淺談機電一體化系統中智能控制的應用

【摘要】經濟的快速發展加劇了市場的復雜化以及競爭化，各個行業為了能夠在市場中立于不敗之地，都紛紛進行轉型。就目前來說，機電一體化系統雖已逐步完善，但在實際操作中還存在一些問題。為了更好的促進機電一體化系統的發展，就需要借助智能控制的力量，優化各個環節的操作系統，從而提高機電一體化系統的工作效率。

【關鍵詞】機電一體化；智能控制；應用

1、智能控制的概述

1.1智能控制的定義

智能控制系統不僅在機電一體化制造中可以發揮重要作用，在與金融、軍事、醫療、教育、農業、工業等多個領域進行結合時也能夠取得很大的成就，對于智能控制而言，在未來應用一定是極其廣泛的。智能控制其本質指的是在沒有人進行干預的狀況下，可自主自立地驅動相關智能機械做到對目標進行有效操控的一類自動操控技能。其是借助計算機進行人類智能擬的一類重要范疇，主要針對比以往傳統控制更加復雜多樣的操控任務和目的，給目前中國社會各大領域的發展提供了更加廣泛的適應空間，同時有效解決了傳統操控不能完成的復雜體系的操控。以往傳統的操控僅歸屬于智能操控的一個簡單環節，是智能操控最底層的組成部分。智能操控的理論基礎有很多，如主動操控論、信息論、人工智能及運籌學等。其屬于一項由多種學科彼此相互穿插所構成的學科。

1.2智能控制的基本特征

智能控制的基本特征主要包括以下7個方面，即：①其具有組織性特點，核心主要是由高層來進行有效控制的；②智能操控具有變構造特色；③其智能控制器具備非線性的特點；④智能操控系統可達到多樣性方針的高性能要求；⑤智能操控系統具備總體自尋優的特點；⑥智能操控系統屬于一種新興的研討課題；⑦智能操控系統歸屬于一種邊緣交叉的學科。

2、智能控制系統分類

2.1分級控制

分級控制是分級遞階智能控制的簡稱，在這一系統當中，其運作主要是以自組織控制、自適應控制等作為前提來加以實現的。一般情況下，在分級控制的古城中，會有不同方面的控制，包括協調級、組織級以及執行級，每一集的功效具有獨特性。

2.2學習控制

學習控制系統借助的是對自身內部結構的認知、辨識以及調整，可以利用相關數據信息的循環輸入處理，從而使得整個系統運行的有效性得到充分的保證；除此之外，在實際的運行過程當中，學習控制系統還能夠以部分非預制信息為參照來進行自控。

2.3專家控制

在這一系統當中，其本質上是將人的知識、技能以及經驗等進行整合，將其應用到計算機系統當中的一種重要方式。在實際的運行過程中，專家控制系統能夠依據計算機當中所發出來的各種指令程序來對不同的操作相應的完成。在專家系統當中，一般情況下由于存儲了比較多的理論知識與經驗，所以在面對各種實際問題的時候，可以進行有效地辨識從而進行處理，提高處理結果的有效性。

2.4神經網絡控制

在當前階段中，人工神經網絡控制是應用比較廣泛的一種控制系統，在這種智能控制系統當中，其結構布設是以人體的神經網絡為重要參照，利用人工神經元、神經細胞來進行構成的。

3、智能控制在機電一體化系統中的應用

3.1智能控制在數控領域的應用

數控領域中應用智能控制技術可以有效彌補系統的技術性缺陷。眾所周知，高速度、高可靠性及高精度是數控機電系統在功能上的基本要求，同時數控電機系統還要求設備在實際運行中有較高的智能處理能力，其中常見的有模擬、延伸及擴展等相關智能性行為。這里以數控機床為例，常規數控機床在運行過程中只能按照通過自動變成軟件生成的代碼實現加工過程，根本不能有效規劃加工運動，也不能對加工路徑進行預測，不具備基本的決策功能，此外，系統本身也不能干預加工過程。而利用智能控制技術開發出來的數控機床不僅具備了以上各項能力，同時還具有智能變成、智能監控等多項能力，可以真正做到自識別、自適應及自整定等工作。

3.2智能控制在機器人領域的應用

從當前智能控制技術的應用情況來看，機器人是其應用的主要領域之一，機器人技術本身涉及到了很多方面的知識，機器人動力學控制是機器人行為得以實現的核心所在，這些動力學理論都是乾溝河、非線性及時變的。這里以兩足機器人行走為例分析，這種機器人模型屬于一種非靜定二級倒立擺的形式，這種架構具有非線性的特點。此外，機器人技術還涉及到了很多傳感器，這些傳感器信息非常復雜，其系統本身為多變量系統，同時需要對很多任務進行執行，例如機器人的信息融合、自主避障及合作規劃等，這些任務利用傳統控制算法都是難以完成的。

3.3智能控制在交流伺服系統的應用

交流伺服系統是機電一體化系統另外一個應用領域，很多機電一體化系統都會用到該裝置，應用該裝置可以完成電信號到機械動作的轉換，與系統動態性能直接相關，可以收交流伺服系統性能直接決定了機電一體化設備性能的發揮。在實際運行過程中，應用矢量控制技術可以完成交流伺服系統的交流花，其系統非常復雜，其中涉及到了參數時變、負載擾動等部分，其控制參數均屬于時變形、非線性，這種情況下應用常規PID根本不能滿足系統在性能上的需求，這時應用智能控制可以在交流伺服系統中以非線性控制方式植入智能控制技術，從而實現參數的在線調整，充分保證了系統的適應性。

3.4智能控制在機械制造領域的應用

機械制造是傳統工業的一部分，近年來隨著計算機輔助技術的廣泛應用，機械制造加工行業中近年來面臨著很多新的發展基于，現代機械制造加工對加工工程控制提出了更為嚴格的要求，對于加工精度的要求也越來越高，這種情況下智能制造系統開始成為整個機械制造加工行業中的主要發展趨勢。智能制造系統其核心是利用計算機來模擬人類的各項活動，利用計算機來取代人的腦力勞動，應用智能制造系統可以按照缺損的數據進行預測，幫助人類解決加工過程中遇到的問題。在實際工作中應用模糊算法、神經網絡技術可以幫助解決動態環境建模的有關問題，同時利用傳感器技術還能實現整合，通過傳感器實現對信息的處理。在該領域中專家系統可以將逆向推理作為反饋機構來使用，最終實現對相關參數及控制機構的優化。總之，智能制造系統可以通過模糊集合與模糊關系，實現對信息與閉環系統的整合，應用神經網絡技術可以提升智能制造系統的學習能力，最終完成在線自動識別的任務。

結語：

綜上所述，人類社會的發展和進步體現在人腦的智能上，毫無疑問，機電一體化的發展和進步也體現在其產品的智能上，因此，智能化是它的一個重要發展方向，智能控制理論的提出，為其提供了理論依據，隨著計算機技術的提高，使機電一體化實現智能化有了現實依據，目前國內外已經出現很多智能化的產品。

參考文獻：

[1]陳雪梅.機電一體化系統對智能控制的有效應用的幾點思考[J].河南科技，2010，14：7.

[2]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.

作者簡介：

秦楊斌（身份證：522622198312050017），

出生年月：1983年12月，籍貫：湖南衡陽，現在職稱：中級，研究方向：機電信息工程。