工業(yè)控制自動化中智能控制技術的應用研究

李 靜

（洛陽鐵路信息工程學校， 河南 洛陽 471000）

0 引言

智能控制是工業(yè)控制自動化領域的重要研究方向之一，它通過自適應、自學習、自糾錯等技術，實現對自動化系統(tǒng)的智能化控制和優(yōu)化。智能控制不僅可以提高工業(yè)自動化系統(tǒng)的生產效率和產品質量，還可以降低能耗和資源消耗，進而滿足節(jié)能減排的需求，具有重要的應用和研究價值。智能控制的應用領域非常廣泛，其中包括制造業(yè)、能源領域、交通運輸等重要領域。

1 工業(yè)控制自動化中智能控制技術的應用優(yōu)勢

工業(yè)控制自動化中的智能控制是指通過人工智能、機器學習、數據挖掘等技術來實現自動化生產過程中的智能化控制。智能控制在工業(yè)自動化中具有十分重要的應用優(yōu)勢，在以下方面體現出其獨特價值[1]。智能控制系統(tǒng)具有高效性。傳統(tǒng)的工業(yè)自動化中，通常需要人員在現場對設備進行監(jiān)控和調整，然而智能控制系統(tǒng)使用工業(yè)物聯(lián)網、嵌入式系統(tǒng)等高新技術，能夠實現設備的遠程監(jiān)測和控制，大大提高了自動化生產設備的效率，減少了人工成本。此外，智能控制系統(tǒng)還可以讓生產設備和流程實現快速調整和優(yōu)化，以最大化生產效率和生產能力。

2 智能控制技術在工業(yè)控制自動化中的應用

2.1 智能控制技術在模糊控制中的應用

模糊控制是一種基于模糊邏輯運算的智能控制方法，在工業(yè)控制自動化中應用廣泛。智能控制方法的優(yōu)勢在于，在處理復雜的、不確定的和非線性的問題時，它們能夠提供更好的性能和更高的靈活性。

以智能樓宇控制為例，模糊控制可以用于控制室溫、采光、濕度等參數。由于室內溫度和外界環(huán)境溫度等因素的變化會影響室內的舒適度和能源消耗，基于模糊控制的控制系統(tǒng)將考慮這些因素，并通過模糊邏輯運算計算出最優(yōu)操作。

假設當前室內溫度為T，溫度設定值為T*，根據溫度是否偏高或偏低、調節(jié)加熱或制冷的程度等因素，可以定義一個控制規(guī)則庫。例如：如果T偏高，且T-T* 較大，則加大制冷量；如果T偏高，且T-T* 中等，則保持現狀；如果T偏高，且T-T*較小，則減少制冷量。

根據這些規(guī)則，可以通過模糊推理產生最優(yōu)控制量，以實現室內溫度的控制[2]。

模糊控制中用到的模糊集合、模糊邏輯運算和模糊推理方法，常見的有最大值算法、加權平均算法和模糊神經網絡等技術。其中最大值算法是模糊控制中最常用的方法之一，具體公式為：

式中：A1和A2分別為兩個模糊集合；{A1}（x）和{A2}（y）分別為在x、y值的條件下，對應的隸屬度函數值；R（z）為由兩個模糊集合的隸屬度函數計算出的輸出模糊集合的隸屬度函數。

2.2 智能控制技術在神經網絡控制中的應用

神經網絡控制是指利用神經網絡對控制過程進行建模與控制的一種方法。它與傳統(tǒng)的PID 控制不同，通過對控制對象的輸入和輸出進行訓練和學習，建立起神經網絡的模型，并根據模型輸出進行控制，實現更加智能化的控制。下面介紹幾個智能控制在工業(yè)控制自動化中的神經網絡控制的具體應用案例和技術。

2.2.1 聚丙烯管材外觀質量檢測

聚丙烯管材在生產過程中，由于生產環(huán)境等多種因素的影響，可能出現產品表面質量的不良問題。傳統(tǒng)的檢測方法需要人工參與，費時費力。而利用神經網絡進行表面質量檢測，可以通過攝像頭獲取圖像，然后利用神經網絡對圖像進行訓練和學習，最后輸出表面質量的判斷結果。該方法可以實現自動化、智能化的生產線運作，提高了產品質量。

