基于智能控制的机电一体化技术应用与展望

2022-10-10叶德军

农机使用与维修 2022年9期

0 引言

在机电一体化设备中，合理应用技术智能控制，除了能使生产过程的自动化程度得到进一步提升，还能使控制精度显著增加，随着智能控制水平的不断提高，操作人员的劳动强度大幅度降低，能为企业带来良好的经济效益。因此，需加强基于智能控制的机电一体化技术应用的研究力度。

1 机电一体化技术与智能控制

1.1 机电一体化技术

机电一体化是多种先进技术有机结合的产物，包括机械技术、微电子技术、传感器技术、接口技术及信息技术等，在各个领域中应用的自动生产设备均可以归入机电一体化设备的范畴，如数控机床、工业机器人等，是机电一体化的典型设备。机电一体化产品的特点体现在如下方面：功能增强，适用范围更广；工作精度大幅度提高；安全性和可靠性显著提升；操作过程得以简化。机电一体化技术在企业生产中的应用，使作业效率和安全性得到提升，对于企业的发展具有促进作用。

1.2 智能控制的优势

智能控制是一种先进的控制方式，通过信息处理与信息反馈，为决策提供依据，以此实现对目标的有效控制，为复杂系统控制问题的解决提供了方法。智能控制并没有统一的定义，从本质的角度上讲，由智能机器自主实现目标任务的过程即为智能控制。作为一种先进的控制方式，智能控制以计算机、AI(人工智能)、控制理论等为基础，利用自适应控制、模糊控制、专家控制、神经网络等技术，实现控制目标

。智能控制的优势主要体现在以下方面：更高层次的控制是智能控制的核心，可以对复杂的系统，如多变量、非线性等，进行全局控制，能实现广义问题的求解，容错能力强；变结构是智能控制最为突出的特点，在该前提下，使其具备了自适应、自组织和自学习等能力，不仅如此，还具有补偿和判断决策能力；在机电一体化中应用智能控制，可使机电系统的性能更加完善。

2 基于智能控制的机电一体化技术应用

现阶段，基于智能控制的机电一体化技术在诸多领域得到越来越广泛的应用，包括数控领域、机械制造、工业机器人等。

2.1 在数控领域的应用

现代工业生产中，数控系统具有不可替代的作用，运行速度快、能自动收集数据信息是该系统的突出特点，通过数控系统进行产品加工时，可以使加工方式得到有效规范。由于单一模块的数控系统功能较少，在应用中发现，其无法满足实际生产需要，此时智能控制的重要性随之突显。智能控制除了具有自学习能力之外，还具备通讯及监控等功能

。目前，在数控系统中应用较为广泛的智能控制为神经网络控制，这种控制方式能在分析计算的基础上，完善数控机床的加工方式，为自动化操作的实现提供支撑。神经网络控制算法，能使数控系统按形状完成切割，加工精度得到显著提升。

②一段弱磁选给矿粒度粗，也使得槽体积矿易堵，筒体磨损严重，使用寿命仅30 d左右；一段弱磁尾矿粒度过粗也使得隔粗圆筒筛的筛网及强磁介质盒堵塞严重，流程不畅通，不仅增加工人操作难度及工作强度，而且降低了选别效果。

2.2 在机械制造中的应用

机械制造是各类机械设备、机床、仪器仪表、工具等生产过程的统称，机械制造的设备大部分是机电一体化设备。由于机械制造工艺流程较为复杂，为保证质量，需要对整个流程进行严格控制。传统的控制方式效率不高，并且容易出现问题，为提高机械制造水平，可对智能控制合理应用。在机械制造中，智能控制的应用体现在如下方面：

2.2.1 模糊控制

受到技术条件等多方面因素的制约，使传统机械制造呈现如下特征：工艺复杂、流程繁多、工作量大、劳动强度高、生产效率低、安全隐患多、质量无法得到保障等。人工控制方式不但成本高，而且人为操作失误概率大，对机械制造过程造成不利影响。为解决这一问题，可依托模糊控制理论，构建智能控制模型，对机械制造过程实行智能化控制。既能使控制更加精确，还能有效消除人为因素的干扰，生产效率和产品质量将会得到显著提升，控制难度大幅度降低。在机械制造中应用模糊控制时，为充分发挥控制作用，要不断优化误差控制范围，使控制更为精准。

