Устройство расширения для автоматизированного устройства

Изобретение относится к области автоматизированных устройств в промышленных системах. Техническим результатом является обеспечение расширения для одного или более автоматизированных устройств в промышленной системе. Раскрыто устройство (MI) расширения для автоматизированного устройства (DEV) в промышленной системе (100), причем устройство (MI) расширения сконфигурировано с возможностью обеспечивать и/или ускорять одно или более вычислений (C1, ..., Cn), причем устройство (MI) расширения содержит блок (PU) обработки и блок (CU) управления и выполнено с возможностью: получать (S2) один или более результатов (R1, ..., Rn) одного или более вычислений (C1, ..., Cn), при этом результаты (R1, ..., Rn) указывают одно или более состояний (S1, ..., Sn) промышленной системы (100), предоставлять (S3) один или более результатов (R1, ..., Rn) через модель (PM) состояний процесса, совместно используемую с автоматизированным устройством (DEV) для отслеживания и/или управления промышленной системой (100), при этом устройство (MI) собирает дополнительные данные с по меньшей мере одного источника (DS) данных посредством периферийного интерфейса (PI) и через модель (PM) состояний процесса предоставляет индикатор того, что данные с источника (DS) данных захвачены и доступны для дальнейшей обработки блоком (PU) обработки, причем индикатором является упомянутое состояние (S1, ..., Sn), при этом блок (CU) управления предоставляет результаты обработки в автоматизированное устройство (DEV) через модель (PM) состояний процесса, причем доступность нового результата указывается битом состояния в модели (PM) состояний процесса. 4 н. и 13 з.п. ф-лы, 6 ил.

 

Изобретение относится к устройству расширения для одного или более автоматизированных устройств в промышленной системе. Изобретение, в частности, относится к блокам обработки промышленных данных, допускающим выполнение обработки данных на основе одной или более искусственных нейронных сетей. Изобретение дополнительно относится к системе, автоматизированному устройству и способу.

В силу того, что AI-технология (технология искусственного интеллекта, также известная как "машинный интеллект") становится более надежной, и приложения в промышленных системах получают все большее распространение, имеется потребность в промышленном AI-оборудовании. Регулярные автоматизированные устройства, такие как программируемые логические контроллеры (также известные как "PLC"), не имеют вычислительной мощности, необходимой для AI-технологии. Облачные AI-решения доступны, но их непросто реализовывать для цеховых решений, другими словами, результаты облачного AI-решения могут не быть легкодоступными в цехе.

Целью настоящего изобретения является обеспечение и/или ускорение одного или более вычислений для/в промышленной системы(е), за счет этого упрощая интеграцию искусственного интеллекта в промышленную систему. Другая цель настоящего изобретения заключается в том, чтобы упрощать обмен данными между устройством расширения, допускающим обработку данных с использованием искусственного интеллекта, и автоматизированным устройством. Вычисления могут содержать расчеты.

Проблема решается посредством устройства расширения, выполненного с возможностью получать один или более результатов одного или более вычислений, указывающих одно или более состояний автоматизированной системы. Устройство расширения дополнительно выполнено с возможностью предоставлять один или более результатов через модель состояний процесса, совместно используемую с автоматизированным устройством для того, чтобы отслеживать и/или управлять промышленной системой. Управление включает в себя, фактическое управление с разомкнутым или с замкнутым контуром, изменение заданных значений, предельных значений, остановку, начало приостановки или обновление промышленного процесса, но не ограничивается этим.

Устройство расширения может представлять собой физический модуль, который может монтироваться, например, на профильной направляющей, рядом с автоматизированным устройством, например, PLC. Устройство расширения также может компоноваться в качестве подключаемого модуля для существующих автоматизированных устройств. Интегрирование устройства расширения в автоматизированное устройство также является возможным, например, с помощью подключаемых решений и/или прямой аппаратной интеграции.

Вычисления, например, представляют собой вычисления и/или вычисления нейронных сетей, также называемых "искусственными нейронными сетями (ANN)".

Результаты могут представлять собой любой результат вычислений приложения, при этом вычисления выполняются для данных, прямо или косвенно исходящих в промышленной системе. Результаты включают в себя, но не только, классификацию событий, которые происходят или должны происходить в промышленной системе. Например, такие события могут представлять собой необычный шаблон, демонстрируемый в данных, например, датчиков и акторов, используемых в технологической линии или линии автоматизации процессов. Индикаторы качества, указывающие произведенные продукты, имеющие необычные шаблоны, также могут вычисляться. Необычные шаблоны могут указывать сбой или низкое качество до того, как фактическое событие возникает.

Промышленные системы должны пониматься, например, как отраслевые системы для обрабатывающей промышленности, отраслевые системы для промышленности автоматизации, системы автоматизации зданий и т.п., которые должны использоваться в профессиональном промышленном окружении.

Одно или более состояний промышленной системы могут представлять собой один или более общих индикаторов системы в целом, один или более индикаторов отдельных объектов, таких как автоматизированные контроллеры, устройства ввода-вывода, датчики, акторы и т.п., или состояния одной или более групп объектов. Состояние может представлять собой значение или другой параметр на основе, по меньшей мере, одного из следующего: одних или более считываемых данных, одних или более прогнозированных данных либо одних или более вычисленных данных. Данные в силу этого могут указывать состояние описанного объекта. Например: электромотор представляет собой актор, который содержит одно или более следующих состояний: частота вращения, крутящий момент, температура, ток, напряжение, состояние работоспособности, наработка в часах, индикаторы техобслуживания и т.д. Каждое из этих состояний имеет возможность разделения на субсостояния, например, температура может представлять собой температуру ротора, температуру статора или медианную общую температуру электромотора. Состояния также могут представлять собой состояния продукта, производимого в промышленной системе, например, индикатор качества. В возможном варианте осуществления, одно или более состояний могут быть двоичными, например, 1: продукт квалифицируется как соответствующий всем требованиям к качеству, и 0: продукт не квалифицируется для последующей обработки и в силу этого должен утилизироваться или ремонтироваться.

