智能控制在工業(yè)自動化中的應(yīng)用

焦建霖

摘要：近幾年，我國經(jīng)濟(jì)水平得到了跨越式提升，特別是智能控制技術(shù)的發(fā)展，讓工業(yè)自動化系統(tǒng)可以在智能化時代引領(lǐng)人們進(jìn)人新的生活狀態(tài)。本文就智能控制在工業(yè)自動化中的應(yīng)用展開研究，通過對智能控制發(fā)展、特點(diǎn)、主要方法等的分析，導(dǎo)出智能控制在工業(yè)自動化中的應(yīng)用及案例，最后展望智能控制在工業(yè)自動化領(lǐng)域應(yīng)用的前景

關(guān)鍵詞：智能控制理論 工業(yè)自動化 模糊控制

一、智能控制概述

（一）智能控制發(fā)展

隨著現(xiàn)代科技的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展遇到了新的挑戰(zhàn)，控制對象、傳遞函數(shù)以及控制目的日益復(fù)雜，運(yùn)算的復(fù)雜度、建模的不確定性、參數(shù)的多樣化以及越來越多的非線性問題都在沖擊著單一化、簡單化的傳統(tǒng)控制理論，同時也在呼喚著新理論的出現(xiàn)。

出于對上述問題的困擾，控制學(xué)界一直在研究著新的理論，但直到計算機(jī)科學(xué)和人工智能的迅速發(fā)展才給控制理論的新發(fā)展帶來了契機(jī)，隨著計算機(jī)理論和AI理論引入控制科學(xué)，智能控制作為一個新學(xué)科逐漸出現(xiàn)并得到廣泛認(rèn)同，從而走向各個應(yīng)用領(lǐng)域。

（二）智能控制特點(diǎn)

①核心是高層控制，能對非線性、快時變、多變量等系統(tǒng)進(jìn)行有效控制，并具有較好操作性、穩(wěn)定性;

②學(xué)習(xí)能力：系統(tǒng)可以對一個未知環(huán)境進(jìn)行信息識別、自主學(xué)習(xí)，并利用設(shè)定的算法修正自己的能力，從而使系統(tǒng)性能自動優(yōu)化;

③組織能力：系統(tǒng)對于復(fù)雜和分散的信息具有組織和協(xié)調(diào)能力，使控制過程具有自主性和靈活性，并通過系統(tǒng)各個要素的配合增強(qiáng)魯棒性;

（三）智能控制主要方法

①模糊邏輯控制：是以模糊集理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種智能控制方法，基本思想是模擬人的智能行為。該方法首先將專家的經(jīng)驗(yàn)編寫成模糊規(guī)則，將來自傳感器的實(shí)時信號模糊處理后作為模糊規(guī)則的輸入，完成模糊推理后得到的輸出量放入執(zhí)行器中執(zhí)行;

②專家控制：將專家系統(tǒng)同自動控制理論進(jìn)行結(jié)合，由知識庫和推理機(jī)構(gòu)構(gòu)成主體框架，通過有機(jī)組織控制領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)、信息和目標(biāo)等按照規(guī)則進(jìn)行推理，從而實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的有效控制 。這種方法可以有效解決實(shí)際應(yīng)用中難以確定數(shù)學(xué)模型而依賴于專家經(jīng)驗(yàn)的復(fù)雜問題，并且能在適度干擾下給出合理結(jié)論;

③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制：是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和控制理論結(jié)合的產(chǎn)物，具有高度非線性的連續(xù)時間動力系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和對非線性的強(qiáng)大映射能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制采用并行分布式處理方式，本質(zhì)上是非線性系統(tǒng)，因而可以實(shí)現(xiàn)任意非線性映射。

④迭代學(xué)習(xí)控制：模仿人類學(xué)習(xí)行為的反復(fù)性，通過一系列迭代過程模擬由多次訓(xùn)練獲得知識的學(xué)習(xí)過程。控制系統(tǒng)由線性反饋控制器和前饋學(xué)習(xí)補(bǔ)償控制器組成，其中線性反饋控制器控制非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性，前饋補(bǔ)償控制器控制系統(tǒng)的精確性。

二、應(yīng)用智能控制的工業(yè)自動化系統(tǒng)

