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    聚焦仪器仪表 | 探讨:仪器仪表的智能+未来

     

    目前,以智能制造和工业互联网为代表的新一轮产业变革正在迅速发展,数字、网络和智能正日益成为制造业的主要发展方向。这一趋势无疑将对智能仪器的发展产生深远的影响,促进智能仪器产业的快速发展。智能感知是实现工业互联的关键基础。传感技术、采集技术和通信技术不断高度集成和应用于各个行业,智能仪器是不可或缺的组成部分。通过收集数据、处理数据、初步分析和处理数据,已成为工业互联网感知的来源。工业互联网作为实现智能制造的重要起点,其大规模发展必将推动智能仪器在工业制造各个领域的广泛应用。

    为了满足制造用户的智能制造需求,仪器仪表行业正在从自动化向智能化发展。更准确地说,它正朝着微型化、多功能化、人工智能化和虚拟化的方向发展。本期专栏特邀研究所和企业专家讨论仪器仪表的智能化发展趋势。

    王春喜:智能仪表技术及标准化发展趋势

    国家工业过程测量控制和自动化标准化委员会 (SAC/TC124秘书长王春喜

    仪器仪表(Instrument或Instrumentation)是指用于检测、测量、观察、计算各种物理量、物质成分、物质参数等的器具或设备。温度变送器、压力变送器、流量变送器、分析仪表、实验室仪表、工业控制机、控制系统、可编程控制器(PLC)、分散控制系统(DCS)、现场总线控制系统(FCS)、执行系统、工业通信系统等都属于仪器仪表。根据国民经济产业的分类,仪器仪表类别包括9个中类, 20个小类。

    根据IEC根据国际标准,智能传感器和仪器应具有数字通信和其他辅助功能(如模拟和优化、自诊断、自维护、无线通信、功能安全和信息安全等)。随着第四次工业革命的到来,世界开始进入数字化和智能化的时代。在智能化过程中,首先要解决的是获取准确可靠的数据和信息,而智能传感器和仪器仪表是获取自然和生产领域数据和信息的主要途径和手段,在当今科技和国民经济发展中发挥着非常重要的作用。其研究、制造和应用技术水平是衡量国家综合国力、科技水平和创新能力的重要指标。

    2017年,工业和信息化部发布了《智能传感器产业三年行动指南》 (2017-2019年)指出,智能传感器和仪器的市场应用呈爆炸性增长趋势,已成为决定信息技术产业未来发展的核心和基础之一。发达工业国家将传感器和仪器技术列为国家发展战略,美国、日本、英国、法国、德国和独联体等国家将传感器技术列为国家重点发展关键技术之一。

    标准化一直在技术与发展、科研与生产、市场与需求、供应与采购、政府与企业之间发挥着桥梁与纽带的作用目前,我国传感器仪表行业相关技术标准约540项。涉及的标委会主要包括:SAC/TC124(工业过程测量控制和自动化)SAC/TC78(半导体器件)SAC/TC103(光学和光学仪器)SAC/TC104(电工仪器)SAC/TC284(光辐射安全及激光设备)SAC/TC419(仪表功能材料)、SAC/TC526(实验室仪器设备)、机械工业仪器仪表部件标准化技术委员会等十几个标准委员会和行业集中单位。其中最主要的标委会是SAC/TC124(对口IEC/TC65),近年来TC124组织行业专家建立了工业过程测量控制和自动化技术标准体系,涵盖17个小类别和119个系列,科学先进,结构合理,并将其纳入《国家智能制造标准体系建设指南》

    近年来,我国传感器仪表技术和产业发展充分体现了国家创新驱动战略,逐步向高灵敏度、高适应性、高可靠性、新材料、MEMS集成、无线通信、嵌入式、微型型化、模块化、智能化,但在产业化进展缓慢、关键核心技术匮乏、高端产品长期垄断、产品稳定性和可靠性不足等方面仍存在较大差距。

