摘要：伴随着中国社会主义科学技术及市场经济快速发展，机电一体化系统为了能够适应更过的工作环境和任务要求，需要进行不断的完善和转型，智能控制的出现使得机电一体化系统能够更好的面对各种各样的操作难题，不但能够有效解决问题，还可以减少工作人员的脑力和体力劳动，更加重要的是促进了机电一体化系统的快速发展，使其有了质的飞越，使其能够更加长远的发展。
关键词：智能控制；机电一体化系统；应用
1.什么是智能控制
所谓的智能控制指的就是在没有人为的干预下能够自主驱动智能机器，从而有效完成对目标进行自动控制的技术，换句话来说就是用计算机对人类的大脑进行模拟，从而完场智能控制。智能控制在当今的社会是一种非常重要的技术，应用范围非常广泛，有着不可或缺的作用。在机电一体化系统中，有很多复杂多样的控制任务和控制目的，这些控制任务和控制目的以传统的控制手段来完成是非常复杂和不方便的，而智能控制的出现正好可以解决这一问题，使得机电一体化系统的实际操作更加的简单方便，同时还能更好的完成控制任务。对于智能控制来说，传统控制只是其中最为简单的一个部分，真正的智能控制是由多个学科相互交叉而成，而在众多的学科中最为主要的就是自动控制论、信息论、人工智能以及运筹学等学科。
与传统控制相比较而言，智能控制有着一些非常明显的优点和特征，其中最为主要的特征主要有七个方面，分别是智能控制的核心在高层控制、智能控制具有变结构特点、智能控制器具有非线性特性、智能控制器具有总体自寻优特征、智能控制一个新兴的技术、属于一门边缘交叉学科以及其能够满足更多的要求和目标。智能控制主要分为了六种类型，分别是：混合或者集成控制、专家控制系统、分级递阶控制系统、学习控制系统、人工神经网络控制系统、组合智能控制系统以及金华计算与遗传算法。
2.发展趋势
随着专家学者对智能控制研究不断的深入，目前我国智能控制已经具备学习、组织等功能，将其应用于机电一体化系统中将会大大提升我国机电一体化系统应用的水平。而遗传算法、专家系统以及神经网络作为机电一体化系统最常见的智能控制技术，其广泛的应用于各个领域中。然而随着智能控制技术在国内外出现并应用的时间较长，但是人们对于智能控制这一技术的认识还是不足的，因此这门新兴的理论技术依然需要一定的发展过程，才能更加成熟与完善。智能控制相比于传统的控制，其在许多方面都有着独特的优势，例如智能控制具备总体自寻特征，智能控制具有非线性特征等。智能控制虽然是一门新兴的技术，但是其能够更好的满足机电一体化系统的要求。
3.智能控制在机电一体化中的应用
3.1 数控领域的应用
智能控制技术在数控领域的应用，可以有效弥补数控机电系统的技术缺陷。 除此之外，数控电机系统还要求设备具备较高的智能处理能力，包括扩展、延伸、模拟等智能性行为。 以数控机床为例，常规的数控机床只能根据自动编程软件形成的代码进行加工，不能对加工运动进行规划，也不能预测加工路径，不具备基本决策能力，数控机床系统本身不能对加工进行干预。 基于智能控制技术开发的数控机床不仅具备上述能力，还具备智能监控、智能编程等能力，真正做到自适应、自识别、自学习、自组织、自整定、自规划、自修复、自繁殖等。
针对数控机床的控制需求，可以通过经典控制理论建立部分模型， 但不能根据模糊信息进行建模，智能控制技术可以建立模糊推理规则， 实现模糊控制，优化加工过程，智能控制技术的模糊集合理论可以对数控系统中的参数进行模糊化调节。 插补计算是数控加工系统的核心模块，需要根据加工信息规划中间点过程，常见的加工信息包括起点、终点、线型等，传统的数控加工系统不能实现位置环软件增益的调节控制，而智能控制的人工神经网络可以有效实现这种控制，可以逼近任意复杂程度的非线性函数。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 除此之外，智能控制技术的专家系统可以有效解决数控加工机床中的不明确知识推理问题，遗传进化系统可以提前预测、动态反馈、优化加工路径。
3.2机械制造的应用
