淺析智能控制在機電一體化系統(tǒng)中的應用

楊正英

摘要：在當前我國社會經(jīng)濟發(fā)展速度不斷加快的宏觀背景下，各行業(yè)領域中計算機技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的應用也更為深入，智能控制技術(shù)應運而生，并在各行業(yè)領域發(fā)展中扮演著越來越重要的作用。雖然我國有關機電一體化系統(tǒng)的研究與起步較晚，但其發(fā)展速度是非常可觀的。并且，隨著科學技術(shù)的不斷更新與進步，智能控制技術(shù)與機電一體化系統(tǒng)的融合關系也更加緊密，機電一體化系統(tǒng)的發(fā)展完善也有了更加堅實的技術(shù)保障。本文即圍繞智能控制在機電一體化系統(tǒng)中的應用問題展開分析與研究，望能夠引起業(yè)內(nèi)人士的關注與重視。

關鍵詞：機電一體化；智能控制；應用

當前社會經(jīng)濟快速成長的背景下，以微電子技術(shù)以及超大規(guī)模集成電路技術(shù)為代表的電子科學技術(shù)得到了非常顯著的進步，機電一體化技術(shù)也進一步成熟，在工業(yè)等各行業(yè)領域生產(chǎn)過程中應用廣泛，有關機電一體化控制效果的要求也相應的更為具體。由于多數(shù)工業(yè)對象以及工業(yè)生產(chǎn)過程均具有時變性、非線性、層次性、多因素性、以及變結(jié)構(gòu)性等不確定性特點，因此在對象控制的過程中難以建立精確可靠的數(shù)學模型，雖然一些復雜對象數(shù)學模型的導出已經(jīng)變得可行，但由于模型算法復雜且不利于設計，因而在實際控制中效果難以得到保障。近年來，隨著智能化控制技術(shù)的發(fā)展與完善，有關智能控制技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中的應用也成為了業(yè)內(nèi)人士研究的重點，智能控制技術(shù)的重要性已經(jīng)不單單體現(xiàn)在智能機器人、數(shù)控機床的應用，更在整個機電一體化系統(tǒng)中扮演著非常重要的角色。

1 機電一體化系統(tǒng)概述

機電一體化即宏觀意義上的機械電子學，是多種機械電子技能綜合較差的學科，是對各行業(yè)領域所涉及到機電技術(shù)的歸納與整合，本學科所涉及到的技術(shù)包括信息技能、微電子技能、機械技能、信息改換技能、傳感器技能以及電工電子技能等在內(nèi)。

具體而言，機電一體化系統(tǒng)的主要特點可以歸納為以下三個方面：（1）綜合性。機電一體化系統(tǒng)的核心理論為信息理論、系統(tǒng)理論以及控制理論，基于上述核心理論所構(gòu)成的復合型技術(shù)即機電一體化系統(tǒng)。本系統(tǒng)支持實現(xiàn)的功能包括控制、檢測、管理以及機械等在內(nèi)。具體而言，機電一體化系統(tǒng)綜合了對機械技術(shù)以及微處理技術(shù)的應用；（2）智能性。隨著機電一體化系統(tǒng)的發(fā)展與完善，機械處理的表象發(fā)生了非常巨大的改變。借助于微處理技術(shù)的應用，系統(tǒng)傳統(tǒng)控制方式發(fā)生轉(zhuǎn)變，控制精度明顯提升。作為機電一體化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的主要構(gòu)成部分，儀表以及傳感器等關鍵裝置系統(tǒng)參數(shù)設置與調(diào)整均在很大程度上與機電一體化系統(tǒng)技術(shù)的應用密切相關。通過機電一體化系統(tǒng)所配置傳感器以及信號發(fā)射裝置對數(shù)據(jù)信息的采集，在智能化技術(shù)輔助下將數(shù)據(jù)反饋至中央處理器單元，從而支持機電一體化系統(tǒng)中一系列控制功能的實現(xiàn)；（3）完整性。機電一體化系統(tǒng)的構(gòu)成部件包括微處理器、傳感器、傳動系統(tǒng)、執(zhí)行構(gòu)件以及動力系統(tǒng)等，在改進傳統(tǒng)機械設備結(jié)構(gòu)的基礎之上，機電一體化系統(tǒng)將微處理技術(shù)、無線通信技術(shù)以及智能測量技術(shù)等智能化技術(shù)引入其中，以一套完善機械化系統(tǒng)的方式面向各個行業(yè)領域提供優(yōu)質(zhì)的機電功能支持。

