Jeder, der sich mit Natur- und Ingenieurwissenschaften beschäftigt hat, sollte das Wort “Steuerung” schon einmal gehört haben. Insbesondere der Begriff “automatische Steuerung” wird im Bereich der Wissenschaft und Technik häufig verwendet. Das Gebiet der Steuerung ist so umfangreich, dass ein ganzes Fachbuch darüber geschrieben werden könnte, aber dieses Mal wollen wir uns kurz mit der Frage “Was ist Steuerung? Wir werden den Unterschied zwischen automatischer Steuerung und manueller Steuerung, den Unterschied zwischen Rückkopplungssteuerung und Vorwärtssteuerung sowie die Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und künstlicher Steuerung diskutieren. edge computingdie in den letzten Jahren populär geworden sind.
Was ist Kontrolle? Automatische Kontrolle und manuelle Kontrolle
Was ist die Definition von Kontrolle? “Kontrolle” wird definiert als “Manipulation und Anpassung des Systems, um den gewünschten Zustand zu erreichen”. Das heißt, mit dem System zu arbeiten, um es in den gewünschten Zustand zu bringen oder ihn zu erhalten.
Die “Steuerung” kann grob in zwei Arten unterteilt werden. “Manuelle Steuerung” und “automatische Steuerung”. Manuelle Steuerung bedeutet, dass Menschen an dem System arbeiten. Mit anderen Worten, sie wird definiert als “menschliches Eingreifen in die Vorgänge und Anpassungen, die an dem System vorgenommen werden”. Wenn es zum Beispiel kalt ist und das Feuer so klein ist, dass es nicht warm wird, dann besteht die “Steuerung” darin, die Menge an Brennholz zu erhöhen, um das Feuer größer zu machen. In einem solchen Fall wird davon ausgegangen, dass der Mensch die Größe des Lagerfeuers steuert, indem er die “Menge des Brennholzes” mit der “Größe des Feuers” als Zielgröße für das “Heizsystem” des Lagerfeuers anpasst.
Bei der automatischen Steuerung hingegen wird automatisch auf das System eingewirkt. Mit anderen Worten, sie wird definiert als “Durchführung von Vorgängen und Anpassungen am System ohne menschliches Eingreifen”. Wenn es zum Beispiel heiß ist und die Klimaanlage eingeschaltet wird, stellt der Mensch nur die Temperatur ein. Dann stellt die Klimaanlage die Temperatur automatisch so ein, dass sie diese Temperatur erreicht oder hält. In einem solchen Fall kann man davon ausgehen, dass das “Kühlsystem”, das als Klimaanlage bezeichnet wird, die Temperatur automatisch regelt, wobei die eingestellte Temperatur als Zielgröße und die Kältemittelumlaufmenge als Regelgröße dient.
Klassisches Steuerungsverfahren, Rückkopplungssteuerung und Vorwärtssteuerung
Im obigen Beispiel der Klimaanlage wird die Menge der Kältemittelumwälzung als Regelmenge für die eingestellte Zielmenge geregelt. Mit anderen Worten: Die aktuelle Menge (Raumtemperatur) wird von einem Sensor gemessen, und die Regelmenge (Kältemittelumlaufmenge) wird durch Vergleich mit der Zielmenge (eingestellte Raumtemperatur) bestimmt. Durch Wiederholung dieses Vorgangs nähert sich die aktuelle Menge allmählich der Zielmenge an. Mit anderen Worten: Die Regelungsmethode wird eingesetzt, um die aktuelle Menge der Zielmenge anzunähern, indem die aktuelle Menge mit der Zielmenge verglichen und die Differenz zur aktuellen Menge addiert wird. Eine solche Steuerungsmethode wird als Rückkopplungssteuerung bezeichnet. Dies liegt daran, dass die Differenz zur aktuellen Menge zurückgeführt und addiert wird.
Die Rückkopplungssteuerung ist eine sehr verbreitete und weit verbreitete Steuerungsmethode. Grundsätzlich hat sie jedoch den Nachteil, dass es eine Verzögerung gibt, bevor der Istwert den Sollwert erreicht. So dauert es beispielsweise eine gewisse Zeit, bis die Solltemperatur des Bades erreicht ist, und es dauert eine gewisse Zeit, bis sich die Temperatur der Klimaanlage stabilisiert.
Auf der anderen Seite gibt es die Vorwärtssteuerung. Die Feedforward-Regelung ist eine Regelungsmethode, die das Auftreten einer Störung und den Umfang der Regelung vorhersagt, wenn eine Störung im System vorhanden ist oder wenn der erforderliche Regelungsumfang im Voraus vorhergesagt werden kann, und den entsprechenden Regelungsumfang hinzufügt. Wird oft zusätzlich zur Rückkopplungsregelung verwendet. Zum Beispiel kann die Vorsteuerung zur Bestimmung eines groben Regelungsbetrags und die Rücksteuerung zur Feineinstellung verwendet werden. Auch künstliche Intelligenz kann zur Vorhersage des Regelungsumfangs eingesetzt werden.
