自动化前沿技术课件

自动化技术的应用
1、自动化技术在工业中的应用
自动化的制造业 交通运输自动化 电力系统自动化 信息自动化 建筑自动化 自动无极限
2、自动化技术在军事中的应用
新型自动化武器 军事指挥自动化
3、 自动化技术在日常生活中的应用
自动累计，无需劳神；温度控制，冷热不紊； 定时控制，岁月有情；定时控制，岁月有情；
自动化技术在日常生活中的应用
定时控制，岁月有情 机械钟表定时
微波炉双速定时
录象机自动定时录像
顺控程控，亲疏不同
洗衣机
音乐喷泉
自动化技术在日常生活中的应用
连锁保护，珠联璧合
微波辐射保护
电梯的安全保护
定时控制，岁月有情 自动门 电扇遥控器 电视遥控器
自动化技术在日常生活中的应用
防灾报警，守护生命 漏电保护器 火灾报警器 煤气报警器 酒精测试器
防灾报警，守护生命；自动电器，化繁为简
自动化技术在工业中的应用
自动化的制造业
蒸汽机—新时代的开端 设计自动化—CAD和CAPP 车间旧貌换新颜
数控机床 柔性制造系统（FMS）虚拟机床 未来工厂—CIMS DNC系统 浅谈自动化孤岛
自动化仓库ABC
现场总线技术
21世纪的制造自动化
并行工程 敏捷制造 精良生产 仿生制造 智能制造
虚拟制造
电力系统自动化
电是怎样生产出来的
从蒸汽机到火力发电站 大亚湾里的自动化
三峡电站的秘密
电的旅途 电力调度自动化 无人职守变电站 故障是怎样解除的
电网上能打电话吗
建筑自动化
智能大厦简介
智能大厦１ 智能大厦３ 什么叫智能建筑 楼宇自动化 智能大厦２
办公自动化—使你工作效率更高

PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模 型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制 器。
PID控制器由比例单元（P）、积分单元 （I）和微分单元（D）组成。其输入e (t)与输 出u (t)的关系为:
W (s) U (s) E(s)
KP
KI s
KDs
(1 KD1 S )(KP2
KI2 s
)
在一个成熟的专家系统中，有几项技术是极为关 键的。首先，为了便于知识在计算机中的存贮、检索、 使用和修改，并进行推理和搜索，知识表示技术必须 具有很高的效率，目前主要有产生式表达法、语义网 络表达法、框架表达法、谓词逻辑表达法等技术，并 且新的技术还在开发当中；
其次，因为要在专家系统中用计算机模拟人的思维，不 精确推理方法是必不可少的，
集散控制系统(DCS)
DCS，即所谓的分布式控制系统，或在有些资料 中称之为集散系统，是相对于集中式控制系统而言 的一种新型计算机控制系统，它是在集中式控制系 统的基础上发展、演变而来的。
在系统功能方面，DCS和集中式控制系统的区别 不大，但在系统功能的实现方法上却完全不同。
DCS自1975年问世以来，已经经历了三十多年的 发展历程。在这三十多年中，DCS虽然在系统的体 系结构上没有发生重大改变，但是经过不断的发展 和完善，其功能和性能都得到了巨大的提高。
下面以模型算法控制为例子来说明预测控制的基 本原理:
故障诊断
现代的机械制造系统具有控制规模大、自 动化程度高和柔性化强的特点。
由于制造系统的结构越来越复杂，价格越
来越昂贵，因此因为各种故障而导致的停机 都是不可忍受的负担。
故障诊断系统就能够在这个情况下满足需
要，也就是能够合理制定维修计划，最大限 度减少停机维修的时间，以及在故障发生之 后能够迅速做出反应。

自适应控制
在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应 新的环境的一种特征。因此，直观地讲，自适应控制器应当是这样 一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的 变化。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里 所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完 全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。 任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性 有时表现在系统内部，有时表现在系统的外部。从系统内部来讲， 描述被控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先并不一定能准 确知道。作为外部环境对系统的影响，可以等效地用许多扰动来表 示。这些扰动通常是不可预测的。此外，还有一些测量时产生的不 确定因素进入系统。面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如 何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优 或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。
自动化在炮火中发展
自动化技术从产生到现在，它的发展始终没有离开武器装备 的需要。 在第二次世界大战中，同盟国军队的主要作战武器是火炮。 当时的火炮威力大、射程远，但是命中精度比较差。如果没有二 战这个巨大的实验场，自动化技术也不会有如此大的发展。可以 这样说“军事装备是自动化之父，二战是自动化诞生的产房”。 如果说军事设备是自动化之父，那么工业生产就是自动化之 母。自动化生产是人们梦寐以求的事情。 福特发明的汽车生产线是最成功的早期生产线，1913年福特 创建了由专用机床组成的“运动中的组装线”在这种生产线上， 要组装的部件由传送带运到一个个工人面前，每一个工人只完成 一种操作。 自动化技术为生产力的发展起了巨大作用，实现了人们摆脱 繁重的劳动的愿望。同时自动化技术也在应用中得到不断发展和 完善。
自动化原理