2 智能控制技術(shù)概述

智能控制，主要是指通過依賴計算機技術(shù)、通信技術(shù)等在非線性控制方面開展的智能化、自動化、無人化控制，智能控制是機電一體化系統(tǒng)的重要組成部分之一，由于智能控制性能的優(yōu)異性使得智能控制越來越受到人們的青睞。機電一體化系統(tǒng)中智能化控制的應用日益廣泛。機電一體化系統(tǒng)中智能化控制的應用極大的降低了企業(yè)的運營生產(chǎn)成本，提升了生產(chǎn)、管理、控制過程中的經(jīng)濟收益。

智能控制以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎，擴展了相關的理論和技術(shù)，形成了許多智能控制理論和方法，主要有：①專家控制；②模糊控制；③神經(jīng)網(wǎng)絡控制；④分級遞階智能控制；⑤集成智能控制，即將幾種智能控制方法或機理融合在一起而構(gòu)成的智能控制方法；⑥組合智能控制方法，即將智能控制和傳統(tǒng)控制有機地結(jié)合起來而形成的控制方法；⑦混沌控制；⑧小波理論；⑨進化計算與遺傳算法。

智能化是機電一體化系統(tǒng)發(fā)展過程中的必然方向與趨勢之一。甚至可以說，機電一體化系統(tǒng)的整體質(zhì)量將在很大程度上受到智能控制系統(tǒng)運行性能的影響。目前，智能控制研究領域中的專家系統(tǒng)、遺傳算法、模糊控制系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡等相關技術(shù)均在機電一體化系統(tǒng)領域中發(fā)揮著非常重要的應用價值，相互獨立但同時也彼此影響，共同促進著機電一體化系統(tǒng)性能的改善與提升。

3 智能控制技術(shù)的應用

3.1 在數(shù)控領域中的應用

當前技術(shù)條件下，數(shù)控系統(tǒng)不單單需要具備速度高、精度高、可靠性高的性能特點，還應當兼具更為完善的智能化功能，如知識處理能力（對智能化行為進行模擬、延伸以及擴展的能力）、感知能力（對加工運動規(guī)劃、推理、決策以及加工環(huán)境的感知能力）、自適應能力、制造網(wǎng)絡通信能力等在內(nèi)。在數(shù)控系統(tǒng)需實現(xiàn)的一系列功能模塊中，部分模塊可以通過導入數(shù)學模型的方式，在經(jīng)典控制理論輔助下實現(xiàn)控制，但也有一些環(huán)節(jié)模塊無法建立精確的數(shù)學模型，所獲取的數(shù)據(jù)信息為模糊信息，常規(guī)控制理論無法達到滿意效果，此時就需要通過引入智能化技術(shù)的方式解決上述模塊的功能化實現(xiàn)。

以數(shù)控機床故障診斷為例，該功能可以依賴于模糊推理規(guī)則實現(xiàn)，引入模糊集合理論對數(shù)控系統(tǒng)中部分參數(shù)進行模糊調(diào)節(jié)與整定，并在人工神經(jīng)網(wǎng)絡干預下實現(xiàn)故障診斷功能。而在數(shù)控機床實現(xiàn)插補計算功能的過程中，該模塊作為數(shù)控機床的核心模塊，可依據(jù)機床被技工零件的外觀輪廓以及起終點、速度等基礎信息，將中間點插入起終點之間，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)節(jié)點的密化處理。在這一功能實現(xiàn)過程中，可借助于智能化控制技術(shù)的自適應特征，引入自適應性神經(jīng)元單位來滿足數(shù)控系統(tǒng)位置環(huán)軟件增益的調(diào)節(jié)與控制。除此以外，作為具有極強復雜函數(shù)逼近能力的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可以實現(xiàn)對數(shù)控機床維修專家經(jīng)驗的優(yōu)化整合，且對結(jié)構(gòu)或算法不明確的知識推理問題有良好的適應性。在綜合維修經(jīng)驗的基礎之上，根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡推理規(guī)則以及數(shù)控機床運行現(xiàn)場故障信息，獲得機床維修的關鍵意見。在這一過程中，還可將前饋控制、學習控制、以及自適應控制等智能化技術(shù)的綜合應用于數(shù)控機床故障診斷實踐中，如結(jié)合數(shù)控加工實際需求，將故障診斷專家系統(tǒng)、刀具自動管理系統(tǒng)、數(shù)控編程專家系統(tǒng)、加工參數(shù)自動設定系統(tǒng)等共同引入數(shù)控機床內(nèi)，形成基于自適應性的調(diào)節(jié)系統(tǒng)，并基于遺傳進化算法，根據(jù)待加工工件實際參數(shù)計算最優(yōu)加工路徑。當數(shù)控機床處于高速加工狀態(tài)下時，將預測預算、動態(tài)前饋等功能引入綜合運動控制模塊，并模糊控制加工速度、位置、溫度、以及壓力等參數(shù)，提升數(shù)控系統(tǒng)控制性能。

