工业自动化

工业自动化是指机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的综合性技术。相关技术标准有GB/T19903.1-2005(ISO14649-1:2003)。GB/T16656.28-2010(ISO10303-28:2007)等。^[3]20世纪四五十年代是局部自动化时期，第二次世界大战时期形成的经典控制理论,对战后发展的局部自动化技术起到了重要的促进作用。其发展阶段分为半自动化（部分人工操作）和全自动化（完全无人干预），核心目标是提升生产效率与产品质量。^[5]工业自动化是以自动控制、仪器仪表和计算机技术为基础，通过机器设备自主完成检测、控制及优化的综合性技术体系，包含工业自动化软件、硬件及系统三大部分。^[2][4]

自动化技术就是探索和研究实现自动化过程的方法和技术。它是一门涉及机械、微电子、计算机和机器视觉等技术领域的综合性技术。主要目的是将人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣危险的工作环境中解放出来，提高劳动生产率。^[6]工业自动化的应用领域主要集中在汽车制造、物流、金属加工、塑料和化工等行业，^[7]在人类生产生活的各个领域有着广泛的应用。^[2]

工业自动化是指在工业生产中，采用自动控制、自动调整装置，按照预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制，以代替人工操作机器和机器体系进行加工生产的趋势。^[2]工业自动化的应用领域主要集中在汽车制造、物流、金属加工、塑料和化工等行业,通过机器人来完成在环境恶劣、自动化精度高、安全性要求高等工作场景的搬运、装运、拆卸、焊接等工作。工业机器人将会是人工智能的重要应用前景之一。^[7]

20世纪四五十年代是局部自动化时期。第二次世界大战时期形成的经典控制理论,对于战后发展的局部自动化技术起到了重要的促进作用,在解决问题的过程中形成了经典控制理论，设计出各种精密的自动调节装置，开创了系统和控制新的科学领域。但是到了20世纪50年代末发现把经典控制理论的方法推广到多变量系统时会得出错误的结论,因此经典控制理论的方法有其局限性。^[5]

2.在20世纪60年代，现代控制理论经历了迅猛的发展，以状态空间方法为基础，并以最优控制理论中的极小值原理和动态规划方法等为特征。其中，采用卡尔曼滤波器的随机干扰下的线性二次型系统(LQR)的引入宣告了时域方法的完成。现代控制理论在航天、航空、制导等领域取得了成果。^[5]

在现代控制理论中，首先对多输入多输出系统进行了深入研究。其中特别重要的是对描述控制系统本质的基本理论的建立，如可控性和可观性、实现理论、典范型、分解理论等。这些理论的建立使控制由一类工程设计方法上升为一门新的科学。^[5]

为了扩大现代控制理论的适用范围，相继产生和发展了系统辨识与估计、随机控制、自适应控制以及鲁棒控制等多种理论分支。这些分支的发展使得控制理论的内容变得愈来愈丰富。然而，尽管现代控制理论在航天、航空、制导等领域取得了成果，但对于复杂的工业过程却显得无能为力。复杂的工业过程具有非线性、时变、多变量等特点，传统的线性控制方法难以有效应对。因此，针对这些复杂系统，需要进一步发展与之匹配的控制理论和方法，如非线性控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。这些方法可以更好地处理复杂工业过程中的非线性和时变特性，提高控制系统的性能。^[5]

3.在20世纪70年代，随着工业生产的发展，对过程自动化的要求逐步提高。各种复杂控制系统被应用于生产，包括串级控制、比值控制、均匀控制和分程控制等。随之而来的是选择性控制和前馈控制的出现。这些复杂控制系统解决了简单控制系统难以控制的问题。此外，多变量控制系统、动态最优控制系统以及多种新型控制系统逐渐进入生产过程的控制领域。这使得控制信号从单输入、单输出的对应关系发展到多输入、多输出，满足了工艺流程复杂、多种工艺变量交叉影响等情况下的控制需求。在这一阶段，电子技术特别是计算机技术的迅速发展推动了检测、执行、计算等自动化设备的进一步完善，从而保证了控制方案的顺利实施。计算机控制系统开始用于过程控制，实现了直接数字控制(DDC)和监督控制(SPC)。^[5]

