当今最具热度的前沿技术非人工智能（AI）莫属，而AI的核心正是机器学习（ML）。可以说，掌握了机器学习，就等于掌握了人工智能的核心技术。

对于工业领域的用户而言，如何将机器学习成功引入自动化场景，并打破传统自动化技术的瓶颈？面对人工智能、机器学习、深度学习、神经网络等看似深奥的概念，该如何快速理解并掌握呢？

今天，只需五分钟，我们就将机器学习的概念、关键技术及其在工业自动化中的应用一一理清。让我们先从一个小案例入手，了解机器学习在运动控制中的实际作用。

首先，通过一个利用机器学习优化运动控制的案例，建立对机器学习的直观认知。

请看两条相同的直线加圆弧传输轨道：左侧轨道上的工件输送平稳流畅，而右侧轨道则加速急促，产品几近被甩出。这不仅影响工件质量，还加剧了轨道磨损。显然，右侧的运动曲线设计远不如左侧。

那么，如何设计出左侧那样的曲线？这就需要机器学习介入：通过采集工件多次运行中的速度、加速度、位置等数据，构建数据模型，并持续进行优化（训练），最终获得最优运动曲线。为何必须依赖机器学习？因为这类曲线没有现成公式（非正圆、椭圆或渐开线），也无法通过数学方程直接计算，只能借助“算法模型+训练”来求解。

通过这个案例，您应该对机器学习的作用有了初步认识。接下来，我们来理解几个常见概念。

人工智能（AI）——具备模拟人类智力的能力，分为弱AI和强AI，当前阶段仍为弱AI。

机器学习（ML）——实现弱AI的一种方式，基于可通过“训练数据”学习特定任务的数学模型进行优化。

深度学习（DL）——以深度神经网络（DNN）为核心，需要大规模数据集训练，适用于复杂的视觉应用等领域。

三者的关系是包含关系，如下图所示：

简单来说，机器学习是根据各类算法建立数学模型，利用数据反复训练模型以提升准确性，最终将训练好的模型部署到实际应用场景中进行推理计算，从而解决传统数学方法难以处理的复杂问题。

因此，将机器学习引入工业自动化可归纳为三个步骤：收集工业现场数据、构建并训练模型、将模型下载到实际应用中运行。如下图所示：

看起来是不是很简单？当然，实际应用远没这么简单——每个环节都涉及专业知识和工具。下面逐一展开，帮你不仅入门，还能成为“专家”。

第一步：收集工业现场数据

在数据采集阶段，需要通过各类传感器和测试测量工具获取现场数据。这一环节会用到自动化控制中的多种产品，例如倍福的TwinCAT3 Scope、TwinCAT3 Database Server、TwinCAT3 Data Agent和TwinCAT3 Analytics Logger等工具，利用它们将数据采集到本地数据库或云端存储、呈现，为后续建模和训练做好准备。

第二步：模型的搭建和训练

这一步至关重要，也是当前机器学习中最复杂、研究最密集的环节。首先需要对上一步采集到的数据进行预处理：数据清洗去除异常值，数据转换或数据集成等。然后选择特征数据确定数学模型，进行学习微调，并用未知数据验证模型。模型训练完成后，导出可供TwinCAT3等模型运行环境使用的描述文件：XML文件或ONNX文件。在这一步中，特征数据的挖掘——即提取哪些数据进行建模——是整个机器学习成败的关键，通常需要具备行业知识和经验的专业人士来完成。

搭建模型时，往往需要借助第三方框架（平台工具），例如：Python SciKit、MATLAB Machine Learning Toolbox，以及深度学习框架TensorFlow（谷歌）、Keras（TensorFlow前端）、PyTorch（脸书）、MxNet（亚马逊）、CNTK（微软）、MATLAB Deep Learning Toolbox（MathWorks）等，其中大部分是开源且基于Python的。

除了框架，数学模型的选择与构建也非常关键。从数学角度看，可将万事万物的问题划分为两大类：回归问题和分类问题。回归问题通常用于预测一个数值，如房价预测、未来天气预测等。分类问题则用于给事物打标签，结果通常是离散值，例如判断图片中的动物是猫还是狗。解决这两类问题需要不同的数学模型，比如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树与随机森林、线性回归、贝叶斯线性回归等，这些模型在框架中都已封装，可以直接调用。

