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工业自动化控制系统中人工智能的实践思考

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  摘要:人工智能应用于工业自动化控制系统时,具有多方面的实践应用优势,在工业生产的质量和效率等方面具有重要的推动作用,但是就目前的应用现状来说,人工智能在工业自动化控制系统的实践应用中还存在多方面的问题,加大对这些问题的研究力度,提出对应的解决策略,对于提升工业自动化控制系统中人工智能的应用水平具有重要的作用。
  关键词:人工智能;工业自动化;控制系统
  中图分类号:TP311 文献标识码:A
  文章编号:1009-3044(2019)35-0176-02
  在工业自动化控制系统中引入人工智能的应用,能够改变传统工业生产的固有环节,能够提升工业生产的效率,在产品制造过程中将原材料信息与产品之间建立全方位的联系,形成具有高度互联的工业实体。在降低生产成本的同时,通过人工智能的应用实现对产品质量缺陷和故障的检测,确保产品之间能够保证质量的一致性和追溯性,提升工业生产的整体水平。
  1 人工智能的概念
  人工智能是利用计算机技术来模拟并延伸人类的感觉统合功能,并借助于人类的思考方式來处理问题的新型智能应用领域,在理论范围上来说,是属于计算机科学的分支,但是在实际研究过程中,又深度依赖于心理学和哲学等多学科的知识。开展人工智能研究的目的是能够利用机器来代替人类社会生产生活中所存在的复杂性工作,将人工智能应用于工业自动化控制系统中,是其应用的重要方面之一,是未来人工智能研究和发展的重要方向之一。
  2 人工智能在工业自动化控制系统中的应用方式
  在目前人工智能的相关研究中,实际应用于工业自动化控制系统的人工智能应用主要有三种形式:一是模糊控制应用,其应用形式是基于检测装置、控制对象、执行结构、衔接端口和模糊控制器等部分,模糊控制器是整个系统的运行核心,不仅能够起到处理数据的作用,还能够依托其中的执行结构来执行各种命令信号。二是专家控制应用,专家控制系统的核心是围绕知识设立的运行系统,包括获取知识的途径、知识的表示方式,知识库的不断完善,推理机制的运行等方面,整体运行的基础是求解机制。专家控制应用的准确、合理化的运行,能够充分发挥出人工智能技术的优势。三是神经网络控制应用,其建立和运行的基础是多层次的组织和元件所构成的,与生物神经网络相似的庞大数据网络,通过不同神经元之间的系数演化,能够对工业自动化生产中的信息数据进行识别,进而实现自动处理和控制。
  3 人工智能在工业自动化控制系统应用中的问题
  3.1人工智能发展水平较低
  人工智能在应用于工业自动化控制系统中时,所具有的各方面优势已经被各个行业的人士所认同,并且在相关社会群体中开始投入了大量的技术资源进行相关的开发和研究,就目前的发展现状来说,人工智能整体发展水平还比较低,无法适应工业生产的实际需求。这方面的问题主要集中在三个方面:一是在人工智能应用于工业自动化控制系统中时,需要对不完全、缺乏标注样本的动态特性进行学习,而不是完全基于大样本进行静态特性学习,目前在这方面的研究还存在严重缺陷[1]。二是原料转化为产品的过程是包含物质、能源、信息在内的复杂性交互过程,目前的人工智能水平在能耗及运行状态的预测与追溯机制上还无法实现在线监测。三是难以建立与生产流程相适应的决策仿真模型,尤其是在决策程序面临环境开放、信息缺失和规则不确定等方面的问题,难以同时解决质量、效率和消耗之间的冲突。虽然部分企业在生产过程中已经开始引入人工智能的应用,但是距离实际应用之间还有较大的差距。
  3.2人工智能技术标准缺失
  统一的技术标准能够促进人工智能研究发展速度不断提升,减少系统研究的技术风险。但是在实际发展过程中,人工智能的应用比较广泛,各方面研究的进行都是相互独立的,只是在部分研究中建立起独立的技术标准,这就使得研究和应用过程中存在多方面的负面影响。其一是在信息收集和处理方面技术标准的不统一,造成人工智能在应用于工业自动化控制时,难以建立起与其运行标准相适应的信息网络,并且造成信息准确度严重降低,无法确保实际应用中的安全性和可控性。其二是在信息通信标准上也缺乏相应的标准,在依托互联网现有信息通信标准的情形下,虽然能够降低系统运行的设计成本,但同时也会存在信息泄露,系统内部信息交换的准确度不足等负面影响,进而影响到人工智能的应用水平。
  3.3理论研究与实际需求脱节
  在中国知网以“人工智能”和“自动化控制”为关键词进行同步搜索,相关的研究论文只有不足800篇,其中还是有些是20世纪90年代在工业自动化应用初期产生的理论文章。整体上而言,目前在人工智能与工业自动化控制系统方面的研究大多是集中在电气自动化控制、汽车零部件生产、钢铁生产等几个方面,在对质量控制较为严格的食品、机械制造、通信等工业产业方面,目前还没有见到相关的理论研究。虽然在实际发展过程中,也有部分企业已经开始了这方面的研究,但是就整体上来说,人工智能在工业自动化控制系统中的应用研究水平还比较低,两者之间还缺乏应有的深度结合,无法促进相关技术的发展。
