在當今科技不斷發展的社會，機電壹體化技術得到了進壹步的應用和推廣。目前，智能控制廣泛應用於工業、機械制造、電力電子等研究領域，在機電壹體化系統中也有廣泛的應用。本文重點介紹了智能控制系統的類型和優勢，並簡要闡述了目前使用的智能控制系統，最後討論了智能控制在機電壹體化應用中的效果。
智能控制；機電壹體化；app應用
摘要當今社會科學技術不斷發展，機電壹體化技術得到了進壹步的應用和推廣。目前，智能控制研究開始廣泛應用於工業、機械制造、電力電子等領域。在機電壹體化系統中，智能控制也有著非常廣泛的應用。摘要:本文主要對智能控制系統的類型和優勢，以及目前智能控制系統的使用情況進行了簡單的闡述，最後討論了智能控制在機電壹體化應用中的效果。
關鍵詞智能控制；機電壹體化；應用
機電壹體化技術是指結合機械技術、微電子技術、電力電子技術、信息技術等技術並應用於實踐的綜合技術。隨著機電壹體化的發展，機電壹體化系統中控制的技術水平越來越高，原有的控制技術已經不能滿足機電壹體化系統的要求。因此，人們開始將目光投向迅速發展的智能控制，希望通過智能控制達到機電壹體化系統的控制目的。因此，本文將分析智能控制的特點和主要方法，探討如何將智能控制應用於機電壹體化系統，從而更好地實現對機電壹體化系統的控制。
1.智能控制
1.1簡介
智能控制是壹種自動控制技術，可以驅動智能機器實現控制目標，而無需人工幹預。控制理論的發展已有100多年的歷史。經典控制理論？然後呢。現代控制理論？已經進入發展階段。大系統理論？然後呢。智能控制理論？舞臺。智能控制理論的研究和應用是現代控制理論在深度和廣度上的延伸。20世紀80年代以來，信息技術、計算技術的飛速發展以及其他相關學科的發展和相互滲透，也推動了控制科學與工程研究的不斷深入，控制系統向智能控制系統發展成為壹種趨勢。智能控制綜合了許多學科，如自動控制、人工智能、信息論和運籌學等。它克服了傳統控制理論的許多缺點，可用於控制各種復雜系統。
1.2智能控制與傳統控制的比較
首先，智能控制包括傳統控制，是傳統控制的高級階段。與傳統控制相比，智能控制具有更強的綜合信息處理能力，能夠從整體上優化系統。在結構上，智能控制的分布式、層次化、開放式結構也比傳統控制更先進。
其次，智能控制是多學科交叉的結果，因此在理論體系上比傳統控制更加完善。智能控制系統具有足夠的關於人類控制策略、被控對象和環境的知識以及運用這些知識的能力。智能控制系統可以采用以知識表示的非數學概化模型和以數學表示的混合控制過程，采用開閉環控制和定性定量控制相結合的多模態控制方式。
第三，智能控制系統具有變結構、自尋優、自適應、自組織、自學習和自協調的特點。智能控制的適用對象和任務可以更加復雜和高度非線性，模型可以是不確定的。同時，智能控制系統具有補償和自修復能力以及判斷和決策能力。
最後，智能控制系統還可以對混合控制過程進行數學表達，用知識描述非數學的廣義模型，采用多模態控制方式，是定性決策、定量控制和開閉環控制相結合的體現。
1.3主要方法
目前，智能控制的主要方法有遺傳算法控制、神經網絡控制、模糊系統控制、專家系統控制、遞階控制、組合智能控制、混沌控制、集成智能控制、小波理論等。
2.智能控制在機電壹體化系統中的應用
2.1智能控制在機械制造過程中的應用