2.2.2 水泵水壓控制

水泵在輸送管道中的水流量和水壓變化范圍很大，而且水泵的輸出功率也不穩(wěn)定。傳統(tǒng)的PID 控制方法難以解決以上問題，而利用神經網絡控制技術，可以對水泵進行模型預測和水壓控制。具體應用是通過對泵的流量、轉速、溫度、壓力等參數進行訓練和學習，建立泵的模型，然后根據預測結果給泵的控制器進行控制，實現水泵的穩(wěn)定運行。

2.2.3 輪船自動引水系統(tǒng)

輪船自動引水系統(tǒng)需要考慮的因素非常多，包括船速、水位、潮汐等。針對這些不確定性因素，傳統(tǒng)的控制方法很難實現自動化的控制，而利用神經網絡控制可以幫助輪船實現自動引水控制。具體應用是利用神經網絡建立輪船引水模型，對其進行訓練和學習，根據輸入變量（如舵角、推力等）輸出引水控制信號，從而實現輪船的智能引水控制[3]。

2.3 智能控制技術在遺傳算法控制中的應用

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一種基于模擬生物進化過程的優(yōu)化算法。它通過選取和交叉某些個體來形成新的個體，并在適應度函數的帶領下進化最終得到最優(yōu)解。在工業(yè)控制自動化中，遺傳算法控制已經廣泛應用于優(yōu)化控制問題。下面介紹一些智能控制在工業(yè)控制自動化中的遺傳算法控制的具體案例與公式。

2.3.1 污水處理廠污泥濃縮量優(yōu)化

對于污水處理廠，污泥的濃縮量是一個關鍵的參數。高濃度的污泥既可以減少處理時間，還可以減少污泥輸送所需的成本。采用遺傳算法進行優(yōu)化控制，其思想是將污泥的濃度設置為染色體，然后利用遺傳算法來進行基因的變異和重組，最終得到最優(yōu)的濃度值。具體的遺傳算法公式如下：

首先，將濃度ci進行二進制編碼，得到染色體X=[x1，x2，…，xL]，其中L為染色體的長度。然后，通過隨機選擇和模擬交叉等策略，得到新一代的個體。接著，利用選擇策略對個體進行篩選和排序，選擇適應度高的個體進行基因的復制和變異，得到下一代個體。這個過程會持續(xù)多個代際，直到適應度（即污泥的濃度）達到最優(yōu)。

2.3.2 蒸汽鍋爐的優(yōu)化控制

蒸汽鍋爐的優(yōu)化控制是工業(yè)生產中的重要領域之一。其主要目的是通過優(yōu)化鍋爐燃料的輸入和排放的廢氣、水等的控制，使鍋爐的燃燒效率和能源利用率達到最優(yōu)。采用遺傳算法進行優(yōu)化，可以幫助實現蒸汽鍋爐的智能控制。具體的遺傳算法公式如下：

首先，將控制命令轉化為數值進行編碼，得到染色體X=[x1，x2，…，xL]，其中L為染色體的長度。然后，通過隨機選擇和模擬交叉等策略，得到新一代的個體。接著，利用選擇策略對個體進行篩選和排序，選擇適應度高的個體進行基因的復制和變異，得到下一代個體，并繼續(xù)進行優(yōu)化控制[4]。

2.4 智能控制技術在混沌控制中的應用

智能控制在混沌控制中的應用是一種新型的控制方法，它可以有效地控制復雜、非線性的系統(tǒng)，特別是混沌系統(tǒng)的控制。下面將結合具體案例和公式進行詳細的說明。

2.4.1 超混沌系統(tǒng)的控制

超混沌系統(tǒng)是一類復雜的、非線性的混沌系統(tǒng)，具有更高的自由度和不可預測性。傳統(tǒng)的控制方法很難有效地控制超混沌系統(tǒng)，因此，智能控制方法在超混沌系統(tǒng)的控制中具有廣闊的應用前景。