  3.4经济效益不够明显
  技术革新的最终目的是为了缩减企业生产经营的成本,提升企业的经济效益,但是就目前的发展水平而言,人工智能的投入使用在硬件和软件编写方面还需要投入大量的人力资源成本,尤其是在工业自动化控制类型复杂多样的情形下,对于人工智能的应用类型要求也存在多样化的需求[2]。在人工智能应用还无法基于模块化运行的技术条件下,使得人工智能的开发成本居高不下,不仅无法缩减工业生产的总体成本,反而会给企业经营带来较大的负担,尤其是在市场前景不够明朗的情形下,更是极大降低了相关企业在这方面的投入热情,进而造成投入不足的现状,无法真正提升人工智能在工业生产中的应用水平。
  4 提升人工智能在工业自动化控制系统中应用水平的对策   4.1加大在人工智能方面的人才培养力度
  自从20世纪50年代人工智能方面的研究开始兴起,到目前为止已经经历缓慢发展和快速发展两个重要阶段,对于我国相关理论研究和发展来说,将人工智能技术研究与工业自动化控制系统的发展深度结合在一起,具有重要的指导性作用,是我国相关行业快速发展,缩短与世界发达国家之间的差距,甚至实现弯道超车的重要机会。但是在目前的发展过程中,还没有能够建立起与行业发展需求相适应的教育体系,在人才培养方面还存在较大的不足,以此限制了行业发展的水平。尤其是具有工业自动化控制和人工智能等多方面的综合性人才还存在较大欠缺,以此造成整体发展速度受到较大限制,加强在这方面教育资源的投入力度,不仅需要教育部门加大在教学方面的改革力度,还需要相关的企业在内部培训,孵化平台等方面的建设上加大投入力度,不断提升人工智能方面的研究水平,为提升在工业自动化控制系统中的应用水平奠定良好的基础。
  4.2加大对人工智能行业发展的引导力度
  加大在人工智能行业发展方面的引导力度,需要政府和相关行业协会加大整体性的研究力度,对于行业发展中存在的共性问题进行深入研究,对于人工智能研究需要应用到的规范标准等方面构建起更加完善的体系。同时还要加大与国际行业协会之间的沟通力度,通过技术交换等多种措施加强与国际先进水平之间交流,尤其是在工业自动化控制系统的实际建设中,要能够真正明晰我国行业发展所具有的优势与不足之处,改善企业实际应用中重视程度不足、投入力度较小等负面影响,切实将人工智能理论方面的研究深度應用于工业自动化控制系统中。
  4.3促进人工智能理论研究水平不断提升
  促进人工智能理论研究水平的提升,必须真正以市场发展为导向,尤其是在我国工业自动化控制系统整体水平较低的情形下,需要从提升生产效率、确保生产质量、降低生产成本等多个角度出发,准确合理的利用新型研究技术,促进二者之间的应用结合水平的提升[3]。在开发人工智能系统时,要能够不断降低系统应用的复杂性,建立起科学的专家系统,建设与工业行业发展要求相适应的推理机制,确保人工智能的应用在设定范围内起到应有的推动作用,减少由于深度学习造成的异化现象,从而确保自动化控制系统的科学运行,减少由此带来的负面影响。
  4.4改善人工智能在工业生产的应用方式
  就目前我国人工智能在工业自动化控制系统中的应用现状来说,整体发展水平与现实需求之间存在较大差异的主要原因之一在于应用方式不够科学,无法为企业创造出应有的经济效益,使得多数企业在人工智能的应用上处于观望甚至排斥的状态。改善人工智能在工业生产中的应用方式,应当提升人工智能模块化的研究水平,改变传统人工智能应用中存在的封闭性状态,建立起完善的数据共享标准和策略,为降低自动化控制系统的应用成本奠定基础。
  5 结束语
  在工业自动化控制系统中导入人工智能的应用,能够从根本上改变目前工业生产的组织方式,促进社会生产水平的提高。但是在实际应用过程中,受到各方面因素的影响,人工智能的应用范围还受到极大的限制,应用方式也存在较大的改善空间。只有从各个方面人手,在提升人工智能发展水平的基础上,尽量提升工业生产企业的生产效益,才能够真正将人工智能的应用融人工业自动控制系统中,促进社会的发展进步。
  参考文献:
  [1]赵佰亭,贾晓芬.自动化专业资源共享平台构建与实践[J].科技风,2019(23):98.
  [2]武静.计算机人工智能技术研究进展与应用分析[J].通讯世界,2019,26(7):148-149.
  [3]李龙华.人工智能在自动控制系统中的应用[J].黑龙江科学,2019,10(10):68-69.
  【通联编辑:光文玲】
  收稿日期:2019-08-27
  作者简介:常斌伟(1973-),男,北京人,大学,一级教师,主要研究方向为电气自动化控制、电工电子。
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