线性控制理论
线性控制理论是系统与控制理论中最为成熟和最为基础的一个 组成分支，是现代控制理论的基石。系统与控制理论的其他分支， 都不同程度地受到线性控制理论的概念、方法和结果的影响和推动。严格地说，一切实际的系统都是非线性的，真正的线性系统在现实世界是不存在的。但是，很大一部分实际系统，它们的某些主要关系特性，在一定的范围内，可以充分精确地用线性系统来加以近似地代表。并且，实际系统与理想化了的线性系统间的差别，对于所研究的问题而言已经小到无关紧要的程度而可予以忽略不计。因此，从这个意义上说，线性系统或者可线性化的系统又是大量存在的，而这正是研究线性系统的实际背景。简单说，线性系统理论主要研究线性系统状态的运动规律和改变这种运动规律的可能性方法，建立和揭示系统结构、参数、行为和性能间的确定的和定量的关系。在对系统进行研究的过程中，建立合理的系统数学模型是首要的前提，对于线性系统，常用的模型有时间域模型和频率域模型，时间域模型比较直观，而频率域模型则是一个更强大的工具，而者建立的基本途径一般都通过解析法和实验法。
故障诊断是随着生产过程的复杂化而产生的一种技术，由于和现代传感器技术、专家系统技术相结合，已经展现出了很强的生命力，必将为提高企业的生产效率和稳定性提供越来越强大的支持。
人工智能
人工智能是一门边缘学科，用来模拟人的思维，已经引起了 许多学科的日益重视，并且有越来越多的实用意义，而且许多不 同专业背景的科学家正在人工智能领域内获得一些新的思维和新 的方法。作为一个计算机科学中涉及智能计算机系统的一个分支，这些系统呈现出与人类的智能行为有关的特性。人工智能的主要领域包括问题求解、语言处理、自动定理证明、智能数据检索等领域。这些综合概念在自然语言处理、情报检索、自动程序设计、数学证明都有重要应用。人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。人工智能包含的领域非常广泛，问题的求解只是其中的一个重要方面。其他的方面包括比如谓词演算、规则演绎系统、机器人问题以及专家系统等一系列问题。人工智能作为一个复杂的边缘学科，正在有着越来越广阔的前景，随着新的数学理论的完善以及计算机新的硬件的出现，人工智能必将能够更好地模拟人的思维。

模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已 经在工业控制领域，家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了 传统控制方法无法或者是难以解决的问题，取得了令人瞩目的成效 。
最优控制
最优控制问题研究的主要内容是：怎样选择控制规律才能使控 制系统的性能和品质在某种意义下为最优，求解最优控制问题的方 法，目前主要的就是上述的两种方法，另外可能还会用到一些数值 解法。用这些方法已经成功的解决了许多动态控制问题，如最小时 间控制，最少燃料控制和最佳调节器等。最优控制已经在航天，航 海，导弹，电力系统，控制装置，生产设备和生产过程中得到了比 较成功的应用，而且在经济系统和社会系统中也得到了广泛的应用。
非线性控制理论
对非线性控制系统的研究，到上个世纪四十年代，已取得 一些明显的进展。主要的分析方法有：相平面法、李亚普诺夫法 和描述函数法等。这些方法都已经被广泛用来解决实际的非线性 系统问题。但是这些方法都有一定的局限性，都不能成为分析非 线性系统的通用方法。例如，用相平面法虽然能够获得系统的全 部特征，如稳定性、过渡过程等，但大于三阶的系统无法应用。 李亚普诺夫法则仅限于分析系统的绝对稳定性问题，而且要求非 线性元件的特性满足一定条件。虽然这些年来，国内外有不少学 者一直在这方面进行研究，也研究出一些新的方法，如频率域的 波波夫判据，广义圆判据，输入输出稳定性理论等。但总的来说， 非线性控制系统理论目前仍处于发展阶段，远非完善，很多问题 都还有待研究解决，领域十分宽。
控制器——系统的大脑 传感器——系统的耳目 执行器——系统的手脚 受控对象——温柔的羔羊
稳定性——不可或缺 鲁棒性——健康的系统 极点——控制系统的精灵
自动化的前沿技术
模糊控制——其实我很清楚 最优控制---“没有更好只有最好” 自适应控制——以变制变 鲁棒控制——以静制动 线性控制理论纵横 非线性控制理论的发展 PID控制——简而优秀 预测控制——未卜先知 故障诊断——神医妙手 人工智能——智慧之巅 专家系统——身边的专家 推理控制——经验的作用 集散控制系统（DCS）

自动化相关前沿概述
61、辍学如磨刀之石，不见其损，日 有所亏 。 62、奇文共欣赞，疑义相与析。
63、暧暧远人村，依依墟里烟，狗吠 深巷中 ，鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几，倏如流电惊。 65、少无适俗韵，性本爱丘山。
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。

