硅基涌动 saddle AI平台
助力实现 ML-APC系统落地
面向制造企业的过程建模 约束优化与安全投运专题
Saddle AI ML APC**能力总览 从历史数据到受约束建议
制造现场经常面临同一个问题：质量指标变化慢、变量之间互相耦合、原料和环境持续扰动，单靠固定设定值或人工经验很难长期保持稳定。ML-APC 用历史过程数据建立软测量或动态模型，再在工程约束内计算调节建议。
硅基涌动通过 Saddle AI 将数据准备、模型训练、离线回放、影子验证和安全门禁组织成可视化工作流。当前平台包含 15 个可执行 ML-APC 专业算子，界面优先呈现 5 个核心算子，并提供 3 套引导式场景，帮助工艺、控制和数据团队从同一张流程图讨论、验证和审计。
一 ML APC解决什么问题
ML-APC 适合有连续过程数据、可调工艺变量和明确质量目标的场景。它的重点不是预测一个结果后停止，而是继续回答两个工程问题：质量偏离目标时应该调整哪些变量，以及调整幅度能否满足设备和安全边界。
| 角色 | 工程含义 | 常见示例 | | --- | --- | --- | | CV 或 Y | 需要稳定或跟踪目标的被控变量 | 质量指标 温度 浓度 压力 能耗 | | MV 或 X | 控制系统可以调整的操纵变量 | 阀位 流量 速度 加热功率 给料量 | | DV 或 D | 可以测量但通常不能直接控制的扰动 | 原料性质 环境温度 上游负荷 | | 约束 | 设备 工艺和安全允许的动作范围 | 上下限 最大变化率 联锁和审批 |
Y 到 X约束反调 用模型 目标和工程边界共同决定建议
Y 到 X 不是把目标质量直接代入一个反向回归模型。多个 X 可能共同影响同一 Y，同一个目标也可能对应多组可行解。Saddle AI 使用动态模型或稳态增益描述影响关系，再结合动作代价、上下限和最大变化率选择建议。平台默认把结果作为 dry run 建议，不直接写入设备。
二 硅基涌动 Saddle AI的端到端工作流
训练过程和控制过程必须分开。离线流程利用历史数据训练并验收模型，形成带版本和指标的模型产物；在线或影子流程加载已验收模型，用当前状态计算建议。生产周期内不应反复重新训练模型。
Saddle AI ML APC**工作流 离线训练与在线建议分层运行
三套引导式场景
| 场景 | 解决的问题 | 主要产物 | | --- | --- | --- | | 动态模型训练与验收 | 保留过程过渡与 MV 激励，完成时序对齐、质量检查、MIMO 动态辨识和投运诊断 | 动态模型文件 验证指标 稳定性和可控性报告 | | 可选质量软测量训练 | 当质量 Y 依赖延迟化验时，用实时过程变量和滞后特征估计当前质量 | 软测量模型 时间顺序验证结果 预测值 | | MPC 离线回放与影子验证 | 在不写设备的条件下生成未来轨迹，评价误差、超调、动作量和饱和率 | MPC 计划 性能报告 安全门禁和影子建议 |
三 算子体系与使用方式
平台把专业能力拆成 15 个可执行算子，但普通用户不需要一次串联全部算子。无搜索时，智能算子库优先展示动态模型辨识、模型诊断、稳态反调、动态 MPC 和安全门禁 5 个核心算子；其余能力由场景模板按需要补充。
| 能力阶段 | 专业算子 | 作用 | | --- | --- | --- | | 数据基础 | 过程时序对齐 传感器质量门禁 稳态工况筛选 动态滞后特征 | 形成可追溯、时序一致的训练样本，并区分稳态分析与动态辨识数据 | | 模型训练与维护 | 质量软测量训练 动态过程模型辨识训练 动态模型投运诊断 动态模型漂移监测 | 训练软测量或 MIMO Ridge ARX 模型，并检查验证质量、稳定性、条件数和漂移 | | 状态与前馈 | 过程状态快照 可测扰动前馈补偿 | 冻结本控制周期状态，用可测扰动提前修正目标 | | 控制决策 | Y 到 X约束反调 动态 Y 到 X MPC调节 | 分别生成稳态建议或多步动态调节轨迹，通常按场景二选一 | | 验收与投运 | 控制效果评估 控制安全门禁 控制模式与无扰切换 | 评估控制效果，并管理联锁、审批、影子模式、自动模式和切换偏差 |
当前算法基础
- 软测量支持带时间顺序验证和版本化模型文件的多输出 Ridge 回归。
- 动态模型辨识使用带输入延迟的 MIMO Ridge ARX 模型，并输出验证 R2 与 RMSE。
- 模型诊断检查动态稳定性、稳态条件数、控制影响能力和可控性信息。
- 稳态反调在增益模型下求解有边界的 X 建议；MPC 计算有限预测域和控制域内的调节序列，只输出第一步建议。
- 漂移、控制效果、安全门禁和模式管理均产生可审计报告。
对于强非线性、频繁工况切换、长时滞或高安全等级装置，项目需要基于现场数据进一步评估非线性模型、状态估计、经济目标和控制器整定。平台提供工作流与执行接口，但不会用演示参数替代现场工程验证。
