过程装备及控制工程的功能价值
过程装备及控制工程的功能价值时间：2023-05-0719:51:11
摘要:随着我国科技的飞速进步，社会发展取得了举世瞩目的成就，过程装备紧随时代步伐发生了巨大的变化，越来越精细化，智能化的过程装备也对控制工程的精进提出了更高的要求，以保证过程装备可以更加快速高效的运行。过程装备与控制工程专业是一个融合多个领域技术综合性极高的一个专业，对现阶段的过程装备与控制工程专业深刻的探究研讨，希望对本专业的发展起到一定的引导作用.
关键词:过程装备;控制工程;功能;实用价值
过程装备与控制工程专业在培养国家第一工业高端人才方便发挥着无可替代的作用，结合目前国家各产业发展的大致趋势，以深化过程装备与控制工程专业内部改革和结构变革为突破点，对过程装备与控制工程更好的服务于行业建设和社会的发展尤为重要。
1过程装备与控制工程专业概述
我们常把过程装备与控制工程专业简称为过控。简而言之即对机械化设备与控制工程进行专业化的改造，以使之更迅捷高效的服务于不断发展的服务行业，过控的不断精进与发展和其他相关产业的进步有着紧密的联系。过控的发展过程往往存在着其他行业进步的缩影。过控专业的主攻方向为过程安全的理论研究、流程参数控制研究及相关理论探究、过程装备的设计与制造、节能设备研究等。在生物、开采业、能源、化工、制药、机械等领域有着广泛且深入的应用。过程装备与控制工程的基本内容是过程装备设计基础，其补充内容为过程原理和装备控制技术应用，二者相互渗透构成了一个融合多学科、多领域的高端专业。过控专业能够在大机械、计算机工程、装备制造领域培养出大量综合素质良好、拥有过硬实力的专业全能型人才。在培养机械设备方便化理论、应用、设计、研究型技术人员方面也发挥着重要作用。
2现阶段过程装备与控制工程专业进行专业建设的主要指导思想
2.1明确过程装备与控制工程专业建设的主要内容
专业建设的主要内容直接影响到高校教育阔步发展的成败，它也是过程装备与控制工程专业得到创新性发展的必经路径，它为过程装备与控制工程专业高素质全能型人才的培养发挥着重大作用。强化过控专业知识的指导和教学，以过控的基本特点为发展基础，切实强化理论与实践专业课程的体系，将学到的理论知识融入贯彻到实践中去，使得过程装备与控制工程专业得到高效可持续的发展提供无限的可能。
2.2确定过程装备与控制工程专业建设的总体趋势
切实掌握与确定过程装备与控制工程专业的建设方向和发展走势是取得专业建设发展取得胜利的关键点，应以过程装备与控制工程专业的现实教育体系为指引和前提，从基础的专业教学为起点，使得学习过程装备与控制工程专业的学生能够更加全面、系统的认识到专业的知识与理论核心。让学生的操作水准、行业眼光、动手能力得到质的提高，从而达到学生熟练掌握知识体系的目的，能够更好的将学到的知识融入到未来的实践中去，使自己学到的知识更好的为行业的发展与建设服务，进而推动全行业及相关行业的持续进步。
3过程装备与控制工程的功能与价值
（1）为适应行业的大需求，本专业所培养的学生要有牢固的控制工程，、过程装备研发及维护的专业理论知识。本专业意在培养出色的机械师而非工程师，只有一个具备了充足的理论知识，对过程装备的应用、设计、制造开发、开拓创新等有着独特前瞻的机械师才可以在当今过程装备及控制工程行业里立足。目前中国现阶段的主要产业包括钢铁、汽车船舶制造、石油化工、有色金属开采及加工以及装备制造产业，而过程装备与控制工程技术无一不在这些产业及领域中发挥着无可替代的作用——无论是仪器的研究和开发，还是在诊断故障设备或者对流体技术的控制等领域都发挥着非常关键的作用。同时，身处于21世纪社会高度发达的今天，新能源与动力开发也都是现代研究的重中之重，而本专业也早已渗透到航天航空、原子能、新能源开发等各个领域，过程装备与控制工程的顶尖人才便发挥着极其重要的作用。从专业的逐步建设再到如今的稳步发展，为国家的各个产业提供了强有力的综合能力支持。伴随着我国平均科学核心技术的逐年提高，过程装备与控制工程专业的科研活力逐步高涨，在工矿企业等制造业产业的发展上起到了及其强有力的推动作用。总而言之，过程装备与控制工程专业是现代工业取得强势发展的奠基石，也是国家支柱产业的理论学科基本点，是用来衡量一个国家工业及制造发展水平的重要标志。（2）当今时代的发展越来越依赖于高度自动化、智能化的机械产业，来为现代化工业和制造业服务，这一切都得益于现代化过程装备的逐步发展，依赖于智能控制设备和远程控制的大发展。具体来说，生产过程与精准的自动化控制平台密不可分，这可以保证过程装备可靠安全并且达到高效率的运行。在跨国、跨地区的企业的发展中，更是离不开现代化的智能设备。远程控制和智能化技术不断取得新突破，生产也更加的安全、稳定。远程控制可以将“过控”的基础理论和现代化的大设备进行高效的融合，财通智能化的新媒介达到操作的具体要求，来完成任务。这样就使得生产制造的安全性得到极大的提高，消除了很多生产工程中得安全隐患，充足保障了人们的人身安全和财产。综上所述：当面高校纷纷进行大规模的改革，过程装备与控制工程与其他专业一样，机遇与挑战并存，正在经历着痛苦的蜕变。向着创新、改革、全面、科学的方面努力迈进，致力于为社会、为国家输送专业技术过硬的人才，过程装备与控制工程专业将始终昂首阔步，努力实现自身的功能与价值，让社会让国家更加富强。
参考文献
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[2]张宏斌,张潭玉,姜德成,等.过程装备与控制工程专业毕业设计教学模式改革[J].高师理科学刊,2017,37(05):86-88.
