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第二节 特种加工
特种加工方法区别于传统切削加工方法，而是利用化学、物理(电、声、光、热、磁)或电化学方法对工件材料进行去除的一系列加工方法的总称。
应用范围:具有高硬度、高强度、高脆性或高熔点的各种难加工材料零件的加工，具有较低刚度或复杂曲面形状的特殊零件的加工等。
主要技术:电火花加工、电解加工、超声波加工、高能束加工。
特 点：
1.不存机械切削应力。
2.加工用的工具硬度
3.加工具有特殊要求的零部件。
4.加工出高精度之加工表面。
5.加工出复杂形状表面。
6.部分加工方法可以複合使用。
一.电火花加工
　　原理：电火花加工是利用工具电极和工件电极间瞬时火花放电所产生的高温，熔蚀工件材料来获得工件成形的．

电火花加工原理
　放电加工是将工件和电极同时浸入介电液中，用特殊电源供给直流脉冲，电源正负极各接于工件和电极上，电极与工件由伺服机构控制，而维持一小间隙，距离最短之处，因介电液的绝缘破坏而产生火花。
反复不停放电直到工件被加工出与电极形状相反之凹穴出现为止。
放电加工特点和应用范围
优 点：
1.能导电即可进行放电加工
2.避免硬化变形
3.加工断裂在工件内之螺丝攻或钻头
4.电极与工件不接触，故不产生切削应力
5.没有毛边
6.加工薄且脆之工件
7.镜面加工
8.可自动化，一个人可同时操作数台机器
9.切削加工复杂复杂形状之工件
10.可制作完全吻合之上下模
缺 点:
1.工件需能导电
2.加工是相当慢的
3.生成较硬且脆的变质层，微细裂缝产生
4.电极会消耗，需准备较多的电极
5.操作人员需要相当经验
放电加工用的脉冲电源
1. 高低压复合波脉冲电源
2. 矩形波分组脉冲电源
3. 阶梯波脉冲电源
放电加工机的种类
其用途可分为雕模放电加工机、线切割放电加工机及深孔放电加工机三种，对特殊用途而制作放电切断加工机、轧辊刻印加工机、微放电加工机。
分类：电火花成形加工机床；电火花线切割机床．

电火花产品1
产品2
电火花加工过程演示

线切割加工
二.电解加工
　利用金属在电解液中产生阳极溶解的原理，去除工件材料的特种加工。
1.优 点：
1.可以加工硬质合金。
2.电解加工的加工速度较高。
3.可以获得较佳的表面粗糙度。
4.不会产生残余应力和变形。
5.阴极工具消耗极少。
2.电解加工主要缺点：
1.加工稳定性较低。
2.电解加工所需使用的附属设备比较多，造价较高。
3.电解产物容易污染环境。
3.电解液的分类：
电解液可分为中性盐溶液，酸性溶液与碱性溶液三大类。
电解液的参数除成分外，还有浓度、温度、酸度值(pH值)及粘性。
电解液的流速及流向：
足够的流速，以便把氢气、金属氢氧化物电解产物携离，并把加工区的大量热能带走。
电解液的流向，三种情况，中央喷流法、中央吸流法、侧流法。
原理：电解加工是利用金属在电解液中产生阳极溶解的电化学原理对工件进行成形加工的一种方法；

电解加工原理图
4.主要特点：
1.工作电压小,工作电流大；
2.能以简单的进给运动一次加工出形状复杂的型面或型腔；
3.可加工难加工材料；
4.生产率较高,约为电火花加工的5～10倍；
5.加工中无机械切削力或切削热，适于易变形或薄壁零件的加工；
6.平均加工公差可达±0.1mm左右；
7.附属设备多,占地面积大,造价高；
8.电解液既腐蚀机床,又容易污染环境。
5.应用范围：电解加工主要用于加工型孔、型腔、复杂型面、小直径深孔、膛线以及进行去毛刺、刻印等；
电解磨削
电解磨削基本原理:结合电解与机械的复合加工法。电解磨削比电解加工具有更好的加工精度和表面粗糙度，比机械磨削有较高的生产率。
特 点：
1.加工效率高。
2.加工精度高。
3.磨轮耗损率低。
电解磨削的主要设备及加工方法
导电磨轮的作用主要使阴极导电及去除钝化膜。
电解磨削所使用的电解液应具有下列特性：
1.能使金属表面生成结构紧密、黏附力强的钝化膜。
2.导电性好，生产效率高。
3.机床及夹具的腐蚀性要小。
4.要对人体无害。
电解磨削加工参数主要有：
1.电解液的配方
2.流量
3.温度
4.浓度
5.电流密度
6.加工电压
7.磨轮线速度
8.磨削压力等。
电解磨削的应用
磨削高硬度的工件，如各种硬质合金刀具、量具、挤压拉丝模、滚轧。

