霍岩
实验室智能控制、设施和设备远程操作以及维护和故障诊断系统代表了旨在提高实验室操作效率、可靠性和安全性的先进技术和方法的关键融合。这些系统利用人工智能 （AI）、智能传感器和远程监控方面的进步来促进实时数据采集、智能决策和自动化维护实践。这种集成对各个领域产生了重大影响，包括教育环境、工业应用和医疗保健，使实验室流程更加稳健和适应性强。 这些系统的演变可以追溯到 1980 年代，随着可编程逻辑控制器 （PLC） 的出现及其与分布式控制系统 （DCS） 的集成。这标志着自动化基础设施变革时代的开始，导致了现代发展，实验室可以使用人工智能驱动的基于状态的维护 （CBM） 实践进行远程操作并实时诊断故障。这些进步受到 ISO 17359 等标准的约束，这些标准指导 CBM 系统的架构以保持整体设备健康。 罗伯特·罗森（Robert Rosen）等杰出人物为这些系统的理论基础做出了重大贡献，强调了生物系统的复杂性和自组织性。他的工作以及其他学者的工作影响了现代智能控制理论，这些理论对于开发能够有效处理复杂、不确定和动态环境的实验室系统至关重要。 尽管具有巨大的优势，但智能控制和远程操作系统的实施仍面临挑战，包括集成各种组件、管理不确定性、确保实时和安全的远程监控以及实现跨各种平台的标准化的复杂性。应对这些挑战需要强大的框架、先进的算法和主动策略，以确保这些复杂系统的无缝和有效运行。人工智能、物联网和边缘计算的持续创新有望推动未来的发展，旨在提高实验室环境中的自主决策、环境可持续性和整体运营效率。
概述
实验室智能控制系统的发展为教学和研究开辟了新的途径。设计了一个简单的实验室设备来探索各种智能控制应用，从物体分类和迷宫求解到地形跟踪飞机的控制算法[1]。该设备是理解智能控制基本概念的实用工具。 人工智能 （AI） 的进步对基于状态的维护 （CBM） 实践产生了重大影响。现代 CBM 技术结合了 AI 来监控机器状况、诊断故障和预测故障。在ISO 17359等标准的指导下，维护管理的发展和CBM架构的建立为设备状况的整体愿景奠定了基础[2]。 罗伯特·罗森（Robert Rosen）从1958年开始的广泛工作有助于理解生命是一个自组织的复杂系统。他的理论强调“生物体中成分的不可分割性”，将生命系统与生物机器区分开来。罗森的见解得到了其他学者的补充，如哈罗德·莫洛维茨（Harold J. Morowitz）和罗伯特·乌拉诺维奇（Robert Ulanowicz），他们强调生命的生态系统定义和共生关系是理解生命和生态系统中系统行为的基础[3]。 实验室技术在医学进步中发挥着关键作用，提供创新的测试和设备，可增强诊断能力。信息技术的集成彻底改变了数据传输，减少了订购和接收测试结果所需的时间，并促进了对大型数据集的研究。这种持续的创新使实验室测试更加高效和自动化，对医疗保健服务的未来具有重大影响[4]。
历史沿革
自 1980 年代以来，智能控制系统在实验室环境和工业环境中的集成取得了重大进展。在此期间，可编程逻辑控制器 （PLC） 首次集成到分布式控制系统 （DCS） 中，标志着自动化基础设施的关键转变。值得一提的是，Foxboro于1987年推出I/A系列系统，成为第一家采用UNIX和以太网网络技术的DCS供应商[5]。 同时，实验室环境经历了快速创新，其特点是可用测试和服务的复杂性和范围大幅增加。这种增长和技术进步的趋势仍在继续，使实验室技术处于医疗和工业创新的最前沿[4]。 为了应对控制工程教育不断变化的需求，人们一直在推动开发超越传统教学范围的实验室设备。新的教具旨在向学生介绍智能控制系统，特别是用于模式识别和机器人运动的系统。这些进步为学生提供了接触智能传感器、智能控制算法和执行器的实际机会[1]。 远程实验室设施的最新发展进一步扩大了教育机构的能力。例如，瑞典的布莱金厄理工学院（BTH）开发了一个远程实验室系统，该系统支持初学者和高级用户，包括研究人员。该系统促进了远程学习和实验，通过互联网实现了在线实验的高效管理和共享[6]。 在管理复杂和不确定的系统时，系统化设计方法和定量模型的必要性变得越来越明显。智能自主控制系统，特别是混合控制系统，受益于先进的控制理论和高效的数据处理算法。这些系统是故障检测、诊断和执行纠正措施不可或缺的一部分，从而最大限度地降低了生产系统故障的风险[7][8]。
实验室智能控制系统核心部件
