人工智能在工业自动化控制系统的应用研究

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　　摘 要：新时代以来，人工智能已经在多种行业中得到了广泛的应用和渗透，工业自动化控制系统也不例外。本文从分析工业自动化系统的发展现状出发，探讨了人工智能应用于工业自动化控制的优势，结合人工智能目前在工业自动化控制系统的应用现状，提出了人工智能控制系统的设计理念和应用方向。
　　关键词：人工智能；工业自动化；控制系统
　　中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）15-0047-02
　　0 引言
　　工业自动化控制系统设计是一项对稳定性、精确性和安全性都要求很高的工作，只有具备高灵敏度和精确细致的控制系统，才能保证工业流程的质量和安全。人工智能集多种学科的精华于一体，是对传统计算机功能的深度延伸，是将机器语言、数理逻辑、语义分析等多种知识融合的创造性技术，能对人类思维和行为进行模拟分析和吸收，并能通过深度运算自动作出具体的对应行动。这项新兴科技所具备的自主学习、强化学习、控制系统扩展等优点，都能在一定程度上精准满足工业自动化控制系统的要求，弥补和完善了以往系统中可能存在的缺漏，能够实现科学、理想化的工业自动化控制。
　　1 工业自动化控制系统的发展现状
　　1.1 工业自动化控制系统的应用意义
　　工业自动化控制系統目前主要在电力系统、采矿通风系统、智能化建筑等中发挥着最大的优势[1]。在电网调度系统中，工业自动化控制技术能实现对电力系统调度中心、发电厂电力调以及变电站设备等的分散监测和自动化控制；在采矿通风系统中，自动化控制系统能够对燃烧、爆炸等安全事件进行有效自动化预警，并能利用技术对难以人工深入的矿场空气质量进行检测；而在智能化建筑的应用过程中，自动化控制技术能够实现建筑中复杂具体的施工布局得以合理规划，并能对建筑中的环境进行全方位感应，自动发出报警信号，保障人们的生命财产安全。
　　1.2 工业自动化控制系统的技术发展
　　目前所使用的控制技术中，主要利用的是PLC、工业 PC和DCS三种[2]。其中，PLC是一种自动化的可编程控制产品，能通过数字运算操作可编程逻辑控制器，能够执行逻辑运算、顺序控制、定时、计算操作等指令，还能对各种类型的机械或者生产过程进行有效控制；而工业PC主要包含了IPC以及Compact PCI工控机两种形式，能够利用多种不同的PC机兼做服务器以及客户机，实现管理和控制功能都具备的综合系统，尤其有助于企业内部的生产流程信息沟通交换；而集散控制系统DCS是一种新型的集中式控制系统，随着中国对该系统的研发，我国已经有不少企业在使用该系统，真正实现了对生产环节的效率改善。
　　1.3 工业自动化控制系统的现存问题
　　目前的自动化控制系统功能相对简单，且主要基于工作人员的工作经验来完成设计，系统所能分析的数据有限，且缺乏数据的反馈机制，整体性能不佳，在系统异常时无法实现自动化的分析判断，也仍然离不开工作人员的人工控制。
　　2 在工业自动化控制中利用人工智能的优势
　　2.1 有效提高控制系统的精准性
　　由于人工智能技术都是在计算机程序的自动命令和操作中进行，所以计算机能够自动在操作过程中留下数据备份，并且在下一次命令时，自动跟踪和监测数据情况，结合以往留下的数据痕迹，计算机程序会自动进行智能判断和控制，从而较大程度上改善工业自动化控制中的严重失误。一般而言，在保证硬件设备的时刻检查和没有出现偏差的情况下，人工智能技术能够保证工业自动化控制系统实际工作状态的精确性和稳定性，保障工业运行过程的质量和效率。
　　2.2 减少控制系统所需的人力资源
　　人工智能技术的应用能够在现有技术条件下，极大程度的减少工业自动化控制所需的人力成本，与传统的自动化系统相比，基本上只需要几位关键的技术人员进行主要的操控和日常的排查即可。此外，在解放人力的同时，还能利用人工智能实现对大量生产数据的自动加工和计算，使人类智慧在决策、统筹等更高层次中发挥价值，而不是在繁琐、大量的数据分析中耗费。
　　2.3 尽力避免控制系统的失控和失误
　　以往的工业自动化控制系统依旧脱离不开人为的把控和操作，难免会因为个人判断偏差及操作过程失误等问题而影响工业运行流程的正常进展，甚至会带来不可避免的损失和意外事件。如果在自动化控制系统中利用人工智能技术，就可以利用计算机强大的数据分析能力和精确计算能力来控制一些可避免的因素，以及减少一些不必要的流程，实现安全高效便捷的工业自动化控制。
　　2.4 提升控制系统的稳定性
　　人工智能的利用，使得工业流程只需严格按照录入的程序就可以自动运行，且加以计算机的高精度计算控制，减少了大量的外界因素干扰，使得整个运行过程平稳流畅，提高了工业自动化流程的控制质量和水平。此外，人工智能工业自动化控制系统可以实现对数据的大量采集、处理，实现对相关数据的储存，保障了系统的整体性能，可以长久的为后续的工作提供参考。
　　3 人工智能自动化控制系统设计原则
　　3.1 自主学习原则
　　人工智能机器人——谷歌的阿尔法围棋（AlphaGo），成功打败人类职业围棋选手和围棋世界冠军就是人工智能强大自我学习能力的最好体现。利用人工智能技术的自主学习能力来实现真正意义上的自动化处理，首先要对设定的具体项目建立内容庞大的专项数据库，然后让计算机自动记录工程运行中所产生的参数和内容，然后再靠强大的人工智能计算能力对庞大数据进行分析加工，建立多个数学模型，自动调整系统运行状态来满足设定好的程序要求。数据库的建立是保障人工智能自动学习的关键前提，所以还可以在系统中接入互联网，借助大数据获取海量数据资源，通过扩大数据源实现更高精确度的分析，服务于自动控制运行状态，并实现自动关键决策等。