电解磨削
三.超声加工
原理:利用超声频振动的工具端面冲击工作液中的悬浮磨粒,由磨粒对工件表面撞击抛磨来实现对工件加工的一种方法

超声波加工原理示意图

超声加工机床
超声加工
用途 适用于超声波加工的工件表面有各种型孔、型腔及成型表面等。
特点
(1)适宜加工各种硬脆材料，特别是电火花和电解加工无法加工的不导电材料和半导体材料；对于导电的硬质合金、淬火钢等也能加工，但加工效率比较低。
(2)能获得较好的加工质量。
(3)在加工难切削材料时，常将超声振动与其它加工方法配合进行复合加工，如超声车削、超声磨削、超声电解加工、超声线切割等，这些复合加工方法把两种甚至多种加工方法结合在一起，能起到取长补短的作用，使加工效率、加工精度及工件的表面质量显著提高。
四.高能束加工简介
1.激光加工
激光具有四个特殊性质：
（1）高纯度性。
（2）高功率密度。
（3）高平行度。
（4）高干涉性。
电子只有在最靠近原子核的轨道上转动时才是稳定的，称为基态。
光照射或用高温或高压电厂激发原子，最外层电子激发到高能阶，称为激发态。
原子从高能阶落到低能阶的过程称为”跃迁
激光的特性
1.具有强度高
2.单色性好
3.干涉性好
4.方向性好之优点。
激光加工过程一般分为四个阶段：
1.激光束照射材料
2.材料吸收光能
3.光能转变为热能使材料加热
4.经由熔融和气化使材料去除或破坏。
激光加工的特点
（1）可以加工任何材料。
（2）可用于精密微细加工。
（3）激光加工是属于非接触性加工。
（4）激光加工装置比较简单。
（5）是一种热加工，影响因素很多。
（6）需易通风抽气，操作人员应戴防护目镜。
激光加工的分类
气体激光：二氧化碳激光、氦氖激光、准分子激光和氩离子激光。
气体激光因为效率高、寿命长、连续输出功率大，应用于切割、焊接、热处理等加工。
固体激光：效率低，固体激光通常多采用脉冲工作方式以避免固体介质过热。
固体激光之结构系由光磊、谐振腔、工作介质、聚光器、聚焦透镜等组成。
激光加工机主要组成
1.激光器
2.主光路
3.机床本体
4.辅助系统等四大部份所组成。
安全与防护系统
照明系统 观察与瞄准
冷却 吹气
激光加工的应用
1.金属表面的激光强化：
2.激光淬火
3.激光涂覆
4.激光合金化
5.激光冲击硬化
6.激光非晶化
7.微晶化
激光打孔的加工特点
1.非接触性加工。
2.孔径容易控制。
3.百分之几秒的短时间内完成。
4.深度与孔径比值大。
5.高硬度、高融点材料的开孔。
6.弯曲不平、脆质材料的开孔也容易加工。
激光切割的分类：
1.汽化切割。
2.熔化切割。
3.氧化熔化切割。
4.控制断裂切割。
激光切割的加工参数：
1.切割速度。
2.焦点位置。
3.辅助气体压力。
4.激光输出功率。

激光束焊接
具有如下特点：
1.焊接过程迅速、变形小、精度高。
2.焊接难以接近的部位，透过透明材料进行焊接。
3.可焊接异种金属，适用于其它焊接方法难以或难以进行的焊接。

