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智能设备控制的实现方法
 
发布时间:2017.12.18 新闻来源: 浏览次数:
 

温州南自今天和大家聊一聊关于智能设备控制具体的实现方法。
智能控制就是在无人干预的情况下,设备自适应环境,自主驱动机器实现控制目标。通俗地说,就是给设备装上大脑,让设备能够自我感知、自我思考、自我响应。
1.智能控制亟需突破的瓶颈:
一是,实现对设备存在的非线性区域的精准控制,设备性能大多呈非线性特性,尤其料头、料尾、超调、断料等区域非线性特征尤其明显。传统控制方式在这些区域内难以发挥优势,甚至会导致适得其反后果。
二是,传统控制方式滞后调整。当指标(比如出口水分)偏离目标值之后才进行调节,属于事后调节,即“犯错再改”;检测和控制反应有一定的时间延迟,系统存在较大滞后性,极大降低了控制效果。
消除人工干预造成的不稳定性,原来的控制系统无法实现自适应控制,需要人工根据经验参与控制。因操作人员的操作方法、干预操作时机、个人习惯的不同,造成产品质量不稳定。
2. 提出了基于趋势与偏差相结合的控制方式。
趋势控制是指利用过去一段时间的控制对象变化值去预测未来一段时间的变化趋势,做到提前预测、提前控制。
偏差控制是控制偏离目标值的大小。利用偏差控制对趋势控制进行补偿,做到快速反应,实现精准控制。
以基于趋势与偏差控制为主控制,以其他影响输入因子为辅因素,构建的神经元控制模型去控制加水量,调整反应时间由208秒缩短到15秒,实现了精准控制和快捷反应。
3. 模拟人脑的神经功能实施神经网络控制,对关键因子(也就是神经元)的控制影响进行独立分析,建立神经网络控制模型。
通俗地说,就是系统基于过去、当前状态和趋势基础上,监控汇总各个因素的变化,在综合分析基础上,通过运算(思考)得出应该做出怎么样的反应。
比如通过实验确定加料回潮机神经元包括来料水分、雾化蒸汽压力、出口水分趋势值、出口水分偏差值。各神经元对调整值的影响由两个因素决定,一个是变换量,一个是系数,两个都不是常量。系数会据不同的加工条件,由系统自我训练进行调整。
4. 通过机器自学习技术建立经验数据库。
在控制模型运行初期,让控制模型经过大量的自我训练,选择最佳实践。
投入运行后,控制模型在运行过程中进行自我学习和优化,会根据季节变化、牌号、烟叶等级的变化进行更新,从而构建实时的经验数据库。
5.根据不同设备的独有特性进行适用性研究和改善,先后完成了松散回潮机、加料机、叶丝回潮机(RCC)、HXD工艺气体温度控制、HXD水分控制、梗丝回潮机、AM润梗机等等工序的应用。

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