维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒
性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定
控制器称为鲁棒控制器。
鲁棒控制方法，是对时间域或频率域来说，一般要假设过程
动态特性的信息和它的变化范围。一些算法不需要精确的过程模
型，但需要一些离线辨识。
一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况为基础，因此
从刀耕火种的年代起，人们就梦想着省时省力地生产出更 多的东西，来满足人们生活的需要。人们在几千年的生产过程 中，发明了很多节省力气的工具，如在河流上建造的水车。可 以通过水的冲击带动轮子转动，实现灌溉、淘米等工作。
工业革命的到来(1788年)，为自动化的发展带来了巨大 的动力。此后的一百多年中，人们一直在探索，特别是，经过 从1934年到1947年的十几年研究(二战期间),最终提出了自动化 的理论基础著作——控制论。标志着自动化技术的正式诞生。
模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已
经在工业控制领域，家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了
传统控制方法无法或者是难以解决的问题，取得了令人瞩目的成效
。
精选PPT
7
最优控制
最优控制问题研究的主要内容是：怎样选择控制规律才能使控
制系统的性能和品质在某种意义下为最优，求解最优控制问题的方
变这种运动规律的可能性方法，建立和揭示系统结构、参数、行为
和性能间的确定的和定量的关系。在对系统进行研究的过程中，建
立合理的系统数学模型是首要的前提，对于线性系统，常用的模型
有时间域模型和频率域模型，时间域模型比较直观，而频率域模型
则是一个更强大的工具，而者建立的基本途径一般都通过解析法和
实验法。

鲁棒控制
鲁棒控制（Robust Control）方面的研究始于20 世纪50年代。在过去的50年中，鲁棒控制一直是 国际自控界的研究热点。
所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构， 大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。
根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和 性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得 到的固定控制器称为鲁棒控制器。
最优控制问题有四个关键点：
（1）受控对象为动态系统。 （2）初始与终端条件（时间和状态）。 （3）性能指标。 （4）容许控制。
而最优控制问题的实质就是要找出容许 的控制作用或控制规律，使动态系统（受 控对象）从初始状态转移到某种要求的终 端状态，并且保证某种要求的性能指标达 到最小值或者是最大值。
自适应控制
在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变 自己的习性以适应新的环境的一种特征。
因此，直观地讲，自适应控制器应当是这样 一种控制器，它能修正自己的特性以适应对 象和扰动的动态特性的变化。
自适应控制的研究对象是具有一定程度不 确定性的系统,这里所谓的“不确定性”是指 描述被控对象及其环境的数学模型不是完全 确定的,其中包含一些未知因素和随机因素。
最优控制
最优控制问题研究的主要内容是：
怎样选择控制规律才能使控制系统的性能和 品质在某种意义下为最优，求解最优控制问 题的方法。
用最优控制方法已经成功的解决了许多动 态控制问题，如最小时间控制，最少燃料控 制和最佳调节器等。
最优控制已经在航天，航海，导弹，电力 系统，控制装置，生产设备和生产过程中得 到了比较成功的应用，而且在经济系统和社 会系统中也得到了广泛的应用。
但总的来说，非线性控制系统理论目前仍处于 发展阶段，远非完善，很多问题都还有待研究解决， 领域十分宽。

02
自动化无损检测
利用非破坏性检测技术，如超声波、X射线等，实现产品内部缺陷的检
测。
03
智能化质量管理系统
通过大数据分析和人工智能技术，实现质量数据的实时采集、分析和预
警。
06
自动化在医疗健康领域 的应用
自动化诊断与治疗辅助系统
自动化诊断
利用人工智能和机器学习技术，对医 学影像、病理切片等进行自动分析和 诊断，提高诊断的准确性和效率。
治疗辅助系统
通过机器人技术和智能设备，为医生 提供精准、高效的治疗辅助，如手术 机器人、放射治疗辅助等。
自动化药物研发与生产
药物筛选与设计
利用计算机模拟和人工智能技术，快速筛选和设计候选药物，降低研发成本和 时间。
自动化生产线
通过自动化设备和技术，实现药物生产过程的自动化控制和管理，提高生产效 率和产品质量。
02
适用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理，能够捕捉
序列间的依赖关系。
长短期记忆网络（LSTM）
03
一种特殊的RNN，能够解决长期依赖问题，在语音识别、机器
翻译等领域有广泛应用。
强化学习
Q-learning
一种基于值函数的强化学习算法，通过更新Q值表来逼近最优策 略。
Policy Gradient Methods
03
自动化软件与编程语言
自动化软件开发工具
1 2
集成开发环境（IDE） 提供代码编写、调试、测试等功能的软件，如 Eclipse、Visual Studio等。
版本控制系统
用于管理代码版本的工具，如Git、SVN等，有 助于团队协作和代码管理。
3
自动化测试框架
提供自动化测试的工具和框架，如JUnit、 Selenium等，提高测试效率和准确性。