Η τεχνολογία AI έχει αναδειχθεί ως τομέας αιχμής στην παγκόσμια τεχνολογική ανάπτυξη. Ως κορυφαίος κατασκευαστής εξωθητών, η Yongte πρότεινε πρόσφατα την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στο σύστημα ελέγχου PLC σε πραγματικό χρόνο του εξοπλισμού χύτευσης με εξώθηση. Αυτή η καινοτόμος προσέγγιση στοχεύει στη μετάβαση από την παραδοσιακή ρύθμιση PID κλειστού βρόχου σε έξυπνα προσαρμοστικά πρότυπα συνεργατικού ελέγχου, που περιλαμβάνουν μηχανισμούς ελέγχου, λειτουργικούς τρόπους, συστήματα διασφάλισης ποιότητας και πλαίσια συντήρησης. Ο βασικός τεχνολογικός αντίκτυπος και η μηχανική απόδοση μπορούν να αξιολογηθούν συστηματικά μέσω έξι βασικών διαστάσεων: μηχανισμοί ελέγχου, βελτιστοποίηση διεργασιών, διαχείριση ποιότητας, προγνωστική συντήρηση, διακυβέρνηση ενεργειακής απόδοσης και σχεδιασμός αρχιτεκτονικής συστήματος.

I. Μηχανισμός Ελέγχου: Μετάβαση από τον κανονισμό σταθερών παραμέτρων στον ευφυή συνεργατικό έλεγχο πολλαπλών μεταβλητών

Τα παραδοσιακά συστήματα PLC εξωθητών βασίζονται στη ρύθμιση μονού βρόχου PID ως μηχανισμό ελέγχου πυρήνα τους, ο οποίος μπορεί να επιτύχει μόνο ανεξάρτητο έλεγχο παραμέτρων όπως η θερμοκρασία, η ταχύτητα περιστροφής και η πίεση. Αυτή η προσέγγιση προσπαθεί να αντιμετωπίσει έντονα συζευγμένες διαταραχές, συμπεριλαμβανομένων των ιδιοτήτων του υλικού, της φθοράς των βιδών και των διακυμάνσεων της θερμοκρασίας του περιβάλλοντος. Με την εισαγωγή του AI:

1. Με βάση τον προγνωστικό έλεγχο μοντέλων (MPC), την ενισχυτική εκμάθηση (RL) ή τα προσαρμοστικά νευρωνικά δίκτυα, έχει κατασκευαστεί ένα μοντέλο συνεργατικού ελέγχου πολλαπλών εισόδων (MIMO) για την επίτευξη παγκόσμιας δυναμικής αντιστοίχισης μεταξύ των ζωνών θερμοκρασίας, της ταχύτητας βίδας, του ρυθμού πρόσφυσης και της πίεσης τήξης.

2. Οι παράμετροι ελέγχου μπορούν να ρυθμιστούν αυτόματα και να βελτιστοποιηθούν ηλεκτρονικά σύμφωνα με τις συνθήκες διεργασίας, μειώνοντας σημαντικά την υπέρβαση του συστήματος και το σφάλμα σταθερής κατάστασης ενώ ενισχύουν τη δυναμική σταθερότητα και την αντίσταση σε διαταραχές κατά τη διαδικασία διέλασης.

3. Το επίπεδο λήψης αποφάσεων AI και το επίπεδο ελέγχου σε πραγματικό χρόνο του PLC σχηματίζουν μια συλλογική αρχιτεκτονική master-slave: η τεχνητή νοημοσύνη χειρίζεται τη βέλτιστη βελτιστοποίηση παραμέτρων ελέγχου, ενώ το PLC εκτελεί λογικές λειτουργίες, ασφάλειες ασφαλείας και λειτουργίες κίνησης σε πραγματικό χρόνο για να καλύψει τις απαιτήσεις ελέγχου σε επίπεδο χιλιοστού του δευτερολέπτου.

II. Βελτιστοποίηση διαδικασίας: Επίτευξη αυτόνομης βελτιστοποίησης παραμέτρων διεργασίας και ταχεία εναλλαγή μοντέλου

Οι παραδοσιακές διαδικασίες διέλασης βασίζονται σε μεθόδους δοκιμής και λάθους από έμπειρους τεχνικούς, με αποτέλεσμα παρατεταμένους κύκλους αντικατάστασης υλικού, αλλαγής μήτρας και αλλαγές προδιαγραφών, καθώς και υψηλούς ρυθμούς σκραπ. Μετά την ενδυνάμωση AI:

1. Με βάση τα ιστορικά δεδομένα διεργασίας και τις συνθήκες λειτουργίας σε πραγματικό χρόνο, κατασκευάζεται ένα μοντέλο χαρτογράφησης παραμέτρων διεργασίας για την επίτευξη έξυπνης αντιστοίχισης μεταξύ βαθμών υλικών, διαστάσεων προϊόντος, στόχων παραγωγικής ικανότητας και παραμέτρων διέλασης.

