江蘇鳳谷節(jié)能科技有限公司  大家上午好!非常感謝組委會的邀請，今天主要談一下智能制造中的控制問題。

首先講一下工業(yè)4.0對工業(yè)的發(fā)展。經(jīng)過四次工業(yè)革命，從最早的機(jī)械加工到生產(chǎn)線到工業(yè)機(jī)器人到多機(jī)器人，工業(yè)4.0在德國做的很好。

什么是工業(yè)4.0呢?實(shí)際上就是說把實(shí)體和虛擬結(jié)合起來。我做一個(gè)簡單的總結(jié)，可以看成簡單的CPS+，因?yàn)樗紫葟氖袌鲂枨箝_始，通過智能制造，以智能制造通過互聯(lián)網(wǎng)集成，實(shí)現(xiàn)全自動化。全自動化以后當(dāng)有客戶需求的時(shí)候，能夠把原材料、產(chǎn)品、機(jī)器連在一起，實(shí)現(xiàn)智能化。

很重要的是過去工人也這么做，只不過需要人，需要程序。在這里智能起了很大的作用，要把智能能夠添到里面，到最終實(shí)現(xiàn)質(zhì)量的提升、效率提高。它產(chǎn)生的工業(yè)應(yīng)用有很多方面，制造業(yè)降低了成本、提高了效率，能源還有城市的規(guī)劃交通以及健康醫(yī)療體系。

工業(yè)4.0九大技術(shù)支柱：人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)云計(jì)算、工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)機(jī)器人、3D打印、知識工作自動化、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全、虛擬現(xiàn)實(shí)。

現(xiàn)在提出知識自動化是很難的。從工業(yè)4.0的角度、智能的尺度來講，它有五個(gè)尺度：首先是硬件，這是企業(yè)比較擅長的，上面的是數(shù)據(jù)信息，第一個(gè)是鏈接，第二是看見信息。這上面有很多方法去做激勵學(xué)習(xí)、深入挖掘等等，這還是屬于產(chǎn)品智能。第三層級是系統(tǒng)智能，各個(gè)模塊的銜接，看的很清楚，人們可以看的更清楚。這開始有難度了。再往上就是人的智能，這就非常難了，我們看事就看的透了，它要跨界，跨多個(gè)維度和尺度去看，這個(gè)層面上的智能難。最后是希望自主的，我覺得這是非常難的。工業(yè)4.0希望這樣做，但實(shí)際上真正能做到什么級別、什么程度，我認(rèn)為從學(xué)術(shù)的角度看有很大的難度。

這是國家973項(xiàng)目，其中一個(gè)是做裝備智能，希望裝備智能化設(shè)計(jì)、整個(gè)數(shù)字化有智能感知，能夠建模，以后做智能抉擇設(shè)計(jì)。制造難就是尺度大，不確定性大。

再下去深入講一點(diǎn)，控制在制造中的應(yīng)用，首先我打開一個(gè)小尺度，這是電子封裝很簡單的回路，非常簡單的小回路可以看出多個(gè)控制的前導(dǎo)，每個(gè)打開下去以后，你可以看到噴膠過程。

這個(gè)尺度是時(shí)間尺度，在一個(gè)毫秒級點(diǎn)膠水，在分鐘級別上點(diǎn)很多膠水，而且最后的性能是不可測的，那是需要現(xiàn)場人的輔助，這是非常難的。還有固化，10公分的系統(tǒng)是三維的，實(shí)際上就是物理期間，有空間尺度。這個(gè)描述過程是非常難的問題。其他很多流程都是這樣描述，包括柔性力，包括彈性的材料來操作都是屬于這個(gè)過程，這是比較難的。

如果從整個(gè)制造尺度來看，它是多層的、分散式的，從最底層自動化到回路控制到監(jiān)督層到生產(chǎn)調(diào)度中間層到整個(gè)工廠層面，因此從自動化到控制到監(jiān)督到管理，智能是逐漸提升的，但是它是在下面更關(guān)心產(chǎn)品的質(zhì)量，其實(shí)在上面更關(guān)心商業(yè)質(zhì)量。因此，它難度是從底下往上面越來越難，越到上面不確定性越大，不確定性越大，控制智能化就非常難。

因此來講，制造系統(tǒng)像我們培養(yǎng)是多尺度的，有局部特性，有宏觀級別。局部的東西越高層的動的越慢，當(dāng)我們做的很快，可以交互，當(dāng)人做錯(cuò)決定，你要糾正起來很慢。復(fù)雜度，越到上面越大，但是越下面，從學(xué)術(shù)角度來講，它比較好放驅(qū)動。不確定性是下面小，有多種不確定性，控制是動態(tài)，模型驅(qū)動，基本上比較精確的處置。到上面看是知識驅(qū)動，下面比較本能的反應(yīng)，上面是邏輯思維，邏輯的，評價(jià)體系也這樣，越到下面精確度高，上面是應(yīng)用。智能也是下面低、上面高。因此，不確定性從左到右，制造體系在底下是小的，是做不到的。在工業(yè)界來講，在底層不確定比較小，建模、控制、設(shè)計(jì)能夠去做，因?yàn)榈缴厦鎭碇v就不能做建模，因?yàn)闁|西太大。所謂的智能方案，模糊的神經(jīng)元等等方法做。在這里感知非常重要。

不確定性有兩種，一種隨機(jī)的，還有一種是模糊的，好比兩杯水，一個(gè)隨機(jī)10%有毒，一個(gè)模糊的10%有毒，確定的不確定性和隨機(jī)的不確定，還有空間的不確定，因?yàn)槌叨取?/p>

