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自动化的历史发展

作者:非标自动化  来源:本站  发表时间:2020-6-1 9:01:38   浏览:


  自动化技术是从相关领域发展而来的。 机械化,始于工业革命。机械化是指用某种形式的机械力代替人类(或动物)的力。机械化背后的驱动力是人类倾向于创造工具和机械装置。本文介绍了机械化和自动化中导致现代自动化系统的一些重要历史发展。

  早期发展

  首先 石头制成的工具代表了史前人类在人类智力的控制下引导自己的体力的尝试。毫无疑问,开发简单的机械设备和机器(例如,车轮,杠杆和皮带轮)需要数千年的时间,通过它们可以放大人的肌肉的力量。下一个扩展是开发不需要人为力量的动力机械。这些机器的示例包括水车,风车和简单的蒸汽驱动设备。2,000多年前,中国人开发了由流动的水和水车驱动的跳锤。早期的希腊人尝试使用由蒸汽。机械钟表是一个相当复杂的组件,带有自己的内置电源(重锤),大约在1335年在欧洲开发。风车,用机制来自动转动帆,中世纪欧洲和中制定中东。该蒸汽机为代表的动力机械制造业的发展的一个重大进展,标志着工业革命的开始。自瓦特蒸汽机问世以来的两个世纪中,人们开发出了动力发动机和机器,它们从蒸汽,电力以及化学,机械和核能中获取能量。

  动力机械历史上的每个新发展都带来了对控制设备以利用机械动力的不断增长的要求。最早的蒸汽机需要人打开和关闭阀门,首先要使蒸汽进入活塞腔,然后将其排出。后来,滑阀机构被设计为自动完成这些功能。然后,操作员的唯一需求就是调节控制发动机速度和功率的蒸汽量。飞球消除了在蒸汽机运行中对人类注意力的这种要求州长。该设备由英国的詹姆斯·瓦特(James Watt)发明,由一个铰接臂上的配重球组成,机械地耦合到发动机的输出轴。随着轴的转速增加,离心力使配重球向外移动。该运动控制了阀,该阀减少了输送到发动机的蒸汽,从而使发动机减速。飞球调速器仍然是一个优雅的早期例子负反馈控制系统,其中使用增加的系统输出来减少系统的活动。

  负反馈被广泛用作自动控制的手段,以实现系统的恒定运行水平。反馈控制系统的一个常见示例是在现代建筑中用于控制室温的恒温器。在此设备中,室温降低会导致电气开关闭合,从而打开加热单元。随着室温的升高,开关打开,并且热源关闭。可以将恒温器设置为在任何特定设置点打开加热装置。

  自动化历史上的另一个重要发展是 提花织机展示了可编程机器的概念。约1801年是法国的发明家Joseph-Marie Jacquard设计了一种自动织机,该织机能够通过控制许多不同色线的梭子的运动来在纺织品上产生复杂的图案。不同图案的选择由钢卡中包含的在孔中打孔的程序确定。这些卡是控制现代自动机的纸卡和胶带的始祖。对机器编程的概念在19世纪后期得到了进一步发展。英国数学家查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)提出了一种复杂的,机械的“分析引擎 “可以执行算术和数据处理。尽管巴贝奇(Babbage)无法完成它,但该设备是现代数字计算机的先驱。查看计算机的历史。

  提花织机,雕刻,1874年。机器顶部是一叠打孔的卡片,这些卡片将被送入织机以控制编织图案。 这种自动发出机器指令的方法已被计算机应用到20世纪。

  贝特曼档案馆

  20世纪各个领域出现了许多重大发展: 计算机,数据存储技术和编写计算机程序的软件的改进,传感器技术的进步以及数学控制理论的推导。所有这些发展为自动化技术的进步做出了贡献。

  电子数字计算机的发展(1946年的ENIAC(电子数字积分器和计算机)和1951年的UNIVAC I(通用自动计算机))使自动化控制功能变得更加复杂,并且相关的计算速度更快。比以前有可能。的发展1960年代的集成电路推动了计算机技术小型化的趋势,这种趋势已导致机器比其前身更小,更便宜,但能够以更高的速度执行计算。今天的趋势是微处理器,它是一种微型多电路设备,能够执行大型数字设备的所有逻辑和算术功能。电脑。

  随着计算机技术的进步,用于包含编程命令的程序存储技术也进行了并行改进。现代存储介质包括磁带和磁盘,磁泡存储器,激光读取的光学数据存储,视盘以及电子束可寻址存储系统。另外,对计算机(和其他可编程机器)进行编程的方法也得到了改进。现代编程语言更易于使用,并且在数据处理和逻辑功能方面更强大。

  进展 传感器技术提供了大量的测量设备,可以用作自动反馈控制系统。这些设备包括高灵敏度的机电探针,扫描激光束,电场技术和机器视觉。这些传感器系统中的某些需要计算机技术来实施。例如,机器视觉需要处理大量数据,而这些数据只能通过高速数字计算机来完成。事实证明,这项技术对各种工业任务(如零件识别,质量检查和机器人指导)具有通用的传感能力。

  最后,自第二次世界大战以来,已经发展出一种先进的数学理论控制系统。该理论包括传统的负反馈控制,最优控制,自适应控制和人工智能。传统反馈控制理论利用线性常微分方程来分析问题,就像瓦特的飞球调速器一样。尽管大多数过程都比飞球调速器复杂,但它们仍然遵循微分方程描述的相同物理定律。最优控制理论和自适应控制理论涉及为感兴趣的过程定义适当的性能指标,然后以优化其性能的方式对其进行操作的问题。最佳与自适应控制是,后者必须实现一个连续变化的和不可预测的条件下的环境 ; 因此,它需要对环境进行传感器测量以实施控制策略。

  人工智能是计算机科学的一个高级领域,其中对计算机进行编程以显示通常与人类智能相关的特征。这些特征包括学习能力,语言理解能力,推理能力,解决问题能力,提供专家诊断能力以及类似的心理能力。人工智能的发展有望为机器人和其他“智能”机器提供与人类交流并接受非常高级指令的能力,而不是当今可编程机器通常需要的详细的逐步编程语句。例如,一个拥有人工智能的未来机器人可能能够接受并执行“组装产品”命令。当前的工业机器人必须提供一组详细的说明,以指定产品组件的位置,组装它们的顺序等等。
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