工業自動化控制系統中人工智能的實踐思考

摘要：人工智能應用于工業自動化控制系統時，具有多方面的實踐應用優勢，在工業生產的質量和效率等方面具有重要的推動作用，但是就目前的應用現狀來說，人工智能在工業自動化控制系統的實踐應用中還存在多方面的問題，加大對這些問題的研究力度，提出對應的解決策略，對于提升工業自動化控制系統中人工智能的應用水平具有重要的作用。

關鍵詞：人工智能;工業自動化;控制系統

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）35-0176-02

在工業自動化控制系統中引入人工智能的應用，能夠改變傳統工業生產的固有環節，能夠提升工業生產的效率，在產品制造過程中將原材料信息與產品之間建立全方位的聯系，形成具有高度互聯的工業實體。在降低生產成本的同時，通過人工智能的應用實現對產品質量缺陷和故障的檢測，確保產品之間能夠保證質量的一致性和追溯性，提升工業生產的整體水平。

1 人工智能的概念

人工智能是利用計算機技術來模擬并延伸人類的感覺統合功能，并借助于人類的思考方式來處理問題的新型智能應用領域，在理論范圍上來說，是屬于計算機科學的分支，但是在實際研究過程中，又深度依賴于心理學和哲學等多學科的知識。開展人工智能研究的目的是能夠利用機器來代替人類社會生產生活中所存在的復雜性工作，將人工智能應用于工業自動化控制系統中，是其應用的重要方面之一，是未來人工智能研究和發展的重要方向之一。

2 人工智能在工業自動化控制系統中的應用方式

在目前人工智能的相關研究中，實際應用于工業自動化控制系統的人工智能應用主要有三種形式：一是模糊控制應用，其應用形式是基于檢測裝置、控制對象、執行結構、銜接端口和模糊控制器等部分，模糊控制器是整個系統的運行核心，不僅能夠起到處理數據的作用，還能夠依托其中的執行結構來執行各種命令信號。二是專家控制應用，專家控制系統的核心是圍繞知識設立的運行系統，包括獲取知識的途徑、知識的表示方式，知識庫的不斷完善，推理機制的運行等方面，整體運行的基礎是求解機制。專家控制應用的準確、合理化的運行，能夠充分發揮出人工智能技術的優勢。三是神經網絡控制應用，其建立和運行的基礎是多層次的組織和元件所構成的，與生物神經網絡相似的龐大數據網絡，通過不同神經元之間的系數演化，能夠對工業自動化生產中的信息數據進行識別，進而實現自動處理和控制。

3 人工智能在工業自動化控制系統應用中的問題

3.1人工智能發展水平較低

人工智能在應用于工業自動化控制系統中時，所具有的各方面優勢已經被各個行業的人士所認同，并且在相關社會群體中開始投入了大量的技術資源進行相關的開發和研究，就目前的發展現狀來說，人工智能整體發展水平還比較低，無法適應工業生產的實際需求。這方面的問題主要集中在三個方面：一是在人工智能應用于工業自動化控制系統中時，需要對不完全、缺乏標注樣本的動態特性進行學習，而不是完全基于大樣本進行靜態特性學習，目前在這方面的研究還存在嚴重缺陷[1]。二是原料轉化為產品的過程是包含物質、能源、信息在內的復雜性交互過程，目前的人工智能水平在能耗及運行狀態的預測與追溯機制上還無法實現在線監測。三是難以建立與生產流程相適應的決策仿真模型，尤其是在決策程序面臨環境開放、信息缺失和規則不確定等方面的問題，難以同時解決質量、效率和消耗之間的沖突。雖然部分企業在生產過程中已經開始引入人工智能的應用，但是距離實際應用之間還有較大的差距。

3.2人工智能技術標準缺失

統一的技術標準能夠促進人工智能研究發展速度不斷提升，減少系統研究的技術風險。但是在實際發展過程中，人工智能的應用比較廣泛，各方面研究的進行都是相互獨立的，只是在部分研究中建立起獨立的技術標準，這就使得研究和應用過程中存在多方面的負面影響。其一是在信息收集和處理方面技術標準的不統一，造成人工智能在應用于工業自動化控制時，難以建立起與其運行標準相適應的信息網絡，并且造成信息準確度嚴重降低，無法確保實際應用中的安全性和可控性。其二是在信息通信標準上也缺乏相應的標準，在依托互聯網現有信息通信標準的情形下，雖然能夠降低系統運行的設計成本，但同時也會存在信息泄露，系統內部信息交換的準確度不足等負面影響，進而影響到人工智能的應用水平。

3.3理論研究與實際需求脫節

在中國知網以“人工智能”和“自動化控制”為關鍵詞進行同步搜索，相關的研究論文只有不足800篇，其中還是有些是20世紀90年代在工業自動化應用初期產生的理論文章。整體上而言，目前在人工智能與工業自動化控制系統方面的研究大多是集中在電氣自動化控制、汽車零部件生產、鋼鐵生產等幾個方面，在對質量控制較為嚴格的食品、機械制造、通信等工業產業方面，目前還沒有見到相關的理論研究。雖然在實際發展過程中，也有部分企業已經開始了這方面的研究，但是就整體上來說，人工智能在工業自動化控制系統中的應用研究水平還比較低，兩者之間還缺乏應有的深度結合，無法促進相關技術的發展。