2.2.2 专家控制

2.2.3 鲁棒控制

专家控制系统简称ECS，是专为解决工业控制难题而提出的一种智能控制方法，在过程控制中的应用较为广泛。ECS应用AI和计算机技术，按某领域专家提供的知识与经验，以推理判断的方式，对专家的决策过程进行模拟，为复杂问题的解决与处理提供依据。专家控制系统由知识库、数据库、推理机、解释程序等组成，该系统对数学模型的依赖程度较低，基本不会受到被控对象参数变化的影响，通过对专家行为的模拟，依托智能化的操作与控制方式，能使控制系统的性能得到全面提升，机械制造精度随之提高

。如在精度要求较高的机床制造中，采用专家控制系统对机械制造过程进行控制，能实现动态补偿，降低误差，加工精度显著提升，制造的机床能满足高精度的需要。

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2.3.3 行动轨迹控制

2.2 两组患者术前及术后2年生活质量评分比较术前，两组患者PFIQ-7、PFDI-20评分比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。术后2年，两组评分均明显低于术前，且观察组显著低于对照组，差异有统计学意义(P<0.05)。见表2。

2.2.4 预测控制

2.3.2 控制方式

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2.3 在工业机器人中的应用

工业机器人是机电一体化技术的典型产品，本身具有一定的自动性，能凭借动力能源和控制能力实现制造功能。常规的工业机器人由机械、传感和控制三部分组成，其中控制是核心部分，是确保机器人顺利完成生产任务的关键。

1)点位控制能通过对位于机器人末端执行器的控制，使机器人的位置始终保持在规定的离散点上。

工业机器人多采用计算机控制系统，该系统由以下几部分组成：计算机、传感器、控制器、辅助设备等，其中计算机的主要作用是对机器人的行为加以控制，微处理器是计算机的核心部分，与整个系统的功能密切相关；传感器包括三类，分别为视觉、触觉和力觉，可对机器人工作时产生的信息进行检测和采集

；控制器可以控制机器人的运动系统，通过程序编辑，使机器人按照需要完成相应动作，以满足工业生产要求。

预测控制简称MPC，是较为特殊的控制方式，其控制动作是通过求解开环最优控制问题获得。MPC可以利用预测模型实现过程预测，并输出未来值。在机械制造中，对MPC进行合理应用，可预测设备的运行情况，经信息反馈，实现对设备的有效控制，满足机械制造的需要

。如机械制造中，当液压机本身的压力与转速增大时，冲击力会随之增大，若不加以控制，则可能造成设备故障。采用MPC后，可以液压机当前的运行状况为依据，构建预测模型，按照预测结果，对设备的压力与转速进行控制，达到误差精确控制的目标，机械制造过程的安全性和可靠性随提升。

如表2所示，对PP注塑件VOC八项物质进行检测，主要检出物为甲醛和乙醛，其它物质由于含量较低无法检出(ND)。造成该结果的原因是PP材料在高温下会发生热氧化降解，其主要产物为醛类小分子化合物。从图1中可以看出，随着注塑温度升高，甲醛和乙醛含量增大，当温度高于210℃时，热氧化降解加强，产生的醛类物质开始大量增加。如表2所示，随着注塑温度升高，PP注塑件的气味越来越大，主要为焦糊味，注塑温度超过210℃后，焦糊味越来越浓，逐渐无法接受。所以在PP材料注塑加工过程中，把加工温度控制在在210℃以下，有利于降低PP注塑件的气味、VOC。

工业机器人的控制方式有以下几种：点位控制、轨迹控制、力矩控制及智能控制。

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2.3.1 控制系统

2)轨迹控制是点位控制的升级，通过控制机器人的末端执行器，使其在设定好的轨迹内，按照一定的速度运动，完成相应的作业任务。在轨迹控制中，机器人的运动速度为可控量，为确保控制效果，要求轨迹光滑

