智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展

智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展xxx公司智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展文件編號(hào)：文件日期：修訂次數(shù)：第1.0次更改批準(zhǔn)審核制定方案設(shè)計(jì)，管理制度摘要：在此我綜述智能控制技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展,首先簡述智能控制的性能特點(diǎn)及主要方法;然后介紹智能控制在各行各業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀;接著論述智能控制的發(fā)展。智能控制技術(shù)的主要方法，介紹了智能控制在各行各業(yè)中的應(yīng)用。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，許多新方法和技術(shù)進(jìn)入工程化、產(chǎn)品化階段，這對(duì)自動(dòng)控制技術(shù)提出獷新的挑戰(zhàn)，促進(jìn)了智能理論在控制技術(shù)中的應(yīng)用，以解決用傳統(tǒng)的方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。關(guān)鍵詞：智能控制應(yīng)用自動(dòng)化淺談智能控制技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動(dòng)控制技術(shù)。對(duì)許多復(fù)雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)的控制理論去進(jìn)行定量計(jì)算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結(jié)合的控制方式。定量方法與定性方法相結(jié)合的目的是，要由機(jī)器用類似于人的智慧和經(jīng)驗(yàn)來引導(dǎo)求解過程。因此，在研究和設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)時(shí)，主要注意力不放在數(shù)學(xué)公式的表達(dá)、計(jì)算和處理方面，而是放在對(duì)任務(wù)和現(xiàn)實(shí)模型的描述、符號(hào)和環(huán)境的識(shí)別以及知識(shí)庫和推理機(jī)的開發(fā)上，即智能控制的關(guān)鍵問題不是設(shè)計(jì)常規(guī)控制器，而是研制智能機(jī)器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層控制是對(duì)實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)行組織、決策和規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)問題求解。為了完成這些任務(wù)，需要采用符號(hào)信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計(jì)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。智能控制的性能特點(diǎn)及主要方法根據(jù)智能控制的基本控制對(duì)象的開放性，復(fù)雜性，不確定性的特點(diǎn)，一個(gè)理想的智能控制系統(tǒng)具有如下性能：（1）系統(tǒng)對(duì)一個(gè)未知環(huán)境提供的信息進(jìn)行識(shí)別、記憶、學(xué)習(xí)，并利用積累的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步改善自身性能的能力，即在經(jīng)歷某種變化后，變化后的系統(tǒng)性能應(yīng)優(yōu)于變化前的系統(tǒng)性能。（2）適應(yīng)功能：系統(tǒng)應(yīng)具有適應(yīng)受控對(duì)象動(dòng)力學(xué)特性變化、環(huán)境變化和運(yùn)行條件變化的能力。這種智能行為是不依賴模型的自適應(yīng)估計(jì)，較傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制有更廣泛的意義。（3）組織功能：對(duì)于復(fù)雜任務(wù)和分散的傳感信息具有自組織和協(xié)調(diào)功能，使系統(tǒng)具有主動(dòng)性和靈活性。除以上功能外，智能控制系統(tǒng)還應(yīng)具有實(shí)時(shí)性、容錯(cuò)性、魯棒性和友好的人機(jī)界面。智能控制和傳統(tǒng)控制在應(yīng)用領(lǐng)域、控制方法、知識(shí)獲取和加工、系統(tǒng)描述、性能考核及執(zhí)行等方面存在明顯的不同。基于與傳統(tǒng)控制的區(qū)別，智能控制系統(tǒng)具有如下特點(diǎn)：（1）擬人智能化的運(yùn)作模式；（2）優(yōu)勝劣汰的選擇機(jī)制；（3）多目標(biāo)的優(yōu)化過程；（4）復(fù)雜環(huán)境的學(xué)習(xí)功能。智能控制技術(shù)的主要方法有模糊控制、基于知識(shí)的專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和集成智能控制等，以及常用優(yōu)化算法有：遺傳算法、蟻群算法、免疫算法等。（1）模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊語言變量、模糊推理為其理論基礎(chǔ),以先驗(yàn)知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)作為控制規(guī)則。其基本思想是用機(jī)器模擬人對(duì)系統(tǒng)的控制,就是在被控對(duì)象的模糊模型的基礎(chǔ)上運(yùn)用模糊控制器近似推理等手段,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制。