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人工智能技术在仪器仪表中的发展与应用

人工智能技术在仪器仪表中的发展与应用

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人工智能技术在仪器仪表中的发展与应用

孙柏林 刘哲鸣

 

0 引言

目前中同的仪器仪表行业过于依靠传统技术,虽然   大多数企业都有所意识也做出了相应的应对措施对产品结构、服务研发以及人员配置进行了调整,然而真正能 展开并起到实效的企业微乎其微面对日益激烈的竞争和挑战国仪器仪表企业尤其中小企业却存在着很多如产品的不稳定性产品的寿命短等,总 一天这种滞后性会给仪器仪表行业带来 致命性地冲击。这是仪器仪表行业的领导成员必须要重视的问题。

1 人工智能的发展阶段

1.1 创立阶段

智能” 源于拉丁语Legere , 字面意思是采集、收集、汇集,并 由此进行选择, 形成一个东西。Intdegere 是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。经过几个世纪之后,新技术已使人们所建立的机器的复杂性大为提   高。1936 年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机” 理论, 把研究会思维的机器和计 算机的工作大大向前推进了一步, 他也因此被称为“人工智能之父”。

人工智能亦称机器智能,它是计 算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能的研究从

1956年正式开始,这一年在达特茅斯大学(达特茅斯学院Dartmouth CoIIege建于1796年, 位于新罕布什尔州汉诺威Hanover, 是美国第九所历史最悠久的学院,也是闻名遐迩的常春藤学院之一)。召开的会议上,由4位图灵奖得主、信息论创始人和一位诺贝尔奖得主,一起将人工智能的名词定义出来。正式使用了“人工智能" (Artificial InteIIigence ,英文缩写为AI)这个术语。

 1.2 计算智能阶段

计算智能,即快速计算和记忆存储能力。10多年前,IBM深蓝计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫, 当时震惊了世界。象棋机器人能够战胜人类, 靠的就是超强记忆能力的运算速度,能够预测到十几步以后的结果,这就屈于计算智能。

 1.3 感知智能阶段

感知智能,即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物就是通过各种智能感知能力 与自然界进行交互。感知智能方面最形象的一个研究项目就是自动驾驶汽车 ,谷歌和百度都意欲在这个方面实现突破。机器不需要了解各种知识,只需要用各种传感器对周围的环境进行处理、自动控 制就可以实现自动驾驶。

 1.4 认知智能

认知智能, 也是目前各大科技巨头都在迫切寻找突破的领域, 通俗来说就是“能理解会思考” 。人类有语言 ,才有概念、推理,所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现,这也使人类能够明显区别于动物。人工智能将涉及到心理学、哲学和语言学等学科。

2 人工智能的分类

人工智能的概念很宽,所以人工智能也分很多种,当人们将人工智能分为以下3大类

一是弱人工智能擅长于单个方面的人工智能 比如有能战胜象棋世界冠军的人智能但是它只会下象棋你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据,它就不知道怎么回答你了

二是强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的 脑力活它都能干创造强人智能比创造弱人工智能难得多。这里的“智能”是指一种宽泛的心理能力,能够进行 思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速 习和从经验中习等操作

三是超人工智能:牛津哲学家,知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在儿乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多,包 括科创新、通识和补交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的

2016315日谷歌机器人AlphaGO4:1棋世冠军李世,之后又在今年527日连续3次战胜了柯洁AlphaGO深度学习模型,对局势做了评并收3000万盘棋谱的特,最后形成综合方而在围棋这一规则相对比较固定的项目上,达到人类最顶尖 的人工的部脑力 活动。北大光华院长刘俏表示:“依赖大数据和深度学习,AlphaGo只用了两年时间就完成了从业余棋手到世界第一围棋手的超越。“同时,他认为,人工智能挑战着现有 的产业逻辑和秩序,甚至人类有关智力的认知。

3第三次人工智能浪潮的机遇与挑战

自从Dartmouth会议以后,人们 陆续发明了第款感知神经网络软件和聊天软件,证明了数学定理,那个时候大   家都惊呼“人工智能来了,再  过10年机器要超越人类了"。不过,很快到了70年代后期,人们发现过的理论和模型,只能解决一些非常简单的问题,很快人工智能进入了次冬天。

1982年Hopfid <l神经网络和BT训练算法的提出又一次引发了人工智能的浪潮,出现了包括语识别、语翻译计划,以 及日本提出的第五代计算机 20世纪90年代后期,人们发现这种东西离人们的实际生活还很遥远。因此,在2000年左右第次人工智能的浪潮又悄然熄灭

