工業過程控制自動化與智能控制探討

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摘要：社會從工業1.0時代發展到4.0工業深度自動化階段，對于工業生產過程采用PID、分類、回歸、聚類等算法，實行自動化控制，并衍生了不少智能控制手段。未來工業生產的機電技術的智能化發展還會更加深入，衍生出更加先進、更加智能的應用。文章分析了工業過程控制自動化、智能化等，探索目前工業過程控制自動化中的智能控制應用，展望未來從自動化到智能化的發展趨勢。

關鍵詞：工業過程控制自動化；智能控制；技術

隨著時代的發展，工業生產制造正在朝高度集成化、深度自動化、數字化、智能化方向發展。通過多種精確度極高的電子感應元件設備，加上精妙的控制系統，實現對工廠生產過程數據的實時采集和分析；通過編寫好的生產邏輯對工業生產進行自動化控制。而今工業自動化已經越來越成熟，正朝著智能化大步邁進。“過程控制”是一個專屬名詞，通常和自動化放在一起來說，指的是從項目開始到項目結束，關注溫度、壓力、流量、液位和成分等工藝參數，使其符合生產要求。過程控制旨在提高產量和質量、提高生產安全性、降低污染、達到綠色環保標準、降低操作性、降低勞動量等等。整個控制過程通過精密的檢測設備，再加上自動化控制及管理系統，依據設定好的生產邏輯運行，利用計算機及時采集檢測數據，并產生許多智能化應用，即過程控制與自動化（見圖1）。而智能化則是在自動化基礎上衍生的智能應用，工業生產要先會爬，再會走，然后會跑。所謂會爬，是指最基本的自動化、信息化；會走是指數字化；會跑是指智能化，這是一個循序漸進的過程。PID控制是一套控制算法，即從比例、積分、微分3個方面計算控制，更加精確，更加協調。

1智能控制應用

1.1自動化運行

將基于機電控制裝置和電子計算機編程機電設備的運行邏輯作為指令操作，讓工廠生產設備按照設定好的編程邏輯來執行控制命令，讓整個工作得以在自動化控制下進行。自動化運行控制邏輯大多為PID控制算法，而實現的手段由上位組態、集散控制系統DCS、PLC等自動化系統來管理。最為常見的是PLC系統，也叫作可編程控制器[1]。PLC系統大致分為以下模塊：（1）輸入采樣。接受被控設備的信號，作為自動化控制的基礎數據依據，對象是工業生產的溫度、壓力、流量、液位和成分等工藝參數。所采集的信號按性質的不同可分為模擬量、開關量、脈沖量、數碼量、相關量、計算量等。（2）程序執行。按照生產經營所需，設定自動化控制邏輯，讓工廠生產按照自動運行的邏輯執行。（3）輸出刷新。在一定周期內進行輸入采樣，通過PID、分類、聚類、關聯、神經網絡等算法，分析被控機電設備運行信息是否符合邏輯，無異常數據則通過，發現異常數據則停止。總而言之，通過PLC系統和PID算法，大大提高了機電設備的集中管理和自動控制（見圖1）。

1.2實時監控并智能報警

在輸入采樣、輸出刷新的過程中，工業生產自動化系統通過精良的電子傳感器、感應元件等，對目標物進行安全監控。包括設備開停機過程監視、運行監視、異常工況、故障處理等監視，收集溫度、壓力、流量、液位和成分等工藝參數。通過算法分析，如發現異常數據，第一時間智能報警，將信息反饋給相關工作人員[2]。

1.3智能診斷

工業生產自動化系統還有智能診斷的功能，通過被控生產設備的日常運行日志、維修日志等，給出一定的維修診斷意見，幫助相關工作者第一時間找出問題，立刻解決問題，避免造成過多影響。

1.4智能決策

基于工業生產的眾多行為被數據化改造，數據能夠反映工業生產的大多數情況，因此在數據采集與處理背景下，可以發掘數據背后的價值，從而有利于工作者展開智能決策。結合圖1來看，網絡化數字化通過總集成和終端屏幕將工廠生產運行過程可視化。通過采集而來的運行過程大數據，可以實現車間、人員分配決策、精細化維修決策、能效管理等[3]。

2未來智能化發展趨勢

2.1更加深入的自動化領域

自動化是智能化的基礎，很多智能化應用都是在自動化的基礎上衍生出來。目前很多工業生產的自動化都不能稱為深度自動化，大多處于半自動化階段。未來進入深度自動化領域，每一個設備都將加入計算機監控的電子標簽，保證集每一個數據的跟蹤、查詢、監測、調度于一體。

2.2人工智能

人工智能是工業智能化的重要特點，深度利用人工智能，包含人工智能語音識別、人工智能掃描等關鍵技術組建人工智能機器人，將人工智能機器人投入工業生產過程。例如物流行業中的智能分揀機器人，能夠自主完成移動、暫停、躲避障礙物、投放快遞等操作，基本上可以替代人工，也可將人工智能機器人投入危險工作場景[4]。

2.3微型化

未來電子機械硬件會越做越小，朝著微型化的方向發展。產品具備體積小、耗能低、運動靈活等特點，可以適用于更多場景、更復雜環境中。收集到設備運行數據之后，能夠立刻反應立刻處理。發現異常數據，第一時間智能報警，反饋給相關工作者。但數據的刷新仍會有周期限制，未來工業生產自動化、智能化，刷新率必然會越來越高，精細到每分每秒，實現對被控設備的實時檢測。

2.4數據模擬與前饋控制

對機電設備的信息進行精準收集，分析設備的特性。基于自動化機電設備運行大數據，進一步對數據進行分析歸納，科學構建模型，具備運行邏輯或運行條件，模擬自動化機電設備的運行狀態。盡管這只是模擬數據，但有較高的參考價值。前饋控制指的是收集運行數據，掌握規律，預測趨勢，進而做出最科學正確的判斷。數據模擬能夠為前饋控制提供便利。

2.5遠程操控

在工業生產過程中，可以實時掌握每一個自動化機電設備的運行數據。發現異常問題之后，工作人員可以遠程在線處理。對故障精準定位，較輕的故障由設備自行檢修，較重的故障由工作人員發出指令，讓智能機器人迅速處理故障，更加方便，更加智能。

3結語

綜上所述，基于工業過程控制自動化，衍生出很多智能控制應用，未來工業生產還會朝著深度自動化、智能化的方向發展。機電設備會越來越先進，不斷推動社會發展，具有非常積極的現實意義。

[參考文獻]

[1]朱雪璇.工業過程控制自動化中智能控制的應用研究[J].無線互聯科技，2012（9）：121.

[2]景立云.工業過程控制自動化中智能控制的應用研究[J].民營科技，2015（6）：121.

[3]王丹.關于工業過程控制自動化中智能控制應用的探討[J].工程技術（全文版），2016（7）：249.

[4]黃恩令.工業電氣自動化的重要性和發展趨勢[J].科學與財富，2012（5）：412.

作者：陳永生 單位：中科（廣東）煉化有限公司