3.从20世纪80年代至今，计算机技术的发展，尤其是微型计算机的开发应用，带来了自动控制领域的重大变革。微型计算机逐渐成为检测控制仪表的核心，仪表性能得到了显著提高。分散控制、集中管理的集散控制系统(DCS)的应用标志着自动控制达到了新水平。在这一阶段，除了模拟式电动单元组合仪表的继续发展，还出现了新型数字化的DDZ-S系列单元组合仪表，它将模拟技术与数字技术相结合，以数字技术为主。此外，基于单片机的可编程调节器、可编程控制器迅速发展，智能化检测控制仪表具备各种特定功能，不断涌现。这些新型仪表在自动化仪表中的份额逐渐增加。另一个重要发展是现场控制总线系统(FCS)的推广应用，它不仅具备DCS的功能，还具有现场在线检测控制全数字化信号联系的特点，成为工业自动化发展的主要趋势。^[5]

工业自动化指的是利用计算机、机器人、传感器和控制系统等技术手段，对工业生产过程中的各种操作和任务进行自动化处理和控制的系统。它的目标是提高生产效率、降低生产成本、优化质量和安全性，并减少人力投入。^[2][4]

工业自动化的主要特点包括：

自动化控制系统：工业自动化系统通过使用计算机和控制设备，对生产过程中的各种参数和操作进行监测、控制和调节。这些系统可以实现自动化的生产线控制、设备协调和任务分配等功能。^[2][4]传感器和执行器：工业自动化利用各种传感器和执行器来感知和控制生产过程中的物理量和动作。传感器可以检测温度、压力、湿度、流量等变量，而执行器可以控制阀门、电机、气缸等执行机构。^[2][4]编程和逻辑控制：工业自动化系统使用编程语言和逻辑控制算法来定义和控制生产过程中的操作流程、逻辑关系和决策。这些控制程序可以根据设定的规则和条件，自动触发和执行各种操作和任务。^[2][4]人机界面：工业自动化系统通常提供人机界面，使操作人员能够监视和控制生产过程。这些界面可以是触摸屏、图形界面或其他可视化工具，使操作人员能够直观地了解生产状态和进行必要的操作调整。^[2][4]

1.EPA

EPA(EthermetforPlantAutomation)是一种用于过程行业中确定性以太网的通信标准，是第一个由中国人自主制定的工业自动化国际标准，该标准成功将以太网直接应用于现场总线^[注1]，从而成功地将商用办公室网络一一以太网进行了技术改造，使之完全适用于环境恶劣下的流程工业自动化仪表之间的通信，实现了从管理层、控制层到现场设备层等各层次网络的“E(Ethernet)网到底”^[8]

2.STEP

STEP分为多个部分，大体可分为描述方法、信息模型、应用协议、实现方法和一致性工具等大类，每个大类又有若干个组成部分。每个组成部分又是一组涉及不同领域和技术的计算机可解释的产品信息表示和产品数据交换的系列国际标准，涵盖了各种不同的产品类乎(电子、机电、机械、金、纤维复合材料、船舶、建筑、加工工厂、家具等)和生命周期阶段(设计、分析、规划、制造等)几乎每个CAD/CAM/CAE/CNC系统都包含一个模块，用于读取和写人由STEP应用程序协议(AP)定义的数据，AP用于交换数据，最终目标是覆盖所有产品的整个生命周期，从概念设计到最终处理。^[3]STEP有以下标准：

GB/T16656.1-2008(ISO10303-1:1994)《工业自动化系统与集成产品数据表达与交换第1部分:概述与基本原理》。^[3]

GB/T16656.11-2010(ISO10303-11:2004)《工业自动化系统与集成产品数据表达与交换第11部分:描述方法:EXPRESS语言参考手册》。^[3]

GB/T16656.21-2008(ISO10303-21:2001)《工业自动化系统与集成产品数据表达与交换第21部分:实现方法:交换文件结构的纯正文编码》。^[3]

GB/T16656.28-2010(ISO10303-28:2007)《工业自动化系统与集成产品数据表达与交换第28部分:实现方法:EXPRESS模式和数据的XML表达(使用XML模式)》。^[3]

