國內(nèi)外智能化控制系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢的研究

□楊靜

上海電氣集團股份有限公司 中央研究院　上海　200070

國內(nèi)外智能化控制系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢的研究

□楊靜

上海電氣集團股份有限公司 中央研究院上海200070

首先介紹了智能化控制系統(tǒng)的概念和特點，然后詳細介紹了國內(nèi)外智能化控制系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，再從過程智能化控制與智能化控制裝備的分類入手，分析了智能化控制系統(tǒng)的發(fā)展趨勢，最后介紹了重點企業(yè)院校智能化控制系統(tǒng)技術的發(fā)展動態(tài)。

1　智能化控制系統(tǒng)的定義

計算機、材料、能源等現(xiàn)代科學技術的迅速發(fā)展和生產(chǎn)系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，形成了復雜的控制系統(tǒng)，導致了控制對象、控制器和控制任務等復雜程度的加劇。與此同時，自動化程度面臨的要求也更加多。面對來自柔性控制系統(tǒng)（FMS）、智能機器人系統(tǒng)（IRS）、數(shù)控系統(tǒng)（CNS）、計算機集成制造系統(tǒng)（CIMS）等復雜系統(tǒng)的挑戰(zhàn)，經(jīng)典與現(xiàn)代控制理論和技術已不適用于對復雜系統(tǒng)進行控制。

智能控制是在控制論、信息論、人工智能、仿生學、神經(jīng)生理學及計算機科學發(fā)展的基礎上逐漸形成的一類高級信息與控制技術。智能控制突破了傳統(tǒng)控制理論中必須基于數(shù)學模型的框架，基本上按實際效果進行控制，不依賴或不完全依賴于控制對象的數(shù)學模型，同時，它還繼承了人類思維的非線性特性。某些智能控制方法更是具有在線辨識、決策或總體自尋優(yōu)能力，以及分層信息處理、決策的功能［1］。

2　智能化控制系統(tǒng)的特點

智能控制主要用來解決傳統(tǒng)控制難以解決的高度非線性、強不確定性復雜系統(tǒng)的控制問題。一個理想的智能控制系統(tǒng)應具有如下性能：①學習能力。系統(tǒng)對一個未知環(huán)境提供的信息進行識別、記憶、學習，并利用積累的經(jīng)驗進一步改善自身性能的能力。②適應功能。系統(tǒng)應具有適應受控對象的動力學特性變化、環(huán)境變化和運行條件變化的能力，這實質(zhì)上是不依賴模型的自適應估計，較傳統(tǒng)的自適應控制中的適應功能具有更廣泛的意義。除此之外，系統(tǒng)還應具有較強的容錯性和魯棒性。③組織功能。對于復雜任務和分散的傳感信息具有自組織和自協(xié)調(diào)功能，使系統(tǒng)具有主動性和靈活性，即智能控制器可以在任務要求的范圍內(nèi)自行決策，主動采取行動。④智能控制系統(tǒng)還應具有相當?shù)脑诰€實時響應能力和友好的人機界面，以保證人機互助和人機協(xié)同工作。

智能控制理論不同于經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論，它研究的主要目標不再是被控對象，而是控制器本身?？刂破鞑辉偈菃我坏臄?shù)學模型解析，而是數(shù)學模型和知識系統(tǒng)相結合的廣義模型。智能控制的特點概括為：①智能控制系統(tǒng)具有足夠的關于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關知識，以及運用這些知識的能力。②智能控制的核心在高層控制，能對復雜系統(tǒng)進行有效的全局控制，實現(xiàn)廣義問題求解，并具有較強的容錯能力。系統(tǒng)具有變結構特點，能總體自尋優(yōu)，具有自適應、自組織、自學習和自協(xié)調(diào)能力。③智能控制具有混合控制特點，系統(tǒng)能以知識表示非數(shù)學廣義模型和以數(shù)學表示混合控制過程，采用開閉環(huán)控制和定性決策及定量控制相結合的多模態(tài)控制方式。④智能控制系統(tǒng)有補償及自修復能力。⑤控制系統(tǒng)具有判斷決策能力，體現(xiàn)了“智能遞增，精度遞降”的一般組織結構的基本原理，并具有高度的可靠性?？傊?，智能控制系統(tǒng)通過智能機自動地完成其目標的控制過程，智能機可以在熟悉或不熟悉的環(huán)境中自動或人機交互地完成擬人任務。