激光加工原理
应用

激光切割
激光焊接

二.电子束加工

电子束
三、离子束加工
　电子束加工的基本原理：利用能量密度极高的高速电子细束，在高真空腔体中冲击工件，使材料熔化、蒸发、汽化，而达到加工目的。

离子束加工
　电子束的加工装置主要由电子枪 真空系统 控制系统 电源系统等四部分所组成。

电子束加工的特点
1.是一种精密微细的加工方法。
2.非接触式加工，不会产生应力和变形。
3.加工速度很快，能量使用率可高达90％。
4.加工过程可自动化。
5.在真空腔中进行，污染少，材料加工表面不氧化。
6.电子束加工需要一整套专用设备和真空系统，价格较贵。
离子束加工的基本原理
离子束加工是在真空条件下，先由电子枪产生电子束，再引入已抽成真空且充满惰性气体之电离室中，使低压惰性气体离子化。由负极引出阳离子又经加速、集束等步骤，最后射入工件表面。
离子束工主要特点如下：
1.加工的精度非常高。
2.污染少。
3.加工应力、热变形等极小、加工精度高。
4.离子束加工设备费用高、成本贵、加工效率低。
离子束加工的分类
离子束加工依其目的可以分为蚀刻及镀膜两种。
蚀刻又可在分为溅散蚀刻和离子蚀刻两种。
离子在电浆产生室中即对工件进行撞击蚀刻，为溅散蚀刻。
产生电子使以加速之离子还原为原子而撞击材料进行蚀刻为离子蚀刻。
离子束工加工的应用
1.蚀刻加工：
离子蚀刻用于加工陀螺仪空气轴承和动压马达上的沟槽，分辨率高，精度、重复一致性好。
离子束蚀刻应用的另一个方面是蚀刻高精度图形，如集成电路、光电器件和光集成器件等征电子学构件。
太阳能电池表面具有非反射纹理表面。
离子束蚀刻还应用于减薄材料，制作穿透式电子显微镜试片。

2.离子束镀膜加工：
离子束镀膜加工有溅射沉积和离子镀两种形式。
离子镀可镀材料范围广泛，不论金属、非金属表面上均可镀制金属或非金属薄膜，各种合金、化合物、或某些合成材料、半导体材料、高熔点材料亦均可镀覆。
离子束镀膜技术可用于镀制润滑膜、耐热膜、耐磨膜、装饰膜和电气膜等。
离子束装饰膜。
离子束镀膜代替镀铬硬膜，可减少镀铬公害。
提高刀具的寿命。
四.特种加工的产生及发展
　瓦特早在18世纪70年代就发明了蒸气机，但为何到19世纪才得以应用？
　因为苦于制造不出高精度的蒸气机气缸。无法推广应用。直到有人创造出和改进了气缸镗床，解决了蒸汽机主要部件的加工工艺，才使蒸汽机得到广泛应用，引起了世界性的第一次产业革命。
“东芝事件”…
　冷战时期，前苏联用从日本东芝公司“购买”的大型三坐标数控铣床加工出高精度潜艇用螺旋浆，噪音大大降低，使美国设在全球的侦听网失效。不得不花费大量经费与时间来研制新的侦听设备。为此美国政府对东芝公司进行制裁，不许东芝公司在相当长一段时间内进入美国市场。
　如果你是 IT 迷或网虫，一定对0.13 μm 不陌生.
　本世纪计算机产业之所以高速发展，很重要的因素就是超大规模集成电路制造技术的不断进步。
　新的加工方法对人类的生产和物质文明起了极大的作用!但从第一次产业革命— 第二次世界大战前，是传统的机械加工（切削加工和磨削），其本质和特点：
a.靠刀具材料比工件硬
b.靠机械能切除工件上多余材料
c.切削这么硬的材料，车刀很快就蹦刃。

切削加工高硬材料
到目前为止，已经找到了多种这一类的加工方法，为区别现有的金属切削加工
将这类传统切削加工以外的新的加工方法统称为 特种加工
国外：非传统加工( NTM , Non-Traditional Machining ) 或非常规机械加工(NCM , Non-Conventional Machining )
特种加工的本质和特点：
主要用其他能量去除金属材料
工具硬度可以低于被加工材料的硬度
加工过程中工具和工件之间不存在显著的机械切削力
随着航空航天、核能、电子及汽车、机械工业的迅速发展，各种新材料和复杂形状的精密零部件大量涌现，对机械制造部门提出了新的要求：
1）解决各种难切削材料的加工问题
　如硬质合金、鈦合金、耐热钢、金刚石、宝石等。
2）解决各种特殊复杂表面的加工问题
　如喷气涡轮机叶片、巡航导弹整体涡轮、各种模具，特殊断面的型孔、喷丝头等。

