30、工业4.0中RPA与AI的融合

工业4.0中RPA与AI的融合

1. 引言

人工智能(AI)和机器人流程自动化(RPA)之间存在着紧密的联系。这两项技术正日益普及,企业对它们的部署逐年增加,都具有改变追求数字化的企业的潜力。不过,到目前为止,它们的应用都局限于组织内部,需要高素质但稀缺的专业人员才能成功部署。

AI自20世纪60年代起就在行业中占据了一席之地,它主要指的是那些能够执行以前需要人类干预和智能的任务的机器,大多是计算机。如今,广泛的行业和环境都在引入AI,以改变人们的工作和生活方式。

而在RPA中,“机器人”并非指AI机器人或物理机器人,而是一种软件机器人,它可以自动执行重复性操作和繁琐的程序,减少人为错误,显著提高生产效率、效益和精度。RPA机器人可以自动化所有基于规则的流程,还能进行数据的剪切、复制、粘贴,定期传输文件和目录,进行网页抓取,填写应用程序或表单,以及在文档中进行数据提取。机器可以根据私募股权员工提供的规则或利用内置的AI功能来执行任务。供应链管理和物流、金融服务、人力资源、客户服务、会计、医疗行业、数据录入等领域都能从AI与RPA的融合中受益。

2. 文献综述

在AI、RPA以及两者结合的智能自动化领域,已经进行了大量的研究。有观点认为,RPA是在其他计算机系统用户界面上运行的工具的统称,RPA工具使用其工具语言为软件机器人规划要遵循的程序,旨在减轻员工执行重复性、简单任务的压力。

也有研究将智能自动化(IA)描述为RPA、AI和软计算的结合,它有潜力超越标准决策管理,实现新的性能和效率、更好的决策制定以及可靠性和安全性,并解释了智能自动化在航空、供应链、城市物流和投资组合管理等方面的关键应用。

跟网型逆变器小干扰稳定性分析控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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