智能机器控制设计指南介绍了当今机器制造商所面临的挑战,并展示了一些经验证的方法和解决方案来帮助创新的机器制造商在竞争中脱颖而出。 通过本指南,您将了解图形化系统设计和可自定义的现成硬件对设计流程和商业成功的影响。
智能机器工业
最近智能机器的普及引发了很多激烈的讨论。 这些系统不仅以不断飙升的速度和高精度执行重复性任务,还需要适应不断变化的环境,其自动化程序也是前所未有的。 与前几代的技术一样,智能机器将会影响我们日常生活的方方面面。 它们将改变着人们生产商品、医生进行手术、物流企业管理存货,甚至我们教育后代的方式。
讨论的主题范围从对未来低技术含量工作消失的担心涵盖到推动制造业在高薪国家的复苏。 虽然研究机构、经济学家和媒体都在辩论信息技术集成到机器中的影响,但是工程师和科学家的任务是ᨀ供更加灵活和多功能的制造系统。 这些系统必须帮助制造业满足人们对产品种类的需求以及应对消费产品生命周期不断缩短的状况。
智能机器的特性
两大因素推动着制造设备的创新: 一个是生产产品的个性化和复杂化,另一个是日益增长的生产力和质量需求。 机器和设备制造商已经不再设计单一用途的机器。 他们不断开发灵活、多用途的机器来满足当今的各种制造需求,如小批量生产、根据客户需求定制产品以及将多种功能集于一台设备的高度集成化产品趋势。
由于现代机器可以比以往更加自主地运行,这样就可以防止和修正由于原材料、热工作点漂移或机械部件磨损和破裂等条件变化而引起的加工误差。 借助广泛的传感器网络,智能机器可以获取有关过程、机器状态及其所处环境的信息。 这有助于增加机器的正常运行时间,并ᨀ高质量水平。 此外,这些系统可以通过挖掘数据、利用仿真模型或学习针对特定应用的算法从而不断改善它们的性能。最后,机器能够与其他自动化系统交换信息,并将状态更新发送至更高层次的控制系统。 这实现了理想的智能工厂和自动化生产线:可适应不断变化的条件、可平衡机器之间的工作负载以及在机器出现故障前通知维修人员。
设计方法与挑战
现代机器控制系统通过获取环境、进程和机器参数等相关数据和信息来适应不断变化的条件、执行不完全重复的任务或者ᨀ高效率和性能。 传感器与测量技术扮演着越来越重要的角色,因为他们使得设备制造商能够开发出可感知环境以及实时监测执行过程的系统,从而确保重要机械部件的良好状态,并利用这些信息进行自适应控制。 这要求控制系统能够集成传感器数据、实时采集信息,并在高速运行控制循环的同时并行处理来自多个传感器的信息。 具有工业级耐用性的高性能嵌入式系统通过模块化 I/O 设备 ᨀ供直接的传感器连接。当今领先的设备制造商采用实时处理器和可编程硬件相结合的异构计算架构来满足最苛刻的应用需求。
为了解决当今的制造需求,机器制造商必须设计高度模块化的系统来满足客户的具体要求或者针对不同制造工艺和不同产品现场调整系统,而且有时甚至不需要操作员的交互。 模块化方法不仅帮助 OEM 厂商开发出可以在多个机器上重复利用的组件,简化了现成子组件的集成,而且也显著改变了他们设计系统的方式。机械系统的模块化特性需要反映在控制系统架构上。 与传统单机系统不同的是,现代机器是基于一个控制系统网络。 这需要一个无缝通信基础设施来处理时间要求严格的数据、优先级较低的数据和状态信息,并与监控系统进行通信。 为了应对日益增加的分布式嵌入式系统复杂性,机器制造商可以采用以软件为中心的系统设计方法。
过去,设计团队是由机械、电气和控制工程师组成,各自负责自己的设计任务。 然而,当今的现代化机器需要不同的设计团队更紧密地合作。
面向机电一体化的设计工具可仿真整个设计过程中机械和电气子系统之间的交互,从而优化了机器开发。以前,来自各个学科领域的工程师团队都各自独立地工作或按顺序进行开发。 设计决策都是独立做出的,导致开发时间和成本增加。 如今,为了通过机电一体化方法来简化开发,团队就需要同时并行工作,在设计、原型和部署上相互合作。 机电一体化方法的一个重要方面是构建虚拟原型的能力,因为它有助工程师和科学家在机器尚未实际成型之前就可以先对机器进行研究。
领先的机器制造商通过功能来实现智能机器的差异化,这些功能需要采用一些重要技术,比如:
多个控制系统和异构计算架构的组合
软硬件集成平台,可ᨀ供
信号分析工具、高速控制回路和算法
仿真和建模工具
联网和通信功能
以软件为中心的设计方法,可以帮助应对日益增加的系统复杂性
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