Модель состояний процесса, в общем, представляет собой структуру данных, совместно используемую автоматизированным устройством и устройством расширения, позволяя автоматизированному устройству непосредственно использовать результаты, предоставленные посредством устройства расширения. Модель состояний процесса предпочтительно содержит фактическое представление одного или более, предпочтительно всех, текущих состояний, используемых посредством автоматизированного устройства для того, чтобы управлять и/или отслеживать промышленную систему. В примерной реализации, модель состояний процесса представляет двоичное представление устройств ввода и вывода. Форма модели состояний процесса известна как "образ процесса" или, на немецком, как "Prozessabbild", широко используемая и известная в PLC. Модель состояний процесса служит в качестве промежуточного хранилища для состояний, которые требуются для того, чтобы управлять и/или отслеживать промышленную систему. Это обеспечивает такое преимущество, что вводы и/или выводы не должны считываться или записываться из/в регистры при выполнении определенной функции в программе.

Настоящее изобретение показывает, что обмен данными через модель состояний процесса является преимущественным для обмена данными между устройством расширения, например, нейронным блоком обработки, и автоматизированным устройством. Он содержит, но не только, возврат одного или более результатов одного или более вычислений из устройства расширения через модель состояний процесса в автоматизированное устройство. Автоматизированное устройство может осуществлять доступ к результатам, которыми обмениваются через модель состояний процесса, непосредственно, и не должно осуществлять доступ к другому API для обмена данными с устройством расширения. Проектирование и разработка такой связи за счет этого упрощаются и фокусируются на процессах и в любом случае требуются для включения любого другого модуля. Проектирование и разработка в силу этого не должны создавать отдельный специализированный интерфейс.

Модель состояний процесса в целом либо ее части могут обновляться периодически, инициируясь событиями, таким как прерывания, или могут обновляться частично периодически и частично инициируясь событиями.

Относительно мер безопасности и/или защиты, модель состояний процесса может только частично совместно использоваться с устройством расширения, при этом устройство расширения имеет доступ только к данным, релевантным для его вычислений, а также имеет доступ к части модели состояний процесса, в которую устройство расширения может помещать свои результаты. Результаты могут предоставляться в качестве состояний непосредственно или в необработанной форме для последующей обработки посредством автоматизированного устройства. Для передачи значительных частей данных, модель состояний процесса может иметь индикатор "готовность к передаче". Боковой канал может использоваться для того, чтобы передавать большие части данных, например, с помощью записей данных.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения представляет собой нейронный блок обработки. Нейронный блок обработки, в частности, может быть выполнен с возможностью вычислять одну или более искусственных нейронных сетей. Это обеспечивает использование AI-алгоритмов непосредственно в промышленных системах и упрощает использование AI в промышленных окружениях.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения выполнено с возможностью получать один или более результатов посредством применения логики к промежуточному результату вычислений. Фактические данные из реальных промышленных предприятий в некоторых случаях могут и/или должны сегментироваться на несколько классов посредством применения логики. Сегментация, например, может достигаться посредством применения структур типа "если..., тогда" или других более сложных технологий сегментации. Логика может применяться к необработанным данным до того, как она предоставляется для вычислений. Вычисления могут выполняться непосредственно для необработанных данных и впоследствии подаваться в логику и дополнительно подаваться в дополнительное вычисление. Кроме того, вычисления могут проводиться сначала, а логика в качестве следующего этапа до предоставления результатов в автоматизированное устройство.

В дополнительном варианте осуществления, а также для того, чтобы предоставлять результаты удобным способом, устройство расширения выполнено с возможностью обновлять, по меньшей мере, части модели состояний процесса с помощью одного или более результатов. Автоматизированное устройство может использовать и дополнительно обрабатывать эти результаты без дальнейших задержек. Обновление модели состояний процесса может реализовываться посредством записи переменных в применимые части модели состояний процесса, перезаписи устаревших существующих результатов и/или создания новой части в модели состояний процесса, которой должны обмениваться между устройством расширения в автоматизированном устройстве. Чтобы исключать необязательную передачу данных через интерфейс связи между автоматизированным устройством и устройством расширения, оказалось преимущественным задавать части модели состояний процесса, которые должны обновляться посредством устройства расширения и автоматизированного устройства, соответственно.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит процессор, выполненный с возможностью выполнять одно или более вычислений для того, чтобы предоставлять результат. В предпочтительном варианте осуществления, процессор выполнен с возможностью вычислять нейронные сети эффективным способом, предпочтительно с характеристиками параллельной обработки. Процессор может содержать один или более блоков обработки, один или более блоков управления, одно или более энергозависимых и энергонезависимых запоминающих устройств и/или один или более периферийных интерфейсов.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит блок обработки, выполненный с возможностью выполнять одно или более вычислений. Блок обработки выполнен с возможностью выполнять вычисления, например, (по сравнению с автоматизированными устройствами) с более высокой эффективностью и/или более высокой скоростью. Блок обработки может содержать архитектуру ускорения нейронной сети. Она может представлять собой конкретные подпроцессоры, которые специализируются на вычислительных свертках, матричных умножениях и т.п. Блок обработки может содержать несколько различных или идентичных этих подпроцессоров.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит блок обработки, адаптированный с возможностью выполнять, по меньшей мере, часть вычислений с SIMD-архитектурой. SIMD-архитектура означает "с одним потоком инструкций и несколькими потоками данных" и описывает компьютеры с несколькими обрабатывающими элементами, которые выполняют идентичную операцию для нескольких точек данных одновременно. Современные блоки обработки, специализированные для AI-целей, имеют несколько ядер обработки, которые специализируются для SIMD-вычислений. Блок обработки также может обмениваться данными с отдельным блоком управления, который выполнен с возможностью запускать программу для того, чтобы управлять SIMD-архитектурой блока обработки. Блок обработки может представлять собой часть процессора.