接下来是第三次人工智能浪潮 ,2006年Hinton提出的深度学习技术,在图像、语音识别以及其他领域内取得成功。人工智能历了两次起伏开始进入了真正爆发的前夜

2016年422日,在北京国家会议中心中国人工智能学会发,联合中国互联网协会、中国计算机学会20家国家一级学会及协会举办的“2016全球人工智能技术大会(GAITC)暨人工智60周年念活”启动仪式,来自学术界和产业界的全球人工智能领域顶级专家们给出了答案。

专家们认为人智能在第次最近10年浪潮中在工业界取得了一些进步的成果。首当其推深度神网络型和算法传统的方法是有本质的不同虽然人类的神经网络相比还有很多但是确实在架构和描述方面有其强之处其次大数据随移动互联网的迅猛发数据每天都是以指数级增加通过手机和微信们可以随时随地把视觉、听觉上的这些数据轻松地传到网汇聚起来形成大数据涟漪效应。随着移动互联网的发展,各种软件、各种设备接触用户的门槛极大降低了。例如款新的APP找到第批用户时 他们使用的行为和记录就 被后台记录下来开发者再对这种行为和记录进行迭代改进 当再把APP投向第批用的时候软件行为已经比第代提升这就是涟漪效应。随着迭代波浪越来越大的时候,软件会变得更加好用、更加智能。

但是,目前人工智能的发展面临来自于下列几方面的挑战

是生态学的挑战。认为独立千生态环境的内部表征不能揭示人的认知本质。人类完成现实任务的过程不是种逻辑的、理性的、按部就班的符号处理,使用的是启发式、表象的、模糊的、近似的和不同策略的处理方式。

二是社会学的挑战。社会学认为人工智能千方百计地避免了社会文化因素和历史经验以及情感对人类认知过程的影响

三是现象学的挑战和解释学的挑战现象学认为,电脑没有考虑人类思维或认知过程中意识的作用。计算机,尤其是早期的物理符号加工模式不涉及意识的现象性、意向性和内省性等问题。此外,解释学认为人工智能多注重认知的实验性和实证性,但有待加强其理论概括和解释性

总的来说人工智能的每次亮相, 就像是份“侵入式”的里程碑,向人们展示着未来的尤限可能。

香港科技大学冠名讲座教授、国际人工智能学会会士杨强认为人工智能的下步突破将是通用性的人工智能,即将基于搜索和逻辑的人工智能方法与机器学习结合起来形成一个完整的智能机器在杨强看来人工智能的成功需要3大条件是高质址的数据二是能够开发出先进算法的人才;三是强大的计算能力。

有的专家学者认为,深度学习的未来趋势包括4个方向:学习如何记忆及关注与取舍;把注意力集中到需要关心的细节上;增强学习以及整体任务的序列化。

人工智能要想发展,除了算法上的改进,还要解决硬件面临的挑战。

专家认为 在已处于从信息 时代过渡到智能时代的开端。在智能时代,处理器的负载不再是以前的传统计算,而是深度学习通用处理器将由此面临 性能和功耗的问题。智能时代需要深度学习芯片作支撑。

4 人工智能仪器仪表发展趋势与特点

仪器仪表行业正在走向人工智能化,其主要发展趋势是:

1微型化是未来仪器仪表的发展趋势。微型仪器仪表将不仅具有传统的仪器仪表的功能,而且能在自动化技 术、航天、军事、生物技术、医疗领域起到独特的作用。

2)未来仪器仪表的发展会更加多功能化对于这种多功能的综合性产品不但在性能上(如准确度)比专用脉冲发生器和频率合成器高,而且在各种测试功能上提供了较好的解决方案。

3趋向更加人工智能化。这是将来的仪器仪表在计算机应用中的 个崭新的领域 ,利用计算机模拟人的智能。未来仪器仪表将更进一步发展,将含有一定的人工智能,即代替人的一部分脑力劳动,从而在视觉、听觉、思 维等方面具有 定的能力。人工智能在现代仪器仪表中应用后,使得人们不仅可以解决传统方法难以解决的一类问题,也可有望解决用传统方式根本不能解决的问题。

4)随着当前网络技术的飞速发展Internet技术正在逐渐向工业控制和智能仪器仪表系统设计领域渗透,融合isp和emit等技实现仪器仪表系统的internet接入网络。伴随着网络技术的飞速发展internet技术正在逐渐向工业控制和智能仪器仪表系统设计领域渗透,实现智能仪器仪表系统基于internet的通讯能力以及对设计好的智能仪器仪表系统进行远程升级、功能重置和系统维护。

