机电系统智能控制

（读书报告、研究报告）

刘申

（哈尔滨工业大学 机电工程学院，哈尔滨 510000）

摘 要：模糊控制是控制理论发展的新阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。由于机电一体化系统控制要求的不断提高，被控对象、环境、控制目标及任务日渐复杂，很多问题难以建立精确的数学模型或者建立的数学模型难以求解。这些都促进了模糊控制技术在机电一体化系统中的应用。模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控制手段，它是模糊集合理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。自从这门学科诞生以来，它产生了许多探索性甚至是突破性的研究与应用成果，同时，这一方法也逐步成为了人们思考问题的重要方。本文介绍了模糊控制及模糊控制技术在机电一体化系统中的实际应用。

关键字：模糊控制；模糊集合；自动控制技术；机电一体化

Application of Fuzzy Control in Mechanics-electronics

Abstract: Fuzzy control is a new stage in the development of control theory. It is mainly used to solve the control problems of complicated systems which are difficult to solve useing the traditional methods. With the rapid improvement on control system of mechanics-electronics, controlled subject, environment, control objective and tasks are increasingly complex. Some problems is hard to establish a precise mathematical model or the established mathematical model is impossible to be answered. All above promote the application of puzzy control technology in mechanics-electronics. Fuzzy control is a new control method based on fuzzy set theory. It is the product of fuzzy set theory and the combination of fuzzy thechnology and automatic control. It has produced many explorative result or even a breakthrough in the study and application of automatic control since the birth of this new method. The method gradually become an important way for common people to solve other problems as welll. This paper make an introduction of puzzy control and its practical application in mechanics-electronics.

Key words: Fuzzy control;  Fuzzy set;  Automatic control;  Mechanics-electronics.

0 引言

智能控制是指的是在无人操作控制的状态下，依靠智能机器设备来实现自动化控制的一种新技术，理论研究已经有近百年的历史。模糊控制作为智能控制的一项重要成果，对那些难以预测、难以量化、难以界定、随机性很大的动态特性常变的控制系统，取得了良好的控制效果。

机电一体化技术结合应用机械技术和电子技术于一体。随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用，机电

一体化技术获得前所未有的发展，成为一门综合计算机与信息技术、自动控制技术、传感检测技术、伺服传动技术和机械技术等交叉的系统技术。随着电子技术特别是微电子技术以及超大规模集成电路的发展, 机电一体化技术日趋成熟, 并广泛应用到各种工业和生产过程, 对控制效果的要求也越来越高。许多工业对象或生产过程常常具有非线性、时变性、变结构、多层次、多因素以及各种不确定性等, 难于建立精确的数学模型, 即使对一些复杂对象能够导出数学模型, 但过于复杂, 既不利于设计, 也难于实现有效控制。而模糊控制的出现和不断发展,为解决这些问题提供了有效的方法。越来越多的模糊控制方法在机电一体化系统中得到应用, 模糊控制在机电一体化系统中的研究也日益受到重视, 从智能机器人到数控机床再到家用电器的智能化, 无不体现了模糊控制的重要性。将其与智能控制有效结合起来可以提高一体化系统的运行模式，维持系统的正常运行。

1 控制理论的发展和特点

    控制理论的发展可以分为三个阶段：第一个阶段始于20世纪初到20世纪50年代，以反馈和传递函数作为数学基础的古典控制理论在这一阶段逐步趋于成熟。这一阶段是控制理论的形成阶段。第二阶段为20世纪50年代到20世纪60年代，以状态空间分析为基础，是现代控制理论成熟和发展的阶段。第三阶段始于20世纪60年代中期到现在，这一阶段的理论发展将人工智能、信息论、自动控制和运筹学等多个学科成果进行了综合形成了智能控制理论，是控制理论发展中的高级阶段。智能控制是针对传统控制理论的缺陷面向复杂多样的控制任务和目的发展起来的, 适用于那些基于精确数学模型的传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题。

    智能控制理论与系统和传统控制理论与系统相比，主要有以下一些特点:

