机电一体化系统中智能控制的应用分析

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  摘 要:随着科学技术的不断发展,机电一体化系统已日趋成熟并得以广泛应用。我国的机电一体化系统建设正处于一个快速发展的黄金时期,随着智能系统在机电一体化中的应用越来越广泛,在现阶段机电一体化起着至关重要的作用,也必将促使机电一体化技术的发展产生质的飞跃。本文将从智能系统与机电一体化的角度出发,着眼两者的融合应用,研究机电一体化系统中智能控制的应用。
  关键词:机电一体化;智能控制;应用;分析
  中图分类号: TH-39 文献标识码: A 文章编号:
  前言
  目前,机电一体化已经覆盖了多个领域,促进了机电一体化技术不断进步。但在实际的生活中,很多机电一体化应用中的农业与工业对象具有多层次、不确定性、非线性等特征,给机电一体化的发展带来了很大的难题。智能控制系统的出现及应用,为机电一体化的长远发展创造了良好的外部环境。因此,智能控制在机电一体化方面的应用越来越受到人们的重视。
  
  一、机电一体化系统中智能控制的概述
  智能控制是在传统理论的基础上发展起来的,传统控制仅是智能控制的一部分,属于智能控制的最低级阶段。智能控制系统的机构是开放的、分布式的,对综合信息的处理能力比较强。智能系统不仅追求机电一体化的高度自治,更注重全局性的优化。智能控制是一个多学科相互交叉的学科,其理论基础是自动控制理论、人工智能、信息论及运筹学的交叉。智能控制的任务及主要对象具有不确定性、高度复杂及非线性的要求,而传统控制形式的方法,一般仅能用于单一的任务对象,通常要求有精确的数学模型。
   二、 智能控制的有效应用是机电一体化的必然趋势
  从20世纪90年代的后期开始,一些较发达国家的机电一体化技术已经进入了智能控制的新阶段。一方面,通信技术、光学等加入到机电一体化行列中,微细加工技术也逐步在机电一体化中得以有效应用,出现了微机电一体化及光电一体化等新的分支结构;另一方面,有关机电一体化系统建模的分析、设计以及集成方法,机电一体化学科体系及发展趋势等都开展了深刻的研究。同时,因为神经网络技术、人工智能控制和光纤技术等多领域都有了较大进步,这为机电一体化的技术发展提供了广阔空间,也为产业化奠定了基础。智能控制已成为21世纪机电一体化发展的必然趋势,它在控制理论的基础上,加以运筹学、模糊数学、计算机科学、生理学、心理学、混沌动力学及人工智能等众多新方法、新思想,通过对人类智能的模拟,使其具有思维逻辑、判断推理能力以及决策能力,以获得更准确的控制目标。智能控制已经在机电一体化的系统研究中日益受到重视,建筑智能化及机器人的智能化就是其典型应用。
  三、智能控制在机电一体化系统中的应用
  从20世纪90年代后期,机电一体化技术向智能控制发展,开辟了机电一体化技术发展的新篇章。机电一体化的未来发展必将是以智能化作为主要方向,智能控制的优劣直接决定机电一体化系统的整体水平。
  1、智能控制在机械制造过程中的应用。
  机械制造是机电一体化系统中的重要组成部分,当前最先进的机械制造技术就是将智能控制技术与计算机辅助技术有机结合,向智能机械制造技术的方向发展。其最终目标是利用先进的计算机技术取代一部分脑力劳动,从而模拟人类制造机械的活动。同时,智能控制技术利用神经网络系统计算的方法对机械制造的现状进行动态地模拟,通过传感器融合技术将采集的信息进行预处理,从而修改控制模式中的参数数据。智能控制在机械制造中的应用领域包括:机械故障智能诊断、机械制造系统的智能监控与检测、智能传感器及智能学习等。
  2、智能控制在数控领域中的应用。
  随着科学技术的发展,我国的机电一体化技术的发展对数控技术提出了更高的要求,不仅需要完成很多的智能功能,还需要扩展、模拟、延伸等新的智能功能,从而使得数控技术可以实现智能编程、智能监控、建立智能数据库等目标,运用智能控制技术可以实现这些目标。比如说,利用专家系统可以数控领域中难以确定算法与结构不明确的一些问题进行综合处理,再运用推理规则将数控现场的一些数控故障信息进行推理,从而获得维修数控机械的一些指导性建议。
  3、智能控制在机器人领域的应用
  在动力学体系中,机器人通常是强耦合、非线性、时变的;在传感器的信息中,机器人是多信息的;在控制参数中是多变的、控制任务上是多任务的;机器人的这些特点非常适合智能控制的有效应用。
  目前,智能控制已经应用到机器人领域的多个方面,比如机器人的多传感器信息的融合及视觉上的处理、机器人在移动行走时躲避障碍的行为以及行走的路径、定位与轨迹跟踪;机器人手臂的动作、姿态的控制等。通过人工神经的网络系统、模糊控制及专家技术队机器人进行环境建模、控制、检测、定位及规划等方面的研究日趋成熟,并在众多应用系统中得以证明。神经网络的特点是自学能力强、非线性映射能力强、实效性好,所以在机器人的动力学中广泛应用,尤其适用于多角度的机械臂现场学习及控制。通过神经网络的方式,可融合每个传感器中输入的信息,其系统具有较强的鲁棒性及容错功能。模糊控制就是一种带有鲁棒特点的智能控制的方案,在机器人的控制、建模、模糊补偿控制等不同层面均有广泛的研究及应用。免疫算法主要体现在机器人对路径的规划和发现中,同时进化计算与遗传算法对机器人系统带来了全新的控制技术并优化编程。
  4、智能控制在建筑楼宇中的应用
  随着智能大厦的不断增加,机电一体化中的智能控制在建筑楼宇的应用也越来越广泛。当建筑中的空调开始工作时,通过自动控制可将风道的温度及湿度进行调节与比较,采用比例积分调节器闭环的方式对冬季模式与夏季模式分别设置,这种闭环智能控制的方式反应速度快、超调程度小,能够保持室内的温度与湿度在设定的数值内,且精确度高。一般根据空气的质量情况,程序可智能调节新风阀,既避免浪费能量,又确保室内的空气质量。这种智能控制,可通过网络及软件实现,既能够控制与管理中央控制室的各项指标,又能保证实时监控空调机组的运行状态。在建筑物的照明系统中,通过智能控制可实现定时及保安状态下对照明进行控制,同时通过中央管理计算机和通信控制的联网,可实时监控各个系统的状态。智能控制在建筑的照明中主要控制三個部分,一是时间的控制,如每日开启及闭合某区域照明的时间段等;二是对逻辑的智能控制,如当消防信号已经连锁时,自动将某区域的照明关闭;当保安的信号连锁时,自动将某区域的照明开启,若整个建筑的用电量超出负载时,自动关闭某不重要区域的照明灯;三是对节能的控制,当某个区域没有人员流动时,保安防区也已进入了设防的状态,此时可通过智能控制自动关闭该区域照明,或者由控制人员在控制室内对各区域的照明进行远程智能控制。
  四、结语
  智能控制技术是二十一世纪机电一体化技术发展的必然趋势。系统控制能力的优劣对机电一体化系统的运行起到至关重要的作用。通过遗传算法、模糊系统、神经网络、专家系统及等四项技术的应用,我国机电一体化技术非常顺利地实现了智能化的控制,且这些技术相互渗透又各自独立发展,从而促进了我国机电一体化系统的健康长远发展。
  参考文献
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