智能控制工程研究的发展趋势论文

一、智能控制工程的研究现状

1.1机器人智能控制研究

机器人是智能控制应用的重要领域之.，智能控制技术已经在机器人研究的各个方面得到应用。在智能控制技术中，模糊控制、人工神经网络以及专家系统的技术在机器人环境监测和控制以及规划、机器人定位等方面的应用研究已经成熟，并且在实际应用系统中得到了验证。机器人视觉处理与传感器信息融合也利用智能控制技术。机器人动力学广泛地采用神经网络，进行控制器的设计。

1.2智能控制在机械制造中的应用研究

现代工业制造业涉及很多复杂的行为和操作。在先进的制造系统中，要根据不精确和不完备的数据来解决很难预测或无法预测的状况，人工智能的应用有效的解决了这个问题。智能控制在机械制造中得到广泛应用，通常是在机械制造的过程中在用神经网络与模糊数学的方法进行动态环境的建模，采用传感器的融合技术预处理和综合各种信息。

1.3智能控制在电力电子领域中的应用研究

与电能有关的很多领域都应用电力电子学，电力系统中的各种电机电器设备的设计与生产、运行以及控制是非常复杂的过程。智能控制技术引入电气i量备，对于电气i量备的故障诊断、设备控制与优化设计等发挥了重要的作用。电气设备的优化设计可以采用遗传算法，这样可以缩短计算的时间，降低成本，提高设计的质量和效率。还可以采用神经网络、模糊逻辑以及专家系统的智能控制技术用于电气设备的故障诊断，并且现在对于集成这三种技术的实验研究也取得重大发展。其中，在电流控制脉冲宽度调制P(WM)中采用智能控制技术最具代表性的应用，也是被关注的研究热点。

1.4智能控制在工业过程中的应用研究

生产过程中智能控制主要包括局部级与全局级两个方面。局部级智能控制是指智能控制应用于工业生产过程的某一个单元部分的控制器设计;全局级智能控制是指智能控制用于整个工业生产过程的自动化。局部级智能控制研究主要是对PID控制器设计。全局级智能控制应用研究已经非常广泛。

1.5广义控制领域智能控制的应用研究

自动控制的议理解是不利用人工的而作用自动控制或操作控制对象的过程，当然也可以是具体的机械设备与抽象的时刻变化着的信息对象。对这种对象进行控制，需要利用符号的信息知识进行建模和表达，并即量计智能算法的程序用于自动决策和推理。议领域智能控制的应用研究正处于探索研究与发展的阶段。

二、智能控制工程的发展对策

2.1发展智能控制工程的理论指导

智能控制已经建立了基本的理论思路和框架，但是仍然没有发展成熟。智能控制没有科学的理论指导就会导致工程研究的盲目性。智能控制应用研究主要是智能控制分支技术的应用，控制方法在工程的应用研究中没有系统的指导缺乏标准性的评价标准，导致智能控制技术的优越性很难得到体现。因此，要加强智能控制理论的研究工作。

2.2进一步明确智能控制的研究目标

首先，要发展新的控制方法，采用混合模型或是非完全的模型;其次，利用了解较少或是不正确的系统模型，在控制系统口乍过程中进行在线改进，使其知之渐多并逐步完善;再次，采用本质上断续系统与离散事件驱动动态系统;最后，要采用混沌和进化等新技术，对智能控制系统进行进一步发展与开发。因此，为完成这些研究目标，智能控制的信息处理理论和智能控制思想将会深入到建模的过程中，不断改变和改进模型，使模型不仅要包含解析的数值，还要有定性分析的符号。

2.3智能控制的设计要遵循简单的原则

在智能控制的应用领域中，应该坚持从简单的系统进入，然后逐渐地过渡到复杂的系统。在控制器设计过程中，不断优化复杂的控制策略，以得到简单的控制器。智能控制的发展应用主要是为了满足控制系统复杂化的要求，设计智能控制器要坚持简单的原则，在某个控制的目标下，要选择简单的方法进行问题解决，这样可以节省成本，减小维护与使用的难度。智能控制应用目标是i量计性价比高、操作简单的控制系统。

2.4促进技术创新为智能控制工程发展创造条件

智能控制工程研究中，没有建立专门的软件环境。随着软件构件化的发展，需要能够在智能控制应用中直接调用的模糊控制函数和神经网络等。因此要重视新技术的开发和创新，对具有自主知识产权的软件与硬件产品进行开发。并且参与国际的竞争，促进智能控制工程研究在国际上的发展。

 ()   () 

本文标签：

[!--temp.ykpl--]