劉乃萍
沈陽遠大鋁業(yè)集團有限公司 遼寧 沈陽 110000
智能自動化作為自動化和工程控制的新興技術(shù),對其實際生智能自動化產(chǎn)非常重要。智能自動化可以提高自動控制的效率,降低生產(chǎn)和制造中人為因素的事故風(fēng)險。智能自動化技術(shù)作為一種數(shù)據(jù)和信息控制、智能自動化在方法、理論、技術(shù)等方面的應(yīng)用新興技術(shù)。智能自動化正在改變當(dāng)今經(jīng)濟中的每一個領(lǐng)域的商業(yè)運作方式。智能自動化也開始幫助公司取得超越以往傳統(tǒng)的經(jīng)營表現(xiàn),并獲得超過以往的在運營效率和質(zhì)量上的成績。機器人處理自動化可以被看做是人工智能的一個同義詞,借助這些技術(shù)能夠幫助企業(yè)中的員工能配置計算機軟件或機器人,借助新的計算機軟件或機器人對知識進行推理、收集和提煉,識別新的模式、學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的環(huán)境。機器人處理自動化利用了當(dāng)前的在計算機處理能力取得極大突破的軟件能力,包括了自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺和語音識別等。
智能自動化在工程自動化的發(fā)展趨勢是系統(tǒng)化、柔性化、集成化和智能化。自動化技術(shù)不斷提高光電子、自動化控制系統(tǒng)、傳統(tǒng)制造等行業(yè)的技術(shù)水平和市場競爭力,它與光電子、計算機、信息技術(shù)的融合和創(chuàng)新,不斷創(chuàng)造和形成新的行業(yè)經(jīng)濟增長點,同時不斷提供新的行業(yè)發(fā)展的管理戰(zhàn)略哲理。智能自動化在工程自動化發(fā)展中優(yōu)勢主要有:大幅提高勞動生產(chǎn)率;產(chǎn)品質(zhì)量具有高度重復(fù)性、一致性,能夠大幅降低不合格率;大幅降低制造成本;產(chǎn)品精度高,機器設(shè)備上采用了各種高精度的導(dǎo)向、定位、進給、調(diào)整、檢測、視覺系統(tǒng)或部件,可以保證產(chǎn)品裝配生產(chǎn)的高精度,縮短制造周期,減少制品數(shù)量,其次在對人體有害、危險的環(huán)境下可以替代人工操作。
現(xiàn)代生產(chǎn)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,對自動化技術(shù)提出越來越高的要求,同時也為自動化技術(shù)的革新提供了必要條件。70年代以后,自動化開始向復(fù)雜的系統(tǒng)控制和高級的智能控制發(fā)展,并廣泛地應(yīng)用到國防、科學(xué)研究和經(jīng)濟等各個領(lǐng)域,實現(xiàn)更大規(guī)模的自動化,自動化的應(yīng)用正從工程領(lǐng)域向非工程領(lǐng)域擴展。自動化將在更大程度上模仿人的智能,機器人已在工業(yè)生產(chǎn)、海洋開發(fā)和宇宙探測等領(lǐng)域得到應(yīng)用,專家系統(tǒng)在醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探等方面取得顯著效果。工廠自動化、辦公自動化、家庭自動化和農(nóng)業(yè)自動化將成為新技術(shù)革命的重要內(nèi)容,并得到迅速發(fā)展。
首先,智能自動化技術(shù)為儀器儀表與測量的相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了廣闊的前景。運用智能化軟硬件,使每臺儀器或儀表能隨時準確地分析、處理當(dāng)前的和以前的數(shù)據(jù)信息,恰當(dāng)?shù)貜牡汀⒅?、高不同層次上對測量過程進行抽象,以提高現(xiàn)有測量系統(tǒng)的性能和效率,擴展傳統(tǒng)測量系統(tǒng)的功能,如運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、進化計算、混沌控制等智能技術(shù),使儀器儀表實現(xiàn)高速、高效、多功能、高機動靈活等性能。其次,也可在分散系統(tǒng)的不同儀器儀表中采用微處理器、微控制器等微型芯片技術(shù),設(shè)計模糊控制程序,設(shè)置各種測量數(shù)據(jù)的臨界值,運用模糊規(guī)則的模糊推理技術(shù),對事物的各種模糊關(guān)系進行各種類型的模糊決策。其優(yōu)勢在于不必建立被控對象的數(shù)學(xué)模型,也不需大量的測試數(shù)據(jù),只需根據(jù)經(jīng)驗,總結(jié)合適的控制規(guī)則,應(yīng)用芯片的離線計算、現(xiàn)場調(diào)試,按我們的需要和精確度產(chǎn)生準確的分析和準時的控制動作。特別是在傳感器測量中,智能自動化技術(shù)的應(yīng)用更為廣泛。用軟件實現(xiàn)信號濾波,如快速傅立葉變換、短時傅立葉變換、小波變換等技術(shù),是簡化硬件,提高信噪比,改善傳感器動態(tài)特性的有效途徑,但需要確定傳感器的動態(tài)數(shù)學(xué)模型,而且高階濾波器的實時性較差。運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),可實現(xiàn)高性能的自相關(guān)濾波和自適應(yīng)濾波。充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強有力的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力,聯(lián)想、記憶功能以及對非線性復(fù)雜關(guān)系的輸入、輸出間的黑箱映射特性,無論在適用性和快速實時性等各方面都將大大超過復(fù)雜函數(shù)式,可充分利用多傳感器資源,綜合獲取更準確、更可信的結(jié)論。其中實時與非實時的、快變與緩變的、模糊和確定性的數(shù)據(jù)信息,可能相互支持,也可能相互矛盾,此時,對象特征的提取、融合,直至最終決策,作出正確的判斷,將成為難點。于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊邏輯將成為最值得選用的方法。例如,氣體傳感陣列用于混合氣體識別,在信號處理方法上可采用自組織映射網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,先進行分類,再識別組分,將傳統(tǒng)方法的全程擬合轉(zhuǎn)化為分段擬合,以降低算法的復(fù)雜度,提高識別率。如今可利用小波變換進行數(shù)據(jù)壓縮和特征提取,然后將數(shù)據(jù)輸入用遺傳算法訓(xùn)練過的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則大大提高了對簡單復(fù)合味的識別率。再如,在布匹面料質(zhì)量的評定,柔性操作手對觸覺信號的處理,機器的故障診斷領(lǐng)域,智能自動化技術(shù)也都取得了大量的成功實例。
當(dāng)前,智能自動化在工程發(fā)展中做得非常好,已但是從長遠發(fā)展來看,智能自動化在工程發(fā)展中的應(yīng)用,與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展積累是分不開的,也與智能自動化的基礎(chǔ)研究密不可分。應(yīng)重視和加強智能自動化前瞻性基礎(chǔ)研究,加大人才培養(yǎng)力度,在深化智能自動化技術(shù)推廣應(yīng)用、市場準入等方面建立更加寬松的政策環(huán)境,不斷提升信息化水平來支撐智能自動化發(fā)展,并積極引進培養(yǎng)更多有國際影響力的領(lǐng)軍人才。