1 倍福的边缘计算与机器学习.pdf

文件模版_ 阅读听课会议笔记 摘颗星星送给你：TwinCAT 机器学习与边缘计算 倍福广州 陈利君 2020-02-26 1 倍福的边缘计算与机器学习 1.1 术语解释 AI 技术与预测性维护 所谓预测性维护，顾名思议就是在设备故障还没有发生的时候提前预警并进行维护。对于机械 部件，故障通常不是突然发生的，而是有个逐步恶化的过程，最后才严重到影响整机的功能。如果 能够在隐患开始之初从种种蛛丝蚂迹看出异常，分析原因并进行维护，这就是工厂里面的关键设备 关键部件需要的“预测性维护”。 “预测性维护”的基础就是“异常检测”。检测信号不难，难的是根据一个或者多个信号判断当 前状态是正常还是异常。比如一个经验丰富的维修师傅，一听马达的声音就知道正常还是异常，可 能哪里有问题，是否需要加润滑油或者更换轴承或者把马达拆下来大修。这个维修师傅的大脑里就 有一套“异常检测算法”。他的大脑当然是智能的，不是人工智能而是天然智能。每个人都是天然智 能的。一个人要习得一套“算法”，要达到前面这位老师傅的水平，也许需要长年的学习。注意这种 学习一定是在实践中学习，不是事先有一套放之四海而皆准的现成公式，而是在实践中处理问题， 汲取教训，获得经验，再处理问题，再修正经验，如此手脑并用，磨练三五年甚至七八年，才有可 能成为一个“老师傅”。 如果想让“机器”代替老师傅来给出维修意见，这就要用到人工智能，即AI 技术。针对要维护 的对象不同，人工智能也必须进行专门的训练，这种训练叫做“机器学习”，而学习要针对的对象就 是“模型”。在训练过程中，如何找出特征量与实际状态的关系——比如声音的分贝数、频段与马达 状态的关系——找出这种关系的方法，就叫“机器学习引擎”。 机器学习引擎 关于机器学习引擎，如果换成人类来讲，读万卷书和行万里路，就是不同的的学习引擎。电脑 如何从已知预测未知，根据经验还是根据推理，这是机器学习引擎要解决的问题。 作为PLC 工程师，不需要考虑这个问题。AI 领域的专家们已经研究出了若干种学习引擎，云 服务提供商们提供不同学习引擎的机器学习框架，而自动化厂家们已经做好与这些云上机器学习框 架的接口。PLC 工程师只要照着说明书在PLC 上实施这些接口，能够与云上学习框架对接，训练完 成得到标准的机器学习模型文件，最后在PLC 上运行这个文件就可以了。 边缘计算与云计算 对于自动化设备来说，需要面对的场景是： 假如一个工厂里有几百个马达，由几十个控制器控制，另外还有一台预测性维护专用的电脑。 每个控制器只采集数据，通过网络传给预测维护的电脑，后者运行人工智能算法，诊断所有马达的 状态并通过网络将诊断结果传给每台控制器。这种情况叫做‘集中计算’。如果这台预测维护的电脑 不在厂里，而是位于 Internet 上的一台虚拟机，用户使用的时候不用知道这台虚拟机在深圳还是在 上海，也不用知道它的工作原理、学习引警，它如何得出结论，只要连上网，按要求运行本地软件 能够收发数据，用户就可以随时知道厂里所有马达的“健康状况”。这种叫做“云”计算。 无论是集中计算还是云计算，计算的数据和结果都需要给过网络传输，前者通过 Intranet 后者 第1 页 共 8 页 倍福官方网站： 倍福中国技术服务热线：400-820-7388 在线帮助系统： 倍福中国FTP资料下载： 文件模版_ 阅读听课会议笔记 通过Internet ，如果把计算放在本地控制器，就叫“边缘计算”——所谓边缘，只是相对Intranet 或 者Internet 而言，自动化设备属于底层，处在网络的边缘。所以IT 界把运行在控制器上的计算叫“边 缘计算”。而在AT 界，控制器一直就是核心，因为对于Filedbus 、现场执行器和传感器，控制器就 是大脑和心脏，一点也不边缘。 至于边缘计算与云计算到哪个好，对于自动化设备而言，我觉得还需要依时依地酌情考虑。 1.2 倍福的AI 产品 倍福有边缘计算控制器吗？