3　全球智能化控制系統(tǒng)技術發(fā)展狀況

3.1美國

（1）智能技術創(chuàng)新全球領先。在智能技術的理論和應用研究方面，美國長期處于全球主導地位，人工智能、控制論、物聯(lián)網(wǎng)這些智能技術的基礎大多起源于美國。計算機業(yè)界最高獎項圖靈獎獲得者絕大多數(shù)是美國科學家。智能產(chǎn)品研發(fā)方面，美國也一直走在全球前列，從早期的數(shù)控機床、集成電路、可編程序控制器（PLC），到如今的智能手機、無人駕駛汽車以及各種先進傳感器等大量與智能技術相關的創(chuàng)新產(chǎn)品，均誕生自美國高校的實驗室和企業(yè)的研發(fā)中心。

（2）制造產(chǎn)業(yè)化應用不斷加深。一是智能元器件和制造裝備在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中得到廣泛使用。生產(chǎn)線自動化控制、倉儲管理等早已大面積應用射頻識別（RFID）技術，有的自動化車間已經(jīng)開始使用超高頻RFID。據(jù)美國機器人工業(yè)協(xié)會估計，全美已有大約23萬臺機器人投入工廠生產(chǎn)。二是依托大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術的智能系統(tǒng)平臺相繼推出。羅克韋爾的開放式智能制造平臺、通用的Predix軟件平臺都是依托數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)工況監(jiān)測管理的典范。三是生產(chǎn)流程管理由數(shù)字化進入智能化。特斯拉打造的機器人全自動化超級工廠5 d內(nèi)就可以實現(xiàn)一輛電動車從模型到成型的生產(chǎn)過程。

（3）制造產(chǎn)業(yè)體系日趨完善。美國從基礎元器件到智能制造裝備，再到工業(yè)軟件系統(tǒng)的智能制造產(chǎn)業(yè)體系越來越完善。在基礎元器件領域，不僅有艾默生、霍尼韋爾這樣的工業(yè)巨頭，更有大量專注于某一細分領域的優(yōu)秀小企業(yè)，僅PLC廠商就多達上百家，傳感器更是擁有上千家研發(fā)生產(chǎn)商。在數(shù)控機床方面，擁有MAG、哈挺、哈斯、格里森等一批知名企業(yè)滿足美國市場需求，工業(yè)機器人領域也擁有American Robot這樣的知名企業(yè)。在工業(yè)軟件方面，從研發(fā)設計軟件到管理軟件，再到生產(chǎn)控制軟件，全球絕大多數(shù)有實力的企業(yè)都來自美國。

3.2歐洲

在歐洲競爭力受到美、亞擠壓的情況下，工業(yè)競爭力的提升已經(jīng)成為歐洲的一個重要課題。德國工業(yè)4.0計劃的提出，將成為歐洲重振創(chuàng)新的強力助推器，工業(yè)4.0帶來的信息化、自動化、數(shù)字化會展現(xiàn)智能化工廠，助力歐洲制造業(yè)實力再上新臺階。

德國工業(yè)4.0戰(zhàn)略的要點可以概括為：建設一個網(wǎng)絡（信息物理系統(tǒng)網(wǎng)絡，CPS）、研究兩大主題（智能工廠和智能生產(chǎn)）、實現(xiàn)三項集成（橫向集成、縱向集成與端對端集成）、實施八項計劃。

3.3中國

隨著信息技術與先進制造技術的高速發(fā)展，我國智能制造裝備的發(fā)展深度和廣度日益提升，以新型傳感器、智能控制系統(tǒng)、工業(yè)機器人、自動化成套生產(chǎn)線為代表的智能制造裝備產(chǎn)業(yè)體系初步形成，一批具有知識產(chǎn)權的重大智能制造裝備實現(xiàn)突破。

2015年，中國產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速增長，產(chǎn)業(yè)銷售收入超過10 000億元，年增長率超過25%，工業(yè)增加值達到35%。

