CN1419170A - 通用智能自动化系统 - Google Patents
通用智能自动化系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN1419170A CN1419170A CN 02156643 CN02156643A CN1419170A CN 1419170 A CN1419170 A CN 1419170A CN 02156643 CN02156643 CN 02156643 CN 02156643 A CN02156643 A CN 02156643A CN 1419170 A CN1419170 A CN 1419170A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control
- fuzzy
- intelligent
- expert
- intelligent control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
- Programmable Controllers (AREA)
Abstract
本发明公开了属于自动控制技术范围的一种通用智能自动化系统。它由人工智能控制层、基础控制层和现场总线层以以太网、互联网连接而成，它将模糊控制、神经元网络控制组合成智能控制模块生成器，使专家控制程序很方便地嵌入运用控制程序中，使普通的逻辑控制、PLD、DCS能够提高到控制非线性，实时性的复杂的工业控制还能实现异地监控，使具有一般专业领域知识的技术人员都会操作复杂的工业控制设备，具有操作方便、可靠性高、价格低，应用于工业设备、医疗卫生、食品、化工等各行各业。
Description
技术领域
本发明属于自动控制技术范围，特别涉及能替代工业企业中常规的控制系统，可以独立完成工业复杂过程控制，操作简便的一种通用智能自动化系统。
背景技术
自动化控制由常规的工控机、PLC、DCS，都是用常规的方法(逻辑控制、回路控制、画面监控)去控制相应的设备，还未达到智能的程度。发展到今天，已出现了专家系统控制、模糊控制、神经元网络控制等智能控制设备，但未达到通用的程度。现在处于自动控制技术世界前列的GE、西门子、霍尼维尔等电气产品，在基础自动化控制中也未能很好地结合进神经网络控制、专家系统控制；另外现应用专家系统控制、模糊控制、神经元网络控制等的设备属于高技术自动控制系统，虽然能控制非线性工业设备，但其设备专用，掌握操作比较麻烦，一般的专业技术人员操作起来有困难。
发明内容
本发明的目的是提供一种通用智能自动化系统，采用常规通用设备，在基础自动化控制中实现智能控制，包括人工智能控制、基础控制和现场总线，其特征在于：
所述人工智能控制包括：
一个人工智能工作站GCS，用于编制模糊控制、神经元网络控制、专家系统智能控制应用程序，并生成用户功能模块嵌入到常规控制应用程序中，从而实现方便地对非线性和时变的复杂工业过程控制；还包括为基础控制站BCS提供安装智能控制程序的工业PC和作为画面监控站PMS的工业PC；PMS还通过调制解调器，电话网和异地监控站的PC相连，实现互联网网络化控制，异地监控；
所述基础控制包括：
一个基础控制站，用于实现数据采集、常规控制和智能控制功能直接和工业现场的传感器、执行机构连接的基础控制站BCS，整个系统BCS和PC由以太网相连；
所述现场总线还包括用于对工业现场数据采集的输入通道及用于基础控制BCS与工业现场连接的现场总线上的I/O接口模块；
所述人工智能工作站GCS包括的智能控制软件为模糊控制、神经元网络控制、专家系统三部分，编程组态软件及画面监控软件，它们可以用常规控制器PLC实现模糊控制、神经网络控制、专家系统控制，即通过包含模糊控制生成器和神经网络生成器的智能控制模块生成器，它将智能控制算法生成应用程序中的自定义模块，从而将智能控制算法嵌入应用程序中，智能控制程序便可以方便的嵌入到应用程序中，其智能控制软件包括：
①FS-Fuzzy模糊控制开发平台，包括一个模糊控制器，采用模糊逻辑把人的控制经验归纳为用定性描述的一组条件语句，然后利用模糊集理论，将其定量化，使控制器得以接受人的经验、模仿人的操作策略，是Windows环境下的图形化模糊控制系统开发工具，用于替代人的手动操作，使系统具有更高的可靠性；解决传统基于线性控制理论难以解决的非线性的复杂的工业现场控制问题，它支持整个模糊控制开发周期，从而使得复杂的模糊控制系统设计开发、调试变得简单方便，用模糊控制器扩展或替代PID控制器；
②FS-Neuro神经网络控制开发平台，神经元网络源于脑神经的模拟，能以任意精度逼近任意非线性连续函数，具有很强的适应于复杂环境和多目标控制要求的自学习能力，用于对几乎都是非线性、时变的实际工业过程和具有不确定参数的对象进行辩识和自适应控制：
用于生产产品的质量预测，一件产品质量好坏是和生产产品的实时的工况有直接关系，采用神经网络，利用大量的实际生产数据，建立产品生产工况和其最终质量的关系，就可在产品还没有完全生产出来就能估计出其质量，便于及时调整生产工艺参数；
用于故障诊断，将神经网络应用于故障诊断，在于可建立对象的非线性数学模型，并可以在线学习以修正数学模型，同时，神经元网络其有很强的分类能力，可以通过联想记忆方式，从数据中发现故障，隔离故障；
用于智能控制，智能控制在实际工程应用最多的是模糊控制，它运用简单的“如果—则”关系描述期望的系统行为，运用已获得的工程知识，优化系统性能；
