Algoritam za učvršćivanje armature za automatsku optimizaciju rada postrojenja
Yokogawa i Nara Institut za naprednu nauku i tehnologiju (NAIST) najavili su zajednički razvoj poboljšanog algoritma učenja * za automatsku optimizaciju rada postrojenja. Učenje ojačanja je osnovna tehnologija u oblasti umjetne inteligencije (AI). Zajednički razvoj ovog algoritma pruža praktično rešenje za poboljšanje kvaliteta proizvodnje i proizvodnje fabrike.
Umjetna inteligencija i strojno učenje (ML) su podskup umjetne inteligencije. Od nedavno se očekuje da će postići napredak u tehnološkim promjenama u različitim oblastima, što je izazvalo široku zabrinutost. AI se koristi u stvarnom životu, na primer, autonomna vozila i brodovi. Iako je ML stavljen u analizu podataka o postrojenju, ona mora biti dodatno proučena od strane kompanija i akademskih institucija prije nego što se može primijeniti na kontrolu automatizacije.
Tokom godina, Yokogawa je obezbedila sisteme kontrole za razne industrije kao što su nafta, prirodni gas, hemikalije, čelik, celuloza i papir, medicina i hrana, i stekla je veliku količinu tehnologije i stručnosti u vezi sa radom postrojenja. NAIST je istraživao i razvijao tehnologije zasnovane na ML kao što su probabilističko rasuđivanje i tehnike inženjeringa sistema, optimizaciju kontrole i učenje ojačavanja, kao i razvoj inteligentnih robota i sistema koji obavljaju specifične funkcije u dinamičnom okruženju.
Yokogawa i NAIST su uspješno razvili novi algoritam koji koristi Yokogawinu tehnologiju za kontrolu postrojenja i Yokogawino znanje i stručnost o međusobnoj zavisnosti između kontrolnih petlji za poboljšanje programiranja dinamičke strategije kernela (KDPP) i NIST pojačanja učenja. tehnologije. Tradicionalni algoritmi učenja armature zahtijevaju veliku količinu obrade pretraživanja kako bi se osigurala odgovarajuća kontrola, što je izazov za praktičnu primjenu. Novorazvijeni algoritam značajno smanjuje količinu obuke koja se mora obaviti i stoga je vrlo praktična. Yokogawa i NAIST su na simulatoru postrojenja potvrdili da je korištenjem novog algoritma za istovremenu kontrolu četiri različita ventila u procesu destilacije u pogonu za proizvodnju vinil acetata, optimizacija daleko nadmašila ono što je moguće sa konvencionalnim algoritmima upravljanja ili ručnim operacijama.
Yokogawa i NAIST će provesti (POC) koncept testa u suvremenoj tvorničkoj okolini kako bi potvrdili pouzdanost stvarne upotrebe. Novorazvijeni algoritam objavljen je na IEEE Međunarodnoj konferenciji o automatizaciji i nauci, održanoj u Njemačkoj od 20. do 24. augusta.
Ako želite kupiti motor procesora za preradu hrane, obratite pažnju na motor četkice za ugljik.