在實(shí)現(xiàn)模糊控制時(shí)主要考慮模糊變量的隸屬度函數(shù)的確定,以及控制規(guī)則的制定二者缺一不可。（2）專家控制專家控制是將專家系統(tǒng)的理論技術(shù)與控制理論技術(shù)相結(jié)合,仿效專家的經(jīng)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)控制的一種智能控制。主體由知識(shí)庫和推理機(jī)構(gòu)組成,通過對(duì)知識(shí)的獲取與組織,按某種策略適時(shí)選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進(jìn)行推理,以實(shí)現(xiàn)對(duì)控制對(duì)象的控制。專家控制可以靈活地選取控制率,靈活性高;可通過調(diào)整控制器的參數(shù),適應(yīng)對(duì)象特性及環(huán)境的變化,適應(yīng)性好;通過專家規(guī)則,系統(tǒng)可以在非線性、大偏差的情況下可靠地工作,魯棒性強(qiáng)。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元的活動(dòng),利用神經(jīng)元之間的聯(lián)結(jié)與權(quán)值的分布來表示特定的信息,通過不斷修正連接的權(quán)值進(jìn)行自我學(xué)習(xí),以逼近理論為依據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,并以直接自校正控制、間接自校正控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制等方式實(shí)現(xiàn)智能控制。（4）遺傳算法學(xué)習(xí)控制智能控制是通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制,因此控制技術(shù)離不開優(yōu)化技術(shù)?？焖?、高效、全局化的優(yōu)化算法是實(shí)現(xiàn)智能控制的重要手段。遺傳算法是模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的一種搜索和優(yōu)化算法,它模擬生物界/生存競爭,優(yōu)勝劣汰,適者生存的機(jī)制,利用復(fù)制、交叉、變異等遺傳操作來完成尋優(yōu)。遺傳算法作為優(yōu)化搜索算法,一方面希望在寬廣的空間內(nèi)進(jìn)行搜索,從而提高求得最優(yōu)解的概率;另一方面又希望向著解的方向盡快縮小搜索范圍,從而提高搜索效率。如何同時(shí)提高搜索最優(yōu)解的概率和效率,是遺傳算法的一個(gè)主要研究方向。（5）迭代學(xué)習(xí)控制迭代學(xué)習(xí)控制模仿人類學(xué)習(xí)的方法、即通過多次的訓(xùn)練,從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)會(huì)某種技能,來達(dá)到有效控制的目的。迭代學(xué)習(xí)控制能夠通過一系列迭代過程實(shí)現(xiàn)對(duì)二階非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的跟蹤控制。整個(gè)控制結(jié)構(gòu)由線性反饋控制器和前饋學(xué)習(xí)補(bǔ)償控制器組成,其中線性反饋控制器保證了非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行、前饋補(bǔ)償控制器保證了系統(tǒng)的跟蹤控制精度。它在執(zhí)行重復(fù)運(yùn)動(dòng)的非線性機(jī)器人系統(tǒng)的控制中是相當(dāng)成功的。二、智能控制的現(xiàn)狀工業(yè)過程中的智能控制生產(chǎn)過程的智能控制主要包括兩個(gè)方面:局部級(jí)和全局級(jí)。局部級(jí)的智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì),例如智能PID控制器、專家控制器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器等。研究熱點(diǎn)是智能PID控制器,因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢,且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對(duì)象。全局級(jí)的智能控制主要針對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化,包括整個(gè)操作工藝的控制、過程的故障診斷、規(guī)劃過程操作處理異常等。機(jī)械制造中的智能控制在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中,需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況,人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè),它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)制造過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)環(huán)境建模,利用傳感器融合技術(shù)來進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合?？刹捎脤＜蚁到y(tǒng)的“Then-If”逆向推理作為反饋機(jī)構(gòu),修改控制機(jī)構(gòu)或者選擇較好的控制模式和參數(shù)。利用模糊集合和模糊關(guān)系的魯棒性,將模糊信息集成到閉環(huán)控制的外環(huán)決策選取機(jī)構(gòu)來選擇控制動(dòng)作。