機電一體化中智能控制策略

　　機電一體化中智能控制策略【1】

　　摘要：當下，越來越多行業領域的機械設備呈現出機電一體化的發展態勢，這無疑是實現其自動化、智能化與人性化的一大途徑。

　　而智能控制作為機電一體化系統的核心技術，必然會影響其應用實效。

　　故在此結合智能控制的特點和類型，就其在機電一體化中的應用策略加以探討，希望有助于智能控制領域健康發展，并提高機電一體化的智能化水平。

　　關鍵詞：機電一體化;智能控制技術;控制策略;

　　近年來，融合了多種先進技術的機電一體化系統得到了蓬勃發展和廣泛應用，為社會生產生活創造了極大的便利，這顯然離不開智能控制技術的重要作用。

　　因智能控制技術可有效解決非線性、時變性、多層次性等控制領域的復雜難題，利于機電一體化系統的可靠運行。

　　故希望通過對機電一體化中智能控制策略的探討，對推動兩者協調發展有所助益。

　　1.智能控制技術綜述

　　智能控制是目前控制領域的研究重點和熱點，簡單的講，其是以自組織、自適應、人機系統、Petri網等智能理論為基礎，以計算機、網絡通信、控制技術等為平臺，然后在無人干預的條件下，由智能機器獨立、自動控制系統設備完成既定目標[1]。

　　而智能控制技術之所以在機電一體化系統中廣泛應用，并發揮著日益重要的作用，與其自身特點有直接關系，如變結構、非線性較高，核心多為高層控制，任務要求較為復雜，控制模型相對不確定，組織功能、適應能力、學習功能極強等，這些均為其發展和應用提供了良好契機。

　　具體而言，當下的智能控制系統主要涉及下述幾類：專家系統，即將專業知識、控制技能、專家經驗等匯集至專門的數據庫，然后依據程序指令進行運行操作(系統結構如圖1所示)，相對而言，實用性較好;神經網絡系統，即基于神經細胞、人工神經元等實現分布處理、非線性映射、人工智能模仿等功能，具有較強的自組織、自適應和并行處理的特點，在機電一體化中的應用最為廣泛;分級控制，即以自組織和自適應為前提，實行相對獨立的組織、執行、協調等控制功能;模糊控制，即專家系統和神經網絡系統的集合體，有助于控制技術智能化和模糊邏輯功能的提高。

　　2.機電一體化中的智能控制策略

　　機電一體化為自動化領域發展創造了良好契機，而智能控制技術又為機電一體化提供了有力支持，故兩者的融合發展則為產業化發展打下了堅實基礎，故探討機電一體化中的智能控制策略十分必要，下面就其加以重點分析。

　　2.1.將智能控制應用于電力電子領域

　　在電力電子領域中引入智能控制技術，既有利于優化電子器件設計，也有助于節約設備運營成本，其中在電流控制技術中的應用最具代表性。

　　如涵蓋發電機、電動機、變壓器等在內的電機電器設備，無論是規劃設計、投運生產，還是運行控制、日常管理，都具有較強的復雜性，若引入智能控制技術，可基于遺傳算法對設備進行設計優化，可大大節約計算時間和成本費用，并確保設計方案科學先進、經濟合理，同時運用模糊專家和神經網絡系統，可基于電子設備運行狀態實時信息對設備故障進行快速診斷和控制，進而降低故障影響，確保系統運行安全穩定。

　　2.2.將智能控制應用于機械制造領域

　　機械制造是機電一體化系統的重要構成，故其采用智能控制技術也是必然選擇，如此一來，其便可以通過改善機械設備的故障自我診斷能力，以提高工作效率和質量。

　　具體的講，就是依托于計算機、信息等技術工具，動態模擬制造過程，此時可借助神經網絡、模糊數學等智能理論經傳感器對采集的信息進行預處理，結合Then-If逆向推理用于優化控制參數和模式，針對殘缺不全的數據信息，可基于模糊理論借助外環決策制定合理的控制動作，如神經網絡系統便可憑借較強的學習功能對其加以科學處理，進而提高機械制造控制活動的效率和精度[2]。

