工业AI进校园，力控科技受山东师范大学邀请作主题分享

力控科技智能技术研究院，致力于工业智能核心技术的研究，目前已与多所高校开展了密切的合作与交流，为在校师生分享前沿技术。

工业AI进校园

12月7日，力控科技工业智能专家受山东师范大学邀请，带来“深度学习的探索与应用”主题报告，讲解了深度学习发展中出现的几类关键创新技术，以及力控智能技术研究院和山东师范大学在深度学习基础算法上的联合研究工作。

工业智能专家介绍了力控智能技术研究院自主研发的通用工业智能建模工具AIForce。

AIForce以零编码方式实现工业应用的AI自动化建模，助力传统工业系统研发人员向工业智能化研发转型。提供了包括BP、CNN、LSTM等机器学习算法和最小二乘数学方法，可对多变量输入、多变量输出的场景进行建模，处理分类问题和拟合问题。使用者可自行设计网络模型，根据实际需求指定模型，输入数据和标签数据。支持使用者自主训练模型，也能在现有模型的基础上追加训练自己的模型，还可以从零开始在线训练模型。

AIForce目前已应用于水泵建模、冷却塔建模、冷负荷预测、自然语言处理、企业风险预测等场景中，取得了较高的预测准确度。

在AIForce基础之上，力控智能技术研究院研发了PumpAI智慧水务算法及系统，其核心逻辑单元包含控制器、预测器、规划器和决策器。

PumpAI建构支持各功能模块，可组合调用、灵活添加新算法，自由扩展。

规划器用于规划出大量的候选方案，包含遗传算法、采样算法等。可用设备较少时，可以使用采样算法进行规划，能够满足实践中绝大多数设备集群控制的需要；机器较多时更适合使用遗传算法，可以使用启发式的方式寻找最佳方案。

预测器采用机器学习算法，如神经网络，或数学算法，如最小二乘法对机器能耗和特性曲线进行建模。

决策器根据控制器生成的方案与预测器对方案能耗及特性曲线的建模，选择出满足工况需要的且能耗最低的控制方案，包括选择工作机器的编号及参数。

以某泵站的历史观察数据为例，基于PumpAI算法的节能调度策略与实际应用的手动控制方案对比节能效果明显。例如，与现实中最常用的2台变频机组合的方式对比，节能18%-39%；与现实中3台变频机对比，使用节能算法指定的频率下工作，比手动根据经验设置频率工作，节能约12%；在两个相似输水量的时段下对比，分别节能18.37%和25.41%。

通过实际案例讲解，力控工业智能专家向在场师生展示了以零编码方式实现工业应用的AI自动化建模，以及AIForce在智慧水务、中央空调智能控制系统中的具体应用。不仅如此，工业智能专家曾多次以线上和现场宣讲的方式为山东师范大学师生分享知识和案例，受到了在校师生的喜爱。

工业互联网的快速发展让工业数据看的见、让生产过程管得了，同时也积累了海量历史数据。力控科技凭借二十余年工业数据平台软件优势和大量的行业实践经验积累，研发出工业智能化产品和解决方案，以工业AI技术和产品服务于用户，让工业生产过程和组织管理受益于数据的积累，发挥数据的价值，持续提升工程师的服务能力和企业价值。