智能控制技術的案例
酸連軋智能化控制關鍵技術
5智能化控制技術發展趨勢
鋼鐵生產流程是涵蓋多工序、多控制層級的大型復雜工業流程，各制備工序裝備與自動化水平較高。同時，工序界面和工況復雜性限制了產品質量與生產效率的進一步提升，難以再從單獨工序或某個獨立系統取得突破。通過智能化關鍵技術實現多工序、系統級、全局的產品質量和生產過程優化，是鋼鐵行業發展的戰略方向之一，鋼鐵行業多工序協調優化控制系統見圖2。我們需要基于良好的工藝裝備和自動化水平，以信息深度感知、智慧優化決策、精準協調控制和自主學習提升形成全流程控制閉環，構建系統之系統級的鋼鐵工業CPS系統。突破工序界面和系統壁壘，形成工序和系統間的無縫銜接與良好互動，避免信息不對稱造成的復雜性和不確定性問題。以智能化、協同化、柔性化、集約化、精準化控制技術，實現鋼鐵工業橫向、縱向和端到端集成，在現有工藝裝備條件的基礎上提升鋼鐵行業的“軟實力”，以智能化推進綠色化，以綠色化帶動智能化。
聲明：本文由登峰科技發布；咨詢電氣自動化問題，請關注公眾號聯系我們。
登峰科技，專注AGC，ATC、AEC、APC、AFC等核心技術。擁有國際領先的自主知識產權金屬板帶軋制控制技術，技術團隊具備多年從事冶金行業的實踐經驗，致力于提升中國冷軋設備自動化水平。
展開 從模擬到智能控制：利用CFD和ICA技術優化水務污水處理效率
為了確保水資源的安全和可持續利用，對水務設施實施科學精準的計算、預測、優化與控制尤為重要。
在眾多提升水務處理效能的方法中，仿真技術的應用受到重視。其中，計算流體動力學（CFD）和智能控制算法（ICA），為水務處理提供了強大的工具。本文將聚焦于CFD和ICA兩大核心技術，探討積鼎科技在水務污水處理中的應用及其對未來水務處理的影響。
?CFD計算流體力學仿真
CFD技術是一種利用計算機模擬流體流動的數值分析方法。在水務處理領域，CFD技術通過模擬水的流體流態，為優化水處理工藝設計提供了強有力的支持。這種技術不僅可以詳細解析流體的行為，如速度、壓力和溫度分布，還能與多種機理模型 (如，高級氧化技術、群體平衡模型、活性污泥模型) 、人工智能技術和自動控制技術等，可對水務設施全要素進行科學精準的計算、預測、優化和控制。
例如，在污水處理系統中，CFD技術能夠深入模擬反應器內部的復雜流動過程，精確評估液體的流態與混合效果，為反應器的優化設計與精細化操作提供理論指導，從而提升處理效率和資源利用率。同時，CFD還能夠有效識別和解決水流中的死區、旁流等問題，優化流體分布，確保處理過程的高度均勻性與處理效果。
ICA智能控制算法技術
ICA技術是一種從復雜數據中提取有用信息的高級算法，特別擅長處理非線性和不確定性問題。在水務處理中，ICA技術被廣泛應用于水質監測和控制，通過分析大量的實時數據，識別水質變化的趨勢和污染物的來源。
ICA技術的優勢在于其能夠有效地處理多變量和非線性數據，這對于水務處理過程中的優化和控制至關重要。例如，通過ICA技術，可以實時調整處理過程中的關鍵參數，如化學藥劑的投加量和曝氣強度，從而實現精確控制和資源節約。
展開 DARPA開展采用人工智能技術控制戰斗機進行編隊格斗模擬試驗
據英國《飛行國際》網站2021年3月23日刊文，2021年2月，美國國防高級研究計劃局（DARPA）在“空戰進化”（ACE）項目中模擬測試了人工智能控制戰斗機之間的2對1編隊空中格斗。
3月18日，DARPA表示，由約翰霍普金斯應用物理實驗室（Johns Hopkins Applied Physics Laboratory）執行的“混戰1號”（Scrimmage 1）模擬試驗進行了人工智能算法的測試，即兩架“藍色”友軍F-16戰斗機共同與一架“紅色”敵軍飛機作戰。
