Pwogrè nan teknoloji AI nan jaden endistriyèl la
Dinamik lineyè, pati estatik ki pa lineyè modle lè l sèvi avèk rezo neral. Aplikasyon sa yo endistriyèl klèman adrese pwoblèm èkstrapolasyon deyò nan baz fòmasyon yo.
Nan menm tan an, pi fò devlopman Capteur mou pran yon apwòch modèl diferan.
Nan ane 1990 yo, sistèm pwosesis yo te fè kontribisyon akademik enpòtan nan aplikasyon pou rezo neral. Men sa yo enkli modèl ibrid lè l sèvi avèk rezo neral, kote relasyon enkoni ak/oswa paramèt yo ekipe nan modèl la rezo neral. Yon lòt apwòch remakab enkòpore fonksyonalite PLS-kalite nan rezo a, men pèmèt pou tèm ki pa lineyè olye ke tèm lineyè tankou PLS. Lòt kontribisyon enplike itilize nan rezo neral nan metòd klasifikasyon yo detekte operasyon nòmal (ki ka konsidere kòm PCA linear).
Se devlopman ki vin apre nan AI ak aprantisaj machin (ML) lajman fè pa gwo konpayi teknoloji ak Se poutèt sa se pa kondwi pa aplikasyon yo oswa bezwen nan endistri a pwosesis. Se poutèt sa, aplikasyon an nan metòd sa yo pa ka aplike 100% nan jaden nou yo. Natirèlman, li nan gwo kote yo fè li. Pwosesis imaj se yon egzanp. Plus rezo kounye a ofri kapasite modèl dinamik ki se yon amelyorasyon sou rezo yo siklik yo itilize nan tan lontan an. Yon egzanp se ChATGPT, ki te devlope pou modèl lang gwo men li te pwouve egalman siksè nan modèl done seri tan. Nou te wè rezilta prometteur ak teknoloji sa a nan detèktè mou ak modèl ibrid, men byen lwen tèlman nou te wè kèk aplikasyon reyèl endistriyèl.
Nou toujou nan premye etap yo byen bonè nan vwayaj la figi konnen ki sa nouvo devlopman nan AI ak ML vle di pou endistri a pwosesis. Gen yon anpil nan battage, men mwen kwè gen yon anpil nan espwa. Mwen panse ke pi gwo enpak la pral nan swe zouti sa yo AI ak ML oswa konbine yo ak metòd ki egziste deja, olye ke yo asepte yo pral ranplase yo nèt.
Konparezon nan metòd kontwòl pwosesis diferan
PID (pwopòsyonèl-entegral-diferans kontwòl): PID kontwòl aji kòm yon regilatè erè, ki konsantre sou kondwi erè a a zewo. Li se souvan aplike nan sistèm ki gen varyab oswa modèl linear, kidonk li se esansyèl nan ak anpil atansyon chwazi paramèt yo ajisteman pou pèfòmans ki estab. PID opere nan yon opinyon sèl, sèl pwodiksyon (SISO) fason, men konbine contrôleur PID miltip ka prezante konpleksite nan konplo a kontwòl.
MPC (modèl kontwòl prediksyon): Kontrèman a PID, MPC itilize yon modèl pwosesis yo optimize varyab miltip ansanm reyalize objektif predefini. Yon defi kle ak MPC se bezwen an pou yon modèl pwosesis li te ye. Kontrèman ak PID, varyasyon nan modèl la ka mennen nan pèfòmans pòv, ak yon matris modèl souvan obligatwa pou kontwòl efikas nan pwosesis konplèks.
FLC (mou kontwolè lojik): Altènativman, FLC entèvni lè fè fas ak modèl diferan oswa enkoni pa similye yon operatè kalifye. Olye pou yo modèl pwosesis dirèkteman (tankou MPC) oswa konsantre sou diminye erè (tankou PID), FLC simulation konpòtman operatè ideyal nan senaryo diferan.
AI kontwòl: Sèvi ak done istorik ak an tan reyèl, AI contrôleur fè efò reyalize objektif san yo pa konesans anvan nan pwosesis la. Kontrèman ak FLC, AI sistèm opere tankou yon bwat nwa, bay done ki baze sou adaptasyon san yo pa konesans klè nan pwosesis oswa operasyon yo.
Chak metòd kontwòl gen karakteristik pwòp li yo: ak PID, akor enplike nan lè l sèvi avèk konesans pwosesis byen vit mete paramèt yo kontwolè ki apwopriye ki baze sou relasyon ki vle ant paramèt sa yo ak repons lan pwosesis. Pou egzanp, yon bouk koule tipikman mande pou yon benefis ki ba pwopòsyonèl (<0.1), while a level loop requires a higher value, depending on the application. In MPC, complex modeling replaces educated guesswork and emphasizes the importance of well-defined process models. FLC relies on understanding operational success rather than a detailed process model, making it a valuable option for processes that are not clearly characterized. For AI control, large amounts of data and clear goals are essential to guide the system to effectively achieve its goals.
