企业管理层、APC层、过程控制层、现场控制层、现场设备层。
时间: 2023-10-23 09:10:20 浏览: 35
这是一种常见的工业自动化层次结构,也称为“五层模型”。具体解释如下:
1. 现场设备层:包括各种传感器、执行器和控制器等现场设备,主要用于采集和执行现场操作。
2. 现场控制层:包括PLC(可编程逻辑控制器)等控制设备,主要用于对现场设备进行控制和调度。
3. 过程控制层:包括DCS(分布式控制系统)等控制设备,主要用于对生产过程进行控制和优化。
4. APC层:即高级过程控制层,主要用于对生产过程进行智能化控制和优化。
5. 企业管理层:包括ERP(企业资源计划)等管理软件,主要用于企业资源的全面管理和决策支持。
这种层次结构可以使不同层次的设备和软件进行有效的协同工作,从而实现生产过程的自动化和智能化控制。
相关问题
工业控制系统架构被认为是五层的异构网络,以下哪一项描述了这五层异构网络( )(2分) A.企业管理层、MES层、过程控制层、现场控制层、现场设备层。 B.企业管理层、PIMS层、过程控制层、现场控制层、现场设备层。 C.企业管理层、APC层、过程控制层、现场控制层、现场设备层。 D.企业管理层、PIMS-APC层、过程控制层、现场控制层、现场设备层。为什么
正确答案是A。工业控制系统的五层架构是企业管理层、MES层、过程控制层、现场控制层和现场设备层。企业管理层负责企业决策和资源管理,MES层负责生产计划和调度,过程控制层负责生产过程的控制和优化,现场控制层负责设备控制和监控,现场设备层负责传感器和执行器等设备的控制和数据采集。PIMS层和APC层都是过程控制层的一部分,不属于五层异构网络中的分层。
apc先进控与神经网络控制的区别
APC(Advanced Process Control,高级过程控制)和神经网络控制是两种不同的控制方法。
APC是一种基于模型的控制方法,它使用数学模型表示控制对象,并利用该模型对控制对象进行预测和优化。APC通常包括多个控制模块,例如PID控制器、模型预测控制器(MPC)等。APC的优点是可以在复杂的控制环境中实现高级控制算法,例如优化、模型预测和多变量控制等。
神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法,它使用神经网络对控制对象进行建模和控制。神经网络控制可以实现非线性系统的控制,特别是在控制对象的数学模型未知或难以建立时,神经网络控制可以发挥重要作用。
总的来说,APC更适用于已知模型的复杂控制对象,而神经网络控制更适用于非线性和难以建模的控制对象。