與2020年8月進行的“阿爾法空中格斗”（AlphaDogfight）模擬試驗不同的是，“阿爾法空中格斗”是近距一對一戰斗機格斗模擬，而此次試驗包括遠程導彈的交戰模擬。
DARPA的最終設想是“忠誠僚機”無人機能夠自主地進行格斗，而人類飛行員則可專注于“更高認知的作戰管理決策”。DARPA希望證明，采用人工智能技術控制的無人機在戰斗中是可信的。為了獲取這種“信任”數據，飛行員在愛荷華大學技術研究所操作性能實驗室的L-29教練機上進行了多次飛行。該教練機駕駛艙配備了傳感器，用來測量飛行員的生理反應，為研究人員提供飛行員是否信任人工智能的線索。
DARPA計劃在2021年下半年將其空中格斗的人工智能算法從模擬過渡到規模較小的實際戰斗機空戰演示當中。
本期責編：王妍
展開 智能駕駛中的底盤控制技術優化設計方案
智能駕駛汽車的發展中往往需要充分考慮到關聯系統的執行能力是否能夠滿足其頂層控制的期望值，這就要求在整車級規控、執行階段中充分掌握主動權。比如在轉向控制中，通過取消方向盤與轉向輪之間的傳統機械連接，可以擺脫傳統轉向系統限制，通過數據總線傳輸信號，轉向電機協調其運動關系，并從轉向控制系統中獲取反饋命令。最終實現智能駕駛系統的主動轉向控制。這也是智能駕駛汽車實現路徑跟蹤與避障避險的關鍵技術。又如引入全新設計的車輛概念的機會，例如直接使用電動機作為車輪驅動的電動汽車和混合動力汽車，肯定比配備內燃機的經典汽車更大。再如，將傳統的整體縱向控制模塊整體上移至頂層自動駕駛控制單元中，通過頂層調諧可以很好的適配車輛縱向運動控制。
下面我們將就如上典型的兩種技術方案進行有效的說明。
智能駕駛中的線控轉向技術
迄今為止為汽車開發的所有標準轉向系統
都
基于方向盤和車輪之間的可靠機械耦合。因此，在車輛的所有操作條件下，駕駛員都具有與轉向輪的直接機械連接，使車輛能夠直接遵循其預期的駕駛路線。
近幾十年來，轉向制造商和車輛工業在轉向領域的持續發展主要與轉向助力或轉向角疊加有關。例如，液壓或機電動力轉向系統可為所有可能的駕駛狀態提供完美調整的轉向動力，但仍基于機械傳動機構。特別是在出現錯誤的情況下，即當動力系統切換到所謂的故障安全或故障降級音模式時，機械部件會執行駕駛員的轉向命令，將其傳輸到車輪的執行任務。即使在具有角度疊加（主動轉向）的轉向系統中，這一方面仍然很重要。但是在引入這項技術之前，需要更改最新的法定法規，并且成本/收益比必須朝著可接受和盈利的范圍發展。
展開 
智能駕駛中的底盤控制技術優化設計方案
作者 | Aimee
出品 | 焉知
智能駕駛汽車的發展中往往需要充分考慮到關聯系統的執行能力是否能夠滿足其頂層控制的期望值，這就要求在整車級規控、執行階段中充分掌握主動權。
比如
在轉向控制中，通過取消方向盤與轉向輪之間的傳統機械連接，可以擺脫傳統轉向系統限制，通過數據總線傳輸信號，轉向電機協調其運動關系，并從轉向控制系統中獲取反饋命令。最終實現智能駕駛系統的主動轉向控制。這也是智能駕駛汽車實現路徑跟蹤與避障避險的關鍵技術。
又如
引入全新設計的車輛概念的機會，例如直接使用電動機作為車輪驅動的電動汽車和混合動力汽車，肯定比配備內燃機的經典汽車更大。
再如
，將傳統的整體縱向控制模塊整體上移至頂層自動駕駛控制單元中，通過頂層調諧可以很好的適配車輛縱向運動控制。
下面我們將就如上典型的兩種技術方案進行有效的說明。
智能駕駛中的線控轉向技術
