淺談智能控制的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀

陳明燁 徐浩然

摘 要：智能控制的研究和應(yīng)用目前已經(jīng)十分廣泛，從實驗室到工業(yè)現(xiàn)場。從家用電器到火箭制導(dǎo)。從制造業(yè)到采礦業(yè)，從飛行器到武器控制，從軋鋼機到郵件處理機。從工業(yè)機器人到康復(fù)假肢等，都有智能控制的用武之地。智能控制處于控制學(xué)科的前沿領(lǐng)域，代表著自動控制科學(xué)發(fā)展的最新進程。本文介紹了智能控制的概念、特點及研究現(xiàn)狀，敘述了智能控制在各行各業(yè)中的應(yīng)用以及智能控制的發(fā)展前景等。

關(guān)鍵詞：智能控制 控制科學(xué) 自動控制

一、智能控制的概念及個人理解

智能控制是一種控制技術(shù)，針對控制對象及其環(huán)境、控制目標和任務(wù)的不確定性和復(fù)雜性而提出。智能控制可以自動測量被控對象的被控制量，并求出與期望值的偏差，同時采集輸入環(huán)境的信息，進而根據(jù)所采集的輸入信息和已有知識進行推理，得到對被控對象的輸出控制，同時使偏差盡可能減小或消除。

以上是從維基百科上查找的智能控制的概念，在我自己的理解看來，就控制而言我們宜于將智能的理解的更廣一些。控制器的設(shè)計本身是控制算法的設(shè)計，因而智能控制的核心自然是指具有智能特征的控制算法，而算法自然應(yīng)包括仿人思維的和自然演化的。人工智能在英文中常用artificial intelligence，就是指用人造的辦法實現(xiàn)智能，在今天它主要體現(xiàn)在用計算機來實現(xiàn)這一點上。因此智能控制的核心當(dāng)是以人工智能的方法來實現(xiàn)的控制算法。

二、智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系及特點

1、智能控制和傳統(tǒng)控制的關(guān)系：傳統(tǒng)控制方法研究的主要目標是被控對象，而智能控制研究的主要目標是控制器本身。智能控制的研究重點不在控制對象的數(shù)學(xué)模型分析，而在于智能控制器模型的建立，包括知識的獲取、表示和存儲，智能推理方式的設(shè)計等。其控制對象和控制性能也與傳統(tǒng)控制有很大不同。

2、智能控制的特點：

（1）無需建立被控對象的數(shù)學(xué)模型，特別適合非線性對象、時變對象和復(fù)雜不確定的控制對象;

（2）可以具有分層遞階的控制組織結(jié)構(gòu)，便于處理大量的信息和儲存的知識，并進行推理;

（3）控制效果具有自適應(yīng)能力，魯棒性好;

（4）可以具有學(xué)習(xí)能力，控制能力可以不斷增強。

三、智能控制的主要方法和研究熱點

智能控制基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊數(shù)學(xué)理論、模式識別理論及專家系統(tǒng)理論等，并融合生理學(xué)、心理學(xué)、行為學(xué)、運籌學(xué)、傳統(tǒng)控制理論等多學(xué)科的知識和方法，出現(xiàn)了許多智能控制理論和方法，分析當(dāng)前國際最新控制方法及應(yīng)用的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，智能控制的主要方法有：專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、分級遞階智能控制、擬人智能控制、集成智能控制，即將集中控制方法或機理融合在一起而構(gòu)成的智能控制方法、組合智能控制方法，即將智能控制和傳統(tǒng)控制有機結(jié)合起來而形成的控制方法、混沌控制、小波理論。

當(dāng)前的研究熱點是：專家控制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制;模糊控制;混沌控制;集成智能控制。

四、智能控制在各行各業(yè)中的應(yīng)用

目前，智能控制已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于日常生活以及工業(yè)生產(chǎn)中。其工程應(yīng)用現(xiàn)狀日益成熟，而且為了方便智能控制應(yīng)用的開發(fā)，研究人員開發(fā)設(shè)計了各種軟硬件技術(shù)。在軟件方面，有Math works公司推出的Matlab軟件，硬件方面，隨著集成電路技術(shù)的發(fā)展，各種人工智能芯片的出現(xiàn)，極大的方便了智能控制應(yīng)用系統(tǒng)的實現(xiàn)。一下將介紹智能控制的工程應(yīng)用。

1、機器人智能控制。采用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制和專家系統(tǒng)技術(shù)對機器人進行定位環(huán)境建模、檢測、控制和規(guī)劃的研究已經(jīng)日益成熟，并在多個實際應(yīng)用系統(tǒng)中得到驗證。智能控制技術(shù)也應(yīng)用與機器人傳感器信息融合和視覺處理方面。在機器人裝配工作中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行機器人手臂控制和動態(tài)調(diào)度。同時，遺傳算法和進化計算為機器人系統(tǒng)帶來了新型的優(yōu)化編程和控制技術(shù)。機器人動力學(xué)的時變、強耦合和非線性特點，使得運用傳統(tǒng)控制方法來驅(qū)動機器人存在很大的局限性，尤其對多關(guān)節(jié)、復(fù)合肢體的機器人，其關(guān)節(jié)耦合關(guān)系和線性模型使得利用一般控制方式無法達到較好的運動效果。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的自學(xué)和非線性映射能力使其在機器人動力學(xué)上得到廣泛應(yīng)用。為提高系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)能力，引入了模糊控制原理。構(gòu)造了基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器，此外，水下自主運載器、水下無人車、無人自主駕駛機動車在未知或復(fù)雜危險環(huán)境下完成探索、通信、合作等功能也需要智能控制的協(xié)助實現(xiàn)。

2、電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的智能控制。電力系統(tǒng)中發(fā)電機、變壓器、電動機等電機電器設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn)、運行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進的優(yōu)化算法，采用此方法對電器設(shè)備的設(shè)計進行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產(chǎn)品設(shè)計效率和質(zhì)量。應(yīng)用與電氣設(shè)備故障診斷的智能控制技術(shù)有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在電力電子學(xué)的眾多應(yīng)用領(lǐng)域中，智能控制在電流控制PWM技術(shù)中的應(yīng)用是具有代表性的技術(shù)應(yīng)用方向之一，也是研究的新熱點之一。

3、汽車的智能控制。汽車在行駛的過程中，輔助駕駛系統(tǒng)能夠地車輛的整體情況進行把握，并且根據(jù)車輛周圍的具體環(huán)境情況，來進行整體的決策規(guī)劃，并且根據(jù)駕駛?cè)说膶嶋H需求，來代替駕駛?cè)藛T對車輛的部分功能進行相應(yīng)的控制，以此來保證汽車的行駛安全，為駕駛者提供一定的駕駛便利性，一般情況下，輔助駕駛系統(tǒng)主要包括機動系統(tǒng)、車輛跟蹤系統(tǒng)和泊車系統(tǒng)等。

4、工業(yè)過程中的智能控制應(yīng)用。生產(chǎn)過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。局部級的智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進行控制器設(shè)計，例如智能PID控制器、專家控制器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器等。研究熱點是智能PID控制器，因為其在參數(shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對象 。全局級的智能控制主要針對整個生產(chǎn)過程的自動化，包括整個操作工藝的控制、過程的故障診斷、規(guī)劃過程操作處理異常等。

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