[3]卢霞,王仕仙.过程装备与控制工程专业实习的研究与实践[J].广州化工,2016,3(02):156-157.
作者:史晓东单位:福州大学至诚学院
人工智能在机械故障诊断中的应用方向
且看以下的人工智能在机械故障诊断中的应用方向便知了！
[[342398]]一、人工智能在机械故障诊断中的应用方向所谓机械故障诊断,就是通过机械运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常,确定故障的性质与部位,寻找故障起因,预报故障趋势,并提出相应对策;它以故障机理和技术检测为基础,以信号处理和模式识别为其基本理论与方法。一般的机械系统故障诊断系统从物理上划分为机械测量、监视与保护、数据采集、振动状态分析、网络数据传输五个部分;从功能上,机械系统状态监测与故障诊断系统又可分成数据采集、状态监测、故障诊断三个部分。随着现代工业设备和系统日益大型化和复杂化,机械故障诊断设备的可靠性、可用性、可维修性与安全性的问题日益突出,从而促进了人们对机械故障诊断机理及机械故障诊断技术的研究。并且随着计算机技术及数字信号处理技术的迅速发展,机械设备振动监测与机械故障诊断技术被广泛应用于电力、石油化工、冶金等行业的大型、高速旋转机械中。目前这种技术己成为设备现代化管理和提高企业综合效益的技术基础。国内外实践表明,以振动监测与机械故障诊断技术为基础的设备预知维修能节省大量的维修费用,取得显著的经济效益,而且还能保证设备的安全运行,预防和减少恶性事故的发生,消除故障隐患,保障人身和设备安全,提高生产率。传统的机械故障诊断方法和理论对单过程、单故障和渐发性故障的简单系统可以发挥较好的作用,对于多过程、多故障和突发性故障以及复杂庞大、高度自动化的大型设备和系统,例如汽轮发动机组等,就具有较大的局限性。当前,典型的机电一体化产品——数控机床、交流伺服驱动装置等正在向数字化、小型化、高精度等方向发展,为监控带来新的挑战,由于模糊神经网络控制不依赖控制对象和数学模型,具有较强的鲁棒性,是一种非线性的控制方法,在解决此类问题中有很好的优势。而专家系统主要用于复杂的机械系统,能够克服基于模型的机械故障诊断方法对模型的过分依赖性。而人工神经网络对于故障的模式识别具有独特的优点。将人工智能的理论和方法应用于机械故障诊断,发展智能化的机械故障诊断技术,是机械故障诊断的一个新的途径。智能化的机械故障诊断专家系统现已得到广泛的应用,成为机械故障诊断的一个重要方向。二、人工智能在机械故障诊断中的应用方法人工智能在机械故障诊断主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能,从而实现机器智能。应用机械故障诊断系统的ai技术传统上可以分为专家系统(es)、人工神经网络(ann)、模糊集理论(fst)三大类。01.专家系统(expertsystem.es)专家系统(expertsystem,简称es)是20世纪60年代初产生的一门实用学科,目前是人工智能技术中较活跃、较成功的领域之一。它是一个由知识库、推理机和人机接口等三个主要部分组成的计算机软件系统,在知识表达方面,利用产生式规则进行知识表达,一方面得有益于现有人工智能语言,另一方面,是它的表达合乎人的心理逻辑,便于进行知识获取,利于人们接受,利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。在诊断推理方面,主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究,在人工智能领域,存在着许多推理逻辑,在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性,在机械故障诊断上能产生很好的效果。其威力在于所拥有的专家知识和运用知识解题的推理机制。由于建立在冯·诺伊曼计算机体系结构之上,专家系统在其发展过程中逐渐暴露出以下问题:知识获取的“瓶颈”、知识“窄台阶”、推理组合爆炸和无穷递归、智能水平低、系统层次少和在线实用性差等。机械故障诊断专家系统的研究与开发机械故障诊断专家系统的出现与逐渐成熟是机械故障诊断领域最显著的成就之一。因为人类关于机械故障诊断与维修的科一学知识往往落后于专家的实践和经验知识,从而为专家系统提供了广阔的应用前景。02.人工神经网络(artificialneuralnetwork.ann)人工神经网络简称神经网络,它是由大量简单的处理单元(称为神经元)广泛相互连接而形成的复杂网络,是对生物神经系统的模拟,其信息处理功能是由网络的单元的输入输出特性(激活特性)、网络的拓扑结构(神经元的连接方式)所决定。为了使系统具有良好的透明性,在神经网络的推理中引用了模糊规则,为人工神经网络建立良好的解释机制提供了方便。由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能,使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。系统故障有层次性、相关性、延时性和不确定性,这就使得机械故障诊断问题变得十分复杂和困难,利用单个子神经网络解决问题需要大量的故障样本、适于诊断多类故障的网络结构难以确定,即使确定,也易陷入局部极小,自适应调整和误差函数的改进、加速收敛;对初始随机权值在量级上进行限定,克服了局部最小问题。在机械故障诊断中的应用方式有:从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行机械故障诊断;从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测;利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的机械故障诊断;从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前,为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能,主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究。