智能控制及其在機電一體化系統中的應用分析

劉敏

摘 要：為了保證智能類型的控制系統能在機電一體化系統當中有良好的運用，應認識到智能類型的控制系統以及機電一體化系統的特點，從機械控制系統的實際需要出發，不斷進行完善優化。本文就智能類型的控制系統在機電一體化系統當中的應用進行了分析。

關鍵詞：智能控制；機電一體化；機械制造；

當前機械設備的發展變革已經不滿足于機械設效率以及性能方面的優化，在機械設備的深入優化當中賦予了機械設備高度智能性。從而使機械設備具備了較高運行效率優勢的同時也能實現設備運行的自動化以及智能化，降低了機械設備運行中對于人工勞動力的需要。

1機械設備當中智能控制分析

1.1智能控制系統概述

在賦予機械設備智能化性能的時候需要多個學科之間良好的結合在一起，并在充分發揮每一個學科特點的基礎上實現機械設備在性能方面的優化。在當前的智能化類型機械系統的開發當中，常會用到機械自動控制技術、高端人工智能處理技術、電子信息處理技術等多種技術，并且為了實現機械系統其智能性的切實提升，還要將這些跨領域、種類眾多的技術有機的結合在一起。智能機械控制系統在投入實際使用之后，這種技術克服了眾多過去機械系統當中存在的缺陷，使新型機械系統能以較高效率以及質量完成各種復雜系統操作內容。

1.2智能控制系統相比于過去控制系統優勢

首先，兩種控制系統在對比中突出的差距就是信息處理量方面的差距，智能類型的控制系統能迅速處理較大的數據量。并且對信息處理的深度也不相同，智能類型的處理系統能在進行數據處理的過程中更加深入的對數據進行分析，保證對于機械設備運行的控制精度。從機械控制系統的實際等級方面來看，智能類型的控制系統處在更高的等級上，智能類型的控制系統當中也已經包含了傳統類型的控制系統。

其次，傳統類型的控制系統在運行中所涉及的知識技術較為單一，這一特點導致傳統類型的控制系統雖然能完成一些操作要求，但是卻不能保證機械設備運行的各項指令都得到準確的執行。而智能類型的控制系統從其技術組成結構方面來看，這種控制系統往往是多學科、多種技術相互交叉結合的結果，因此這種處理技術也就在實際的控制具有更強的控制效果，能精準、高效的完成各種操作指令。

最后，這兩種控制系統所能處理的任務也存在根本性的差別。傳統類型的控制系統只能處理單一并且數據之間存在線性聯系數據內容。而智能類型的控制系統在對數據任務進行處理的時候，不僅能對簡單的數據內容進行精準處理，同時還能對內容復雜、數據之間存在非線性聯系的任務進行處理。智能類型的控制系統的這一優勢更加符合現代社會的要求，能有效的應對各種機械設備加工方案精度高、復雜性強的需求。

2智能控制在機電一體化系統中的應用

2.1智能控制在機械制造過程中的應用

機電一體化系統的機械制造需要向智能制造系統的方向發展，通過智能控制實現模擬專家智能活動，延伸或者取代部分的人腦勞動。在現代先進的機械制造系統中，智能控制能夠實現用一些不完整或者精確的數據預測一些情況，通過神經網絡和模糊數學對機械制造的過程實行動態的環境建模，通過傳感器融合技術綜合和預處理信息。智能控制還能夠通過神經網絡識別在線模式，對不完整的信息進行處理；通過模糊關系和集合的魯棒性，運用模糊信息控制動作。智能控制還可以用“Then-If”的逆向推理反饋，選擇比較令人滿意的控制參數和模式對控制機構進行修改。

在機械制造領域，智能控制的應用主要包括智能學習、機械故障的智能診斷、決策與預測、機械零部件的可靠性分析、機械零件的優化設計、切削參數的優化、制造系統監控和智能檢測、加工過程控制和智能傳感器等方面。

2.2智能控制在交流伺服系統的應用

伺服驅動裝置是一種轉換部件和裝置，它能夠使電信號轉換為機械動作，并且決定著控制的功能和質量以及系統的動態性能，它是機電一體化的重要的組成部分。智能控制中電力電子技術的發展能夠提高交流調速系統性能，實現直流的伺服系統向交流的伺服系統的轉變。將智能控制引入交流伺服系統，能夠幫助交流伺服系統應對比如負載擾動、參數時變、被控對象和交流電動機嚴重的非線性特性以及較強的耦合性這樣一些不確定的因素，幫助交流伺服系統通過不確定的模型獲得較滿意的PID參數，滿足系統的高性能指標要求。

常規的PID控制和智能控制技術相結合，能夠形成智能PID，方法就是通過非線性的控制方式將人工智能引入到控制器，使系統的控制性能更好，并且能夠不依賴控制器參數和精確的數學模型進行自動地調整，使得系統的適應性增強。如果只運用智能控制中的模糊控制算法，那么也能夠提高交流伺服系統的靜態性能和動態響應速度以及抗干擾能力，只是在自學習、自組織能力和抖振問題方面還存在著一些欠缺。

2.3智能控制在機器人領域的應用

在動力學方面，機器人是非線性、時變和強耦合的；在控制參數方面，是多變量的；在傳感器信息上，是多信息的；在控制任務的要求方面，是多任務的，因此，從這些方面的分析可以得出智能控制非常適合運用于機器人領域。而且，目前在機器人領域也廣泛地使用到了智能控制技術，比如機器人地行走路徑規劃、機器人的定位和軌跡跟蹤、機器人的自主避障、機器人姿態控制等。在機器人領域，人們可以通過采用智能控制中的模糊控制、人工神經網絡、專家系統技術進行環境建模和檢測、機器人定位、汽車柔性制造等。

為了提高機器人系統的適應能力和魯棒性，人們可以綜合運用幾種智能控制技術，比如神經網絡控制和模糊控制相結合、變結構控制和模糊控制相結合、專家系統控制和模糊控制相結合等。

2.4智能控制在數控領域的應用

目前，數控系統要求性能具有高可靠性、高精度和高速，還要具備擴展、延伸和模擬智能行為的很強的知識處理功能，比如制造網絡通信的能力、自學習和自組織的能力、感知加工環境能力、自規劃能力等等。其中有的功能能夠建立清晰的數學模型，但是有的功能不能夠建立數學模型，所以為了實現這些功能，在數控領域必須運用到智能控制。比如，運用模糊控制，可以優化控制加工過程；運用模糊推理規劃，能夠診斷數控機床故障；運用模糊集合理論，可以調節和整定數控系統中的一些參數。

結束語

智能類型的控制系統已經在眾多領域替換掉了傳統類型的控制系統，尤其是高精度數控領域、現代機器人制造領域以及人機交互領域中有了更為廣泛的應用。當將智能類型的控制系統應用到機電一體化方面之后就能進一步發揮出他的作用，這項技術實現了過去機械設備自動化設備無法完成的操作。在對機電一體化類型控制系統實行深入優化過程中，要能從多方面入手，推機電一體化系統的發展。

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