自动控制发展前沿 论文.doc

4自动控制发展前沿xxx(1. xxxx大学机电工程学院 郑州 450000)摘要：研究自动控制技术有利于将人类从复杂、危险、繁琐的劳动环境中解放出来从而大大提高控制效率。自动控制是工程科学的一个分支。它涉及利用反馈原理的对动态系统的自动影响，以使得输出值接近我们想要的值。从方法的角度看，它以数学的系统理论为基础。150多前过程控制理论体系体制至今，自动控制经历了极大的发展，尤其是与数字技术的结合更是使自动控制产生了质的飞跃，正在向着低成本、高效率、柔性化、智能化的方向发展。研究自动控制技术的发展前沿，有助于增进我们对现代自动控制的方向有一个更加准确的把握。关键词：自动控制 智能化 发展前沿Development frontier of automatic control JIANG Hai Long (1.xxxxx University, College of Mechanical & Electrical Engineering, Zhengzhou 450000)Abstract：automatic control technology is conducive to human freed from the complex, dangerous, tedious labor environment and greatly improve control efficiency. The automatic control is a branch of engineering science. It involves the use of feedback principles of dynamic systems automatically, so that the output value is close to the value we want. From a methodological point of view, it is based on a mathematical system theory. Before more than 150 process control theoretical system system since the automatic control has experienced great development, especially with digital technology combined with the automatic control produced a qualitative leap, is toward low-cost, high-efficiency, flexible, intelligent direction. The forefront of the development of the study of automatic control technology, and help to promote a more accurate grasp of the direction of the modern automatic control.Key words：automatic control intelligent the development frontier0 前言自动化控制（automation control）属于自动化技术的一门，广义来说，通常是指不需借着人力亲自操作机器或机构，能利用动物以外的其他装置元件或能源，来达成人类所期盼执行的工作。更狭义地说即是以生化、机电、电脑、通讯、水力、蒸汽等科学知识与应用工具，进行设计来代替人力或减轻人力或简化人类工作程序的机构机制，皆可称之。自动控制是相对人工控制的概念而言的。指的是在没人参与的情况下，利用控制装置使被控对象或过程自动地按预定规律运行。自动控制技术的研究有利于将人类从复杂、危险、繁琐的劳动环境中解放出来并大大提高控制效率。自动控制系统的理论主要是反馈论，包括从功能的观点对机器和物体中（神经系统、内分泌及其他系统）的调节和控制的一般规律的研究。离散控制理论在计算中也有很广泛的应用。自动控制是工程科学的一个分支。它涉及利用反馈原理的对动态系统的自动影响，以使得输出值接近我们想要的值。从方法的角度看，它以数学的系统理论为基础。我们今天称作自动控制的是二十世纪中叶产生的控制论的一个分支。1 自动控制发展过程概况1.1 40年代-60年代初： 需求动力：市场竞争,资源利用，减轻劳动强度，提高产品质量，适应批量生产需要。主要特点：此阶段主要为单机自动化阶段，主要特点是:各种单机自动化加工设备出现，并不断扩大应用和向纵深方向发展。1.2 60年代中-70年代初期： 需求动力：市场竞争加剧，要求产品更新快，产品质量高，并适应大中批量生产需要和减轻劳动强度。主要特点：此阶段主要以自动生产线为标志，其主要特点是:在单机自动化的基础上，各种组合机床、组合生产线出现，同时软件数控系统出现并用于机床，CAD、CAM软件开始用于实际工程的设计和制造中，此阶段硬件加工设备适合于大中批量的生产和加工。1.3 70年代中期-至今：需求动力：市场环境的变化，使多品种、中小批量生产中普遍性问题愈演愈烈，要求自动化技术及其广度与深度的发展，使其各相关技术高度综合，发挥整体最佳效能。主要特点：自70年代初期美国学者首次提出CIM概念至今，自动化领域已经发生了巨大变化，其主要特点是:CIM已作为一种哲理、一种方法逐步为人们所接受；CIM也是一种实现集成的相应技术，把分散独立的单元自动化技术集成为一个优化的整体。所谓哲理，就是企业应根据需求来分析并克服现存的“瓶颈”，从而实现不断提高实力、竞争力的思想策略；而作为实现集成的相应技术，一般认为是:数据获取、分配、共享；网络与通信；计算机软硬件的规范、标准；车间层设备控制器等。同时，并行工程作为一种经营哲理和工作模式自80年代末期开始应用和活跃于自动化技术领域，并将进一步促进单元自动化技术的集成。 2 当今自动控制前沿2.1 智能控制智能控制（intelligent controls）在无人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。 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已步入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。2.2 集成或者（复合）混合控制几种方法和机制往往结合在一起，用于一个实际的智能控制系统或装置，从而建立起混合或集成的智能控制系统。2.3 分级递阶控制系统分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制（Hierarchical Intelligent Control）主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循伴随智能递降精度递增原则。 组织级（organization level）：组织级通过人机接口和用户（操作员）进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高。协调级（Coordination level）：协调级可进一步划分为两个分层：控制管理分层和控制监督分层。执行级（executive level）：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作。 