Искусственный интеллект (#ИИ) и входящие в его состав нейронные сети находят новые применения во многих сферах и конечно есть много точек приложений в промышленности. Этот обзор посвящён использованию нейронных сетей в системах управления на основе SIMATIC.
В решении каких промышленных задач может помочь нейронная сеть? Несколько примеров.
Прогнозирование выхода оборудования из строя
Глубокий анализ структурированных данных
Анализ видео/звукового потока
И есть конечно места, где логики ПЛК уже не хватает…
Варианты для реализации нейронной сети.
Вариант №1 – использование нейропроцессорного модуля SIMATIC S7-1500 TM NPU
- Модуль может быть установлен на SIMATIC S7-1500 CPU или
на периферийную станцию ET200MP - Ввод данных в нейропроцессорный модуль осуществляется через USB / ETHERNET порты, так же возможен ввод данных непосредственно из CPU по шине Backplane
- Модуль работает с заранее подготовленной нейронной сетью
Как работать с TM NPU?
Сбор и классификация данных для создания дата-сета нейронной сети.
Самый важный момент, от этого этапа будет зависеть качество обучения нейронной сети.
После того как данные найдены, требуется их классификация и структурирование.
Нейронная сеть должна быть подготовлена и обучена, вне модуля.
Здесь потребуется соответствующая квалификация и знания.
Загрузка обученной нейронной сети в модуль
- Нейронная сеть загружается только с программой исполнения
- Нейронная сеть и программа переносятся на модуль при помощи SD карты
- Модуль работает с готовой нейронной сетью
Программирование SIMATIC S7-1500 CPU для работы с модулем
- Программирование CPU осуществляется c помощью нашего любимого TIA Portal в обычном режиме.
- Связь с модулем осуществляется через специальные программные блоки.
Вариант №2 – Open Controller
Open Controller – хорошее решение для простых нейронных сетей.
- Поскольку Open Controller не оснащен аппаратным ускорителем как TM NPU, то работа нейронной сети будет существенно медленнее.
- Фреймворк для работы нейронной сети устанавливается непосредственно на компьютерную часть Open Controller.
- Программирование алгоритмов нейронной сети возможно без стороннего ПК.
Дополнительные возможности
- Open Controller выпускается в типоразмере ET200SP и может быть дополнен модулями ввода вывода ET200SP.
- Взаимодействие нейросети и аппаратного (программного) контроллера происходит посредством внутренней/внешней ETHERNET коммуникации.
- Так же возможно использовать обмен данными по OPC UA или TCP/IP.
- Возможно использование любых алгоритмов написанных на Python.
- Можно использовать алгоритм самообучения нейронной сети.
- Обучение сети можно производить непосредственно на Open Controller.
Для программирования нейросети достаточно только двух инструментов TensorFlow и Python/С++.
Соединение Python-программы и вычислительного сервера
Если вычислительной мощности недостаточно, возможен перенос части вычислений на локальный сервер SIMATIC IPC c аппаратным ускорителем или интернет сервер.
AI - демонстратор
Посмотреть только демонстратор можно здесь.
Полностью посмотреть вебинар по промышленному искусственному интеллекту здесь
При подготовке публикации использовались материалы и изображения SIEMENS AG
<-