Alafen, kontwòl pwosesis efikas ale pi lwen pase konpleksite nan kontwolè nan tèt li. Menm jan nan kous, chofè kalifye (contrôleur) bezwen machin pèfòmans-wo (byen ki fèt pwosesis ak ekipman) yo dwe reyisi, reyisi pèfòmans optimal mande pou yon apwòch holistic, pa sèlman adopsyon an nan "contrôleur entelijan."
Defi yo nan AI ak ML nan domèn nan pwosesis
AI, ML, oswa aprantisaj gwo twou san fon (DL) yo tout ekivalan a gwo regresyon estatistik. Pou jwenn modèl itil nan aplikasyon sa yo mande pou yon anpil nan "segondè frekans" done, ki gen yon anpil nan mouvman, ak yon anpil nan offsets pi lwen pase limit yo pèfòmans vle. Tout bagay sa yo obligatwa pou modèl la "konnen" kote nominal la nan "kwen nan falèz." Anpil alontèm done istorik se sou-konprime nan non ekonomize espas ki gen kapasite. Se poutèt sa, di nan "fatra nan, fatra soti" se trè aplikab.
Menm jan ak nenpòt ki lòt modèl estatistik, ML fè yon travay jistis bon nan entèpolasyon, men overfitting nan pi bon gen efè a byen li te ye nan fè èkstrapolasyon sournwa. Kòm te deja vize deyò, fèmen-bouk done souvan skews rezilta modèl nan fason etranj. Ak, menm jan ak tout aplikasyon pou ML, "ekspètiz domèn" se toujou oblije asire ke modèl la nominal reflete reyalite.
Yon zòn nou pa te wè efektivman adrese pou aplikasyon pou kontwòl pwosesis se konprann limit yo fizik nan tiyo kontwòl, chenn enstriman, ak sou sa. Sa a se yon pwoblèm ki byen bonè modèl prediksyon kontwòl (MPC) devlopè rekonèt: aplikasyon yo bati yo rekonèt ke yo pa gen okenn kontwòl dirèk sou pwosesis. Se poutèt sa, konpreyansyon lè se mouvman kontwolè a PID a restriksyon oswa limite nan youn oswa toude direksyon se fondamantal. Aplikasyon ML pa sanble yo atrab konsèp sa a nan moman sa a.
Finalman, "aprantisaj" ak done istorik depann sou asire ke pwosesis yo kache ak estrikti kontwòl pou aprann done ak operasyon aktyèl yo se menm bagay la (eksepte pou pwoblèm yo konpresyon mansyone pi wo a). Se poutèt sa, chanje kapasite valv kontwòl, echanjeur chalè, ak/oswa ponp, elatriye, ka krochi modèl la epi bay enfidèl/rezilta enprevwayab.
Pwogrè rechèch sou aplikasyon an nan AI nan kontwòl pwosesis
Nan dènye ane yo, yon kantite etid resan nan ekspè nan endistri yo ak chèchè yo te montre ke ogmante itilize nan AI teknoloji ta ka pote pwogrè efikasite amelyore ak sipò kontwòl pwosesis, kòm byen ke moun k ap travay nan jaden an nan automatisation pwosesis.
AI ka tou de gen yon menas ak amelyore travay nou yo nan rechèch menas ak entèlijans. Kòlèg ki pi jèn nou yo k ap travay kounye a nan jaden an agrandi nan automatisation pwosesis endistriyèl ak kontwòl pral benefisye de pran konesans AI; Prensip debaz, teyori, metòd, diferans ki genyen ant yo ak aplikasyon yo.
Kòm anpil nan endistri a dakò, travay nan lavni nou yo pa pral pran lwen pa AI, men pa lòt enjenyè ki konnen ki jan yo sèvi ak AI ak jwenn yon avantaj konpetitif nan jaden an.
AI yo te itilize dirèkteman kontwole faktori yo
Yon etablisman poukont li (NUF) se yon etablisman ki opere konplètman otomatik oswa adistans, anjeneral ki pa gen okenn pèsonèl sou sit. Pi laj adopsyon nan apwòch la NUF nan endistri a fè fas a plizyè defi (teknik, lojistik, finansye, ak regilasyon). Genyen yon kantite nan inisyativ endistri-dirije ki vize a k ap deplase nan direksyon sa a, pandan y ap ankouraje inisyativ devlopman teknoloji ki pèmèt sa a nouvo filozofi operasyonèl ak finalman pozisyon NUF kòm yon apwòch ki an sekirite, pri-efikas ak lajman aksepte nan konsepsyon an ak operasyon nan lwil oliv ak enstalasyon gaz.
AI konbine avèk avanse modèl prediksyon kontwòl ak avanse estrateji kontwòl regilasyon ka ede reyalize objektif sa a.
Konpare ak operasyon manyèl anvan yo, AI sistèm montre pi gwo estabilite ak efikasite, avèk siksè kontwole estabilite menm nan fè fas a entèferans ekstèn pa kenbe kritik valè operasyonèl fèmen nan valè sib. Sa a se premye egzanp nan ranfòsman aprantisaj AI ke yo te fòmèlman itilize dirèkteman kontwole yon faktori.