。

3)力矩控制是借助力矩传感器对工业机器人进行自适应控制，使机器人按照预先设定程序，完成生产任务。

4)智能控制以传感器获取机器人作业环境的信息，根据知识库做出决策，在该控制方式下，机器人的环境适应性及自学习能力会得到进一步提升。

鲁棒控制简称RC，是自动控制领域研究的热点课题。在设计RC系统时，通常是以最差的情况作为基础，因此，RC系统并不在最优状态下工作。当生产设备受到来自于外界信号干扰时，通过RC系统，能使原本的控制性能不受影响，确保机械制造顺利完成。如制造柔性臂时，以滑膜结构为基础，开发鲁棒控制器，以此来优化控制器的性能。同时，利用补偿算法，将滑膜结构与鲁棒控制有机结合，使RC系统的精度控制功能得以全面发挥，满足柔性臂制造要求。

按照使用场景的不同，可将工业机器人分为可移动和固定两类，可移动机器人的行走部分由轮组、连接杆两部分组成，当机器人需要从一点向另一点移动时，可依托轮组的转动达到行走的目的，这是工业机器人典型的运动过程。随着对工业机器人使用要求的不断提高，传统的运动控制方式无法完全满足任务需求。机器人运动时，要准确判断周围环境，通过传感器采集外界信息，传给微处理器进行模糊分析，借助神经网络控制算法，实现行走过程的精确控制

。采用模糊神经网络技术的工业机器人，即使传感器采集到的信息并不清晰和完整，经过神经网络算法，控制系统也可以判断外界环境，按照现有的信息完成对机器人行走的控制。以野外搜救为例，工业机器人在执行此项任务时，因搜救环境较为复杂，所以机器人需要利用自学来提升信息分析能力，降低运行故障的发生概率。应用模糊神经网络控制系统的机器人，在强大的控制功能下，可以使机器人的控制更加全面，任务的实现过程也变得更为容易。

2.3.4 精度控制

PID是过程控制应用最为广泛的一种自动控制器，工业机器人的点位控制归属于过程控制的范畴，传统的方法是通过PID对机器人进行点位控制。应用中发现，虽然PID能够达到控制效果，但精度略显不足，无法满足准确、高速运行的要求。为有效解决这一问题，可以利用线性控制器，对工业机器人的运行加以控制。工业机器人所处的工作环境具有复杂多变的特点，针对这一情况，可依托相应的算法，构建模型，以此提升控制机器人的精度，在此基础上，引入递推和并行等算法，增强机器人对外界环境的敏感度，实现动态的精度控制。选择控制方案时，要结合实际需求，分析各种控制方法的优势，在条件允许的情况可对多种控制方式有机结合，提升控制系统的整体性能，对机器人进行精确控制

。

3 发展趋势展望

在未来一段时期，智能控制将会朝着仿人控制和多种控制方式综合的方向发展。

3.1 仿人控制

仿人控制以计算机技术为载体，结合相关的控制理论，对人的控制经验与技巧，如推理判断、逻辑分析、归纳总结等加以合理运用，借助编程语言编写成控制程序，将程序植入到控制系统中，可使控制系统模仿人的观察与决策，给出最为适宜的控制策略，提高控制效果。仿人控制是控制系统对人的经验进行总结，并模仿控制行为，达到最终的控制目标。

3.2 控制方式综合

随着机电一体化对智能控制要求的不断提高，单一的控制方式将无法满足应用需要，为提高控制水平，可将多种控制方式综合到一起，发挥出各自的优势，达到预期的控制效果。在综合多种控制方式的过程中，要不断引入新的技术和成果，通过试验研究，分析技术综合的可行性，为控制方式的综合提供支撑。

传统教学强调知识的整体性，知识背后隐藏的思维方式需要靠学生自行领悟。基于计算思维的教学则重视学生的思维训练，要求学生有意识地运用计算机科学的思想和方法来解决问题，这与程序设计类课程教学目标一脉相承。此外，在设计程序时如何对问题建立数学模型，如何设计符合逻辑的算法，都是对计算思维很好的诠释。当前我国高校对计算思维教育还不够重视，如何在计算机程序设计类课程教学中融入计算思维，有待深入研究。