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自动化技术的发展，可以和几次工业革命结合起来。从最初物理的自动化，到之后网络的自动化，再到现在人工智能驱动的自动化技术，国家正在极大地推动人工智能技术的发展。之前我们谈得更多的是“互联网+”，而现在要谈的是“人工智能+”。我们不难发现自动化技术在人工智能当中正扮演着非常重要的角色，其也随着行业的需求不断发展。同时，自动化技术的发展也在推动着行业的进步。无论是学术领域还是行业的发展，自动化技术都是支撑我们国家向前发展的一个十分重要的技术领域。

近些年，自动化产业得到了长足的发展，其背后的重要推手是互联网技术的发展以及我国对智能制造日益提高的需求。本文回顾了自动化技术在网络技术的推动下和智能制造引领下的发展历程。

1　网络化分布式系统

过去，我们所做的系统控制都是集中式控制，在网络技术不太发达的情况下，控制系统的结构与控制器的设计，都是基于一种集中式的控制，把所有的信息都集中在中央控制室，由集中式的控制算法把每个节点的控制量计算后再通过电缆线发送到现场端执行控制作用。随着科学技术的发展，控制系统规模越来越大，流程越来越复杂。自从有了控制网络，控制系统回归到系统的本质——由单元素组成的分布式系统。由于现在的传感器、执行机构、控制单元都可以做到智能化，并放置在本地的系统当中，组成了分布式系统。从原来集中式的控制方式，向着分布式控制的方向转变，控制系统的模式发生了根本性的变化。http://yushuolyf.51dzw.com/

1.1　过程工业大系统

分布式系统的主要特征有：

· 组成单元多、输入输出多；

· 空间分布广；

· 相互关联（能量、质量、信息）；

· 模型复杂，约束多，目标多。

1.2　集中分散式控制系统

至上而下的系统结构：dcs；plc；传感器；变送器。

1.3　背景与意义

很多公司这些年已经开发了智能化的单元，包括传感器、执行机构、控制单元，控制模式正在发生着天翻地覆的、本质的变化。我们以往对一些大规模的系统控制采用分层递阶式的控制结构，包括预测控制软件，这种模式现在正在逐步向分布式的方向进一步发展。分散式和分布式结构控制的本质区别，在于分散式的子系统与子系统之间的关联，需要事先进行建模。而分布式控制是在系统运行过程当中，通过信息的连接，不断进行子系统之间的信息交互。

网络信息模式下分布式的控制系统针对的是底层的、大规模的物理系统。在此之上，我们构建了信息的网络系统，也可称之为物理信息融合网络，也就是cps系统。从学术界研究的领域来看，自动化的发展方向正在从原来的集中式控制模式向分布式控制模式发展，其优势是控制方法更为简单。由此，分布式大系统的控制问题引起了诸多关注：

（1）90年代大系统理论

（2）2008年9月欧盟第七框架启动

· 《hierarchical and distributed model predictive control of large-scale systems》

http://www.ict-hd-mpc.eu

（3）ieee tac, automatica, jpc多篇关于工业大系统的文章：http://yushuo2.51dzw.com/

· w. b. dunbar, ieee tac, 2007, 52,1249-1263.

· j.b. rawlings, et. al. jpc, 2008, 18, 839-845;h. scheu, et. al. jpc, 2011. 21. 715-728.

· m. farina, et. al. automatica, 2012, 48,1088-1096.

· e. camponogara, ieee tac, 2012. 57,804-809.

· r. scattolini, jpc, 2009, 19, 723-731,comp. & cheng, 2013, 51, 21-41.

