从传统控制到智能化自动化的革命性改变 (传统控制的概念)

一、传统控制的概念

传统控制，是指对某一系统或过程进行手动或半自动的调节和管理。
在工业革命后的很长一段时间内，传统控制方式是主导的生产控制方式。
其主要特点包括：人工操作、经验决策、简单反馈等。
在传统的控制系统中，人的角色占据了主导地位，从操作的执行到决策的制定，人的参与都是不可或缺的。
这种控制方式受限于人的精力、经验和速度等因素，很难满足日益增长的复杂系统和快速变化的需求。
随着科技的飞速发展，智能化和自动化技术开始对传统控制方式进行革命性的改变。

二、智能化自动化的概念

智能化自动化是指利用先进的智能技术，实现系统的自动控制、自我优化和自我调整。
这种技术通过集成人工智能、机器学习、大数据分析等先进技术，使系统具备识别、决策、调整和执行的能力，从而实现高效、精准和无人值守的自动控制。
智能化自动化改变了传统控制方式的许多方面，使得系统能够适应复杂多变的环境，应对突发情况，提高工作效率和准确性。

三、从传统控制到智能化自动化的转变

（一）技术层面的转变

从传统控制到智能化自动化，首先是从技术层面发生的转变。
传统控制主要依赖人工操作和简单反馈机制，而智能化自动化则引入了先进的智能技术和算法。
这些算法可以通过对大量数据的处理和分析，预测系统的行为和状态，从而提前进行决策和调整。
机器学习技术使得系统能够在实践中学习并优化自身的行为，进一步提高控制的精准度和效率。

（二）管理模式的转变

智能化自动化不仅改变了技术层面，也改变了管理模式。
在传统控制模式下，需要大量的人工操作和管理，而在智能化自动化模式下，人工参与大大减少，更多的决策和操作由系统自动完成。
这要求企业改变原有的管理模式，建立适应智能化自动化的新的管理体系，包括数据采集、处理、分析等环节，以及相应的决策流程和机制。

（三）决策方式的转变

在智能化自动化时代，决策方式也发生了显著的变化。
传统控制主要依赖人的经验和判断进行决策，而在智能化自动化系统中，决策更多地依赖于数据和算法。
通过收集和分析大量的数据，系统可以预测未来的趋势和需求，从而进行精准的决策。
这种数据驱动的决策方式，大大提高了决策的准确性和效率。

四、智能化自动化的优势与挑战

（一）优势

智能化自动化的优势在于其高效、精准和无人值守的特点。
通过引入智能技术和算法，系统可以自主进行决策和调整，大大提高工作效率和准确性。
同时，智能化自动化还可以应对复杂多变的环境和突发情况，减少人为错误和失误。
智能化自动化还可以释放大量的劳动力，降低人工成本，提高生产效益。

（二）挑战

智能化自动化也面临一些挑战。
技术的复杂性和成本是阻碍智能化自动化普及的重要因素。
智能化自动化需要先进的技术和设备支持，这增加了企业的投入成本和技术难度。
智能化自动化可能导致部分岗位的失业。
由于智能化自动化的高效性和精准性，许多传统的人工操作被替代，可能导致部分岗位的消失。
智能化自动化还可能带来数据安全和隐私保护等问题。

五、结论

从传统控制到智能化自动化的转变是一场革命性的改变。
这种改变带来了许多优势，如高效、精准和无人值守等。
也面临一些挑战，如技术复杂性和成本、失业问题以及数据安全等。
为了应对这些挑战，企业需要不断创新和进步，加强技术研发和应用能力。
同时还需要政府和社会各方面的支持和合作以实现智能化自动化的健康发展和应用。

制造业智能化，什么是制造业智能化

现在的智能化，近似于自动化，以后的智能化是人工智能，自动化是机器代替人操作，人工智能化是机器人代替人。

天津理工大学计算机系就业前景如何

计算机系也是分小类的，1．计算机控制与管理 ，本研究方向主要从事计算机控制理论与应用、复杂系统管—控一体化等领域的研究。 将计算机技术、信息技术、现代控制技术相结合，应用工业控制领域，将传统的计算机控制应用从现场控制、监视，提高到智能化控制、网络化控制，将传统产业与高新技术相结合，研究复杂系统的管—控一体化实现的技术与理论。 2．智能控制理论及其应用 ，本研究方向主要从事有关智能控制理论及其在复杂系统的控制、优化以及网络化控制理论与技术等方面的应用研究。 以模糊控制、神经网络等先进的智能控制理论为基础，研究系统设计方法、复杂系统多目标优化理论与方法、分布式信息处理与智能控制系统。 对于自动化专业控制方向的研究生，就业前景还是不错的，主要从事系统分析、建模、设计、仿真、信息处理和数据处理等方面的工作。 在京津地区，工资一般在3500—4000左右。 主要的就业单位：天津津亚电子有限公司、天津中环半导体股份有限公司、海华电子企业（中国）有限公司等还有三星、西门子那样的大公司

智能控制的应用

实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。 应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。 对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。 为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。 1.工业过程中的智能控制生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。 局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计，例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。 研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。 全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。 2. 机械制造中的智能控制在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。 智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业，它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。 可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。 利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性，将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。 利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。 3.电力电子学研究领域中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。 遗传算法是一种先进的优化算法，采用此方法来对电器设备的设计进行优化，可以降低成本,缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。 应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有：模糊逻辑、专家系统和神经网络。 在电力电子学的众多应用领域中，智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。