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,對其實際生智能自動化產非常重要。智能自動化可以提高自動控制的效率,降低生產和制造中人為因素的事故風險。智能自動化技術作為一種數(shù)據(jù)和信息控制、智能自動化在方法、理論、技術等方面的應用新興技術。智能自動化正在改變當今經(jīng)濟中的每一個領域的商業(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、學習和適應新的環(huán)境。機器人處理自動化利用了當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、機器學習、計算機視覺和語音識別等。

一、智能自動化在工程自動化發(fā)展中優(yōu)勢

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)的技術水平和市場競爭力,它與光電子、計算機、信息技術的融合和創(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：大幅提高勞動生產率；產品質量具有高度重復性、一致性,能夠大幅降低不合格率；大幅降低制造成本；產品精度高,機器設備上采用了各種高精度的導向、定位、進給、調整、檢測、視覺系統(tǒng)或部件,可以保證產品裝配生產的高精度,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。

二、智能自動化在工程自動化發(fā)展中的應用

現(xiàn)代生產和科學技術的發(fā)展,對自動化技術提出越來越高的要求,同時也為自動化技術的革新提供了必要條件。70年代以后,自動化開始向復雜的系統(tǒng)控制和高級的智能控制發(fā)展,并廣泛地應用到國防、科學研究和經(jīng)濟等各個領域,實現(xiàn)更大規(guī)模的自動化,自動化的應用正從工程領域向非工程領域擴展。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、海洋開發(fā)和宇宙探測等領域得到應用,專家系統(tǒng)在醫(yī)療診斷、地質勘探等方面取得顯著效果。工廠自動化、辦公自動化、家庭自動化和農業(yè)自動化將成為新技術革命的重要內容,并得到迅速發(fā)展。

首先,智能自動化技術為儀器儀表與測量的相關領域的應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、處理當前的和以前的數(shù)據(jù)信息,恰當?shù)貜牡?、中、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、遺傳算法、進化計算、混沌控制等智能技術,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,設計模糊控制程序,設置各種測量數(shù)據(jù)的臨界值,運用模糊規(guī)則的模糊推理技術,對事物的各種模糊關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)學模型,也不需大量的測試數(shù)據(jù),只需根據(jù)經(jīng)驗,總結合適的控制規(guī)則,應用芯片的離線計算、現(xiàn)場調試,按我們的需要和精確度產生準確的分析和準時的控制動作。特別是在傳感器測量中,智能自動化技術的應用更為廣泛。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,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)學模型,而且高階濾波器的實時性較差。運用神經(jīng)網(wǎng)絡技術,可實現(xiàn)高性能的自相關濾波和自適應濾波。充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術強有力的自學習、自適應、自組織能力,聯(lián)想、記憶功能以及對非線性復雜關系的輸入、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)絡和BP網(wǎng)絡相結合,先進行分類,再識別組分,將傳統(tǒng)方法的全程擬合轉化為分段擬合,以降低算法的復雜度,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)輸入用遺傳算法訓練過的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,則大大提高了對簡單復合味的識別率。再如,在布匹面料質量的評定,柔性操作手對觸覺信號的處理,機器的故障診斷領域,智能自動化技術也都取得了大量的成功實例。

總結

當前,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)展中的應用,與傳統(tǒng)產業(yè)的發(fā)展積累是分不開的,也與智能自動化的基礎研究密不可分。應重視和加強智能自動化前瞻性基礎研究,加大人才培養(yǎng)力度,在深化智能自動化技術推廣應用、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軍人才。