到2020年，中國要將智能制造裝備產(chǎn)業(yè)培育成為具有國際競爭力的先導產(chǎn)業(yè)。建立完善的智能制造裝備產(chǎn)業(yè)體系，產(chǎn)業(yè)銷售收入超過30 000億元，實現(xiàn)裝備的智能化及制造過程的自動化，使產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品技術水平和質(zhì)量得到顯著提高，能源、資源消耗和污染物的排放明顯降低。

4　智能化控制系統(tǒng)發(fā)展趨勢

從過程智能化控制與智能化控制裝備的分類，對國內(nèi)外智能化控制系統(tǒng)的發(fā)展趨勢進行分析。其中，過程智能化控制包括了遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法、模糊控制技術等；智能化控制裝備包括了PLC、機床數(shù)控系統(tǒng)和分布式控制系統(tǒng)等裝備。

4.1遺傳算法技術

使用引文分析可視化工具Citespace，可探測和分析學科研究前沿的變化趨勢，以及研究前沿與其知識基礎之間、不同研究前沿之間的相互關系。通過對文獻信息的可視化，能夠較為直觀地識別學科前沿的演進路徑及學科領域的經(jīng)典基礎文獻。以SCI-web ofscience中的科學引文索引數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，共檢索到遺傳算法相關文獻2 494篇。

根據(jù)圖1中節(jié)點的大小來尋找關鍵節(jié)點，以揭示主要技術研究領域。如圖1所示，優(yōu)化（Optimization）是圖譜中的最大節(jié)點，即遺傳算法是目前廣泛應用的一種隨機搜索全局優(yōu)化算法，函數(shù)優(yōu)化是遺傳算法的經(jīng)典應用領域。遺傳算法通過對群體所施加的迭代進化過程，不斷地將當前群體中具有較高適應度的個體遺傳到下一代群體中，并且不斷地淘汰適應度較低的個體，從而最終尋找適應度最大的個體，這個適應度最大的個體經(jīng)過解碼處理后所對應的個體表現(xiàn)型就是這個實際問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。從時間段上看，連續(xù)性很強，每年都有出現(xiàn)。另外，模糊控制（FuzzyConrtol）、神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Network）及自適應遺傳算法（Adaptive Genetic Algorithm）等節(jié)點也非常顯眼，節(jié)點相對較大，在每個時間片中都有出現(xiàn)。

圖1遺傳算法共現(xiàn)的科學知識圖譜

可以看出，優(yōu)化是遺傳算法技術的主要研究領域。粒子群優(yōu)化與多目標優(yōu)化遺傳算法是近期主要的研究熱點，在電網(wǎng)規(guī)劃和微電網(wǎng)能量管理的優(yōu)化運行方面得到了廣泛應用。此外，遺傳算法技術是解決車間調(diào)度優(yōu)化問題的有效方法。

4.2神經(jīng)網(wǎng)絡算法技術

如圖2所示，目前控制理論與技術向著兩個方向發(fā)展，一是對一個理論或方法本身的深入研究；二是將不同的方法適當?shù)亟Y合在一起，相互取長補短，發(fā)揮各自優(yōu)勢，形成新的控制系統(tǒng)，獲得單一方法所難以達到的效果［2］，例如神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊邏輯相結合應用于氬弧焊、機器人控制等。

4.3 PLC

如圖3所示為PLC技術的專利地圖，顏色表明了專利文獻的密集程度，“山頂”代表專利文獻最密集的研究主題，地圖中的距離顯示了不同主題間的相關程度，距離越遠，相關度越低。從圖中可以看出，PLC相關專利主要集中于生產(chǎn)線、自動化工廠及機床等技術領域。

自動化生產(chǎn)線是由工件傳送系統(tǒng)和控制系統(tǒng)將一組自動機床和輔助設備按照工藝順序聯(lián)結起來，自動完成產(chǎn)品全部或部分制造過程的生產(chǎn)系統(tǒng)。PLC技術具有安全可靠性高、通用性強、靈活方便等優(yōu)點，目前在自動化生產(chǎn)線例如配料生產(chǎn)、自動裝配、自動噴漆、電纜等生產(chǎn)線上發(fā)揮了重要作用。