В другом варианте осуществления, устройство расширения содержит блок обработки на основе архитектуры ускорения нейронной сети. С этой целью, блок обработки может содержать архитектуру ускорения нейронной сети. Эта архитектура может представлять собой конкретные подпроцессоры/субблоки обработки, которые специализируются на вычислительных свертках, матричных умножениях и т.п. Блок обработки может содержать несколько различных или идентичных этих подпроцессоров. Архитектура может представлять собой часть интегрированного процессора и/или SoC.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит блок обработки, спроектированный с возможностью предоставлять вычисления с 0, 1 или более ТОпС/Вт. ТОпС/Вт описывает показатель для эффективности обработки согласно потребляемой энергии и представляет собой известный параметр, описывающий мощность обработки AI-блоков (также известных как "NPU - нейронные блоки обработки"), тензорных блоков обработки и т.п.

ТОпС/Вт означает триллион операций (10¹² или 10^12 операций) в секунду в расчете на Вт потребляемой энергии. Процессор предпочтительно предоставляет 0,1; 0,5; 1 или 2 или более ТОпС/Вт. Очевидно, что, хотя неограниченная мощность обработки недоступна, специалисты в данной области техники должны выбирать блок обработки или процессор с одним или более блоков обработки, наиболее подходящих для изобретения, как описано в этой заявке. Вышеуказанные значения описывают доступные в настоящее время процессоры/блоки обработки (например, Intel Movidius Myriad X или Google Cloud TPU), которые, вероятно, должны становиться устаревшими вследствие времени. В силу этого, в будущем специалисты в данной области техники могут выбирать блоки обработки/процессоры будущего уровня техники без отступления от объема настоящего изобретения. Использование очень энергоэффективных блоков обработки имеет существенное преимущество в виде уменьшения потребности в рассеянии активной мощности и уменьшения полного потребления мощности.

Один или более признаков вышеуказанных вариантов осуществления блоков обработки могут комбинироваться в одном процессоре и/или блоке обработки.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит блок обработки, спроектированный с возможностью предоставлять вычисления со скоростью обработки, по меньшей мере, в 10 гигафлопс, предпочтительно в 20, 50 или 100 или более гигафлопс операций с плавающей запятой в секунду.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения выполнено с возможностью получать промышленные данные через модель состояний процесса. Промышленные данные могут получаться из промышленной системы активным или пассивным способом. Активное получение промышленных данных должно представлять собой запрашивание данных непосредственно из автоматизированного устройства и/или данных для устройств, соединенных с автоматизированным устройством. Пассивное получение данных должно представлять собой считывание данных, предоставленных посредством автоматизированного устройства через модель состояний процесса.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит блок управления, выполненный с возможностью извлекать и/или предоставлять данные из автоматизированного устройства через модель состояний процесса. В этом предпочтительном варианте осуществления, блок управления представляет собой блок, который управляет связью через модель состояний процесса. Это обеспечивает такое преимущество, что фактический блок обработки освобождается от дополнительного объема служебной информации по связи и администрированию и может фокусироваться на фактических вычислениях результатов. Блок управления может быть программируемым и может предоставлять операционную систему для устройства расширения. Блок управления может быть выполнен с возможностью управлять вычислениями. Блок управления может выполнять приложение для того, чтобы управлять блоком обработки таким образом, чтобы выполнять вычисления. Блок управления может реализовывать оркестровку между и конфигурирование подсистем устройства расширения. Это включает в себя, но не только, конфигурирование самого устройства расширения, маршрутизацию данных из модели состояний процесса в приложения, выполняющиеся в компоненте обработки данных, начало, остановку и загрузку приложений, а также реализацию протоколов связи между автоматизированным устройством и устройством расширения. Блок управления также может непосредственно взаимодействовать с периферийными устройствами, например, отправлять команду "сфотографировать" в соединенную камеру.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит интерфейс связи, выполненный с возможностью обмениваться, по меньшей мере, частями модели состояний процесса между автоматизированным устройством и устройством расширения. Предпочтительно, интерфейс связи проектируется в качестве интерфейса монтажной платы для прямой связи между автоматизированным устройством и устройством расширения. Связь через модель состояний процесса также может применяться к другим технологиям связи, таким как PROFINET и другие стандарты промышленной связи. Оказалось большим преимуществом применять механизм управления доступом для того, чтобы управлять доступом к общему ресурсу, в этом случае к модели состояний процесса. Один пример для общеизвестного механизма управления доступом представляет собой использование семафоров или аналогичных механизмов на аппаратной основе.

В дополнительном варианте осуществления, модель состояний процесса содержит представления состояний вводов и/или выводов автоматизированного устройства. Представление состояний двоичного ввода, например, может представлять собой "1" для логического высокого уровня или "0" для логического низкого уровня. Если ввод, например, представляет собой DAC с 8-битовым разрешением, представление состояний может составлять любое значение в пределах от 0 до 255. Эти примеры показывают базовый принцип представлений состояний, которые также могут содержать гораздо более сложные данные. Реализация с использованием модели состояний процесса обеспечивает такое преимущество, что автоматизированное устройство не должно считывать вводы в каждом цикле или перезаписывать ввод в каждом цикле, так что аппаратная обработка ввода-вывода отделяется от фактического приложения. Это упрощает программирование автоматизированного устройства и устройства расширения, взаимодействующих в качестве системы. Существенное преимущество текущего варианта осуществления и устройства расширения, обменивающихся данными через модель состояний процесса, заключается в том, что результаты могут обрабатываться как вводы и/или выводы автоматизированного устройства и могут обрабатываться одинаково просто и быстро. Часть модели состояний процесса, совместно используемой автоматизированным устройством и устройством расширения, также может содержать любое из представлений состояний вводов и/или выводов.