3.4經濟效益不夠明顯

技術革新的最終目的是為了縮減企業生產經營的成本，提升企業的經濟效益，但是就目前的發展水平而言，人工智能的投入使用在硬件和軟件編寫方面還需要投入大量的人力資源成本，尤其是在工業自動化控制類型復雜多樣的情形下，對于人工智能的應用類型要求也存在多樣化的需求[2]。在人工智能應用還無法基于模塊化運行的技術條件下，使得人工智能的開發成本居高不下，不僅無法縮減工業生產的總體成本，反而會給企業經營帶來較大的負擔，尤其是在市場前景不夠明朗的情形下，更是極大降低了相關企業在這方面的投入熱情，進而造成投入不足的現狀，無法真正提升人工智能在工業生產中的應用水平。

4 提升人工智能在工業自動化控制系統中應用水平的對策

4.1加大在人工智能方面的人才培養力度

自從20世紀50年代人工智能方面的研究開始興起，到目前為止已經經歷緩慢發展和快速發展兩個重要階段，對于我國相關理論研究和發展來說，將人工智能技術研究與工業自動化控制系統的發展深度結合在一起，具有重要的指導性作用，是我國相關行業快速發展，縮短與世界發達國家之間的差距，甚至實現彎道超車的重要機會。但是在目前的發展過程中，還沒有能夠建立起與行業發展需求相適應的教育體系，在人才培養方面還存在較大的不足，以此限制了行業發展的水平。尤其是具有工業自動化控制和人工智能等多方面的綜合性人才還存在較大欠缺，以此造成整體發展速度受到較大限制，加強在這方面教育資源的投入力度，不僅需要教育部門加大在教學方面的改革力度，還需要相關的企業在內部培訓，孵化平臺等方面的建設上加大投入力度，不斷提升人工智能方面的研究水平，為提升在工業自動化控制系統中的應用水平奠定良好的基礎。

4.2加大對人工智能行業發展的引導力度

加大在人工智能行業發展方面的引導力度，需要政府和相關行業協會加大整體性的研究力度，對于行業發展中存在的共性問題進行深入研究，對于人工智能研究需要應用到的規范標準等方面構建起更加完善的體系。同時還要加大與國際行業協會之間的溝通力度，通過技術交換等多種措施加強與國際先進水平之間交流，尤其是在工業自動化控制系統的實際建設中，要能夠真正明晰我國行業發展所具有的優勢與不足之處，改善企業實際應用中重視程度不足、投入力度較小等負面影響，切實將人工智能理論方面的研究深度應用于工業自動化控制系統中。

4.3促進人工智能理論研究水平不斷提升

促進人工智能理論研究水平的提升，必須真正以市場發展為導向，尤其是在我國工業自動化控制系統整體水平較低的情形下，需要從提升生產效率、確保生產質量、降低生產成本等多個角度出發，準確合理的利用新型研究技術，促進二者之間的應用結合水平的提升[3]。在開發人工智能系統時，要能夠不斷降低系統應用的復雜性，建立起科學的專家系統，建設與工業行業發展要求相適應的推理機制，確保人工智能的應用在設定范圍內起到應有的推動作用，減少由于深度學習造成的異化現象，從而確保自動化控制系統的科學運行，減少由此帶來的負面影響。

4.4改善人工智能在工業生產的應用方式

就目前我國人工智能在工業自動化控制系統中的應用現狀來說，整體發展水平與現實需求之間存在較大差異的主要原因之一在于應用方式不夠科學，無法為企業創造出應有的經濟效益，使得多數企業在人工智能的應用上處于觀望甚至排斥的狀態。改善人工智能在工業生產中的應用方式，應當提升人工智能模塊化的研究水平，改變傳統人工智能應用中存在的封閉性狀態，建立起完善的數據共享標準和策略，為降低自動化控制系統的應用成本奠定基礎。

5 結束語

在工業自動化控制系統中導入人工智能的應用，能夠從根本上改變目前工業生產的組織方式，促進社會生產水平的提高。但是在實際應用過程中，受到各方面因素的影響，人工智能的應用范圍還受到極大的限制，應用方式也存在較大的改善空間。只有從各個方面人手，在提升人工智能發展水平的基礎上，盡量提升工業生產企業的生產效益，才能夠真正將人工智能的應用融人工業自動控制系統中，促進社會的發展進步。

參考文獻：

[1]趙佰亭，賈曉芬.自動化專業資源共享平臺構建與實踐[J].科技風，2019（23）：98.

[2]武靜.計算機人工智能技術研究進展與應用分析[J].通訊世界，2019，26（7）：148-149.

[3]李龍華.人工智能在自動控制系統中的應用[J].黑龍江科學，2019，10（10）：68-69.

【通聯編輯：光文玲】

收稿日期：2019-08-27

作者簡介：常斌偉（1973-），男，北京人，大學，一級教師，主要研究方向為電氣自動化控制、電工電子。