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智能控制技术在工业生产中的应用

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【摘要】智能控制是一门多领域交叉的学科,它的发展得益于人工智能、认知科学、模糊集理论和生物控制论等许多学科的贡献,同时智能控制本身也促进了相关学科的发展,并推动了工业生产的进步。本文主要介绍了智能控制技术的基本定义、分类、特点和发展现状,对其在工业生产中的应用进行了综合评述,并讨论了智能控制技术在工业生产中的应用前景。

【关键词】智能控制;工艺优化;故障诊断

计算机技术、网络技术的发展催生了遥感技术、传感技术、数控技术等一系列智能控制手段[1]。在此基础上形成的先进控制理论与新式管理理念结合,创造出了更加符合时代需求的智能化生产运作方式和管理模式[2]。尤其是在当前能源危机、人口膨胀、资源不足的社会背景下,高效率、低能耗的生产模式更加为人们所推崇,因此,能够应变复杂环境、复杂对象、复杂任务,解决棘手问题的智能控制技术得到了进一步发展和提高[3]。本文主要综述了智能控制技术的概念、实现形式、特点和发展现状以及其在工业生产中的应用情况,并对智能控制技术在工业生产中的应用前景进行了展望。

1智能控制技术

1.1概念与特点

智能控制是指在没有人为干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。控制理论经历了传统控制理论、现代控制理论的发展,经过维度与深度上的拓展,进一步发展到了现如今的智能控制理论阶段。智能控制技术的核心工作是对高层组织的控制。其主要目的是实现对实际工作环境的管理、组织、策划,最终获得解决问题的方案。在实现这一目标的过程中,需要用到和人类相似的思维方式,可能会用到诸如处理信息、设置程序、推理演绎等技术手段。智能控制的特点包括学习能力较强、具有一定的记忆功能,并且可以根据已有经验对当前面对问题进行分析、推理、演绎,具体情况具体分析,提高改善控制能力;还具有相当强的适应能力,在一定范围内,可以根据目标环境、目标任务的改变,做出相应的调整;有一定的包容性,在受控能力范围内,可以实现自身修复,故障屏蔽等;具有一定实时调节能力,能够进行生产过程中的在线处理等[4]。

1.2原理与分类对智能控制技术的分类

主要是根据其所研究的被控制对象、参与控制的环境、最终的控制目标来进行的。不同于传统的控制方式,智能控制技术并不完全依托于现实存在的模型,它可以通过非模型化的手段实现对被控制对象的管理。目前,根据智能控制技术的发展阶段以及各自依托的技术原理的可以分为模糊逻辑系统、人工神经网络、专家系统等[5]。

1.2.1模糊逻辑控制系统

上世纪60年代,美国科学家查德斯首次使用了“模糊理论”这一说法。时至今日,模糊数学技术已经成为了诸多智能控制手段中的一种最为简单有效的实现形式;而这一理论也已经成为了智能控制理论的重要组成部分。模糊控制并不是一种建立在人们经验的基础上、通过实践摸索得出的、建立在数学模型上的控制理论,它可以被用于非线性的、时变性的甚至是时滞性的控制系统[6];它具有智能性,在一定程度上能够与人类的思维方式相匹配。

1.2.2人工神经网络控制系统

神经网络技术可以说是最广为人知的智能控制技术,它之所以能够成为智能控制不可或缺的组成部分,首先是因为它具有广泛的容错性,其次,它能够处理随机的、不确定的复杂非线性关系;此外,“学习算法”是神经网络的最主要特征,这里面所说的“学习”的概念来自于生物学,与我们通常理解的“学习”的概念相似。“学习”不同于模仿,也就是说,神经网络的学习功能使其能够在面对不同环境、不同问题情况下,能够进行自我调节,通过修改加权系数的做法,改变其输入状态,进而达到目标输出值[4]。现阶段“学习算法”是神经网络技术的主要研究对象。

