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机电一体化系统中智能控制的应用浅析

时间:2024-08-31

曹培英

摘 要:当前,科学技术获得较快的发展,社会上的一些企业、事业等单位对机电一体化设备的要求更高,尤其是对智能化的机电一体化系统具有很高的期望,而且社会上对机电一体化技术的发展和使用非常重视。笔者在该文中概述了机电一体化智能控制,然后探讨了智能控制在机电一体化系统中的应用,以期更好地把智能控制技术应用于机电一体化系统之中。

关键词:机电一体化 智能控制 应用研究

中图分类号:TP27 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2016)02(b)-0064-02

所谓的机电一体化系统中智能控制指的是机械设备在没有人控制的情况下实现自主驱动,为实现这一目的而开发的技术被称为智能化自动控制技术,对计算机对人类智能进行模拟领域而言,占据重要的作用,对比传统控制技术,这种技术最突出的体现为智能化,能够在设定控制目的后自动地完成,让社会发展提供的空间更为广泛,很多传统控制无法实现的目标在此技术的作用下得以实现。

1 智能控制系统类别形式

1.1 分级控制系统

我们称分级控制为分级递阶智能控制,要想运行控制必须依托控制自适应、控制自组织等,保障上述实现之后才能实现。该系统主要涉及的方面有三:组织级、协调级、执行级,每个级都有自己的作用和角色。

1.2 学习控制系统

针对我们的大脑来讲,智慧能力的外显为学习。学习控制系统主要是调整、认识和辨别内部的控制结构,依托循环的输入信号和很好的处理保障效果的良好性。不仅如此,其还能和一些非预知信息相结合,保障实现自动控制。

1.3 专家控制系统

这种系统的形成和我们人类的经验,技能等的融合然后借助计算机予以实现。其操作根据既定的程序和指令。专家系统内部的知识比较复杂,涵盖的知识繁多,这为实际问题的解决提供必要的智力支持,提升问题解决科学性和质量。

1.4 神经网络系统

当前,人工神经网络控制系统使用的最多。这种结构形式构成模式主要是人工神经元。神经细胞等。控制智能化以及模仿真人是这种网络系统的主要功能之一,在现代技术研究领域,这种系统成为新的研究内容,备受人们的关注。

2 智能与非智能控制对比

2.1 模型对比

在控制的时候,早期不是智能的控制技术,主要控制的对象已经模型化,这导致控制方式仅仅能识别固定的模型,运用的范围极为狭窄。但是智能控制系统并非如此,其不仅仅能够使用固定的模型,还能对未知模型的参数、结构等进行控制,对比传统的控制方式,其运用范围较大。

2.2 交换对比

要保障系统的正常运行,必须保障交换处理数据信号,要是缺乏数据信号的指示,机电一体化系统就无法操作。在输入和输出数据交换的过程中,非智能控制系统存在的故障有多种。但是智能控制可以使用送音器设备,由于其具有较高的精度,并和计算机技术相结合,提升传输定位准确性。

2.3 线性对比

在研究非智能控制理论知识的时候,研究线性问题已经取得极好的成果,但是非线性问题上缺乏理想可靠的运行效果。但把智能控制加入其中,能够把一些具有较高线性、非线性的问题很好地处理,能够把传统控制功能兼容进现在的功能之中,提升控制质量和效果。

2.4 控制对比

控制方面是智能控制和非智能控制最显著的区别,非智能控制具有较慢的运行速度、操作难度极大,会对系统的控制效果造成一定的影响;但是智能控制系统中存在很多控制功能,使用多种综合性的模式对控制效率进行改善。

3 智能控制在机电一体化系统运用中存在的问题

(1)智能控制系统还有待进一步完善功能和性能,在电子技术以及机械制造等行业中的发展需求还难以满足。使用智能控制系统虽然能够把传统机电一体化系统中的运行情况有所改善,提升运行效率,但是也存在一定的发展差距,在新的历史背景下难以满足实际的发展需求,外界环境会对其造成一定影响。

(2)机电一体化系统的运行效率能够被智能控制显著提升,但是系列突发情况依然存在。把智能控制系统应用于机电一体化之后,相关设备发出的指令就是其自动编码工作的基础,尽可能减少人为操作存在的故障,以免造成相关损失,提升工作的精确度,保障智能控制系统运转效率的提高,但是始终存在一些不可抗力,智能控制系统在当前情况下始终无法超越,所以我们要重视此方面的研究和探讨。

(3)有待提升机电一体化系统和智能控制的磨合度。在生产和经济的发展过程中,机电一体化具有不可替代的作用,一旦无法很好地实施智能控制工作,那么会对人们生活以及生产活动的开展造成一定的影响。因此我们要把智能控制工作很好地完善和改进。

4 机电一体化系统中智能控制的应用

4.1 机械制造中智能控制的应用

在对机电一体化系统进行制造的过程中,使用的方式为辅助计算机技术、智能组织技术等多种技术,这种制造机械技术较为新颖。当前此技术的发展方向为智能制造系统,要想借助计算机来对专家的智能思想进行思考,智能制造系统需要深入研究人脑的部分劳动,因此这必然涉及到智能控制技术。通过对神经网络学习功能的运用,对此项功能的运用使用于信息处理,在线操作使用模式识别繁体,这可以有效地处理信息残缺不全的情况。

4.2 机器人领域智能控制的应用

就动力学领域而言,机器人出现非线性情况,在传感信息中表现出大量信息和多个变量,这恰恰是使用智能控制的必备条件。把智能技术使用于机器人领域,事实上在该领域也广泛地应用,如机器人运行过程中如果前方有故障其可以自动避开,而不需要人为控制,其不仅能够在一定的路径下行走,还可以自行决定最优路线,一些机械手可以做出规定的动作,这些都是智能控制技术使用的结果,也就意味着智能控制技术把机器人领域进一步扩展。

4.3 交流伺服系统中智能控制的应用

伺服驱动装置是机电一体化典型产品,在其中扮演着重要的角色,其对质量控制、动态性的系统依赖性较大。作为具有较强复杂性的系统,其可以随时变动参数、不断扰动负载,同时,交流电动机自身以及控制的对象的非线性因素等各种影响因素,很难建立精准的数学模型。所以在交流伺服系统中引入智能控制,然后和现代交流伺服系统相结合,实现性能指标的提升。

4.4 数控领域智能控制的应用

就数控领域而言,不仅需要保障智能控制具有较高的性能,还需要对处理功能进行延伸和模拟。如加工运动推理、决策加工环境的感知能力等等。把经典控制论使用于控制之中,要是遇到的信息不清楚,或者建模环节无法进行,那么把智能控制思想引入其中,对比经典控制理论,大大扩展了智能控制的范围并提升控制效果,实现优化控制加工的过程。

针对一些领域中,其结果存在一定的不明确或者无法使用知识进行计算和推理,借助专家系统能够很好地解决。在该系统中集中了很多数控机床领域的专家,他们的思想和认知在一定的推理下,很多的分析故障信息最终根据故障的实际情况客观地给出解决措施。

参考文献

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