迄今為止為汽車開發的所有標準轉向系統
都
基于方向盤和車輪之間的可靠機械耦合。因此，在車輛的所有操作條件下，駕駛員都具有與轉向輪的直接機械連接，使車輛能夠直接遵循其預期的駕駛路線。
近幾十年來，轉向制造商和車輛工業在轉向領域的持續發展主要與轉向助力或轉向角疊加有關。例如，液壓或機電動力轉向系統可為所有可能的駕駛狀態提供完美調整的轉向動力，但仍基于機械傳動機構。特別是在出現錯誤的情況下，即當動力系統切換到所謂的故障安全或故障降級音模式時，機械部件會執行駕駛員的轉向命令，將其傳輸到車輪的執行任務。即使在具有角度疊加（主動轉向）的轉向系統中，這一方面仍然很重要。但是在引入這項技術之前，需要更改最新的法定法規，并且成本/收益比必須朝著可接受和盈利的范圍發展。
展開 臺灣地區大葉大學結合智能化溫度感測 首創3D打印變速控制
3D打印科技被稱為制造新革命，但仍然有許多技術上的挑戰需要克服。例如溫度是影響3D打印的關鍵因子，因此臺灣地區大葉大學研究團隊便開發一項智能化控制技術，能夠依據現行外在環境的溫度變化自動調整打印參數，已達到調節打印速度的配比，是市場上首創的3D打印變速控制。
溫度與打印時速度，都是影響3D打印的重要參數。3D打印的原理是透過加熱原料將其高溫軟化，再透過噴嘴擠壓，以逐層堆疊的方式「印」出立體的物品。但從噴嘴擠壓出來的原料，一下要從200多度的高溫瞬間冷卻至常溫是需要時間的，若打印速度配比不均，例如速度太快，就會使噴嘴在上一層尚未冷卻的情況下繼續堆疊，后果就像在融化的奶油上又放上另一塊奶油。
而在原料冷卻之際，外在環境的溫度變化也是一種干擾因子。如果我們希望印出來的物件越精細，外在因素的干擾當然越少越好。由臺灣地區大葉大學工學院院長陳郁文帶領的研究團隊和塑料中心合作開發的智能控制系統，便利用傳感器感應外在環境溫濕度的變化，并在打印程序的指令語言(G-code)中導入感測結果自動調整打印的速度配比。陳郁文說，過去3D打印都是采固定速度的打印方式，但像這種導入溫度感測達到變速控制倒是目前市場上首創的新概念。
工具機與3D打印機這兩種看似兩極的制造原理(工具機屬于減法制造，3D打印屬于加法制造)，但底層的控制系統卻是相同的。陳郁文說，過去工具機產業在機臺中加入傳感器進行誤差補償的技術已經非常成熟，而他靈機一動，于是也把相同的概念從工具機移轉到3D打印產業中。
陳郁文表示，雖然事前透過溫度感測調整打印參數已可大幅提升打印質量，不過基本上3D打印的控制程序都是事先設定好的，萬一遇上打印耗時較久的大型物品，要如何納入實時溫度感測結果？
展開 航天科工突破集群智能協同關鍵技術 最新開發智能無人飛行器編隊
復雜光照條件下目標識別與編隊精準穿越 中國航天科工二院二部 供圖
記者29日從中國航天科工集團獲悉，該公司二院二部五室“智能協同控制”研發團隊突破集群智能協同關鍵技術，研發的原型系統已經初步具備高動態無人飛行器間智能協同作業能力，擁有多場景異構無人集群驗證系統自主研發技術水平。智能無人飛行器編隊是其最新創新成果。
據悉，在應急協同搜索任務中，數十架無人飛行器構成的集群編隊接到命令起飛后，自主規劃分解搜索任務，在復雜環境內展開搜索，自主識別搜索目標，并實時將搜索結果傳回地面站，引導地面人員完成對搜索目標的確認和精準定位。
智能協同控制技術相當于無人集群的“大腦”，負責協調整個群體的任務、分工和任務執行。該技術將編隊協同的無人飛行器從慢速的多旋翼擴展到飛行速度數十米每秒的高動態無人機飛行器，相同面積的偵察搜尋速度提升3倍以上，并且能夠根據機載拍攝圖像的智能識別結果，自主規劃下一步行動，對突發情況的臨機處置響應時間從數十秒提高到1秒以內。
