大学课程《智能系统》PPT课件：第11章工业智能控制系统

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1、高级人工智能人才培养丛书刘河 杨艺 主编 覃焕昌 王海涛 副主编刘鹏 总主编智能系统第十一章工业智能控制系统11.1工业智能控制系统概述11.2工厂数据中心11.3生产计划与控制11.4工序质量控制高级人工智能人才培养丛书of312习题 11.5设备状态监测11.1 工业智能控制系统概述of313 工业智能控制系统是将智能技术应用于工厂的生产计划与调度，质量控制，设备维护的系统。 工业智能控制系统着眼于解决产品生产过程的问题。其他企业经营相关的供应、销售、物流、财务问题由企业信息化系统解决。工业生产中的电气、自动化控制系统纳入设备控制系统，在传统教材中已有详述，不纳入工业智能控制系统。 工业智

2、能控制系统不能孤立存在，需要与设备控制系统、企业信息化系统结合，才能发挥其“智能”的作用。1.背景 智能应用的基础是数据，要对生产过程数据进行大量、长期、全过程的采集和存储。基于这些数据，与生产机理模型相结合，对模型参数甚至算法进行优化，就能得到最优的生产指令、监测报告。从而保证保证生产平稳，质量可靠。 这就是工业智能控制系统应用于生产实践的一般过程。 我国工业企业智能化建设第一步是建设数字化车间，第二步是建设智能工厂。第十一章 工业智能控制系统11.1 工业智能控制系统概述of314 数字化车间是以生产对象所要求的工艺和设备为基础，以信息技术、自动化、测控技术等为手段，用数据连接车间不同单元

3、，对生产运行过程进行规划、管理、诊断和优化。 该体系架构图来自国标数字化车间通用技术要求，数字化车间的要素包括基础层和执行层，无论什么行业的数字化车间都应具有车间计划与调度、工艺执行、生产物流、质量管理、设备管理这五个核心模块。图中管理层属于企业信息化建设内容。2数字化车间第十一章 工业智能控制系统11.1 工业智能控制系统概述of315 智能工厂在数字化车间基础上增加了智能管理的内容，包括智能设计、智能生产、智能服务。3智能工厂智能设计数字化设计采用数字化设计工具，并保证被设计的产品在全生命周期中的信息交互、定义信息类型和属性，可在产品的不同阶段被有效利用。仿真与优化在产品原型、工艺、试验以

4、及生命周期内可进行仿真优化，并可不断提升产品对满足设计需求、提高可靠性、可制造性及经济性。全生命周期在设计阶 段需考虑到产品的制造、使用、维护、服务、退役后等各阶段的数字化操作及信息化管理的需求。智能生产信息资源互通基于数字化车间，以车间为数据单元实现全工厂的数据集成与共享。建立服务总线通过服务总线，连接上层资源与生产管理层（厂级）对接，并与下层（车间）的数据贯通。协同制造体系应用综合仿真、大数据等技术，对全厂资源、物流、质量进行预测、优化，实现全厂智能、柔性并达成集成、协同的目标。要 素售后服务提供基于资源及能力的服务，需有创新模式。远程运维应用远程的数据采集、在线管理、分析，为终端提供及时

5、的诊断、优化及解决方案。全生命周期将设计、制造、质量、物流、销售、运维、服务、回收、支持等信息进行外延，为客户提供产品全生命周期的服务。第十一章 工业智能控制系统11.1 工业智能控制系统概述of3163智能工厂第十一章 工业智能控制系统 以上智能工厂要素基于中国智能制造系统模型IMSA，覆盖工厂各系统层级的融合，覆盖生产制造过程全生命周期。第十一章工业智能控制系统11.1工业智能控制系统概述11.2工厂数据中心11.3生产计划与控制11.4工序质量控制高级人工智能人才培养丛书of317习题 11.5设备状态监测11.2 工厂数据中心of3181系统构成第十一章 工业智能控制系统 工厂数据中心