（4）开始尝试应用于不同的流程工业

1.4　分布式控制方法成为未来发展的重要方向

分布式控制结构特点：

（1）控制系统提高过程的安全性、容错性、可靠性

· 当个别子系统出现故障时对整体系统影响小；

· 对局部系统维护，而不需要关停全系统；

· 系统结构（增减子系统）调整方便。

（2）提高复杂算法的可实现性

· 并行计算，控制器计算量少；

· 算法实时性提高；

· 多目标、约束优化。

（3）有助于形成智能化控制系统

· 分而治之、满足不同类型的子系统；

· 子系统自主控制；

· 子系统控制器“即插即用”。

（4）提高控制系统经济性

· 节省电缆线、设备制造维护费用；

· 提高复杂优化算法的可实现性。

1.5　需要研究的问题

从大规模的运算到小规模的运算，存在着安全性、容错性、可靠性的一些典型控制问题。分布式系统需要研究的问题有：

· 分布式系统的结构分析与系统划分；http://yushuo.51dzw.com/

· 分布式系统优化控制的协调策略；

· 分布式系统控制方法的动态性能分析；

· 不同类型系统的分布式控制器的综合设计问题；

· 分布式预测控制在不同领域的推广应用。

通过以上研究，可形成分布式预测控制设计与分析理论方法。

2　cps系统的控制

cps系统的问题可追溯到新世纪伊始。由于互联网技术的发展，当时在国际上也引起了很多关于控制系统的讨论。在这一阶段，实际需求推动了理论的发展，信息技术和网络环境改变了传统的结构和方法，通讯、计算、控制等领域知识相互融合和渗透，但仍有许多新的问题需要探索。

与此同时，越来越多的人开始关注cps系统，有了网络后信息更为丰富，这给控制系统带来了新的问题，比如在物联网领域、智能交通领域、智能电网领域等。

从自动化的角度出发，该如何更好地利用这些信息，使得控制系统运行得更加优化、更加节能环保。面对一个大型的物理系统，在物理系统的基础上，构成了一个信息和物理融合的系统，在信息网络的基础上，做信息传输、信息记录、信息优化，从而生成一个优化的决策，再通过信息网络，下放到物理系统，使得我们面对的物理系统可以取得更好的优化性能，或者说可以更加节能环保。这就构成了cps系统。

cps系统当中用到的一些技术也在不断发展，比如传感器、执行机构、控制单元、网络通讯技术等。原来的网络是从互联网开始，应用到工业界后对该系统的要求更高，针对实施性、通讯的可靠性，对工业的cps提出了更高的要求。3　cps系统中的技术

3.1　共性特征

（1）物理/信息系统紧密耦合：计算/通信深度嵌入到物理对象；通信受到来自物理对象的严格时空约束；计算需要支持不同的时空粒度。

（2）异构网络互联：异构网络并存，以满足多种应用qos需求；不同网络间资源限制及协议体系对多网协同调度提出挑战。

（3）海量多源数据：物理与信息的融合产生海量数据（big data）；来自环境、测量、通信及物理过程

的不确定性激增。

（4）分布式感知/计算/控制：嵌入式物理设备之间借助通信与计算功能产生多域耦合；集中、单一的控制模式不再适用于cps。

（5）安全性要求：安全问题贯穿信息与物理全过程，攻防关系更为复杂。

3.2　关键问题

· 交互机理；

· 异构互联；

· 泛在计算；

· 整体优化；

· 安全机制。

3.3　研究策略

· 系统模型；

· 跨层组网；

· 协同计算；

· cps控制；

· 多域安全。

3.4　第四次工业革命

2015年，德国提出了“工业4.0”，其核心的基础共性技术仍然采用cps系统的结构，仍然是在解决大型物理系统如何提高它的运行性能。

3.5　信息物理系统概念

信息物理系统是虚拟空间（计算、通信与控制）与物理系统深度集成，其特点：

· 泛在计算、感知与控制；http://yushuo1.51dzw.com/

· 多层次、多尺度的网络化；

· 动态重组与重构；

· 高度自动化；

· 可靠性、物理安全、信息安全、可用性的高度确保与互相依赖。

4　工业cps（industrial cyber-physical system，icps）

4.1　拟解决的关键科学问题

（1）工业信息智能感知与多层域泛在互联· 如何通过非侵入性原位检测技术实时精准感知系统参量，同时有效结合模型及数据驱动预测方法降低时滞相关效能损失？

· 如何有效地通过数据与物理模型结合及传感器优化配置提高感知信息的时空覆盖度？

· 如何通过工业互联网络协作精准地感知生产系统的全方位信息，并由获取的信息通过本地分析来提高数据的有效性与精确度？

· 如何通过数据积累与信息交互，挖掘并发现新的知识，在工业互联网络上建立知识的传播与自我管理机制？

（2）工业大数据关联计算与知识发现

· 如何对海量高维异构跨域工业数据进行统一表达，通过动态数据的关联分析来全景表征工业生产物理系统？

· 如何从海量数据挖掘生产过程中的本质信息，解决辨识建模、知识发现等难题，实现在线工况判断、行为预测、故障诊断、瓶颈定位？

· 如何通过协同交互可视分析和虚拟仿真，建立全供应链的动态行为分析和自适应模型更新机制，实现精准的生产管理和运行维护？

（3）人机物系统协同调控与智能优化

· 如何将工厂的整体运行与外部原材料供应、能源网络、物流市场、社会环境进行有效关联、互动和融合，建立生产运行综合效能与原料状态、市场需求变化等信息的关联模型及其自适应修正机制？

