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技术干货丨MixIOT对象"平衡和匹配"计算组件——平衡与匹配（Balances）
- 分类：资讯动态
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- 来源：
- 发布时间：2020-12-24
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【概要描述】平衡与匹配（Balances）是MixIOT体系中的一个应用，也是一个服务组件，用来计算对象的“平衡”和“匹配”，主要用在流程工业装置中有物料进出的这种应用场景。
技术干货丨MixIOT对象"平衡和匹配"计算组件——平衡与匹配（Balances）
【概要描述】平衡与匹配（Balances）是MixIOT体系中的一个应用，也是一个服务组件，用来计算对象的“平衡”和“匹配”，主要用在流程工业装置中有物料进出的这种应用场景。
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什么是平衡与匹配
平衡与匹配（Balances）是MixIOT体系中的一个应用，也是一个服务组件，用来计算对象的“平衡”和“匹配”，主要用在流程工业装置中有物料进出的这种应用场景。
“平衡”和“匹配”既有区别，又有联系。区别在于，平衡是针对“一个对象”而言的，而匹配是针对“两个对象”而言的；联系在于，如果我们把这两个对象定义成一个对象，匹配的问题就转化为平衡的问题。
比如，有A和B两个装置，分别都有物料进出，进来多少、出去多少的问题，就是平衡的问题。如图1所示，把A和B定义为两个对象，那么研究的就是A和B各自的平衡问题，也就是考察每一个对象在“进来这么多物料、出来这么多物料的时候”是不是正常，所以，“平衡”实际上是指“自己进出的平衡”。
▲ 图1 平衡问题
如果情况是这样的：A出来的物料，直接给了B，如图2所示。
▲ 图2 匹配问题
也就是说，对象A的出就是对象B的进。这个时候，“A出”和“B进”的关系，就是我们研究的A和B的“匹配”。
如果我们把A和B定义成一个对象（见图3），那么，匹配的问题，就变成了平衡的问题。这是为什么呢？其实很简单，平衡是研究对象内部的，也即是说，如果不平衡，对象的内部就会有反应。
▲ 图3 平衡问题
所以，平衡和匹配的问题，归根到底是平衡的问题；而平衡虽然说的是“进出的平衡”，可是平衡不平衡的表现方式却体现在对象上，而不是体现在进出上，这就像一个人吃得太多拉不出来，那人就会生病，这是对象内部的问题。
研究平衡和匹配的方法：
首先，研究平衡和匹配的目的，就是要弄明白进、出和对象三者之间的关系。人们可能要问，平衡不是指进、出的平衡吗？跟对象又能扯上什么关系呢？这是因为进、出什么，并不是进、出自己决定的，而是对象决定的。举个例子，同样是吃一斤包子，对一个大男人来说可能不是什么问题，但对一个三岁小孩来说可能就是个大问题，这是因为消化能力、代谢能力差异导致的。
我们先看一个简单的模型（见图4）。这个模型的意思是，A是进水，B是出水，C是一个过水环节（对象）。
▲ 图4 进出水模型
SC是反应C的一个结果，你可以理解为蓄水池；而SA和SB可以理解为进、出的平衡差。
如果进水A跟出水B一样，蓄水池（SC）的水位是不会变化的；如果进来的水比出去的水多，那么，多余的水就会累积到蓄水池，蓄水池的水位就会升高；如果进来的水比出去的水要少，那么，蓄水池的水位就会降低。
我们再说一下A和B的平衡差（SA和SB）是怎么回事。假设蓄水池的额定限制就是0～100，如果蓄水池的水已经满了，进来的水比出去的水多，我们就把这个水记在A的头上，让A的平衡差SA等于多出去的A的进水量，这个就是A的平衡差游标（LA）；如果蓄水池的水已经见底了，出水B比进水A还要多，也就是说没有那么多水出去了，那么，这个差就记在B的头上，这个就是B的平衡游标（LB）。要注意的是，平衡游标跟蓄水池不一样，并不做积累。
如果我们一秒钟测量一次数据，这样，我们就能看到，只要蓄水池不是全满或者见底，A和B的两个游标都是在0的位置；一旦蓄水池的水变满或者见底，两个游标就会上下翻腾，如图5所示。