实验室智能控制系统的核心组件对于确保智能控制应用的有效运行至关重要。这些组件包括智能传感器、智能执行器、高级控制算法和边缘计算技术。
智能传感器
智能传感器在现代智能控制系统中起着举足轻重的作用。它们负责从环境中获取数据并将其提供给控制系统进行进一步处理。智能传感器可以监测温度、压力、湿度和流体速度等各种参数，使其成为各种应用的多功能工具[9][10]。他们在制造和质量控制中实现了许多手动流程的自动化，从而提高了效率和可靠性[9]。 智能传感器的一个显着例子是赛莱默分析开发的EXO藻类智能传感器，该传感器具有机载存储器和处理能力，可以测量淡水微藻样品中的叶绿素和藻蓝蛋白水平[11]。这种传感器在从过程控制到现代安全系统的应用中是不可或缺的。
智能执行器
智能执行器将控制信号转换为物理动作，从而在智能控制系统的运行中发挥着至关重要的作用。这些执行器可以由压电材料等智能材料制成，也可以指阀门和电机等专用仪器[11]。智能执行器的主要功能包括数据通信、决策和行动实施，这对于过程控制系统至关重要[11]。智能控制系统利用这些执行器来解决具有动态不确定性、高非线性和多任务要求的复杂问题[12]。
高级控制算法
控制算法是智能控制系统的核心。这些算法处理传感器收集的数据，以做出决策并为执行器生成控制信号。先进的控制技术，包括神经网络和模糊逻辑，已经被开发出来，以解决科学和技术中的复杂问题[13]。例如，神经网络控制涉及系统识别和逼近等步骤，这对于实现准确和高效的控制至关重要[13]。
边缘计算技术
传感器和通信技术的快速发展导致智能控制系统生成的数据量、速度和种类增加[11]。为了有效地管理和处理这些数据，采用了边缘计算技术。边缘人工智能解决方案涉及在传感器旁边添加一个协处理器来执行智能计算任务，从而提高数据处理的速度和效率[11]。能源效率是边缘计算的一个关键方面，以确保传感器可以在有限的电力供应下长时间运行[11]。
集成和远程操作
智能控制系统各个组件的集成对于无缝操作至关重要。对工艺设施和相关设备进行数字监测和控制，使外部数据收集和存储成为可能，从而可以执行远程操作[14]。远程实验室系统等工具有助于实验的管理和共享，提高实验室培训的教学效果[6]。
关键技术及其应用
实验室智能控制、设施设备远程运维、故障诊断系统的进步利用了多项关键技术。这些技术不仅提高了运营效率，还有助于显著节省成本和提高安全性。
智能传感器和计量技术
智能传感器和计量技术在将多能源系统带入能源数字化时代方面发挥着至关重要的作用。这些技术对于数据挖掘、新知识发现、智能控制应用、高效多能转换和系统优化至关重要[11]。除了这些功能外，智能传感器还支持过程控制，例如监控制造过程并进行必要的调整以满足质量或生产目标，这在以前是手动过程[9]。它们还增强了现代安全系统，进一步展示了它们的多功能性和在各种应用中的关键作用。
远程监控和智能诊断
远程监控是指由远程中央监控站对站点设备进行管理和控制。这包括管理和安保系统的管理，例如闭路电视、火灾和入侵者警报以及门禁系统[15]。随着远程工作的兴起，远程监控的重要性激增，强调了对工艺设施和相关设备进行高效数字监控和控制的必要性[16][14]。 一个值得注意的例子是远程智能诊断系统，它通过精确和连续地监控制动器运行时间来执行检查。该系统通过通信网络将电梯或自动扶梯上的远程智能诊断单元连接到客户中心，确保 24 小时监控和诊断，从而提供高质量的维护服务[17]。
故障检测和诊断 （FDD）
故障检测和诊断 （FDD） 对于保持系统性能和可靠性至关重要。FDD涉及在设备故障导致故障之前发现设备中存在的故障，这是维护管理的一个重要方面[18]。先进的故障检测方法包括来自监督学习的分类模型，如二维卷积神经网络、深度置信网络、受限玻尔兹曼机和自动编码器[19][20]。这些方法用于识别故障信号和诊断故障，优化任何设备在其生命周期内的维护制度[18]。 此外，预测性维护使用频繁的物理量测量和分析来预测和解决早期故障，以免导致严重的系统故障。这涉及识别故障模式、根本原因分析和估计设备剩余寿命等阶段[7]。通过计算机系统实现这些过程的自动化，进一步提高了故障诊断的效率和准确性[7]。
智能控制系统
