未來的機器人還需要控制器嗎?
工業(yè)4.0參考架構模型(RAMI 4.0)以一個三維模型展示了制造業(yè)涉及的所有關鍵要素,在這個模型的等級層次維度(右側水平軸)描述了一個7層的自動化層級,如圖1所示,從下到上依次是:產(chǎn)品,現(xiàn)場設備,控制設備,工作站,運營中心,企業(yè),互聯(lián)世界。
圖1.工業(yè) 4.0自動化層級
這種功能分類,和IEC 62264(《企業(yè)控制系統(tǒng)集成》)和IEC 61512(《批控制》)標準規(guī)定的層級一致。在一個實際的工廠環(huán)境中,為了更清晰地分析不同層級對于網(wǎng)絡通信方面要求的不同,我們把現(xiàn)場設備到工作站之間的層級做了進一步的細分,如圖2所示。
圖2.車間自動化模型
根據(jù)數(shù)據(jù)大小、循環(huán)周期、傳輸距離、節(jié)點數(shù)量等特征指標,上圖不同層級間網(wǎng)絡通信的典型數(shù)值如下表所示:
表1.車間自動化通信特征和要求
因為不同層級對于網(wǎng)絡通信方面的要求不同,在目前的網(wǎng)絡技術條件下,云端通常只是存儲設備運行數(shù)據(jù),并利用深度學習等人工智能算法,實現(xiàn)系統(tǒng)的在線辨識與建模,然后優(yōu)化設備的運行效率或者維護設備的運行狀態(tài),并不會直接控制驅動器去實現(xiàn)對被控對象的控制。
以云3D打印為例,平臺從云端向3D打印機發(fā)送G代碼來控制打印設備,如圖3所示:
圖3.目前云3D打印系統(tǒng)架構
這種架構存在的一個主要問題在于,一旦設備定型采購,無法對控制器硬件進行升級(提供擴展的運算性能)。為提高3D打印的效率和精度,某團隊開發(fā)了一種名為“FBS振動補償”的軟件算法,可以有效地將3D打印速度提高一倍,但是,因為某些3D打印機控制器“的計算能力和內(nèi)存都很低,不能支持用戶的算法。又比如,多臺機器人協(xié)同運動(RoboTeam)的場景,受限于目前機器人控制器的計算能力,一般只能支持4臺機器人的同步運動,無法擴展到更多數(shù)量的機器人協(xié)同運動。
此外,如果現(xiàn)場的設備控制器需要升級或者更換時,整臺設備或者整條生產(chǎn)線都需要停機,進而換上新的設備控制器,這樣就會導致生產(chǎn)中止;為滿足某些高可靠運行要求的場合,需要建立一個冗余的控制平臺(雙機熱備PLC),這種方案成本太高而且工作也非常繁復。
隨著網(wǎng)絡技術(5G,Wi-Fi 6)和網(wǎng)絡化控制理論(預測控制,數(shù)據(jù)驅動控制)的不斷發(fā)展,目前已有所謂的云控制系統(tǒng)(Cloud Control System)的概念,它結合了云計算和網(wǎng)絡化控制的優(yōu)點,其系統(tǒng)拓撲圖如圖4所示。
圖4.云端控制系統(tǒng)網(wǎng)絡拓撲圖
在這種架構中,因為云計算是一種具有彈性的服務,使用者無需知道服務提供商的物理位置,只需要有網(wǎng)絡連接,就可以按照需要配置所需的虛擬化資源(計算,軟件,數(shù)據(jù)訪問和存儲),然后在該虛擬化資源上對各種數(shù)據(jù)(實時數(shù)據(jù),歷史數(shù)據(jù))進行分析和處理,進而生成控制系統(tǒng)的控制信號。
最終,留在現(xiàn)場的終端可以簡化成一個單純或者只需具備有限的計算/存儲能力的輸入輸出設備,上文提到的問題,也可以在這種架構中得到解決,比如即便現(xiàn)場設備控制器無法支持運行“FBS振動補償算法”,通過擴展云端控制器的運算能力,也可以提高3D打印機的運行效率,如圖5所示。
圖5.云控制3D打印系統(tǒng)架構
從運動控制的角度而言,機器人和3D打印機的架構有類似之處,因為控制器的計算能力和內(nèi)存都很低,從而無法支持新算法的問題。在機器人行業(yè)同樣存在這類問題,云控制系統(tǒng)此提供了一種新的解決思路。
盡管云控制系統(tǒng)具有諸多優(yōu)勢,但是在當前階段,還是面臨許多挑戰(zhàn),比如:信息傳輸與處理的挑戰(zhàn),如何在大延遲下保證控制質量和閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性;控制系統(tǒng)安全性的挑戰(zhàn),不僅要抵御物理層的隨機干擾和不確定性,更要抵御網(wǎng)絡層有策略有目的的攻擊等。
所以,這種控制架構不會完全改寫業(yè)內(nèi)所熟知的參考架構模型,但在不久的將來,隨著網(wǎng)絡技術和網(wǎng)絡控制的不斷發(fā)展,云控制系統(tǒng)將對包括機器人在內(nèi)的各種設備的發(fā)展和各種實際應用起到積極推動作用。
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