工業4.0推動機電一體化走向智能技術系統

繆學勤

(上海工業自動化儀表研究院，上海 200233)

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工業4.0推動機電一體化走向智能技術系統

繆學勤

(上海工業自動化儀表研究院，上海 200233)

2013年4月，德國開啟了工業4.0第四次工業革命，以確保其制造業，特別是裝備制造業世界領先地位。為了一步一步地實現工業4.0戰略目標，德國全力支持“智能工廠創新聯盟”領導的“智能工廠”和 “it’s OWL” 創新集群主導的“智能技術系統”兩個重大研發項目。全面論述了機電一體化系統的發展、智能技術系統產生的背景、技術定義與主要特征。深入分析了認知信息處理3層模型以及智能網絡化系統的參考架構。最后，闡述了自適應生產系統解決方案及其應用。

工業4.0 機電一體化 認知信息處理 智能技術系統 執行器 傳感器 信息物理融合系統 即插即生產自適應生產系統

0 引言

2013年4月，德國開啟了工業4.0第四次工業革命，以確保其制造業，特別是裝備制造業世界領先地位。工業4.0主要包括兩個主題，即“智能工廠”與“智能生產”。為了一步一步地實現工業4.0戰略目標，對應上述兩個主題，德國聯邦教研部與聯邦經濟和能源部全力支持“智能工廠創新聯盟”領導的“智能工廠”項目和“ it’s OWL(北威州智能技術系統)”創新集群主導的“智能技術系統”項目。

“智能生產”的基本設想是制造的產品集成有動態數字存儲器、感知和通信能力，承載著在其整個供應鏈和生命周期中所需的各種必需的信息；整個生產價值鏈中所集成的生產設施能夠實現重組與自配置，能夠根據當前的狀況靈活地決定生產過程。智能生產目標是滿足用戶的各種需求，建立一個高度靈活的個性化和數字化的產品與服務的生產模式。實現智能生產的主要手段之一是采用“智能技術系統”[1]。

1 機電一體化技術概況

從20世紀70年代開始，隨著微電子技術和計算機技術的迅速發展及其向機械工業的滲透，機電一體化(mechatronics)系統應運而生。機電一體化技術是機械和微電子技術緊密結合的一門技術，它使機械工業的技術結構、產品結構、功能與構成、生產方式以及管理體系發生了巨大變化，使工業生產由“機械電氣化”邁入了“機電一體化”發展階段。機械工程工業由機械為中心的產品轉移到機電一體化產品[2]。

機電一體化指的是將電子技術引入機械結構的主功能、動力功能、信息處理功能和控制功能，從而形成一個電子化設計及軟件與機械裝置相融合的系統。機電一體化包括軟件和硬件兩方面技術。系統硬件是由基本單元(機械本體)、傳感器、信息處理單元和驅動單元等部分組成，其基本結構如圖1所示。從圖1可以看出，基本系統一般都是機械結構。通常，滿足某種要求的物理系統都可以作為基本系統。為了提高系統的性能，一般使用傳感器測量基本系統的相關物理量與它所處環境的參數，傳感器為信息處理單元提供輸入變量。目前，創新的傳感器發展很快，特別是采用非接觸檢測技術的傳感器。因而，在大多數情況下，該變量都是數字化的。信息處理單元將來自各傳感器的檢測信息和外部輸入的命令，進行集中、儲存、分析、加工，根據信息處理結果，按照一定的程序發出相應的指令，控制整個系統有目的地運行。由此可見，信息處理單元由各種控制功能組成。整個基本系統性能的適應性則由執行機構單元完成，執行機構根據控制信息和指令，執行要求的動作。執行機構是運動部件，一般采用機械、電磁、電液等機構來實現。在圖1中，基本系統、傳感器、信息處理單元和執行機構之間的關系用信息流、能量流和物料流3種類型的流動圖來表示。

圖1 機電一體化系統基本結構

機電一體化技術主要應用于數控機床、各種機械裝備、計算機集成制造系統、柔性制造系統以及工業機器人等領域。

2 智能技術系統

(1)三大技術發展加速催生新一代技術系統。

進入21世紀以來，信息與通信技術取得了突破性進展，出現了如下3個重要的技術發展趨勢。

① 電子部件的微小型化。

隨著超大規模集成電路技術的突破、電子設計自動化的廣泛應用以及半導體工藝的迅速發展，新型微控制器和8核、16核等多核微處理器研發速度明顯加快，新產品不斷問世。這些新型電子部件具有集成度高、可靠性與性能價格比高、抗干擾能力強以及功耗低等優點；平行計算功能極大地提高了信息處理能力，為智能技術系統的研發創造了優越的硬件條件。

