工控指的是工业自动化控制,主要利用电子电气、机械、软件组合实现。即是工业控制(Factory control),或者是工厂自动化控制(Factory Automation control)。主要是指使用计算机技术,微电子技术,电气手段,使工厂的生产和制作的完整过程更加自动化、效率化、精确化,并具有可控性及可视性。
工控技术的出现和推广带来了第三次工业革命,使工厂的生产速度和效率提高了300%以上。20世纪80年代初,随着改革开放的春风,国外先进的工控技术进入中国大陆,比较普遍的使用的工业控制产品有PLC,变频器,伺服电机,工控机等。这一些产品和技术大力推动了中国的制造业自动化进程,为中国现代化的建设作出了巨大的贡献。
工控主要核心领域是在大型电站,航空航天,水坝建造,工业温控加热,陶瓷领域有着无法替代的优势。例如:电站电网的实时监控需要采集大量的数据值,并做综合处理,工控技术的介入方便处理了大量的信息。工控出现完善了制造业和建造业的安全和精准,解决原本需要的温度、压力、气体流量、液体流量等工业需要。在原本需要半自动化与手动化工作演变自动化进行,包括常见的空气开关、压力器、流量表等。
工控工作原理:比如空气开关的功率控制,当使用电器其功率过大,内部机械原理开始运行导致开关自动断开,以此保障工业或建筑安全用电和准确寻找短路源。工业控制一向是制约中国装备行业乃至产品升级的瓶颈。装备制造业是工业的核心和基础,决定了国家工业和科技的水平,以及其在全球分工所占据的地位。
对于机床一类的工业母机,作为国内的制造商,需要西门子或者三菱提供整体的运动控制解决方案,核心的运动控制产品如直线电机、交流伺服电机和系统等进行精确运动控制的核心部件或是应用解决方案就是由国外的跨国公司整体提供,从产品到技术都是由外企来设计。国内从事机床制造的厂商,更多的是从应用角度来理解这些核心部件的功能,怎么使用,最终把他们整合成一套机械设备。这就是在制造业方面的差距和追赶的方向。
工控行业的产品和技术非常特殊。为其他各行业提供较为可靠、嵌入式、智能化的工业计算机。跟着社会信息化的不时深入,属于中间产品。关键性行业的关键任务将慢慢的变多地依靠工控机,而以IPC为基础的低利息工业控制自动化正在成为主流,外乡工控机厂商所受到重视水平也慢慢变得高。随着电力、冶金、石化、环保、交通、建筑等行业的迅速发展,从数字家庭用的机顶盒、数字电视,银行柜员机、高速公路收费系统、加油站管理、制造业生产线控制,金融、政府、国防等行业信息化需求不时增加,对工控机的需求很大,工控机市场发展前途十分广阔,让我们看一下工控机行业未来会是啥样子的。
1、向综合方向发展,由于标准化数据通信线路和通信网络的发展,将各种单(多)回路调节器、PLC、工业比、NC等工控设备构成大系统,以满足工厂自动化要求,并适应开放化的大趋势。
2、向智能化方向发展,由于数据库系统、推理机能等的发展,尤其是知识库系统(KBS)和专家系统(ES)的应用,如自学习控制、远距离诊断和自寻优等,人工智能会在DCS各级实现。和FF现场总线类似,以微处理器为基础的智能设备,如智能I/O智能PID控制智能传感器、变送器、执行器、智能人接口及可编程调节器相继出现。
3、简单操作方向,对于工控机,能够简单操作是最好的,这也将成为未来的发展趋势,简易操作能改善人机接口,简化编程、操作面板使用符号键,尽量采用对话方式等,以方便用户使用。
工业控制自动化主要包含三个层次,从下往上依次是基础自动化、过程自动化和管理自动化,其核心是基础自动化和过程自动化。传统的自动化系统,基础自动化部分基本被PLC和DCS所垄断,过程自动化和管理自动化部分主要是由各种进口的过程计算机或小型机组成,其硬件、系统软件和应用软件的价格之高令众多企业望而却步。
20世纪90年代以来,由于PC-based的工业计算机(简称工业PC)的发展,以工业PC、I/O装置、监控装置、控制网络组成的PC-based的自动化系统得到了迅速普及,成为实现低成本工业自动化的重要方法。我国重庆钢铁公司这样的大企业的几乎全部大型加热炉,也拆除了原来DCS或单回路数字式调节器,而改用工业PC来组成控制管理系统,并采用模糊控制算法,获得了良好效果。关键字:引用地址:工业自动化控制行业中产品的发展的新趋势分析
随着新的一年的到来,现在是将注意力转向2019年行业发展的新趋势的时候了。很多人都在猜测2019年将会发生啥,而这也是人工智能科学领域专家进行预测的乐趣所在。 机器学习开发商Cloudera公司CEOHilary Mason表示,机器学习在2018年度过了美好的一年,而企业将在2019年以一种新的和深刻的方式接受机器学习技术。 “随企业从概念验证转向生产能力,2019年人们将看到企业机器学习转型成熟的新进展。”Mason说,“随企业寻求自动化模式检测、预测和决策,以推动转型效率提高、竞争差异化和增长,企业机器学习的采用将会继续。人们将看到基础设施和工具围绕简化企业级构建和部署机器学习应用程序的过程而发展,包括云原生平台的兴起,以
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