· 如何在系统数学模型中准确表征产品质量、操作运行平稳性、物耗能耗、设备效能等关键指标，综合考虑产品产量、关键操作变量范围和变化、物耗能耗等复杂约束，以及人-机-物的协同决策机制？

· 如何解决全流程（大规模）、工况大范围变化（非线性）、模型和数据畸变（多重不确定性）、混杂动态变化（连续和离散过程耦合）的多约束、多目标实时调控和优化难题？

（4）工业信息物理系统可信增强与安全防护

· 如何建立信息物理系统的混合模拟理论和计算方法，解决工业生产过程恶意入侵样本匮乏和实测代价巨大的难题？

· 如何建立信息物理统一安全测度和灾变演化理论，解决面向恶意入侵与功能故障的异常行为监测与预测难题？

· 如何利用生产过程中信息流和物质流的互为映照关系，建立可信增强的轻量化理论体系，解决安全防护与生产效率之间的深刻矛盾？

· 可信增强与安全防护是实现信息流和物质流的双向交互和调控、进而大幅提升生产效率的前提和系统成败的关键。

4.2　icps研究面临的主要挑战http://yushuo1.51dzw.com/

（1）综合认知难：关键运行信息和重要过程参数难以获取，造成过程信息不完备甚至检测机理失效。

（2）融合表达难：过程状态与全流程综合生产目标关系复杂，难以全面刻画非稳态、强非线性等本质特征。

（3）协同调控难：工业生产中多变量、强耦合、非线性、大时滞、欠调节、间歇式/连续式控制并存。

（4）安全防护难：非正常工况在早期极难被检测和诊断、工业系统的日益开放性等导致系统安全风险增加。

5　智能网络协调制造

我国自动化技术的发展推动着我国智能制造的发展。过去，自动化技术仅局限在信息的自动化，由于自动化技术的发展，它会成为很多行业进步的发动机和方法论。

5.1　国家研发计划先进制造领域

· 制造基础技术与关键部件；

· 网络协同制造；

· 3d打印与激光制造。

5.2　国家研发计划信息领域

· 物联网与智慧城市；

· 宽带通信与新型网络；

· 光电子器件及集成。

5.3　我国的智能制造

（1）战略地位

中华人民共和国科学技术部2012年3月27日印发智能制造科技发展“十二五”专项规划，智能制造成为新的投资靶点。

（2）发展目标

建立智能制造基础理论与技术体系，重点突破设计过程智能化、制造过程智能化和制造装备智能化中的基础理论与共性关键技术。

（3）智能制造技术

包括：

· 现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上；

· 通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化；

· 是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。

面对离散制造业和流程工业，结合先进的自动化技术，去综合应用智能制造技术，实现《中国制造2025》的宏伟计划。自动化技术一旦取得发展，会极大地推动我国的技术进步。

5.4　传统制造与智能制造

与传统的制造相比，智能制造主要是在整个生产领域中，体现智能制造技术和自动化技术的发展，智能的活动和智能化的机器要进行有机地结合，解决流程制造和离线制造两个行业当中的问题。

（1）传统制造

· 单纯提高精度或速度为指标；

· 智能化、全流程优化度较低；

· 高能耗高排放，劣势明显；

· 节能减排任务艰巨。

（2）智能制造

· 整个生产过程中贯穿智能活动；

· 智能活动与智能机器有机融合（软硬结合），不单单是智能设备的应用；

· 各个环节以柔性方式集成起来；

· 以全流程的优化为整体目标，从而能发挥最大生产力。

5.5　制造业发展趋势

（1）智能化

· 以数字化、柔性化及系统集成技术为核心；

· 大数据处理技术支撑；

· 通过工业化批量生产方式同样满足个性化需求。

（2）绿色化http://hjdz.51dzw.com

· 废弃物回收利用技术；

· 可再生循环技术；

· 节能减排。

5.6　内生动力关键因素——能源效率

在制造业，能源效率是一项最主要的竞争因素。

通过将智能活动与智能设备相结合，并将生产过程各环节以柔性方式集成，实现全流程优化，以达到节能增效的目标。

文章摘自《自动化博览》：控制网：作者：上海交通大学 李少远