③MAES专家系统开发平台，是将专家的经验、用户的反映编写成专家知识库，利用神经网络技术进行编制软件，并安装在基础控制站BCS中，使熟悉生产操作或其他专业知识的领域专家像使用电视机那样无需了解其原理，无须编制程序，领域专家所要做的事，就是按他本人思考问题的方法，例如对某个问题的推断，一般是：什么情况，有哪些结果，每种结果可能性如何。这样，只要把有多少种情况及其名称，以及有多少种结论，按规定填入MAES相应的表格中，并把推断思考方法，写成规则，就形成该问题的专家系统，人们就可利用该专家系统来推断问题；
本发明的有益效果是在自动化工程实践经验的基础上，吸收国内外先进技术成果，有创造性地将人工智能与常规自动化、现场总线紧密地结合在一起，在基础自动化控制中很好地结合进模糊控制、神经网络控制、专家系统控制和现场总线技术；另外专家系统控制、模糊控制、神经网络控制使智能自动化技术得以工程化、实用化，既包括硬件又包括软件的一整套完整的、通用的智能自动化系统。克服了现有技术中的模糊控制、神经元网络控制及专家系统控制系统封闭性强、硬件不通用(专有设备)的弱点，是通用硬件、通用技术，广泛应用于各行各业的工业控制中。使用它可以独立地完成工业复杂过程控制问题。
附图说明
图1为通用智能自动化系统结构示意图；
图2为MAES通用专家系统应用示意图；
图3为通用智能自动化系统的程序控制流程图。
具体实施方式
本发明为一种通用智能自动化系统，包括人工智能控制、基础控制和现场总线。所述人工智能控制包括一个人工智能工作站GCS，用于编制智能控制应用程序，并生成用户功能模块嵌入到常规控制应用程序中，从而实现方便地对非线性和时变的复杂工业过程控制；还包括为基础控制站BCS提供安装智能控制程序的工业PC和作为画面监控站PMS的工业PC；PMS还通过调控解调器，电话网和异地监控站的PC相连，实现互联网网络化控制，异地监控(如图1所示)；
所述基础控制包括一个基础控制站，用于实现数据采集、常规控制和智能控制功能直接和工业现场的传感器、执行机构连接的基础控制站BCS，整个系统BCS和PC由以太网相连(如图1所示)；
所述现场总线还包括用于对工业现场数据采集的输入通道及用于基础控制BCS与工业现场连接的现场总线上的I/O接口模块(如图1所示)；
所述人工智能工作站GCS包括的智能控制软件为模糊控制、神经元网络控制、专家系统三部分，编程组态软件及画面监控软件，可以用常规控制器PLC实现模糊控制、神经网络控制、专家系统控制，即建立了包含模糊控制生成器和神经网络生成器的智能控制模块生成器，它将智能控制算法生成应用程序中的自定义模块，从而将智能控制算法嵌入应用程序中，专家的智能控制程序便可以方便的嵌入到应用程序中。该系统符合国际IEC1131-3标准，编制好的应用程序下装到BCS上去实现控制(如图3所示)。智能控制软件用于编制智能控制应用程序并生成用户功能模块嵌入到常规控制应用程序中，从而实现智能控制，同时又可作为上位参数设定和优化。使用开放的软件接口：支持许多工业标准接口(DLL，OLE，ANSI-C)，可与即插即用型的当今流行产品(Simulink，Intouch，Excel，VisualBasic)进行紧密的集成。模糊逻辑系统仿真工具：模糊逻辑调试器，使用8种不同的调试模式，对系统进行测试和修正；fT-Link接口，在调试模式下，连接用户代码；仿真接口，与大多数工程仿真软件相连，如：Matlab/SimlinkTM、VisSinTM和WinFACTTM；编程接口，可将的编辑器和分析器集成在你的软件工程中；可生成C源码和DLL模块，与其他应用软件方便集成。
所述智能控制软件包括：
①FS-Fuzzy模糊控制开发平台，包括一个模糊控制器，采用模糊逻辑把人的控制经验归纳为用定性描述的一组条件语句，然后利用模糊集理论，将其定量化，使控制器得以接受人的经验、模仿人的操作策略，是Windows环境下的图形化模糊控制系统开发工具，用于替代人的手动操作，使系统具有更高的可靠性；解决传统基于线性控制理论难以解决的非线性的复杂的工业现场控制问题：它支持整个模糊控制开发周期，从而使得复杂的模糊控制系统设计开发、调试变得简单方便，用模糊控制器扩展或替代PID控制器；
②FS-Neuro神经网络控制开发平台，神经元网络源于脑神经的模拟，能以任意精度逼近任意非线性连续函数，具有很强的适应于复杂环境和多目标控制要求的自学习能力；用于对几乎都是非线性、时变的实际工业过程和具有不确定参数的对象进行辩识和自适应控制；用于生产产品的质量预测，一件产品质量好坏是和生产产品的当时的工况有直接关系的，采用神经网络，利用大量的实际生产数据，建立产品生产工况和其最终质量的关系，就可在产品还没有完全生产出来就估计出其质量，便于及时调整生产工艺参数；用于故障诊断，在于可建立对象的非线性数学模型，并可以在线学习以修正数学模型，同时，神经元网络其有很强的分类能力，可以通过联想记忆方式，从数据中发现故障，隔离故障；用于智能控制，智能控制在实际工程应用最多的是模糊控制，它运用简单的“如果—则”关系描述的期望的系统行为，运用已获得的工程知识，优化系统性能；
