工厂自动化系统与低成本物联网健康监测设备的前沿探索

### 工厂自动化系统与低成本物联网健康监测设备的前沿探索 #### 工厂自动化系统的多维度发展 在当今制造业中，工厂自动化系统（FAS）的应用至关重要，它能显著提高生产力并降低单位产品的制造成本。FAS的发展涵盖多个关键领域，下面我们来详细了解。 ##### 人机协作与交互 在FAS里，人机交互对提升制造系统的灵活性和适应性意义重大。例如，Busogi和Kim提出了“人在回路”的方法，通过机器学习模拟来分析混合模型装配线中人类选择的复杂性。他们识别出影响人类操作员决策复杂性的重要因素，并创建了不同选择复杂度的模拟模型，用于训练和评估人类反应时间，从而在不影响整体供应链制造的前提下，减少操作员错误。 Steinmetz等人提出了名为RAZER的机器人级任务编程框架，将参数接口和专业编程相结合，创造了人类 - 机器人界面这一概念，它是一种运行在浏览器中的图形用户界面，为专家和车间工人之间的工作流程提供了便利，分别用于技能创建和技能使用。 对于中小企业而言，在实施FAS时，人力可用于执行需要感知、认知和灵活性能力的任务。Reimann和Sziebig引入了智能工厂空间（IFS）的概念，它由不同层次和各种兼容组件组成，通过双向通信为人类用户提供来自机器的反馈，符合工业标准。 ##### 增强现实（AR）技术 增强现实技术在制造业的应用日益广泛，它可用于跟踪系统变化、检测机器故障以及可视化成品等。制造商利用AR显示与工人当前工作相关的文本、统计数据和信息，取代了耗时的传统原型。AR技术加速了决策过程，节省了原型修改时间，还能提供远程帮助，助力工厂规划。 例如，Syberfeldt等人试图推动智能工厂采用增强现实智能眼镜技术。他们引入了评估ARSG的分步流程，列出了选择最佳产品的最低值和指南，使工厂能快速做出最优决策并在车间实施。Blanco - Novoa等人则介绍了工业增强现实在造船和FAS中的应用现状，列出了基于雾计算架构的最合适的工业AR软硬件工具，帮助造船厂操作员获取任务信息并与环境交互。 ##### 机器人技术 机器人是制造业和FAS变革的关键因素。它们可改变材料方向、移动材料，并执行各种编程任务，适用于人类不宜的恶劣环境和重复性任务，能提高工厂生产力和效率。 Fukukawa等人针对FAS中的精确插入任务，提出了基于被动对准原理的技术，解决了变形和精度问题，实现纳米级的位置校正并消除环变形。Liu等人和Von Drigalski等人讨论了多机器人成对运输技术，提出了单机器人级和组机器人级的混合规划方法，可在动态条件下更新以应对在线任务分配或重新分配难题。Li和Savkin为微型飞行机器人提出了基于无线传感器网络的自导航算法，利用三维测距仪跟踪工厂环境中的障碍物，避免碰撞。 ##### 人工智能与工业物联网（IIoT） IIoT是工业4.0中备受关注的话题。在FAS的IIoT系统中，数据在不同智能组件间以不同延迟流传输。为解决传统方法在数据传输中的延迟和延迟问题，有人提出了集中式边缘计算和软件定义网络。 IIoT与消费物联网在属性、组件类型、网络和QoS要求等方面存在差异。Xu等人深入分析了两者的区别。随着现代FAS中节点数量和网络规模的增加，传统IIoT架构已无法满足需求。J. Wan等人引入了三维架构设计分布式网络，基于区块链架构提出模型，提高了隐私和安全性，并引入关键安全技术优化新架构。 不过，未受保护的IIoT存在安全隐患，如Stuxnet蠕虫攻击。同时，有人提出了IIoT物理系统老化过程的概念，并给出了诊断老化中异常行为的方法。 ##### FAS的发展趋势与挑战 FAS的发展历经从基本气动和液压系统到先进机器人