淺談新型控制策略及其在機械工程中的應用

程莉

【摘 要】隨著現代工業企業的發展，現代工業企業的自動化應用也越來越被重視，企業對自動化程度及自動化所達到的目標要求也越來越高。所以，即便工作人員和技術人員的工作在不斷的摸索著進行，但只要有技術有一點進步的希望或機械制造上有一點改進的希望技術人員就會加倍努力將其做到最好。本研究將帶讀者進一步了解一下新型控制策略在機械工程中的應用。

【關鍵詞】控制策略；計算機；新型控制方法

本研究將為讀者詳盡介紹新型控制策略以及新型控制策略在機械工程中的應用。為讀者了解新型控制策略和機械自動化奠定良好的基礎。本文會分別對二者各自的特點進行分析，也會就二者之間的關系展開探討，這樣不僅可以使新型控制策略在機械工程中得到更好的應用，也可以使新型控制策略有更寬廣的發展空間，使得新型控制策略的應用體系越來越完善，加速機械工程的發展。希望本研究可以對欲在機械工程及相關領域發展的讀者有一定的啟示。

1 提高控制策略的重要性

傳統控制策略針對的對象是精確的、不變化且是線性的，其操作條件和運行環境是確定的、不變的。隨著工業應用領域的擴大，控制精度和性能要求的提高，必須考慮控制對象參數乃至結構的變化、非線性的影響、運行環境的改變以及環境干擾等時變和不確定因素，現代工業控制要求達到越來越高的設計目標，并在越來越復雜和不確定的環境下進行控制，人們只有從應用數學、控制理論、工程實踐等不同的角度和起點出發，對新型控制方法進行研究，才能得到滿意的控制效果。從工程應用角度出發，新型控制策略主要包括：自括應控制、變結構控制、預測控制、魯棒控制、模糊控制、專家控制、神經網絡控制以及遺傳算法等。這些控制策略相互之間以及與各咱傳統控制策略之間相互滲透、交叉和結合，又形成各式各樣的復合控制策略。

2 專家控制在機械控制中的的重要性

專家控制在機械磨削精度控制中的應用在精密絲杠磨削中，為達到高精度的螺距要求，工件的回轉運動和軸向運動必須滿足嚴格的同步，才能達到高精度的螺距要求。這種同步運動在普通螺紋磨床上加工絲杠時，一般靠機械傳動來實現，而且絲杠螺距精度在磨削過程中還受到環境溫度、工件熱變形、磨削力以及傳動鏈誤差的影響。比較由權威的就是席光輝等根據機械傳動鏈的誤差測量、特征計算，設計一個專家精度控制系統，對絲杠磨削過程實現智能補償控制。其主要設想是實際磨削加工的動態環境下，根據產生的不同誤差特征，在系統中找到一條與之相適應的控制規則，通過運用規則得到最補償控制量，使螺距誤差逐漸減小。專家控制方式是盡快糾正偏差，采用開關模式進行控制。專家，顧名思義就是在某個領域中比較有權威的人物，掌握的知識量一定比一般人要多并且精，對技術及方法的改進也有自己獨到的見解。若螺距誤差的趨勢增大，則說明前一次補償控制量不夠，應加大補償量來減弱增大的趨勢，采用比例模式控制。若誤差達到某個極值，隨后逐漸減小，應減小補償控制量，只是在原來的保持值基礎上增加一個不太大的值，以保持這一輸出值直到誤差反向為止。此專家系統也可應用于其他類型的機床加工過程中。

3 預測控制的應用

預測控制在高速液壓機中的應用高壓化、高速化、低能耗、低噪音與智能化問題也已成為不前液壓機的技術發展趨勢。但是高速化、高壓化帶來的直接現象就是負載慣性增大，系統超調變大，換言之系統精度將下降。通過建立對象的預測模型，根據采樣時刻及在此之前幾步系統輸出的歷史數據，建立系統輸出一步預測模型，然后再根據預測輸出值計算系統誤差變化率的預測值，并由此確定控制器輸出，實現“提前控制”。預測控制適合在掌握的數據量較少的情況下應用，并能夠精確預測出欲得到的數據。這種方法具有實用性強，計算方法簡單的的優點，有很大的發展空間?；贕M（1，1）模型的灰色預測方法，依據對歷史數據進行AGO累加生成，建立數據列的預測模型，通過從整體上掌握和預測系統輸出數據列的動態規律和發展趨勢，地系統輸出進行預測。

4 魯棒控制的應用

魯棒控制及其在雙連桿柔性臂軌跡跟蹤中的應用控制系統的魯棒性是指系統的某種性能或某個指標在某種擾動下保持不變的程度（或對干擾不敏感的程度）。一個控制系統是否具有魯棒性是它能否可靠地應用于工業現場的關鍵。柔性機械臂是一個強耦合、非線性、時變的多輸入多輸出分布參數系統。這類系統的固有特點是其大幅整體運動與小幅彈性振動的耦合，并且具有逆運動學不確定性及多種不確定因素，其動力學行為相當復雜，針對這樣一個復雜的控制地象，同時控制連桿的整體運動及由彈性引起的振動是非常困難的。李元春等用基于假設模態法和奇異攝動理論，將系統分為慢變和快變兩個子系統。在設計慢變子系統控制器時，考慮了由非線性機械結構引起的結構不確定性，利用滑模變結構控制方法設計了魯棒控制器，魯棒控制系統也是判斷整個系統是否可靠的關鍵。

5 神經網絡控制的應用

由于切削過程具有隨機因素多、時變參數多、非線性程度高特點，難以建立其精確的數學模型，用傳統的、基于被控對象精確數學模型的控制方法不能獲得良好的控制效果。張英等將神經網絡直接用作數控機床智能控制系統的控制器，其設計的直接作用式神經網絡控制器，經切深變化實驗表明：淺論新型控制策略及其在機械工程中的應用在切深發生突變這種十分不利的情況下，系統的最大超調量也只有30%左右，而且神經網絡的初始值是隨機發生的，實驗結果說明應用神經網絡控制使數控機床的加工過程控制系統具有很強的處理未知非線性被控對象的能力，而且控制性能良好，自適應能力強。神經網絡控制具有很大的發展前景，這方面的人才也將會受到很大的歡迎。

6 結語

相信讀者們讀了本研究后一定獲得了不少的啟示。當然，若想要在機械領域長久的發展還需要自己不斷的努力加以學習。俗話說一分辛苦一分收獲，所有的成功都不是偶然的，只有在平時下了功夫當機遇來了的時候才能抓住，并一舉獲得成功。新型控制策略的應用也同樣是這個道理，反復琢磨才會掌握的更精確更細致，以便于從小的方面下手進行突破。但愿本研究能夠對新型控制策略領域及機械工程方面的學者有所幫助。

【參考文獻】

[1]劉玉成，李太福.不確定系統的控制策略及其與現實相關的軟件技術[J].西南師范大學學報：自然科學版，2005（03）.

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[責任編輯：丁艷]