智能加工技術是利用智能光束與物質相互作用的特性，對材料(包括金屬和非金屬)進行切割、焊接、表面處理、沖孔和微加工的技術，工藝等智能研究是智能加工技術應用的前提。機械制造是機電壹體化系統的重要組成部分。目前最先進的機械制造技術是將智能控制技術與計算機輔助技術有機結合，向智能機械制造技術方向發展。其最終目標是用先進的計算機技術代替部分腦力勞動，從機電壹體化系統設計的課程論文中模擬人類制造機械的活動。同時，智能控制技術利用神經網絡和模糊系統計算動態模擬機械制造現狀，通過傳感器融合技術對采集的信息進行預處理，從而修改控制模式中的參數數據。在這個過程中，利用神經網絡技術的並行處理和學習功能，對壹些不完全信息進行有效處理，利用模糊系統的模糊關系和模糊集的獨特特性，將壹些模糊信息收集到閉環控制中的外環決策機制中，以選擇相應的控制動作。智能控制在機械制造中的應用領域包括:機械故障的智能診斷、機械制造系統的智能監控與檢測、智能傳感器和智能學習。
2.2智能控制在機器人領域的應用
通常，動力學中的機器人是非線性、強耦合、不穩定的。由於信息量巨大，控制參數多，需要通過智能控制來實現機器人處理信息和參數的靈敏性和快速性。目前，智能控制技術已經廣泛應用於機器人領域的各個方面。在動力學方面，機器人具有非線性、時變性和強耦合性。在控制參數方面，它是多變量的；在傳感器信息上，它是信息性的；就控制任務的要求而言，它是多任務的。所以從這幾個方面的分析可以得出，智能控制非常適合機器人領域。此外，智能控制技術廣泛應用於機器人領域，如機器人路徑規劃、機器人定位和軌跡跟蹤、機器人自主避障、機器人姿態控制等。在機器人領域，人們可以利用智能控制中的模糊控制、人工神經網絡和專家系統技術進行環境建模和檢測、機器人定位、汽車柔性制造等。為了提高機器人系統的適應性，人們可以綜合運用幾種智能控制技術，例如，機器人在行走時可以主動躲避障礙物，也可以按照指定的路徑行走，其中機械臂可以根據指令完成相應的預期動作。以上內容都是利用計算機神經網絡智能控制技術實現的，說明智能控制在機器人領域的應用越來越成熟。
2.3智能控制在交流伺服系統中的應用
伺服驅動裝置是將電信號轉換成機械動作的轉換元件和裝置，決定著控制的功能和質量以及系統的動態性能。它是機電壹體化的重要組成部分。智能控制中電力電子技術的發展可以改善交流調速系統的性能，實現從DC伺服系統到交流伺服系統的轉變。在交流伺服系統中引入智能控制，可以幫助交流伺服系統應對負載擾動、參數時變、被控對象和交流電機嚴重非線性特性、強耦合等壹些不確定因素，幫助交流伺服系統通過不確定模型獲得滿意的PID參數，滿足系統高性能指標的要求。
將常規PID控制與智能控制技術相結合，可以形成智能PID。方法是通過非線性控制方式將人工智能引入控制器，使系統的控制性能更好，不依賴控制器參數和精確的數學模型就能自動調整，使系統的適應性增強。
2.4智能控制在數控領域的應用
隨著科學技術的發展，我國機電壹體化技術的發展對數控技術提出了更高的要求，不僅需要完成許多智能功能，還需要擴展、仿真、延伸等新的智能功能，使數控技術實現智能編程、智能監控、智能建庫，而這些目標都是利用智能控制技術來實現的。比如可以利用專家系統綜合處理數控領域中壹些算法難以確定、結構不清晰的問題，然後利用推理規則推斷出數控領域中的壹些數控故障信息，從而獲得壹些維修數控機械的指導性建議；模糊系統技術可以用來優化數控機械的加工工藝，調整壹些模糊參數，從而更清楚地發現數控機械的故障，找出相應的解決辦法。在數控領域，遺傳進化算法也可以用來尋找數控系統的最佳加工路徑；還可以使用智能控制中的預測和預算功能，加強高速加工時的綜合運動控制。
參考
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