    目前,全球信息技术的发展正处于跨境融合、加快创新、深度调整的历史时期,呈现出万物互联、万物智能的新特征。智能传感器和仪器是信息产业的来源和组成部分,在促进产业转型升级和高质量发展、促进现代国防建设、保障和提高人民生活水平方面发挥着重要作用。中国应规划传感器和智能仪器行业的发展,整合现有资源,突出重点、标准指导,通过政策和资金支持,充分发挥企业的主要地位和作用,努力提高自主创新能力,克服基础共性和高端核心技术,实现整个行业的高质量发展。

    李健:人工智能有助于智能仪器的发展

    北京安控科技有限公司产品经理李健

    仪器是制造业向智能建设迈进的基础,是智能制造的眼和手。仪器的智能化程度也在一定程度上决定了智能制造的智能化程度。

    AI(人工智能)技术,简而言之就是模拟人的思维过程,通过神经网络算法、模糊算法、遗传算法等算法,使仪器仪表能够通过自我认知、自学、自我继承等方式达到智能甚至智能的水平。

    利用AI就技术而言,我认为仪器的智能发展可以体现在以下几个方面:

    (1)保证仪器使用的可靠性和精度

    在生产和制造过程中,使用先进的自动化生产线可以保证高稳定性,达到所需的精度。然而,当仪器应用于实际现场时,稳定性和精度往往会受损,无法达到预期目标。造成这种情况的主要原因有两个:一是实际现场环境复杂恶劣(如高温、高寒、电磁干扰等),二是安装使用不规范,无法满足预期要求。

    利用人工智能技术,特别是弱人工智能技术,可以使现场仪器感知、记忆工作环境,使用虚拟设计和算法继承和培训,最终可以使仪器在特定环境中保持高可靠性,也可以使设计制造商快速低成本设计产品满足特定行业的要求。在安装过程中,仪器可以记住现场的安装习惯,优化设计,提供良好的人机交互系统矫正安装操作。实现制造商和客户的双赢局面。

    (2)自我校准,自我诊断,消除漂移,降低维护成本

    物联网建设和智能制造需要在现场安装成千上万甚至数百万的仪器。由于地球经纬度的变化和使用过程中老化的影响,仪器的零漂移和线性变化。仪器漂移会导致数据不准确。数据是智能生产、智能分析和智能决策的基础,因此仪器的校准尤为重要。而大量仪表的校准对于客户来说是非常困难的,甚至是不可能完成的工作。

    通过人工智能技术,仪器可以感知地理信息的变化,以及自身传感器件的线性变化,并调整自己的零点和线性。客户不需要花费大量的金融和人力来校准仪器,减少停机时间,提高生产效率。

    在物联网和制造业中大量使用各种仪器,提供了全面感知的数据,但也面临着大量的维护仪器。如何快速定位仪器的故障点,快速维护,减少停机时间,是客户非常关注的问题。智能仪器需要解决这个问题。仪器自我感知、自我诊断、故障部位自动检测甚至故障原因,给出故障处理方法,大大方便了仪器的维护。

    (3)自学、自我继承、节能优化

    智能仪器利用自己的专家数据库、算法数据库和大数据分析算法灯,结合控制系统的历史数据和实时运行数据,优化控制和运行过程和频率。例如,智能农业可以灌溉农田作物。智能仪器可以合理调整当前的灌溉水量和频率,结合天气预报信息、历史灌溉频率和水量,确保作物生产,节约用水。

    (4)良好的人机交互能力

    未来的智能仪器应具有良好的人机交互能力,可以方便地通过语音或书面描述与工程师交互。同时,智能仪器可以根据不同工程师的交互内容定制推送,记住和积累不同人员关注的参数,方便工程师快速获取他们想要的信息。

    简而言之,人工智能技术正在促进仪器的智能发展,使仪器具有自我认知、自我学习和自我继承的能力,并逐步走向智能化。从而大大降低设计制造商的研发时间,加快进入市场的能力,客户使用更智能的仪器,可以提高生产效率,降低生产成本,实现安全生产。

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