③MAES专家系统开发平台是将专家的经验、用户的反映编写成专家知识库，利用神经网络技术进行编制软件安装基础控制站BCS中，使熟悉生产操作或其他专业知识的领域专家像使用电视机那样无需了解其原理，它无须编制程序，领域专家所要做的事，就是按他本人思考问题的方法，例如对某个问题的推断，一般是：什么情况，有哪些结果，每种结果可能性如何。这样，只要把有多少种情况及其名称，以及有多少种结论，按规定填入MAES相应的表格中，并把推断思考方法，写成规则，就形成该问题的专家系统，人们就可利用该专家系统来推断问题(如图2所示)。
图3所示为通用智能自动化系统的程序控制流程图，人工智能控制站GCS由包括智能控制开发平台、智能控制算法、智能控制算法模块生成器、应用程序中自定义模块、应用控制程序组成，最后由应用控制程序分别将指令送至控制画面显示数据和基础控制站BCS，画面显示数据将信号送至画面监控站PMS，根据异地设定参数或浏览现场数据的信息实行异地监控，PMS通过以太网、异地设定参数或浏览现场数据通过互联网和基础控制站BCS进行信息交换，另外现场数据通过现场总线I/O模块与BCS基础控制站连接。在GCS中的应用程序中自定义模块主要运用了专家系统，MAES控制技术(如图2所示)；智能控制算法模块生成器是模糊控制生成器和神经元网络生成器的统称，由此专家的智能控制程序就能很方便嵌入到应用控制程序中，通过基础控制站BCS对现场的工业生产过程进行控制。
Claims (2)
1.一种通用智能自动化系统，采用常规通用设备，在基础自动化控制中实现智能控制，包括人工智能控制、基础控制和现场总线，其特征在于：
所述人工智能控制包括：
一个人工智能工作站GCS，用于编制模糊控制、神经元网络控制、专家系统智能控制应用程序，并生成用户功能模块嵌入到常规控制应用程序中，从而实现方便地对非线性和时变的复杂工业过程控制；还包括为基础控制站BCS提供安装智能控制程序的工业PC和作为画面监控站PMS的工业PC；PMS还通过调制解调器，电话网和异地监控站的PC相连，实现互联网网络化控制，异地监控；
所述基础控制包括：
一个基础控制站，用于实现数据采集、常规控制和智能控制功能直接和工业现场的传感器、执行机构连接的基础控制站BCS，整个系统BCS和PC由以太网相连；
所述现场总线还包括用于对工业现场数据采集的输入通道及用于基础控制BCS与工业现场连接的现场总线上的I/O接口模块；
2.根据权利要求1所述通用智能自动化系统，其特征在于：所述人工智能工作站GCS包括的智能控制软件为模糊控制、神经元网络控制、专家系统三部分，编程组态软件及画面监控软件，它们可以用常规控制器PLC实现模糊控制、神经网络控制、专家系统控制，即通过包含模糊控制生成器和神经网络生成器的智能控制模块生成器，它将智能控制算法生成应用程序中的自定义模块，从而将智能控制算法嵌入应用程序中，智能控制程序便可以方便的嵌入到应用程序中；其智能控制软件包括：
①FS-Fuzzy模糊控制开发平台
包括一个模糊控制器，采用模糊逻辑把人的控制经验归纳为用定性描述的一组条件语句，然后利用模糊集理论，将其定量化，使控制器得以接受人的经验、模仿人的操作策略，是Windows环境下的图形化模糊控制系统开发工具，用于替代人的手动操作，使系统具有更高的可靠性；解决传统基于线性控制理论难以解决的非线性的复杂的工业现场控制问题，它支持整个模糊控制开发周期，从而使得复杂的模糊控制系统设计开发、调试变得简单方便，用模糊控制器扩展或替代PID控制器；
②FS-Neuro神经网络控制开发平台
神经元网络源于脑神经的模拟，能以任意精度逼近任意非线性连续函数，具有很强的适应于复杂环境和多目标控制要求的自学习能力，用于对几乎都是非线性、时变的实际工业过程和具有不确定参数的对象进行辩识和自适应控制：
用于生产产品的质量预测，一件产品质量好坏是和生产产品的实时的工况有直接关系，采用神经网络，利用大量的实际生产数据，建立产品生产工况和其最终质量的关系，就可在产品还没有完全生产出来就能估计出其质量，便于及时调整生产工艺参数；
用于故障诊断，将神经网络应用于故障诊断，在于可建立对象的非线性数学模型，并可以在线学习以修正数学模型，同时，神经元网络其有很强的分类能力，可以通过联想记忆方式，从数据中发现故障，隔离故障；
用于智能控制，智能控制在实际工程应用最多的是模糊控制，它运用简单的“如果—则”关系描述期望的系统行为，运用已获得的工程知识，优化系统性能；
③MAES专家系统开发平台
是将专家的经验、用户的反映编写成专家知识库，利用神经网络技术进行编制软件，并安装在基础控制站BCS中，使熟悉生产操作或其他专业知识的领域专家像使用电视机那样无需了解其原理，无须编制程序，领域专家所要做的事，就是按他本人思考问题的方法，例如对某个问题的推断，一般是：什么情况，有哪些结果，每种结果可能性如何，这样，只要把有多少种情况及其名称，以及有多少种结论，按规定填入MAES相应的表格中，并把推断思考方法，写成规则，就形成该问题的专家系统，人们就可利用该专家系统来推断问题；
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 02156643 CN1419170A (zh) | 2002-12-17 | 2002-12-17 | 通用智能自动化系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 02156643 CN1419170A (zh) | 2002-12-17 | 2002-12-17 | 通用智能自动化系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN1419170A true CN1419170A (zh) | 2003-05-21 |