这里还需介绍一个知识点：ONNX（开放神经网络交换文件）。这是一种专为机器学习设计的开放式文件格式，用于存储训练好的模型，使不同人工智能框架（如Pytorch、MXNet）能够采用相同格式存储模型数据并实现交互。ONNX主要由微软、亚马逊、Facebook和IBM等公司共同开发。

第三步：加载模型到控制器里运行

模型搭建和训练完成后，最后一步就是将模型加载到工业电脑或控制器中运行计算。模型描述文件并不能被工业控制器直接识别，因此需要借助倍福TwinCAT 3这类自动化控制软件平台作为引擎，将训练好的模型文件加载到控制器中，从而在自动化场景中应用机器学习。

目前，TwinCAT 3已无缝集成机器学习引擎接口。通过机器学习文件转换器（ML Converter）可将训练生成的XML或ONNX文件转换为BML（倍福机器学习文件）进行加密保护，经TwinCAT 3的ML Runtime加载后，训练好的模型即可被TwinCAT TcCOM对象实时调用执行，同时也能被PLC、C/C++封装的TcCOM接口调用。如果神经网络规模较小，例如权值大小为10K的多层感知器（MLP），可在亚毫秒级任务周期内多次调用，保障实时性。

TwinCAT 3本身提供的多核技术支持同样适用于机器学习应用——不同任务程序可访问同一个特定的TwinCAT 3推理引擎而互不干扰。机器学习应用完全能够访问TwinCAT中所有可用的现场总线接口和数据，从而可利用大量数据进行推理计算。

TwinCAT 3目前提供两个机器学习推理引擎：TF380x TC3（经典机器学习模型推理引擎，包括支持向量机SVM、主成分分析PCA、k均值k-means等）和TF381x TC3（神经网络NN推理引擎，包括多层感知器MLP、卷积神经网络CNN、长短期记忆模型LSTM等）。

举个例子：最优运动曲线是如何“机器学习”出来的

回到文章开头那个传输轨道最优运动曲线的问题，看看具体如何通过机器学习进行优化。

首先，将运动曲线优化问题转化为数学问题：在给定时间内，从pi顺时针运动到pf，找到最优（最平滑）的运动曲线，并尽量使加速度最小。

第一步：采集数据，包括工件的位置、速度、加速度、时间等信息，将这些数据收集并存储起来，为后续优化提供基础。

第二步：提取步骤一中的特征数据建立模型，以某个优化准则（如最小化加加速度）为目标，通过神经网络算法循环迭代，采用监督学习方式训练模型。

第三步：将训练好的模型通过ONNX文件部署到TwinCAT 3中，从而通过控制器实现最优运动曲线的实时控制。

另一个例子：一个不需要故障数据的风扇异常检测

通常，通过大数据分析进行预测性维护，需要大量故障数据。然而在工业实际场景中，故障数据往往稀缺——例如一台风机在初期几年很少出现故障，只有在后期才会产生故障数据。利用机器学习，可以解决这一难题：在无需故障数据的情况下实现异常检测。

例如，要检测下图中服务器工作站上的风扇是否存在异常，可以通过机器学习来完成。

首先，通过TwinCAT 3 Scope采集大量风扇正常运行时的压力、转速、振动等数据。然后使用MATLAB读取这些数据，并采用one-class SVM（一类支持向量机）模型进行训练。当模型学习了大量正常数据后，会自动生成一个正常数据的边界。最后将模型从MATLAB导出为ONNX文件，转换后加载到控制器的TwinCAT 3中。这样一来，当实时采集的数据超出该边界时，控制器即可判定风扇出现了异常状况。

这个应用看似简单，但其最困难的部分在于特征数据的挖掘与提取——即常说的特征工程。至于数据采集、模型创建与训练，以及最终在控制器上的运行，已有许多成熟的工具和平台可供使用，例如MATLAB和倍福的TwinCAT 3。站在这些“巨人”的肩膀上，您只需聚焦于工业现场知识与经验，便能轻松将机器学习这一前沿技术引入工业自动化领域。