 ( 1) 智能控制是对传统理论的发展, 传统控制是智能控制的一部分, 是智能控制的低级阶段。智能控制系统具有开放的、分级的、分布式的结构, 有较强的综合信息处理能力。智能控制不是追求系统的高度自治为最终目的, 而是追求系统的全局优化。

( 2)智能控制和传统控制相比，前者是一门由多个学科交叉而成的学科。经历了从傅京逊的二元论到Saridis的三元论再到蔡自兴的四元论的发展过程。智能控制理的理论基础是人工智能、运筹学、自动控制理论和信息论的综合与交叉；而后者，传统控制有着完善的理论体系，其理论核心是反馈控制理论。

( 3) 智能控制的主要对象和任务具有模型的不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求。传统控制方法一般只适用于具有精确的数学模型、线性的或可以线性化的和单一任务的对象。

( 4) 智能控制和传统控制相比，前者：设计上把重点置于对数学模型如何进行描述，如何识别符号和环境，如何设计知识库和推理机上；后者是借助运动学方程、动力学方程或是传递函数等等较为精确的数学模型来描述系统的方法。结合比较，可以看出智能控制有着混合控制的特点，其系统可以借助知识来描述非数学的广义模型以及用数学表示的混合控制过程，凭借定性决策、开闭环控制和及定量控制相结合的多模态控制方式。

2 智能控制系统的类别

    智能控制系统实际上是一种多项控制技术。智能控制的顺利运行主要是依赖于各种不同的智能控制系统展开操作，以构建出混合、集成的控制系统，在智能系统中许多智能技术才能得到充分运用。比如将神经网络系统与模糊控制相结合形成有自学习能力的模糊控制系统。在智能系统中许多智能技术才能得到充分运用，当前采取的智能控制系统有以下几类：

(1)分级控制系统。分级控制又称“分级递阶智能控制”，该控制的运行主要依靠自适应控制、自组织控制等前提条件。在分级递阶智能控制中涉及到3个方面，即：组织级、协调级、执行级（见图1），每个级都有自己的作用。　分级递阶控制思想的实质是将一个大的控制系统按功能或结构进行层次分配，将全系统的监视和控制功能划属于不同的级别去完成，各级完成分配给它的功能，并将有关信息传递到上一级，接受上一级管理。综合控制功能由最高一级决策执行，各级的工作相互协调，力求整个控制系统达到最佳效果。分级递阶控制依据“层次越高，智能越高，控制精度越低；层次越低，智能越低，控制精度越高”的拟人原则进行设计的。

            图1 分级控制系统示意图 

(2)学习控制系统。对于人类大脑而言，学习是智慧能力的表现形式。学习控制系统一般通过对内部结构进行辨别、认知、调整后，利用对信号的循环输入和数据处理来保证良好的运行效果。比如神经网络是具有学习功能的控制系统，神经网络的学习问题归根结底是网络连接权值和阈值的调整问题。学习控制系统还能结合一些非预知信息进行自动控制。有教师的学习是通过比较实际输出和希望输出的差别，调整网络的权值，最终使差值变小，满足给定的要求。无教师的学习是网络按照预先设定的规则（如竞争规则）自动调整权值，使网络最终具有模式分类等功能。

(3)专家控制系统。该智能系统实际上是将人的经验、知识、技能融合在计算机系统中的一种形式(见图2)。其根据对应的程序指令运行操作。在专家系统中，常常囊括了很多理论知识，这就为智能系统在处理实际问题时提供了帮助，让处理结果具备诸多高性能。

              图2专家系统结构框图

（4）模糊控制系统。与如图2与图三所示的模糊控制系统框图和结构原理图。通常的负反馈闭环控制系统相似，唯一不同之处是控制装置由模糊控制器代替。所以研究模糊控制系统实际上就是研究模糊控制器的设计。模糊控制器是模糊逻辑控制器的简称。控制器的研究关键是控制规则的制定，控制规则是基于模糊条件语句描述的语言控制规则，所以模糊控制器又称为模糊语言控制器。控制器的模糊变量是通过语言描述的。