5)虚拟仪器是智能仪器发展的新阶段,虚拟仪器将成为智能仪器发展新方测扭仪器的主要功能都是由数 据采集、数据分析和数据显示3大部分组成的。在虚拟现实系统,数据分析和显示完全PC机的软件来完成。因,只要额外提供一定的数据采集硬,就可以与PC机组成测址仪器。这种基于PC机的测址仪器称为虚拟仪器。在虚拟仪器,使用个硬件系,只要应用不同的软件编,就可得到功能完全不同的测量仪器。可见,软件系统是虚拟仪器的核心,“软件就是仪器”

智能仪器的进步发展将含有定的人工智能即代替人的一部分脑力劳动,从而在视觉(图形及色彩辨读)、听觉(语音识别及语言领悟)、思维(推理、判断、学习与联想等方面具有定的能力。这样智能仪器可无需人的干预而自主地完成检测或控制功能。

与传统仪器仪表相比, 智能仪器具有以下功能特点:

操作自动化。仪器的整个测量过程如键盘扫描、量程选择、开关启动闭合、数据的采集、传输与处理以及显 示打印等都用单片机或微控制器来控制操作实现测量过程的全部自动化。

● 具有自测功能。包括自动调零、自动故障与状态检验、自动校准、自诊断及措程自动转换等。智能仪表能自动检测出故障的部位甚至故障的原因。这种自测试可以在仪器启动时运行,同时也可在仪器工作中运行,极大地方便了仪器的维护。

●具有数据处理功能。这是智能仪器的主要优点之一。智能仪器由于采用了单片机或微控制器,使得许多原来用硬件逻辑难以解决或根本无法解决的问题,现在可以用软件非常灵活地加以解决。例如,传统的数字万用表只能测量电阻、交直流电压、电流等,而智能型的数字万用表不仅能进行上述测量,而且还具有对测量结果进行诸如零点平移、取平均值、求极值、统计分析等复杂的数据处理功能,不仅使用户从繁重的数据处理中解放出来,也有效地提高了仪器的测量精度。

●具有友好的人机对话能力。智能仪器使用键盘代替传统仪器中的切换开关,操作人员只需通过键盘输入命令,就能实现某种测量功能。与此同时,智能仪器还通过显示屏将仪器的运行情况、工作状态以及对测量数据的处理结果及时告诉操作人员,使仪器的操作更加方便直观。

●具有可编程控操作能力。一般智能仪器都配有GPIB、RS232C、RS485等标准的通信接口,可以很方便地与PC机和其它仪器一起组成用户所需要的多种功能的自动测量系统,来完成更复杂的测试任务 。

现代仪器仪表在应用的过程当中,其技术手段的发展方向为:将分辨度、测试速度、模拟一体予以全面提升。在传统仪器仪表运用的环境比较下,计算机技术的融入能够使其在处理、分析、监测、控制、计算以及输出等方面发挥更为显著的作用,同时也能够使得仪器仪表技术的信息化发展进程更加稳定。将人工智能技术引入到仪器仪表行业,除了提高产品的质量与性能外,还能够给用户带来更加新颖和便利的体验,更对加快仪器仪表行业智能化转型进程有着积极的影响。

以深度习为代表的新代人工智能技术正在改变仪器仪表产业的发展路径 机器习就是教机器或仪器自己来完成任务,这与传统的仪器仪表的定义或者说设计理念相冲突机器习是建立在人工智能应用和大数据的基础上,随着工业网络的发展,工业界需要接受以机器领导机器的时代。

总而言之,智能仪器仪表发展趋势将会是:微型化、人工智能化、多功能化、网络化与服务。。

5 人工智能仪器仪表应用案例

目前仪器仪表的智能化主要以微处理器和人工智能技术的发展与应用为主,包括运用人工智能、专家系统、遗传算法、进化计算等技术,使仪器仪表实现高效、智能、多功能、机动灵活等性能。

下面举出若干案例加以阐述:

案例近日发表在《美国化学学会·纳米》上的一篇文章描述了利用人工智能诊断疾病的结果。研究人员研发了台人工智能仪器只要有人对它吹口气它就能根据气体中的化成分辨析出17种疾病是否存的痕迹

案例二:虚拟仪器成为智能仪器发展新方向。

虚拟仪器技术( Virtual instrument ) 就是利用高性能的模块化硬件,结合高效灵活的软件来完成各种测试、测量和自动化的应用。自1986年问世以来,世界各国的工程师和科学家们都已将NI LabVIEW图形化开发工具用于产品设计周期的各个环节,从而改善了产品质量、缩短了产品投放市场的时间,并提高了产品开发和生产效率。使用集成化的虚拟仪器环境与现实世界的信号相连,分析数据以获取实用信息,共享信息成果,有助于在较大范围内提高生产效率。虚拟仪器提供的各种工具能满足人们任何项目需要