② 軟件成為創新的驅動力。

由于功能的增加、產品用戶特定需求的增加、交付要求不斷變化、不同技術學科和組織日益融合以及不同的公司間合作形式迅速變化等原因，工業產品及其相關的制造系統變得越來越復雜。特別是具有嵌入式軟件的系統，其復雜性還在快速地增加，管理這樣復雜的系統，其難度越來越大。與此同時，近十年來軟件工程技術發展十分迅速，現代基于模型的方法、表示法和工具的使用，不斷創造出高質量的軟件，使得我們能夠應對這一日益復雜的系統。隨著軟件不斷融入到越來越多的現代工程產品，實現新的功能，現代工程產品及其相關的制造系統，將逐漸由傳統的硬件依賴轉向軟件依賴。

③ 工業生產系統網絡化[3]。

過去二十年，互聯網很好地解決了人與人之間的互聯互通，并顛覆了與人密切相關的一些傳統行業。今后，隨著技術的不斷發展，互聯網將要實現物與物的互聯互通，進而實現信息世界與物理世界的融合，于是產生了物聯網。工廠生產系統需要完成控制功能，為了將控制技術融入互聯網，在將物理設備聯網的同時，也要將計算與通信嵌入實物過程，并使其與實物過程密切互動，從而出現了信息物理融合系統(cyber physic system, CPS)，又稱工業互(物)聯網，它將互聯網的發展推向了新高度。

(2) 智能技術系統的定義與特征。

以上3個技術發展趨勢加速了機電一體化系統的升級。新一代技術系統將以機械學、電氣/電子學、控制工程、軟件技術和新材料的緊密相互作用為基礎，通過“嵌入式智能”產生一種超越機電一體化的新系統。在這里，信息技術將與諸如認知科學、神經生物學和語言學等非技術學科相融合，跨學科融合不斷研發出過去只是在生物系統中才使用的新的集成方法、技術和規范，使用這些方法、技術和規程可以將感知、認知和執行功能集成融入技術系統，這樣的技術系統稱作智能技術系統(intelligent technical system，ITS)，如圖2所示[4]。

圖2 機電一體化升級到智能技術系統的演進過程

智能技術系統具有自動適配功能，適應力強，并且使用方便。同時，系統還具有節約資源、可進行直觀操作以及可靠性高等特點。

通常，智能技術系統都具有如下主要特征。

適應性(adaptive),即智能技術系統能夠與所處的環境相互交互，并能自治地適應它們的運行模式。按照這種方式，在設計人員設定的框架內，智能技術系統能夠在運行期間逐步完善，從而確保它們能夠長期保持最佳使用狀態。

堅固性(robust)，即智能技術系統能夠在動態環境中靈活和自治地運行，甚至能夠在開發設計者不希望或未曾預見到的環境中運行。系統能夠處理不確定或者不足的信息，確保至少達到某種使用等級，滿足各種要求。

可預期性(anticipatory)，即以經驗積累的知識為基礎，智能技術系統能夠預測未來的效果和可能的情況。按照這種方式，系統能夠早期識別出風險，并能及時選擇和執行適合的策略，迅速解決問題。這樣一來，系統就能夠更有效地實現目標。

用戶友好性(user-friendly)，即智能技術系統能夠適應用戶指定的特性，能與用戶進行合理的交互。對用戶而言，系統具有一定的理解能力。

3 認知信息處理參考模型及其模塊的研制

(1) 非認知系統與認知系統[5]。

信息處理方法是推動機電一體化向智能技術系統升級的主要推動力。機電一體化(反應式)系統與智能技術(認知)系統的信息處理方法是不同的。機電一體化系統在傳感器和執行機構之間提供一種反應式和固定的耦合。而智能技術系統則類似于具有認知的生物，能夠變更這些耦合。認知處理不會取代直接的和反應式耦合，它會與后者共存。認知系統和非認知系統的比較如圖3所示。

圖 3 非認知系統和認知系統的比較

在生物學中，認知科學提出了用于行為控制的3層模型，智能系統信息處理方法完全建立在該模型的基礎上。行為控制的3層模型如圖4所示。從圖4可以看出，在內部和外部條件變化時，認知數據處理能夠使系統的性能更加靈活并且智能地適應這種變化。認知數據處理不會取代反應式控制，它只是擴展其功能，整個適應過程總是伴隨著不斷地學習。學習意味著收集和發現信息，從中得出與系統環境有關的論斷，并進一步處理如此獲得的知識。此后，這些知識就能夠被用于改變系統的行為(例如通過改變控制參數)。在行為控制的不同層次，將產生不同的學習方式，并對知識進一步加工。