大数据和云计算的技术发展对于智能控制系统至关重要。这些系统能够通过可靠的数据处理算法对记录的观测结果进行高级控制和推断[11][7]。人工智能方法的集成，如人工神经网络和深度强化学习，增强了对复杂系统的控制，能够对不同的操作条件做出更有效和动态的响应[13][21]。
实施和运营中的挑战
实施和运行实验室智能控制系统、远程操作设施以及维护和故障诊断系统面临着一些需要解决的挑战，以确保效率和可靠性。
复杂性和集成性
主要挑战之一是将多个系统和组件（如传感器、执行器、控制器和计算机）集成到一个有凝聚力的监测和控制框架中的复杂性。即使使用高质量、可靠和坚固的单个组件，由于集成过程的复杂性，也无法保证无故障运行[7]。这些系统的分层组织需要更高级别的不太详细的模型，并且需要离散和连续组件的交互，这进一步使具有高度自主性的智能控制系统的设计复杂化[22]。
管理不确定性和环境变化
另一个重大挑战是处理日益复杂的动力系统模型中的大量不确定性。这些不确定性可能源于工厂、环境和控制目标的未建模和意外变化。需要先进的决策过程来生成控制措施，即使在操作条件发生巨大变化的情况下仍能保持一定的性能水平[8]。
维护和故障诊断
维护和故障诊断过程至关重要，但具有挑战性。它涉及过程监控、故障检测、故障诊断和故障管理等阶段，所有这些阶段对于提高技术过程和设备的可靠性、可用性、维护和寿命至关重要[20]。尽管有复杂的方法和技术，但实现高可用性和可靠性仍然是一个挑战，特别是考虑到所需的高投资和操作程序[7] [23]。
远程监控和管理
远程监控和管理 （RMM） 带来了额外的挑战，尤其是在确保远程连接的可靠性和安全性方面。实时更新和主动监控的需求对于在潜在问题升级为重大危机之前先发制人地解决潜在问题至关重要。然而，缺乏实际存在会限制员工的可见性，减少人际关系，增加干扰，从而可能影响远程操作的整体有效性[16]。
标准化和兼容性
不同系统和实验室之间缺乏标准化和通用通信协议会导致兼容性和可重用性问题。在集成各种教育软件和实验室设备时，这尤其成问题，这些设备可以充当独立的虚拟实验室或跨多个站点共享设备[6]。 应对这些挑战需要采取多方面的方法，包括开发强大的集成框架、先进的决策算法、主动维护策略和标准化通信协议，以确保智能实验室控制系统的无缝有效运行。
未来发展方向与潜力
在机器学习 （ML）、人工智能 （AI） 和物联网 （IoT） 等先进技术的推动下，实验室智能控制、设施和设备远程运维和故障诊断系统的未来前景广阔。
高级决策和自主性
智能控制系统开发的主要目标之一是有效处理日益复杂的动态系统模型中的重大不确定性。这包括应对工厂、环境和控制目标中未建模和意外的变化。先进的决策过程对于生成控制措施至关重要，这些控制措施在操作条件发生巨大变化的情况下仍能保持一定的性能水平。这种智能方法旨在增强自主决策能力，使复杂的控制任务能够在最少的人为干预下完成[8][24][22]。
物联网和智能传感器的集成
物联网解决方案的出现彻底改变了远程监控和诊断，特别是在电梯和自动扶梯等应用中。这些系统不断从安装在设备中的各种传感器收集数据，执行故障检测、诊断和预测问题，以推荐预防措施。这种方法确保维护技术人员能够在潜在问题导致重大停机或故障之前解决它们[25][14][26]。同样，在实验室环境中，智能传感器和计量技术有望在将多能源系统带入能源数字化时代方面发挥关键作用，促进高效的多能源转换和优化[11]。
用于实时控制的 AI 和机器学习
人工智能和机器学习在智能控制系统中的集成有望为实验室的运作方式带来变革性的变化。通过在仿真中训练 AI 代理，在多个优化目标和场景中对其进行教学，并评估其性能，这些代理可以部署为生产控制系统。该过程可实现实时决策和控制，确保实验室操作的高性能、适应性和安全性[27][24]。
增强安全性和环境可持续性
与旧系统相比，实验室设备和材料的现代替代品具有更好的安全性和环境可持续性。随着个别实验室或空间进行翻新以用于新用途或升级，有充足的机会改善和现代化建筑系统，从而提高整体安全性和可持续性[28]。
临床实验室技术的未来作用
临床实验室技术的创新，包括新的测试以及设备和测试技术的进步，预计将进一步简化测试过程，使其更加高效和自动化。信息技术 （IT） 在彻底改变数据传输和促进大型数据集研究方面的作用将继续增长，并可能在未来的医疗保健服务中发挥关键作用[4]。
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