智能控制技術在工業生產中的應用范文

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【摘要】智能控制是一門多領域交叉的學科，它的發展得益于人工智能、認知科學、模糊集理論和生物控制論等許多學科的貢獻，同時智能控制本身也促進了相關學科的發展，并推動了工業生產的進步。本文主要介紹了智能控制技術的基本定義、分類、特點和發展現狀，對其在工業生產中的應用進行了綜合評述，并討論了智能控制技術在工業生產中的應用前景。

【關鍵詞】智能控制;工藝優化;故障診斷

計算機技術、網絡技術的發展催生了遙感技術、傳感技術、數控技術等一系列智能控制手段［1］。在此基礎上形成的先進控制理論與新式管理理念結合，創造出了更加符合時代需求的智能化生產運作方式和管理模式［2］。尤其是在當前能源危機、人口膨脹、資源不足的社會背景下，高效率、低能耗的生產模式更加為人們所推崇，因此，能夠應變復雜環境、復雜對象、復雜任務，解決棘手問題的智能控制技術得到了進一步發展和提高［3］。本文主要綜述了智能控制技術的概念、實現形式、特點和發展現狀以及其在工業生產中的應用情況，并對智能控制技術在工業生產中的應用前景進行了展望。

1智能控制技術

1.1概念與特點

智能控制是指在沒有人為干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。控制理論經歷了傳統控制理論、現代控制理論的發展，經過維度與深度上的拓展，進一步發展到了現如今的智能控制理論階段。智能控制技術的核心工作是對高層組織的控制。其主要目的是實現對實際工作環境的管理、組織、策劃，最終獲得解決問題的方案。在實現這一目標的過程中，需要用到和人類相似的思維方式，可能會用到諸如處理信息、設置程序、推理演繹等技術手段。智能控制的特點包括學習能力較強、具有一定的記憶功能，并且可以根據已有經驗對當前面對問題進行分析、推理、演繹，具體情況具體分析，提高改善控制能力；還具有相當強的適應能力，在一定范圍內，可以根據目標環境、目標任務的改變，做出相應的調整；有一定的包容性，在受控能力范圍內，可以實現自身修復，故障屏蔽等；具有一定實時調節能力，能夠進行生產過程中的在線處理等［4］。

1.2原理與分類對智能控制技術的分類

主要是根據其所研究的被控制對象、參與控制的環境、最終的控制目標來進行的。不同于傳統的控制方式，智能控制技術并不完全依托于現實存在的模型，它可以通過非模型化的手段實現對被控制對象的管理。目前，根據智能控制技術的發展階段以及各自依托的技術原理的可以分為模糊邏輯系統、人工神經網絡、專家系統等［5］。

1.2.1模糊邏輯控制系統

上世紀60年代，美國科學家查德斯首次使用了“模糊理論”這一說法。時至今日，模糊數學技術已經成為了諸多智能控制手段中的一種最為簡單有效的實現形式；而這一理論也已經成為了智能控制理論的重要組成部分。模糊控制并不是一種建立在人們經驗的基礎上、通過實踐摸索得出的、建立在數學模型上的控制理論，它可以被用于非線性的、時變性的甚至是時滯性的控制系統［6］；它具有智能性，在一定程度上能夠與人類的思維方式相匹配。

1.2.2人工神經網絡控制系統

神經網絡技術可以說是最廣為人知的智能控制技術，它之所以能夠成為智能控制不可或缺的組成部分，首先是因為它具有廣泛的容錯性，其次，它能夠處理隨機的、不確定的復雜非線性關系；此外，“學習算法”是神經網絡的最主要特征，這里面所說的“學習”的概念來自于生物學，與我們通常理解的“學習”的概念相似。“學習”不同于模仿，也就是說，神經網絡的學習功能使其能夠在面對不同環境、不同問題情況下，能夠進行自我調節，通過修改加權系數的做法，改變其輸入狀態，進而達到目標輸出值［4］。現階段“學習算法”是神經網絡技術的主要研究對象。

