Прогресът на научните изследвания в компонентите на автоматизацията: технологични иновации и индустриално приложение

През последните години се наблюдава значителен напредък в изследванията на компонентите за автоматизация, движещи интелигентни подобрения в области като индустриално производство, интелигентни услуги и медицинско оборудване. Като основни единици на системите за автоматизация, подобренията на производителността в ключови компоненти като сензори, задвижващи механизми и контролери директно определят точността, надеждността и адаптивността на системите за автоматизация.

 

В полето на сензора миниатюризацията и високата точност са основните тенденции. Налягането, ускорението и оптичните сензори, базирани на MEMS (микроелектромеханични системи), непрекъснато пробиват ограниченията на размера, като същевременно значително подобряват чувствителността и скоростта на реакция. Например, новите оптични сензори позволяват откриване на наноразмерно изместване и се използват широко в прецизно производство и аерокосмическо пространство. Освен това, мултимодалната технология за синтез на сензори, като интегрира визуални, тактилни и принудителни данни, дава възможност на автоматизираното оборудване с повишена екологична информираност.

 

В задействащите механизми са направени пробиви при изследването на интелигентни материали за задействане, като сплави на паметта на формата (SMAs) и електроактивни полимери (EAPs), което позволява по -гъвкав контрол на движението и енергийната ефективност. Например, гъвкавите роботизирани оръжия, базирани на EAP, могат да имитират контрактилните свойства на биологичните мускули, което ги прави подходящи за минимално инвазивни хирургични и рехабилитационни устройства за помощ. В същото време енергийната ефективност на серво и стъпкови двигатели продължава да се подобрява. В комбинация с усъвършенствани алгоритми за контрол на движението, това допълнително повишава динамичната работа на системите за автоматизация.

 

Контролерите, служещи като "мозъци" на системите за автоматизация, се развиват към Edge Computing и AI интеграция. Реалните - платформи за контрол на времето, базирани на FPGA и GPU, са способни да обработват масивни потоци от данни, докато въвеждането на алгоритми за дълбоко обучение позволява на контролерите да постигнат адаптивни възможности за обучение и прогнозиране на неизправности. Например, в областта на индустриалната роботика технологията за укрепване на обучението вече се използва за оптимизиране на планирането на пътя и динамичното избягване на препятствия.

 

В бъдеще, с конвергенцията на 5G, Интернет на нещата и цифрови технологии близнаци, компонентите за автоматизация ще се развият допълнително към интелигентност, работа в мрежа и модулност, осигурявайки още по -силна техническа поддръжка за интелигентно производство и интелигентни градове.