3）解决具有特殊要求零件的加工问题
　如薄壁、细长轴等低刚度零件。

2 特种加工的分类
常用特种加工方法分类表

小 结
(1)就总体而言，特种加工可以加工任何硬度、强度、韧性、脆性的金属或非金属材料，且专长于加工复杂、微细表面和低刚度零件，同时，有些方法还可以进行超精加工，镜面光整加工和纳米加工。
(2)外因是条件，内因是根本，事物发展的根本原因在于事物的内部，特种加工所以能产生和发展的内因，在于它具有切削加工所不具有的本质和特点。同时也充分说明三新（新材料、新技术、新工艺）对新产品的研制、推广和社会经济的发展起着重大的推动作用。

现代控制理论
　　建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。现代控制理论的名称是在1960年以后开始出现的，用以区别当时已经相当成熟并在后来被称为经典控制理论的那些方法。现代控制理论已在航空航天技术、军事技术、通信系统、生产过程等方面得到广泛的应用。现代控制理论的某些概念和方法，还被应用于人口控制、交通管理、生态系统、经济系统等的研究中。 
现代控制理论发展过程
　　现代控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。1958年，苏联科学家Л.С.庞特里亚金提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。在这之前,美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划,并在1956年应用于控制过程。他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。1960～1961年，美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼-布什滤波理论,因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围扩大，包括了更为复杂的控制问题。几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。到60年代初，一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，这标志着现代控制理论的形成。 
现代控制理论学科内容
　　现代控制理论所包含的学科内容十分广泛,主要的方面有:线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论。 
　　线性系统理论 它是现代控制理论中最为基本和比较成熟的一个分支，着重于研究线性系统中状态的控制和观测问题，其基本的分析和综合方法是状态空间法。按所采用的数学工具，线性系统理论通常分成为三个学派：基于几何概念和方法的几何理论，代表人物是W.M.旺纳姆;基于抽象代数方法的代数理论,代表人物是R.E.卡尔曼；基于复变量方法的频域理论，代表人物是H.H.罗森布罗克。 
　　非线性系统理论 非线性系统的分析和综合理论尚不完善。研究领域主要还限于系统的运动稳定性、双线性系统的控制和观测问题、非线性反馈问题等。更一般的非线性系统理论还有待建立。从70年代中期以来，由微分几何理论得出的某些方法对分析某些类型的非线性系统提供了有力的理论工具。 
　　最优控制理论 最优控制理论是设计最优控制系统的理论基础，主要研究受控系统在指定性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。在最优控制理论中，用于综合最优控制系统的主要方法有极大值原理和动态规划。最优控制理论的研究范围正在不断扩大，诸如大系统的最优控制、分布参数系统的最优控制等。 
　　随机控制理论 随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制，这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。 
　　适应控制理论 适应控制系统是在模仿生物适应能力的思想基础上建立的一类可自动调整本身特性的控制系统。适应控制系统的研究常可归结为如下的三个基本问题：①识别受控对象的动态特性；②在识别对象的基础上选择决策；③在决策的基础上做出反应或动作。 
现代控制理论的发展
　　1.智能控制(Intelligent Control)
　　智能控制是人工智能和自动控制的结合物,是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器,实现其目标的自动控制。智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上,而放在对任务和模型的描述,符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。智能控制用于生产过程,让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验,建立起以知识为基础的广义模型,采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示和自学习、推理与决策等智能化技术,对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划,使被控对象按一定要求达到预定的目的。
