王廣勝

摘要：隨著社會的進(jìn)步及經(jīng)濟(jì)生活的發(fā)展，智能化技術(shù)得到了更多的應(yīng)用。在電子自動化工程中，智能技術(shù)的應(yīng)用讓自動化控制得到了極大的發(fā)揮。智能芯片的使用可以提升電子自動化工程中人類意識的能力，本文將部分控制芯片的智能進(jìn)行了比照，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，

關(guān)鍵詞：電子自動化工程；智能技術(shù)

智能控制技術(shù)是一門新興的技術(shù)，應(yīng)用非常廣泛。如：智能機(jī)器人的控制、智能過程控制、智能調(diào)度與規(guī)劃、智能故障診斷、智能儀器分析、醫(yī)院監(jiān)控、飛行器控制以及自動化工程控制等。

對于智能控制的定義及相關(guān)理論還沒有統(tǒng)一的描述。在本文中，將主要從電子自動化工程中的控制芯片技術(shù)入手，分析相關(guān)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。

1. 智能技術(shù)的理論

所謂智能可以簡單的有如下定義：能夠有效地獲取、傳遞、處理和再生和利用信息，從而在任意給定環(huán)境下成功達(dá)到目的的能力。

控制芯片智能技術(shù)的理論包含許多方面，如：語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、生命醫(yī)學(xué)以及生物學(xué)等等。由于其綜合性較強(qiáng)，所以技術(shù)難度也非常高。

在電子自動化工程中，智能控制系統(tǒng)主要包含以下類型：分級遞階智能控制系統(tǒng)，專家控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、基于規(guī)則的仿人智能控制系統(tǒng)、集成智能控制系統(tǒng)等。

智能控制技術(shù)已經(jīng)在國內(nèi)外有了較大的發(fā)展，并且進(jìn)入工程化、實(shí)用化的階段，隨著技術(shù)的發(fā)展，智能技術(shù)將迎來更廣闊的發(fā)展空間。

2. 電子自動化工程智能技術(shù)現(xiàn)狀

2.1控制模型的弱化

傳統(tǒng)的電子自動化過程中，當(dāng)使用控制器對對象進(jìn)行控制的時候，由于可控對象的不確定性，通常無法對其進(jìn)行準(zhǔn)確地把握，這樣導(dǎo)致了對象容易出現(xiàn)不容易估量的因素，從而造成電子自動化工程不可控。在控制模型中，電子自動化工程可以省去控制對象的控制模型，從而避免了不可控的因素，提升了相應(yīng)工程的精度。

2.2電子自動化系統(tǒng)易于控制

魯棒性對于自動化工程的響應(yīng)時間和下降時間有很大的影響。智能控制器可以有效地讓其工作性能得到改善，從而使電子自動化工程控制的工作得到基本保護(hù)。因而智能控制器在某些方面更加適合于電子自動化，也便于控制和實(shí)現(xiàn)電子自動化工程的許多功能

2.3 保障數(shù)據(jù)的一致性

在處理許多數(shù)據(jù)的時候，智能技術(shù)能保證輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)具備一致性。事實(shí)上，在電子自動化過程中，智能控制技術(shù)能夠保障變化控制對象能夠達(dá)到預(yù)期的效果，保障數(shù)據(jù)的一致性。

3. 芯片智能技術(shù)分析

3.1模糊邏輯分析

在電子自動化工程中，模糊控制器可以替代現(xiàn)有的PID器，并且能夠順利完成其他的任務(wù)。模糊邏輯控制主要通過M和S的兩種應(yīng)用對數(shù)字動態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行控制，但是在目前的環(huán)境下，只有M型的控制器能夠?qū)刂七M(jìn)行調(diào)整。通過與或控制單元，可以調(diào)取相應(yīng)的控制集。

雖然模糊邏輯理論很重要，但是與常規(guī)的控制理論相比，仍然具備許多不成熟性。所以目前許多研究者都試圖將電子自動化的基礎(chǔ)控制理論擴(kuò)展至模糊邏輯分析系統(tǒng)中，常規(guī)的模糊控制主要存在兩個方面的問題：意識改進(jìn)穩(wěn)態(tài)控制精度和提升智能水平與適應(yīng)能力。但是，部分研究者也試圖將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合，促進(jìn)模糊控制器向自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)的方向發(fā)展

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

在電子自動化過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要還是針對于芯片系統(tǒng)的診斷和監(jiān)測，通過反向轉(zhuǎn)波算法可以很容易將傳統(tǒng)的梯形法比下去。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以減少定的時間，并可以對負(fù)載進(jìn)行更有效的控制。

在目前的故障診斷中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析多半對逆變電路進(jìn)行分析處理，然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對相應(yīng)的電路做出模式識別，從而推斷出故障的位置和類型。

在控制方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以動態(tài)調(diào)節(jié)PI參數(shù)，通過模擬非線性函數(shù)來進(jìn)行控制。部分情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是可以完全取代控制系統(tǒng)，并可以使用FPGA方式進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并且也能保證實(shí)時性。當(dāng)然，在實(shí)際應(yīng)用的場景中，不同的場景使用的結(jié)構(gòu)也有很大的不同，在電子自動化工程中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）能取得更好的效果，它與普通的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于其隱藏層帶有遞歸的性質(zhì)，可以產(chǎn)生時間積累的特質(zhì)。當(dāng)然，由于電子自動化的特殊性，如訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的獲取等方面還需要更進(jìn)一步研究。

3.3分級遞階分析

分級遞階實(shí)際上是將控制系統(tǒng)進(jìn)行層次分配，通過功能與結(jié)構(gòu)將全系統(tǒng)進(jìn)行劃分，分配相應(yīng)的功能使整個控制系統(tǒng)能有效地運(yùn)行。分級遞階可分為三級：組織級、監(jiān)控級、執(zhí)行級。利用信息系統(tǒng)運(yùn)算和處理的強(qiáng)大優(yōu)勢，對于子系統(tǒng)進(jìn)行綜合處理，給出最優(yōu)化的方案。在組織級中，通過優(yōu)先決策的功能對電子自動化工程中的各個區(qū)域進(jìn)行調(diào)節(jié)，進(jìn)行相應(yīng)的模糊處理之后，得到最優(yōu)控制策略。監(jiān)控/協(xié)調(diào)級中，主要是為了完成組織級的的命令，負(fù)責(zé)各級信息的傳輸，保證信息的傳遞。在在執(zhí)行級中，智能化程度是比較低的，采取分級遞階的方式將整個系統(tǒng)進(jìn)行管理，提升了系統(tǒng)的靈活性。

4. 展望

智能技術(shù)越來越為成為人們的生活的一部分，在電子自動化過程中，高效的自動化生產(chǎn)能夠提升生產(chǎn)效率和保證自動化的安全性。在目前的市場化競爭中，電子自動化工程應(yīng)該利用各種智能技術(shù)，使系統(tǒng)能夠有效、高速地進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)。

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