GB/T19114.44-2012(ISO15531-44:2010)《工业自动化系统与集成工业制造管理数据第44部分:车间级数据采集的信息建模》。^[3]

GB/T19903.1-2005(ISO14649-1:2003)《工业自动化系统与集成物理设备控制计算机数值控制器用的数据模型第1部分:概述和基本原理》。^[3]

GB/T17564.1(IEC61360-1)《电气项目的标准数据元素类型和相关分类模式第1部分:定义原则和方法》^[3]

GB/T39003(IEC62714)《工业自动化系统工程的工程数据交换格式自动化标记语言(AML)》系列标准专用于自动化工程领域的数据交换，旨在建立不同领域的工程工具之间的联系，如机械装备工程、电气设计、过程工程、过程控制工程、人机界面开发、PLC编程和机器人编程等。^[3]

AML和XML

AML是用来连接不同工程学科的工程工具。它跨层、强类型链接了不同的技术标准，包括IEC62424系列标准中定义的计算机辅助工程交换(ComputerAidedEngineeringExchange,CAEX)工具，用于对象的属性和层次结构中的关联，以及用于定义图形属性的COLLADA(ISO/PAS17506:2012、IEC62714-3:2017)和PLCopenXML等。^[3]

2.CAEX

CAEX用于分层对象信息的存储。支持面向对象的概念，如封装、类、类库、实例及其层次结构、继承、关系、属性及其类型、属性类型库和接口。CAEX类或属性类型表示真实物理或逻辑项的可重用数据模型，并被建模为系统单元类、角色类、接口类或属性类型。^[3]

AML在CAEX框架下整合已有的基于XML的数据格式，根据不同的数据格式及其功对AML格式的架构进行划分，如通过CAEX描述AML对象属性、接口信息及对象之间的关系:通过面向交式3D应用程序COLLADA描述AML对象的几何学和运动学特性:通过XML文件交换标准(IEC61131-10)描述AML对象的逻辑信息等。^[3]

3.COLLADA

COLLADA(COLLAborativeDesigmActivity)是一个协作设计活动，它定义了一个基于XML的模式，使3D创作应用程序能够自由交换数字资产而不丢失信息，使多个软件包能够组合成工具链。^[3]

AML在CAEX框架下整合已有的基于XML的数据格式，根据不同的数据格式及其功对AML格式的架构进行划分，如通过CAEX描述AML对象属性、接口信息及对象之间的扑关系:通过面向交式3D应用程序COLLADA描述AML对象的几何学和运动学特性:通过XML文件交换标准(IEC61131-10)描述AML对象的逻辑信息等。^[3]

高效性：工业自动化技术可以大大提高生产效率和产能，因为自动化设备能够连续、稳定地运行，减少了人为因素对生产过程的影响，提高了生产效率。同时，自动化技术还能够实现生产过程的优化和调整，进一步提高生产效率和质量。^[6][2]精确性：工业自动化技术具有高度的精确性，因为自动化设备能够根据预先设定的参数和程序进行操作，避免了人为因素对生产过程的误差和偏差。这种精确性可以保证产品的质量和一致性，提高了生产的可靠性和稳定性。^[6][2]信息准确性高：工业自动化技术可以收集、整理关键生产信息，提高数据准确性并降低数据收集成本。^[6][2]高安全性：一些高危工作可以由机器人执行，工业自动化也使得制造过程更加灵活，因为机器人可以被编程来执行任何任务。^[6][2]降低运营成本：工业自动化可以节省人工成本，因为机器不经常发生故障，维护成本低。^[6][2]

柔性制造（FM）是集成了机械、微电子和计算机等高新技术的综合技术，具有适应加工工件品种和批量变化的自动适应能力。柔性制造技术是技术密集型的技术群，侧重于适应多品种、中小批量（包括单件产品）的加工技术。随着社会和市场对多品种小批量产品的需求增加，柔性制造已成为制造自动化系统的关键部分。柔性制造的主要特色是“柔性”，包括适应外部环境变化的能力和适应内部变化的能力。按应用规模大小，柔性制造技术可分为柔性制造单元、柔性制造线、柔性制造系统和柔性制造工厂。其中，柔性制造系统是一个由计算机集成管理和控制的自动化制造系统，用于高效率地制造中小批量多品种零部件。^[2]