В дополнительном варианте осуществления, устройство расширения содержит систему подключения (связи/сопряжения) периферийных устройств, выполненную с возможностью предоставлять возможности подключения к источникам данных. Источники данных предпочтительно непосредственно соединяются с устройством расширения. В этом предпочтительном варианте осуществления, устройство расширения предоставляет способность для прямого соединения с периферийным устройством, таким как камеры, датчики и/или дополнительные источники данных. Это обеспечивает существенное преимущество, когда используется оборудование с поддержкой высокой скорости передачи данных. Например, машинное зрение для контроля качества в промышленных приборах с высокоскоростными камерами формирует большие объемы данных, которые обычно должны обрабатываться с соответствующей скоростью, с тем чтобы быть полезными в промышленной системе. В силу устройства расширения, предоставляющего специализированный блок обработки и систему подключения периферийных устройств, которые могут непосредственно соединяться с такими высокоскоростными и/или широкополосными источниками данных, фактическое автоматизированное устройство не должно нагружаться необязательными загрузками данных из этих источников данных. Система подключения периферийных устройств может предоставляться в качестве, но не только, USB-интерфейсов 3.0 или 3.1. Возможны дополнительные интерфейсы, такие как Ethernet (например, GigE Vision) или оптоволоконные соединения.

Проблема также разрешается посредством системы проектирования и разработки, выполненной с возможностью конфигурировать устройство расширения. Система проектирования и разработки представляет собой систему для того, чтобы программировать и/или конфигурировать автоматизированные устройства, а также устройства расширения. Система проектирования и разработки дополнительно предоставляет возможность проектировать полные промышленные системы. Известная система проектирования и разработки представляет собой портал полной комплексной автоматизации компании SIEMENS (TIA-портал).

Проблема также разрешается посредством системы, содержащей одно или более автоматизированных устройств и одно или более устройств расширения согласно настоящему изобретению. По меньшей мере, одно из автоматизированных устройств выполнено с возможностью отслеживать и/или управлять промышленной системой согласно одному или более результатов одного или более вычислений, выполняемых посредством одного или более устройств расширения. Один или более результатов предоставляются в контроллер через модель состояний процесса.

Проблема также разрешается посредством автоматизированного устройства, выполненного с возможностью управлять промышленной системой на основе одного или более результатов одного или более вычислений, выполняемых посредством одного или более устройств расширения согласно изобретению. Один или более результатов предоставляются в контроллер через модель состояний процесса.

Проблема дополнительно разрешается посредством способа для предоставления результатов вычисления в промышленной системе. Этапы содержат: получение одного или более результатов одного или более вычислений и предоставление одного или более результатов через модель состояний процесса. Этап получения предпочтительно выполняется посредством устройства расширения согласно настоящему изобретению. Результаты указывают одно или более состояний промышленной системы и могут совместно использоваться с автоматизированным устройством для того, чтобы отслеживать и/или управлять промышленной системой.

Аспекты и варианты осуществления, заданные выше, и дополнительные аспекты и варианты осуществления настоящего изобретения показаны в примерах, которые описываются в дальнейшем, и поясняются со ссылкой на чертежи, но ими изобретение не ограничивается.

Краткое описание чертежей

Фиг. 1 - автоматизированное устройство с устройством расширения в промышленной системе,

Фиг. 2 - автоматизированное устройство с устройством расширения и источником данных,

Фиг. 3 - автоматизированное устройство с более детализированным устройством расширения,

Фиг. 4 -устройство расширения с соединительным модулем,

Фиг. 5 - автоматизированное устройство с несколькими устройствами расширения, и

Фиг. 6 - блок-схема последовательности операций способа согласно настоящему изобретению.

Фиг. 1 показывает систему 10, содержащую автоматизированное устройство DEV с присоединенным устройством MI расширения в промышленной системе 100. Автоматизированное устройство DEV, например, может представлять собой PLC. Устройство MI расширения и автоматизированное устройство DEV могут монтироваться на монтажной системе на основе направляющих, например, непосредственно рядом друг с другом или, по меньшей мере, согласно идентичной связи с помощью монтажной платы. Подключаемые решения для подключения устройства MI расширения к автоматизированному устройству DEV являются возможными, но не показаны. Промышленная износоустойчивость и надежность обеспечивает преимущество для устройства MI расширения. Промышленная система 100 дополнительно содержит датчик S и актор A которые только для примера означают дополнительные компоненты в промышленной системе 100. Промышленная система 100 в большинстве вариантов использования должна иметь гораздо более высокую сложность, как показано. Датчик S и актор A соединяются с автоматизированным устройством DEV через промышленную шину PN, которая, например, представляет собой промышленную систему шин, такую как PROFINET, PROFIBUS и т.п., и может соединяться с дополнительными модулями ввода-вывода, датчиками, акторами, HMI-устройствами и т.д.

Автоматизированное устройство DEV и устройство MI расширения соединяются через линию COM связи, которая указывается посредством пунктирных линий, проходящих поверх обоих устройств MI, DEV. Линия COM связи предоставляет возможность совместного использования модели PM состояний процесса между двумя устройствами DEV, MI. Линия COM связи может представлять собой связь с помощью монтажной платы, предоставленную посредством ASIC связи с помощью монтажной платы в каждом из устройств DEV, MI. Такие ASIC общеизвестны из промышленного применения.