圖4 行為控制3層模型

(2) 認知信息處理參考模型。

如上所述，認知科學完全參照認知生物的行為，以此為基礎創建了智能信息處理技術。因此，評價一個系統是否具有“智能“，應該看該技術系統是否具備如下3個特殊的特征：

① 主動嵌入到環境中，并能夠與所處的生產場景環境交換信息；

② 借助周圍環境與系統相關信息的內部表達，產生靈活的、與環境相適應的控制動作；

③ 具有學習和參與綜合信息處理的能力。

為了表達這些特征，斯圖伯(STRUBE)研究員研發了認知信息處理3層參考模型，如圖5所示。從圖5可以看出，模型的最低層是非認知調節，它包含連續控制和固定的反射，我們稱其為“原動技能(motoric skills)”；中間層表示關聯調節,通過條件反射建立學習過程。對于這種類型的學習，最著名的例子是巴普洛夫試驗;模型的最高層產生認知調節。認知是對所有類型的事件進行信息檢測、信息處理，并將信息存入內存。此外，這些信息將被用于適應類似于生物的行為。這就意味著處理過程近似于目標管理、規劃或控制活動。

圖5 認知信息處理3層模型及其實現

(3) 操作器-控制器智能模塊的研制。

為了實現STRUBE認知信息處理3層模型，德國帕德博恩(Pader-born)大學Jugen Gausemeier 教授領導的研發人員開發了用于自尋最優系統的操作器-控制器模塊(OCM)[6]。在這里，信息處理分成3級，即控制器、條件反射操作器和認知操作器。

控制器的主要任務是按照更優的方式控制基本系統的動態性能。其控制回路是獲取測量信號和確定調節信號十分有效的鏈路，因此稱它為“原動”回路。該級軟件在硬實時條件下運行。大量控制器配置能夠由控制器本身完成。

條件反射操作器的操作能夠監視和指揮控制器。它不能直接訪問系統的執行機構；但是它能夠通過改變參數和結構，完成對控制器的修改。條件反射操作器本質上是面向事件的，它與控制器緊密相連，其按硬實時方式處理事件。作為認知操作器的連接部件，條件反射操作器可以當作控制器和那些軟實時或不能實時工作的部件之間的接口。它將進入的信號過濾，并將其送給下一級。條件反射操作器負責若干OCM之間的實時通信，這些OCM一起構成一個自尋最優控制系統。

認知操作器位于OCM的最高一級，系統能夠采用各種方法(諸如學習方法、基于模型的最佳化方法或基于系統的知識的系統方法)，去使用它本身和其周圍環境的信息，以提升它自身的性能。在這里，特別要強調能夠實現自尋最優的認知能力。

4 智能子系統與智能網絡化系統

智能技術系統具有兩種結構形式，一種是子系統基本結構形式，即智能子系統；另一種是組群(cluster)結構形式，稱作智能網絡化系統(亦稱網絡化、信息物理融合系統)，其系統構成架構的技術概念如圖6所示。

圖6 智能子系統及網絡化信息物理融合系統結構示意圖(技術概念)

從圖6可以看出，一個子系統的基本配置包括基本系統、傳感器、執行機構和信息處理4個單元。信息處理單元通過通信系統聯系傳感器和執行機構，傳感器用于感知必要的信息，執行機構與基本系統聯合完成實際的系統動作，基本系統通常是機械結構。在信息處理單元內，由認知調節實現的基本認知功能主要有感知與識別、編碼或語言的使用，它們的實現方法是不同的。我們稱由4個單元構成的基本配置為一個子系統。智能子系統一般用于小型的單臺設備。

對于大型機械裝備或生產流水線，為了完成各種各樣的功能，通常都由幾個子系統構成，它們被看成是一個相互作用的組合體。這些智能子系統在地理位置上是分散的，通常采用分布式結構，它們彼此之間需要進行通信和協調，從而形成了網絡化系統結構。但是，由此產生的網絡化系統的功能作用僅能通過單個系統間的交互作用呈現出來。無論是網絡還是單個系統的角色都是靜態的，而要完成整體功能作用，就需要借助于通過動態改變來實現。在過去，這完全是分開考慮的問題，諸如一方面是云計算，另一方面是嵌入式系統?，F在，我們可以采用最新的信息物理融合系統(CPS)的途徑進行集成。按照加利福尼亞大學Edward A.Lee教授的定義：“CPS是計算過程和物理過程的集成系統，利用嵌入式計算機和網絡對物理過程進行監測和控制，并通過反饋環實現計算過程和物理過程的相互影響”[7]。由定義可以看出，智能技術主要是通過嵌入式計算和通信技術來實現，智能系統也主要由一個或多個嵌入式系統組成。CPS系統是一種網絡型嵌入式系統，網絡化系統將不再僅由一個全局集中的控制單元進行控制，通過本地系統控制策略完全可以實現更佳的性能。它將打破在PC機時代建立的傳統自動化系統的體系架構，從而全面實現分布式智能。