柔性制造技术组合了当今机床技术、监控技术、检测技术、刀具技术、传输技术、电子技术和计算机技术等,具有高质量、高可靠性、高自动化和高效率的特点。当进行多品种批量生产时，虽然每个品种的批量相对较小，但多个小批量的总和可以形成较大的批量。因此，柔性生产线几乎不会出现停工损失，并且设计利用率非常高。^[9]

仿生制造是一种模拟生物组织结构和运行模式的制造系统与制造过程。它通过模拟生物器官的自组织、自愈、自增长与自进化等功能，以迅速响应市场需求并保护自然环境。制造过程与生命过程有很强的相似性，生物体能够通过自我识别、自我发展、自我恢复和进化等功能使自己适应环境的变化来维持生命并得以发展和完善。仿生制造将生物信息模型应用于制造过程中，使制造过程更加适应动态变化的环境。^[2]

自生长成形工艺是仿生制造的一种方式，它模仿生物外形结构的生长过程，使零件结构最外层各处形状随其应力值与理想状态的差距作自适应伸缩直至满意状态为止。另一种方法是组织工程材料与快速成型制造相结合，制造生长单元的框架，在生长单元内部注入生长因子，使各生长单元并行生长，以解决与人体的相容性和与个体的适配性及快速生成的需求，实现人体器官的人工制造。^[2]

仿生设计和仿生制造系统采用生物比喻的方法对先进制造系统进行研究，以解决先进制造系统中的一些关键技术问题。智能仿生机械是仿生制造的一个重要方向，它结合了生物学原理和机械学原理，开发出具有高度智能和适应性的机械设备。^[2]

生物成形制造采用生物的方法制造微小复杂零件，开辟了制造新工艺。仿生制造为人类制造开辟了一个新的广阔领域，不仅是对大自然的模仿和借鉴，更是开始学习与借鉴他们自身内秉的组织方式与运行模式。如果说制造过程的机械化、自动化延伸了人类的体力，智能化延伸了人类的智力，那么，仿生制造则是延伸人类自身的组织结构和进化过程。^[2]

智能制造技术(IMT)是源于人工智能研究的制造技术新概念，强调“智能机器”和“自治控制”。在制造过程中，智能制造技术综合运用专家系统、模糊推理、神经网络等人工智能技术。随着产品性能的完善和结构的复杂化，设计信息和工艺信息量猛增，促使制造系统向提高信息处理能力、效率和规模的方向发展。先进的制造设备离开信息的输入就无法运转，因此制造系统需要具备智能，否则难以处理大量而复杂的信息工作量。瞬息万变的市场需求和激烈竞争的环境也要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷和智能。智能制造系统(IMS)是智能制造技术在机械制造生产中的具体应用，由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统。智能制造突出了在制造诸环节中，借助计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理构思和决策，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。^[2]

虚拟制造是根据企业竞争需求，于20世纪80年代提出并在20世纪90年代得到重视，在虚拟现实技术的支持下迅速发展的制造技术。虚拟现实技术是虚拟制造的关键技术，它提供沉浸式体验和仿真模拟环境。虚拟制造是一种新的制造技术，以信息技术、仿真技术和虚拟现实技术为支持，是一个集成的、综合的可运行制造环境，用于提高各层的决策和控制水平。虚拟制造技术通过建模与仿真技术实时模拟产品未来制造过程和产品设计的影响，预测和评估产品性能和可制造性，从而做出前瞻性的决策和优化实施方案，更有效、经济、柔性灵活地组织生产。虚拟制造研究涉及特定的应用环境和对象，分为以设计为中心的虚拟制造、以生产为中心的虚拟制造和以控制为中心的虚拟制造。^[2]