　　目前監控、預報、故障診斷、自我維護以及機械操作、控制與管理的集成是機械制造智能控制的研究熱點。

　　2.3.將智能控制應用于工業生產工程

　　將智能控制應用于工業生產過程管理中也有其自身的意義所在，那便是有效解決傳統控制模式的復雜問題，確保工業生產過程有序開展，但其應用一般分為局限級和全局級。

　　其中智能控制的局限級側重的是神經網絡和專家兩類控制器的智能控制，通常限于為工業生產過程中局部單元的控制器進行調整和控制，如參數整定、自適應調整、處理復雜的控制問題等[3];而全局級則是相對于整個工業生產過程而言的，主要用于處理操作異常、診斷控制過程存在的故障等，以便于提高操作工藝的效率和質量。

　　2.4.將智能控制應用于數控相關領域

　　信息技術在蓬勃發展的同時，也推進了數控領域與智能控制的相互融合，因為機電一體化的持續發展需要更高水平的數控技術為基礎，而引入智能控制技術可進一步為其提供重要保障。

　　如在模具制造、機械加工等數控技術領域中，加工環境的感知、網絡通信制造的實現、加工運動的推理等相關能力是對數控技術的高新要求，而融入智能控制技術，可使其智能編程、監控、數據庫構建等目標變為現實，其中借助模糊控制處理模糊問題用于優化機械的加工過程，以及借助專家系統可用于解決不明確的結構問題等已初見成效。

　　2.5.將智能控制應用于機器人系統

　　機器人是一個充滿不確定性、非線性且十分復雜的系統，這顯然與智能控制特點相符，故將其應用于機器人領域利于其自身優勢的彰顯，但從某種意義上說，機器人更是驗證智能控制技術是否可行的試金石[4]。

　　其應用主要體現為：機器人軌跡規劃的智能控制策略主要采用了專家系統、模糊系統和神經網絡系統，用于控制其傳感信息的融合、視覺處理、手臂姿態、主要動作等，其中在環境建模、自我定位、監控檢測等方面已得到驗證，日后的研究重點在于使其速度、位置、等狀態變量趨于理想軌跡。

　　3.機電一體化中智能控制的發展趨勢

　　由上可知，專家系統、模糊控制、神經網絡等智能控制技術的應用在機電一體化自身性能的完善、工作效率以及安全可靠程度的提高中發揮了不容忽視的效用，這是毋庸置疑的。

　　但是在科技力量的推動下，機電一體化會不斷進步和發展，到時其面臨的環境會隨之復雜，遇到的問題也會更多，若智能控制技術停滯不前。

　　必將會慘遭淘汰，制約機電一體化的順利發展，這就要求我們切實做好下述工作。

　　3.1.探索更為科學的理論框架

　　現行的智能控制技術還存在亟待解決的難題，如局部與整體的隔開、微觀與宏觀的分離、應用與理論的脫節等，可見人工智能控制研究所面臨的實際困難遠遠大于預期設想，因此我們應積極探索更新的理論架構，如規范描述控制知識和系統的標準，系統、完整的研究智能控制的動態性、魯棒性、穩定性等，以此為大力發展智能控制技術奠定有力基礎[5]。

　　3.2.尋求更為廣闊的發展空間

　　智能控制技術若要取得質的突破，就必須找到技術集成的新方法和新途徑，除了結合信息、控制、系統等理論外，還應進一步加大與計算機圖形學、過程控制、認知科學、并行處理、機器人學等知識的融合力度，唯有如此，才會擁有更高的應用價值;在此基礎上，研發更加完備、成熟、高效的應用方法，其中軟件系統尤為關鍵，要求其可以科學合理的描述不同的控制過程，設計的程序語言既通用又具有獨立的任務等，而應用方法則要注重強化對環境和傳感信息的解釋性能，改善模塊轉換、信息識別和處理能力，提高控制的實時性和運行的高效性等。

　　結束語：

　　總之，智能控制在機電一體化中的應用有效解決了機械自動化運行這一傳統模式的缺陷和問題，促使控制水平、性能、效率均有顯著提高。

　　雖然如此，其依然具有較大的提升空間，這就要求我們基于不斷的創新和實踐，積極尋求更為有效的智能控制技術和方法，以期使其性能更可靠、應用更廣泛，進而為機電一體化健康發展提供有力支持。

　　參考文獻：

　　[1] 鄭志堅.管窺機電一體化系統中的智能控制[J].科技創新與應用，2013(08).

