Sonntag, 19. November 2023

 

KI2Plc geschützte Domain 😎

Die Möglichkeiten einer SPS-Programmierung, um diese am Geschehen der künstlichen Intelligenz zu beteiligen


 

KI in der S7-1500 Standard zur Steuerung eines Zweibrückenkranes in einer Verbrennungsanlage

Die KI soll ja in irgendeiner Form einen Ersatz für bisher menschliches Verhalten ersetzten - oder? Zumindest ist das ein Wunsch vieler Arbeitgeber und kann glücklicherweise nicht sooo einfach umgesetzt werden. In diesem Fall wurde ich beauftragt den Kranführer durch eine KI, soweit es möglich ist, zu ersetzen.

Dabei soll die Lösung in der SPS, welche den Kran steuert, ohne zusätzliche Hardware erledigt werden.

Der erste Schritt mit ungelernten Daten

Im folgenden Bild wird die Kranfahrt dargestellt. Zur besseren Erklärung immer mit 5 Meter Fahrweg (X-Achse). Die blaue Kurve soll die ideale Fahrkurve werden. Das ist also unser Modell. Jetzt lernen wir das neuronale Netz mit ungelernten Gewichtungen. Also ohne Traningsdaten, denn wir haben ja noch keine. 

Das Ergebnis ist die grüne Kurve und liefert eigentlich keine Überraschung! Insgesamt werden bei diesem Beispiel immer 100 Neuronen als Input-Layer verwendet.



Die Trainingsdaten liefert der Kranführer

Wir benötigen nun den Kranführer (es tut auch eine sehr gute Simulation) zur Ermittlung der Lerndaten = Trainingsdaten. Im folgenden Bild ist die rote Kurve das gelernte durch den Kranführer. Diese Daten werden nun im Neuronalen Netz mit der idealen Kurve verrechnet und so entstehen die Gewichtungen, welche das gewünschte Ergebnis liefern soll. 


Das funktioniert sehr gut und zeigt im folgenden Bild ein Ergebnis, welche nun als trainiertes neuronales Netz in der SPS festgehalten wird.


Die KI liefert durch Machine Learning eine neue Sollkurve

Dieses Ergebnis ist praktisch gesehen ein Hammer. Die Fahreigenschaften sind hervorragend und erlauben eine schnelle Positionierung des Greifers ohne störende Pendelbewegung (dank des Kranführers). Die grüne Kurve wird aus den Trainingsdaten des Kranführers (rote Linie) über das neuronale Netz in der SPS ermittelt. Erst danach wird die Anlage entsprechend der grünen Kurve gefahren.

Störungen, welche dann noch hinzukommen, sind dabei noch nicht trainiert.



Für den Anfang ein recht gutes Ergebnis, welches vom Betreiber akzeptiert wurde und bis jetzt bei mehreren Krananlagen das beste Fahrverhalten für eine vollautomatische Anlage liefert. Die vier Punkte auf der gelieferten Fahrkurve sind die Geschwindigkeitsstufen, welche im Umrichter wunschgemäss fest programmiert wurden.

Bemerkungen:

Das ist der letzte Beitrag auf diesem Blog. In Zukunft gibt es einen neuen, modernen Blog. Der Hinweis wird dann auf meinem YouTube-Kanal zu finden sein. In diesem Blog gibt es dann einen entsprechenden Link auf den neuen Blog!

Zudem wird im neuen Blog die Umsetzung in der SPS S7-1500 mit SCL vorgestellt. 🙋