PADAK · 现场验证 · 2026

绿藻去除设备
Industrial Physical AI 集成控制

RGB-D·雷达·CCTV识别场景,藻类代理和提升代理做出驾驶决策。它通过MCU安全/控制层和PLC联锁控制闸门、插入机、等离子系统和提升机,并反馈设施状态和传感器数据。

操作员验证画面

实际AI感知画面

在AI HUD上检查感知、代理、传感器状态和现场图像。

绿藻去除设备AI感知状态屏
AI感知 · AI Agents · RGB-D/RADAR 这是一个实际操作屏幕,可在一个屏幕上检查传感器状态和视觉叠加。
CCTV & HMI

交叉检查逻辑状态和实际现场镜头

一起检查 Padak Native HMI 和 CCTV Viewer。

CAM1云台巡视现场
CAM2净化槽内部
CAM3水文和上游条件
CAM4AI Perception · AI HUD
Padak Native HMI设备状态 · 控制 · 事件 · 自动/手动 · 急停
CCTV Viewer4路现场视频核对
闭环工业物理 AI

在一个控制回路中将感知连接到设备反馈

传感器/图像输入、本地AI Agent判断、MCU/PLC安全控制、实际设备运行和状态反馈构成一个闭环。 AI Agent的判断是经过MCU安全/优先控制和PLC联锁验证后作为最终设备输出执行的。

01 · 感知

RGB-D · RADAR · CCTV

采集水位、视野、现场视频、设备状态。

02 · 规划

Algae · Hoist Agents

通过确定绿藻清理和提升机对齐的需要来生成控制请求。

03 · 验证 · 控制

MCU 控制层

人工智能请求和操作员命令以及安全条件和操作条件都会得到验证。

04 · 确定性控制

PLC · Interlock

通过应用现场联锁和控制逻辑,它提供满足安全条件的输出。

05 · 物理系统

闸门 · 喷射泵 · Plasma · 起重机

现场设备根据经过验证的控制输出运行。

本地 AI 智能体

将现场决策角色划分为代理

ALGAE AGENT

绿藻测定及净化要求

通过结合传感器和视觉信息,确定绿藻的状态并生成净化操作请求。

HOIST AGENT

浮标识别/高度对准

它根据视觉检查位置状态并生成葫芦对准的控制请求。

现场控制对象

将实际现场设备作为独立的控制对象进行管理

01

闸门 1 · 闸门 2

控制净化段的水文条件。

02

插入器 1 · 插入器 2

罐内的污水和血浆立即通过喷射泵混合并排出罐外。

03

等离子 A · 等离子 B

检查泵流量和安全状况后控制血浆净化装置。

04

起重机

根据现场情况和安全条件控制葫芦位置。

工艺流程

净化操作按照安全条件通过的顺序进行。

01净化段隔离检查门状态。
02污染水的供应和循环喷射泵将污染水供应并循环至净化系统。
03血浆净化检查流量和安全联锁条件后,操作等离子系统。
04状态监控/安全关闭通过检查设备状态和传感器反馈来结束操作。
控制拓扑 ≠ 工艺流程

从不同角度构建控制架构和实际过程序列,并根据现场环境和安全要求应用详细的操作条件和控制设置。

安全架构

多层结构优先安全控制

阶段 1

PLC 物理联锁

适用强制性物理联锁和安全条件。

阶段 2

MCU 安全控制

人工智能请求和操作员命令以及操作状态都会得到验证。

阶段 3

HMI 安全监测

检查自动/手动、急停、设备状态和事件。

阶段 4

传感器 · 决策故障应对

通过异构传感器和控制回退来维护安全。

INDUSTRIAL PHYSICAL AI

您是否正在考虑在现场设备和人工智能之间建立连接?

我们回顾一下连接传感器/视觉、AI Agent、安全控制层和PLC/设备的Industrial Physical AI系统的应用范围。

Industrial Physical AI 引进咨询