　　[2] 徐文龍.論智能控制與機電一體化的有機融合[J].科技創新與應用，2012(20).

　　[3] 孫英.機電一體化智能控制分析[J].科技與企業，2013(15).

　　[4] 董勇.機電一體化系統中智能控制的應用體會[J].數字技術與應用，2012(18).

　　[5] 李文悅.探討機電一體化系統中智能控制的應用[J].黑龍江科技信息，2012(25).

　　智能控制在機電一體化系統中的應用【2】

　　摘要：在討論機電一體化和智能控制概念與作用的基礎上，重點討論了智能控制在機電一體化系統中的應用。

　　關鍵詞：智能控制;機電一體化系統

　　1機電一體化概述

　　隨著微電子技術逐漸滲入到機械工程中，導致機械工程與微電子技術有機結合，從而形成一個新概念—機電一體化。

　　機電一體化是一門新興交叉學科，它把自動控制技術、計算機技術、電子技術及機械技術有效融為一體，促使設計人員從系統的角度出發，采用現代方法發現問題、分析問題和解決問題。

　　2智能控制

　　2.1智能控制概念及作用

　　智能控制系統是指能夠模擬人工智能或具有人工智能的系統。

　　智能控制系統是一個知識處理系統，可以分為兩部分：智能控制器和外部環境。

　　如圖1所示為智能控制系統的結構示意圖。

　　智能控制通過分析歸納廣義被控對象的各類固有知識和信息，并對這些知識和信息進行處理，使系統處于最優狀態。

　　2.2智能控制的特點

　　智能控制理論源于傳統控制理論，但又不同于傳統控制理論，傳統控制理論只是智能控制理論的一部分。

　　傳統控制理論研究的是被控對象，而智能控制研究的是控制器本身，并且該控制器的模型為知識系統和數學模型相結合的廣義模型。

　　相比于其他控制理論與方法，智能控制具有以下特點。

　　1)智能控制可以模擬工人智能，模擬人的學習能力、對知識的運用能力和對問題的推理和求解能力。

　　2)高層控制是智能控制的核心，智能系統能從全局出發，求解廣義問題和控制復雜系統。

　　3)智能控制系統不僅具有變結構的特點，還具有自學習、自適應、判斷決策和較高的容錯能力，從而促使系統處于最優

　　狀態。

　　4)智能控制系統具有補償能力。

　　5)智能控制遵循“智能遞增，精度遞降”的基本原理，具有較高的安全性和可靠性。

　　3智能控制在機電一體化系統中的應用

　　3.1智能控制在機器人領域的應用

　　在控制參數方面，機器人要求控制參數是多變的;在動力學方面，機器人具有時變性、非線性和強耦合的要求;在傳感器信息方面，機器人具有多信息要求;在控制任務方面，機器人具有多任務的要求。

　　分析機器人和智能控制的特點可以發現，智能控制非常適合應用于機器人領域。

　　如今，在機器人領域的很多方面都應用了智能控制技術。

　　例如，利用智能控制技術可以有效控制機器人手臂的動作、姿態;利用多傳感器信息融合技術、信息處理技術和控制技術對機器人的行走路徑、停留位置和躲避障礙物等動作進行控制。