6、将生产过程中产生的工艺过程数据、生产控制数据、产品质量数据、设备状态数据等数据进行收集、预处理，存储。用于优化工艺质量控制、生产计划排程优化、过程控制、设备维护等。 数据中心包括数据源、数据采集、数据预处理、数据仓库、数据访问接口、数据应用等层级。11.2 工厂数据中心of3192数据采集和存储第十一章 工业智能控制系统工厂常用数据采集存储方式。1.时序数据： 需要快速处理的时序数据 采用实时数据库处理；用于离线分析的时序数据可采用文档数据库处理。2.关系数据： 实时性要求不高，采用关系数据库处理。3. 非结构化数据：事件触发采集，文档数据库存储。PDA数据采集分析工具PI实时数据库OPC U

7、A11.2 工厂数据中心of31103数据处理第十一章 工业智能控制系统1.数据处理方法 - 数据清洗，解决数据有效性。 - 数据集成，解决数据一致性。 - 数据转换，适合工厂应用的分析方式。 - 数据规约，降低数据复杂程度。2. 边缘计算 在控制侧实时采集，去除多余数据，再上传数据中心，极大提高效率。3.数据字典 - 对数据进行统一定义 - 提供元数据，明确数据的属性和结构，便于数据挖掘和维护。 - 提供数据模板，便于存储分析。4.数据展示 - 图形化展示。 - 表格展示。第十一章工业智能控制系统11.1工业智能控制系统概述11.2工厂数据中心11.3生产计划与控制11.4工序质量控制高级人

8、工智能人才培养丛书of3111习题 11.5设备状态监测11.3 生产计划与控制of31121详细排程第十一章 工业智能控制系统 详细排程是为满足公司下达到车间的生产计划要求，根据产品定义的工艺路线/工序信息和可用资源信息，制定作业计划日程安排的活动。详细排程是为车间服务的。详细排程要点：-计划拆分与合并。-能力约束，不能超过车间能提供的设备、人员，能源等。-优化作业计划。11.3 生产计划与控制of31132生产调度第十一章 工业智能控制系统 生产调度考虑生产过程中的不确定因素，对作业计划进行干预，生成派工单，把生产分派给设备和人员。 1）为详细排程中未确定资源的作业计划分配生产资源。 2）

9、按作业计划下发派工单，操作指令。 3）对作业计划进行管理，保证其执行。 4）处理无法预知的情况。11.3 生产计划与控制of31143生产跟踪第十一章 工业智能控制系统对现场实际生产状况进行跟踪，为生产管控提供数据支撑。跟踪内容：-物料信息。-人员、设备信息。-能源物料消耗信息。第十一章工业智能控制系统11.1工业智能控制系统概述11.2工厂数据中心11.3生产计划与控制11.4工序质量控制高级人工智能人才培养丛书of3115习题 11.5设备状态监测11.4 工序质量控制of3116第十一章 工业智能控制系统1.质量监控：基于过程质量数据，对关键指标进行实时监控。 - 质量预警：根据工艺参数

10、的变化，预测将要发生的质量问题。 - 质量报警：产品生产出来后，进行质量检测，对不合格的指标进行报警。 - 分析处理：对自动触发的报警、预警进行人工确认，分析原因，提出整改措施。图中钢板在粗轧机出口处温度超限，钢板还未轧制完成，触发质量预警 对企业来说，质量管理包括质量设计、工序质量控制、质量检验、质量改进等环节。工序质量控制是以车间为主题的实施管控环节，是质量管理的核心。1质量监控11.4 工序质量控制of3117第十一章 工业智能控制系统 根据检验标准，对过程质量或成品质量进行判定。质量判定发生在一个工序环节完成，或成品生产之后。 - 质量缺陷：按标准要求，对各类质量缺陷进行定义。 - 转

11、序质量判定：工序环节完成之后，判定不合格的需要返工，不能进入下一工序。 - 下线质量判定：对成品质量进行最终判定，通过后下线，进入成品仓库。图中对钢板成品质量等级进行判定2质量判定11.4 工序质量控制of3118第十一章 工业智能控制系统 通过事后的反馈找出质量缺陷问题所在，进而改进生产，提高产品质量。质量追溯可以追溯到本车间，也可以追溯到进入车间之前的环节。 - 质量追溯标识：产品编号，每件成品应有唯一可识别的编号，否则无法实现精确追溯。 - 质量追溯内容：用料批次、供应商、作业者、作业地点（车间、产线、工位等）、加工工艺、加工设备信息、作业时间、质量检测及判定、不良处理过程等。图中对冷轧