Family
ID=4752792
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN 02156643 Pending CN1419170A (zh) | 2002-12-17 | 2002-12-17 | 通用智能自动化系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN1419170A (zh) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100464009C (zh) * | 2006-06-06 | 2009-02-25 | 江门市福斯特金属加工工艺有限公司 | 一种不锈钢不粘锅的制造方法及其设备 |
| CN101419448B (zh) * | 2007-10-24 | 2011-12-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 生产线实时采集及统计数据的系统及方法 |
| CN102508445A (zh) * | 2011-11-16 | 2012-06-20 | 华北电力大学（保定） | 一种智能算法处理系统和方法 |
| CN101268788B (zh) * | 2007-03-23 | 2012-08-29 | 财团法人工业技术研究院 | 食品成型装置及具该装置的食品生产系统 |
| CN106944584A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-14 | 武汉理工大学 | 一种四轨迹摆辗机生产工艺自动生成的专家系统及方法 |
| CN107391133A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-11-24 | 沙洲职业工学院 | 一种应用程序生成器 |
| CN108303955A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-07-20 | 大连佳峰自动化股份有限公司 | 一种产品批量生产方法及系统 |
| CN108494626A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-09-04 | 河海大学 | 物理安装不当的Profibus DP工业现场总线通信故障智能诊断方法 |
| CN108614537A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-10-02 | 北京智邦安科技有限公司 | 一种智能控制与优化系统 |
| CN112424713A (zh) * | 2018-08-23 | 2021-02-26 | 西门子股份公司 | 人工智能计算设备、控制方法及装置、工程师站及工业自动化系统 |
-
2002
- 2002-12-17 CN CN 02156643 patent/CN1419170A/zh active Pending
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100464009C (zh) * | 2006-06-06 | 2009-02-25 | 江门市福斯特金属加工工艺有限公司 | 一种不锈钢不粘锅的制造方法及其设备 |
| CN101268788B (zh) * | 2007-03-23 | 2012-08-29 | 财团法人工业技术研究院 | 食品成型装置及具该装置的食品生产系统 |
| CN101419448B (zh) * | 2007-10-24 | 2011-12-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 生产线实时采集及统计数据的系统及方法 |
| CN102508445A (zh) * | 2011-11-16 | 2012-06-20 | 华北电力大学（保定） | 一种智能算法处理系统和方法 |
| CN102508445B (zh) * | 2011-11-16 | 2013-08-21 | 华北电力大学（保定） | 一种智能算法处理系统和方法 |
| CN106944584A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-14 | 武汉理工大学 | 一种四轨迹摆辗机生产工艺自动生成的专家系统及方法 |
| CN107391133A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-11-24 | 沙洲职业工学院 | 一种应用程序生成器 |
| CN108303955A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-07-20 | 大连佳峰自动化股份有限公司 | 一种产品批量生产方法及系统 |
| CN108494626A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-09-04 | 河海大学 | 物理安装不当的Profibus DP工业现场总线通信故障智能诊断方法 |