　　3.2 模糊控制原则 　　模糊控制已经普遍应用于很多行业，其能够实现与多种信号发生系统衔接，大力降低对系统的控制难度。所以在设计工业自动化控制系统时，就可以将系统的控制构件配置为模糊控制器，在运行中灵敏获取系统中的信号，并经过处理后将信号传递到被控制的设备中去[3]。此外，在实际系统运行中，人工智能自动化控制系统往往都需要同时对多个子系统进行控制，设计和搭建难度较高，而模糊控制理念的应用就能一定程度上降低难度，并能够完善对设备的精准控制，满足自动化系统自动命令操作设备的要求。
　　3.3 神经网络控制原则
　　对于较为复杂和体系庞大的工业运行，就需要采用神经网络控制系统的理念，才能实现对不同层面和级别的控制系统进行数据的快速收集和分析，从而提升对控制设备的管理速度。此外，神经网络的构建能够使控制系统建立不同大量的数据模型，提高系统整体的运行效率。目前而言，这种方式其稳定性和完整性还需要进一步优化，但是随着技术研究的进一步发展，其利用能够对自动化控制系统带来巨大的改善和提升。
　　4 人工智能技术在工业自动化控制系统中的应用
　　4.1 实现数据的高效采集与处理
　　数据的采集和处理是掌握工业自动化控制系统运行状态的必备基础条件，也是发现运行过程出现异常和提出解决措施的重要依据。人工智能技术的应用，能够实现运行数据采集的完整性和高效率，还能确保捕捉到容易遗漏的动态数据信息，且能保证数据安全，不会出现自动丢失的情况，从而进一步保障了工业运行过程的安全性和高质量。
　　4.2 实现系统运行的监视及报警
　　工业自动化控制系统是在计算机程序的控制下，严格执行预设的设计模型和计算逻辑来操作控制的设备，从而实现工业流程的自动化管理。但是如果程序或运算出现了异常和故障，就会造成整个自动化控制系统的混乱和失灵。面对这一难题，利用人工智能技术就可以实时对系统运行数据和状态进行监测，并能够通过自主学习进行分析判断，对特殊的严重情况会予以及时的报警，对生产安全和故障排除发挥了关键的排查作用，更方便管理人员的及时检查和管理。
　　4.3 实现自动操作控制功能
　　工业自动化控制系统的设计初衷就是要满足实际运行过程中的高效、简洁和方便，基本上能通過计算机的一键操作就可以实现对整个工业系统的整体控制和细节掌握，有力保障自动化运行符合现实需要。人工智能技术的应用，能够实现机器学习和智能计算，在综合庞大数据和经验的基础上对系统进行分析，在极大满足自动化设计的需求上，实现自动操作的自动化，提高管理效率，也减少了以往单独指令操作中的系统冲突问题，降低系统发生故障的频率。
　　4.4 实现专家控制系统
　　专家控制系统是一种实时控制系统，主要是利用人工智能技术将专家学者的专业知识、专业经验等内容融入到自动化控制系统中去，从而实现更好的控制效果。具体应用上，需要工作人员在控制系统的运行中输入相关参数，利用计算公式完成对相关工业设备的控制。在这样的控制系统设计中，专业人员的专业知识应用是最为关键的部分，需要控制系统的设计人员详细分析系统的控制效果并编写相应的代码，来把握这控制结果的正确性和科学性，实现在充分发挥专业知识的基础上，构成以计算机控制为中心，以数据库内容、控制模型等为工具的自动化控制系统。
　　4.5 实现模糊控制系统
　　在实际应用中，需要将自动化控制系统的信号输入端和输出端中间设置模糊控制器，让模糊控制器自动采集系统运行中产生的参数，并将收集到的数据以模糊信号的方式传递到被控制设备中，实现对设备运行状态的控制。模糊控制器使该项设置中最为重要的部件，此外在该系统中还需要设置检测装置，通过将模拟数据进行转化从而发挥传感器的作用，能够实时监控模糊控制系统对被控对象的控制效果，让工作人员保持对设备运行状态的知情和掌控。
　　4.6 实现神经网络控制系统
　　神经网络控制系统具备数据分析速度快、控制精度更高、控制信号可以多点输入和多点输出等特点。因为工业自动化控制系统需要管理大量成体系的控制对象，这就显得使用神经网络控制系统尤其重要。在设计神经网络控制系统时，需要应用大量的控制器件，并将控制组织设计为多层次的体系架构，在并行连接的基础上构建专用的控制网络，最大限度的发挥人工智能技术的运算处理优势。为确保神经网络控制系统的结果把控性，需要设置大量灵敏的传感器，通过传感器反馈的数据实现更好的数据分析。
　　5 结语
　　我国工业自动化控制技术的使用，给我国工业现代化建设提供了非常重要的技术保证，有助于我国经济发展水平的提高。应用自动化技术可以有效提高企业工作效率，降低企业成本，推动企业进行项目开发、技术研发，实现工业生产的可持续发展。将人工智能技术融入到工业自动化控制系统中，能极大改善现有自动化控制的缺陷，弥补人工操作的不足，是我国工业现代化发展的必经之路。
　　参考文献
　　[1] 王鹏飞，高博，孙绍曾.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J].中外企业家，2019（09）：113.
　　[2] 谢欣岳.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J].电子技术与软件工程，2019（02）：253.
　　[3] 黄敏楷.工业自动化控制的现状和发展趋势分析[J].山东工业技术，2018（16）：51.
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