PidProcessCapabilityMetrics【免费下载链接】mat-chem-sim-pred面向工业领域聚焦计算仿真、预测两大核心场景构建面向流程工业机理数据双轮驱动的领域计算层推动AI for Science在材料化学领域的深度应用。项目地址: https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred功能说明PidProcessCapabilityMetrics面向工业过程控制中的过程能力评价和控制性能巡检场景。算子对多条回路的历史窗口数据进行批量统计一次输出均值、标准差、Cp、Cpk、Pp、Ppk、越限数量和越限比例等指标。该算子适合如下批量场景上百到上千个控制回路的周期性健康度巡检。多窗口滚动计算 Cpk/Ppk用于质量能力趋势分析。PID 整定结果上线前的历史数据质量评价。与控制性能算子的区别PidProcessCapabilityMetrics是质量规格视角只看values是否稳定落在[lsl, usl]内不需要设定值sp。PidControlPerformanceMetrics是控制跟踪视角需要pv/sp还会计算 IAE/ISE、超调、稳定时间和 Harris 指数。本算子回答过程是否达标、波动是否过大、均值是否偏规格边缘 控制性能算子回答控制器是否跟得上设定值、误差和超调是否可接受例如pv[9,11,9,11]、lsl8、usl12时过程能力可能认为没有越限但如果sp[10,10,10,10]控制性能还会指出该回路一直围绕设定值振荡IAE/ISE 不为 0。输入输出名称类型Shape说明valuesfloat32[B, N]每条回路的历史采样窗口lslfloat32[B]每条回路下规格限uslfloat32[B]每条回路上规格限metricsfloat32[B, 13]输出指标矩阵metrics的最后一维顺序0 mean 1 std_sample 2 std_population 3 cp 4 cpu 5 cpl 6 cpk 7 pp 8 ppk 9 out_of_spec_ratio 10 out_of_spec_count 11 min_value 12 max_value指标公式Cpu (USL - mean) / (3 * std_sample) Cpl (mean - LSL) / (3 * std_sample) Cp (USL - LSL) / (6 * std_sample) Cpk min(Cpu, Cpl) Pp (USL - LSL) / (6 * std_population) Ppk min((USL - mean)/(3*std_population), (mean - LSL)/(3*std_population))指标说明指标含义mean窗口均值表示过程中心位置std_sample样本标准差分母N-1用于Cp/Cpkstd_population总体标准差分母N用于Pp/Ppkcp规格宽度相对短期波动的能力不考虑均值偏移cpu/cpl均值到上/下规格限的裕度cpkmin(cpu,cpl)同时考虑波动和均值偏移pp/ppk使用总体标准差的长期表现类能力指标out_of_spec_ratio/count超出[lsl,usl]的比例和数量min_value/max_value窗口内最小值和最大值小例子假设一条回路values [9, 10, 11, 10, 12] LSL 8 USL 14均值mean 10.4中心化平方和[-1.4, -0.4, 0.6, -0.4, 1.6]^2 - m2 5.2标准差std_population sqrt(5.2 / 5) 1.0198 std_sample sqrt(5.2 / 4) 1.1402规格宽度为6Cp 6 / (6 * 1.1402) 0.877 Cpu (14 - 10.4) / (3 * 1.1402) 1.052 Cpl (10.4 - 8) / (3 * 1.1402) 0.702 Cpk min(1.052, 0.702) 0.702 Pp 6 / (6 * 1.0198) 0.981 Ppk min((14 - 10.4)/(3*1.0198), (10.4 - 8)/(3*1.0198)) 0.784所有采样点都在[8,14]内out_of_spec_count 0 out_of_spec_ratio 0 min_value 9 max_value 12构建cd prediction/ProcessControl/PIDModelFit/pid_process_capability_metrics mkdir -p build cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPERelease -DSOC_VERSIONAscend910B3 make -j$(nproc)测试python tests/test_pid_process_capability_metrics.py python tests/benchmark_pid_process_capability_metrics.pyNPU smoke./build/test_aclnn_pid_process_capability_metrics 3NPU/CPU benchmark./build/benchmark_pid_process_capability_metrics 3 128 4096 20 3 64文档算法说明API 说明测试报告【免费下载链接】mat-chem-sim-pred面向工业领域聚焦计算仿真、预测两大核心场景构建面向流程工业机理数据双轮驱动的领域计算层推动AI for Science在材料化学领域的深度应用。项目地址: https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