1.2.3专家控制系统应用

专家系统的概念和技术,模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统,称为专家控制系统。基于专家系统的智能控制由推理机、知识库、解释机等几部分构成。相对于其他几种智能控制,基于专家系统的智能控制更善于自动推理,应对各种突发状况、环境变化等,它的处理灵活性更高;此外,它还能够通过循环程序,完成对生产过程的不间断性监督检查;能够针对性引进一些定向措施和深层知识,用更智慧的方式解决程序矛盾,完成过程控制。因此,专家系统已经成为了智能控制的一个重要分支[7]。

2工业生产中的智能控制

在现代工业生产过程中,常用到的智能控制种类包括局部型的智能控制和全局级别的智能控制。其中,局部型智能控制指的是在工业生产中的某一部分、某一个环节中引入了智能控制技术,例如化工生产工艺总流程中,可以在其中的一个或者几个单元操作中,借助于智能控制技术,客服人工操作的不可控性、不稳定性等问题[8]。全局级的智能控制则有更大的控制范围,涉及到整个生产工艺的各个方面,包括各个单元操作以及生产过程中的故障诊断等[9]。

3在工艺优化中的应用

无论在传统控制理论还是在智能控制理论中,控制对象、约束条件、控制要求始终是研究控制技术的三个基本要素,为了实现控制目标,对约束条件进行优化是必须进行的过程。在工业生产中,对生产工艺进行优化处理,是智能控制技术在生产应用中的最重要体现。段克宽[10]等将智能控制技术应用在化肥生产装置控制的改进中,通过安装智能阀门定位器,提高了对液态反应物流量、流速的控制精度,还通过引入数字信息通讯,提高了对生产装置的驾驭能力,为生产过程的流畅运行提供了有利保障。耿志明[11]等为了实现对生产车间间歇式反应釜的数据采集、智能控制,考察了各种中控控制系统和运行监控平台,并通过使用变论域模糊控制算法实现了对具体反应流程、单元操作的跟踪控制。巨永锋[12]等为了实现对振动压路机的数据采集、设备安全联锁等功能,建立了适用于振动压路机的控制系统,确保可以对振动压路机实现参数设定、实时数据分析等,并且能够实现故障诊断功能。

4结论与展望

本文对智能控制的基本理论及其在工业生产中的应用进行了总结概括;现如今,智能控制技术已经在多个工业生产领域内得到了广泛应用,而随着工业环境、工程环境的不断精细化、复杂化[13],工程实际应用对智能控制的要求也就会不断提高,越来越多更加合理、更加灵活的智能化方法会被逐渐开发、探索出来;智能化的实现方式也会不断增多;智能优化控制在面向工程实际的控制系统设计中将发挥越来越重要的作用,将会对未来工业发展做出更大贡献。

参考文献:

[2]王小中.控制技术在机械自动化中的作用与应用进展[J].工业技术创新,2016,3(5):1010~1012.

[3]孙宏涛.智能控制及其工程应用[D].北京:北京工业大学,2000.

[4]张晓军,张二为.智能控制系统发展综述及应用[J].有色冶金设计与研究,2006,27(1):8~12.

[5]顾毅.智能控制发展综述[J].信息技术,2000,6(21):39~40.

[6]吴志伟.嵌入式电熔镁炉智能控制系统研究[D].沈阳:东北大学.2014.

[7]陈顽.智能控制综述[J].思茅师范高等专科学校学报,2003,19(3):21~24.

[9]李文,欧青立,沈洪远,等.智能控制及其应用综述[J].重庆邮电学院学报(自然科学版),2006,18(3):377~381.

[10]段克宽,张西渝.应用智能阀门定位器提高化工生产装置的控制能力[J].应化,2007,2:16~17.

[11]耿志明.智能控制在间歇反应釜上的应用研究[D].北京:中国石油大学,2010.

[12]阚晓旭.智能控制技术在湿法磷酸生产过程中的应用研究[D].杭州:浙江大学,2006.

[13]辛斌,陈杰,彭志红.智能优化控制:概述与展望[J].自动化学报,2013,39(11):1831~1848.

作者:刘畅;王胜辉;庄益诗;王伟杰;杨芳;梁东森;牛成玉 单位:许继电气股份有限公司

智能控制技术在工业生产中的应用责任编辑:张雨    阅读:人次