敏捷制造（AM）是21世纪制造业发展战略讨论会中提出的一种先进制造技术。该技术要求企业在不可预测的持续变化的竞争环境中，具有快速响应市场变化的能力。

敏捷制造提出的时间还很短，尚未形成一个公认的系统框架。但它将成为21世纪制造企业的新模式。敏捷制造企业较柔性制造、并行工程阶段的制造企业又有了进一步的提升，更强调企业结盟，即系统集成。对企业内CIMS要有效地支持敏捷制造，必须发展一种高鲁棒性的集成技术，可以在不中断系统的情况下，修改软件系统对企业外，发展建立在网络基础上的集成技术，包括异地组建动态联合公司、异地设计异地制造等有关的集成技术，在信息高速公路中建立工厂子网，乃至全球企业网，作为系统集成的主要工具。^[2]

1988年，美国国防分析研究所首次提出并行工程概念，旨在系统化地分析传统生产模式并加速新产品开发过程。并行工程的核心是集成、并行地设计产品和相关过程，包括制造过程和支持过程的系统化方法。这种方法要求开发人员在设计的早期阶段全面考虑产品生命周期中的所有因素，如质量、成本、进度计划和用户要求，而不是在某个阶段考虑这些因素。^[2]

传统的产品开发模式为功能部门制，存在信息共享障碍，流程串行，设计早期不能全面考虑产品生命周期中的各种因素，缺乏先进的计算机平台支持协同化产品开发。全球化大市场的形成要求企业改变经营策略，提高产品开发能力和市场开拓能力，但传统的产品开发模式已不能满足激烈的市场竞争要求。因此，提出了并行工程的思想。^[2]

并行工程是一种企业组织、管理和运行的先进设计、制造模式，是采用多学科团队和并行过程的集成化产品开发模式。它结合了传统的制造技术、计算机技术、系统工程技术和自动化技术，在产品开发的早期阶段全面考虑产品生命周期中的各种因素，使产品开发能够一次成功。这可以缩短产品开发周期、提高产品质量、降低产品成本、增强市场竞争能力。一些著名企业通过实施并行工程取得了显著效益，如波音公司、洛克希德·马丁公司、雷诺和通用电力公司等。^[2]

并行工程具有以下特点：强调团队工作精神和工作方式；强调设计过程的并行性；强调设计过程的系统性；强调设计过程的快速“短”反馈。利用并行工程对改造传统产业有重要作用，并将对提高我国企业新产品开发能力增强其竞争力具有深远的意义。^[2]

基于信息革命促使制造业向全球方向发展,使现代企业呈现集团化、多元化的发展趋势这些企业需要及时了解各地分公司的生产经营状况,同一企业不同部门、不同地区的员工之间也需要及时共享大量企业信息。企业和用户之间以及企业与其合作伙伴之间也存在着大量的信息交流。我国的科技工作者已经创造性地提出了一种适合我国国情的新生产模式网络化制造。其关键技术主要有以下几种：分布式网络通信技术、网络数据存取交换技术、产品数据管理技术、协同工作技术、工作流管理技术。^[2]

基于网络的制造系统将实现远程数据处理,远程资源调用和对远程设备的操作、控制、加工过程检测,网上信息交流、共享与服务等问题。网络制造还涉及大数据分析技术，通过采集和分析机器运行数据，可以预测机器的运行状况、识别潜在问题，并采取相应的措施解决问题。此外，网络制造还结合了云计算、人工智能和预测分析等技术，以实现更高效、智能化的生产。^[2]

网络制造的应用范围非常广泛，可以应用于各种类型的制造业，如汽车制造、机械制造、电子产品制造等。通过将设备连接在一起，可以实现设备之间的信息共享和协同工作，提高生产效率和质量。此外，网络制造还可以应用于远程监控和维护，通过实时数据采集和传输，可以及时发现和解决问题，减少停机时间和维修成本^[2]

1.确定任务及设计要求

要实现有效的机械运动控制，需要深入理解机械运动与电气执行元件之间的关联。首先，需要对被控对象的控制过程和控制要求进行细致的分析，充分了解工艺流程及设备性能。明确各项任务的要求、约束条件及控制方式是至关控制系统的关键。对于较复杂的控制系统，我们可以将控制任务分解为几个独立的部分。这种分割法有助于化繁为简，使得编程和调试更加便捷。^[6]

