自动化科学与技术发展方向

本文结合中国自动化科学与技术的发展状况和中国绝大多数大学设有自动化专业的现状,借鉴自动化科学与技术发展历程中的成功经验,结合国家社会经济发展和国家安全对自动化系统的未来需求,以生产制造系统、重要运载工具和人参与的信息物理系统为主要对象,以自动化系统的发展方向—智能自主控制系统、智能优化决策系统和智能优化决策与控制一体化系统的愿景功能为目标,以研究实现愿景功能的建模、控制与优化新算法和新的自动化系统的设计方法和实现技术以及结合重大应用领域开展的应用研究为主线,提出了自动化科学与技术的发展方向,并结合新兴应用领域对自动化科学与技术的需求与挑战,提出了未来自动化科学与技术的发展方向.

《自动化学报》创刊60周年专刊序

《自动化学报》由中国科学院自动化研究所、中国自动化学会主办,自1963年创刊已六十年.在此期间,《自动化学报》不断提高学术质量和影响力,为中国自动化学科的发展做出了积极的贡献,这离不开广大从事自动化领域科研人员的共同努力.为纪念《自动化学报》创刊六十周年,我们特别组织了本期专刊,经推荐和审稿专家评审最后录用了12篇论文,包括6篇具有国际影响力的理论研究成果与6篇与国家重大需求结合的技术研究成果.

《控制工程》创刊30周年专刊序

《控制工程》是一本由国家教育部主管、东北大学主办的学术性期刊,自1994年创刊至今已发展三十年。在此期间,《控制工程》期刊始终致力于控制领域的研究和发展,其内容涵盖了控制理论、控制系统设计与分析、自动化技术等多个方面,为促进控制领域理论研究和工程应用的发展做出了贡献。

基于物联网的选矿制造执行系统技术

针对选矿工业综合自动化系统智能化、网络化、集成化发展的趋势,基于全互联制造网络实现生产全流程一体化控制的实际需求,构建了底层物联网到互联网的纵向无缝融合与集成的选矿过程全互联制造网络总体架构,设计了选矿工业生产中工业大数据的采集、传输和存储架构。在此基础上,研发了基于物联网的选矿智能制造执行系统,并重点讨论了物联网环境下选矿全流程生产指标一体化优化决策、设备安全视频监控与管理、人员车辆定位与跟踪、能源管理和移动与远程监控等新功能。通过在某选矿厂的工业应用验证,表明了基于物联网的选矿智能制造执行系统的有效性。

PID控制器参数的优化整定方法

针对存在临界点的A类被控对象及不存在临界点的B类被控对象,分别采用其-180?和-120?相位点的频率和增益提出了PID (Proportional-integral-derivative)控制器参数的优化整定方法.基于Tchebyshev多项式和分数阶积分器求取被控对象-180?或-120?相位点的频率和增益,建立其积分滞后模型.采用负载扰动下跟踪误差平方和(Sum of squares of tracking errors, SSE)最小作为优化指标,使闭环系统具有强的鲁棒性的最大灵敏度和最大补灵敏度为约束方程,针对两类被控对象,分别建立了基于-180?和-120?相位点频率和增益的PID控制器比例、积分与微分三个参数的优化整定规则.通过与其他常用PID控制方法的仿真与物理对比实验,表明所提方法的优越性.

端边云协同的PID整定智能系统

本文在分析智能制造对PID整定的新需求及PID整定面临的挑战难题的基础上,将自动化的建模、控制与优化和人工智能的深度学习与强化学习深度融合与协同,提出了自适应与自主的PID整定的智能优化方法,包括端边云协同的PID控制过程数字孪生模型和强化学习与数字孪生模型相结合的PID整定算法.将工业互联网的端边云协同技术与PLC控制系统相结合,研制了PID整定智能系统,并在重大耗能设备—电熔镁炉成功应用.该系统安全、可靠与优化运行,取得显著的节能减排效果.最后,提出了控制系统智能化研究方向需要进一步深入研究的内容.