机械制造是工业生产的主要对象，也是智能控制应用的必要前提。现代化技术的发展，对工业生产中机械制造加工精度的要求越来越高，传统控制理论已经无法发挥其重要作用。在机电一体化系统中合理运用智能控制，并借助计算机技术的优势，就可以形成新一代的机械制造技术。现代机械制造过程中，需要利用一些缺乏完整性的数据解决难以预测的问题，智能控制的出现和应用，就可以很好的解决这些问题，它利用模糊数学和神经网络的方法对制造过程进行动态预测和建模，再对数学模型进行分析，就可以确保机电一体化系统安全、稳定运行，实现提高机械制造加工精度的重要目标。随着工业快速发展，智能控制受到越来越多的重视，对于智能控制的研究也在不断深入，目前主要饱览智能传感器、加工过程智能控制以及机械故障智能诊断等领域，智能控制将是未来工业发展的重难点。
3.3机器人领域的智能控制
机器人在动力学方面常常是强耦合 、 时变 、 非线性的 , 在传感器信息方面是多信息的 , 在控制参数上是多变量的 , 在控制任务要求上是多任务的 , 这些特性正适合智能控制的应用 。智能控制技术已经应用到机器人领域的许多方面 , 如机器人多传感器信息融合和视觉处理 , 移动机器人行走过程的自主避障 , 行走路径规划 、 定位 、 轨迹跟踪 , 机器人手臂动作规划 ,空间机器人的姿态控制 , 具有自学习 、 自适应功能的控制器设计等 。采用人工神经网络 、 模糊控制和专家系统技术对机器人进行定位 、 环境建模 、 检测 、 控制和规划的研究已经日趋成熟 , 并在许多实际应用系统中得到验证 。
神经网络具有强大的自学习和非线性映射能力 ,实时性好 , 在机器人动力学上广泛应用 , 尤其适合于多自由度机械臂的现场学习控制 。模糊控制是一种具有鲁棒特性的智能控制方案 , 在机器人的建模 、 控制 、 对柔性臂的控制 、 力 /位置控制 、 模糊补偿控制 、 对基于传感器的机器人控制以及移动机器人路径规划等各个不同层面都有广泛的应用和研究 。免疫算法用于移动机器人路径发现与规划 , 同时遗传算法和进化计算为机器人系统带来了新型的优化编程和控制技术 。为提高系统的鲁棒性和适应能力 , 将几种智能控制方法或机理融合在一起而构成集成智能控制方法或与传统控制相结合而构成组合智能控制方法 , 如模糊控制与神经网络控制的融合 、 神经网络控制与变结构控制间的融合 、 模糊控制与变结构控制间的融合 、 模糊控制与专家系统间的融合等 , 其原理可简单地描述为取长补短法 , 如神经网络模糊控制器即以模糊控制的思维推理功能来补充神经网络的神经元间连接的拓扑结构的相对任意性 ;以神经网络的强有力的学习功能来对模糊控制的各有关环节进行训练 。此外 , 水下自主运载器 、 水下无人机车 、 无人自主驾驶机动车在未知或复杂危险环境下完成探索 、 通信 、 合作等功能也需要智能控制的协助实现。
4.结束语
机电一体化系统作为我国科学不断发展的产物，其还在不断的改进与完善中。随着机电一体化系统中应用了智能控制技术，不仅有效的解决了机电一体化系统中实践过程中难以避免的难题外，同时还能帮助工作人员减少工作量，为我国经济的向前发展做出了巨大的贡献。
参考文献
[1]杨德君. 浅析机电一体化系统中智能控制的应用[J]. 科技创新与应用,2014,26:76.
[2]王海荣. 分析智能控制与机电一体化的融合[J]. 电子制作,2014,21:227-228.
[3]李琳琳. 天津电网智能调度运行管理研究[D].天津大学,2014.
[4]陈明录. 浅议机电一体化系统中智能控制的应用[J]. 科技与企业,2013,04:73.
论文作者:唐杰
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第14期
论文发表时间:2017/10/13
标签：智能控制论文; 机电一体化论文; 系统论文; 神经网络论文; 机器人论文; 技术论文; 模糊论文; 《建筑学研究前沿》2017年第14期论文;