粉末冶金技術中智能控制的應用

孟倩倩

摘 ?要：隨著社會的發展，我國的智能化建設的發展也越來越完善。粉末冶金工藝過程的自動化和智能化是未來粉末冶金技術的重要發展方向之一。但粉末冶金過程是一個復雜的過程，各工藝參數系統具有時變、非線性及干擾因素多等特點，很難建立起精確的數學模型。而經典控制理論和現代控制理論都以數學模型為基礎，難以對整個過程實現自動控制或控制效果不佳。而智能控制系統不完全依賴于受控對象的數學模型，主要利用人的操作經驗、知識和推理技術以及控制系統的某些信息和性能做出相應的控制動作。

關鍵詞：粉末冶金技術;智能控制;應用

引言

粉末冶金作為一種既古老又充滿活力的先進材料制備和成形技術，起源于古代陶瓷制備技術和煉鐵技術，為人類社會的發展做出了重要貢獻。18世紀中葉，粉末冶金制鉑技術在歐洲的興起，開啟了古老粉末冶金技術的復興時代。直至1909年，粉末冶金法延性鎢的問世標志著近現代粉末冶金時代的來臨。一百多年來，粉末冶金技術蓬勃發展，各種重要新型材料和關鍵性制品不斷涌現，成為當今國民經濟和科學技術不可或缺的重要工程技術之一。迄今，粉末冶金技術已發展成為材料科學和工程領域中最具有發展活力的重點研究方向之一。

1鐵基粉末冶金材料

鐵基粉末冶金材料是以鐵元素為主，添加C、Cu、Ni、Mo、Cr、Mn等合金元素形成的一類鋼鐵材料。其中，粉末冶金低合金鋼中合金元素之和一般在5%（質量分數）以下，已發展形成Fe-Cu-C、Fe-Ni-C、Fe-Ni-Cu-C、Fe-Cr-Cu-C、Fe-Mo-Ni-Cu-C等多個系列;粉末冶金高合金鋼有粉末不銹鋼和粉末高速鋼兩大類。鐵基制品是粉末冶金行業生產量最大的一類材料，在一定程度上代表一個國家粉末冶金技術水平。下面介紹鐵基粉末及其制品的發展概況。

2粉末冶金技術中智能控制的應用

2.1專家系統應用在粉末冶金當中

該系統也叫做基于知識的系統體系，屬于人工智能中一領域，更是人工智能向實用化良好發展的體現，專家系統通過將規則為基礎，將問題求解視為中心，主要包括知識庫、推理機以及綜合數據庫，還有解釋接口、知識獲取等部分。實質就在于具有智能特點地計算機系統，可以有效地在特定領域當中，有效地模仿人的思維去解決一些復雜的問題，具備的啟發性以及靈活性等特點，能夠進一步提升其性能。專家系統雖然是以知識為主要基礎，可是其在解決問題中，能力與知識廣博卻超出人類專家能力，其高性能、實用性等也逐漸被人們所重視起來。而且該系統也被滲透到很多領域當中，為各領域的穩定發展提供了有利的條件。

2.2粉末冶金高溫合金的發展趨勢

隨著計算機技術的發展，基于大數據學習和人工智能對材料成分、工藝進行設計的方法已經在高分子、陶瓷等材料中得到了應用并取得成功。對于高溫合金而言，由于公開的數據量少，成分、工藝、組織等變量多，一直很難通過上述辦法進行有效的合金開發。然而，得益于高通量實驗技術的發展，快速獲得海量、可靠的成分?組織、組織?性能、工藝?性能等關系數據成為可能，這為開展機器學習打下了堅實的基礎。從工藝的角度上看，制備超純凈、高收得率的細粉是粉末制備工藝的一個重要發展方向。隨著越來越多的工作聚焦于3D打印過程中致密化、裂紋、晶粒均勻性等方面的問題，采用增材制造的手段制備粉末高溫合金制件也值得嘗試。高性能航空發動機的渦輪盤在實際使用過程中，盤心與盤緣部位承受的溫度、應力情況不同，通過可控的熱處理工藝獲得雙性能渦輪盤是針對該渦輪盤復雜工況提出的有效手段，其中溫度場的控制、晶粒和第二相的演變機理需要更深入的研究。此外，結合了組織模擬的工藝過程仿真是實現粉末高溫合金渦輪盤從制粉、固結成型、熱變形、熱處理到最后機械加工成形過程一體化設計、優化的有效手段，需要進一步大力發展。

2.3人工神經網絡

其主要就是以真實的人腦神經網絡結構、功能為基礎，通過對中不同特征理論抽象、簡化所建立的信息處理系統。對于分布式并行的處理技術，其神經計算機和當前數字計算機都得到良好的運用。而人工神經網絡的出現，有效地解決了很多的問題，而且也被有效的運用在解決專家系統以及統計分析中難以解決的問題當中，而且也在貸款風險的評估領域、股票和市場分析以及化工過程控制等領域被有效的運用開來。人工神經網絡的主要特征就是：分布存儲與容錯性，因一信息并不是只存儲在一個地方，是根據內容分布網絡當中的。各個神經元能存儲很多信息中部分內容，其網絡每部分對于信息存儲也有一定的等勢作用。而且還具有規模并行的處理特點，在網絡當中信息處理屬于在大量單元并行的情況下開展的，所以運算速度相對較快的。而且也具有自組織、自學習以及自適應的特點。因神經網絡屬于變結構的系統，可以對環境的變化進行更好的適應，也能學習外界的事物，而且在神經元間連接也有可塑性的特點，通過訓練以及學習進行自主組織，從而更好的適應和滿足不同信息的處理要求。

結語

雖然智能控制在粉末冶金中得到了較為廣泛的應用，但系統性的應用還沒有實現。而且專家系統、模糊控制和神經網絡各有其優缺點：神經網絡分布式存蓄信息，具有很好的自組織、自學習能力，但還需提高學習速度，避免局部最優而取得全局最優;專家系統善于邏輯性推理，但學習比較慢，難以滿足快速時變系統的控制要求;模糊控制長于模糊信息處理和決策，但對復雜對象的控制精度不夠。隨著智能控制研究的不斷深入，神經網絡、專家系統、模糊控制已經開始相互滲透和結合，智能控制技術在粉末冶金中的應用將越來越廣泛，如神經網絡與模糊控制的結合，專家系統和神經網絡的結合，以及模糊專家控制系統的應用等等。將專家系統作為自適應單元，把模糊計算作為決策單元而把神經網絡作為補償單元是目前智能控制發展最有潛力的方法，這將使得控制系統具有更強的自適應、自學習、自組織和更好的控制品質。因此，如何將三者有效的結合起來以實現粉末冶金全過程的監測和控制是今后研究的主要方向。

參考文獻

[1] ?汲亞娟.粉末冶金電加熱燒結爐的溫度控制系統[D].石家莊：河北科技大學，2014.

[2] ?周建華.基于模糊CAMC與PID復合控制的DMK-240真空燒結爐控制系統研發[D].長沙：中南大學，2012.

[3] ?葛偉偉.基于PLC的燒結爐溫度控制系統設計[D].杭州：浙江工業大學，2015.