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    工業(yè)自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能的探索

    2020-03-29 17:24:49王子暉
    關(guān)鍵詞:工業(yè)生產(chǎn)難題決策

    王子暉

    南京中鈔長(zhǎng)城金融設(shè)備有限公司 江蘇 南京210000

    前言

    工業(yè)自動(dòng)化的人工智能應(yīng)用中主要以智能控制為主,解決傳統(tǒng)自動(dòng)化中只能按照固定程序運(yùn)行的情況,讓計(jì)算機(jī)可以智能化分析工業(yè)生產(chǎn),減少人力資源投入,提高工業(yè)生產(chǎn)的效率和效益。在應(yīng)用策略上要認(rèn)識(shí)到工業(yè)自動(dòng)化和人工智能的共同點(diǎn),解決實(shí)踐應(yīng)用的難題,并建立人工智能控制平臺(tái),保證技術(shù)的實(shí)效性應(yīng)用發(fā)展。

    一、工業(yè)自動(dòng)化和人工智能

    (一)人工智能和工業(yè)自動(dòng)化的簡(jiǎn)介。人工智能是讓機(jī)器擁有人類(lèi)的行為能力,能夠智能化的分析和解決問(wèn)題,其核心理論是邏輯性分析,以計(jì)算機(jī)的計(jì)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)的程序控制,達(dá)成智能化的控制,可以減少錯(cuò)誤率,并高效完成工作。人工智能是目前計(jì)算機(jī)、信息、數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的發(fā)展方向,在功能上越來(lái)越全面,能夠高效服務(wù)生產(chǎn)和生活[1]。

    工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展要追溯到工業(yè)產(chǎn)生,主要目標(biāo)是讓工業(yè)生產(chǎn)可以高效地進(jìn)行,減少人力的限制。在發(fā)展過(guò)程中從最初的機(jī)械自動(dòng)到控制自動(dòng),現(xiàn)在的發(fā)展方向是人工智能的全面自動(dòng)。工業(yè)自動(dòng)化是人類(lèi)科技發(fā)展的直觀(guān)體現(xiàn),也是提高工業(yè)生產(chǎn)效率的核心技術(shù),需要結(jié)合科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步而不斷創(chuàng)新。

    (二)工業(yè)人工智能的含義。人工智能的核心目標(biāo)是讓機(jī)器的行為具備人類(lèi)的智能,能夠復(fù)制或者計(jì)算處理問(wèn)題,而工業(yè)自動(dòng)化的核心是減少工人的勞動(dòng),提高生產(chǎn)效率。兩者有著共同的目標(biāo),相互的結(jié)合也就成為當(dāng)前工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)發(fā)展的方向[2]。工業(yè)人工智能可以讓機(jī)械具備感知、決策、執(zhí)行、學(xué)習(xí)的功能,這樣在工業(yè)生產(chǎn)中,機(jī)械就能代替人類(lèi)進(jìn)行工作,實(shí)現(xiàn)高程度的自動(dòng)化,完成工業(yè)生產(chǎn)的任務(wù)。

    二、工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用人工智能的難題分析

    人工智能在工業(yè)自動(dòng)化中的應(yīng)用存在一定的難題,這是有效應(yīng)用的方向,主要有關(guān)于工業(yè)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)中的動(dòng)態(tài)感知采集和決策與控制的集成任務(wù)處理。

    (一)多源信息的動(dòng)態(tài)感知。工業(yè)生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,在自動(dòng)化中涉及到的數(shù)據(jù)較多,每一個(gè)數(shù)據(jù)都關(guān)系到最后的成品。在傳統(tǒng)的自動(dòng)化中,這部分的控制多為單一性監(jiān)控,由人工進(jìn)行掌控。而在人工智能下,自動(dòng)化要讓機(jī)器代替人工,也就需要針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行多源信息的動(dòng)態(tài)感知,為人工智能的計(jì)算和決策提供數(shù)據(jù),從而智能化控制機(jī)器完成生產(chǎn)工作。這是目前工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用人工智能的難題之一,需要在生產(chǎn)工藝、動(dòng)態(tài)信息獲取、系統(tǒng)建模中做人工智能的研究和應(yīng)用,使實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主控制。

    (二)決策與控制過(guò)程集成。人工智能本身是決策與控制過(guò)程的集成,但是在工業(yè)自動(dòng)化中,因?yàn)橄到y(tǒng)的復(fù)雜性,設(shè)定值的變化,造成技術(shù)應(yīng)用難以達(dá)成集成控制。這樣的人工智能沒(méi)有應(yīng)用效果,需要進(jìn)行計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的應(yīng)用,讓工業(yè)生產(chǎn)的決策和過(guò)程達(dá)成協(xié)同,以控制系統(tǒng)保證工業(yè)人工智能自動(dòng)化的建設(shè)。在此難題的解決過(guò)程中要注意精度的研究,提升自動(dòng)化的準(zhǔn)確性,并研究工業(yè)自動(dòng)化集成平臺(tái),保證人工智能應(yīng)用的有效性。