1.2.3專家控制系統應用

專家系統的概念和技術，模擬人類專家的控制知識與經驗而建造的控制系統，稱為專家控制系統。基于專家系統的智能控制由推理機、知識庫、解釋機等幾部分構成。相對于其他幾種智能控制，基于專家系統的智能控制更善于自動推理，應對各種突發狀況、環境變化等，它的處理靈活性更高；此外，它還能夠通過循環程序，完成對生產過程的不間斷性監督檢查；能夠針對性引進一些定向措施和深層知識，用更智慧的方式解決程序矛盾，完成過程控制。因此，專家系統已經成為了智能控制的一個重要分支［7］。

2工業生產中的智能控制

在現代工業生產過程中，常用到的智能控制種類包括局部型的智能控制和全局級別的智能控制。其中，局部型智能控制指的是在工業生產中的某一部分、某一個環節中引入了智能控制技術，例如化工生產工藝總流程中，可以在其中的一個或者幾個單元操作中，借助于智能控制技術，客服人工操作的不可控性、不穩定性等問題［8］。全局級的智能控制則有更大的控制范圍，涉及到整個生產工藝的各個方面，包括各個單元操作以及生產過程中的故障診斷等［9］。

3在工藝優化中的應用

無論在傳統控制理論還是在智能控制理論中，控制對象、約束條件、控制要求始終是研究控制技術的三個基本要素，為了實現控制目標，對約束條件進行優化是必須進行的過程。在工業生產中，對生產工藝進行優化處理，是智能控制技術在生產應用中的最重要體現。段克寬［10］等將智能控制技術應用在化肥生產裝置控制的改進中，通過安裝智能閥門定位器，提高了對液態反應物流量、流速的控制精度，還通過引入數字信息通訊，提高了對生產裝置的駕馭能力，為生產過程的流暢運行提供了有利保障。耿志明［11］等為了實現對生產車間間歇式反應釜的數據采集、智能控制，考察了各種中控控制系統和運行監控平臺，并通過使用變論域模糊控制算法實現了對具體反應流程、單元操作的跟蹤控制。巨永鋒［12］等為了實現對振動壓路機的數據采集、設備安全聯鎖等功能，建立了適用于振動壓路機的控制系統，確保可以對振動壓路機實現參數設定、實時數據分析等，并且能夠實現故障診斷功能。

4結論與展望

本文對智能控制的基本理論及其在工業生產中的應用進行了總結概括；現如今，智能控制技術已經在多個工業生產領域內得到了廣泛應用，而隨著工業環境、工程環境的不斷精細化、復雜化［13］，工程實際應用對智能控制的要求也就會不斷提高，越來越多更加合理、更加靈活的智能化方法會被逐漸開發、探索出來；智能化的實現方式也會不斷增多；智能優化控制在面向工程實際的控制系統設計中將發揮越來越重要的作用，將會對未來工業發展做出更大貢獻。

參考文獻：

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［6］吳志偉.嵌入式電熔鎂爐智能控制系統研究［D］.沈陽：東北大學.2014.

［7］陳頑.智能控制綜述［J］.思茅師范高等專科學校學報，2003，19（3）：21~24.

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［10］段克寬，張西渝.應用智能閥門定位器提高化工生產裝置的控制能力［J］.應化，2007，2：16~17.

［11］耿志明.智能控制在間歇反應釜上的應用研究［D］.北京：中國石油大學，2010.

［12］闞曉旭.智能控制技術在濕法磷酸生產過程中的應用研究［D］.杭州：浙江大學，2006.

［13］辛斌，陳杰，彭志紅.智能優化控制：概述與展望［J］.自動化學報，2013，39（11）：1831~1848.

作者：劉暢；王勝輝；莊益詩；王偉杰；楊芳；梁東森；牛成玉 單位：許繼電氣股份有限公司