　　智能控制的理论基础是人工智能,控制论,运筹学和系统学等学科的交叉,它的主要特点是:
　　(1)同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程;
　　(2)智能控制的核心在高层控制,即组织级,它的主要任务在于对实际环境或过程进行组织;
　　(3)系统获取的信息不仅是数学信息,更重要的是文字符号、图像、图形、声音等各种信息。
　　智能控制正处于发展过程中,还存在许多有待研究的问题:
　　(1)探讨新的智能控制理论;(2)采用语音控制;(3)提高系统的学习能力和自主能力;
　　(4)利用现有的非线性技术分析闭环系统的特性;
　　(5)智能控制的实现问题。
　　2.非线性控制(Nonlinear Control)
　　非线性控制是复杂控制理论中一个重要的基本问题,也是一个难点课题,它的发展几乎与线性系统平行。非线性系统的发展,数学工具是一个相当困难的问题,泰勒级数展开对有些情况是不能适用的。古典理论中的“相平面”法只适用于二阶系统,适用于含有一个非线性元件的高阶系统的“描述函数”法也是一种近似方法。由于非线性系统的研究缺乏系统的、一般性的理论及方法,于是综合方法得到较大的发展,主要有:
(1)李雅普诺夫方法:它是迄今为止最完善、最一般的非线性方法,但是由于它的一般性,在用来分析稳定性或用来镇定综合时都欠缺构造性。
(2)变结构控制:由于其滑动模态具有对干扰与摄动的不变性,到80年代受到重视,是一种实用的非线性控制的综合方法。
(3)微分几何法:在过去的的20年中,微分几何法一直是非线性控制系统研究的主流,它对非线性系统的结构分析、分解以及与结构有关的控制设计带来极大方便.用微分几何法研究非线性系统是现代数学发展的必然产物,正如意大利教授Isidori指出:“用微分几何法研究非线性系统所取得的成绩,就象50年代用拉氏变换及复变函数理论对单输入单输出系统的研究,或用线性代数对多变量系统的研究。”但这种方法也有它的缺点,体现在它的复杂性、无层次性、准线性控制以及空间测度被破坏等。因此最近又有学者提出引入新的、更深刻的数学工具去开拓新的方向,例如:微分动力学、微分拓扑与代数拓扑、代数几何等。
　　3.自适应控制(Adaptive Control)
　　自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数,逐渐了解和掌握对象,然后根据所得的信息按一定的设计方法,作出决策去更新控制器的结构和参数以适应环境的变化,达到所要求的控制性能指标。
　　自适应控制系统应具有三个基本功能:
　　(1)辨识对象的结构和参数,以便精确地建立被控对象的数学模型;
　　(2)给出一种控制律以使被控系统达到期望的性能指标;
　　(3)自动修正控制器的参数。因此自适应控制系统主要用于过程模型未知或过程模型结构已知但参数未知且随机的系统。
　　自适应控制系统的类型主要有自校正控制系统,模型参考自适应控制系统,自寻最优控制系统,学习控制系统等。最近,非线性系统的自适应控制,基于神经网络的自适应控制又得到重视,提出一些新的方法。
　　4.鲁棒控制(Robust Control)
　　过程控制中面临的一个重要问题就是模型不确定性,鲁棒控制主要解决模型的不确定性问题,但在处理方法上与自适应控制有所不同。自适应控制的基本思想是进行模型参数的辩识,进而设计控制器。控制器参数的调整依赖于模型参数的更新,不能预先把可能出现的不确定性考虑进去。而鲁棒控制在设计控制器时尽量利用不确定性信息来设计一个控制器,使得不确定参数出现时仍能满足性能指标要求。
　　鲁棒控制认为系统的不确定性可用模型集来描述,系统的模型并不唯一,可以是模型集里的任一元素,但在所设计的控制器下,都能使模型集里的元素满足要求。鲁棒控制的一个主要问题就是鲁棒稳定性,目前常用的有三种方法:
　　(1)当被研究的系统用状态矩阵或特征多项式描述时一般采用代数方法,其中心问题是讨论多项式或矩阵组的稳定性问题;
　　(2)李雅普诺夫方法,对不确定性以状态空间模式出现时是一种有利工具;
　　(3)频域法从传递函数出发研究问题,有代表性的是Hoo控制,它用作鲁棒性分析的有效性体现在外部扰动不再假设为固定的,而只要求能量有界即可。这种方法已被用于工程设计中,如Hoo最优灵敏度控制器设计。
　　5.模糊控制(Fuzzy Control)
　　模糊控制借助模糊数学模拟人的思维方法,将工艺操作人员的经验加以总结,运用语言变量和模糊逻辑理论进行推理和决策,对复杂对象进行控制。模糊控制既不是指被控过程是模糊的,也不意味控制器是不确定的,它是表示知识和概念上的模糊性,它完成的工作是完全确定的。
　　1974年英国工程师E.H.Mamdam首次把Fuzzy集合理论用于锅炉和蒸气机的控制以来,开辟了Fuzzy控制的新领域,特别是对于大时滞、非线性等难以建立精确数学模型的复杂系统,通过计算机实现模糊控制往往能取得很好的结果。
　　模糊控制的类型有:
　　(1)基本模糊控制器,一旦模糊控制表确定之后,控制规则就固定不变了;
　　(2)自适应模糊控制器,在运行中自动修改、完善和调整规则,使被控过程的控制效果不断提高,达到预期的效果;
　　(3)智能模糊控制器,它把人、人工智能和神经网络三者联系起来,实现综合信息处理,使系统既具有灵活的推理机制、启发性知识与产生式规则表示,又具有多种层次、多种类型的控制规律选择。
