PidControlPerformanceMetrics【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PidControlPerformanceMetrics面向多回路控制性能巡检和 NPU 侧整定评分流水线。算子对pv[B, N]和sp[B, N]进行一次批量扫描同时输出过程能力、Harris 指数、误差积分、越限、超调、稳定时间等 20 个指标。相比单独计算 Cpk、IAE、ISE、超调等多个小指标该算子将多项统计融合到一次窗口扫描中更适合作为 NPU 上游仿真/模型评分后的后处理步骤。与过程能力算子的区别PidProcessCapabilityMetrics只需要values/lsl/usl核心回答“过程数据是否稳定落在规格限内”。本算子额外需要sp和mv_variance核心回答“控制器是否把pv跟踪到sp控制效果好不好”。process_capability_metrics: values[B,N], lsl[B], usl[B] - 均值、标准差、Cp/Cpk/Pp/Ppk、越限、min/max control_performance_metrics: pv[B,N], sp[B,N], lsl[B], usl[B], mv_variance[B] - 过程能力 Harris 跟踪误差 超调/欠调 稳定时间因此两者有部分指标重叠但使用视角不同前者是质量规格视角后者是控制跟踪视角。如果只关心规格限能力用过程能力算子更轻如果要评价 PID 控制效果用本算子。输入输出名称类型Shape说明pvfloat32[B, N]过程变量历史窗口spfloat32[B, N]设定值历史窗口lslfloat32[B]下规格限uslfloat32[B]上规格限mv_variancefloat32[B]Harris 指数使用的最小方差/MVC 基准方差metricsfloat32[B, 20]输出指标矩阵metrics的最后一维顺序0 mean_pv 1 std_pv_sample 2 std_pv_population 3 cp 4 cpk 5 pp 6 ppk 7 harris_index 8 iae 9 ise 10 itae 11 mae 12 rmse 13 max_abs_error 14 out_of_spec_ratio 15 out_of_spec_count 16 overshoot_ratio 17 undershoot_ratio 18 settling_time 19 final_abs_error指标说明指标含义mean_pvpv均值表示过程中心位置std_pv_sample/std_pv_population样本/总体标准差表示过程波动cp/cpk/pp/ppk规格限能力指标衡量过程波动和均值偏移是否满足上下限harris_indexHarris 指数当前实现为clamp(mv_variance / variance_pv, 0, 1)mv_variance由上游 MVC/最小方差基准输入iae/ise/itae绝对误差、平方误差、时间加权绝对误差积分mae/rmse/max_abs_error平均绝对误差、均方根误差、最大绝对误差out_of_spec_ratio/countpv超出[lsl, usl]的比例和数量overshoot_ratio/undershoot_ratio相对规格宽度的最大正/负偏差settling_time最后一次abs(sp - pv) settle_band后的时间final_abs_error最后一个采样点的绝对误差小例子假设一条回路pv [0, 6, 11, 10] sp [10, 10, 10, 10] lsl 8, usl 12 sample_interval 1 settle_band 1误差为error sp - pv [10, 4, -1, 0] abs_error [10, 4, 1, 0]因此IAE 10 4 1 0 15 ISE 100 16 1 0 117 ITAE 0*10 1*4 2*1 3*0 6 MAE 15 / 4 3.75 RMSE sqrt(117 / 4) 5.408 final_abs_error 0越限点为0和6out_of_spec_count 2 out_of_spec_ratio 2 / 4 0.5规格宽度为4所以overshoot_ratio max(pv - sp, 0) / 4 1 / 4 0.25 undershoot_ratio max(sp - pv, 0) / 4 10 / 4 2.5最后一次abs_error 1出现在k1所以settling_time 2。构建cd prediction/ProcessControl/PIDModelFit/pid_control_performance_metrics mkdir -p build cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPERelease -DSOC_VERSIONAscend910B3 make -j$(nproc)测试python tests/test_pid_control_performance_metrics.py python tests/benchmark_pid_control_performance_metrics.pyNPU smoke./build/test_aclnn_pid_control_performance_metrics 3NPU/CPU benchmark./build/benchmark_pid_control_performance_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
