當前,以智能制造、工業互聯網為代表的新一輪產業變革正迅猛發展,數字化、網絡化、智能化正日益成為制造業的主要發展方向,這一趨勢無疑將對智能儀表的發展產生深遠的影響,促進智能儀表行業的快速發展。智能感知是實現工業互聯的關鍵基礎。傳感技術、采集技術與通訊技術不斷高度集成并應用在各個行業,智能儀表是其中不可或缺的一部分,它通過采集數據,處理數據,并對數據進行初步分析加工成為工業互聯網感知的源頭。工業互聯網作為實現智能制造的重要抓手,其大規模發展必然帶動智能儀表在工業制造各個領域的廣泛應用。
為滿足制造業用戶的智能制造需求,儀器儀表行業正在從自動化向智能化方向發展,更確切地說,是朝著微型化、多功能化、人工智能化、虛擬化等方向發展,本期聚焦欄目特別邀請來自研究院所與企業的專家共同探討儀器儀表的智能化發展趨勢。
王春喜:智能儀表技術和標準化發展趨勢
全國工業過程測量控制和自動化標委會(SAC/TC124)秘書長王春喜
儀器儀表(Instrument或Instrumentation)是指用以檢出、測量、觀察、計算各種物理量、物質成分、物性參數等的器具或設備。溫度變送器、壓力變送器、流量變送器、分析儀表、實驗室儀表、工控機、控制系統、可編程序控制器(PLC)、分散控制系統(DCS)、現場總線控制系統(FCS)、執行系統、工業通信系統等均屬于儀器儀表。按國民經濟行業分類,儀器儀表大類包括9個中類、 20個小類。
根據IEC國際標準定義,智能傳感器及儀器儀表應具有數字通信和除基本要求外其他輔助功能(如仿真和優化、自診斷、自維護、無線通信、功能安全和信息安全等)。隨著第四次工業革命的到來,世界開始進入數字化和智能化時代。在智能化的過程中,首先要解決的就是要獲取準確可靠的數據和信息,而智能傳感器及儀器儀表是獲取自然和生產領域中數據和信息的主要途徑與手段,在當今時代推動科學技術和國民經濟的發展中具有非常重要的地位,其研究、制造和應用技術水平是衡量一個國家綜合國力、科技水平、創新能力的重要指標。
2017年,工信部印發了《智能傳感器產業三年行動指南(2017-2019年)》,指出智能傳感器及儀器儀表市場應用正呈現爆發式增長態勢,已成為決定未來信息技術產業發展的核心與基礎之一。發達工業國家都把傳感器及儀器儀表技術列為國家發展戰略,美、日、英、法、德和獨聯體等國都把傳感器技術列為國家重點開發關鍵技術之一。
標準化工作一直在技術與開發、科研與生產、市場與需求、供應與采辦、政府與企業之間,發揮著“橋梁”和“紐帶”的作用,是促進技術進步和產業發展的重要基礎。目前,我國傳感器及儀器儀表行業相關的技術標準共有約540余項。涉及的標委會主要包括:SAC/TC124(工業過程測量控制和自動化)、SAC/TC78(半導體器件)、SAC/TC103(光學和光學儀器)、SAC/TC104(電工儀器儀表)、SAC/TC284(光輻射安全和激光設備)、SAC/TC419(儀表功能材料)、SAC/TC526(實驗室儀器及設備)、機械工業儀器儀表元器件標準化技術委員會等十幾個標委會和行業歸口單位。其中最主要的標委會是SAC/TC124(對口IEC/TC65),近年來TC124組織行業專家構建了涵蓋17小類、119系列的“融合開放、協調配套,科學先進、結構合理”的工業過程測量控制和自動化技術標準體系,并將其納入了《國家智能制造標準體系建設指南》、《工業互聯網綜合標準化體系建設指南》和《國家新一代人工智能標準體系建設指南》中。
近年來,我國傳感器及儀器儀表技術和產業發展充分體現了國家創新驅動戰略,逐步向高靈敏度、高適應性、高可靠性、新材料、MEMS集成、無線通信、嵌入式、微型化、模塊化、智能化方向發展,但在產業化進展緩慢、關鍵核心技術匱乏、高端產品被國外長期壟斷、產品穩定性和可靠性不足等方面與國外的差距仍然較大。
