人工智能技术在自动化控制系统中的应用

2024-03-30 13:11殷勇张利
太原城市职业技术学院学报 2024年1期
关键词:自控控制器系统

■殷勇,张利

(四川三河职业学院,四川 泸州 646200)

以往工业自动化控制中,整体自动化水平不高,对人工的依赖仍然较强。进入智能时代后,在人工智能支持下,原本设备功能更加完善,自动化的优势明显展示出来。在实际生产中,许多一线工人更愿意尝试智能技术,减轻工作强度,促进生产效率的提升。对于企业来说,人工智能具有精准化、集成化、高效智能化的特点,可用于实现技术升级与产业改革,增强自身核心竞争力。可见,AI 技术能够通过模拟人类思维与处理方式,达到理想的生产目标,满足新时期社会发展需求。

一、人工智能概述

人工智能属于计算机学科的分支,可在科学技术与数据的支持下,对人的一系列智能活动进行模拟,确保控制系统的自动化反应,现已作为新兴科技力量应用到社会各个领域,如电力、汽车、工业制造等,不仅可以提高原本工作效率,还可以降低失误率,与人工作业相比优势显著,其技术特点如下。

第一,智能化。在传统生产模式中,产品性能不可靠,主要原因是人工在生产期间发挥重要作用,而人力在生产与评估期间产生的误差会直接影响产品质量。人工智能开发创建在人脑基础上,具备人脑智慧特点,还兼顾技术优势,属于人脑与技术的有机结合,具有明显的智能化特征,能够迅速作出反应,作业效率远远超过人工,可替代人工完成相应工作,不仅可以保障产品性能,降低报废率,还可以节约大量人力、物力的成本投入[1]。

第二,精准化。在人工作业中,工作流程受主观、客观等多种因素影响,导致失误率较高,而人工智能可针对事物特征,开展严格的定性、定量分析,减少部分主、客观因素影响,降低失误率,使各项作业内容更为精准高效;在部分大型电气自控设备长期运行后,经常出现老化、破损情况,引发危险事故,AI 的应用可实时检测和调控,预防和减少事故发生。在电气控制的进给机构中,如液压泵等,单纯由电气系统控制时,控制精度较低,加工的零件成品无法满足使用要求。例如,部分车床上进给装置仍沿用手摇驱动,效率不高,产品精度较差;一些自动化机床因零件安装存在误差,所加工出的零件无法满足使用要求,反馈机制不完善,加工过程不可控,在AI引入后,可补偿人工操作误差,并在加工中实时检测刀具路径,及时反馈和修正,促使整个零件加工精度提升。

第三,集成化。在智能元素加入后,传统设备功能更加完善,智能化、自动化水平全面提升。从本质上看,是多种功能集成化的结果,借助现代信息技术进行AI 调控,可促进自动化控制过程精度、可控性提升。例如,在外界环境识别中,可将AI 中机器视觉与传感器结合起来,使其在控制中观测微观结构,提高定位精度,并在拟合外界物轮廓中,具有较高的精度,使设备使用价值明显提升。

二、人工智能的关键技术

(一)视觉识别技术

该技术利用计算机模拟视觉功能,在计算机分析过程中,准确识别指定事物,系统内容较为复杂,不仅要分析图像信息的准确性,还要兼顾周围环境影响,全方位动态跟踪运动目标,对视觉系统功能提出严格要求。人类视觉系统可分成三个部分,即图像采集、分析处理与信息输出。图像采集是先识别物体图像,将其转变成可处理数据,再用分析系统放大图像信息,经过平滑、锐化、分隔等一系列处理后,合理编码,将图像信息上传,利用输出系统显示出来,便于计算机的全方位识别。该技术多用于物体形状、颜色判断,在计算机与图像识别迅猛发展下,该技术逐渐应用到自动化领域中,如医学诊断、机器人、汽车生产等,并取得可观的经济与社会效益[2]。

(二)专家控制方法

该法的结合专家相关经验与现有理论基础,构建完善的框架结构,将实验理论内的各类技术整合起来,实现电气全方位控制。其重点在于充分利用专家经验,依据电气自动化系统实际需求,灵活选择控制率,专家控制具有较强适应性,可结合工业生产情况,灵活调整各项参数,确保电气设备能够适应各类工况。在自动化控制中,专家控制法的应用有助于设备稳定,运行安全,促进工业生产质量与效率的全面提升。专家系统作为AI技术智能化运行的重要方向,由知识库、数据库、推理机等构成,具体如下。

1.知识库。以化工生产为例,将生产相关数据均存储记录,具有实用性、完整性特征。企业应创建完整的知识库,采集新知识,并整理和编排现有知识,便于智能化系统判断与运行。