　　隨著智能控制方法的不斷發展，它們的實用性、可靠性和優越性已經在很多應用系統中得到證明。

　　神經網絡控制具有很強的魯棒性和容錯功能，通過利用神經元之間的聯結和權值的分布表示特定的信息，并對各傳感器接受到的信息進行處理，最后以直接自校正控制等方式對機器人進行控制;模糊控制具有很強的魯棒性，建立在模糊集合、模糊推理和模糊語言變量的基礎之上。

　　模糊控制廣泛應用于機器人的建模、控制等很多方面。

　　模糊控制首先對被控對進行建模，在同時考慮控制規則和模糊變量的隸屬度函數的基礎上，利用模糊控制器，對機器人機械控制;在設計與規劃機器人路徑的時候主要用到免疫算法，再結合遺傳算法和進化算法，可以對控制程序和控制技術進行優化。

　　3.2智能控制在數控領域的應用

　　智能化是當今數控系統的一個發展趨勢，隨著科學技術的發展，人們對加工質量提出了更高的要求，尤其是在數控領域應用智能控制成為人們越來越迫切的要求，如對制造網絡通行能力、加工運動的模擬、推理和決策能力、智能編程、智能監控、自尋優等功能的要求。

　　數控系統中的某些模塊通過數學建模及傳統的控制方法可以實現，但是數控系統中的很多環節因為缺乏準確的信息，無法通過數學建模和傳統的控制方法實現，這時就需要通過智能控制方法和理論實現。

　　利用模糊推理對數控機床進行故障診斷，利用模糊控制優化加工過程，利用模糊集合理論對某些控制參數進行調整;利用神經網絡技術可以實現插補計算、故障診斷;利用專家系統可以實現對某些難以確定算法或結構不明確的情況進行推理計算。

　　另外，利用專家系統對多個數控機床維修專家的經驗進行綜合，并收集現場故障信息，再根據合理的推理規則，結合故障情況提出相應的維修意見。

　　3.3智能控制在交流伺服系統中的應用

　　伺服系統是機電一體化典型產品的重要組成部分，它屬于一種轉換裝置，通過轉換電信號以實現機械操作。

　　交流伺服系統非常復雜，由于存在強耦合、負載擾動、參數時變等諸多不確定因素，所以不可能建立起精確的數學模型，只能建立起與實際情況相近的模型，該模型難以滿足某些廠家對系統高性能指標的要求。

　　如果能引入智能控制系統，交流伺服系統將不再需要精確的控制器參數和數學模型就能使系統具有較高的性能指標。

　　3.4智能控制在機械制造中的應用

　　隨著計算機技術、智能控制技術和傳統機械理論的有效結合和制造機電一體化系統的飛速發展，機械制造技術不斷向著智能化方向發展。

　　機械制造系統利用智能控制技術，模擬機械制造專家的智能活動，從而提高制造機電一體化的技術水平。

　　要在機械制造中實現智能控制，首先必須結合機械制造特點不斷發展與完善智能控制理論、技術和方法;其次，利用神經網絡的學習功能和對信息的處理功能，對零部件的加工信息進行處理;最后，利用控制技術控制機電一體化系統加工機械零部件。

　　4總結

　　智能控制是機電一體化發展的必然趨勢，控制水平的高低直接影響機電一體化系統的運行質量。

　　智能控制相對于傳統控制具有明顯的優越性，目前為止，智能控制已經在機電一體化中得到廣泛應用，但仍有很大的發展空間。

　　因此，為了實現機電一體化系統的高度智能化，我們仍需不斷努力與探索。

　　參考文獻

　　[1]楊明,陸琴.機電一體化的研究現狀與發展趨勢[J].農機化研究,2006,8:38-40.

　　[2]晏建新.智能控制在機電一體化系統中的應用[J].中國科技博覽,2011,30:308.

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　　[4]董勇,謝士敏.機電一體化系統中智能控制的應用體會[J].數學技術與應用,2011,10:93.

　　[5]王成勤,李威,孟寶星.智能控制及其在機電一體化系統中的應用[J].機床與液壓,2008,8:280-300.

　　[6]顧偉軍,彭亦功.智能控制技術及其應用[J].自動化儀表,2006,s1:101-104.

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