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【摘 要】智能控制是控制理论不断发展的结果，它得利于当今不断发展的计算机技术和信息技术。智能控制要求在无人进行干预的情况下，对智能机器进行自主地驱动，从而达到控制的目地。目前，智能控制开始广泛地应用于工业、机械制造、电力电子学等研究领域，在机电一体化系统中，智能控制也有着非常广泛的使用。
【关键词】智能控制；机电一体化；应用
机电一体化技术是指将机械技术、微电子技术、电力电子技术、信息技术等多种技术融合在一块的并且用于实际的综合技术。随着机电一体化的发展，机电一体化系统对控制的技术水平要求越来越高，原来的控制技术已经不能满足机电一体化系统的要求，因此，人们开始将目光投向发展比较迅速的智能控制，期望通过智能控制，达到机电一体化系统的控制目的。因此，本文将分析智能控制的特点和主要方法，探讨智能控制如何在机电一体化系统中得到应用，从而更好地实现对机电一体化系统的控制。
1.智能控制
1.1简单介绍
智能控制综合了多门学科，比如自动控制、人工智能、信息论和运筹学等，它克服了传统控制理论的许多缺点，能够用来控制各种复杂的系统。
1.2智能控制与传统控制的比较
首先，智能控制包括传统控制，智能控制是传统控制的高级阶段。与传统控制相比，智能控制处理信息的综合能力更强，而且能夠从全局优化系统。从结构上来看，智能控制的分布式、分级式和开放式结构也比传统控制更加先进。
其次，智能控制是多门学科进行交叉的结果，因此它比传统控制在理论体系上更加完善。
再次，从对象和任务方面来说，智能控制适用的对象和任务可以更加复杂、高度非线性、模型可以具有不确定性。而传统控制适用的对象和任务比较单一、数学模型必须精确和能够满足线性要求。从系统设计重点来看，智能控制强调描述数学模型、识别环境和符号、设计推理机和知识库，而传统控制则侧重于运用传递函数、动力学方程、运动学方程来描述系统。
最后，智能控制的组织功能、适应功能和学习功能比传统控制要强，对不确定的和高度复杂的被控环境和对象有较强的克服能力。智能控制系统还具备仿人智能和拟人智能。此外，智能控制系统还可以用数学表示混合控制过程，用知识描述非数学的广义模型，采用多模态控制方式，这种方式是定性决策、定量控制和开闭环控制相互结合的体现。
1.3主要方法
目前，智能控制运用的主要方法为遗传算法控制、神经网络控制、模糊系统控制、专家系统控制、分级递阶控制、组合智能控制、混沌控制、集成智能控制、小波理论等等，前四种方法在机电一体化系统中有着广泛的使用。智能控制的基础为运筹学、人工智能、计算机科学和控制理论。
2.智能控制在机电一体化系统中的应用
2.1智能控制在机械制造过程中的应用
机电一体化系统的机械制造需要向智能制造系统的方向发展，通过智能控制实现模拟专家智能活动，延伸或者取代部分的人脑劳动。在现代先进的机械制造系统中，智能控制能够实现用一些不完整或者精确的数据预测一些情况，通过神经网络和模糊数学对机械制造的过程实行动态的环境建模，通过传感器融合技术综合和预处理信息。智能控制还能够通过神经网络识别在线模式，对不完整的信息进行处理；通过模糊关系和集合的鲁棒性，运用模糊信息控制动作。智能控制还可以用“Then-If”的逆向推理反馈，选择比较令人满意的控制参数和模式对控制机构进行修改。
在机械制造领域，智能控制的应用主要包括智能学习、机械故障的智能诊断、决策与预测、机械零部件的可靠性分析、机械零件的优化设计、切削参数的优化、制造系统监控和智能检测、加工过程控制和智能传感器等方面。
2.2智能控制在交流伺服系统的应用
伺服驱动装置是一种转换部件和装置，它能够使电信号转换为机械动作，并且决定着控制的功能和质量以及系统的动态性能，它是机电一体化的重要的组成部分。智能控制中电力电子技术的发展能够提高交流调速系统性能，实现直流的伺服系统向交流的伺服系统的转变。将智能控制引入交流伺服系统，能够帮助交流伺服系统应对比如负载扰动、参数时变、被控对象和交流电动机严重的非线性特性以及较强的耦合性这样一些不确定的因素，帮助交流伺服系统通过不确定的模型获得较满意的PID参数，满足系统的高性能指标要求。
常规的PID控制和智能控制技术相结合，能够形成智能PID，方法就是通过非线性的控制方式将人工智能引入到控制器，使系统的控制性能更好，并且能够不依赖控制器参数和精确的数学模型进行自动地调整，使得系统的适应性增强。如果只运用智能控制中的模糊控制算法，那么也能够提高交流伺服系统的静态性能和动态响应速度以及抗干扰能力，只是在自学习、自组织能力和抖振问题方面还存在着一些欠缺。因此，在交流伺服系统中还要用到智能控制中的神经网络等技术，从而减小抖振问题。
