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机电一体化中智能控制策略探讨

 当下，越来越多行业领域的机械设备浮现出机电一体化的发展态势，这无疑是实现其自动化、智能化与人性化的一大途径。而智能控制作为机电一体化系统的核心技术，必定会影响其应用实效。故在此结合智能控制的特点和类型，就其在机电一体化中的应用策略加以探讨，希望有助于智能控制领域健康发展，并提升机电一体化的智能化水平。
    近年来，融合了多种先进技术的机电一体化系统得到了蓬勃发展和广泛应用，为社会生产生活创造了极大的便利，这显然离不开智能控制技术的重要作用。因智能控制技术可有效解决非线性、时变性、多层次性等控制领域的复杂难题，利于机电一体化系统的可靠运行。故希望通过对机电一体化中智能控制策略的探讨，对推动两者协调发展有所助益。
    智能控制技术综述
    智能控制是目前控制领域的研究重点和热点，简单的讲，其是以自组织、自适应、人机系统、Petri网等智能理论为基础，以计算机、网络通信、控制技术等为平台，然后在无人干预的条件下，由智能机器独立、自动控制系统设备完成既定目标。
    而智能控制技术之所以在机电一体化系统中广泛应用，并发挥着日益重要的作用，与其自身特点有直接关系，如变结构、非线性较高，核心多为高层控制，任务要求较为复杂，控制模型相对不确定，组织功能、适应能力、学习功能极深等，这些均为其发展和应用提供了优良契机。具体而言，当下的智能控制系统主要涉及下述几类：专家系统，马上专业知识、控制技能、专家经验等汇合至专门的数据库，然后依据程序指令进行运行操作〔系统结构如图1所示〕，相对而言，有用性较好；神经网络系统，即基于神经细胞、人工神经元等实现分布处理、非线性映射、人工智能模仿等功能，具有较强的自组织、自适应和并行处理的特点，在机电一体化中的应用最为广泛；分级控制，即以自组织和自适应为前提，执行相对独立的组织、执行、协调等控制功能；模糊控制，即专家系统和神经网络系统的集合体，有助于控制技术智能化和模糊逻辑功能的提升。
    机电一体化中的智能控制策略
    机电一体化为自动化领域发展创造了优良契机，而智能控制技术又为机电一体化提供了有力支持，故两者的融合发展则为产业化发展打下了坚实基础，故探讨机电一体化中的智能控制策略十分必要，下面就其加以重点分析。

    在电力电子领域中引入智能控制技术，既有利于优化电子器件制定，也有助于节约设备运营成本，其中在电流控制技术中的应用最具代表性。如涵盖发电机、电动机、变压器等在内的电机电器设备，无论是规划制定、投运生产，还是运行控制、日常管理，都具有较强的复杂性，假设引入智能控制技术，可基于遗传算法对设备进行制定优化，可大大节约计算时间和成本费用，并保证制定方案科学先进、经济合理，同时运用模糊专家和神经网络系统，可基于电子设备运行状态实时信息对设备故障进行快速诊断和控制，进而降低故障影响，保证系统运行安全稳定。

    机械制造是机电一体化系统的重要构成，故其采纳智能控制技术也是必定选择，如此一来，其便可以通过改善机械设备的故障自我诊断能力，以提升工作效率和质量。具体的讲，就是依托于计算机、信息等技术工具，动态模拟制造过程，此时可借助神经网络、模糊数学等智能理论经传感器对采集的信息进行预处理，结合Then-If逆向推理用于优化控制参数和模式，针对残缺不全的数据信息，可基于模糊理论借助外环决策制定合理的控制动作，如神经网络系统便可凭借较强的学习功能对其加以科学处理，进而提升机械制造控制活动的效率和精度。目前监控、预报、故障诊断、自我维护以及机械操作、控制与管理的集成是机械制造智能控制的研究热点。
    2.3.将智能控制应用于工业生产工程    
    将智能控制应用于工业生产过程管理中也有其自身的意义所在，那便是有效解决传统控制模式的复杂问题，保证工业生产过程有序开展，但其应用一般分为局限级和全局级。其中智能控制的局限级侧重的是神经网络和专家两类控制器的智能控制，通常限于为工业生产过程中局部单元的控制器进行调整和控制，如参数整定、自适应调整、处理复杂的控制问题等；而全局级则是相关于整个工业生产过程而言的，主要用于处理操作异常、诊断控制过程存在的故障等，以便于提升操作工艺的效率和质量。

    信息技术在蓬勃发展的同时，也推动了数控领域与智能控制的互相融合，因为机电一体化的继续发展需要更高水平的数控技术为基础，而引入智能控制技术可进一步为其提供重要保证。如在模具制造、机械加工等数控技术领域中，加工环境的感知、网络通信制造的实现、加工运动的推理等相关能力是对数控技术的高新要求，而融入智能控制技术，可使其智能编程、监控、数据库构建等目标变为现实，其中借助模糊控制处理模糊问题用于优化机械的加工过程，以及借助专家系统可用于解决不明确的结构问题等已初见成效。

    机器人是一个充满不确定性、非线性且十分复杂的系统，这显然与智能控制特点相符，故将其应用于机器人领域利于其自身优势的彰显，但从某种意义上说，机器人更是验证智能控制技术是否可行的试金石。其应用主要体现为：机器人轨迹规划的智能控制策略主要采纳了专家系统、模糊系统和神经网络系统，用于控制其传感信息的融合、视觉处理、手臂姿态、主要动作等，其中在环境建模、自我定位、监控检测等方面已得到验证，日后的研究重点在于使其速度、位置、等状态变量趋于理想轨迹。
    机电一体化中智能控制的发展趋势
    由上可知，专家系统、模糊控制、神经网络等智能控制技术的应用在机电一体化自身性能的完善、工作效率以及安全可靠程度的提升中发挥了不容忽视的效用，这是毋庸置疑的。但是在科技力量的推动下，机电一体化会不断进步和发展，到时其面临的环境会随之复杂，碰到的问题也会更多，假设智能控制技术停滞不前。必将会惨遭淘汰，制约机电一体化的顺利发展，这就要求我们切实做好下述工作。

    现行的智能控制技术还存在亟待解决的难题，如局部与整体的隔开、微观与宏观的分开、应用与理论的脱节等，可见人工智能控制研究所面临的实际困难远远大于预期设想，因此我们应积极探究更新的理论架构，如规范描述控制知识和系统的标准，系统、完整的研究智能控制的动态性、鲁棒性、稳定性等，以此为大力发展智能控制技术奠定有力基础。

    智能控制技术假设要取得质的突破，就必须找到技术集成的新方法和新途径，除了结合信息、控制、系统等理论外，还应进一步加大与计算机图形学、过程控制、认知科学、并行处理、机器人学等知识的融合力度，唯有如此，才会拥有更高的应用价值；在此基础上，研发更加完备、成熟、高效的应用方法，其中软件系统尤为关键，要求其可以科学合理的描述不同的控制过程，制定的程序语言既通用又具有独立的任务等，而应用方法则要注重强化对环境和传感信息的解释性能，改善模块转换、信息识别和处理能力，提升控制的实时性和运行的高效性等。
    总之，智能控制在机电一体化中的应用有效解决了机械自动化运行这一传统模式的缺陷和问题，促使控制水平、性能、效率均有显著提升。虽然如此，其依旧具有较大的提升空间，这就要求我们基于不断的革新和施行，积极寻求更为有效的智能控制技术和方法，以期使其性能更可靠、应用更广泛，进而为机电一体化健康发展提供有力支持。