該團隊瞄準無人集群群體智能技術，將積累的先進自主控制技術與人工智能相結合，完全自主掌握智能無人集群協同控制核心關鍵技術，成功突破了協同搜索識別定位與目標跟蹤技術、分布式協同智能決策技術、無人集群密集編隊控制技術、高速條件下精確避障技術、低精度導航下精確制導技術等多項關鍵技術。
團隊此前在“無人爭鋒”智能無人集群系統挑戰賽、“暢聯智勝”無人蜂群聯合行動挑戰賽、“智勝空天”無人機挑戰賽和“如影隨形”無人機空中精確對接技術挑戰賽等多項重大賽事中屢折桂冠。
展開 學術前沿：《智能鐵路列控系統技術發展方向展望》
研究應用GOA3級或者GOA4級的自動駕駛系統，實現列車智能自主運行控制，是國際技術發展的趨勢。考慮到我國鐵路運用場景復雜、交路復雜、環境復雜、車型復雜等，GOA4級ATO在較長時期內不應是我國干線鐵路的研究方向。智能列控系統應以實現列車環境自感知、安全態勢自決策、運行控制自適應為目標，主要研究方向如下。
1）列車運行環境智能傳感與感知技術。研究列車與環境的耦合關系是智能列控系統的關鍵，而信息自動采集和感知是智能控制系統的基礎。例如，對于智能列控系統而言，如何適應復雜多變的氣候條件？如何適應山體滑坡、線路變形、接觸網懸掛異物等非常情況？因此，基于多傳感器信息融合的列車運行狀態在線感知與預測技術研究是智能列控系統的基礎。視頻分析識別技術、數據挖掘列車運行環境的方法、列車運行環境感知與運行狀態預測技術、障礙物檢測技術、異物入侵檢測技術、標準的傳感器網絡及接口構建等是重點研究內容，目的是實現智能識別和外部環境實時感知需求。
2）列車智能決策技術。高速鐵路列車運行需要考慮的因素較多，如長大坡道、電分相、惡劣天氣、非正常行車等，不同場景需要不同的駕駛策略。如何處理節能控制與列車正點運行的關系？非正常情況下的自動駕駛策略？如何將機車乘務員的相關技術、操縱方法和駕駛策略轉化為機器控制策略？這些列車智能決策技術的關鍵是構建駕駛策略多目標優化決策模型和自動駕駛評價體系。
3）列車智能控制技術。不同的車型、不同的運行場景，均需要相對應的控制方式。
展開 設計師研發智能臺燈Rise，可實現遠程控制和遠程控制
近日，據外媒報道，英國設計師研發了一款智能臺燈Rise。其不僅是可移動的照明臺燈，它更是一盞無線和有線充電臺燈，頂部可無線充電，而底部可通過數據線充電。
據悉，用戶可以通過手機APP遠程控制臺燈，通過APP可以設置一個“日出模式”，讓燈慢慢照亮房間，模仿升起的太陽。此外，利用它的觸摸調光器，用戶也可以調節它的光線強度，無論是派對需要的柔和暗光，還是閱讀需要的亮光，抑或是床邊的氛圍燈，它都可以滿足用戶的要求。當然，它的另一大功能就是，充當電源給手機充電。而關于它的續航，一次充電則可以使用12個小時，可以滿足不同用戶的需求。
除此之外，Rise的人性化功能還體現在其他很多方面：比如自動開燈和超廣照明。在很多情況下，大多數用戶無法判斷是否應該開燈或者在自己能看見字的情況下會懶于開燈閱讀，從而導致視力下降。因此Rise特別配備了自動開燈功能，當紅外線偵測感應器偵測到用戶入座后會立即自動開燈，而且除了觸碰關燈，在開燈模式下，用戶離開30分鐘就會自動關燈。
總之有了它，用戶可以很方便地把它拿到任何你需要光線的地方，不管是客廳、廚房還是臥室，甚至在戶外也可以使用。
展開 智能駕駛域控制器SoC選型
出品 | 大疆車載
隨著智能駕駛行業的發展，智能駕駛功能日益復雜，領航高速輔助、領航城區輔助、跨層記憶泊車等功能逐漸落地。智能駕駛系統對傳感器、算力需求日益旺盛。
