎn)品質(zhì)量可能出現(xiàn)波動，提醒生產(chǎn)人員關(guān)注當(dāng)天生產(chǎn)運(yùn)行情況。

2.4.4 生產(chǎn)指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系可視化

生產(chǎn)全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)直接反映整條生產(chǎn)線在當(dāng)前生產(chǎn)周期的產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量、成本以及消耗，在眾多生產(chǎn)指標(biāo)中找出影響全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)的運(yùn)行指標(biāo)，并對運(yùn)行指標(biāo)與全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行可視化至關(guān)重要。實(shí)現(xiàn)運(yùn)行指標(biāo)與全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)監(jiān)控，不僅可以及時掌握它們之間的動態(tài)變化，還能進(jìn)一步分析全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)異常時的原因。利用文獻(xiàn)[9]中提到基于偏最小二乘—變量投影重要性分析(Partial Least Square-Variable Importance in the Projection, PLS-VIP)綜合精礦品位影響因素的篩選方法，在影響綜合精礦品位的30個運(yùn)行生產(chǎn)指標(biāo)中選出8個主要影響指標(biāo)，并計(jì)算出每個運(yùn)行指標(biāo)對綜合精礦品位的貢獻(xiàn)率。參照該方法，可算出其他綜合生產(chǎn)指標(biāo)的影響因素，包括綜合精礦產(chǎn)量、全廠選礦比、金屬回收率、噸精成本。

為將全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)與運(yùn)行指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行可視化，可采用類似圖論中二分圖的表示方法，將全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)和運(yùn)行生產(chǎn)指標(biāo)分別看成兩個獨(dú)立的點(diǎn)集，通過兩個點(diǎn)集的映射關(guān)系表征兩個集合中點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如圖10a所示。借助桑基圖實(shí)現(xiàn)對這種關(guān)聯(lián)關(guān)系的可視化，可以利用不同顏色區(qū)分不同指標(biāo)，如圖10b所示，左側(cè)顏色條代表全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)，右側(cè)顏色條代表影響全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)的運(yùn)行指標(biāo)。根據(jù)文獻(xiàn)[9]中方法找出各個全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)與運(yùn)行指標(biāo)的關(guān)系情況，并將這種關(guān)系以圖10b的方式表示。從圖中可清晰看出左側(cè)各個顏色條流向右側(cè)，代表影響左側(cè)指標(biāo)的因素，根據(jù)各工序指標(biāo)對綜合生產(chǎn)指標(biāo)影響的貢獻(xiàn)率，確定圖中各個指標(biāo)的比例關(guān)系。

除此之外，為使查看單個全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)的影響因素一目了然，給圖形添加交互操作，當(dāng)鼠標(biāo)懸浮于左側(cè)某個全流程綜合生產(chǎn)指標(biāo)所在區(qū)域時，單獨(dú)顯示哪些右側(cè)指標(biāo)影響左側(cè)指標(biāo)，并提供百分比顯示，如圖10所示。

2.4.5 多視圖可視化

由于選礦工業(yè)涉及生產(chǎn)部門、領(lǐng)域和指標(biāo)眾多，不同領(lǐng)域的操作員和管理人員對指標(biāo)監(jiān)控的需求不同，例如工藝、設(shè)備、能源等部門，大部分操作人員僅關(guān)注涉及自己相關(guān)指標(biāo)類別的指標(biāo)。因此，如何高效便捷地在指標(biāo)之間進(jìn)行交互，直接影響到用戶對指標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)的體驗(yàn)。根據(jù)指標(biāo)的所屬工序和指標(biāo)分類，設(shè)計(jì)多視圖可視化方案，提供多視圖交互技術(shù)，從而提高指標(biāo)的監(jiān)控效率，如圖11所示。

每一個工序和分類都對應(yīng)一個視圖，其中工序?yàn)橹饕晥D，指標(biāo)分類為子視圖，嵌入到工序視圖中，如圖12中(1)所示。用戶可以點(diǎn)擊具體工序以導(dǎo)航進(jìn)入該工序查看詳細(xì)信息，此時其余工序視圖通過縮放技術(shù)進(jìn)行縮小，顯示為縮略圖，如圖12中(2)和(3)所示，用戶同樣可以點(diǎn)擊具體分類指標(biāo)，查看該分類指標(biāo)視圖里面的指標(biāo)詳細(xì)信息，此時其余指標(biāo)類別視圖通過縮放技術(shù)進(jìn)行縮小，顯示為縮略圖，如圖12中(4)所示。圖12給出了一個具體例子，用戶通過選擇菜單選擇了豎爐焙燒、原料篩分和強(qiáng)磁選三個工序，工藝指標(biāo)、質(zhì)量指標(biāo)、能源指標(biāo)三個分類，然后可視區(qū)域開始進(jìn)行可視，初始視圖包括三個工序視圖，每個工序視圖中嵌套三個指標(biāo)視圖，如圖12中(1)所示；用戶通過點(diǎn)擊原料篩分查看原料篩分詳細(xì)的指標(biāo)信息，如圖12中(2)所示，類似可以點(diǎn)擊豎爐焙燒查看豎爐焙燒詳細(xì)的指標(biāo)信息，如圖12中(3)所示；用戶可以在原料篩分視圖中點(diǎn)擊能源視圖查看能源指標(biāo)詳細(xì)信息，如圖12中(4)所示。