3.2 在機器人領域中的應用

從動力學角度上來說，機器人具有時變性、非線性性、強耦合性等特征，控制參數(shù)呈現(xiàn)多變量特點，傳感器信息呈現(xiàn)多樣化特點，控制任務呈現(xiàn)出多類型特點，這些特點對于智能控制應用而言的適應性是非常高的。目前，智能控制技術(shù)已經(jīng)在機器人領域的多個方面發(fā)揮應用價值，例如機器人多傳感器信息融合。視覺處理、移動機器人行走路徑規(guī)劃、定位、運動軌跡跟蹤、行走期間障礙自主規(guī)避、機器人手臂動作規(guī)劃等等功能的實現(xiàn)均與智能控制技術(shù)的應用存在密切關系。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、以及模糊控制等智能化技術(shù)的輔助下對機器人進行精準定位、環(huán)境建模、規(guī)劃、檢測以及控制的研究已經(jīng)日趨成熟，并在大量實際應用系統(tǒng)中得到了證實。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射能力以及自主學習能力是毋庸置疑的，這對于機器人動力學的發(fā)展完善是非常有利的，尤其是在多自由度機器人手臂現(xiàn)場學習控制中發(fā)揮著非常重要的應用價值。在機器人手臂現(xiàn)場學習中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以融合各個傳感器所采集信息，系統(tǒng)魯棒性以及容錯性強，根據(jù)對采集參數(shù)的融合學習，能夠使機器人手臂作用力、位置、以及模糊補償控制均更加精確與可靠。除此以外，在移動機器人移動路徑的規(guī)劃中，遺傳免疫算法也有非常重要的應用價值，還能夠使機器人系統(tǒng)編程以及控制技術(shù)得到進一步的優(yōu)化。在此基礎之上，機器人系統(tǒng)研發(fā)領域中還積極嘗試將多種智能控制技術(shù)或方法結(jié)合起來，形成集成化的智能控制系統(tǒng)，并與傳統(tǒng)控制技術(shù)功能優(yōu)勢相結(jié)合，以促進智能控制系統(tǒng)整體適應性能以及魯棒性的提升。例如，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊控制技術(shù)相結(jié)合，發(fā)揮前者在自主學習方面的優(yōu)勢以及模糊控制環(huán)節(jié)訓練的功能；將人工神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制思維推理功能與神經(jīng)元連接拓撲結(jié)構(gòu)任意性相結(jié)合，彌補兩者的性能局限；將模糊控制與變結(jié)構(gòu)控制相融合；將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡控制相結(jié)合等等，使智能技術(shù)能夠協(xié)助機器人完成復雜環(huán)境下探索、通信、合作等在內(nèi)的一系列功能。

3.3 在機械制造領域中的應用

將機電一體化系統(tǒng)相關智能技術(shù)與機械制造各個工作環(huán)節(jié)相結(jié)合能夠明顯改善整個機械制造行業(yè)的智能化的的水平，通過計算機技術(shù)對人腦進行仿真模擬，替代傳統(tǒng)機械制造流程中部分依賴于人腦的工作，大大降低了機械制造過程中各個環(huán)節(jié)作業(yè)人員的勞動壓力，將工作注意力轉(zhuǎn)移至其他環(huán)節(jié)中。同時，依賴于計算機智能化控制技術(shù)工作方式還能夠?qū)崿F(xiàn)對人工作業(yè)誤差的有效控制，改善機械制造生產(chǎn)的精度水平。除此以外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡還能夠為機械制造過程中各個環(huán)節(jié)的生產(chǎn)狀態(tài)進行實時性且動態(tài)性的監(jiān)督，中央處理器在接收來自現(xiàn)場傳感器所采集各類參數(shù)信息的基礎之上對控制模式中的關鍵信息進行實時性調(diào)整與修改，以支持機械制造生產(chǎn)控制模式智能化以及實時性的轉(zhuǎn)變。從這一角度上來說，機電一體化系統(tǒng)中智能控制在機械制造領域中的硬裝，主要是機械制造系統(tǒng)的智能檢測和監(jiān)測、故障的實時監(jiān)測。