2.推理机。将计算数据汇总到推理机内,以知识库信息辅助控制信息,实现化工生产系统的协调运行。一般分为正反、混合等多种推理模式,可针对性解决化工生产的现存问题。

3.解释与知识获取。在解释部分,专家系统中多个环节紧密结合,为推理机提供系统化的方案,便于深入理解;在知识获取部分,也就是学习模块,用于通过大量实践学习新知识,使知识储备更加丰富,根据化工生产实际需求,适当修改和填充知识。该系统设计以方程组为基础,模型如下:

U=f(E,K,I)

式中,f 表示的是系统的计算函数,E=(C1,C2,C3lenE),I=(i1,i2,i3,liq),K=(k1,k2,k3,lum)。在求解方程后,设计人员客观分析系统的控制效果,以此为基础输入控制代码。当系统正式工作后,工作人员将相关参数输入进去,对相关工业设备进行控制。值得强调的是,控制效果应以正向推理结果为依据,借助专业知识完成整个系统的科学设计[3]。

(三)模糊控制方法

该法以模糊语言、推理理论为基础,结合专家经验,对电气设备进行自动化控制。从本质上看,属于模糊模型,借助模糊逻辑中的推理规则,利用计算机技术构建电气控制系统,具备明显的数字化特点,具备反馈闭环结构,不仅可降低数据库检索难度,还可游刃有余的处理各类问题。对于忽视电气系统的人员,模糊逻辑控制的应用可使电气数据得到良好统计和处理,还可根据分析结果,提出相应解决措施,使电气系统内部故障得到准确预测。在AI 基础上进行模糊化控制,包含检测装置、传输接口、控制器等多项内容,在系统运行中,借助控制器对动态、静态对象进行控制,采集被控对象的数据信息,经过数据采集、分析和对比等方式,借助模拟信号将信息传递给被控对象中,完成对设备状态的自动控制。在整个模糊控制系统内,以控制器为关键部件,其所传输的信号可用于工业设备状态控制,还要设置检测装置,发挥模拟量转化的作用,分析被控对象的控制效果,便于技术人员进行设备状态监测[4]。

三、人工智能在自动化控制系统中的实际应用

(一)视觉识别的应用

该项技术属于新兴技术,在计算机与图像识别技术迅猛发展下,现已应用到汽车生产、食品药品监督、机器人等多种自动化领域中,并取得理想成果,为工业生成速度提升和经济全面发展提供了强大动力,具体如下。

1.汽车生产控制方面。该领域需要将视觉识别与智能机器人连接起来,再与生产线编程扩机系统相连,便于测量、识别、定位等多项功能开展。在汽车生产控制中,视觉识别多用于车身尺寸测量,先确定某一点位,利用计算机测量目标,激光扫描车身,用智能系统将扫描结果传递到机器人内,由其判定上述数据是否合理,如若存在异常,则由报警系统发出提示,由值班人员上报,及时解决问题。可见,在车身生产过程中,视觉识别可实现自动化控制,缩短数据记录和读取时间,促进车身检测准确性提升。

2.机器人自控方面。该项应用主要借助机器人视觉感知系统,联系实际情况采集相应信息,准确判定机器人所处环境,借助智能控制端发布指令,给出相关反应,便于机器人控制。在工作中可将识别器安装到机器人内,定期扫描内部结构,判断是否存在异常,并将结果传递到自动化系统中,待自控系统发出指令后,再由机器人给出反应,帮助人员判定机器所处环境状态,提高决策科学性,还可减少机器人受到的损害。

3.食品药品自动化检测方面。人类日常生活中食品药品属于主要物品,加强安全质量检测不仅可确保食品、药品质量,还可确保人员身体健康。在高科技支持下,视觉识别技术的应用可采集药品编码、包装与颜色等,将上述信息传递到识别系统内,便于信息准确性判定,将实际判定结果传递给自控系统,由该系统给出反应。例如,被检测对象信息出现偏差,视觉识别系统会自动将其选出,上交给自控系统,由警报系统向生产方反馈,便于及时处理问题,为企业避免不必要的损失。

(二)专家控制系统

在电气自控过程中,专家控制系统的应用可使电气自动化故障诊断得以优化,将理论知识与专家经验结合起来,促进整体设计水平提升。在以往设计中,人工设计存在诸多缺陷,电气自控技术优势难以充分发挥出来,直至计算机技术成熟完善,电气产品设计方式得到创新,逐渐从人工设计转变为CAD,设计时间缩短,产品模拟效果更加理想。在自动化故障诊断期间,专家系统的应用多依据以下步骤开展。

第一步,检测电气设备中的特征信号;第二步,以最终检测结果为依据,得出系统更新的故障信息;第三步,有效识别电气系统运行状态,以此为故障判断依据。

当前故障诊断技术较为完善,特别是与专家智能诊断技术结合后,使得故障诊断准确度得到进一步提升。为使电气设备故障诊断更为精确,AI 技术的应用还要注意动态监控电气设备运行情况,使设备位置、状态信息获取更加准确;还要将传感装置放入电气设备内,如温度检测、压力检测等,使信息更加准确可靠。如若电气设备存在故障,能够及时分析故障类型,定位故障点,分析故障成因,在一定程度上降低维修难度,便于后续工作开展[5]。

