机电一体化大作业

2015 年秋季学期本科生课程考核

（读书报告、研究报告）

考核科目:机电一体化系统设计

学生所在院（系）:机电工程学院

学生所在专业:机械设计制造及自动化学生姓名:

学号:

考核结果阅卷人

智能控制技术在机电一体化系统中的应用综述

摘要：智能控制技术是研究复杂的不确定性被控对象（或过程）的问题。它采用人工智能的方法有效地克服系统的不确定性，使系统从无序到有序状态转移的方法及其规律。20世纪20年代，在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上,智能控制技术逐步发展。随着信息技术的进步，许多新方法和新技术进入工程化、产品化阶段。这对自动控制理论技术提出了新的挑战,促进了智能理论在控制技术中的应用。

关键字：智能控制、模糊控制、专家控制、神经网络、遗传算法

1、智能控制技术的概念

智能控制：intelligentcontrols，在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。

智能控制的定义一：智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与3 人交互地执行人类规定的任务的一种机器。

定义二：K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。

定义三：智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。

定义四：智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。

1966年J.M.Medal首先提出将人工智能应用于飞船控制系统的设计；1971年傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归纳了三中类型的智能控制系统：

（1）人作为控制器的控制系统，具有自学习性，自组织性，自适应性功能。

（2）人机结合作为控制器的控制系统。机器完成需要快速完成的常规任务，人则完成认为分配决策等。

（3）无人参与的自主控制系统。为多层的智能控制系统，需要完成问题建模，求解和规划，如自主机器人。

1985年IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制研讨会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会。1987年在美国举行第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成。20世纪90年底至今，智能控制进入了新的发展时期，随着对象规模的扩大以人工智能技术、信息论、系统论和控制论的发展，人们试从高层次研究智能控制，这不仅形成了智能控制的多元化，而且在应用实践方面取得了重大进展。我国智能控制也兴起于这一时期。

2、智能控制技术应用对机电一体化系统的意义

以经典控制理论和现代控制理论为代表的传统控制理论曾在一段时期成为控制的、解决现实问题的主导。但随着科技的进步，人们为探索自然，需要面对更为复杂的对象及高度非线性，不确定的对象。这是传统控制理论无法给予解决的，所以必须发展新的概念，理论和方法才能适社会应快速发展的需要。智能控制在这个大的背景下孕育而生。随着人们对不确定性、复杂性、模糊性过程控制问题进行广泛深入研究，专家系统、模糊逻辑和神经网络被广泛地引入到控制理论之中。由于这三者都具有解决人工智能中知识表达与不确定性推理的信息表达与处理能力，人们近来普遍认为以下几种途径是智能控制最具吸引力的选择：基于知识和经验的专家系统控制；基于模糊逻辑推理与计算的模糊控制；基于人工神经网络的神经网络控制；以上途径的交叉与结合。智能控制系统具有极强的学习功能、组织功能及适应性功能，其在机电一体化方面的广泛应用是当前智能控制的一大发展趋势。模糊系统、遗传算法、专家系统及神经网络是应用在机电一体化系统中的最常见的四种技术，它们之间存在着相互依存、相辅相成的关系。3、智能控制技术的种类

智能控制系统按照原理分类大致可分为：1）模糊控制技术；2）专家控制技术；3）人工神经网络控制技术；4）遗传算法控制技术

1）模糊控制技术模糊控制是应用模糊集合理论，从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用方法。其核心为模糊推理，主要依赖模糊规则和模糊变量的隶属度函数。与专家系统控制类似，其推理过程也是基于规则形式表示的人类经验。因此有人把两者都归类于基于规则的控制。模糊控制的特点：（1）模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。（2）模糊控制不要求知道被控对象的精确数学模型。（3）模糊控制鲁棒性强（即抗干扰能力强），根据实际系统的输入输出结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。

2）专家控制技术专家控制(expert control)是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。专家控制试图在传统控制的基础上“加人”一个富有经验的控制工程师，实现控制的功能，它由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识(先验经验、动态信息、目标等)的获取与组织，按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制。专家控制的特点为：（1）具有领域专家级的专业知识，能进行符号处理和启发式推理。（2）具有获取知识能力，具有灵活性透明性和交互性。

3）人工神经网络控制技术人工神经网络(简称神经网络，NeuralNetwork)是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为，它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。

人工神经网络本身各简单结点没有显在的物理意义，但综合网络可描述复杂和非线性系统的控制和辨识问题，而且能做到并行实时、冗余容错的运算。它有如下特点：能充分逼近任意非线性特性；分布式并行处理机制；自学习和自适应能力；数据融合能力；