【摘 要】机电一体化是机械、电了和信息等技术的有机结合，是现代技术发展的阶段性产物。随着机电一体化系统控制要求的不断提高，其控制对象和、目标，以及所处环境日渐复杂，使得智能控制在机电一体化中的重要性日益突出。本文深入地分析比较了传统非智能控制技术与智能控制技术的区别，并通过列举智能控制技术在机电一体化系统中的实际应用，阐述了智能控制技术的发展趋势。
【关键词】机电一体化；智能控制
1.引言
目前，我国处于工业快速发展阶段，各种智能技术不断出现，促使工业生产向智能化、数字化和网络化方向发展。在钢铁行业中，原材料加工是重要的生产环节，也是整个钢铁冶炼的重要环节。随着钢铁企业的快速发展，对烧结材料的要求也越来越高。事实证明，烧结材料处理的越好，高炉生产的质量越高，所以烧结程度是产量和质量的重要指标。同时，对应钢铁生产向智能化、自动化和人型化方向发展，创造有利条件。因此，随着钢铁工业的发展，人们对烧结材料的性能稳定、优良性的要求越高，越需要智能控制技术的应用。下面就从概念、特点、应用等方面详细论述。
2.机电一体化的概念、特点
2.1机电一体化的概念
机电一体化技术就是以微型处理技术为代表的电子信息技术向工业发展领域的渗透，是信息技术与机械技术的深度结合。机电一体化技术属于综合了机械、控制、传感、信息和网络等群体技术，并从系统理论角度出发，对系统功能和组织结构进行优化的工程技术。机电一体化技术是以智能、动力、结构和感知等要素为前提，并将上述要素有机结合，实现各个要素之间的信息处理、接口祸合，以及能量和物质运动。因此，机电一体化技术属于复合功能技术，可以降低其能耗，提高工程的精度和可靠性。
2.2机电一体化的特点
(1)综合性。机电一体化是以信息理论、控制理论和系统理论为基础的综合技术，融合了控制、机械、管理和检测等功能。具体地说，机电一体化就是将微处理技术与机械技术的有机融合；
(2)智能性。机电一体化从本质上改变了机械处理的面貌，其中微处理机取代了传统的控制系统，发挥指导性的作用。机械结构的主体由仪器、仪表和传感器组成，机电一体化通过各种参数的设置，让各个结果发挥作用，各个结构将自身参数反馈给处理器进行智能化处理。
(3)完整性。机电一体化技术包括:微处理、传感器、动力机、传动系统和执行部件等，属于完整的机械化系统。机电一体化对传统机械中的繁琐结构进行优化，而将机械、微处理、微电子和智能测量等科技融合在一起，更好地为设计、制造和控制领域提供服务，实现了多领域的一体化生产。
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。高速、高精度、高可靠性是数控机电系统的基本功能要求。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。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
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。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机器人领域的应用
机器人是智能控制技术的主要应用领域。机器人技术本身就涉及多个学科知识，机器人的动力学控制是实现机器人行为核心，这些动力学理论很多是时变、非线性、强耦合的。以两足机器人的行走为例，其模型实质上属于非静定二级倒立摆，具有非线性特征。除此之外，机器人涉及多种传感器，这些传感器的信息十分复杂，机器人控制系统本身就属于多变量系统，需要同时执行多任务，如机器人自主避障、信息融合、动作规划、轨迹行踪、视觉处理等，传统的控制算法难以胜任。
神经网络是典型的仿生智能控制技术，具备极强的非线性映射能力和较好的实时性，该技术也是机器人动力学的主要研究方向之一，已经用于多自由度机械臂的现场学习控制中。此外，神经网络技术还可以将各种传感器信息进行整合。鲁棒性是动力学中的重要理论，同时也是机械人控制的基础，模糊控制技术是具有鲁棒性的智能控制技术，可以用于机器人建模、控制、模糊补偿、路径规划等。免疫算法也是移动机器人的主要研究趋势之一，主要用于机器人路径规划，实现机器人系统优化编程。各种智能控制技术之间的交叉应用也是机器人研究的主要方向之一，可以弥补技术之间的缺陷，以神经网络模糊控制技术为例，该技术利用模糊控制思维弥补神经网络神经元结构的相对任意性。
3.3交流伺服系统应用
交流伺服系统也是机电一体化系统的典型代表之一，很多机电一体化系统都会用到交流伺服驱动装置。该装置可以将电信号转换至机械动作，直接影响着系统的动态性能，交流伺服系统的性能直接决定了机电一体化设备的整体性能。矢量控制技术可以实现伺服系统交流化，交流伺服系统十分复杂，涉及负载扰动、参数时变等，控制参数也属于非线性、时变性的，常规的PID控制已经不能满足系统的性能需求，智能控制技术可以将非线性控制方式植入交流伺服系统，实现参数在线自动调整，保证系统具备极强的适应性。
将单一的模糊控制算法用于交流伺服系统中，可以最大限度提高系统静态性能，同时提高系统动态响应能力以及抗干扰能力。但单独使用模糊算法不能消除“抖振”缺陷，系统的自学习、自组织能力较差。神经网络技术可以实现系统误差在线调整，有效弥补模糊算法的输出缺陷，完善模糊算法的自适应、自组织能力。以永磁同步电动机的交流伺服系统为例，将模糊神经网络技术用于位置调节，利用遗传算法进行快速搜索，保证系统具备更好的定位精度。大型发电励磁控制器利用BP神经网络技术得到映射的两个时刻状态变量。
4.结语
智能控制技术是从传统非智能控制技术基础上发展而来的，充分利用了计算机技术的优势，将计算机技术与互联网技术进行了完美融合。智能控制技术主要包括神经网络、专家系统、遗传算法、模糊系统等。智能控制技术在机电一体化系统中的应用可以有效解决高级线性、非线性问题，基于智能控制技术的机电一体化系统已经成为必然发展趋势。智能控制技术可以实现机电一体化系统的高效率、高质量、高性能控制。
参考文献:
[1]李丽亚.智能控制技术在机电控制系统中的应用研讨[J].通讯世界，2016, 06：214-215.
[2]郑川.谈机电一体化系统中智能控制的应用[J].黑龙江科技信息，2016,（13）:108
[3]韩贵新.智能控制及其在机电一体化系统中的应用[J].河南科技，2015,（22）:102
论文作者:邱建国
论文发表刊物:《低碳地产》2016年7月第14期
论文发表时间:2016/11/8
标签：技术论文; 机电一体化论文; 智能控制论文; 系统论文; 机器人论文; 模糊论文; 加工论文; 《低碳地产》2016年7月第14期论文;