12、钢板质量缺陷追溯到上游的热轧、连铸环节3质量追溯第十一章工业智能控制系统11.1工业智能控制系统概述11.2工厂数据中心11.3生产计划与控制11.4工序质量控制高级人工智能人才培养丛书of3119习题 11.5设备状态监测11.5 设备状态监测of3120第十一章 工业智能控制系统 设备状态监测系统通过采集设备运行状态及生产过程数据，进行信号分析，结合设备模型和专家系统，对设备进行在线监控，对设备故障进行诊断，预测设备剩余寿命。1简述11.5 设备状态监测of3121第十一章 工业智能控制系统 1）振动：加速度计、转速计、电涡流位移传感器、扭矩传感器。 2）温度：pt100温度传感器。 3）

13、油液状态：金属颗粒检测、水分检测、介电常数检测。 4）声音：声音传感器。 5）电气信号：电流、电压等。 6）生产过程数据：原料特征信息、物料跟踪信息、工艺参数设定等。2信号检测11.5 设备状态监测of3122第十一章 工业智能控制系统 1）专用采集器，针对振动、声音等高频信号。 2）自动化系统、信息化系统采集：通过控制器、数据库、PDA等采集。 3）无线采集：蓝牙、工业wifi，电磁感应。3信号采集11.5 设备状态监测of3123第十一章 工业智能控制系统 1）波形分析：信号幅值与时间的关系。 2）频谱分析：各频率对应的幅值，是旋转机构设备故障诊断最核心的方法。 3）包络解调：对时域波形的

14、包络线进行频谱分析。 4）变频带分析：齿轮箱断齿、点蚀，滚动轴承剥落，轴弯曲等故障会产生周期性的脉冲力，导致实测信号的频谱在固有频率两边出现均匀的边频带。分析其强度和频次就能判断部件损伤的部位和程度。 5）三维瀑布图：频域、时域结合在一起展示。 6）轴心轨迹图：转轴相对于轴承的位移图，判断偏心 。 4信号分析11.5 设备状态监测of3124第十一章 工业智能控制系统 通过信号检测和采集，信号分析，可以提取出故障特征信号，主要是特征频率，对设备故障进行智能诊断。 1）基于设备模型的故障诊断 目前比较成熟的包括滚动轴承模型、齿轮箱模型、电机模型等。典型故障诊断正确率可达80-90%以上。 滚动轴

15、承典型故障：内圈损伤、外圈损伤、滚动体损伤、偏心。 齿轮典型故障：齿形误差、齿面磨损、断齿。 电机典型故障：转子断条、气隙偏心、绕组匝间短路。5智能诊断11.5 设备状态监测of3125第十一章 工业智能控制系统 基于知识库，对故障进行诊断。专家系统由综合数据库模块、知识库模块、推理机模块、人工交互界面模块、知识获取模块五大部分组成。5智能诊断11.5 设备状态监测of3126第十一章 工业智能控制系统6. 剩余寿命预测 基于设备性能参数的劣化度，可以对设备剩余寿命进行预测。6剩余寿命预测第十一章工业智能控制系统11.1工业智能控制系统概述11.2工厂数据中心11.3生产计划与控制11.4工序

16、质量控制高级人工智能人才培养丛书of3127习题 11.5设备状态监测习题：1 如何理解工业智能控制系统与工厂自动化系统、信息化系统的区别与联系？2 数字化车间有哪些功能模块？3工厂数据中心有哪些主要的应用功能。4详细排程时为什么要将生产计划进行分拆、合并。5质量判定的依据有哪些？l在线学习、在线动手做实验l学习云创大数据大量实际项目l获取云创工程师认证、工信部认证、国际认证l大数据能力分析、工作匹配、智能推荐云创大学微信公众号云创大学网站https:/ !大学生如何提高实战能力，高薪就业？学到真本事学习大数据、人工智能、云计算的不二之选学学到真本事，走遍天下都不怕！到真本事，走遍天下都不怕！智能硬件大数据免费托管平台环境大数据开放平台免费大数据APP推荐运用大数据，精彩你生活刘鹏看未来云创大数据我的PM2.5同声译微信公众号推荐完善的课程体系：大数据方向、人工智能方向。面向理论与实践，分为本科院校、专科院校、高职院校。感谢聆听