圖12多視圖可視化和交互，用戶通過選擇菜單選擇了豎爐焙燒、原料篩分和強(qiáng)磁選三個工序，工藝指標(biāo)、質(zhì)量指標(biāo)、能源指標(biāo)三個分類，然后可視區(qū)域開始進(jìn)行可視，初始視圖包括三個工序視圖，每個工序視圖中嵌套三個指標(biāo)視圖，如(1)所示；用戶通過點(diǎn)擊原料篩分查看原料篩分詳細(xì)的指標(biāo)信息，如(2)所示，類似可以點(diǎn)擊豎爐焙燒查看豎爐焙燒詳細(xì)的指標(biāo)信息，如(3)所示；用戶可以在原料篩分視圖中點(diǎn)擊能源視圖查看能源指標(biāo)詳細(xì)信息，如4所示。

3 生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用

根據(jù)以上生產(chǎn)指標(biāo)可視化設(shè)計(jì)方案，以酒鋼二選廠工藝流程為例，使用流程圖組態(tài)工具繪制工藝流程圖如圖13所示。通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊流程圖中工序節(jié)點(diǎn)可跳轉(zhuǎn)至具體工序界面中，并在工序指定界面中繼續(xù)繪制更加詳細(xì)的子工序工藝流程圖，通過該方式將選礦工藝流程進(jìn)行可視化，使生產(chǎn)指標(biāo)按工序分類的可視化監(jiān)控結(jié)構(gòu)層次更加清晰。

為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控模塊功能的通用性，使指標(biāo)監(jiān)控模塊應(yīng)用到不同選礦廠成為可能，系統(tǒng)提供可自由配置各工序指標(biāo)功能，通過界面中“指標(biāo)配置”按鈕，可切換到指標(biāo)配置界面，根據(jù)具體生產(chǎn)工藝需求，為每個工序配置需要監(jiān)控的指標(biāo)。選礦生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)控已應(yīng)用至酒鋼某選礦廠MES中，作為MES中的一個功能模塊，以該選礦廠現(xiàn)場生產(chǎn)數(shù)據(jù)為輸入，對選礦生產(chǎn)指標(biāo)的可視化監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)用性進(jìn)行驗(yàn)證，系統(tǒng)的功能有實(shí)時數(shù)據(jù)顯示、實(shí)時曲線顯示、歷史趨勢回放、歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示、綜合生產(chǎn)指標(biāo)對比分析、指標(biāo)配置等，系統(tǒng)運(yùn)行界面如圖14所示。

4 結(jié)束語

本文以選礦工業(yè)過程為背景，構(gòu)建了一個選礦生產(chǎn)指標(biāo)的可視化組態(tài)監(jiān)控平臺。首先，在對選礦生產(chǎn)指標(biāo)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于生產(chǎn)工藝流程圖的生產(chǎn)指標(biāo)可視化組態(tài)設(shè)計(jì)、監(jiān)控工具、可視化及可視分析工具。組態(tài)設(shè)計(jì)工具根據(jù)生產(chǎn)工藝以組態(tài)方式繪制工藝流程圖，并能通過可視界面自定義其節(jié)點(diǎn)功能、觸發(fā)事件、提示信息、指標(biāo)分析算法等，進(jìn)而通過組態(tài)監(jiān)控工具實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)指標(biāo)的可視化監(jiān)控。其次，以提升工業(yè)生產(chǎn)過程中對生產(chǎn)指標(biāo)的監(jiān)控效率為目標(biāo)，可視及可視分析工具提供了包括實(shí)時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)及其統(tǒng)計(jì)特性、多指標(biāo)綜合對比分析、指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析、多視圖等可視方案，并將其應(yīng)用至對選礦生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控中。此外，為了提升工序指標(biāo)監(jiān)控效率和減輕操作人員監(jiān)控強(qiáng)度，系統(tǒng)提供因子分析、Pearson相關(guān)分析、互信息、信息熵等分析手段，以輔助人們提取出工序關(guān)鍵監(jiān)控指標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控生產(chǎn)指標(biāo)的約簡。由于該平臺以組態(tài)方式提供，使其可以快速應(yīng)用于其他流程行業(yè)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控的組態(tài)化，此外，其組態(tài)出的每一個工序都可以復(fù)用和擴(kuò)展，可以構(gòu)建行業(yè)的基礎(chǔ)工序單元組件庫，形成行業(yè)的知識積累。最后，根據(jù)以上設(shè)計(jì)方案，開發(fā)了選礦生產(chǎn)指標(biāo)可視化監(jiān)控平臺，該平臺作為選礦生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)的一部分已應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過程當(dāng)中，并取得了良好的應(yīng)用效果。