▲ 图5 LA、LB游标变化
这是一个模拟测量的数据，我们可以看到，在蓄水池这个曲线中，我们可以找到两条“基准线”，基准线和β基准线，只要蓄水池的水位超过α线的时候，进水游标（LA）就会产生波动，而且波动的特征跟水位的变化很相似；而当蓄水池的水位低于β线的时候，出水游标（LB）就会产生波动，而且波动的特征也与蓄水池水位变化类似。
建立上面的这个概念很重要。其实这也符合我们的常识，如果把C当作一个人的消化能力，我们是很难知道它究竟是强还是弱的，那怎么观察判断呢？就是看看他吃到多少时就吃不下去了，以及观察他离不够吃差了多少。通过这两个信息，我们反推回去，把这个人消化能力的α线和β线勾勒出来，就大体上知道了这个人最多能吃多少，能扛多少饿。当然，这是一个不太恰当的比喻，关键是明白意思就行了。
失衡特征：
我们前面说了平衡的概念，现在把之前的图28-4改一下，变成图6。
▲ 图6 进出水模型
A、B就是对象C的进出，我们分别给A和B建立了一个游标。如果对象是平衡的，这个游标基本上就是呆在0附近的，波动不会很大。如果不平衡（也就是“失衡”），那么，我们就会看到游标会上下波动。游标的波动特征，我们就称为是对象C的“失衡特征”。
所以，我们完善一下前面的说法，平衡匹配的研究，就是研究对象的“失衡特征”，因此，首先需要做的就是建立进出的游标模型。
我们回到数学上，可以定义，在[t1,t2]这个时间里面，进出的游标模型，如图7所示。
▲ 图7 数学方式体现的游标模型
对它们进行一个Overset变换后，得到了一个二元变量的函数：
这个变换的意思，就是把两个时间变成变量，这三组函数是在一个空间的函数
（见图8）。剩下的就是去计算它们的问题了。
我们也不用去纠结这些不知所云的数学公式的来历了，重要的是知道平衡计算到底是怎么回事儿，大概是个什么原理。
▲ 图8 变换后三组函数的关系
Balances项目：
这个套路我们应该熟悉了，就是在Balances这个应用中，创建计算项目，确定计算周期，然后就等着它定期进行计算，把结果放到Balances数据库里面。至于想把这些计算结果拿出来显示，还是另作他用，就在Fidis里面做相应的应用就可以了。
具体怎么用，还是老规矩，参考平衡匹配计算的使用指南，这里就不多介绍了。
表MixIOT体系的关联：
我们在这里，重点介绍一下MixIOT体系里面的关联。到现在为止，我们介绍过4个东西：（1）偏态与增量；（2）指数累积效应；（3）平衡与匹配；（4）在线诊断。
把这几个内容串起来，会发现会是这样的一个情况：
（1）如果一个对象出现了偏态，说明这个对象跟标准态有差距；
（2）偏态出现，运行指数一定会发生变化；
（3）如果运行指数变化有明显的加速度，那就会在某个因素（变量）方向导致增量的发生；
（4）某个因素上如果长时间出现增量，增量就会累积；
（5）增量的累积到一定程度，就会导致失衡；
（6）失衡说明对象自身的运行，与它实际承担的工作负荷出现不一致；这个不一致就是这个对象相关的进出不平衡；
（7）如果我们对不平衡进行一个诊断的话，就会发现它背后可能隐藏什么问题。
……
工业的问题是非常复杂的，搞工业物联网也是非常困难的，并不像很多人想象的那样，弄个什么东西显示个结果，就什么都了解透彻了，什么都能预测和判断了。MixIOT能做的，就是提供一些确定的、有根据的方法，从数据的角度找出他们之间的关联关系，发现特征。就跟盲人摸象一样，MixIOT体系（见图9）中的各种组件，就是摸索大象不同的部位和侧面，但是现在还很不全，等摸索完整了，才知道大象到底是什么样子。
这就是“活的MixIOT”所能带给我们的东西，这就是为什么还需要我们认真学习和领会，只有做到举一反三，融会贯通，才有可能用我们已经掌握的东西去解决实际问题。
这才是工业物联网的第四个包子，如果这个包子我们都吃不进去，吃不好，何谈去吃第五个包子？这条路没有捷径，还是那句话，我们需要跟客户和合作伙伴，一起成长，一起积累，最后才有可能一起解决实际问题。
▲ 图9 工业物联网的五个包子
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