　　模糊控制的特点是不需要精确的数学模型,鲁棒性强,控制效果好,容易克服非线性因素的影响,控制方法易于掌握。最近有人提出神经——模糊Inter3融合控制模型,即把融合结构、融合算法及控制合为一体进行设计。又有人提出利用同伦BP网络记忆模糊规则,以“联想方式”使用这些经验。
　　模糊控制有待进一步研究的问题:模糊控制系统的功能、稳定性、最优化问题的评价;非线性复杂系统的模糊建模,模糊规则的建立和模糊推理算法的研究;找出可遵循的一般设计原则。
　　6.神经网络控制(Neural Network Control)
　　神经网络是由所谓神经元的简单单元按并行结构经过可调的连接权构成的网络。神经网络的种类很多,控制中常用的有多层前向BP网络,RBF网络,Hopfield网络以及自适应共振理论模型(ART)等。
　　神经网络控制就是利用神经网络这种工具从机理上对人脑进行简单结构模拟的新型控制和辨识方法。神经网络在控制系统中可充当对象的模型,还可充当控制器。常见的神经网络控制结构有:
　　(1)参数估计自适应控制系统;
　　(2)内模控制系统;
　　(3)预测控制系统;
　　(4)模型参考自适应系统;
　　(5)变结构控制系统。
　　神经网络控制的主要特点是:可以描述任意非线性系统;用于非线性系统的辨识和估计对于复杂不确定性问题具有自适应能力;快速优化计算能力;具有分布式储存能力,可实现在线、离线学习。
　　最近有人提出以Hopfield网络实现一种多分辨率体视协同算法,该算法以逐级融合的方式自动完成由粗到细,直至全分辨率的匹配和建立。又有人提出一种网络自组织控制器,采用变斜率的最速梯度下降学习算法,应用在非线性跟踪控制中。今后需进一步探讨的问题是提高网络的学习速度,提出新的网络结构,创造出更适用于控制的专用神经网络。
　　7.实时专家控制(Real Time Expert Control)
　　专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术,根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统和传统的计算机程序最本质的区别在于:专家系统所要解决的问题一般没有算法解,并且往往要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论。
　　实时专家系统应用模糊逻辑控制和神经网络理论,融进专家系统自适应地管理一个客体或过程的全面行为,自动采集生产过程变量,解释控制系统的当前状况,预测过程的未来行为,诊断可能发生的问题,不断修正和执行控制计划。实时专家系统具有启发性、透明性、灵活性等特点,目前已经在航天试验指挥、工业炉窑的控制、高炉炉热诊断中得到广泛应用。目前需要进一步研究的问题是如何用简洁语言来描述人类长期积累的经验知识,提高联想化记忆和自学习能力。
　　8.定性控制(Qualitative Control)
　　定性控制是指系统的状态变量为定性量时(其值不是某一精确值而只知其处于某一范围内),应用定性推理对系统施加控制变量使系统在某一期望范围。
　　定性控制方法主要有三类:
　　(1)基于定量模型的定性控制,其特点是系统的定量模型假定已知,以定量模型为基础推导定性模型;
　　(2)基于规则的定性控制,其特点是构成定性模型的规则凭人们经验的定性推理即可得到,或通过状态的穷举得到;
　　(3)基于定性模型的定性控制,其特点是直接通过对定性模型的研究来导出定性控制。
　　定性控制与模糊控制的区别:模糊控制不需建模,其控制律凭经验或算法调整,而定性控制基于定性模型,控制规则基于对系统的定性分析;模糊控制是基于状态的精确测量值,而定性控制基于状态的定性测量值。
　　定性控制面临的问题:发展定性数学理论,改进定性推理方法,注重定性和定量知识的结合;研究定性建模方法,定性控制方法;加强定性控制应用领域的研究。
　　9.预测控制(Predictive Control)
　　预测控制是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法,它不仅适用于工业过程这种“慢过程”的控制,也能适用于快速跟踪的伺服系统这种“快过程”控制。目前实用的预测控制方法有动态矩阵控制(DMC),模型算法控制(MAC),广义预测控制(GPC),模型预测启发控制(MPHC)以及预测函数控制(PFC)等。这些方法具有以下特征:
　　(1)以计算机为实现手段,采取在线实现方式;
　　(2)建模方便,不需深入了解过程的内部机理,对模型精度要求不高;
　　(3)采用滚动优化策略,在线反复进行优化计算,使模型失配、外界环境的变化引起的不确定性及时得到弥补,提高控制质量。
　　最近有人提出一种新的基于主导内模概念的预测控制方法:结构对外来激励的响应主要由其本身的模态所决定,即结构只对激励信息中与其起主导作用的几个主要自振频率相接近的频率成分有较大的响应。目前利用神经网络对被控对象进行在线辨识然后用广义预测控制规律进行控制得到较多重视。
　　预测控制目前存在的问题是预测精度不高;反馈校正方法单调;滚动优化策略少;对任意的一般系统,其稳定性和鲁棒性分析较难进行;参数调整的总体规则虽然比较明确,但对不同类型的系统的具体调整方法仍有待进一步总结。
　　10.分布式控制系统(Distributed Control System)
