智能控制在機械中的應(yīng)用

智能控制在機械中的運用摘要:對各種智能控制技術(shù)(模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家控制和遺傳算法控制)理論進行了簡單的闡述，介紹了智能控制在工程機械和汽車領(lǐng)域的一些實際應(yīng)用,并提出了智能控制存在的問題及發(fā)展方向。1.概述智能控制是在控制論、信息論、人工智能、仿生學(xué)、神經(jīng)生及計算機科學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)上逐漸形成的一類高級信息與控制技術(shù)。智能控制系統(tǒng)是指具備一個智能行為的系統(tǒng)，它利用人工智能的方法能夠解決難以用數(shù)學(xué)的方法精確描述的復(fù)雜的、隨機的、模糊的、柔性的控制問題，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織的能力。它是研究一種數(shù)理邏輯，能使機器像人一樣，根據(jù)少量模糊信息，依據(jù)一定的推理準則進行“思維”，就可以得出相當準確的或足夠近似的結(jié)論和控制策略。智能控制技術(shù)通常通過智能控制系統(tǒng)發(fā)揮作用。2.智能控制的主要技術(shù)方法智能控制的主要技術(shù)方法有模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家控制、遺傳算法控制等。2.1模糊控制模糊控制是采用模糊語言控制把基于專家知識的控制策略轉(zhuǎn)換為自動控制具體策略的控制,其基本思想是用機器模擬人對系統(tǒng)的控制,就是在被控對象的模糊模型的基礎(chǔ)上運用模糊控制器近似推理等手段,實現(xiàn)系統(tǒng)控制。目前,模糊控制技術(shù)已日益成熟,穩(wěn)定性分析問題正逐步得到解決,模糊芯片已研制成功,其功能不斷增強,成本不斷下降,并且模糊開發(fā)軟件包不斷涌現(xiàn),直接應(yīng)用模糊芯片開發(fā)產(chǎn)品已成為趨勢。圖1為模糊控制系統(tǒng)的原理圖：2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是模擬人類神經(jīng)中樞系統(tǒng)智能活動的一種控制方式。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)值進行自我學(xué)習(xí),以逼近理論為依據(jù)進行神經(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)測控制等方式實現(xiàn)智能控制。如圖2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖：圖2：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖2.3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,實現(xiàn)對系統(tǒng)控制的一種智能控制。主體由知識庫和推理機構(gòu)組成,通過對知識的獲取與組織,按某種策略適時選用恰當?shù)囊?guī)則進行推理,以實現(xiàn)對控制對象的控制。2.4遺傳算法控制遺傳算法是模擬自然選擇和遺傳機制的一種搜索和優(yōu)化算法,它模擬生物“生存競爭,優(yōu)勝劣汰,適者生存”的機制,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。3.智能控制在機械中的運用把智能控制技術(shù)應(yīng)用在工程機械產(chǎn)品上，解決了傳統(tǒng)控制方法無法很好地適應(yīng)多變復(fù)雜對象的難題。大大提高產(chǎn)品作業(yè)質(zhì)量和生產(chǎn)效率，節(jié)省能源，保護環(huán)境，簡化操作，方便日常維護保養(yǎng)和維修。智能控制技術(shù)在工程機械產(chǎn)品上的應(yīng)用非常廣泛。3.1智能控制在工程機械的應(yīng)用(1)日本神鋼挖掘機配有ITCS自動控制操作系統(tǒng)，電腦能自動監(jiān)測操作手柄的動作，通過模糊邏輯推理，識別出此時的作業(yè)類型后對操作系統(tǒng)進行控制，同時對發(fā)動機進行電子監(jiān)控，自動調(diào)節(jié)發(fā)動機轉(zhuǎn)速、調(diào)整液壓系統(tǒng)流量。在低負荷時自動降低發(fā)動機轉(zhuǎn)速，讓作業(yè)進行得更準確、容易；重負荷時發(fā)揮出發(fā)動機最大功率，從而提高作業(yè)效率；同時其最新裝備的“探望信息系統(tǒng)”可以將挖掘機的工作位置、工作狀況和機器的運轉(zhuǎn)情況等信息實現(xiàn)遠距離的傳送，用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)或手機短信的方式，獲得最新的機器工作信息。(2)從20世紀80年代中期到現(xiàn)在，國外智能型振動壓路機已發(fā)展了五代，其中德國的BOMAG公司最具領(lǐng)先地位。其第五代智能振動壓路機不僅綜合了前面四代所具有的優(yōu)點，而且還提出了土壤壓實綜合定位系統(tǒng)（GPS）。使用GPS系統(tǒng)可以精確地給出壓路機的位置，精確地給出振動輪的標高，與前一鋪層的標高相比較，就可以得到鋪層的厚度，以便更精確地選擇壓路機的參數(shù)。(3)日本小松公司推土機智能控制系統(tǒng)將挖掘機上應(yīng)用的負載感應(yīng)變速系統(tǒng)、靜壓轉(zhuǎn)向、電子控制等技術(shù)成功地應(yīng)用在D275A-2型推土機上。可以根據(jù)外載荷自動調(diào)節(jié)車速及發(fā)動機飛輪轉(zhuǎn)矩，實現(xiàn)高速小轉(zhuǎn)矩及低速大轉(zhuǎn)矩動力輸出。此外，在各種型號推土機上裝備電子監(jiān)控系統(tǒng)，通過液晶或檢測儀表顯示聽覺和視覺相結(jié)合的三級報警，易于檢查、維修和故障診斷。