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力,進(jìn)行在線的模式識(shí)別,處理那些可能是殘缺不全的信息。電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的智能控制電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)、變壓器、電動(dòng)機(jī)等電機(jī)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)行、控制是一個(gè)復(fù)雜的過程,國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障診斷及控制中,取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進(jìn)的優(yōu)化算法,采用此方法來對(duì)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化,可以降低成本,縮短計(jì)算時(shí)間,提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量。應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷的智能控制技術(shù)有:模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在電力電子學(xué)的眾多應(yīng)用領(lǐng)域中,智能控制在電流控制PWM技術(shù)中的應(yīng)用是具有代表性的技術(shù)應(yīng)用方向之一,也是研究的新熱點(diǎn)之一。以上的三個(gè)例子只是智能控制在各行各業(yè)應(yīng)用中的一個(gè)縮影，它的作用以及影響力將會(huì)關(guān)系國民生計(jì)。并且智能控制技術(shù)的發(fā)展也是日新月異，我們只有時(shí)刻關(guān)注智能控制技術(shù)才能跟上其日益加快的技術(shù)更新步伐。三、智能控制的發(fā)展智能控制存在的問題智能控制以其優(yōu)越的控制性能逐漸步入了工程界并得到廣泛飛應(yīng)用。然而在智能控制的實(shí)現(xiàn)方面，還存在很多問題有待解決。具體表現(xiàn)在：（1）擴(kuò)寬實(shí)際應(yīng)用范圍，提高實(shí)時(shí)控制能力問題。（2）解決知識(shí)獲取和優(yōu)化的瓶頸問題，特別是動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的知識(shí)獲取和分類。（3）對(duì)智能控制學(xué)習(xí)研究的問題。（4）各種智能方法結(jié)合以及同傳統(tǒng)控制方法結(jié)合研究問題。（5）數(shù)值和符號(hào)之間的計(jì)算問題。目前，在數(shù)值和符號(hào)之間的計(jì)算尚未有一個(gè)成型的規(guī)則。（6）智能控制的魯棒性問題缺乏嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。（7）如何研究解耦問題，簡化控制算法。（8）研究新型智能控制硬件和軟件問題，智能控制的研究往往缺少較好的軟件環(huán)境，硬件方面存在的問題更大。智能控制的發(fā)展前景智能控制的研究雖然取得了一些成果，但實(shí)質(zhì)性進(jìn)展甚微，理論方面尤為突出，應(yīng)用則主要是解決技術(shù)問題，對(duì)象具體而單一。子波變換、遺傳算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，以及混沌理論等，將成為智能控制的發(fā)展方向。智能控制發(fā)展的核心仍然是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大自學(xué)習(xí)功能與具有較強(qiáng)知識(shí)表達(dá)能力的模糊邏輯推理構(gòu)成的模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。要做到智能自動(dòng)化，把機(jī)器人的智商提高到智人水平，還需要數(shù)十年。微電子、生命科學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)突飛猛進(jìn)，為21世紀(jì)實(shí)現(xiàn)智能控制和智能自動(dòng)化創(chuàng)造了很好的條件。對(duì)這門新學(xué)科今后的發(fā)展方向和道路已經(jīng)取得了一些共識(shí)：（1）研究和模仿人類智能是智能控制的最高目標(biāo)；（2）智能控制必須靠多學(xué)科聯(lián)合才能取得新的突破；（3）智能的提高，不能全靠子系統(tǒng)的堆積，要做到“整體大于組分之和”，只靠非線性效應(yīng)是不夠的。為了達(dá)到目標(biāo)，不僅需要技術(shù)的進(jìn)步，更需要科學(xué)思想和理論的突破。很多科學(xué)家堅(jiān)持認(rèn)為，這需要發(fā)現(xiàn)新的原理，或者改造已知的物理學(xué)基本定理，才能徹底懂得和仿造人類的智能，才能設(shè)計(jì)出具有高級(jí)智能的自動(dòng)控制系統(tǒng)?？茖W(xué)界要為保障人類和地球的生存和可持續(xù)發(fā)展做出必須的貢獻(xiàn)，而控制論科學(xué)家和工程師應(yīng)當(dāng)承擔(dān)主要的使命。智能控制理論的研究和應(yīng)用是現(xiàn)代控制理論在深度和廣度上的拓展。20世紀(jì)80年代以來，信息技術(shù)、計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展及其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和相互滲透，也推動(dòng)了控制科學(xué)與工程研究的不斷深入，控制系統(tǒng)向智能控制系統(tǒng)的發(fā)展已成為一種趨勢。參考文獻(xiàn)：[1]蔡自興，徐光佑.人工智能及應(yīng)用（第二版）,清華大學(xué)出版社,1996[2]白枚.智能控制理