Konkretes Beispiel: Anstatt die aktuelle Temperatur des Bades zu messen und mit der geregelten Menge zu vergleichen, ist es denkbar, diese im Voraus zu bestimmen und die geregelte Menge entsprechend auszugeben. Dadurch verkürzt sich die Zeit bis zum Erreichen der Solltemperatur.
Automatische Steuerung und künstliche Intelligenz
Einige neuere Klimaanlagen und Bäder stellen automatisch die optimale Temperatur ein, wenn Sie die “Zufallstaste” drücken. Eine solche Regelung kann nicht allein durch die klassische Rückkopplungsregelung oder die Vorwärtsregelung erreicht werden. Der Grund dafür ist, dass mehrere Faktoren gleichzeitig erfasst werden müssen, um die optimale Temperatur zu bestimmen. Wenn beispielsweise die Temperatur eines Bades eingestellt werden soll, müssen Faktoren wie Wetter, Temperatur und Luftfeuchtigkeit sowie die Temperatur des Bades berücksichtigt werden, um ein umfassendes Urteil zu fällen und das Ausmaß der Regelung des Bades zu bestimmen.
Bei der Verwendung von Brennstoffzellen für den Hausgebrauch, die in letzter Zeit weit verbreitet sind, ist es außerdem erforderlich, die optimale Regelmenge zu bestimmen, indem neben der Warmwassertemperatur auch die Stromerzeugung und die verbleibende Menge des Tanks berücksichtigt werden. Es gibt also mehr Faktoren zu berücksichtigen als bei herkömmlichen Warmwasserbereitern. Und die Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, nehmen in dem Maße zu, wie neue Technologien verfügbar werden. Unter diesen Umständen wird es notwendig, nicht nur den Sollwert, sondern das gesamte System “optimal” zu regeln.
Als Antwort auf solche “optimalen” Steuerungsanforderungen wird häufig künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning durch neuronale Netze, eingesetzt, um umfassende Entscheidungen zu treffen. Neuronale Netze können das Ausmaß der Kontrolle bestimmen, indem sie mehrere Faktoren gleichzeitig und umfassend bewerten. Darüber hinaus hat die enorme Entwicklung von Hard- und Software in den letzten Jahren vielversprechende Perspektiven in Bezug auf die Geschwindigkeit eröffnet. Zwar ist ein Lernprozess erforderlich, aber die Vorteile, die sich daraus ergeben, dass das optimale Ausmaß der Steuerung für eine große Anzahl von Faktoren bestimmt werden kann, sind enorm. Als eine Technologie, die die herkömmliche Rückkopplungs- und Vorwärtssteuerung ergänzt, wird sie für die künftige Steuerungstechnik unverzichtbar sein.
Automatische Kontrolle und edge computing
Im obigen Beispiel haben wir Beispiele für Klimaanlagen und Warmwasserbereiter genannt, die keine hohe Regelgeschwindigkeit benötigen, aber selbst in diesen Beispielen ist es besser, eine hohe Regelgeschwindigkeit zu haben. Und wie sieht es in anderen Bereichen aus? Vor allem in den Bereichen Industrieanlagen und Kraftfahrzeuge ist eine höhere Regelgeschwindigkeit erforderlich. Nehmen wir die Motorsteuerung eines Autos als Beispiel, so erfolgt die Steuerung in Einheiten von wenigen Millisekunden. Auch in Produktionssystemen sind schnelle Steuerungssysteme erforderlich. Seit dem Aufkommen von cloud hat die Verwendung von cloud in verschiedenen industriellen Bereichen zugenommen, aber der Engpass ist ihre Geschwindigkeit. Es ist nicht einfach, das oben erwähnte Kontrollsystem nur mit cloud zu realisieren. Deshalb, edge computingdie in Bezug auf die Geschwindigkeit vorteilhafter ist als cloud , als effektiv angesehen werden.
Die Zukunft der automatischen Steuerung
Die automatische Steuerung ist eigentlich ein sehr altes Gebiet, das bereits Ende des 18. Jahrhunderts mechanisch realisiert wurde. Damals wurden diese automatischen Steuerungen in analoger Form realisiert. In dieser analogen Ära wurde die klassische Steuerungsmethode eingeführt. Gegenwärtig wird sie digitalisiert und eingesetzt, aber von nun an wird sie durch künstliche Intelligenz ergänzt. Die automatisierte Steuerung, die sich durch die Einbeziehung neuer Technologien allmählich verändert hat, wird weiterhin durch Technologien wie künstliche Intelligenz und edge computing.
