Page 47 - 量子加密—— 守護物聯網世代安全

測並監控不斷變化中的工作環境 條件。這些條件源自一系列的巢狀 封閉迴路即時性能模型，可從現場 級驅動器中獲取運動參數。在推導 出驅動系統的電氣和機械模型後， 可利用該模型比較並調整在自動 化系統金字塔的監督、規畫或管理 層級所要求之期望系統性能(圖1)。 當高於自動化系統金字塔監控層的 任何層級請求新的系統性能時，必 須將一組新的控制參數傳遞到運 動控制系統的自適應控制部份。系 統接著將會調整其性能，以回應並 配合新的性能請求。
圖2:具有自我意識的運動控制概念圖。
圖3:監控和自動調整轉矩-磁通電流、速度迴路與位置迴路。
實現具有自我意識的運動控 制系統之兩大優勢分別是能夠自 我調節，以及即時自動最大限度 提高運動控制系統的性能。這項 新功能為自動化系統金字塔的監 督、規劃和管理級別提供了機會， 使其得以實施生產力增強以調整 具有自我意識的運動控制系統。 此外，支援AI的軟體演算法可用於 調整系統性能，從而在工廠範圍實 現更好的結果。讓我們研究一個具 有自我意識的運動控制概念圖，以 便更瞭解實施具有自我意識的運 動控制系統所需的4個基本要素。
式將啤酒杯從A點移動到B點，且 不灑出任何啤酒」。 要素II:期望的系統行為
要素III:核心驅動系統
自我意識的運動控制概念圖
一旦建立此目標後，自我意識 運動控制圖的下一層級就會啟動 期望的運動行為。在上述的啤酒 杯例子中，這將「使用線性運動來 移動啤酒杯，同時自動調整其運 動，從而在所需的機械系統控制 安全限制內補償不同的啤酒杯重 量 和 尺 寸 」。
具有自我意識的運動控制系 統核心在於其運動學。挑戰在於觀 察、學習和監控馬達與驅動系統的 性能水準。為了創建有效的驅動系 統模型，需要實施智慧觀察器，以便 從根本上瞭解其運動參數及其物理 極限。為了實現這一目標，可使用磁 場定向控制器(FOC)與專用的位置 感測器或無感測器FOC方法，以瞭 解馬達在操作環境中如何受力，如 何做出反應。透過監控和自動調整 來自馬達扭矩-磁通電流迴路、速度 迴路及其定位迴路的控制參數值， 我們可以最佳化驅動系統響應。
為了實現這一層級的自我意 識運動控制，我們需要開發控制 系統圖。圖2表示成功實施自我意 識運動控制所需的4個關鍵要素。 要 素 I:目 標 或 任 務
等到目標和期望系統行為確 定後，自適應控制引擎就會自動調 整運動控制驅動及其整合的機械 系統，動態地推動核心驅動系統的 運動學及其配套機械系統之間的 收斂，從而在其獨特的工作環境中 運行時達到最佳運行性能。
為了實現這一目標，系統需要 建立明確的目標或任務。以文中描 述的例子來看，這表示「以最佳方
一旦收集到這些資訊的封包 並將其饋入智慧觀察器後，即可實 施最佳化演算法以確保計算運動
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