(三)模糊控制系统

1.系统构成

该系统是以模糊语言形式,采用计算机控制技术,形成闭环结构的数字控制系统,其核心为模糊控制器,将其应用到中央空调温湿度控制系统内,可在模糊控制理论引导下,使空调机组自动完成温湿度调节工作,促进设备智能化水平提升。模糊控制系统由执行机构、执行机构、控制器等部分构成,具体如下。

(1)控制器。该部件属于自控系统的核心所在,因被控对象不同,所选择的控制器类型也有所区别。例如,在经典控制理论下,可用运算放大器与阻容网络相结合的方式,形成PID 控制器,还可在模糊知识基础上,选用语言型模糊控制器,使自控系统的运行需求得到满足。

(2)执行机构。如直流电动机、交流电动机、伺服电动机、各类气动调节阀、液压马达、液压阀等等。

(3)I/O 接口。大部分被控对象的控制量为模拟量,需要具备模/数、数/模转换单元,在模糊控制系统内,还要增加适用于模糊逻辑处理的“非模糊化”过程,也就是控制器的输入/输出接口。

(4)测量装置。该装置是将被控对象的各类非电量转变成电信号,如电流、压力等,由检测元件、模拟测量仪器、传感器等部分组成,在系统内占有重要位置,对精度要求严格。该系统应将测量装置的观测值反馈到输入端,并与给定输入量对比,创建带有反馈通道的闭环结构形式。

2.输入/输出变量的取值

模糊化运行流程包含两个方面,先要构建输入/输出变量的模糊集,再选择隶属函数,结合人类的思维习惯,将事物按照大小不同分成三个等级,即大中小,每个等级用正负两个方向表示。以中间状态为零,可定义出7个模糊子集,分别为负大(NL)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PL)。中央空调系统以温度为控制器的输入量,用T 表示,温差用△Et 表示,温差变化用△Tc 表示,温度控制输出量用Ut 表示,三者所对应的模糊变量如下。

△Et∈{NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL}

△Tc∈{NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL}

△Ut∈{NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL}

在△Et 中,NL 代表的是负偏差较大,NM 代表的是负偏差中大,NS 表示负偏差较小,ZE 代表偏差接近于零,PS 表示正偏差较小,PM 为正偏差中大,PL 为正偏差较大;

在△Tc 中,NL 表示负变化率较大,NM 代表负变化率中大,NS 代表负变化率较小,ZE 代表变化率接近于零,PS 代表正变化率较小,PM 代表正变化率中大,PL 代表正变化率较大;

在Ut 中,PL 代表的是制冷阀门正向大开,PM 代表阀门正向中开,PS 代表正向小开,ZE 表示阀门状态稳定,NS 为负向小开,NM 为负向中开,NL 为负向大开。为使系统控制效果进一步提升,在专家经验与科学操作基础上,以赋值形式给出△Et、△Tc 的隶属函数,如表1 和表2 所示,表中空白处均为零。

表1 模糊变量△Et 的隶属函数赋值表

表2 模糊变量△Tc 的隶属函数赋值表

3.控制算法

因现有楼宇自控产品均是各厂家的成套产品,且楼宇自控系统除了中央空调系统之外,还包括诸多子系统,要想在短期内将全部楼宇自控系统均实现智能控制不切实际。在模糊控制系统应用中,可结合实际情况,将其引入到中央空调温湿度控制系统内,将模糊控制程序放入监控主机,在各房间内用温湿度检测器进行检验,再将温湿度值录入现场DDC 内,由DDC 将数据传递给中央监控机,经过量化后得到控制输出量,去模拟化后,由DDC 送给执行器执行。从本质上看,该系统以原本中央空调系统为基础,可吸取原本PID 精度优势。当实测温度高于设定值时,利用模糊控制使其快速响应,当温差得到控制后,再由程序切换到PID 控制,将精差消除,促进控制精度提升,软件算法如图1 所示。开始后采样△Et 和△Tc,判断是否小于10,如若“是”,则判断是否小于5,如若“是”则进行PID 控制,如若“否”,则将△Et 和△Tc 模糊化处理,查阅模糊控制表,将控制量精确化后输出;如若的值超过10,则U=Umax,将控制量精确化后输出[6]。

图1 控制算法软件流程图

综上所述,对于自动化控制系统来说,人工智能的诞生与应用属于新的突破,可使自动化设备运行效率、质量进一步提升。在实际应用中,可充分发挥视觉识别、专家控制、模糊控制等技术优势,将其应用到电气系统故障诊断、空调温湿度调节、三维机器人设计、食品药品监督等多个领域,为企业生产与社会发展提供强大助力,有效解决以往自控系统生产效能低下的问题,在减轻劳动强度、降低人力资源成本的同时,切实提升企业生产效益,促进社会进步。

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