（一）系統(tǒng)的形成

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程的控制與智能控制過程越來越成為科研工作者研究與應(yīng)用必須面對的挑戰(zhàn)。這些復(fù)雜問題既是傳統(tǒng)控制理論與實(shí)際應(yīng)用的重大矛盾，同時也是智能控制理論發(fā)展和應(yīng)用于實(shí)際工業(yè)系統(tǒng)自動化的巨大動力和良好契機(jī)，其表現(xiàn)為：

（1）控制任務(wù)、控制過程和實(shí)際環(huán)境的復(fù)雜性：被控制對象往往是多維非線性、快速時變的復(fù)雜系統(tǒng)，而利用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型設(shè)計的控制系統(tǒng)不能保證控制的穩(wěn)定性。這種復(fù)雜性還表現(xiàn)在實(shí)際環(huán)境的復(fù)雜性上，如外部干擾具有多樣性、時變性和隨機(jī)性等特點(diǎn)，系統(tǒng)與環(huán)境、系統(tǒng)的各子系統(tǒng)之間和系統(tǒng)內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性相當(dāng)強(qiáng)且復(fù)雜;

（2）多層次、多目標(biāo)的控制要求：現(xiàn)代工業(yè)控制所追求的不僅是某個問題的單一解決，而是力求實(shí)現(xiàn)多樣化、多層次的綜合目標(biāo)，協(xié)調(diào)各環(huán)節(jié)、各要素和各機(jī)構(gòu)。

（二）舉例：模糊控制在工業(yè)控制自動化中的應(yīng)用

模糊控制單元由規(guī)則庫、模糊化接口、模糊推理和清晰化接口4個功能模塊組成，模糊控制單元首先將輸入信息，模糊化，然后經(jīng)模糊推理規(guī)則，給出模糊輸出，再將模糊指令化，控制操作變量。

四個功能化模塊分別為：

1、規(guī)則庫（rule base）：由若干條控制規(guī)則組成，這些控制規(guī)則根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)得出，按照“ IF …is …AND …is …THEN … is … ”的形式表達(dá);

2、模糊推理：以模糊集合論為基礎(chǔ)描述工具，對以一般集合論為基礎(chǔ)描述工具的數(shù)理邏輯進(jìn)行擴(kuò)展，以此建立模糊推理理論。根據(jù)模糊輸入與規(guī)則庫中蘊(yùn)涵的輸入輸出關(guān)系，通過前文描述的模糊推理方法得到模糊控制器的輸出模糊值。其中模糊推理是整個控制器的核心，它具有基于模糊概念的仿邏輯推理能力，該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)含關(guān)系及推理規(guī)則來進(jìn)行的;

3、模糊化接口（Fuzzification）：這部分的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)化成模糊化量。其中輸入量包括外界的參考輸入，系統(tǒng)的輸出或狀態(tài)等;

4、清晰化接口：清晰化的作用是將模糊推理得到的控制量（模糊量）變換為實(shí)際用于控制的清晰量。它包含以下兩部分內(nèi)容：

（1）將模糊控制量經(jīng)清晰化變換變成表示在論域范圍的清晰量。

（2）將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換變成實(shí)際的控制量。

三、未來趨勢的展望

（1）進(jìn)一步開展智能控制理論與應(yīng)用研究，探尋智能控制在工業(yè)自動化應(yīng)用的廣泛性、普適性，以及加深智能控制與工業(yè)自動化應(yīng)用的契合程度;

（2）充分運(yùn)用神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)識科學(xué)和人工智能等學(xué)科的基本理論，深入研究人類解決問題時表現(xiàn)出來的經(jīng)驗(yàn)、技巧，建立切實(shí)可行的智能控制的體系結(jié)構(gòu);

（3）把所有的模糊系統(tǒng)、信息論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和技術(shù)與傳統(tǒng)的控制理論相結(jié)合，研究適合于當(dāng)前的計算機(jī)資源條件的智能控制策略和系統(tǒng);

（4）研究人機(jī)交互式的智能控制系統(tǒng)和學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以不斷提高智能控制系統(tǒng)的智能水平;

（5）研究適合智能系統(tǒng)的并行處理機(jī)、信號處理器、智能傳感器和智能開發(fā)工具軟件，以解決智能控制系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的問題，使智能控制得到更廣泛的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]自動控制原理 第七版 胡壽松 科學(xué)出版社

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[4]智能控制原理及應(yīng)用 蔡自興 清華大學(xué)出版社

[5]運(yùn)動控制系統(tǒng)軟件原理及其標(biāo)準(zhǔn)功能塊應(yīng)用 彭瑜，何衍慶 機(jī)械工業(yè)出版社