3.4 在交流伺服領域中的應用

交流伺服驅(qū)動系統(tǒng)作為機電一體化系統(tǒng)中非常重要的構(gòu)成部分之一，可以將電信號轉(zhuǎn)變?yōu)闄C械動作，是非常關鍵的轉(zhuǎn)換裝置之一。機電一體化系統(tǒng)中交流伺服驅(qū)動系統(tǒng)的性能枝江將在很大程度上影響系統(tǒng)控制功能的實現(xiàn)。在當前電力電子技術(shù)發(fā)展速度不斷提升，矢量控制技術(shù)日趨完善的背景下，交流調(diào)速系統(tǒng)性能更加完善，交流伺服系統(tǒng)所呈現(xiàn)出的參數(shù)時變、負載擾動特性更加突出，加之交流調(diào)速系統(tǒng)中交流電動機自身以及被控制對象均表現(xiàn)出了強烈的強耦合性以及非線性特征，因而構(gòu)建數(shù)學模型的難度是非常大的，參考傳統(tǒng)控制模式所給出的近似模型無法獲得準確的PID參數(shù)，對系統(tǒng)性能指標的要求無法滿足。因而，可以嘗試將智能控制技術(shù)引入機電一體化系統(tǒng)交流伺服領域中，將控制理論結(jié)合并逼近期望目標，，以獲得更為理想的性能指標。

智能控制技術(shù)與常規(guī)P}控制相結(jié)合形成智能PID設計思想是將人工智能以非線性控制方式引入到控制器中，使系統(tǒng)在任何運行狀態(tài)下均能得到比傳統(tǒng)PID控制更好的控制性能，具有不依賴系統(tǒng)精確數(shù)學模型和控制器參數(shù)在線自動調(diào)整等特點，對系統(tǒng)參數(shù)變化具有較好的適應性。單獨采用模糊控制算法，可以提高系統(tǒng)的動態(tài)響應速度和靜態(tài)性能，也具有較好的抗干擾能力，但存在“抖振”問題，在自組織、自學習能力上也有欠缺利用神經(jīng)網(wǎng)絡在線調(diào)節(jié)系統(tǒng)誤差和誤差變化率，改善對模糊控制器輸出影響程度，調(diào)節(jié)模糊控制，可以極大地改善模糊控制的效果，使模糊控制器具有自適應、自組織且又保留其魯棒性因此，其位置環(huán)可采用神經(jīng)網(wǎng)絡的規(guī)則自校正模糊控制器構(gòu)成位置調(diào)節(jié)器針對永磁同步電動機交流伺服系統(tǒng)，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器作為其位置調(diào)節(jié)器，結(jié)合遺傳算法的快速搜索功能，使系統(tǒng)定位準確、快速，與常規(guī)的PID控制模式相比，具有良好的動態(tài)、穩(wěn)態(tài)性能以及較強的魯棒性在大型發(fā)電機勵磁控制器當中，將變結(jié)構(gòu)附加勵磁控制器中加入人工神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)控制時刻及前兩個時刻的狀態(tài)變量。在此基礎之上，通過變結(jié)構(gòu)控制與模糊控制的結(jié)合，模糊化傳統(tǒng)邊界層，使其轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€具有模糊化特征的開關曲面，以減弱功能控制中存在的“抖振”問題。

4 結(jié)束語

隨著科學技術(shù)的不斷更新與進步，智能控制技術(shù)與機電一體化系統(tǒng)的融合關系也更加緊密，機電一體化系統(tǒng)的發(fā)展完善也有了更加堅實的技術(shù)保障。本文即圍繞智能控制在機電一體化系統(tǒng)中的應用問題展開分析與研究，首先闡述了機電一體化系統(tǒng)的基本概念以及在綜合性、智能性以及完整性方面的特點，然后對智能控制技術(shù)進行了簡要介紹，最后分別從數(shù)控領域、機器人領域、機械制造領域、以及交流伺服領域中智能控制技術(shù)的應用入手展開分析，驗證了智能控制技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中所發(fā)揮的重要作用，望能夠引起業(yè)內(nèi)人士的關注與重視。

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