TwinCAT 3 软件已集成机器学习功能

显示全部楼层 · 2024-1-18 16:00:55

上月初，Beckhoff 官网发布消息称其已经在 TwinCAT 3 软件中无缝集成了机器学习（ML）解决方案，以帮助用户在基于 PC 控制的设备系统中部署机器学习应用。

据悉，TwinCAT 解决方案支持实时机器学习，能够处理包括运动控制...等在内的各类严苛任务，并通过规范性维护、流程自我优化和流程异常的自主检测...等功能，帮助设备用户和制造商提升机器的综合性能。

Beckhoff 方面表示，机器学习的基本概念，是不再遵循为特定任务专门设计方案、然后将这些解决方案转化为算法的传统工程路线，而是从示例性过程数据中学习所需的算法。通过这种替代方法，可以训练出强大的机器学习模型，然后用于提供卓越或性能更优的解决方案。在自动化技术方面，这为许多领域开辟了新的可能性和进一步提升优化的潜力，包括：预测性维护、过程控、异常检测、协作机器人、自动化质量控制和机器优化。

按照官宣的说法，需要学习的模型是在机器学习框架（如：MATLAB 或 TensorFlow）中进行训练的，然后通过 ONNX （即：开放式神经网络交换格式 Open Neural Network Exchange Format，一种用于描述训练模型的标准化数据交换格式）导入 TwinCAT 运行。为此，TwinCAT 的 runtime 整合了以下新功能：

同时，模型结果是可以实时直接执行的。就是说，推理 - 即已训练机器学习模型的执行，可以使用 TwinCAT TcCOM 对象实时直接完成，并通过 PLC，C / C ++ TcCOM 接口或循环任务调用。如果网络较小，对应于 50μs 的 TwinCAT 周期时间，支持小于 100μs 的系统响应时间。

另外，与控制技术的无缝集成，将意味着：

信息参考自：beckhoff.com

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[西门子] TwinCAT 3 软件已集成机器学习功能

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