同時，在裝載機、推土機上安裝利用全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)的遙控監(jiān)視裝置，可及時掌握設(shè)備所在位置，并使非操作人員無法點燃發(fā)動機，從而無法使用裝載機、推土機等。3.2智能控制在汽車領(lǐng)域的運用汽車是一個復(fù)雜的多自由度系統(tǒng)，在外界不確定因素的作用下，其動態(tài)特性會發(fā)生很大變化甚至失穩(wěn)。而智能控制系統(tǒng)的出現(xiàn)與發(fā)展為解決這些難題提出了更為先進的方法。因而在汽車領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。目前，智能控制技術(shù)已經(jīng)滲透到汽車的各個方面，如汽車的運動控制、駕駛員模型、輪胎模型以及制動系統(tǒng)、懸架系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)和發(fā)動機的控制等。(1)發(fā)動機怠速控制汽車發(fā)動機怠速運行工況十分復(fù)雜，從控制理論上講，怠速過程具有顯著的非線性、時變性和不確定性，因而難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，而傳統(tǒng)的PID控制的效果又都依賴于精確的數(shù)學(xué)模型，所以用這些方法對發(fā)動機怠速迸行控制難以取得預(yù)期的效果。近年來，作為智能控制的一個分支—模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制得到了很大發(fā)展，其既具有模糊系統(tǒng)的模糊信息處理能力，又利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能，實現(xiàn)了系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)發(fā)動機轉(zhuǎn)速偏差X1和轉(zhuǎn)速偏差變化率X2的輸入數(shù)據(jù)，計算出步進電機相應(yīng)的驅(qū)動脈沖數(shù)y,從而實現(xiàn)怠速轉(zhuǎn)速的調(diào)節(jié)。汽油機控制系統(tǒng)框圖如下所示:(2)自動變速器智能化為了滿足各種行駛條件下的駕駛需求，自動變速器應(yīng)具有獲得信息、分析信息和處理信息的能力。這些信息包括反映駕駛員心理的信息、識別行駛工況和條件的信息以及判別車輛參數(shù)變化的信息等，此時自動變速器的控制系統(tǒng)成為非線性的、大規(guī)模的、復(fù)雜的控制系統(tǒng)，必須采用智能控制技術(shù)，如模糊控制、自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以適應(yīng)各種駕駛員類型、環(huán)境條件和行駛狀況，因此，對自動變速器的智能控制技術(shù)的研究已成為該領(lǐng)域的一個研究熱點，也是一個發(fā)展趨勢。如日本三菱新型4擋自動變速器中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為新的控制邏輯，以實現(xiàn)最優(yōu)化換擋；寶馬公司陸續(xù)推出了用于4擋和5擋自動變速器的自適應(yīng)控制系統(tǒng)（AGS），使選擋與駕駛員類型（運動型或經(jīng)濟型）、特殊的環(huán)境條件（重載、爬坡或在平直路面行駛）和具體行駛狀況（下坡行駛、曲線行駛或慢行）相適應(yīng)。4.智能控制存在的問題與發(fā)展(1)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的應(yīng)用。然而在智能控制的實現(xiàn)方面，還存在很多問題有待解決。具體表現(xiàn)在：1.拓寬實際的應(yīng)用范圍，提高其控制能力。2.各種智能控制方法的結(jié)合問題。3.動態(tài)系統(tǒng)的知識獲取和分類還存在瓶頸問題。4.研究智能控制的硬件和軟件問題，目前，智能控制的研究還缺少較好的軟件好久，硬件方面則存在更大的問題。(2)智能控制的發(fā)展進入21世紀以來，微電子學(xué)、生命科學(xué)、自動化技術(shù)的突飛猛進為智能控制和智能化創(chuàng)造了很好的條件。目前智能控制的研究已經(jīng)取得了一些成果，將來其發(fā)展的核心仍然是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大自學(xué)功能與具有較強的知識表達能力的模糊邏輯推理構(gòu)成的模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究和模仿人類智能將是智能控制的最高目標。參考文獻:[1]傅京孫,蔡自興,徐光估.人工智能及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.[2]張宏.智能控制技術(shù)在工程機械上的應(yīng)用，建筑機械化.2007,（7）.[3]李蘭生,鄒占江.液壓挖掘機工作裝置專家模糊控制系統(tǒng)的研究.礦山機械.1998；[4]NowackiZ,OwezarzD.OntheRoustnessofFuzzycontrolofanOverheadcrane[C].ProceedingsoftheIEEEinternationalSymposiumonIndustrialElectronics.1996;[5]ChenNing.Studyonintelligentcontrolmethodforshiftschedulesavingenergyofengineeringvehicle[D].ChangChun：JilinUniversity,2002.[6]仲躋峰，趙文銳.智能控制在典型工程機械中的應(yīng)用.中國科技信息2008年第8期；[7]SaridisGN.Architecturesforintelligentcontrols[A].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