2. Υποστηρίζει αυτόματη δημιουργία διαδικασίας με ένα κλικ και προοδευτική σύγκλιση, μειώνοντας σημαντικά τον κύκλο εντοπισμού σφαλμάτων της διαδικασίας και μειώνοντας την υψηλή εξάρτηση από τη μη αυτόματη εμπειρία.

3. Εφαρμόστε έξυπνη επαλήθευση περιορισμών και συμμόρφωσης στα όρια της διαδικασίας για να αποτρέψετε μη συμμορφούμενες συνθήκες λειτουργίας, όπως υπερθέρμανση, υπερπίεση και υπερφόρτωση.

III. Ποιοτικός έλεγχος: Εξέλιξη από τη δοκιμή δειγματοληψίας εκτός σύνδεσης στην έξυπνη διόρθωση κλειστού βρόχου στο Διαδίκτυο

Ενσωματώνοντας ηλεκτρονικές μονάδες ανίχνευσης (μετρητές πάχους, αισθητήρες διαστάσεων λέιζερ και συστήματα όρασης), το AI και το PLC σχηματίζουν ένα σύστημα ποιοτικού ελέγχου κλειστού βρόχου:

1. Η τεχνητή νοημοσύνη εκτελεί εξαγωγή χαρακτηριστικών σε πραγματικό χρόνο και πρόβλεψη τάσεων σε αποκλίσεις διαστάσεων και επιφανειακά ελαττώματα προϊόντων και στη συνέχεια εξάγει απευθείας εντολές διόρθωσης στο PLC.

2. Εφαρμόζεται δυναμική αντιστάθμιση για τη θερμοκρασία της μήτρας, την ταχύτητα έλξης και την ταχύτητα βίδας για τη διατήρηση των διακυμάνσεων της μάζας εντός των ελάχιστων ορίων ανοχής.

3. Δημιουργήστε ένα σύστημα ιχνηλασιμότητας ποιότητας πλήρους διαδικασίας για την επίτευξη ανάλυσης συσχέτισης μεταξύ των παραμέτρων της διαδικασίας, της λειτουργικής κατάστασης και των ποιοτικών αποτελεσμάτων, υποστηρίζοντας έτσι τη συνεχή επανάληψη της διαδικασίας.

IV. Προγνωστική συντήρηση: Μετάβαση από την επισκευή μετά το περιστατικό και την τακτική συντήρηση στην προληπτική έγκαιρη προειδοποίηση

Η τεχνητή νοημοσύνη εκτελεί βαθιά εκμάθηση σε χαρακτηριστικά σήματα που συλλέγονται από το PLC, συμπεριλαμβανομένων της ροπής, του ρεύματος, της διαβάθμισης θερμοκρασίας και του παλμού της πίεσης.

1. Εντοπίστε έγκαιρα προειδοποιητικά σημάδια ανωμαλιών, όπως φράξιμο του φίλτρου, φθορά των βιδών, εναπόθεση άνθρακα μήτρας και ρήξη τήγματος για να ενεργοποιήσετε τις προληπτικές ειδοποιήσεις και την πρόβλεψη υπολειπόμενης ζωής.

2. Παρέχετε συστάσεις για αποφάσεις συντήρησης για την υποστήριξη της προγραμματισμένης συντήρησης ακριβείας, τη μείωση του απρογραμμάτιστου χρόνου διακοπής λειτουργίας, τις απώλειες καθαρισμού του εξοπλισμού και τις ξαφνικές βλάβες του εξοπλισμού.

3. Αναπτύξτε μια ιεραρχική στρατηγική απόκρισης για μη φυσιολογικές συνθήκες λειτουργίας, ενσωματωμένη με τη λογική ασφάλειας PLC για να επιτύχετε μια τακτική σειρά ενεργειών: έγκαιρη προειδοποίηση→ μείωση φορτίου→ κλείσιμο.

V. Βελτιστοποίηση ενεργειακής απόδοσης: Επίτευξη έξυπνου κανονισμού για την κατανάλωση ενέργειας σε ολόκληρη τη διαδικασία

Ως εξοπλισμός έντασης ενέργειας, οι εξωθητήρες επιτρέπουν στην τεχνητή νοημοσύνη να εκτελεί βελτιστοποίηση πολλαπλών στόχων με βάση μοντέλα κατανάλωσης ενέργειας και περιορισμούς διαδικασίας.

