【儀表網 行業科普】AI工具的快速發展，加上硬件功能和集成以太網接口的顯著加速，正在開辟新的應用和細分市場。
人工智能(AI)確實有望成為自動化領域的顛覆性技術。那么，時間敏感網絡(TSN)在降低AI應用門檻和成本方面能發揮什么作用？AI發展對未來的網絡提出了哪些要求？TSN又能催生哪些創新應用？實現這些目標的技術路徑又是什么？
目前關于TSN的技術資料已相當豐富。本文重點探討那些以AI為核心、并能從TSN技術中顯著獲益的應用場景。這里的重點不是運動控制，而是對該技術大有裨益的新興應用。其中一些示例應能鼓勵我們探索超越當前可用限制的選項。
AI技術的快速發展，加上硬件性能的顯著提升和以太網接口的集成應用，正在催生新的應用場景和市場機會。這些新興應用通常具有以下關鍵需求：
· 需要將海量現場數據傳輸至AI分析系統；
· 傳輸數據需附帶高精度時間戳，以支持時間序列數據分析等深度相關性研究；
· AI的處理結果需要實時反饋至生產現場。
傳統基于100Mbps技術的工業以太網無法完全或充分滿足這些嚴苛要求，這正是TSN技術的優勢所在。以下示例旨在說明哪些以AI為重點的應用可以通過融合的TSN網絡來實現或改進。
智能視覺質量檢測系統
在現代生產線中，工業相機(GigE Vision)被廣泛應用于生產過程監控和產品檢測。基于合格樣本訓練的機器學習模型，可實時識別質量缺陷，并自動調整生產參數。當前圖像處理硬件已能在毫秒級完成檢測，實現了真正意義上的在線質量控制。
還可以同步多個攝像頭，在同一時間拍攝工件的照片。這樣就可以進行3D計算或時間序列分析。不再需要將相機和控制網絡分開。評估算法運行于外部硬件，可快速適配不同產品和工況。根據分辨率和幀率需求的不同，總帶寬可達數百Mbps。TSN的幀搶占機制特別適合視覺應用的超大幀傳輸。雖然當前在視覺應用中的融合網絡仍屬個例，但隨著TSN技術的成熟，這一狀況將發生改變。
大型設備的預測性維護
以工業電機系統為例，AI技術在預測性維護方面有著廣泛的應用潛力。安裝在電機內部和表面的傳感器持續監測溫度、振動等關鍵參數，同時功率測量裝置實時記錄能耗數據。基于這些多維度數據，可以訓練建立電機正常運行狀態的AI基準模型。在此過程中，能耗、溫度與振動數據的時間精確同步至關重要。
當在生產線中存在多個協同工作的電機系統時，建立統一的時間基準就尤為必要。一旦監測參數出現異常波動(如軸承損壞、部件磨損或工藝異常等)，系統可及時預警。這使得操作人員能夠在計劃性維護周期內提前干預，或在工藝控制層面做出調整，有效避免突發故障。雖然模型訓練需要一定投入，但其帶來的預防性維護效益遠超初期成本。
可再生能源的同步并網
能源結構轉型帶來了一個鮮為人知的技術難題。傳統火力發電站(燃煤、燃氣)和核電站采用大慣量發電機。儲存在這些發電機中的動能有助于電網應對負荷波動，并為風力渦輪機或太陽能發電站等替代發電機提供參考頻率。隨著越來越多的傳統發電站被新型發電機所取代，這種對電網的支持作用也隨之消失。
例如，在沒有外部電網的情況下，風力發電場無法輕易地在獨立運行中快速增加功率。解決這個問題的一個辦法就是將所有發電機及其電子并網轉換器與相應的設定點定義進行高度精準的同步。這可以通過運行數據所需的TSN網絡來實現。在一個覆蓋數平方千米的風力發電場中部署雙重網絡將帶來巨大的成本壓力。
故障根本原因分析
在工業系統運行過程中，對事件進行時間和位置上的精確分析至關重要。當系統發生故障時，這類分析能幫助準確評估故障根源。目前這類分析主要在控制器中進行，但未來可能面臨局限，因為并非所有相關數據(如電機運行數據)都能通過可編程邏輯控制器(PLC)獲取。
TSN通過實現高精度時間同步，使設備能夠記錄時間戳精度小于1毫秒的事件。這種融合網絡還能確保將事件數據實時傳輸至獨立分析裝置(特別當控制器本身可能是故障源時，這一功能尤為重要)。借助AI技術系統能夠從海量信息中快速識別異常情況，不僅提升了故障分析的準確性，還能實現運行問題的主動預防和修復。
除前述案例外，AI在自動化領域還有諸多應用可能。這些應用的實現離不開融合TSN及其時間同步技術——若缺乏這些技術支撐，要么難以實現，要么實施復雜度與成本將顯著提升。值得注意的是，在這些應用場景中，TSN機制比專用實時總線系統更能體現其網絡優勢。
TSN與AI技術的融合
TSN的核心價值或許不在于替代現有運動控制專用總線，而在于賦能前文所述的新型應用。令人振奮的是，這些應用目前已具備實施條件。例如，菲尼克斯電氣的新型交換機已支持服務質量(QoS)、精確時間協議(PTP)及搶占等關鍵功能。GigE Vision標準還規定了PTP的使用。因此，AI與TSN的融合將使新一代自動化應用成為可能，而這些應用的開發可能才剛剛開始。
TSN并非單一標準，而更像一個功能豐富的工具箱，包含多種專用工具，每種工具都針對特定需求設計：
· 服務質量(QoS，符合 IEEE 802.1Q 標準)支持在同一網絡中同時傳輸對時間要求嚴格的過程數據(如控制指令)和大量非實時數據(如相機圖像)。在此場景下，1 Gbps或更高的帶寬尤為重要。
· 精確時間同步(PTP，符合 IEEE 802.1AS 標準)能夠在復雜網絡拓撲中實現亞微秒級(≤1 微秒)的時間同步精度。相比之下，廣泛使用的 NTP 協議只能提供毫秒級精度，但可以與 PTP 在同一網絡中共存。
· 搶占機制(802.3Qbu、802.3 標準)通過優先處理時間敏感數據，解決了實時數據與非時間關鍵數據(如相機系統的巨型幀)之間的傳輸沖突問題。這使得關鍵數據的傳輸不會因大型非關鍵數據包而延遲。
· 基于精確時間協議(PTP)的同步通信，可校準發送端時鐘，顯著降低抖動。例如，在當前采用 PROFINET 實時協議的應用中，這種功能并非始終必要。
· 特殊的服務質量(QoS)機制，支持現有設備環境與TSN網絡的無縫集成，這樣就可以在應用中逐步實施，從而產生最大的效益。
所有這些工具及其協同機制共同構建了融合網絡，使IT數據、關鍵過程數據和高精度時間同步在同一網絡中共存。相比為不同需求構建的專用網絡，這種方案顯著降低了成本與復雜度。
所有評論僅代表網友意見，與本站立場無關。