圖2神經(jīng)網(wǎng)絡共現(xiàn)的科學知識圖譜

傳統(tǒng)機床的電控多采用繼電器控制，設備相對獨立性差，接線復雜且控制不及時，長期使用，設備可靠性大大降低，控制故障和機械故障多發(fā)?，F(xiàn)代化的單片機和PID控制系統(tǒng)配置高、抗干擾能力差、編程復雜、參數(shù)調(diào)整麻煩，同樣不適合數(shù)控機床的工作環(huán)境。PLC揚長避短，可對數(shù)控機床的進刀、加工、退刀等加工工序及步進電機的旋轉(zhuǎn)進行控制，提高了系統(tǒng)的可靠性和抗干擾性。

4.4機床數(shù)控系統(tǒng)

從機床數(shù)控系統(tǒng)的專利地圖分布圖（如圖4所示）可以看出，機床數(shù)控系統(tǒng)相關專利主要集中于工件裝置、數(shù)據(jù)生產(chǎn)、電機驅(qū)動及測試裝置等技術領域。高端數(shù)控機床將成為我國智能制造裝備行業(yè)未來發(fā)展重點，“十二五”以來，高端裝備制造業(yè)被確定為七大戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)之一，國家產(chǎn)業(yè)政策為我國機床行業(yè)的戰(zhàn)略調(diào)整和產(chǎn)業(yè)升級提供了難得的歷史機遇。“十二五”期間將重點發(fā)展面向航空航天、船舶、發(fā)電設備制造業(yè)的重型和超重型數(shù)控加工機床，以及多軸聯(lián)動和復合加工機床、高速和高效加工機床、大型和精密數(shù)控機床等，向高精度、高效率、高自動化、智能化方向發(fā)展。中高檔數(shù)控機床是市場需求的方向，重型、超重型機床市場空間也將打開，專用機床市場需求將逐步釋放［3］。2009年正式啟動的數(shù)控機床專項將延續(xù)到2020年，預計中央財政、地方財政及企業(yè)總投入將達到數(shù)百億元。在國家重大科技專項等政策的指引和支持下，我國數(shù)控機床行業(yè)正向高檔數(shù)控機床領域進發(fā)。

圖4　機床數(shù)控系統(tǒng)專利地圖

5　重點企業(yè)院校智能控制系統(tǒng)技術發(fā)展分析

5.1麻省理工學院（MIT）

MIT的溫斯頓教授指出，人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才做的智能性工作，一個系統(tǒng)如果具有感知環(huán)境和不斷獲得信息，以減小不確定性，并計劃、產(chǎn)生及執(zhí)行控制行為的能力，即稱為智能控制系統(tǒng)。智能控制技術是在向人腦學習的過程中不斷發(fā)展起來的，人腦是一個超級智能控制系統(tǒng)，具有實時推理、決策、學習和記憶等功能，能適應各種復雜的控制環(huán)境。

2014年7月的相關報道顯示，MIT研究人員開發(fā)出了一種可穿戴在人類手臂上的機器人，為穿戴者提供了靠近大拇指和小拇指的兩根“手指”，提高了穿戴者的抓握能力。新型的控制算法使這種機器人可以與穿戴者的手指同時動作，輕松抓握不同形狀和尺寸的物體，如圖5所示。

該研究小組正在開發(fā)新的協(xié)同算法，讓額外的機器人附件協(xié)助難以用單手完成的任務，未來，還可能進一步協(xié)助人類順利完成以雙手或雙臂難以完成的工作。此外，并不需要給這些機器手（人）清楚的指令，它就能依照與人類手指協(xié)同作業(yè)的方式，配合手指的動作與需要共同抓取物件。

2014年8月，麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室公布了一項研究結果，顯示在制造業(yè)使用機器人監(jiān)督人類工作，不僅工人表現(xiàn)得更加高效，而且他們還更愿意接受來自機器人的工作安排。

不過，完全由機器人控制并不是說只需要一群機器人就可以完成所有工作，而是說分配工作、排班和協(xié)調(diào)工人等工作由機器人按照人類設計的算法去完成。

圖5　MIT機器手操作實例

5.2西門子

2013年9月，西門子（中國）有限公司位于成都高新區(qū)的西門子工業(yè)自動化產(chǎn)品成都生產(chǎn)研發(fā)基地（以下簡稱“SEWC”）正式投產(chǎn)。該項目總建筑面積35 300 m2，是全球最先進的電子工廠之一，也是西門子在德國之外建立的首家數(shù)字化企業(yè)。如今，隨著信息技術和制造技術的深度融合，歷經(jīng)了機械、電氣和信息技術階段的工業(yè)生產(chǎn)正迎來新的變革——工業(yè)4.0，而SEWC則是西門子通往工業(yè)4.0之路的最新實踐。