Модель PM состояний процесса показывает состояния S1, ..., Sn, которые могут указывать любое состояние промышленной системы. Это включает в себя, но не только: состояния S1, ..., Sn вводов-выводов автоматизированного устройства DEV или самого устройства DEV, состояния S1, ..., Sn устройств промышленной системы 100, состояния S1, ..., Sn товаров, производимых в промышленной системе 100, состояния S1, ..., Sn контроля качества товаров, состояния S1, ..., Sn для состояний работоспособности оборудования, используемого в промышленной системе, таких как машины и инструменты. Состояния S1, ..., Sn могут использоваться посредством автоматизированного устройства для того, чтобы управлять и/или отслеживать промышленную систему 100. Результаты R1, ..., Rn предпочтительно получаются посредством вычисления одной или более искусственных нейронных сетей.

В примере, датчик S и актор A могут предоставлять состояния S1, ..., Sn, указывающие их собственное состояние (включение, включение, температуру и т.д.). Эти состояния S1, ..., Sn могут предоставляться в автоматизированное устройство DEV и/или опрашиваться или определяться посредством самого автоматизированного устройства DEV.

Устройство MI расширения предоставляет возможность получать S2 один или более результатов R1, ..., Rn одного или более вычислений C1, ..., Cn. Устройство MI расширения дополнительно предоставляет S3 один или более результатов R1, ..., Rn через модель PM состояний процесса. В дополнительном варианте осуществления, устройство MI расширения может непосредственно обновлять определенные состояния S1, ..., Sn с помощью результатов R1, ..., Rn. Необязательно, пунктирная линия указывает то, что показывается этап S11 получения состояний S1, ..., Sn для выполнения вычислений C1, ..., Cn на основе, по меньшей мере, одного из состояний S1, ..., Sn.

Линия COM связи предпочтительно поддерживает механизмы управления доступом для того, чтобы управлять доступом к модели PM состояний процесса, с тем чтобы исключать рассогласование данных, например, то, что состояние S1 имеет отличающееся значение в модели PM состояний процесса, доступной в данный момент в автоматизированном устройстве DEV, по сравнению с моделью PM состояний процесса, доступной в данный момент в устройстве MI расширения. Один пример для такого механизма управления доступом к общему ресурсу заключается в использовании семафоров.

В примере, актор A может представлять собой электромотор, а датчик S может представлять собой температурный датчик, соединенный с внешней средой относительно электромотора. Автоматизированное устройство DEV затем может считывать значение датчика в качестве температурного состояния и предоставлять его в устройство MI расширения через модель PM состояний процесса. Обученная нейронная сеть в устройстве MI расширения затем может предоставлять результат R1, ..., Rn, указывающий прогнозированное состояние S1, ..., Sn. В этом примере, такие результаты могут представлять собой состояние работоспособности электромотора, температуру в другой позиции в электромоторе, индикатор нагрузки электромотора. Результаты R1, ..., Rn предпочтительно вычисляются посредством искусственной нейронной сети и т.п. в устройстве MI расширения.

Фиг. 2 показывает систему 10, аналогичную системе по фиг. 1, с использованием идентичных ссылок с номерами при ссылке на идентичные элементы. Устройство MI расширения, как схематично указано, непосредственно соединяется с источником DS данных через периферийный интерфейс PI. Этап получения S12 данных из источника DS данных для того, чтобы выполнять вычисления C1, ..., Cn, по меньшей мере, частично на основе данных из источника DS данных, может выполняться посредством устройства MI расширения. Периферийный интерфейс PI также соединяется с вычислениями C1, ..., Cn, указывающими то, что данные источника DS данных могут подаваться (непосредственно без предварительной обработки или косвенно при применении некоторой формы предварительной обработки) в вычисления C1, ..., Cn. Пунктирная линия S11 из состояний S1, ..., Sn, предоставленных через модель PM состояний процесса, в вычисления C1, ..., Cn, указывает то, что состояния S1, ..., Sn могут прямо или косвенно использоваться в вычислениях C1, ..., Cn. Это также показано на фиг 1. Состояния S1, ..., Sn также могут использоваться для того, чтобы инициировать выполнение одного или более вычислений C1, ..., Cn или переключаться между различными вычислениями C1, ..., Cn (например, различными предварительно обученными нейронными сетями), доступными в устройстве MI расширения.

Одно преимущество настоящего изобретения состоит в том, что варианты осуществления по фиг. 1 и фиг. 2 являются комбинируемыми тем или иным способом. Например, эти датчики S и акторы A, соединенные через промышленную шину PN, могут использоваться для/в вычислениях C1, ..., Cn на основе данных из высокоскоростного источника DS данных. Это обеспечивает уровень гибкости, зачастую требуемый для промышленных вариантов применения.

Фиг. 3 показывает более подробный вид системы, содержащей автоматизированное устройство DEV и устройство MI расширения. Автоматизированное устройство DEV содержит интерфейс CI связи, который соединяется с интерфейсом CI связи устройства MI расширения через линию COM связи. Как известно из фиг. 1 и фиг. 2 линия COM связи обеспечивает возможность совместного использования модели PM состояний процесса устройством MI расширения и автоматизированным устройством DEV.

