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       力控科技智能技術研究院，致力于工業(yè)智能核心技術的研究，目前已與多所高校開展了密切的合作與交流，為在校師生分享前沿技術。

       12月7日，力控科技工業(yè)智能專家受山東師范大學邀請，帶來“深度學習的探索與應用”主題報告，講解了深度學習發(fā)展中出現(xiàn)的幾類關鍵創(chuàng)新技術，以及力控智能技術研究院和山東師范大學在深度學習基礎算法上的聯(lián)合研究工作。

       工業(yè)智能專家介紹了力控智能技術研究院自主研發(fā)的通用工業(yè)智能建模工具AIForce。

       AIForce以零編碼方式實現(xiàn)工業(yè)應用的AI自動化建模，助力傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)研發(fā)人員向工業(yè)智能化研發(fā)轉型。提供了包括BP、CNN、LSTM等機器學習算法和最小二乘數(shù)學方法，可對多變量輸入、多變量輸出的場景進行建模，處理分類問題和擬合問題。使用者可自行設計網(wǎng)絡模型，根據(jù)實際需求指定模型，輸入數(shù)據(jù)和標簽數(shù)據(jù)。支持使用者自主訓練模型，也能在現(xiàn)有模型的基礎上追加訓練自己的模型，還可以從零開始在線訓練模型。

       AIForce目前已應用于水泵建模、冷卻塔建模、冷負荷預測、自然語言處理、企業(yè)風險預測等場景中，取得了較高的預測準確度。

       在AIForce基礎之上，力控智能技術研究院研發(fā)了PumpAI智慧水務算法及系統(tǒng)，其核心邏輯單元包含控制器、預測器、規(guī)劃器和決策器。

       PumpAI建構支持各功能模塊，可組合調用、靈活添加新算法，自由擴展。

       規(guī)劃器用于規(guī)劃出大量的候選方案，包含遺傳算法、采樣算法等。可用設備較少時，可以使用采樣算法進行規(guī)劃，能夠滿足實踐中絕大多數(shù)設備集群控制的需要；機器較多時更適合使用遺傳算法，可以使用啟發(fā)式的方式尋找最佳方案。

       預測器采用機器學習算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡，或數(shù)學算法，如最小二乘法對機器能耗和特性曲線進行建模。

       決策器根據(jù)控制器生成的方案與預測器對方案能耗及特性曲線的建模，選擇出滿足工況需要的且能耗最低的控制方案，包括選擇工作機器的編號及參數(shù)。

       以某泵站的歷史觀察數(shù)據(jù)為例，基于PumpAI算法的節(jié)能調度策略與實際應用的手動控制方案對比節(jié)能效果明顯。例如，與現(xiàn)實中最常用的2臺變頻機組合的方式對比，節(jié)能18%-39%；與現(xiàn)實中3臺變頻機對比，使用節(jié)能算法指定的頻率下工作，比手動根據(jù)經(jīng)驗設置頻率工作，節(jié)能約12%；在兩個相似輸水量的時段下對比，分別節(jié)能18.37%和25.41%。

       通過實際案例講解，力控工業(yè)智能專家向在場師生展示了以零編碼方式實現(xiàn)工業(yè)應用的AI自動化建模，以及AIForce在智慧水務、中央空調智能控制系統(tǒng)中的具體應用。不僅如此，工業(yè)智能專家曾多次以線上和現(xiàn)場宣講的方式為山東師范大學師生分享知識和案例，受到了在校師生的喜愛。

       工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展讓工業(yè)數(shù)據(jù)看的見、讓生產(chǎn)過程管得了，同時也積累了海量歷史數(shù)據(jù)。力控科技憑借二十余年工業(yè)數(shù)據(jù)平臺軟件優(yōu)勢和大量的行業(yè)實踐經(jīng)驗積累，研發(fā)出工業(yè)智能化產(chǎn)品和解決方案，以工業(yè)AI技術和產(chǎn)品服務于用戶，讓工業(yè)生產(chǎn)過程和組織管理受益于數(shù)據(jù)的積累，發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，持續(xù)提升工程師的服務能力和企業(yè)價值。