SEWC以突出的數(shù)字化、自動化、綠色化、虛擬化等特征定義了現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展，是數(shù)字化企業(yè)中的典范。作為西門子工業(yè)自動化全球生產(chǎn)及研發(fā)體系中最新建成的一座數(shù)字化企業(yè)，SEWC實現(xiàn)了從產(chǎn)品設計到制造過程的高度數(shù)字化。

2014年9月，西門子傳動中心開發(fā)了基于Sinumerik 828D的控制硬件系統(tǒng)。新PPU2xx.3面板處理單元取代了PPU2xx.2代，可用于所有六個版本的西門子緊湊型數(shù)控機床。更強大的計算能力大大加快了編程和操作過程中Sinumerik用戶界面的操作速度。

2014年9月，西門子傳動技術部門增加了新的應用，即將Sinumerik集成生產(chǎn)軟件用于網(wǎng)絡機床。新版本包含了一個有效的維護管理系統(tǒng)Manage My Maintenance（MMM）。Access MyData（AMD）允許對機器和過程數(shù)據(jù)進行直接訪問。

2013年9月，西門子驅(qū)動技術集團和庫卡機器人有限公司合作，合作的主要內(nèi)容是集成庫卡機器人與西門子數(shù)控機床技術，開發(fā)和推廣用于數(shù)控機床上下料的機器人解決方案。目前，高度靈活的全自動化生產(chǎn)要求把機器人完全集成到生產(chǎn)流程中，與自動化生產(chǎn)環(huán)境融為一體。機器人在數(shù)控機床領域的應用，在新的市場要求和技術進步中穩(wěn)步增長。為高度靈活的裝載自動化和機械加工提供更好的服務，是西門子與庫卡在機器人方面合作的初衷，并有力地推動了工業(yè)4.0計劃中所提出的智能自動化解決方案向前發(fā)展，覆蓋了從設計到仿真生產(chǎn)，直至加工和車間級生產(chǎn)活動的整個生命周期。此外，近年來數(shù)控機床與工業(yè)機器人的配合使用，更使智能生產(chǎn)或者無人化工廠成為發(fā)展趨勢。

6　結論

智能化控制系統(tǒng)可以分為過程智能化控制及智能化控制裝備，其中，過程智能化控制的研究向著多種控制理論相結合的方向發(fā)展，形成綜合控制技術。PLC、機床數(shù)控系統(tǒng)及DCS等智能化控制裝備均處于成熟的發(fā)展階段，但核心技術仍然掌握在國外廠家手中，中國僅僅扮演著市場的角色。國內(nèi)外相關院校及企業(yè)對智能化控制系統(tǒng)進行了較多的研究，隨著工業(yè)4.0技術的不斷發(fā)展，這將更加推動智能化控制系統(tǒng)的快速發(fā)展。

［1］張鐘俊，蔡自興.智能控制與智能控制系統(tǒng)［J］.信息與控制，1989（5）：30-39.

［2］王偉.智能控制的發(fā)展趨勢與展望［J］.精密制造與自動化，2008（3）：4-6.

［3］曾禮德.工業(yè)自動化控制系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢［J］.中國石油和化工標準與質(zhì)量，2012（8）：272.

It introduced the concept and characteristics of intelligent control systems，and then presented the details on current status of intelligent control system at home and abroad.Starting with the intelligent process control and classification of intelligent control equipment it analyzed the development trend of intelligent control system.Finally，the technical trends on intelligent control systems developed by key enterprises&universities were introduced.

智能化控制；遺傳算法；數(shù)控機床；工業(yè)4.0

Intelligent Control；Genetic Algorithm；NC Machine Tool；Industry 4.0

D18

B

1672-0555（2016）01-059-06

2015年9月

楊靜（1981—），女，碩士，工程師，主要從事標準化研究工作