    三、工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用人工智能的控制技術(shù)

    針對(duì)工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用人工智能的難題,需要發(fā)展控制技術(shù),以保證應(yīng)用效果,推動(dòng)工業(yè)AI自動(dòng)化的建設(shè)。

    (一)模糊控制系統(tǒng)。因?yàn)楣I(yè)自動(dòng)化被控過(guò)程的多變性和復(fù)雜性,人工智能的應(yīng)用中無(wú)法建立精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型,為保證自動(dòng)化的效果,需要建立模糊控制系統(tǒng),讓自動(dòng)化的開(kāi)展能夠做仿人思維控制。人工智能的模糊控制系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集、處理、轉(zhuǎn)化三個(gè)模塊[3]。在采集中針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)的具體情況做數(shù)據(jù)采集,并反饋到控制中心;處理中則是模糊控制器依據(jù)采集的數(shù)據(jù)信息做仿人計(jì)算;轉(zhuǎn)化則是將數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)化為控制命令,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)。在模糊控制系統(tǒng)中,模糊控制器是核心,需要針對(duì)工業(yè)自動(dòng)化的形態(tài),生產(chǎn)對(duì)象、技術(shù)要求選擇相應(yīng)的模糊控制器類(lèi)型,以保證人工智能控制。系統(tǒng)的組成還有檢測(cè)裝置、執(zhí)行結(jié)構(gòu),與模糊控制器一同作用于工業(yè)生產(chǎn),從而達(dá)成人工智能控制的目標(biāo)。

    (二)專(zhuān)家控制系統(tǒng)。人工智能應(yīng)用的專(zhuān)家控制系統(tǒng)具有運(yùn)行穩(wěn)定,普及應(yīng)用效果好,決策和執(zhí)行靈活的優(yōu)點(diǎn),是目前工業(yè)自動(dòng)化中最為普遍的技術(shù)應(yīng)用方向。人工智能在工業(yè)自動(dòng)化中的應(yīng)用效果主要依靠自主學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),逐漸形成數(shù)學(xué)模型保證工業(yè)自動(dòng)化的要求,并形成邏輯性的控制系統(tǒng)。專(zhuān)家控制系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行搜集,從而建立數(shù)據(jù)庫(kù),也就可以讓自動(dòng)化具備正向的邏輯推理能力,在工業(yè)自動(dòng)化中達(dá)成智能控制。在應(yīng)用策略需要建立工業(yè)模型,并建立參數(shù)設(shè)置,以此達(dá)成復(fù)雜的系統(tǒng)邏輯分析,讓工業(yè)自動(dòng)化能夠基于實(shí)際生產(chǎn)情況做實(shí)時(shí)控制,具備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自我修復(fù)、完善模型的功能。

    (三)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)是一項(xiàng)綜合性的技術(shù)應(yīng)用,通過(guò)對(duì)工業(yè)自動(dòng)化的全面分析建立人工智能控制,以此達(dá)成有效的自動(dòng)化建設(shè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)主要有神經(jīng)控制和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具備學(xué)習(xí)功能,可以快速反應(yīng),但是智能化較低,無(wú)法完成現(xiàn)在工業(yè)生產(chǎn)的需要?;旌仙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)控制則是以計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化控制、先進(jìn)的電子元件建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠針對(duì)工業(yè)自動(dòng)化作全程監(jiān)控和分析,形成整體的邏輯演算,做識(shí)別控制?;旌仙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的智能化較高,但是需要較高的經(jīng)濟(jì)投入,并做日常系統(tǒng)的維護(hù),在實(shí)際應(yīng)用中還需要進(jìn)行科學(xué)創(chuàng)新,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋和處理速度。

    結(jié)論

    總而言之,人工智能技術(shù)的應(yīng)用處于起步階段,在工業(yè)自動(dòng)化的應(yīng)用中要轉(zhuǎn)為思路,重視人工智能的發(fā)展和研究,并以工業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)為基礎(chǔ)合理應(yīng)用技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)人工智能自動(dòng)化的建設(shè)。在實(shí)際應(yīng)用中,人工智能的技術(shù)還不成熟,存在較多的限制,需要人工智能領(lǐng)域研究根據(jù)工業(yè)自動(dòng)化的實(shí)際需求做應(yīng)用研究,提升工業(yè)生產(chǎn)的效率和性能。

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