Устройство MI расширения содержит процессор AICPU, который содержит дополнительные субблоки и интерфейсы. Блок CU управления соединяется с интерфейсом CI связи и служит в качестве блока администрирования, администрирующего соединение с автоматизированным устройством DEV и дополнительно предоставляющего данные, принимаемые через модель PM состояний процесса. Блок CU управления также может предоставлять среду выполнения для выполнения приложений. Приложения, выполняемые для устройства MI расширения, реализуют функциональность, которую предоставляют вычисления и результаты. Приложения могут выполняться как в блоке CU управления, так и в блоке PU обработки, при этом фактические вычисления C1, ..., Cn выполняются в блоке PU обработки. Преимущественно, если часть администрирования приложения выполняется в блоке управления, и фактическая часть вычислений выполняется в блоке PU обработки.

Блок PU обработки предоставляет фактическую аппаратную реализацию для выполнения вычислений энергоэффективным и оптимизированным по времени способом. Запоминающее устройство MEM может содержать энергозависимое высокоскоростное запоминающее устройство, такое как RAM (предпочтительно DDR RAM), и энергонезависимое запоминающее устройство, такое как, например, SD-карта SD, как показано. Другие типы энергонезависимого запоминающего устройства являются возможными. Высокоскоростное запоминающее устройство может использоваться для непосредственного предоставления данных для вычислений в блок обработки. Энергонезависимое или постоянное хранилище данных может иметь дополнительные варианты использования. Такие варианты использования могут представлять собой, но не только: сохранение выборок из данных, проходящих через блок PU обработки, сохранение приложения, которое динамически управляет потоком данных и результатами через блок CU управления для обработки данных (вычислениями C1, ..., Cn), сохранение данных для приложения (например, обученной нейронной сети) и предоставление хранилища для сохраненных данных/приложений, которые должны копироваться/модифицироваться в/из запоминающего устройства непосредственно или через функции связи, такие как монтажная шина, USB или Ethernet.

Блок PU обработки (другими словами, подсистема обработки данных) запускает приложение, фактически выполняющее вычисления. Блок PU обработки типично предоставляет специализированные аппаратные средства для эффективного выполнения AI и нейронных вычислений, такие как векторные процессоры с SIMD-характеристиками или специализированные аппаратные средства для того, чтобы реализовывать матричные операции или свертки, и другие программируемые блоки обработки. Блок CU управления может управлять блоком PU обработки посредством выполнения части пользовательского приложения, которое управляет вычислениями.

Блок CU управления может предоставлять доступ к периферийному интерфейсу PI. В этом варианте осуществления, периферийный интерфейс PI содержит два USB-порта и Ethernet-порт ETH. Периферийный интерфейс PI может проектироваться с возможностью соединяться с любым видом устройства, которое может предоставлять данные, которые могут использоваться для вычислений, с тем чтобы предоставлять результаты. Например, беспроводная связь с несколькими источниками DS данных является возможной и особенно полезной для решения по модернизации, например, для уже существующих промышленных предприятий.

Как указано посредством чисто черных соединений между блоком PU обработки, блоком CU управления и запоминающим устройством MEM, каждый из этих блоков (или субблоков) может осуществлять доступ к другой части непосредственно или через блок CU управления. В некоторых вариантах осуществления, только части блоков PU, CU, MEM могут быть доступными посредством других. Здесь общая концепция заключается в том, что блок CU управления администрирует функции при выполнении приложения и управляет работой блока PU обработки с вычислениями C1, ..., Cn, которые должны предоставляться для приложения. Блок PU обработки имеет доступ к запоминающему устройству MEM, в частности, к быстродействующему запоминающему устройству, такому как DDR RAM, чтобы обрабатывать данные, которые предоставляет блок CU управления.

Камера CAM соединяется с периферийным интерфейсом PI. Данные из камеры CAM предоставляются в блок CU управления через периферийный интерфейс PI. Камера может соединяться через Ethernet (например, GigE Vision), USB 3.0, 3.1 или последующие стандарты.

Процессор AICPU может проектироваться в качестве одной SOC (внутримикросхемной системы), предоставляющей все вышеуказанные блоки. Процессор AICPU также может компоноваться в качестве платы обработки, содержащей некоторые субблоки, сгруппированные в отдельные аппаратные микросхемы, и другие, предоставленные в качестве автономных обрабатывающих аппаратных средств.

В подробном примере, типичное вычисление C1, ..., Cn может заключаться в следующем, при этом отдельные этапы выполняются в порядке их регулярного выполнения с возможностью менять местами, повторять или пропускать этапы:

1) Автоматизированное устройство DEV (например, PLC) непрерывно обновляет модель PM состояний процесса, считывает вводы из устройства MI расширения и записывает выводы в устройство MI расширения. Все это может осуществляться в одном цикле автоматизированного устройства.

2) Инициирующее событие на автоматизированном устройстве DEV может представлять собой начало выполнения организационного блока (который может выполняться свободно или точно синхронизироваться по времени, например, через периодические прерывания/триггеры). Организационные блоки иногда называются "непрерывными задачами" или "периодическими задачами", соответственно.

3) Автоматизированное устройство DEV инициирует команду в устройстве MI расширения. Это может выполняться посредством задания флага в модели PM состояний процесса.

4) Необязательно и/или дополнительно, записи данных могут отправляться параллельно из автоматизированного устройства DEV в устройство MI расширения. Запись данных представляет собой форму прямой передачи данных, широко используемой в автоматизированных устройствах.

