tp计算机术语是什么意思,PCTP术语-3

Maximum Value(最大值):如果某个POV或DV测量值高于此最大值,SMOCPro将不使用此测量值。

Measure Disturbance Filter(测量干扰滤波器):用于滤波DV测量值的一阶时间常数(EXASMOC:滤波时间常数)。

Measurement(测量):MV,DV,POV测量值。

Minimum Deviation(最小偏差):如果POV或DV两个连续测量值的偏差比最小偏差小, SMOCPro将不使用此测量值。

Minimum Value(最小值):如果POV或DV测量值低于此最小值,SMOCPro将不使用此测量值。

Model(模型):描述过程输入(操作变量,可测量干扰和不可测量干扰)和其测量输出(POV)之间的动态关系。

Model Period(模型周期):主控制器执行的时间周期。可以被定义为分钟或秒。

Online CV Tuning(在线CV整定):SMOCPro可以通过改变CV偏差或CV权重来在线整定。

Online Tuning(在线整定):可以通过修改MV权重,CV偏差或权重,模型增益来在线整定SMOCPro。

Optimum Value(最优值)(EF):选定EF的最优值。

Output(输出):EXASMOC计算的用于下载到DCS控制的值。

PC:个人电脑。

PCTP:过程控制技术包。

Priority(优先级):CV priority定义了CV的优先级,其值可以设置为1~100。1具有最高优先级。例如,如果SMOCPro不能同时控制两个不同优先级的CVs,SMOCPro将自动打开具有较低优先级CV的设定范围,以更好地控制高优先级CV。

Process Output Variable(过程输出变量)(POV):过程变量测量值。用于反馈控制。

PV Check(PV检查):SMOCPro简化数据检查算法,进行4项测试:最大值,最小值,最大和最小偏差。

RAM:随机存取存储器; PC的物理存储器。

Remote/Local Flag(远程/本地标签):DCS PID的状态。状态可以是Remote (0)或Local (1)。如果有必要,DCS逻辑块应将DCS状态切换为0/1。

Remove Flag(删除标签):用于确定CV是否被控制的CV标签。(EXASMOC:从控制删除。)True表示CV不受控制。

Sample and Hold(采样和保持):SMOCPro算法总是无扰动的,也就是说,当测量由无效的变为好的时,观察者不必考虑新的测量。此标签在测量中强制使用。实际上,它是用于某些没有按控制周期测量的分析仪。如果为true,则表示SMOCPro始终在“颠簸”这个变量。

Set Point(设定点):将设定范围高低限值设为相同的特殊情况。

Set Point High Limit(设定点高限):MV计算的高限。

Set Point Low Limit(设定点低限):MV计算的低限。

Set Point Readback(设定点回读):DCS中的实际MV设定值。

Set Point tracking Filter(设定点跟踪滤波器):由操作员输入的用于滤波设定范围的一阶时间常数。

Set Range High (高设定范围)(SRH):设定范围高限。

Set Range Low(低设定范围)(SRL):设定范围低限。

原文:

Maximum Value:If a POV or DV measurement is above its maximum value, SMOCPro does not use its measurement.

Measure Disturbance Filter:A first order time constant to filter the DV measurement. (EXASMOC: Filter Time Constant.)

Measurement:MV, DV, POV measured value.

Minimum Deviation:If two consecutive measurements of a POV or DV have a deviation below its minimum deviation, SMOCPro does not use this measurement.

Minimum Value: If a POV or DV measurement is below its minimum value, SMOCPro does not use its measurement.

Model: Describes the dynamic between the process inputs (manipulated variables, measured disturbances and unmeasured disturbances) and its measured outputs (POV).

Model Period: The time period at which the main controller is executed. Can be defined in minutes or seconds.

Online CV Tuning: SMOCPro can be tuned online by changing the CV deviation or the CV weights.

Online Tuning: MV weight, CV deviation or weight and model gains can be modified online to tune SMOCPro online.

Optimum Value (EF): The optimum value of the selected EF.

Output: The EXASMOC calculated MV downloaded in the DCS for control.

PC: Personal computer.

PCTP: Process Control Technology Package.

Priority: CV priority defines the CV priority level and can be set between 1 and 100. One is the highest priority. For instance, if SMOCPro can’t control two CVs of different priorities, SMOCPro automatically opens the set range of the low priority CV to best control the high priority CV.

Process Output Variable (POV): Measurement of a process variable; used for feedback control.

PV Check: A SMOCPro simplified data check algorithm with four tests: maximum value, minimum value, maximum and minimum deviation.

RAM: Random access memory; the physical memory of a PC.

Remote/Local Flag: The status of the DCS PID. The status can have values of Remote (0) or Local (1). If necessary, a DCS logic block shall convert DCS status to 0/1.

Remove Flag: CV flag that determines whether or not the CV is controlled. (EXASMOC: Remove From Control.) True means the CV is not controlled.

Sample and Hold: The SMOCPro algorithm is always bumpless, that is, when a measurement becomes good after being invalid, the observer does not take account for the new measurement. This flags forced measurement use. Practically, it is used for any analyzer that does not measure the control period. If true means SMOCPro is always “bumpy” for this variable.

Set Point: Special case of set range where the upper and lower values are equal.

Set Point High Limit: High limit for MV calculation.

Set Point Low Limit: Low limit for MV calculation.

Set Point Readback: The actual MV set point value in the DCS.

Set Point tracking Filter:The time constant of a first order to filter the set ranges entered by the operator.

Set Range High (SRH):High limit of a set range.

Set Range Low (SRL):Low limit of a set range.

2016.7.10

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理间,使其更适合实应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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