| CN108494626B (zh) * | 2018-03-23 | 2021-08-27 | 河海大学 | 物理安装不当的Profibus DP工业现场总线通信故障智能诊断方法 |
| CN108614537A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-10-02 | 北京智邦安科技有限公司 | 一种智能控制与优化系统 |
| CN112424713A (zh) * | 2018-08-23 | 2021-02-26 | 西门子股份公司 | 人工智能计算设备、控制方法及装置、工程师站及工业自动化系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2728427B1 (en) | Configuration and monitoring via design diagram representation | |
| Mahmoud et al. | Using OPC technology to support the study of advanced process control | |
| CN103019104B (zh) | 一种可视化过程控制系统组态仿真方法 | |
| DE112009002304T5 (de) | Effiziente Auslegung und Konfigurierung von Elementen in einem Prozesssteuerungssystem | |
| CN1790197A (zh) | 基于模型参考自适应控制的多变量系统神经网络解耦的简捷方法 | |
| CN1419170A (zh) | 通用智能自动化系统 | |
| CN107272619A (zh) | 一种工业生产设备的智能监控系统及方法 | |
| CN104834285B (zh) | 对角递归神经网络控制器在多平台中的实现方法 | |
| CN1763668A (zh) | 一种具有联网功能和智能控制的高压变频器控制系统 | |
| Johnstone et al. | Enabling industrial scale simulation/emulation models | |
| CN111142407A (zh) | 基于西门子plc先进控制算法的在线实时仿真方法 | |
| Linlin et al. | Compound fuzzy PID level control system based on WinCC and MATLAB | |
| CN206292618U (zh) | 具双控制系统装置的数控工具机 | |
| Chang et al. | Overview of some intelligent control structures and dedicated algorithms | |
| Shen et al. | Integrating common-sense and qualitative simulation by the use of fuzzy sets | |
| Pereira et al. | The use of IEC 61131-3 to enhance PLC control and Matlab/Simulink process simulations | |
| Wu | Research on PLC Control System Based on Virtual Simulation | |
| Edan et al. | Transfer of software engineering tools from information systems to production systems | |
| Lin | A remote monitoring and control‐based precise multilocation riveting system | |
| Duymazlar et al. | Embedded artificial neural network on PLCs to predict nonlinear system responses | |
| CN118096080B (zh) | 用于定制化零件加工的控制方案自配置方式及系统 | |
| Liang et al. | Multi-level modeling for hybrid manufacturing systems using Arena and MATLAB | |
| Tzafestas | Knowledge engineering approach to system modelling, diagnosis, supervision and control | |
| CN114694444B (zh) | 一种三维沉浸式化工虚拟仿真系统 | |
| Monek et al. | The role of simulation in a cyber-physical production environment |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |