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8大话题闲聊PLC的世界

塑料机械里非常多的算法控制需求，比如它的熔胶、螺杆挤出的过程、进入模具后的塑化、保压、冷却的整个循环里有非常多的温度、压力闭环。为什么会有CNC、机器人控制器这些，因为，在PLC干不了算法的年代。话题4：软件编程的演进用高级语言编程，就是为了工艺控制算法的设计。而虚拟PLC则可以更多的使用AIGC编程，包括采用机器学习、深度学习来进行一些数据的聚类、学习处理。图4-开发语言的演进编程语言的演进，还有原因在于开放性-即，更为开放世界的资源，算法、函数、库，这都是为了降低复杂编程的成本。包括早在10年前，我们有位同事在PLC上用AI算法写了个倒立摆，让那个自己学习参数去。还在瓦楞纸送纸上用遗传算法写参数学习。我当时的认知里，难道PLC也能干AI吗？

来源：说东道西

2026-01-16

Modelica标准库：工程师都在用的建模“百宝箱”

同时，Modelica标准库不绑定特定算法或数值求解器，用户可根据实际需要选用最合适的求解器，既增加了建模灵活性，又能利用最新的数值计算技术。同时，智能优化算法的集成将进一步提升标准库的工程实用价值。 Modelica已支持参数化建模，未来可能会内置更多智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，帮助用户自动寻找最优系统参数，特别适用于复杂系统设计，如航空航天器能源管理、汽车动力总成匹配等场景。

来源：e-works

2025-07-14

重新定义ERP

金蝶智能生产解决方案金蝶的ERP系统中，内置金蝶智能排程APS，采用的遗传算法具有国家专利，在这个界面我们通过MRP的倒排算法和自纠正算法得到产能约束的生产排程排程，也能实现可视化、可模拟的计划编制。

来源：e-works

2017-03-27

人工智能技术在移动互联网发展中的应用

人工智能技术分析人工智能技术研究范畴非常广泛，包括专家系统、神经网络、启发式算法、模糊逻辑、遗传算法等。而目前广泛使用的还以神经网络、模糊逻辑以及遗传算法的各种扩展算法为主，例如神经网络扩展的深度学习算法即为百度智能搜索的核心算法。那么，在这个大数据分析计算的过程中通常使用人工智能算法进行解决。不同的机器学习算法是进行大数据分析的利器，目前广泛采用的有加强学习算法以及基于神经网络的深度学习算法等。由于生物信息采集时数量巨大，且经过特征提取后形成的比对数据库更是庞大，所以生物识别认证的算法基础都要依赖于人工智能算法进行模式识别和比对认证，最后将分析识别结果输出。也就是说，要完成快速的数据交换和计算不可缺少的除了传输带宽还有就是数据计算算法。人工智能算法实现了大数据量的瞬时计算，解决了虚拟现实/增强现实的发展基础。

来源：内蒙古财经大学

2017-05-30

技术重构制造生态，慕思打造家居智能制造新标杆

部署APS高级计划与排程系统，内置遗传算法+禁忌搜索混合优化引擎，可根据订单交期、生产瓶颈（如关键设备产能）、成本目标（如最小换产次数）自动生成最优排产方案，支持“正向排产”（按订单顺序物流智能调度：MES与WMS、AGV系统构建闭环联动，换产前15分钟触发物料需求预判，基于遗传算法生成AGV最优配送路径，通过RFID定位追踪物料实时位置，确保面料、填充物等原材料按工序节奏精准配送，缓存区库存波动控制在异常检测算法：基于正常产品数据构建基线模型，实时对比检测数据，通过算法快速定位参数异常（如厚度偏差、硬度不达标），异常识别响应时间＜1秒。通过建立相应的数据模型和算法，可以从海量数据中发现潜在的质量问题、异常情况和趋势，并提供决策支持。通过共享物料需求预测算法与供应链协同模型，实现交货及时率和库存周转率有效提升，原材料供应稳定性显著增强。