1. Διασφαλίζοντας την ποιότητα του προϊόντος και την παραγωγική ικανότητα, βελτιστοποιήστε δυναμικά την απόδοση της ισχύος θέρμανσης και της βίδας σε όλες τις ζώνες θερμοκρασίας για να καταστείλετε την υπερθέρμανση και την αναποτελεσματική κατανάλωση ενέργειας.

2. Με την ενσωμάτωση των διακυμάνσεων του φορτίου για την επίτευξη ρύθμισης εξομάλυνσης της ισχύος, ενισχύεται η αποδοτικότητα της χρήσης ενέργειας, επιτυγχάνοντας έτσι διπλούς στόχους εξοικονόμησης ενέργειας, μείωσης κατανάλωσης και σταθερής λειτουργίας.

VI. Αρχιτεκτονική Συστήματος: Δημιουργία νέου συστήματος ελέγχου με Edge Intelligence και συνεργασία PLC

Λόγω περιορισμών στους υπολογιστικούς πόρους PLC, η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να ενσωματωθεί απευθείας στην παραδοσιακή συλλογιστική εκτέλεσης PLC. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα μια πολυεπίπεδη αρχιτεκτονική χαρακτηριστική κατά την υλοποίηση της μηχανικής.

1. Επίπεδο αντίληψης: Οι αισθητήρες συλλέγουν δεδομένα πολλαπλών πηγών, όπως θερμοκρασία, πίεση, ταχύτητα περιστροφής, ροπή και μάζα.

2. Επίπεδο Ελέγχου: Το PLC χειρίζεται τη λογική σε πραγματικό χρόνο, τον έλεγχο κίνησης, την προστασία ασφαλείας και την εκτέλεση εντολών.

3. Επίπεδο ευφυΐας άκρων: Η μονάδα υπολογισμού ακμών εκτελεί συμπέρασμα μοντέλου AI, εκτελώντας ανάλυση χαρακτηριστικών, λήψη αποφάσεων και αποστολή εντολών.

4. Επίπεδο αλληλεπίδρασης: Επιτρέπει την ανταλλαγή δεδομένων υψηλής αξιοπιστίας και χαμηλής καθυστέρησης μέσω βιομηχανικών διαύλων, συμπεριλαμβανομένων των Profinet, EtherNet/IP και Modbus TCP.

VII. Βασικά Συμπεράσματα

Το σύστημα ελέγχου PLC εξωθητήρα που είναι ενσωματωμένο με την τεχνολογία AI δεν αντικαθιστά τα PLC αλλά ενισχύει τις ικανότητές ελέγχου τους μέσω έξυπνης επέκτασης. Με την αναβάθμιση του παραδοσιακού παθητικού ελέγχου εκτέλεσης σε ένα αυτόνομο έξυπνο μοντέλο ελέγχου που διαθέτει αντίληψη-απόφαση-εκτέλεση-ανάδραση, βελτιώνει σημαντικά τη σταθερότητα της διαδικασίας διέλασης, τη συνέπεια, τον ρυθμό απόδοσης και τη συνολική απόδοση του εξοπλισμού (OEE). Αυτή η προσέγγιση μειώνει ταυτόχρονα την εξάρτηση από τη χειρωνακτική εργασία, το λειτουργικό κόστος και την κατανάλωση ενέργειας, καθιερώνοντας μια βασική τεχνολογική διαδρομή για έξυπνες αναβαθμίσεις σε εξοπλισμό διέλασης υψηλής τεχνολογίας.

Με την πρόοδο της τεχνολογίας AI, αναμένουμε την ημέρα που τα συστήματα ελέγχου εξωθητών θα επιτύχουν πραγματική ενοποίηση με την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτός ο μετασχηματισμός σηματοδοτεί όχι μόνο ένα ποιοτικό άλμα για τον παραδοσιακό εξοπλισμό διέλασης από «εργαλεία» σε «έξυπνους συνεργάτες», αλλά οδηγεί επίσης σε θεμελιώδεις αλλαγές στην παραγωγή χύτευσης πολυμερών υλικών μέσω βελτιστοποίησης διαδικασίας βάσει δεδομένων. Αυτή η πρόοδος θα ανυψώσει τα βιομηχανικά πρότυπα στην ακρίβεια ποιότητας, την αποδοτικότητα της παραγωγής και την πράσινη κατασκευή, δημιουργώντας τελικά ένα ευφυές οικοσύστημα παραγωγής που θα χαρακτηρίζεται από τη συνεργασία ανθρώπου-μηχανής και την αυτόνομη εξέλιξη.