智能控制在機(jī)械中的應(yīng)用

智能控制在機(jī)械中的運(yùn)用摘要:對(duì)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(jìn)行了簡(jiǎn)單的闡述，介紹了智能控制在工程機(jī)械和汽車領(lǐng)域的一些實(shí)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(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)上逐漸形成的一類高級(jí)信息與控制技術(shù)。智能控制系統(tǒng)是指具備一個(gè)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(jī)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(jī)器像人一樣，根據(jù)少量模糊信息，依據(jù)一定的推理準(zhǔn)則進(jìn)行“思維”，就可以得出相當(dāng)準(zhǔn)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(shí)的控制策略轉(zhuǎn)換為自動(dòng)控制具體策略的控制,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。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(qiáng),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(shì)。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(dòng)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(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(cè)控制等方式實(shí)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(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。2.4遺傳算法控制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“生存競(jìng)爭(zhēng),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。3.智能控制在機(jī)械中的運(yùn)用把智能控制技術(shù)應(yīng)用在工程機(jī)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(duì)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(hù)環(huán)境，簡(jiǎn)化操作，方便日常維護(hù)保養(yǎng)和維修。智能控制技術(shù)在工程機(jī)械產(chǎn)品上的應(yīng)用非常廣泛。3.1智能控制在工程機(jī)械的應(yīng)用(1)日本神鋼挖掘機(jī)配有ITCS自動(dòng)控制操作系統(tǒng)，電腦能自動(dòng)監(jiān)測(cè)操作手柄的動(dòng)作，通過模糊邏輯推理，識(shí)別出此時(shí)的作業(yè)類型后對(duì)操作系統(tǒng)進(jìn)行控制，同時(shí)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行電子監(jiān)控，自動(dòng)調(diào)節(jié)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、調(diào)整液壓系統(tǒng)流量。在低負(fù)荷時(shí)自動(dòng)降低發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，讓作業(yè)進(jìn)行得更準(zhǔn)確、容易；重負(fù)荷時(shí)發(fā)揮出發(fā)動(dòng)機(jī)最大功率，從而提高作業(yè)效率；同時(shí)其最新裝備的“探望信息系統(tǒng)”可以將挖掘機(jī)的工作位置、工作狀況和機(jī)器的運(yùn)轉(zhuǎn)情況等信息實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的傳送，用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)或手機(jī)短信的方式，獲得最新的機(jī)器工作信息。(2)從20世紀(jì)80年代中期到現(xiàn)在，國外智能型振動(dòng)壓路機(jī)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(dòng)壓路機(jī)不僅綜合了前面四代所具有的優(yōu)點(diǎn)，而且還提出了土壤壓實(shí)綜合定位系統(tǒng)（GPS）。使用GPS系統(tǒng)可以精確地給出壓路機(jī)的位置，精確地給出振動(dòng)輪的標(biāo)高，與前一鋪層的標(biāo)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(jī)的參數(shù)。(3)日本小松公司推土機(jī)智能控制系統(tǒng)將挖掘機(jī)上應(yīng)用的負(fù)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(jī)上?？梢愿鶕?jù)外載荷自動(dòng)調(diào)節(jié)車速及發(fā)動(dòng)機(jī)飛輪轉(zhuǎn)矩，實(shí)現(xiàn)高速小轉(zhuǎn)矩及低速大轉(zhuǎn)矩動(dòng)力輸出。此外，在各種型號(hào)推土機(jī)上裝備電子監(jiān)控系統(tǒng)，通過液晶或檢測(cè)儀表顯示聽覺和視覺相結(jié)合的三級(jí)報(bào)警，易于檢查、維修和故障診斷。同時(shí)，在裝載機(jī)、推土機(jī)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(shí)掌握設(shè)備所在位置，并使非操作人員無法點(diǎn)燃發(fā)動(dòng)機(jī)，從而無法使用裝載機(jī)、推土機(jī)等。3.2智能控制在汽車領(lǐng)域的運(yùn)用汽車是一個(gè)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(dòng)態(tài)特性會(huì)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(jìn)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(gè)方面，如汽車的運(yùn)動(dòng)控制、駕駛員模型、輪胎模型以及制動(dòng)系統(tǒng)、懸架系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)和發(fā)動(dòng)機(jī)的控制等。(1)發(fā)動(dòng)機(jī)怠速控制汽車發(fā)動(dòng)機(jī)怠速運(yùn)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(shí)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(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)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(gè)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(shí)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(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速偏差X1和轉(zhuǎn)速偏差變化率X2的輸入數(shù)據(jù)，計(jì)算出步進(jìn)電機(jī)相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)脈沖數(shù)y,從而實(shí)現(xiàn)怠速轉(zhuǎn)速的調(diào)節(jié)。汽油機(jī)控制系統(tǒng)框圖如下所示:(2)自動(dòng)變速器智能化為了滿足各種行駛條件下的駕駛需求，自動(dòng)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(shí)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(shí)自動(dòng)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(duì)自動(dòng)變速器的智能控制技術(shù)的研究已成為該領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，也是一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。如日本三菱新型4擋自動(dòng)變速器中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為新的控制邏輯，以實(shí)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(dòng)變速器的自適應(yīng)控制系統(tǒng)（AGS），使選擋與駕駛員類型（運(yùn)動(dòng)型或經(jīng)濟(jì)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(shí)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(shí)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(dòng)態(tài)系統(tǒng)的知識(shí)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(jìn)入21世紀(jì)以來，微電子學(xué)、生命科學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)的突飛猛進(jìn)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(qiáng)大自學(xué)功能與具有較強(qiáng)的知識(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)。研究和模仿人類智能將是智能控制的最高目標(biāo)。參考文獻(xiàn):[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(jī)械上的應(yīng)用，建筑機(jī)械化.2007,（7）.[3]李蘭生,鄒占江.液壓挖掘機(jī)工作裝置專家模糊控制系統(tǒng)的研究.礦山機(jī)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(jī)械中的應(yīng)用.中國科技信息2008年第8期；[7]SaridisGN.Architecturesforintelligentcontrols[A].Intelligentcontrolssystems[C].NewYork:IEEEPress,1996.[8]LooneyCG.VarolY.Softdatafusion[A].SoftComputinginsystemscontrolTechnology[C].Singapore:WorldScientificPublishingCo,1999.[9]張德江.智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與展望[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2002.[10]吳國君.現(xiàn)在汽車自動(dòng)變速的應(yīng)用與發(fā)展.百科之窗.2005.9.[11]LiMengqing;ZhangChunliang;YangShuzi;etc.Intelligentrecognitionusingfuzzyneuralfortrendandjumppatternincontrolchart[J].ChinaMechanicalEngineering,2004,15(22).[12]RuanJiu-hong;FuMeng-yin;LiYi-bin;etc.ResearchofintelligentvehiclelateralcontrolalgorithmsimulationbasedonfuzzylogicandGA[J].JournalofSystemSimulation,2004,16.[13]LingliChen,NarendraKS.Intelligentcontrolusingmultipleneuralnetworks[J].InternationJournalofAdaptiveControlandSignalProcessing,2003,17(6).[14]MahfoufM,KeeCH,AbbodMF,etal..FuzzyLogicbasedanti-SwayControldesignf