工业人工智能与工业互联网协同实现生产过程智能化及其未来展望

在分析工业自动化与信息化在工业革命中的作用和存在的问题的基础上,提出了生产过程智能化的内涵、发展方向和面临的挑战难题。将工业互联网端边云协同技术和系统辨识与自适应深度学习相结合,提出了复杂工业系统运行控制过程智能化方法和工业应用案例。最后,给出工业人工智能与工业互联网协同实现生产过程智能化的主要研究方向和研究思路。

端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法

苛性碱溶液浓度是氧化铝生产过程中的重要运行指标,由于苛性碱溶液的温度和浓度频繁波动,导致目前的浓度检测仪表检测精度低,只能采用人工化验获得苛性碱浓度值,化验结果的严重滞后导致无法实现苛性碱浓度的自动控制,影响氧化铝产品质量.在分析苛性碱溶液浓度控制过程动态特性的基础上建立了由线性模型和未知非线性动态系统描述的苛性碱浓度预报模型,将参数辨识与自适应深度学习相结合,提出端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法,并采用氧化铝生产企业的实际生产数据对本文所提方法进行应用验证.应用结果表明,所提的苛性碱浓度智能预报方法可以实时、准确预报苛性碱浓度,为实现苛性碱浓度的闭环运行优化控制创造了条件.

再磨过程的泵池液位和给矿压力双速率区间控制

赤铁矿再磨过程是以矿浆泵频率为输入、以给矿压力为内环输出、以泵池液位为外环输出的强非线性串级工业过程.当赤铁矿粒度分布大范围变化,导致一段磨矿与磁选矿浆流量和再磨排矿流量频繁波动,使泵池液位频繁波动,造成内外环频繁波动.本文将上述动态特性变化用未建模动态来描述,通过设计消除前一时刻未建模动态补偿信号叠加于基于线性模型设计的反馈控制器,采用一步最优前馈控制律和提升技术,提出了泵池液位和给矿压力双速率区间控制算法.给出了所提控制算法的稳定性和收敛性分析,通过半实物仿真实验表明所提出的控制算法可以将处于频繁随机波动的泵池液位和给矿压力变化率控制在目标值范围内.

工业人工智能发展方向

本文结合工业自动化和信息技术在工业革命中的作用以及制造与生产全流程决策、控制以及运行管理的现状和智能化发展方向的分析,提出了发展工业人工智能的必要性.通过对人工智能技术的涵义、发展简史和发展方向的分析以及自动化与人工智能研究与应用的核心目标、实现方式、研究对象与研究方法等方面的对比分析,提出了工业人工智能技术的涵义.通过对工业人工智能和工业自动化的研究对象与研究目标对比分析,提出了工业人工智能的研究方向和研究思路与方法.

基于时序图像深度学习的电熔镁炉异常工况诊断

超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本文采用视频信号,利用电熔镁炉欠烧工况的时空特征,即在炉壳表面出现的局部不规则高亮区域的空间特征,以及该高亮区域随时间呈现出亮度增强、面积变大的时序特征,提出一种基于卷积循环神经网络(Convolutional recurrent neural network, CRNN)的电熔镁炉异常工况诊断新方法.该方法包括图像序列一致性变换和时序残差图像提取预处理、基于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)的空间特征提取、基于循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的时序特征提取、基于加权中值滤波的工况自动标记.最后采用实际的电熔镁炉炉壳的视频信号,进行了所提方法与现有的两种深度学习网络模型的实验比较研究,结果说明了所提方法的优越性.

流程工业智能优化制造

本文在分析流程工业的特点、运行现状和国际智能制造发展状况的基础上,提出了我国流程工业智能制造的新模式——智能优化制造。在分析流程企业采用的由企业资源计划、制造执行系统、过程控制系统组成的三层架构和控制与管理信息化系统的发展状况基础上,提出了未来流程企业应采用的智能优化制造的架构和系统愿景功能,分析了实现愿景功能所需要攻克的关键共性技术和对自动化、计算机和通信、数据科学挑战的科学问题,提出了突出流程工业战略地位、实施战略规划与顶层设计等发展流程工业智能优化制造的建议。

电熔镁砂熔炼过程带输出补偿的PID控制

电熔镁砂熔炼过程是以三相电机转动方向与频率为输入,以三相电极电流为输出的强非线性工业过程,其模型参数埋弧电阻率、熔池电阻率和熔池高度随熔炼过程和原矿颗粒长度及杂质成分的变化而变化.本文采用线性模型和未知高阶非线性项来描述电熔镁砂熔炼过程,其中未知高阶非线性项用已知的前一时刻高阶非线性项和其变化率来描述,采用线性模型设计PID控制器,并设计消除前一时刻高阶非线性项的补偿器和消除其变化率的补偿器,提出了带输出补偿的PID控制器,同时采用一步最优前馈控制律和一步最优调节律设计控制器参数.通过仿真实验和电熔镁炉的工业应用,表明当该过程的动态特性发生未知随机变化时,本文所提方法在所有运行时间内可以将电流跟踪误差控制在目标值范围内.