2.3智能控制在机器人领域的应用
在动力学方面，机器人是非线性、时变和强耦合的；在控制参数方面，是多变量的；在传感器信息上，是多信息的；在控制任务的要求方面，是多任务的，因此，从这些方面的分析可以得出智能控制非常适合运用于机器人领域。而且，目前在机器人领域也广泛地使用到了智能控制技术，比如机器人地行走路径规划、机器人的定位和轨迹跟踪、机器人的自主避障、机器人姿态控制等。在机器人领域，人们可以通过采用智能控制中的模糊控制、人工神经网络、专家系统技术进行环境建模和检测、机器人定位、汽车柔性制造等。
为了提高机器人系统的适应能力和鲁棒性，人们可以综合运用几种智能控制技术，比如神经网络控制和模糊控制相结合、变结构控制和模糊控制相结合、专家系统控制和模糊控制相结合等。
2.4智能控制在数控领域的应用
目前，数控系统要求性能具有高可靠性、高精度和高速，还要具备扩展、延伸和模拟智能行为的很强的知识处理功能，比如制造网络通信的能力、自学习和自组织的能力、感知加工环境能力、自规划能力等等。其中有的功能能够建立清晰的数学模型，但是有的功能不能够建立数学模型，所以为了实现这些功能，在数控领域必须运用到智能控制。比如，运用模糊控制，可以优化控制加工过程；运用模糊推理规划，能够诊断数控机床故障；运用模糊集合理论，可以调节和整定数控系统中的一些参数。
在数控领域，还可以利用遗传进化算法，找到数控系统的最佳加工路径；还可以运用智能控制中的预测和预算功能，在高速加工时加强对综合运动的控制。
3.总结
智能控制技术在机电一体化中有着广泛地使用，比如在数控领域、机器人领域、交流伺服系统领域和机器制造领域等。智能控制在机电一体化中有着很重要的作用，它能够实现传统的机械自动化技术无法实现的功能，使机电一体化系统更加完善。人们需要继续努力，使得机电一体化朝着高度智能化的方向发展。
【参考文献】
[1]金仁成，李水进，唐小琦，周云飞，童强，贾瑜.智能自适应数控加工技术研究综述[J].工具技术，2010（11）.
[2]富宏亚，梁全.开放式数控技术及其在我国的发展状况[J].航空制造技术，2010（04）.
[3]刘红奇，李斌，唐小琦，毛新勇.面向数控加工的嵌入式自适应控制技术[J].华中科技大学学报（自然科学版），2009（08）.
[4]王世寰，王永章，付云忠.开放式软CNC发展趋势及其体系结构的研究[J].机床与液压，2009（02）.
[5]李景涛，韩英.机电一体化技术及其应用研究[J].机械管理开发，2010（01）.
[6]梁宏斌，王永章，李霞.开放式数控系统与标准化[J].计算机集成制造系统，2009（09）.
【关键词】智能控制；机电一体化；应用
机电一体化技术是指将机械技术、微电子技术、电力电子技术、信息技术等多种技术融合在一块的并且用于实际的综合技术。随着机电一体化的发展，机电一体化系统对控制的技术水平要求越来越高，原来的控制技术已经不能满足机电一体化系统的要求，因此，人们开始将目光投向发展比较迅速的智能控制，期望通过智能控制，达到机电一体化系统的控制目的。因此，本文将分析智能控制的特点和主要方法，探讨智能控制如何在机电一体化系统中得到应用，从而更好地实现对机电一体化系统的控制。
1.智能控制
1.1简单介绍
智能控制综合了多门学科，比如自动控制、人工智能、信息论和运筹学等，它克服了传统控制理论的许多缺点，能够用来控制各种复杂的系统。
1.2智能控制与传统控制的比较
首先，智能控制包括传统控制，智能控制是传统控制的高级阶段。与传统控制相比，智能控制处理信息的综合能力更强，而且能夠从全局优化系统。从结构上来看，智能控制的分布式、分级式和开放式结构也比传统控制更加先进。
其次，智能控制是多门学科进行交叉的结果，因此它比传统控制在理论体系上更加完善。
再次，从对象和任务方面来说，智能控制适用的对象和任务可以更加复杂、高度非线性、模型可以具有不确定性。而传统控制适用的对象和任务比较单一、数学模型必须精确和能够满足线性要求。从系统设计重点来看，智能控制强调描述数学模型、识别环境和符号、设计推理机和知识库，而传统控制则侧重于运用传递函数、动力学方程、运动学方程来描述系统。
最后，智能控制的组织功能、适应功能和学习功能比传统控制要强，对不确定的和高度复杂的被控环境和对象有较强的克服能力。智能控制系统还具备仿人智能和拟人智能。此外，智能控制系统还可以用数学表示混合控制过程，用知识描述非数学的广义模型，采用多模态控制方式，这种方式是定性决策、定量控制和开闭环控制相互结合的体现。
1.3主要方法
目前，智能控制运用的主要方法为遗传算法控制、神经网络控制、模糊系统控制、专家系统控制、分级递阶控制、组合智能控制、混沌控制、集成智能控制、小波理论等等，前四种方法在机电一体化系统中有着广泛的使用。智能控制的基础为运筹学、人工智能、计算机科学和控制理论。