图3 闭环模糊控制系统框图

图4 模糊控制结构原理图

（5）神经网络控制系统。神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它通过模拟人的神经元的活动，建立了人工神经元模型（见图3），继而建立人工神经网络（见图4）。汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 目前，运用最多的则是人工神经网络控制系统。这种智能网络结构形式主要运用了神经细胞、人工神经元等构成的模式。智能控制与模仿真人是神经网络系统的主要功能，该系统是现代技术研究领域中的新课题内容。

           图5 人工神经元模型

3 模糊控制在机电一体化中的应用

3.1 机器人领域的智能控制

    机器人是智能控制的重要应用领域之一。随着社会对机器人技术性能和智能程度的要求越来越高, 也由于人工智能技术、计算机技术、制造技术、传感器技术及其它相关技术的快速展, 使智能控制引入机器人技术中成为可能和必要。机器人在动力学方面常常是一个强耦合、时变、非线性的, 在传感器信息方面是多信息的, 在控制参数上是多变量的, 在控制任务要求上是多任务的, 这些特性正适合智能控制的应用。在机器人领域的方方面面，智能控制技术都已经被广泛应用，比如机器人行走过程中能够主动避让障碍物，可以遵照一定的路径和轨道行走，还有手臂可以做出一些规定的动作，就是采用了模糊控制、神经网络控制等技术而实现的。其中模糊控制和神经网络控制相结合有着很强的自主学习能力和非线性的反映、反射能力，已经广泛应用于机器人动力学方面了。将多种模糊控制技术结合与传统控制相结合而构成组合智能控制方法, 如模糊控制与神经网络控制的融合、神经网络控制与变结构控制间的融合、模糊控制与变结构控制间的融合、模糊控制与专家系统间的融合等,如神经网络模糊控制器即以模糊控制的思维推理功能来补充神经网络的神经元间连接的拓扑结构的相对任意性; 以神经网络的强有力的学习功能来对模糊控制的各有关环节进行训练。此外, 水下自主运载器、水下无人机车、无人自主驾驶机动车在未知或复杂危险环境下完成探索、通信、合作等功能也需要智能控制的协助实现。

3.2 模糊控制在数控领域的应用

    在数控领域，不仅需模糊能控制有很高的性能，而且还要具有一定的延伸、模拟和扩展的知识处理功能。比如加工运动推理、决策、规划能力以及网络通信制造的能力、感知加工环境的能力、智能般控、智能数据库、智能编程等，能够自组织、自适应、自寻优、自学习、自规划、自识别、自整定、自繁殖、自修复等。在进行控制时使用经典控制理论，如果遇到有很多信息模糊，或者是有许多的环节没有办法建模，那么在这样的时候运用模糊控制的思路，就可以实现经典控制根本无法实现的最佳效果。形成模糊控制理论的其中一个方法模糊控制就是为了实现优化加工过程的控制。在智能化基础上，综合计算机、多媒体、模糊控制、神经网络控制等技术，数控系统实现了高速、高精、高效控制，加工过程中可以自动修正、调节与补偿各项参数，实现了在线诊断和智能化故障处理；例如在数控系统中配备编程专家系统、故障诊断专家系统、参数自动设定和刀具自动管理及补偿等自适应调节系统，在高速加工时的综合运动控制中引入提前预测和预算功能、动态前馈功能，在压力、温度、位置、速度控制等方面采用模糊控制，使数控系统的控制性能大大提高，从而达到最佳控制的目的。 