来源：e-works

2026-02-02

移动机器人路径规划技术综述

遗传算法是最早应用于组合优化问题的智能优化算法，该算法及其派生算法在机器人路径规划研究领域已得到应用，在蚁群算法较好解决旅行商问题(TSP)的基础上，许多学者进一步将蚁群优化算法引入到水下机器人(UV) 最近，徐玉如等考虑了海流因素的影响，提出了一种基于遗传算法和粒子群优化(PSO)算法的AUV全局路径规划思想，由于模糊逻辑和信息融合技术在不确定性信息处理方面有极好的表现，且移动机器人传感器采集的环境信息存在不确定性和不完整性人工智能技术应用于移动机器人路径规划，增强了机器人的“智能”特性，克服了许多传统规划方法的不足，但该方法也有不足之处，有关遗传优化与蚁群算法路径规划技术主要针对路径规划中的部分问题 6.2机器人底层控制与路径规划算法的结合研究以上是从路径规划策略上看移动机器人路径规划的发展．从应用角度看，路径规划的研究极大多数集中在规划算法的设计与仿真研究上，而将路径规划算法应用于实际的报道还很少，即使是一些实物仿真实验，研究也较少，但理论研究最终要应用于实际，因此有关机器人底层控制与路径规划算法的结合研究将是它的发展方向之一，不仅要研究路径规划算法，而且要研究机器人的动力学控制与轨迹跟踪，使机器人路径规划研究实用化

工业机器人

来源：互联网

2015-06-24

电动汽车外转子轮毂电机场路耦合设计

然后拟在matlab中编写遗传算法，对初始方案进行优化，优化后将定子参数输入到Rmxprt中，由于Rmxprt中只有表贴式的外转子永磁同步电机模型，故转子部分保证转子外径、内径一致，永磁体随意输一个极弧系数

来源：互联网

2018-04-26

基于PIAnO在白车身轻量化设计（一）

PIAnO优化平台具有自动选择近似建模方法和删除离群点的功能，可以有效的提高近似模型的精度；6)基于近似模型优化：刚度、模态在近似模型上进行全局优化，避免落入局部优化解，常用的全局优化方法包括：协方差矩阵适应算法、微遗传算法等；7)近似优化方案验证：由于近似模型存在一定的误差，同时碰撞、强度等未参数近似优化，因此需要对基于近似模型优化的方案进行方案验证，为后面的敏度方案调整提供参考依据；8)敏度优化:在刚度、模态近似优化方案的基础上根据各性能指标的敏度分析结果进行方案调整

来源：互联网

2018-01-09

开启制冷系统AI节能普惠时代

因此，我们必须采用CFD仿真软件+AI算法决策来对数据中心机房进行分析优化，通过建立温度分布模型描述机房内各监测点温度随时间、空间分布的变化，捕捉不同服务器IT设备旁的局部热点，排查机房过热隐患区域。通过仿真求解，可以快速得到整个机房的温度、气流等分布情况，通过接口并结合算法决策进行后续的计算，效率非常高，跟原来的普通电脑相比整个建模仿真工作效率提升了60%以上。图3基于惠普Z4G5台式工作站完成AI+CFD模型示意图AI赋能依托于AI和暖通制冷技术经验，我们通过融合深度学习算法+能源大模型,并利用惠普Z4G5台式工作站开展了大量运算验证，对采集的数据进行整理和清洗为评估AI调优算法的性能，我们会依据数据中心现场运行的数据集，选取典型一段时期的冷源数据作为对照工况进行案例分析，并采用遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）对其进行最优化，其基本思想是从一组可能的系统调优解决方案开始因此，企业对算力的需求也与日俱增，遍布了AI算法应用的各个环节，不仅需要大量GPU算力来用于深度学习模型的训练，也需要在本地拥有足够的算力以满足企业对运行效率和数据安全性的要求。

终端和服务器

2024-04-09

大型煤机企业精细化生产管理实践研究

算法的步骤如下：①选取训练样本，通过统计分析确定样本的分类数目②运用k-means算法确定分类中心的位置I③梯度下降法训练网络输出权值和半径。基于车间调度控制模块所要实现的功能，通过借鉴比较大量有关车间柔性调度问题的方法思路，我们采用基于多种退火遗传算法求解柔性作业车间调度问题，将初始种群划分为4类子种群，各种群采用不同的进化策略同时进化，进化过程中利用模拟退火算法的接收准则选择新解该算法较传统的遗传算法求解该问题有很大的改进，即利于优良个体的保留，提高整个算法的收敛性，又有利于保护群体的多样性，加快进化速度，避免单种群过早收敛，仿真结果证明，应用此法求解柔性作业车间调度问题是有效的

来源：万方数据

2010-11-26

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