2.4 专家控制系统（Expert System)专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的详细专业知识。专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题.它具有启发性，透明性，灵活性，符号操作，不一确定性推理等特点。专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述。用专家系统所构成的专家控制，无论是专家控制系统还是专家控制器，其相对工程费用较高，而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题。尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用，但是专家控制的实际应用相对还是比较少。2.5 人工神经网络控制系统神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成.这种神经网络具有某些智能和模拟人控制功能。学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节。神经网络具备类似人类的学习功能。一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人,而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数。神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑学调整方法。它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、高度容错、可变结构、非线性运算、自我组织、学习或自学习等。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。它在智能控制的参数、结构或环境的自组织、自适应、自学习等控制方面具有独特的能力。神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制，但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制，在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中，其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现。模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用。两者既有相同性又有不同性。其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题，并且两者都可以应用到控制器设计中。不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统，而神经网络则不行；模糊逻辑应用到控制器设计中，其参数定义有明确的物理意义，因而可提出有效的初始参数选择方法；神经网络的初始参数。但在学习方式下，神经网络经过各种训练，其参数设置可以达到满足控制所需的行为。模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制，可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件，模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术. 模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点。2.6 模糊控制系统所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法.模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。 模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制.它是受这样事实而启发的：对于用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者或专家却能取得比较好的控制效果，这是因为他们拥有日积月累的丰富经验，因此人们希望把这种经验指导下的行为过程总结成一些规则，并根据这些规则设计出控制器。然后运用模糊理论，模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够利用计算机来完成对这些规则的具体实现，达到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目的。 模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易。 简单控制是指单输入单输出系统（SISO) 或多输入单输出系统（MISO) 的控制。因为随着输入输出变量的增加，模糊逻辑的推理将变得非常复杂。参 考 文 献1 Tan, K.C. and Li, Y. (2001) Performance-based control system design automation via evolutionary computing. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 14 (4). pp. 473-486. ISSN 0952-1976, 2 Li, Y., et al. (2004). CAutoCSD - Evolutionary search and optimisation enabled computer automated control system design. International Journal of Automation and Computing, 1(1). pp.76-88. ISSN 1751-8520, 3 IMLACH J, BLAIR B J, ALLAIRE P. Measured and predicted force and stiffness characteristic of industrial magnetic bearingsJ. Trans. ASME J. Tribol., 1991, 113：784-788.4 Gene F. Franklin, J. D. Powell, and AbbasEmani-Naeini, Feedback Control of DynamicSystems, 4th ed., 2002.5 FOURNEYEYN M E. Advancing into tholographical photoelasticityC/ American Society of Mechanical Engineers. Applied Mechanics Division. Symposium on Applications of Holography in Mechanics，August 23-25，1971，University of Southern California，Los Angeles，California. New York：ASME，1971：17-38.6FANUC Serie