Raziskovalni napredek v sestavnih delih avtomatizacije: tehnološka inovacija in industrijska uporaba

V zadnjih letih je pomemben napredek pri raziskovanju komponent za avtomatizacijo, ki spodbuja inteligentne nadgradnje na področjih, kot so industrijska proizvodnja, pametna storitev in medicinska oprema. Kot temeljne enote sistemov za avtomatizacijo izboljšave uspešnosti ključnih komponent, kot so senzorji, aktuatorji in krmilniki, neposredno določajo natančnost, zanesljivost in prilagodljivost sistemov za avtomatizacijo.

 

Na senzorskem polju sta glavna trenda miniaturizacija in velika natančnost. Tlak, pospešek in optični senzorji, ki temeljijo na tehnologiji MEMS (mikroelektromehanski sistemi), nenehno prebijajo omejitve velikosti, hkrati pa znatno izboljšajo občutljivost in hitrost odziva. Na primer, novi optični senzorji vlaken omogočajo odkrivanje premikov nanoseriranja in se pogosto uporabljajo pri natančnosti in vesoljskem vesolju. Poleg tega multimodalna tehnologija fuzije senzorjev z vključevanjem vizualnih, taktilnih in sil podatkov omogoča avtomatizirano opremo z izboljšano okoljsko ozaveščenostjo.

 

V aktuatorjih so bili v raziskavi inteligentnih aktuacijskih materialov, kot so zlitine pomnilnikov (SMA) in elektroaktivni polimeri (EAP), opravljeni preboji, kar omogoča bolj prilagodljivo nadzor gibanja in energetsko učinkovitost. Na primer, fleksibilne robotske roke, ki temeljijo na EAP, lahko posnemajo kontraktilne lastnosti bioloških mišic, zaradi česar so primerne za minimalno invazivne naprave za operacijo in rehabilitacijo. Hkrati se energetska učinkovitost servo in stepper motorjev še naprej izboljšuje. V kombinaciji z naprednimi algoritmi za nadzor gibanja to še poveča dinamično delovanje sistemov za avtomatizacijo.

 

Krmilniki, ki služijo kot "možgani" sistemov za avtomatizacijo, se razvijajo proti robovskemu računalništvu in integraciji AI. Real - platforme za nadzor časovne kontrole, ki temeljijo na FPGA in GPU -jih, lahko obdelajo ogromne podatkovne tokove, medtem ko uvedba algoritmov globokega učenja omogoča regulatorjem, da dosežejo prilagodljivo učenje in zmogljivosti napovedovanja napak. Na primer, na področju industrijske robotike se že uporablja za optimizacijo načrtovanja poti in dinamičnega izogibanja oviram.

 

V prihodnosti se bodo komponente avtomatizacije s konvergenco 5G, internetom stvari in digitalnimi dvojnimi tehnologijami še naprej razvijale do inteligence, mreženja in modularnosti, kar bo zagotovilo še močnejšo tehnično podporo za pametno proizvodnjo in pametna mesta.