2.智能控制在机电一体化系统中的应用
2.1智能控制在机械制造过程中的应用
机电一体化系统的机械制造需要向智能制造系统的方向发展，通过智能控制实现模拟专家智能活动，延伸或者取代部分的人脑劳动。在现代先进的机械制造系统中，智能控制能够实现用一些不完整或者精确的数据预测一些情况，通过神经网络和模糊数学对机械制造的过程实行动态的环境建模，通过传感器融合技术综合和预处理信息。智能控制还能够通过神经网络识别在线模式，对不完整的信息进行处理；通过模糊关系和集合的鲁棒性，运用模糊信息控制动作。智能控制还可以用“Then-If”的逆向推理反馈，选择比较令人满意的控制参数和模式对控制机构进行修改。
在机械制造领域，智能控制的应用主要包括智能学习、机械故障的智能诊断、决策与预测、机械零部件的可靠性分析、机械零件的优化设计、切削参数的优化、制造系统监控和智能检测、加工过程控制和智能传感器等方面。
2.2智能控制在交流伺服系统的应用
伺服驱动装置是一种转换部件和装置，它能够使电信号转换为机械动作，并且决定着控制的功能和质量以及系统的动态性能，它是机电一体化的重要的组成部分。智能控制中电力电子技术的发展能够提高交流调速系统性能，实现直流的伺服系统向交流的伺服系统的转变。将智能控制引入交流伺服系统，能够帮助交流伺服系统应对比如负载扰动、参数时变、被控对象和交流电动机严重的非线性特性以及较强的耦合性这样一些不确定的因素，帮助交流伺服系统通过不确定的模型获得较满意的PID参数，满足系统的高性能指标要求。
常规的PID控制和智能控制技术相结合，能够形成智能PID，方法就是通过非线性的控制方式将人工智能引入到控制器，使系统的控制性能更好，并且能够不依赖控制器参数和精确的数学模型进行自动地调整，使得系统的适应性增强。如果只运用智能控制中的模糊控制算法，那么也能够提高交流伺服系统的静态性能和动态响应速度以及抗干扰能力，只是在自学习、自组织能力和抖振问题方面还存在着一些欠缺。因此，在交流伺服系统中还要用到智能控制中的神经网络等技术，从而减小抖振问题。
2.3智能控制在机器人领域的应用
在动力学方面，机器人是非线性、时变和强耦合的；在控制参数方面，是多变量的；在传感器信息上，是多信息的；在控制任务的要求方面，是多任务的，因此，从这些方面的分析可以得出智能控制非常适合运用于机器人领域。而且，目前在机器人领域也广泛地使用到了智能控制技术，比如机器人地行走路径规划、机器人的定位和轨迹跟踪、机器人的自主避障、机器人姿态控制等。在机器人领域，人们可以通过采用智能控制中的模糊控制、人工神经网络、专家系统技术进行环境建模和检测、机器人定位、汽车柔性制造等。
为了提高机器人系统的适应能力和鲁棒性，人们可以综合运用几种智能控制技术，比如神经网络控制和模糊控制相结合、变结构控制和模糊控制相结合、专家系统控制和模糊控制相结合等。
2.4智能控制在数控领域的应用
目前，数控系统要求性能具有高可靠性、高精度和高速，还要具备扩展、延伸和模拟智能行为的很强的知识处理功能，比如制造网络通信的能力、自学习和自组织的能力、感知加工环境能力、自规划能力等等。其中有的功能能够建立清晰的数学模型，但是有的功能不能够建立数学模型，所以为了实现这些功能，在数控领域必须运用到智能控制。比如，运用模糊控制，可以优化控制加工过程；运用模糊推理规划，能够诊断数控机床故障；运用模糊集合理论，可以调节和整定数控系统中的一些参数。
在数控领域，还可以利用遗传进化算法，找到数控系统的最佳加工路径；还可以运用智能控制中的预测和预算功能，在高速加工时加强对综合运动的控制。
3.总结
智能控制技术在机电一体化中有着广泛地使用，比如在数控领域、机器人领域、交流伺服系统领域和机器制造领域等。智能控制在机电一体化中有着很重要的作用，它能够实现传统的机械自动化技术无法实现的功能，使机电一体化系统更加完善。人们需要继续努力，使得机电一体化朝着高度智能化的方向发展。
【参考文献】
[1]金仁成，李水进，唐小琦，周云飞，童强，贾瑜.智能自适应数控加工技术研究综述[J].工具技术，2010（11）.
[2]富宏亚，梁全.开放式数控技术及其在我国的发展状况[J].航空制造技术，2010（04）.
[3]刘红奇，李斌，唐小琦，毛新勇.面向数控加工的嵌入式自适应控制技术[J].华中科技大学学报（自然科学版），2009（08）.
[4]王世寰，王永章，付云忠.开放式软CNC发展趋势及其体系结构的研究[J].机床与液压，2009（02）.
[5]李景涛，韩英.机电一体化技术及其应用研究[J].机械管理开发，2010（01）.
[6]梁宏斌，王永章，李霞.开放式数控系统与标准化[J].计算机集成制造系统，2009（09）.