3.3 模糊控制在交流伺服系统中的应用

    作为机电一体化典型产品的重要组成部分，伺服驱动装置对控制质量、系统动态性能和功能有这决定性的影响。交流伺服系统是一种很复杂的系统，它的参数可以随时变动、伴随着负载的扰动，与此同时交流电动机的本身与被控对象具有很强的非线性等诸多不确定的因素，所以想要建立精准的数学模型是很困难的。于是把模糊控制应用于交流伺服系统当中，并且结合现代交流伺服将有可能得到较高的性能指标。复合智能控制方法，它不依赖于控制对象，融合了经典控制理论中的前馈控制和模糊参数自整定以及神经网络控制技术各自的优点，不仅能满足上述动态、静态性能，还能抑制各种非线性因素对系统的影响，具有较强的鲁棒性,，并且无需依赖精确的数学模型等。大大提高了伺服控制的动、静态性能，为解决如何控制存在非线性和不确定性的交流伺服系统提出了一种切实可行的方案。如PID控制在永磁交流伺服系统中的应用，模糊控制和神经网络等应用。

3.4 模糊控制在机床中的应用

在机电一体化系统中运用智能控制，不仅保证了系统实现自动控制这一基本要求，而且促进了系统控制方式的转变调整。数控机床作为机电一体化系统的典型设备，其在元器件的控制上也能反映出智能控制的具体作甩。比如显示设备采用FPD平板显示技术，具有重量轻、能耗低、显示大等优势，可实现智能操作。CPU、存储器、位置伺服、PLC等的使用，使得在具体操作中可对模块形式进行删减增加，以建立各种不同性能的模块。网络装置主要是计算机和数据线，两者具备就可以顺利将数据显示在机床面板上。把一些常用的控制装置创建成严密的制造过程闭环控制体系，可以加快智能化的实现。模糊控制还能够提高数控机床的精度。精度对于数控机床而言是衡量机电一体化制造技术的重要指标，直接影响着产品加工成品率的高低。与旧的设备相比，模糊数控系统融合了高速CPU 芯片、多 CPU 控制系统、RISC芯片与交流数字伺服系统，促使机床的精度得以大大的提高。

3.5 模糊控制在家用电器中的应用

家用电器如洗衣机、电饭锅、电冰箱、空调器等都有一个显著的特点，即作为被控对象受外界影响过大，基本上不可能建立精确的数学模型 用传统的控制方法如PID控制，自适应控制等都不容易取得良好的使用效果.。然而，获得良好使用效果的家电控制方法即便是普通人也清楚。例如：空调刚打开时 室内温度离人感觉舒适的温度较远。这时，希望功率大些，待到温度适合时，则希望空调功率小些。使室温的变化保持在一个较小的范围内，不要产生太大的波动。同时又能节约用电。模糊控制技术推动了家电产品的更新换代.，它使各种家电操作起来极其简单，而且效果比传统家电好。如模糊控制全自动洗衣机能自动检测各种指标，如水位、衣质、衣量、自动完成加水、投放洗衣粉等操作。在洗涤、漂洗、脱水等洗衣过程中需要人去做的只是放取衣物和开启电源而已。具有模糊控制功能的电饭锅煮出来的米饭会更好吃.当然 当前国内外大部分家电所采用的模糊控制技术还是最简单的，存在着一些不足的地方 还有待于改进。

洗衣机中的模糊控制器是根据传感器测得的衣质 棉纤混纺衣量多、中、少脏污程度、特别脏、脏、不太脏、脏污性质、油污、泥污来决定各种控制量 洗涤时间 长、中、短，洗涤水位高 中、低，洗涤剂投放量多、中 少和水流方式强、中弱。具体的控制方式由一系列的模糊控制规则决定。如：如果待洗的衣物是棉的、量多、其污垢是很脏的油污那么必须用多洗涤剂、强水流、高水位和长时间洗涤.。洗衣机的模糊控制是一种开环模糊控制.。图6给出了模糊控制全自动洗衣机的原理图。

图6 全自动洗衣机模糊控制原理图

4. 结束语

    模糊控制是机电一体化中与传统机械自动化技术的主要区别之一, 也是21世纪机电一体化技术发展的主要方向。智能控制技术的发展也是日新月异, 如何将其与机电一体化技术以及传统控制理论结合起来实现机电一体化系统的高度智能化还有很长的距离，需要我们坚持不懈地探索和研究。

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