智能駕駛系統既需要大量的算力，也需要多種類型的計算資源，典型的智能駕駛系統處理流程如下。
它接收并處理原始傳感器信號，對車周環境進行實時的在線感知，其中包括對道路結構、車道線等靜態元素，以及車輛、行人等動態障礙物的檢測識別。經過多傳感器和時序信息融合，轉化為環境的統一表示，然后經過運動預測和決策規劃模塊生成本車的行駛軌跡，并轉換成車輛控制信號輸出到車輛執行器，從而完成自主駕駛的行為。
整個系統處理過程通常需要涉及以下幾種類型的計算資源：
深度學習類: 環境感知模塊是深度學習算力使用的大戶，包括常見的各類圖像、激光點云檢測算法，比如物體檢測、車道線檢測、紅綠燈識別等，都會涉及大量的典型神經網絡（NN）的運算。此類模塊通常使用高度定制化的NN加速器來實現。
視覺處理類：此類屬于計算密集型，但并非深度學習類的算法模塊，比如圖像信號處理（ISP）、圖像金字塔（Pyramid）、畸變矯正（Rectify）、局部特征提取、光流跟蹤、圖像編解碼（Codec）等運算。此類模塊通常使用硬化的專用視覺加速器來實現低時延。
通用計算類：雖然定制化的深度學習、視覺處理加速器可以滿足大部分常見的成熟的計算密集型運算，但仍然無法覆蓋全部需求。隨著前沿技術的快速發展和自研技術的深入，往往還會產生相當一部分自定義的運算模塊。此類模塊通常也是計算密集型的操作，無法使用CPU高效實現，因此還需要通用的計算密集型處理單元（比如DSP、GPU）來實現。
邏輯運算類：此類模塊包含大量的邏輯運算，不適合使用計算密集型的處理器實現，一般使用通用的CPU處理器來實現。
展開 【新聞】天洑軟件參加2022年第十四屆控制科學與工程前沿論壇
王耀南院士則針對“機器人智能自主控制前沿技術”探討了五個控制前沿科學技術問題及未來展望: 機器人仿生運動控制，機器人環境自主感知與理解，機器人自主視覺控制，機器人自主學習與導航控制和多機器人自主作業協同控制。
天洑軟件首席戰略官劉國威先生在大會上作了題為《智能工業設計運維一體化平臺助力中國雙碳數字化發展》的報告，介紹了天洑軟件在控制科學的前沿進展和自動化技術的最新研究成果：包含智能熱流體仿真軟件AICFD、智能結構仿真軟件AIFEM、智能優化軟件AIPOD、智能數據建模軟件DTEmpower等。天洑軟件致力于國產化設計及運維軟件工具的開發工作，能夠為航空發動機領域提供完全自主可控的智能設計運維一體化解決方案，包括核心算法、行業應用、軟件產品及相關服務。天洑軟件融合了專家機理、基于人工智能的工業大數據分析和AI賦能的工程仿真技術，提供了完整工具鏈和完整解決方案。天洑的設計仿真優化一體化和設計運維一體化技術已經成功應用在航發領域，幫助用戶提升設計效率和運維效率，未來將和用戶進一步深度合作，打磨迭代軟件功能，全面助力我國航空發動機數字化轉型工作。
關于天洑
南京天洑軟件有限公司為中國智能工業軟件研發領域的高新技術企業，專注于中國自主知識產權的智能設計、快速仿真、優化、運維類工業軟件的研發。公司成立于2011年5月20日，總部位于南京，在北京、大連、寧波、上海、青島設有分公司或子公司。
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高壓比例閥如何實現智能控制？
三、諾冠智能高壓比例閥的典型應用場景
新能源汽車電池測試系統：在高壓充放電循環測試中，需精確控制液壓加載力。諾冠智能比例閥可動態響應測試曲線，確保壓力波動小于±0.5%，大幅提升測試一致性。