當前,全球信息技術發展正處于跨界融合、加速創新、深度調整的歷史時期,呈現萬物互聯、萬物智能的新特征。智能傳感器及儀器儀表是信息產業的源頭和組成部分,對促進工業轉型升級和高質量發展、推動現代國防建設、保障和提高人民生活水平發揮著重要作用。我國應統籌規劃傳感器及智能化儀器儀表產業發展,整合現有資源,突出重點,標準引領,通過政策和資金的支持,充分發揮企業的主體地位和作用,著力增強自主創新能力,攻克基礎共性和高端核心技術,實現整個產業的高質量發展。
李建:人工智能助力智能儀表發展
北京安控科技股份有限公司產品經理李建
儀器儀表是制造行業邁向智能建設的基礎,是智能制造的“眼”和“手”,儀表的智能化程度從某種程度也決定了智能制造的“智慧化”程度。
AI(人工智能)技術,簡而言之就是將人的思維的過程進行模擬,將人的經驗和學習的過程,通過算法如:神經網絡算法、模糊算法、遺傳算法等,使儀器儀表能通過自我認知、自我學習、自我繼承的方式達到“智能”甚至“智慧”的水平。
利用AI技術,個人認為儀器儀表的智能化發展可以從以下幾個方面體現:
(1)保證儀表使用的可靠性和精度
儀表在生產制造時通過使用先進的自動化生產線可以保證高穩定性,達到要求的精度。但當儀表應用到實際的現場時,往往穩定性和精度都會受損,達不到預期的目標。出現這種情況的原因主要是兩方面:一是實際現場的環境比較復雜比較惡劣(如高溫、高寒、電磁干擾等),二是安裝和使用時不規范導致達不到預期要求。
利用人工智能技術,尤其是弱人工智能技術,可以使現場儀表對其工作的環境進行感知、記憶,利用虛擬設計和算法不斷繼承和訓練,最后可以使儀表在特定的環境中保持高可靠性,也可以使設計廠家快速和低成本地設計出符合特定行業要求的產品。安裝時,儀表可以對現場的安裝習慣進行記憶,優化設計,可以提供良好的人機交互系統矯正安裝操作。達到制造商和客戶的雙贏。
(2)自我校準,自我診斷,消除漂移,減少維護成本
物聯網建設以及智能制造都需要安裝成千上萬,甚至上百萬的儀表到現場,由于地球經緯度變化、使用過程中老化影響,導致儀表的零點漂移、線性發生變化。儀表發生漂移就會導致數據不準確,數據是智能生產、智能分析、智能決策的基礎,所以儀表的校準工作就顯得尤為重要。而大量儀表的校準對于客戶來說是非常困難的,甚至是不可能完成的工作。
通過人工智能技術,儀表可自我感知地理信息的變化,以及自身傳感器件的線性變化,自我調整自己的零點以及線性。客戶無需耗費大量的財力人力去做儀表的校準,減少停機時間,提高生產效率。
各類儀表在物聯網和制造行業中大批量的使用,提供了“全面感知”的數據,但同時也面臨著大量的儀表要進行維護。怎么快速定位儀表的故障點,快速維修,減少停機時間,是客戶非常關注的一點。而智能儀表就要解決這個問題,儀表自我感知,自我診斷,自動檢測出故障部位甚至檢測出故障原因,給出故障處理方法,大大方便了儀表的維護工作。
(3)自我學習,自我繼承,節能優化
智能儀表利用自身的專家庫、算法庫、大數據分析算法燈,結合控制系統的歷史數據、實時運行的數據,優化控制和動作過程及頻次。如:智能農業,對農田的農作物進行灌溉,智能儀表可以結合天氣預報信息、歷史灌溉的頻次和水量,合理的調整目前的灌溉水量和頻次,保證農作物生產的同時節約用水。
(4)良好的人機交互能力
未來的智能儀表應該具備良好的人機交互能力,可以方便和工程師進行交互,如通過語音或者書面描述。智能儀表同時可以根據不同工程師交互的內容,通過記憶和累計比較不同人員關注的參數,進行定制化推送,方便工程師快速得到自己想要的信息。
總之,人工智能技術正在推動儀表的智能化發展,讓儀表具備自我認知、自我學習、自我繼承的能力,逐漸走向智慧化。從而大大縮減設計廠商的研發時間,加快切入市場的能力,客戶利用更加智能的儀表,可以提高自己的生產效率,降低生產成本,實現安全生產。
摘自《自動化博覽》2019年10月刊