控制在不同尺度上體現(xiàn)不一樣，一般來講最底層的機(jī)器設(shè)計(jì)，回路控制、機(jī)器控制，這里面更多是任務(wù)的分配、制造，在設(shè)計(jì)中承擔(dān)更多的控制。這兩層更多的是離散系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品自動化方面的變化，但到高層，決策是戰(zhàn)略性的，這里進(jìn)行知識的闡釋和自動化方面。建模不一樣，感知完了才建模，對于設(shè)計(jì)的建模、控制的建模，這些都不太一樣。

一般來講做一個(gè)產(chǎn)業(yè)，我認(rèn)為在制造做的研究上，我們需要三個(gè)平臺，一個(gè)是實(shí)驗(yàn)，毫無疑問需要實(shí)驗(yàn)來感知。二是物理仿真。這兩個(gè)要銜接好。三是基于模型的控制，是從常規(guī)方面驅(qū)動的。

點(diǎn)膠是多時(shí)間尺度。多時(shí)間尺度很難，因?yàn)槎虝r(shí)間尺度點(diǎn)進(jìn)去，基本上不可能做到閉環(huán)。因此，在短時(shí)間尺度、長時(shí)間尺度、在分鐘級別20、30分鐘點(diǎn)幾千滴膠水，怎么做到一致性?就需要控制，通過控制解決趨勢性問題，沒有趨勢性干擾才能通過控制實(shí)現(xiàn)。因此，我們叫多尺度的設(shè)計(jì)機(jī)器人。我要了解清楚才能設(shè)計(jì)，這兩個(gè)是解決短時(shí)間尺度上的工作。另外一個(gè)是解決長時(shí)間尺度的工作。

通過膠水的方程有一定的了解，通過做實(shí)驗(yàn)，通過做混合實(shí)驗(yàn)鍛煉很多的特征，由此來支持獲取，在物理仿真上通過物理仿真、實(shí)驗(yàn)離合進(jìn)行設(shè)計(jì)，使設(shè)計(jì)的整個(gè)尺寸等來進(jìn)行設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)完了以后來控制。所有點(diǎn)膠機(jī)都是開發(fā)性控制，沒有傳感器，我們?nèi)绻龉I(yè)4.0，很重要的是要加傳感器，我們想知道撞針，通過信息位置我們做后續(xù)的很多分析，很多預(yù)測。在這個(gè)基礎(chǔ)上智能感知加額外的感知，以后在后面做過程級別多點(diǎn)的一致性補(bǔ)償，發(fā)覺趨勢性變化，然后再做控制。

4.0里面有一點(diǎn)，你要做全面的自動化需要感知，溫度場只能一個(gè)產(chǎn)品一點(diǎn)，空間上其他點(diǎn)的溫度你不知道，我們現(xiàn)在如何用幾個(gè)傳感器知道呢?這樣對過程有更清晰的了解，然后做控制，這是智能感知。

其實(shí)我們把深度學(xué)習(xí)加在這里，來提高它感知的精度。因此，在未來最大的挑戰(zhàn)是智能，我們要三個(gè)智能系統(tǒng)，這是很大的挑戰(zhàn)，對人都是挑戰(zhàn)，機(jī)器更是，知識的生成和自動化很難。

智能從哪兒來?先看人，為邏輯分析再到行動。相對人制造系統(tǒng)也相似，和人結(jié)構(gòu)相似，因此，相應(yīng)這部分機(jī)器只能是商業(yè)智能。計(jì)算機(jī)的速度足夠快，所以狗可以打敗人，人是被硬件打敗，不能說軟體，因?yàn)槿擞械诹校@是機(jī)器做不到的。

數(shù)據(jù)信息，學(xué)習(xí)信息有兩塊，量化模型、知識模型，這兩塊有很多方法，這是產(chǎn)品層面。比較高的是決策，因?yàn)橛袃煞N不確定性，剛才說的確定的不確定性，還有隨機(jī)的不確定性，因?yàn)橹R的表達(dá)是模糊的，也是隨機(jī)的。

城市大學(xué)世界排名150-200名，這是模糊的，不是精確性的。這是概率的，所以這句話是對的。人可以很好的處理，機(jī)器就有很大的問題。模糊系統(tǒng)是處理機(jī)器的一種方式，是成熟的。我們最近開發(fā)概率模糊性，把兩種集成起來給予支持。

這是一個(gè)973項(xiàng)目里面做的，這個(gè)難點(diǎn)是功率耦合機(jī)不確定，鍛造材料，兩條驅(qū)動，因此來講，兩個(gè)驅(qū)動截面的耦合模型要搞清楚，要得到量化模型建模，還有操作員的操作的經(jīng)驗(yàn)、知識清理出來決策，然后取得參數(shù)，這樣才能驅(qū)動兩個(gè)東西，這是現(xiàn)在做的東西?？傊?，智能制造是多尺度集成。從過程開始，還有很多跨學(xué)科，因?yàn)橹圃焓嵌喑叨鹊?。通過智能提高所有我們的標(biāo)準(zhǔn)，這里最大的挑戰(zhàn)是智能的建模，人的智能。

總之，智能制造是多尺度集成。從過程開始，還有很多跨學(xué)科，因?yàn)橹圃焓嵌喑叨鹊摹Ｍㄟ^智能提高所有我們的標(biāo)準(zhǔn)，這里最大的挑戰(zhàn)是智能的建模，人的智能。

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