　　分布式控制系统又称集散控制系统,是70年代中期发展起来的新型计算机控制系统,它融合了控制技术(Control),计算机技术(Computer),通信技术(Communication),图像显示技术(CRT)的“4C”技术,形成了以微处理器为核心的系统,实现对生产过程的监视、控制和管理。
　　既打破了常规控制仪表功能的局限,又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理过于集中带来的危险,而且还有大规模数据采集、处理的功能以及较强的数据通信能力。
　　分布式控制系统既有计算机控制系统控制算法灵活,精度高的优点,又有仪表控制系统安全可靠,维护方便的优点。它的主要特点是:真正实现了分散控制;具有高度的灵活性和可扩展性;较强的数据通信能力;友好而丰富的人机联系以及极高的可靠性。

机器视觉
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉（Machine vision）
　　机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不

视觉系统工作原理简图
适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
　　正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
　　了解更多机器视觉信息可以访问中国第一家机器视觉媒体中国视觉网，成立于2003年6月。
基本构造
　　一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 相机（包括CCD 相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
　　系统可再分为
　　主端电脑(Host Computer)
　　影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器
　　影像摄影机
　　CCT镜头
　　显微镜头
　　照明设备
　　Halogen光源
LED光源
　　高周波萤光灯源
　　闪光灯源
　　其他特殊光源
　　影像显示器
　　LCD
　　机构及控制系统
　　PLC、PC-Base控制器
　　精密桌台
　　伺服运动机台
工作原理
　　机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

机器视觉系统的典型结构
　　一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：
1、照明
　　照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
2、镜头
　　FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）
　　镜头选择应注意：
　　①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 / 节点⑦畸变
3、相机
　　按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。　
4、图像采集卡
　　图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
　　比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
5、视觉处理器
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。

机器视觉在纺织工业上的应用案例
　　在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”) 。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
　　流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。现在采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
特征提取辨识
　　一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：
　　1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
　　2． 杂质的形状难以事先确定。
　　3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。
　　4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。
　　由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
Color检测
　　一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)篮(B)三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色