Интелигентно разделяне
Сепараторите научават оптималното индустриално разделяне на суровините
Дълго време настройването на сепаратори се основаваше на интуицията и слуха на експерти; изследователите от Fraunhofer IEM сега разчитат на машинно обучение. Изображение: GEA
- Институт за мехатронно проектиране Фраунхофер IEM
Изкуствен интелект
Система за мониторинг на биологичното разнообразие като нискобюджетен проект
Проучване за използването на изкуствен интелект в компаниите
Центрифугите за механично разделяне на вещества играят важна роля в промишленото производство на храни като млечни продукти или фармацевтични продукти. Досега опитът, слухът и интуицията на оператора бяха необходими за оптимални настройки на машината. Изследователите от Fraunhofer IEM успяха да предадат тези знания на експертна система, използваща невронни мрежи. В бъдеще интелигентните сепаратори ще могат да работят със значително по-висока степен на автоматизация. Те също така осигуряват възможно най-доброто разделяне на продуктите.
Понякога учителите по химия имат лесен живот. Например, когато става въпрос за експерименти, които се занимават с сепаратори или центрофуги: В техните експерименти епруветките се пълнят с утайки или смес от нишесте и вода, за да се отделят отново течността и твърдите вещества след включване на устройството. Толкова просто, толкова зрелищно, толкова управляемо. За разлика от това изглежда много различно в индустриалната практика. Например в химическата промишленост, като например във фармацевтичната индустрия или при преработката на минерални масла. Или в хранителния сектор в мандри или пивоварни. На всеки час тук се обработват десетки хиляди литри. И разделянето също е много по-сложно от отделянето на твърдо и течно помежду си с помощта на максимално регулируема центробежна сила.
»Тук обикновено има няколко фази на разделяне. Когато се обработва сурово мляко, например, лекото мляко, сметаната и различните твърди вещества трябва да се отделят чисто - без млякото да губи качество или течната сметана да променя консистенцията си “, обяснява Себастиан фон Енцберг от Института за мехатронен дизайн IEM на Fraunhofer Ако сепараторите не са настроени точно (и се коригират отново и отново по време на процедурата), могат да възникнат състояния на процеса, които влошават качеството на продукта или дори повреждат продукта. Например, включването на въздушни мехурчета е възможно или съществува риск от прекомерно замърсяване на продукта поради твърде силни или твърде внезапни ускорения. Винаги има възможност за непостоянен поток, тъй като изпразването на секретираните мастни вещества води до загуба на налягане. Това е така, защото центрофугите са в непрекъсната работа: пълненето и източването на отделни елементи става по време на процеса на центрофугиране. Но дори и тогава трябва да се гарантират постоянни свойства на продукта.
Правилното усещане за процеса
„Целта на интелигентната обработка на данни е да симулира възприемането и оценката на човешки оператор“, подчертава фон Енцберг. Следователно изследователите от Fraunhofer IEM разчитат на машинно обучение. »Използвахме невронни мрежи и безбройните данни, получени от експерименти и реални операции, за да обучим система, която програмирахме. Той се е научил да разпознава състоянията на грешки и да разработва стратегии за адаптиране на параметрите на машината като скорости на въртене или условия на печат, с които желаните резултати могат да бъдат постигнати по най-добрия възможен начин, «обяснява фон Енцберг. След това програмата беше допълнена по такъв начин, че интерпретира получените данни в реално време според вече наученото и след това фино настройва машината за части от секундата по време на работа.
Екстернализация на експертните знания
„В крайна сметка ние пренесохме сложния и десетилетия опит на производителя на центрофуги и интуицията на машинен оператор с добре обучено ухо в нашата експертна система“, обобщава фон Енцберг. Тези знания вече могат - след кратък период на обучение във всеки отделен случай - да бъдат прехвърлени към боравенето с различни центрофуги и задачи. Предпоставка за това обаче е устройствата да са оборудвани със съответните сензори и базата данни да е достатъчно голяма. „Новата система може да отнеме няколко месеца, за да се учи от състоянията на грешките и да улавя правилно решения,“ казва фон Енцберг. Но след като този процес на обучение е завършен, центрофугите могат също да работят автономно и дистанционно да се наблюдават.
Заедно с партньора по проекта GEA, който произвежда технологични процеси и компоненти за хранителната промишленост, наред с други, изследователите от Fraunhofer вече са разработили прототип, за да тестват на живо използването на експертната система. Резултатите са толкова обещаващи, че вече се планира индустриално внедряване на интелигентната центрофуга. (батерия)