5) Когда триггер обрабатывается в устройстве MI расширения, блок CU управления представляет собой вызов функции в приложении, который должен обрабатываться посредством устройства MI расширения.

a. Необязательно, сбор дополнительных данных из внешних источников DS данных, таких как камера CAM, может выполняться посредством использования периферийного интерфейса PI. Устройство MI расширения может предоставлять индикатор через модель PM состояний процесса того, что изображение захвачено и теперь доступно для последующей обработки, например, посредством блока PU обработки. Индикатор может представлять собой состояние S1, ..., Sn.

b. На дополнительном этапе, собранные данные предварительно обрабатываются в соответствии с потребностями по обработке данных, что, например, может представлять собой нормализацию одного или более изображений таким образом, что достигается постоянный уровень контраста и/или яркости, либо масштабирование одного или более изображений до разрешения, подходящего для последующей обработки. Логика может применяться к данным, чтобы исключать ненужные данные или выбирать данные для дополнительной предварительной обработки.

c. Впоследствии все данные (например, состояния S1, ..., Sn из автоматизированного устройства DEV, полученные через модель PM состояний процесса, значения из источников DS данных, акторов A и/или датчиков S) пакетируются в такой форме, в которой приложение обработки данных ожидает, например, как тензор/векторы, которые должны обрабатываться посредством нейронной сети посредством блока PU обработки.

d. Следующий этап заключается в том, чтобы выполнять одну или более математических функций, предписанных посредством части обработки данных приложения посредством блока PU обработки.

e. На этапе постобработки, один или более результатов одной или более математических функций агрегируются и подготавливаются к возврату в автоматизированное устройство DEV.

f. После того, как все функции применяются, один или более результатов R1, ..., Rn собираются, и блок CU управления уведомляется.

6) Блок CU управления затем предоставляет результаты обработки в автоматизированное устройство DEV через модель PM состояний процесса.

7) Один или более результатов обрабатываются в автоматизированном устройстве DEV для того, чтобы отслеживать и/или управлять промышленной системой. Поскольку вычисление может требовать нескольких циклов, доступность нового результата может указываться посредством бита состояния (например, двоичного состояния) в модели PM состояний процесса.

Фиг. 4 показывает другой вариант осуществления системы, содержащей устройство MI расширения, соединенное с соединительным модулем CM. Соединительный модуль CM предоставляет соединение с промышленной системой PN шин через шинный интерфейс PNI. Промышленная система PN шин предоставляет соединение с автоматизированным устройством DEV. Соединительный модуль CM содержит интерфейс CI связи, соединенный с интерфейсом CI связи устройства MI расширения. Интерфейсы CI связи предоставляют линию COM связи, известную из предыдущих вариантов осуществления. Модель PM состояний процесса проходит из автоматизированного устройства DEV в устройство MI расширения через промышленную систему PN шин и соединительный модуль CM. Соединительный модуль CM обеспечивает возможность применения всех вариантов осуществления из фиг. 1, 2 и/или 3 к варианту осуществления, показанному на фиг 4. В дополнительном варианте осуществления, соединительный модуль CM может составлять часть (к примеру, подключаемый модуль) устройства MI расширения.

Фиг. 5 показывает одно автоматизированное устройство DEV с несколькими устройствами MI расширения. Модель PM состояний процесса, известная из предыдущих вариантов осуществления, расширяется на все устройства DEV, MI. Может быть преимущественным, если должны вычисляться несколько нейронных сетей для различных целей (например, одна для проверки качества камеры и одна для общего состояния работоспособности промышленной системы), и/или требуется дополнительная мощность обработки. Кроме того, крупные нейронные сети могут распределяться между несколькими устройствами MI расширения. Это демонстрирует гибкость, которую обеспечивает связь через модель PM состояний процесса согласно настоящему изобретению.

Фиг. 6 показывает блок-схему последовательности операций примера для варианта осуществления способа, применимого к устройству MI расширения. Предусмотренного порядка можно придерживаться либо изменять его без отступления от объема изобретения. Некоторые этапы S11, S12, S2, S3 могут пропускаться или выполняться несколько раз.

Первый этап содержит получение S11 состояний S1, ..., Sn для выполнения вычислений C1, ..., Cn на основе, по меньшей мере, одного из состояний S1, ..., Sn. Второй этап содержит получение S12 данных из источника DS данных для того, чтобы выполнять вычисления C1, ..., Cn. Вычисления C1, ..., Cn, по меньшей мере, частично основаны на данных из источника DS данных и могут выполняться посредством устройства MI расширения. Этапы получения S11 и S12 являются необязательными и могут выполняться многократно.

Третий этап содержит получение S2, посредством устройства MI расширения, одного или более результатов R1, ..., Rn одного или более вычислений C1, ..., Cn, которые получаются. Результаты R1, ..., Rn указывают одно или более состояний S1, ..., Sn промышленной системы 100.

Четвертый этап содержит предоставление S3 одного или более результатов R1, ..., Rn через модель PM состояний процесса, совместно используемую с автоматизированным устройством DEV для того, чтобы отслеживать и/или управлять промышленной системой 100.

Изобретение относится к устройству MI расширения для одного или более автоматизированных устройств DEV в промышленной системе 100. Изобретение, в частности, относится к блокам PU обработки промышленных данных, допускающим выполнение обработки данных на основе одной или более искусственных нейронных сетей. Чтобы обеспечивать и/или ускорять одно или более вычислений C1, ..., Cn в промышленной системе 100, за счет этого упрощая интеграцию искусственного интеллекта в промышленную систему 100, и упрощать обмен данными между устройством MI расширения, допускающим обработку данных с использованием искусственного интеллекта, и автоматизированным устройством DEV, изобретение предлагает получать S2 один или более результатов R1, ..., Rn одного или более вычислений C1, ..., Cn, при этом результаты R1, ..., Rn указывают одно или более состояний S1, ..., Sn промышленной системы 100, и предоставлять S3 один или более результатов R1, ..., Rn через модель PM состояний процесса, совместно используемую с автоматизированным устройством DEV для того, чтобы отслеживать и/или управлять промышленной системой 100.