美国国家仪器公司NI(National Instruments) 提出的虚拟测量仪器( VI)概念,引发了传统仪器领域的一场重大变革,使得计算机和网络技术得以长驱直入仪器领域,和仪器技术结合起来,从而开创了“软件即是仪器” 的先河。

测控系统的智能化虚拟技术是测控技术的进一步发展,也是智能技术的进一步延伸,通过人机交互能够对人在自然环境中的动作以及视、听觉等感受进行模拟,这样将其在软件开发中加以应用就比较方便。通过智能化虚拟仪器就能够在软件的灵活性上得到有效提升,进而来提供全方位系统集成模块化硬件,从而能够对测控系统的进一步发展打下基础。

国内对于虚拟仪器的发展也十分重视。就在2017年718日,2017第四届全国虚拟仪器大赛决赛在西安理工学圆满闭幕

案例三:近年来,智能化测量控制仪表的发展尤为迅速国内市场上已经出现了多种多样智能化测控制仪表例如, 能够自动进行差压补偿的智能节流式流量计; 能够进行程序控温的智能多段温度控制仪;能够实现数字PID和各种复杂控制规律的智能式凋节器 以及能够对各种谱图进行分析和数据处理的智能色谱仪等。

国际上智能测址仪表更是品种繁多例如,美国HONEYWELL公司生产的 DSTJ- 3000系列智能变送器 进行差压值状态的复合测量,可对变送器本体的温度、静压等实现自动补偿其枯度可达到0.1%FS;美国RACA­DANA公司的 9303型超电平表,利用微处理器消除电流流经电阻所产的热噪声,测址电平可低达-77dB美国FLUKE公司生产的超级多功能校准5520A,内部采用了3个微处理器 其短期稳定性达到lppm,线性度可达到0.5ppm美国FOXBORO公司生产的数字化自整定调节器 ,采用了专家系统技术,能够像有经验的控制工程师那样,根据现场参数迅速地整定调节器 这种调节器特别适合于对象变化频繁或非线性的控制系统。由于这种调节器能够自动整定调节参数,可使整个系统在生产过程中始终保持最佳

案例四:电力工业一直是仪器仪表产品的主要应用领域,特别是火电建设项目,一直是业内关注的重点于电厂需要测量的介质种类很多,有污水、补给水、凝结水、工业用水、循环水、煤、煤粉、灰、渣、油、氢、氧、烟气、空气、蒸气等,故需要许多控制系统和各类测仪表

人工智能与现代仪器仪表的发展相融合,打造的智能仪器仪表对智能电网的建设有着重要意义。为配电网络系统升级、配电站自动化和电力运输、智能电网网络和智能仪表等带来机遇和挑战

案例五:石油化工企业有塔、储罐、热交换器、冷凝器、反应器、裂解炉、加热炉、开工锅炉、马达控制中心、变电所、压缩机(离心、往复式)、蒸汽/燃气透平机、控制阀和开关阀守,为保证各种生产装置正常运行,需要自动化集成系统这是种极其复杂的大系统。需要采集的数据包括工艺流程数据、产品质量数据、储运数据与公用工程数据等呼。这种复杂的大系统里面,人智能技术是有所作为的

乙烯裂解深度控制系统传统的裂解深度控制方:由于线分析仪采用相色谱分析仪实际应用存的问题致采集的数据无法直接用于裂解深度控制。而采用Smith预估控制、模型预测控制等智能控制方法则可解决分析仪分析结果滞后等问题

催化裂化装置是炼油厂核心装置之一 由于原料品种和性质的频繁变化导致操作经常处较大的波动状而控制的重点是装置的核心反再系统换油过程中,装置之间的过渡过程的调节都基于经验,难以用较为精确的数学模型来描述,也难以用基于纯数学模型的预估控制来实现控制作为人工智能领域的专家系统算机的发展、运用和断完善得到迅速发展所以采用专家系统为主辅以必要的预估数模型等先进控制手来逐步实现催化裂化装置的优化控制

案例六: 冶金

钢铁厂的工艺流程复杂,冶炼加工工序繁多,各种热工量检测仪表、成份分析仪表、机械址检测仪表等广泛应用于炼钦、炼钢、轧钢及其公附设施的检测与控制系

烧结矿碱度的测是钢铁工业中的难点利用BP网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型,可以克服传统方法的隐患,增强鲁棒性、准确性、泛化能力强,具有很好的实用价值