高端注塑成型設備：通過智能比例閥對鎖模力與注射壓力進行毫秒級調節，有效減少飛邊、縮水等缺陷，同時降低能耗達15%以上。
航空航天地面保障設備：在模擬高空環境的氣動/液壓測試平臺中，智能比例閥可實現多通道協同控制，確保系統安全冗余與高可靠性。
四、未來趨勢：AI賦能與預測性維護
諾冠（IMI Norgren）正積極探索將人工智能（AI）與邊緣計算引入高壓比例閥控制系統。例如通過機器學習分析歷史運行數據，預測密封件磨損趨勢，提前發出維護預警；或基于數字孿生技術，在虛擬環境中優化控制策略后再部署至物理設備，極大縮短調試周期。
智能控制不是簡單的“加裝芯片”，而是系統級的融合創新。諾冠（IMI Norgren）以用戶需求為導向，持續將傳感、通信、算法與流體控制深度融合，讓高壓比例閥從“執行器”蛻變為“智能節點”。選擇諾冠，不僅是選擇一款高性能產品，更是擁抱一個更高效、更可靠、更可持續的智能制造未來。
如需了解更多關于諾冠智能高壓比例閥的技術細節或定制化解決方案，歡迎訪問官網或聯系我們的技術專家團隊。
展開 智能執行器控制器
經緯恒潤混動系統電機控制單元適用于絕大多數的混合動力系統，它具有體積小，功率密度大，弱磁深度廣等優點，能夠在有限的安裝空間為汽車提供充足的扭矩和寬泛的調速區間。
? 技術實力
? 模態、流體、熱仿真與EMC三級聯合仿真，保障產品高可靠性，高穩定性，高效率
? 平臺化器件選型，降低系統成本
? 測試臺架，國際認證EMC，環境測試實驗室
? 高自動化生產線，產線測試流程
? 系統參數
? 產品優勢
? 高集成度
? 六相空間矢量解耦算法
? 轉矩脈動抑制技術
? 位置傳感器軟解碼
? 容錯控制算法
? 主動短路控制技術
? NVH提升技術
? 產品圖片
展開 水冷系統的智能控制
水冷系統的智能控制拓撲和框架結構。
智能測量放大器對比PLC控制器
這不會使機器和系統控制器過載，因此可以實現較短、快速的控制周期。
集成智能功能（例如，智能計算通道）的工業放大器對于機器制造商來說是經濟的，因為它們不需要編寫大量代碼的內部軟件開發人員。
任何機電工程師都可以直觀地操作這些智能功能。
通過新的通訊方式進行直觀操作
用戶和工廠運營商每天都可從智能設備中獲益。現代自動化組件現在正在為測量技術帶來同樣的增強用戶體驗。除了熟悉的軟件和處理外，標準化的界面還可以通過任何支持互聯網的終端設備方便地訪問，進行參數配置、操作和分析。其結果是：為用戶帶來極高的投資安全性。
通過邊緣控制器聯網
當現代測量技術被用作邊緣設備時，通過工業4.0向機器制造商開放。輸入/輸出模塊允許通過模擬和數字方式對額外信號進行采樣，從而實現預測性維護和其他功能。
邊緣控制器支持各種通信協議（SMB、OPC UA、TSN、MQTT），通過這些協議，所有必要的單元可以水平和垂直連接，以形成智能工廠。云連接可以以同樣的方式實現，如果可以通過所有系統接口訪問組件而不產生任何影響，那么任何未來協議的集成都不會成為障礙。
需要新的接口
需要一種新的數據格式來有效地將計劃和診斷數據傳輸到云端。OPC-UA就是這樣一種數據格式。其前身OPC是標準化的，并被定義為全球標準。OPC統一架構（OPC UA）是一種工業M2M通信協議。
作為OPC的最新規范，OPC UA與其前身有很大不同，尤其是它不僅能夠移動機器數據（控制變量、測量值和參數等），而且還可以以機器可讀的形式對其進行語義描述。該技術基于以太網，具有巨大的經濟潛力和投資安全性。
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