虚拟未建模动态补偿驱动的双率自适应控制

工业换热过程是蒸汽与循环水在换热器中进行热交换,使供水温度达到工艺规定的目标范围内的复杂工业过程.由于存在蒸汽压力、回水流量波动以及换热器内管壁结垢的扰动,导致被控对象模型参数发生未知随机的大范围变化,使控制器积分作用失效,造成内环蒸汽流量和外环供水温度波动,相互影响,甚至谐振.针对上述问题,利用工业换热过程运行在工作点附近的特点,用确定性低阶线性模型和虚拟未建模动态来描述被控过程.将自适应信号法与双率控制技术相结合,提出了以蒸汽流量为内环输出、以供水温度为外环输出的双率自适应控制器,并给出了该控制器的稳定性和收敛性分析.本文将工业换热过程机理模型作为被控对象,进行了半实物仿真.结果表明,对于工业换热过程,在模型参数大范围变化时,本文提出的控制方法可以将供水温度控制在工艺要求的目标范围内.

补偿信号法驱动的Pendubot自适应平衡控制

Pendubot是以电机转矩为输入,主动臂角度和欠驱动臂角度为输出的强非线性、多变量、欠驱动机械系统,受到具有时变不确定性的摩擦影响,且模型参数随摆臂质量与长度的改变而变化.本文将上述被控对象采用确定线性模型与未知高阶非线性项来描述,设计消除前一时刻高阶非线性项及其变化率对系统输出影响的补偿器,叠加于基于确定线性模型设计的PD控制器,提出了补偿信号法驱动的自适应平衡控制方法,并对所提方法进行了稳定性和收敛性分析.仿真和物理对比实验表明,当Pendubot系统模型参数改变时,所提控制算法可以有效地消除摩擦的影响,将两摆臂输出角度稳定在目标位置.

加快机器人科普教育 迎接机器人走入我们生活

机器人技术被誉为“当代最高意义的自动化”，是一个国家高科技竞争能力的重要标志。人类已进入信息时代，机器人对国民经济和人民生活产生了日益重大的影响，机器人技术人才的需求也不断增加。

新世纪工业自动化展望

在刚刚过去的20世纪，工业自动化取得了惊人的成就。

工业过程控制系统研究现状与发展方向

通过对过程工业和离散制造业不同特点和智能制造的不同目标的分析,提出了实现高效化与绿色化为目标的过程工业智能优化制造的涵义和工业过程控制系统的发展方向——智慧优化控制系统.在分析工业过程控制、优化和故障诊断与自愈控制方法和控制系统实现技术研究现状的基础上,结合智慧优化控制系统的愿景功能,提出了控制、优化和故障诊断与自愈控制方法与控制系统实现技术的发展方向,结合我国过程工业的实际需求,提出了当前应开展的具有自适应、自学习、安全可靠优化运行的智能化控制系统理论与技术的研究方向和主要研究内容.

端边云协同的复杂工业过程运行控制智能系统

针对难以建立数学模型的复杂工业运行控制过程,利用可获得的过程控制系统设定值和运行指标以及相关变量的工业大数据和运行控制过程特性,将系统辨识与深度学习相结合,建立以实际运行指标以及相关变量为输入,以实际过程控制系统设定值为输出的运行控制过程数字孪生模型,提出云-边协同的过程控制系统设定值智能控制方法.所提出方法由云-运行控制过程数字孪生模型、边-过程控制系统设定值智能控制模型和自校正机制组成.将工业互联网与工业过程控制系统相结合,提出端边云协同的工业运行控制智能系统的架构和功能,采用所提出控制系统设定值智能控制方法,研制工业过程运行控制智能系统,并在选矿关键设备—–高压辊磨成功应用.所提出系统安全、可靠和优化运行,取得了显著的节能减排效果.