例如，研究者通過使用一種基于模糊神經網絡和反協(xié)調控制的方法，成功地控制了一個雙耦合超混沌系統(tǒng)。該系統(tǒng)由兩個相互耦合的Lorenz 超混沌系統(tǒng)組成?？刂破鞯妮斎氚▋蓚€誤差信號和一個激勵信號，通過對誤差信號的處理和決策，控制器輸出反饋控制信號對超混沌系統(tǒng)進行控制。

控制器的設計公式可以表示為：

式中：wi為權值；xi（t）為輸入向量；b為偏置。通過不斷地調整各個參數，智能控制器能夠逐步地優(yōu)化控制效果，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和魯棒性。

2.4.2 拓撲反饋控制

拓撲反饋控制是一種適用于非線性系統(tǒng)的控制方法。該方法利用了非線性系統(tǒng)具有的自組織、自適應和自穩(wěn)定等特點，在不斷調整系統(tǒng)的拓撲結構和耦合方式的基礎上，實現了非線性系統(tǒng)的控制。例如，研究者通過使用一種基于拓撲反饋的方法，成功地控制了一個三維混沌系統(tǒng)?？刂破鞯妮斎氚ㄏ到y(tǒng)狀態(tài)和控制信號，通過對系統(tǒng)的節(jié)點耦合方式和拓撲結構的動態(tài)優(yōu)化來實現對混沌系統(tǒng)的控制。具體來說，控制器需要通過改變系統(tǒng)耦合矩陣的元素值來調整節(jié)點之間的連接強度和方向，以實現對混沌系統(tǒng)的控制。

控制器的設計公式可以表示為：

式中：L（t）為耦合矩陣；X（t）為系統(tǒng)狀態(tài)矩陣；alpha為控制器參數。通過不斷地調整耦合矩陣的元素值和控制器參數的大小，智能控制器能夠逐步地優(yōu)化控制效果，實現對混沌系統(tǒng)的高效控制。

2.4.3 求解多目標優(yōu)化問題

多目標優(yōu)化問題在實際應用中非常普遍，例如，在工業(yè)控制、機器人控制、智能交通等領域都有廣泛的應用。智能控制方法可以通過優(yōu)化控制器的權值和偏置來求解多目標優(yōu)化問題，以達到更高的控制精度和穩(wěn)定性。

例如，研究者通過使用一種基于遺傳算法和模糊控制的方法，成功地求解了一個多目標優(yōu)化問題，即在混沌環(huán)境中同時實現舵機的轉速和位置控制?？刂破鞯妮敵霭ㄞD速控制和位置控制兩個部分，通過對控制器的權值和偏置進行優(yōu)化，實現對舵機的精確控制。

控制器的設計公式可以表示為：

式中：wi為權值；xi（t）為輸入向量；b為偏置。通過遺傳算法和模糊控制相結合的方法，優(yōu)化各個參數，智能控制器能夠逐步地優(yōu)化控制效果，達到滿足多目標優(yōu)化問題的要求。

3 工業(yè)控制自動化智能控制中的應用策略

3.1 生產過程信息自動獲取

3.1.1 傳感器技術

傳感器技術在工業(yè)控制自動化中扮演了非常重要的角色，其基本作用是將某一物理量或化學量轉化為可測量的電信號，并將其傳遞到自動化系統(tǒng)中進行處理和控制。它能夠實時獲取到生產現場的信息，為自動化控制提供實時的數據支持，是實現工業(yè)控制自動化的基礎。

傳感器技術的發(fā)展歷程可以追溯到20 世紀初，當時最流行的是機電式傳感器，例如機械開關、壓力容器等。然而，這些傳感器有著精度低、維護不便等缺點，不適用于高要求的自動化控制。后來，電子式傳感器應運而生，如壓力傳感器、溫度傳感器等，它們的精度更高、體積更小、更適應各種要求。近年來，隨著微電子技術和計算機技術的發(fā)展，智能傳感器逐漸成為發(fā)展的趨勢。