此外，还需要熟悉不同的控制方式，例如顺序控制、模拟控制、数字控制等，以及它们各自的优点和适用范围。在编程阶段，需要根据控制系统的具体要求，选择合适的编程语言进行开发。例如，使用Python^[注2]或C++^[11]等高级语言可以大大提高编程效率。^[6]

最后，调试是控制系统开发过程中必不可少的一环。通过反复测试和调整，确保控制系统在实际运行中能够满足各种复杂的控制要求。^[6]

2.制定电气控制方案

在确定控制系统的工作方式时，需要考虑生产工艺和机械运动的控制要求。具体来说，可以选择全自动、半自动手动、单机运行或多机联线运行等方式。此外，还需要考虑控制系统应具备的其他功能，例如故障诊断与显示报警、紧急情况的处理、管理功能和网络通信等。^[6]

在绘制电气控制原理图时，需要遵循标准规范，包括主电路和控制电路。主电路是用来控制机械运动的，而控制电路则负责传递控制信号和执行控制程序。在绘制电气控制原理图时，需要根据电器的控制要求，确定电器的型号、规格和数量，并按照标准规范标注各个电器的代号和连接方式。^[6]

最后，需要检查电气控制原理图的正确性和可行性。这可以通过模拟实验或实际操作来验证。在验证过程中，需要注意检查机械运动是否符合要求、控制信号是否能够正确传递以及控制程序是否能够正确执行等问题。如果发现有错误或不足之处，需要及时修改和调整电气控制原理图，以确保其能够满足生产工艺和机械运动的控制要求。^[6]

3.硬件设计

为了满足控制系统对被控对象功能的要求，可以进行以下步骤：

分析控制对象：对控制对象进行分析，了解其输入/输出信号类型以及数值范围。^[6]硬件选型与配置：根据控制对象的要求，选择适合的硬件设备，并进行配置。^[6]0地址分配：根据已确定的I/O信号类型、信号数值范围和I/O点数，进行0地址分配。在分配过程中，考虑特殊功能需求，如高速计数、高速脉冲输出和位置控制等。还需考虑控制系统要求的信号传输方式所需要的网络接口形式。^[6]硬件容量留余量：为了适应生产规模的扩大、生产工艺的改进和控制任务的增加，以及维护和重接线的需要，在选择硬件模块时应预留适当的容量。例如，在选择I/O信号模块时，可以预留10%~15%的容量。^[6]地址分配与布线：通过对I/O设备的分析、分类和整理，进行相应的0地址分配。尽量将相同类型和相同电压等级的信号地址安排在一起，以便施工和布线。同时，绘制I/O接线图以便于管理和维护。^[6]硬件监控：可以对控制系统的运行情况进行实时监视。对关键数据进行趋势显示和数据归档，对故障报警信息和状态进行实时显示和归档。^[6]

4.软件设计

按照控制系统的要求进行PLC序设计是工业自动化项目设计的核心。序设计时应将控制任务进行分解，编写完成不同功能的程序块，包括循环扫描主程序、急停处理子程序、手动运行子程序、自动运行子程序，以及故障报警子程序等编写的程序要进行模拟运行与调试。检查逻辑及语法错误，观察在各种可能的情况下各个输入量、输出量之间的变化关系是否符合设计要求，若发现问题及时修改设计。^[6]

5.联机调试

在工业现场所有的设备都安装到位且所有的硬件都连接调试好后。要进行程序的现场运行与调试。在调试过程中，不仅要进行正常控制过程的调试，还要进行故障情况的测试。应当尽量将可能出现的情况全部加以测试，避免程序存在缺陷，确保控制程序的可靠性。只有经过现场运行的检验，才能证明设计是否成功。^[6]

6.项目归档

在工业自动化项目设计任务完成之后，编制技术文件是一项至关重要的工作。这些技术文件构成了项目的完整技术资料，包括总体说明、电气原理图、电器布置图、硬件组态参数、符号表、软件程序清单及使用说明等要素。这些技术文件不仅为用户提供了使用、操作和维护自动化系统的依据，同时也是控制系统档案保存的重要材料，为项目的可持续性和后期改进提供了宝贵资料。因此，在编制技术文件时，需要细致、准确地整理各项资料，确保文件的完整性和可读性。^[6]