1. Устройство (MI) расширения для автоматизированного устройства (DEV) в промышленной системе (100), причем устройство (MI) расширения сконфигурировано с возможностью обеспечивать и/или ускорять одно или более вычислений (C1, ..., Cn), причем устройство (MI) расширения содержит блок (PU) обработки и блок (CU) управления и выполнено с возможностью:

- получать (S2) один или более результатов (R1, ..., Rn) одного или более вычислений (C1, ..., Cn), при этом результаты (R1, ..., Rn) указывают одно или более состояний (S1, ..., Sn) промышленной системы (100),

- предоставлять (S3) один или более результатов (R1, ..., Rn) через модель (PM) состояний процесса, совместно используемую с автоматизированным устройством (DEV) для отслеживания и/или управления промышленной системой (100),

- при этом устройство (MI) собирает дополнительные данные с по меньшей мере одного источника (DS) данных посредством периферийного интерфейса (PI) и через модель (PM) состояний процесса предоставляет индикатор того, что данные с источника (DS) данных захвачены и доступны для дальнейшей обработки блоком (PU) обработки,

- причем индикатором является упомянутое состояние (S1, ..., Sn),

- при этом блок (CU) управления предоставляет результаты обработки в автоматизированное устройство (DEV) через модель (PM) состояний процесса, причем доступность нового результата указывается битом состояния в модели (PM) состояний процесса.

2. Устройство (MI) расширения по п. 1, при этом устройство (MI) расширения представляет собой нейронный блок обработки, в частности, выполненный с возможностью вычислять одну или более искусственных нейронных сетей.

3. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, при этом устройство (MI) расширения выполнено с возможностью применять логику к промежуточному результату вычислений (C1, ..., Cn) и/или к одному или более состояний (S1, ..., Sn).

4. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, при этом устройство (MI) расширения выполнено с возможностью обновлять по меньшей мере части модели (PM) состояний процесса одним или более результатами (R1, ..., Rn).

5. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, в котором блок (PU) обработки сконфигурирован с возможностью выполнять вычисления (C1, ..., Cn).

6. Устройство (MI) расширения по любому из пп. 1-5, в котором блок (PU) обработки дополнительно адаптирован для выполнения по меньшей мере части вычислений (C1, ..., Cn) с SIMD-архитектурой.

7. Устройство (MI) расширения по любому из пп. 1-5, в котором блок (PU) обработки выполнен на основе архитектуры ускорения нейронной сети.

8. Устройство (MI) расширения по любому из пп. 1-5, в котором блок (PU) обработки дополнительно выполнен с возможностью предоставлять вычисления (C1, ..., Cn) с 0, 1 или более ТОпС/Вт.

9. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, при этом устройство (MI) расширения выполнено с возможностью получать промышленные данные (DATA) через модель (PM) состояний процесса.

10. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, в котором блок (CU) управления выполнен с возможностью извлекать и/или предоставлять данные (ID) из автоматизированного устройства (DEV) через модель (PM) состояний процесса.

11. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, при этом устройство (MI) расширения содержит интерфейс (CI) связи, выполненный с возможностью обмениваться по меньшей мере частями модели (PM) состояний процесса между автоматизированным устройством (DEV) и устройством (MI) расширения.

12. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, в котором модель (PM) состояний процесса содержит представления состояний вводов и/или выводов автоматизированного устройства (DEV).

13. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащее систему (PS) подключения периферийных устройств, выполненную с возможностью предоставлять возможности подключения к источникам (DS) данных, соединенным с устройством (MI) расширения.

14. Устройство (MI) расширения по любому из предшествующих пунктов, в котором источник (DS) данных по меньшей мере представляет собой камеру (CAM), а данные с внешних источников (DS) являются изображением с камеры (CAM).

15. Система (10) для предоставления результатов вычисления в промышленной системе, содержащая одно или более автоматизированных устройств (DEV) и одно или более устройств (MI) расширения по любому из пп. 1-14, при этом по меньшей мере одно из автоматизированных устройств (DEV) выполнено с возможностью отслеживать и/или управлять промышленной системой (100) согласно одному или более результатам (R1, ..., Rn) одного или более вычислений (C1, ..., Cn), выполняемых посредством одного или более устройств (MI) расширения, при этом один или более результатов (R1, ..., Rn) предоставляются в автоматизированное устройство (DEV) через модель (PM) состояний процесса.

16. Автоматизированное устройство (DEV) для управления промышленной системой (100) на основе одного или более результатов (R1, ..., Rn) одного или более вычислений (C1, ..., Cn), выполняемых посредством одного или более устройств (MI) расширения по любому из пп. 1-14, при этом один или более результатов (R1, ..., Rn) предоставляются в контроллер через модель (PM) состояний процесса.

17. Способ для предоставления результатов (R1, ..., Rn) вычисления (C1, ..., Cn) в промышленной системе (100), содержащий этапы, на которых:

- получают (S2) посредством устройства (MI) расширения один или более результатов (R1, ..., Rn) одного или более вычислений (C1, ..., Cn), при этом результаты (R1, ..., Rn) указывают одно или более состояний (S1, ..., Sn) промышленной системы (100), и

- предоставляют (S3) один или более результатов (R1, ..., Rn) через модель (PM) состояний процесса, совместно используемую с автоматизированным устройством (DEV) для отслеживания и/или управления промышленной системой (100),

- при этом собирают дополнительные данные с по меньшей мере одного источника (DS) данных посредством периферийного интерфейса (PI) и через модель (PM) состояний процесса предоставляют индикатор того, что данные с источника (DS) захвачены и доступны для дальнейшей обработки блоком (PU) обработки,

- при этом индикатором является упомянутое состояние (S1, ..., Sn),

- при этом посредством блока (CU) управления предоставляют результаты обработки в автоматизированное устройство (DEV) через модель (PM) состояний процесса, причем доступность нового результата указывают битом состояния в модели (PM) состояний процесса.