3.1.2 數據采集系統(tǒng)

數據采集系統(tǒng)作為工業(yè)控制自動化智能控制的一個重要組成部分，主要用于在生產過程中自動實時地獲取、處理和傳輸各種工藝參數、設備狀態(tài)和生產數據等信息。數據采集系統(tǒng)通常由傳感器、數據采集器、數據處理器和數據傳輸設備等構成，以滿足生產過程中對工藝參數、設備運行狀態(tài)和生產數據的監(jiān)測和分析需求。

3.2 工業(yè)生產過程中的系統(tǒng)建模

3.2.1 對數據進行搜集和整理

在工業(yè)控制自動化中，數據的搜集和整理是非常重要的一環(huán)。首先，需要對系統(tǒng)進行全面的調查和了解，收集涉及到系統(tǒng)運行的各種關鍵參數和指標。這些參數和指標通常包括生產設備的工作狀態(tài)、生產過程中的原材料消耗、產量、能源消耗等等。這些數據可以通過現場測量、檢測儀器和傳感器等手段獲取。

數據搜集完成后，需要對數據進行整理和處理。首先，對原始數據進行預處理，包括數據清洗、數據補全、異常值剔除等，使數據滿足后續(xù)分析和建模的要求。之后，根據不同的目標和需求，將處理后的數據劃分為訓練集、驗證集和測試集。通過對這些數據集進行分析，可以挖掘出系統(tǒng)運行規(guī)律，從而為建立智能控制系統(tǒng)提供依據和支持。

3.2.2 生產環(huán)節(jié)的智能監(jiān)控

首先，智能監(jiān)控系統(tǒng)應具備數據采集功能，用于實時獲取生產過程中的參數數據。數據采集可以通過各種類型的傳感器、監(jiān)測儀表等設備來實現。采集到的數據定期上傳至上位機，以便對生產過程進行全面的數據分析。

其次，智能監(jiān)控系統(tǒng)需要實現數據的實時處理和分析。采用先進的數據處理技術，結合專家系統(tǒng)、人工智能等算法，對收集到的數據進行快速準確的分析判斷，形成各種控制策略和預警信息。通過對數據的分析，可以迅速發(fā)現生產過程中的隱患和異常，為決策層提供及時可靠的依據。

3.3 工業(yè)生產過程中進行動態(tài)控制

3.3.1 自動調節(jié)和自適應控制

自適應控制的基本原理是通過對系統(tǒng)的在線監(jiān)測，實時估計系統(tǒng)參數，并根據這些參數實現對控制策略的自動調整。自適應控制算法可以分為參數調整和結構調整兩種方法。參數調整方法主要通過修改控制器的參數來實現對系統(tǒng)的調節(jié)，結構調整方法則是通過改變控制器結構來適應系統(tǒng)變化。自適應控制技術已廣泛應用于工業(yè)生產過程的自動化控制，如溫度控制、壓力控制、流量控制等。

3.3.2 可視化和反饋控制

可視化技術能夠更好地表現工藝過程中的各種參數，并以各種方式顯示生產過程中的關鍵數據，以便操作人員做出適當的判斷。在現代工業(yè)自動化中，可視化技術已被廣泛應用于生產過程的監(jiān)控和控制，如開發(fā)了基于計算機技術的監(jiān)視顯示、故障報警、工藝圖形等功能。

4 結語

在新時期，我國的工業(yè)發(fā)展逐漸趨向復雜化和大型化，致使工業(yè)過程控制自動化發(fā)生了較大的改變，從傳統(tǒng)的簡易型轉向高科技型、人工控制轉向自動化控制。因此在實際的工業(yè)生產領域中，通過應用智能控制技術符合我國工業(yè)發(fā)展的趨勢，在信息獲取、系統(tǒng)建模、動態(tài)控制和自動化控制中合理應用，能夠對整體產線進行監(jiān)控和調整，最大限度地提高生產效率。