Vorteile der künstlichen Intelligenz(KI)

Unsere künstliche Intelligenz und Machine Learning-Technologie verleihen Controllern kognitive Fähigkeiten wie Gedächtnis, Aufmerksamkeit, Wahrnehmung, Verständnis und Problemlösung. Auf diese Weise wird der Controller zu einem künstlichen Gehirn mit der Fähigkeit zu lernen und die ihn umgebende Umgebung wahrzunehmen.

Das Lernen

Der mathematische Controller lernt für eine definierte Zeit die Eigenschaften des Prozesses, die Häufigkeit von Ausfällen, Anomalien, das Verhalten der Stellglieder und deren Zusammenhang mit den Messwerten der Feldsensoren, usw. Durch die Gewinnung dieser Informationen und durch mathematische Algorithmen wird ein mathematisches Modell erstellt, das den Prozess genau abbildet.

Die Optimierung

Der mathematische Controller  optimiert den Einsatz seiner Ressourcen und verwendet nur das Minimum, das erforderlich ist, um die erwartete Qualität zu erzielen.  Der KI-Controller macht wenig Aufwand und minimiert unnötige Betätigungen der Stellglieder.

Die Prävention

Der mathematische Controller  verhindert das Auftreten von Fehlern und zeigt frühere Alarme an, indem er prädiktive Kontrollfähigkeiten besitzt.

Elemente der künstlichen Intelligenz

Wir erreichen künstliche Intelligenz aus der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen und Lineare optimale Steuerungssystemen.

Künstliche menschliche Fähigkeit

Ein neuronales Netzwerk ist ein Computermodell, dessen Schichtstruktur der vernetzten Struktur von Neuronen im Gehirn mit Schichten verbundener Knoten ähnelt. Ein neuronales Netz kann aus Daten lernen, sodass es trainiert werden kann, Muster zu erkennen, Daten zu klassifizieren und zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Optimierung und Effizienz

Unter Lineare optimale Steuerung versteht man das Regelsystem, das in der Lage ist, einen Prozess um einen bestimmten Arbeitspunkt zu stabilisieren und gleichzeitig die Kosten für den dynamischen Betrieb der geregelten Anlage zu minimieren. Optimale Steuerung ist auch eine mathematische Technik, die verwendet wird, um Optimierungsprobleme in Systemen zu lösen, die sich im Laufe der Zeit entwickeln und anfällig für Einflüsse von außen sind.

Künstliche neurale Netzwerke

Unser Steueralgorithmus hat die folgenden Fähigkeiten. Dieser Algorithmus ist in unserem mathematischen Controller implementiert.

Netzwerkstruktur

Unser neuronales Netzwerk ist von biologischen Nervensystemen inspiriert. Es besteht aus einer Eingabeschicht, einer oder mehreren verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht. Die Schichten sind durch Neuronen miteinander verbunden; jede Schicht verwendet die Ausgabe der vorherigen Schicht als Eingabe.

Konfiguration und Simulation

Der Benutzer kann das neuronale Netz konfigurieren und sein Verhalten mit realen Daten aus dem Prozess simulieren.

Vernetzung

Unser matematischer Controller verbindet sich über verschiedene Feldnetzwerke mit Ihrem Prozess, darunter Profinet.

Neuronaler Algorithmus

Unser neuronaler Algorithmus besteht aus überwachten und unüberwachten Lern-, Klassifikations-, Regressions-, Mustererkennungs- und Clustering-Techniken. Die Algorithmen basieren auf Differentialgleichungen und können konfiguriert werden.

Multi-Instanz-Betriebsmodus

Unser mathematischer Multi-Instanz-Controller verfügt über die Fähigkeit, im Lernmodus, Simulationsmodus und Steuermodus zu arbeiten.

Deep & Machine Learning

Unsere Algorithmen verfügen über Deep-Learning- und Machine-Learning-Modelle.

Lineare optimale Steuerung

Unser mathematischer Controller kann auch so konfiguriert werden, dass er lineare optimale Steuerungssysteme betreibt. Die optimale Steuerung gliedert sich in die folgenden Phasen

Identifikation von Systemen

Die Einheit der Digitalisierung und Systemidentifikation verarbeitet die eingehenden Daten unabhängig von der Linearität oder Nichtlinearität des Systems sowie des Zeit- oder Frequenzbereichs durch Parametrische Methoden.

Mathematische Modellierung

Die mathematische Modellerzeugungseinheit entwickelt ein Modell in Form von Zustandsgleichungen oder Übertragungsfunktionen unter kombinierter Verwendung autoregressiver Techniken und Differentialgleichungen, die für die zuvor gesammelte und verarbeitete Prozessdaten repräsentativ sind.

Optimale Steuerung & Kostenminimierung

Die Parametriereinheit für künstliche Intelligenz Controller generiert das optimale Steuerungsgesetzes basierend auf der Minimierung der Kostenfunktion und die Optimierung von Ressourcen (Wirtschaft, Energie und Zeit).

Identifikation von Systemen

Die Systemidentifikationseinheit entfernt Outliers und rekonstruiert Werte mit neuronalen Interpolationsmethoden.Die Systemidentifikationseinheit wendet einen Kalman-Filter an, um weißes Rauschen zu reduzieren, und verwendet die Technik des korrigierten Mittelwerts.

Mathematische Modellierung

Die mathematische Modellerzeugungseinheit verwendet regressive Methoden wie “AutoRegressive mit eXternaler Eingabe” und “AutoRegressive Moving Average mit eXternaler Eingabe”. Die mathematische Modellerzeugungseinheit kann auch Modelle aus vom Benutzer entworfenen Differentialgleichungen erzeugen.

Optimale Steuerung & Kostenminimierung

Die kognitive Einheit für künstliche Intelligenz verwendet lineare optimale Steuerungsmethoden wie LQG-, LQR- und Polplatzierungsalgorithmen.Die kognitive Einheit prädiktiven Algorithmen verwenden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

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