智能控制机电一体化系统中的应用探讨

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【摘要】智能控制，这一概念对于我们早已不在陌生，其必将成为21世纪机电一体化系统发展的主要方向。本文探讨了智能控制与机电一体化发展的关系，并重点阐述了智能控制在机电一体化系统中的应用。

【关键词】智能控制；机电一体化；应用

集成电路技术的飞速发展为机电一体化技术的发展奠定了坚实的基础，机电一体化技术日益成熟的同时，得到了极为广泛的应用，各种工业生产中越来越多地涉及到了机电一体化技术，其极大地改变了我们的生活方式。随着生产要求的进一步提高，对机电一体化技术的控制效果的要求也逐步提高。许多工业对象或生产过程常常具有非线性、时变性、变结构、多层次、多因素以及各种不确定性等，难于建立精确的数学模型，即使对一些复杂对象能够导出数学模型，但过于复杂，既不利于设计，也难于实现有效控制。而智能控制的出现和不断发展，为解决这些问题提供了有效的方法。越来越多的智能控制方法在机电一体化系统中得到应用，智能控制在机电一体化系统中的研究也日益受到重视，从智能机器人到数控机床的智能化，无不体现了智能控制的重要性。

1.关于智能控制

智能控制这个词对我们来说，早已不在陌生，几乎充斥于生活生产的方方面面，究竟什么是智能控制呢？所谓智能控制，就是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术，是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。传统的控制只是智能控制中的一个组成部分，是智能控制最底层的阶段。智能控制是由多个学科相互交叉所形成的学科，它的理论基础包括信息论、自动控制论、运筹学及人工智能等内容。智能控制具有以下特征：一是智能控制的核心在高层控制；二是智能控制器具有非线性特性；三是智能控制具有变结构特点；四是智能控制器具有总体自寻优特性；五是智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求；六是智能控制是一门边缘交叉学科；七是智能控制是一个新兴的研究领域。智能控制的类型包括：一是分级递阶控制系统；二是专家控制系统；三是集成混合控制；四是人工神经网络控制系统；五是模糊控制系统；六是学习控制系统；七是进化计算与遗传算法；八是组合智能控制方法等。总之，智能控制系统具有极强的学习功能、组织功能及适应，其在机电一体化方面的广泛应用是当前智能控制的一大发展趋势。模糊系统、遗传算法、专家系统及神经网络是应用在机电一体化系统中的最常见的四种技术，它们之间存在着相互依存、相辅相成的关系。

2.智能控制与机电一体化的关系论述

事实上，智能控制是21世纪机电一体化发展的必然趋势。机电一体化技术在国外的起步时间相对较早，发展相对成熟，早在20世纪90年代，发达和较发达国家的机电一体化技术就开始逐渐步入智能控制的阶段。一方面，通信技术、光学等加入到机电一体化行列中，微细加工技术也逐步在机电一体化中得以有效应用，出现了微机电一体化及光电一体化等新的分支结构；另一方面，有关机电一体化系统建模的分析、设计以及集成方法，机电一体化学科体系及发展趋势等都开展了深刻的研究。同时，因为神经网络技术、人工智能控制和光纤技术等多领域都有了较大进步，这为机电一体化的技术发展提供了广阔空间，也为产业化奠定了基础。智能控制已成为21世纪机电一体化发展的必然趋势，它在控制理论的基础上，加以运筹学、模糊数学、计算机科学、生理学、心理学、混沌动力学及人工智能等众多新方法、新思想，通过对人类智能的模拟，使其具有思维逻辑、判断推理能力以及决策能力，以获得更准确的控制目标。智能控制已经在机电一体化的系统研究中日益受到重视，建筑智能化及机器人的智能化就是其典型应用。

3.智能控制机电一体化系统中的应用

3.1 数控领域

机械制造行业是最早应用数控技术的行业，它担负着为国民经济各行业提供先进装备的重任。应该重点研制开发与生产现代化军事装备用的高性能三轴和五轴高速立式加工中心，五坐标加工中心，大型五坐标龙门铣等；汽车行业发动机、变速箱、曲轴柔性加工生产线上用的数控机床和高速加工中心，以及焊接、装配、喷漆机器人、板件激光焊接机和激光切割机等；航空、船舶、发电行业加工螺旋桨、发动机、发电机和水轮机叶片零件用的高速五坐标加工中心、重型车铣复合加工中心等。在数控领域，不仅需要智能控制有很高的性能，而且还要具有一定的延伸、模拟和扩展的知识处理功能。比如加工运动推理、决策、规划能力以及网络通信制造的能力、感知加工环境的能力、智能般控、智能数据库、智能编程等，能够自组织、自适应、自寻优、自学习、自规划、自识别、自整定、自繁殖、自修复等。在进行控制时使用经典控制理论，如果遇到有很多信息模糊，或者是有许多的环节没有办法建模，那么在这样的时候运用智能控制的思路，就可以实现经典控制根本无法实现的最佳效果。形成智能控制理论的其中一个方法模糊控制就是为了实现优化加工过程的控制。对于那些在专门的领域中结构不是很明确、没有办法确定它的算法的知识推理的问题，用专家系统就能够很好地解决。它可以把对很多个数控机床的专家经验综合到一起，然后利用一定的推理规矩，根据具体的故障信息，推理出指导性的意见。

3.2 模糊控制

随着计算机及其相关技术的发展，模糊控制也由最初的经典模糊控制发展到自适应模糊控制、专家模糊控制和基于神经网络的自学习模糊控制。其实现方式也由最初在微型机（单片机）上用软件方法实现发展到应用模糊控制开发出模糊计算机进行直接控制。专家系统能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识，重视知识的多层次和分类的需要，弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷，赋予了模糊控制更高的智能；二者的结合还能够拥有过程控制复杂的知识，并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用。神经网络实现局部或全部的模糊逻辑控制功能，前者如利用神经网络实现模糊控制规则或模糊推理，后者通常要求网络层数多于3层；自适应神经网络模糊控制，利用神经网络的学习功能作为模型辨识或直接用作控制器；基于模糊神经网络的隶属函数及推理规则的获取方法，具有模糊连接强度的模糊神经网等，均在控制中有所应用，模糊系统与遗传算法相结合的控制器设计方法则提供了更为新颖的思路。此外，模糊预测控制，模糊变结构方法，模糊系统建模及参数辨识，模糊模式识别等的研究，也都属于较为前沿的研究方向。

4.结束语

智能控制是机电一体化技术未来很长一段时间发展的主要方向。智能控制技术的发展也是日新月异，如何将其与机电一体化技术以及传统控制理论结合起来实现机电一体化系统的高度智能化还有很长的距离，需要坚持不懈地探索和研究。

参考文献

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作者简介：官腾，男，湖北荆门人，随州职业技术学院机电工程系助理讲师，从事电工电子和工程力学方面的教学和研究。