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        制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集

        2016-02-07 13:31:17
        中國(guó)機(jī)械 2016年2期
        關(guān)鍵詞:主體人工智能智能

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        制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集

        隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,先進(jìn)制造技術(shù)已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)。數(shù)據(jù)采集技術(shù)是在不同學(xué)科之間交叉滲透的基礎(chǔ)上出現(xiàn)的,對(duì)于制造企業(yè)而言,傳統(tǒng)的信息采集方式已經(jīng)難以滿足制造業(yè)信息化的實(shí)時(shí)需求,所以迅速及時(shí)地將相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的最新研究成果應(yīng)用到數(shù)據(jù)采集技術(shù)中,研究新型的數(shù)據(jù)采集技術(shù)方法,方便企業(yè)及時(shí)引進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)制造自動(dòng)化,對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的提高以及企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)是不可或缺的。

        制造企業(yè)外部環(huán)境與自身環(huán)境復(fù)雜多變,要實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造的安全高效,在注重環(huán)保效益的前提下生產(chǎn)出高品質(zhì)的產(chǎn)品,需要制造系統(tǒng)安置大量的傳感器與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。對(duì)生產(chǎn)中設(shè)備運(yùn)行狀況、工藝水平、產(chǎn)品品質(zhì)以及內(nèi)外部環(huán)境變化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控反饋,為生產(chǎn)提供技術(shù)保障。制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要有以下三種:

        集中式采集方式適用于小規(guī)模與相對(duì)簡(jiǎn)單的系統(tǒng),這種方式系統(tǒng)全部傳感器與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)直接相連,用一臺(tái)工控機(jī)可以實(shí)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)采集與處理,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于操作、維護(hù)方便、價(jià)格低廉的特點(diǎn)。

        這一方式適合規(guī)模適中且生產(chǎn)線較為簡(jiǎn)單的系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線上分散的單體設(shè)備集中管理,被各大中型制造系統(tǒng)廣泛采用。該方式將系統(tǒng)需要采集的數(shù)據(jù)依據(jù)一定的條件進(jìn)行分組,由各組獨(dú)立采集所轄區(qū)域的數(shù)據(jù)信息,各組協(xié)同完成整個(gè)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)采集任務(wù)。通過各數(shù)據(jù)采集點(diǎn)設(shè)有獨(dú)立的數(shù)據(jù)采集服務(wù)器,對(duì)站點(diǎn)進(jìn)行維護(hù)管理,形成相對(duì)獨(dú)立的局域網(wǎng)絡(luò)。具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、成本相對(duì)較高、使用維護(hù)簡(jiǎn)單以及具備網(wǎng)絡(luò)功能的特點(diǎn)。

        這種數(shù)據(jù)采集方式是前兩種方式的高效組合,適用于大規(guī)模且承擔(dān)復(fù)雜制造的系統(tǒng),兼具前兩種采集方式的優(yōu)勢(shì)。

        智能主體(Agent)涉及人工智能(Artificial Intelligent)技術(shù)的深層次問題,為人工智能技術(shù)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展提供了新的計(jì)算求解范例和方法,也為CIMS(Computer Integrated Manu-facturing Systems,計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng))提供了更加高效便利的解決方案。應(yīng)用智能主體思想與方法構(gòu)建基于智能主體的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),進(jìn)一步推進(jìn)數(shù)據(jù)采集智能化發(fā)展。智能主體屬于分布式人工智能(DAI, Distributed Artificial Intelligent)研究范圍。分布式人工智能是相對(duì)于集中控制技術(shù)而言的,分布式問題求解的思想在工程領(lǐng)域應(yīng)用始于分布式控制系統(tǒng)的研究??刂葡到y(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大以及結(jié)構(gòu)復(fù)雜化、功能增多等一系列影響系統(tǒng)性能的因素增加,需求一種基于整體優(yōu)化的控制策略,亦即整體的總目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化控制方式。該函數(shù)包括質(zhì)量產(chǎn)量技術(shù)指標(biāo),以及能源、成本與環(huán)保等經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo),實(shí)現(xiàn)綜合自動(dòng)化生產(chǎn)。將大系統(tǒng)分解為若干相關(guān)小系統(tǒng),控制小系統(tǒng)的目標(biāo)對(duì)象,同時(shí)要考慮小系統(tǒng)之間的相互影響與作用,以小系統(tǒng)的最優(yōu)化促進(jìn)大系統(tǒng)的最優(yōu)。

        計(jì)算機(jī)技術(shù)與信息技術(shù)的飛速發(fā)展為制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)提供了更多的可能性,基于智能主體的制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集技術(shù),對(duì)于制造企業(yè)運(yùn)用現(xiàn)代化的制造技術(shù),在制造自動(dòng)化、提高生產(chǎn)力與生產(chǎn)制造高品質(zhì)的產(chǎn)品、增強(qiáng)企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)能力,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益有重要意義。

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