使用宇电 AI708 智能仪表进行温度控制,锌渣过滤浆化是降低渣含锌的最后过程,需将酸浸渣加水浆化,通过蒸汽升温至85°C,再送至压滤机过滤传统控制过程蒸汽阀门为手动,操作人员要频繁地上下桶开关阀门,自动化程度低、动强度大并存在全隐患通过自动化改将手动阀门换为电动阀智能仪表上设置温度报上下限值并把报信号作为阀门开关的信号从而实现阀门和温度的联锁控制有效降低了劳动强度和全隐提高自动化水平实际使用过程中用户根据要求温度控制在一的范围内。因此利用智能仪表人工智能调节采用模糊规则进行PID调节来实现温度的精确控制

案例七:装备制造业

装备制造业中检测仪器仪表是十分重要的部件。根据第十二届中国国际机床工具展览会(CIMES2016) 上展出的智能仪器仪表,可以看到当今人工智能技术在装备制造业中的应用。

雷尼绍公全新推出的创新EquatorTM  是传统测址的多功能代方案,可对各种各样的加工件进行检测。通过与业内领先的测量用户在车间环境下进行测试,其性能在多个行业与应用中得以改进和验证。

海克斯康公司在本居展会重点展示了360°SIMS智能在线测量方案。该方案是为全自动的尺寸过程和品质控制提供的解决方案 ,它覆盖了制造的每个环节,从模具、冲压、焊装、涂装到总装。

海德汉公研发和产高质量的直线光栅尺和角度编码器、旋转编码器、数显装置以及数控系统。此次展出的则是他们的TNC640数控系统车削插补是TNC 640 特别突出的功能之它提供许多非常灵活的加方式,甚至有些车床也可能无法做到。

案例八:环保和节能减排

广义而言, 节能减排是指节约物质资源和能资源减少废弃物和环境有害物(包括三废和噪声等)排放环保主要包括环境监测、环境污染治理和控制污染物排放无论是合理利用资源还是保护环境,最首要的问题就是测量问题测量是资源管理和污染治理的依据, 离开测量,节约能源和环境治理都没有依据因此,传感器与仪器仪表是节能减排和环境保护的重要基础和手段

仪器仪表工业如何集成机器习机制假设需要林中安装一个仪器系统来保护环境。传统的系统集成方案包括以下基础模块:①传感器检测环境温度、湿度、捕获相关的视频或图像信息;②网络环境;③动作执行:如喷洒化学药剂等

发展个基于人智能技术的机器习模块, 巾机器学习来完成相关的树林环境的保护工作。机器学习模块的组成:

目标环境的历史数。。

地球其它区域的环境保护数据。

目标环境的实时数据。

为理解目标环境需要建立的生态模拟模型

非正常状态的冲突管理模型

机器习自身所需要的算法库

利用相关的数据来建立概念模型,利用实时的数据提供决策需要的信息最经典的实例是通过对气数据的预测确定经济的湿度控制系统 以实现节约用水和减少能源的浪费或者将天气的模型、新能源的供电模型以及树林态自身需要的保持态功能正常的态需求模型关联起来自行完成整个树林生态管理

6 结束语

仪器仪表产进入智能化时代之后国内该领域的新技术研究取得了可喜的成绩。并且目前中国已经成为世界上智能仪器仪表产大国然国内的仪器仪表产品出口量逐年增加出口地区不断扩大但从整体上看与国外先进水平还有定距离还需要更加努力地开展研究工作。其不足之处要表现在科学研究工作的资以及人员的投入不足而且缺乏自创新能力在智能制造技、材料质量、芯片核心技术、产的集约化和集中度、安装尺寸标准等方面都有待改进和提

20170720国务院发布了《新一代人工智能发展规划》(简称规划),规划指出:“人工智能成为经济发展的新引擎人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动将进步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式, 引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思 维模式, 实现籵会生产力的整体跃升。”

规划提出6大重点任务

构建开放协同的人工智能科技创新体

培育高端高效的智能经济

建设安全便捷的智能社会。

加强人工智能领域军民融合

构建泛在安全高效的智能化基础设施体系

前瞻布局新代人工智能重大科技项目

规划提出6重点任务必然会对仪器仪表行业带来发展趋势的重大政策信息

在计算机和互联网飞速发展的整个背景下仪器仪表开始向人工智能化、网络化突进,随着微处理器、人工智能技术并行的发展以及仪器仪表和计算机的完美结合,仪器仪表行业也正在向智能化、微型化、虚拟化发展,更好 地满足社会和人类发展需求

参考文献(略)

作者:孙柏林(1936- ) , 男,军市科学院研究员,少将, 中国仪器仪表学会产品信息工作委员会名誉主任委员,中国自动化控制系统与军市系统工程资深专家。

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