5 智能技術系統的實現

從2007年開始，德國科技創新主要依靠分布在全國各地的15個前沿技術創新集群(the leading edge cluster)，每個集群都主攻一個專業方向。“it’s OWL”北威州創新集群專注于智能技術系統產品與系統的研發，它是歐洲具有最強產品開發能力的地區之一，其愿景是成為全球智能技術系統市場和技術的領導者。該集群共有174個成員，包括25個工程和顧問咨詢公司、25個核心公司和78個基本公司、6個高等院校以及10個競爭力中心。2012年2月，聯邦德國教研部投入1億歐元，支持45個產品和生產的研發項目，計劃用5年時間完成。這些項目分為平臺、創新及可持續項目3種類型。

平臺項目，即為推動集群內各家公司在今后幾年內進入智能技術系統業務領域，以及實現技術成果向大量中小型企業轉移，創建自尋最優控制系統、人機交互、智能網絡、能源效率以及系統工程等5個最基本的技術平臺。

創新項目，即系統集群內的核心公司為實現戰略目標，基于上述技術平臺，開發子系統、系統以及網絡化系統等具體產品和解決方案。

可持續項目,即這些項目研究采取7種有效措施，在政府計劃支持的時間結束后，仍然能保持長期的可持續性。特別是在這些項目內，中小型企業在今后幾年仍然能夠自身實現智能技術系統的開發工作。

6 工業4.0智能自適應生產系統產品與應用

菲尼克斯電氣公司是“it’s OWL”北威州創新集群的核心成員，為了實現工業4.0“智能生產”戰略目標，按照智能技術系統的技術概念，研發了自適應生產系統[8]。該系統采用分散式模塊化結構，并使用公司最新研制的即插即生產(plug and produce)智能化網絡技術。分散式模塊化結構意味著整個生產過程所使用的機械、控制和通信系統全部采用模塊化設計，這就使得生產制造系統能夠按照工藝和生產的要求任意組合，系統的適應性可以通過插入或移除其中的模塊來實現，如圖7 所示。

圖7 自適應生產系統示意圖

即插即生產技術具有自尋最優特性和即插即生產網絡自配置功能。自配置功能是建立在實時通信系統的自配置方法和生產系統、模塊和部件語義自描述能力的基礎上，無須使用任何工程工具。生產制造系統通過分析與理解外界及自身的信息，對系統中各組成部分進行自動協調、重組與擴充，實現對產品的數量、種類、性能和質量的自動適應，從而最佳地完成不斷變化的工作任務。該自適應生產系統已成功用于菲尼克斯公司的I/O裝置生產線，取得了滿意的效果。按照計劃，自適應生產技術與系統產品即將推向市場。與此同時，“it’s OWL” 創新集群的各成員公司也將分批發布各種類型的智能技術系統的產品和系統，并在傳統的機電一體化系統用戶領域推廣應用。這些創新的技術與產品，將為制造企業，特別是中小型制造企業的轉型升級創造理想的條件，也為工業4.0的實現提供了具體路徑和解決方案。

7 結束語

2015年5月，我國發布了“中國制造2025”行動綱領。該綱領將制造業定位成“立國之本，興國之器，強國之基”，并提出了建設制造業強國的三步走戰略：第一步，2015～2025年，邁入制造強國行列；第二步，2025～2035年，達到制造強國中等水平；第三步，2035～2049年，進入世界制造強國前列，建成全球領先的技術和產業體系。目前，各地正在制定落實“中國制造2025”的行動方案，我們應該借鑒工業4.0“智能技術系統”的理念、方案和路線圖，一步一步地推進制造強國的建設。

From Mechatronics to Intelligent Technical Systems

On the April of 2013, in order to ensure that the manufacturing industry leading position in the world, the fourth industrial revolution is started in the Germany.For implementing strategic objective of Industry 4.0, Germany fullly supports “Smart Factory” projects leaded by the Innovation Alliance of Smart Factory and “Intelligent Technical System” projects of the “it’s OWL” Leading-Edge Cluster.The development of mechatronic systems, the background of intelligent technical systems, the technical definition and the key characteristics are expounded comprehensively.The three layer model for a cognitive information processing and a

tructure for an intelligent networking system are analyzed thoroughly.Finally, the adaptive production system and its application are elaborated.

Industry 4.0 Mechatronics Cognitive information processing Intelligent technical system Actuator Sensor Cyber physic system Plug and produce Adaptive production system

LTE-A系統中改進的信道估計算法的研究及實現

TH-39;TP271+.4

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201601001

修改稿收到日期：2015-11-23。

作者繆學勤(1942-),男，教授級高級工程師，中國儀器儀表學會理事。1989年至2001年任國際電工委員會IEC SC65C/WG6現場總線標準委員會委員，1988年被授予國家級有突出貢獻中青年專家，1991年獲國務院特殊津貼。長期從事現場總線、工業實時以太網技術與工業自動化系統的研究開發、系統集成與工程應用。