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自动化工程师如何适应智能化时代

2022/11/30 16:41:23 分类:文化长廊 
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自动化和智能化的理论体系是相通的,都可以追溯到维纳的控制论。从自动化到智能化,本质上是管控对象变复杂了。一般来说,是从简单、封闭、稳定、清晰的小系统,变成复杂、开放、不稳定、模糊的大系统。但是,从自动化走向智能化,需要改掉一些习惯性思维。

自动化专业的同学有个习惯:先建立数学模型(包括所谓“无模型”),在此基础上建立控制器。在自动化理论的发展过程中,数学模型越来越高级:从单变量到多变量、从线性到非线性、从精确到模糊、从时不变到时变、从确定性系统到随机系统、从控制状态变量到控制分布式系统。总之,一切能够想到的困难,理论上都有人研究。


理论如此“完善”了,是不是可以解决各种系统的实际问题了?往往不是!这么好的理论,为什么不用呢?道理很简单:

你研究了非线性,但真实系统比你研究的非线性复杂得多!
你研究了时变系统,可现实系统不是按你理论上的假设变化的!
你研究了不确定性,但你对这些不确定性是有要求的!
......

你或许会强调:你的理论和现实系统在“原理”上是一样的。但航模和大飞机在原理上是一样的。小学生就能造出会飞的航模,也能造大飞机吗?复杂度的变化,是量变到质变的。建模的前提,是要把问题说清楚。但现实中的许多问题是说不清楚的:你能说清楚梨子的味道吗?


从自动化到智能化的一个典型变迁,是从控制一个阀门、一台机器,到管控一个工厂、企业、城市乃至社会。系统变大、变复杂、变开放之后,安全稳定就成了重中之重。我们强调“人类知识软件化”、所谓“吴淑珍式的智能”,就是用人能想明白的(简单)逻辑,去应对稳定性问题。


工程师喜欢简单方法,的确如此。这不是懂不懂的问题,而是真的不喜欢。因为复杂算法容易导致不稳定。但是,自动化理论中的那些高级算法都没有用了吗?也不是:关键是要用在合适的地方。


笔者的朋友海华经常会用到各种精巧的模型和算法。其实,他是做光刻机的,他需要非常精准的移动控制。这时,复杂算法是必要性。但他为什么能够用好这些算法呢?按笔者的理解:首先需要开发一套精密的系统、尽量排除各种干扰和不确定性。高级复杂算法是在这个基础上应用的。

仪表圈/作者:郭朝晖,工业自动化博士、教授级高工,专注于工业数字化转型及技术创新研究领域

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