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TwinCAT 3 软件已集成机器学习功能

2019年05月15日 14:02:16 来源:智造商 作者: 麥總mcrazy

上月初,Beckhoff官网发布消息称其已经在TwinCAT3软件中无缝集成了机器学习(ML)解决方案,以帮助用户在基于PC控制的设备系统中部署机器学习应用。

据悉,TwinCAT解决方案支持实时机器学习,能够处理包括运动控制...等在内的各类严苛任务,并通过规范性维护、流程自我优化和流程异常的自主检测...等功能,帮助设备用户和制造商提升机器的综合性能。

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Beckhoff方面表示,机器学习的基本概念,是不再遵循为特定任务专门设计方案、然后将这些解决方案转化为算法的传统工程路线,而是从示例性过程数据中学习所需的算法。通过这种替代方法,可以训练出强大的机器学习模型,然后用于提供卓越或性能更优的解决方案。在自动化技术方面,这为许多领域开辟了新的可能性和进一步提升优化的潜力,包括:预测性维护、过程控、异常检测、协作机器人、自动化质量控制和机器优化。

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按照官宣的说法,需要学习的模型是在机器学习框架(如:MATLAB或TensorFlow)中进行训练的,然后通过ONNX(即:开放式神经网络交换格式OpenNeuralNetworkExchangeFormat,一种用于描述训练模型的标准化数据交换格式)导入TwinCAT运行。为此,TwinCAT的runtime整合了以下新功能:

用于经典机器学习算法的TwinCAT3机器学习推理引擎,例如:支持向量机(SVM)和主要成分分析(PCA)

用于深度学习和神经网络的TwinCAT3神经网络推理引擎,如:多层感知器(MLP)和卷积神经网络(CNN)

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同时,模型结果是可以实时直接执行的。就是说,推理-即已训练机器学习模型的执行,可以使用TwinCATTcCOM对象实时直接完成,并通过PLC,C/C++TcCOM接口或循环任务调用。如果网络较小,对应于50μs的TwinCAT周期时间,支持小于100μs的系统响应时间。

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另外,与控制技术的无缝集成,将意味着:

TwinCAT3本身所提供的多核支持也同样适用于机器学习应用。因此,不同的任务程序可以访问同一个特定的TwinCAT3推理引擎而不会相互限制。

机器学习应用完全可以访问TwinCAT中所有可用的现场总线接口和数据,这将使其能够使用到大量数据,例如:用于复杂的传感器数据融合(数据合并),并且有机会通过与执行机构的实时接口实现设备控制的优化。


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