智能控制器承担着任务描述和信息传达、控制对象的状态监测、推理决策与控制等功能。
从内部结构分析,智能控制器的组成包括控制器、执行器、检测器和过程对象,控制器、执行器、检测器和过程对象的功能分别是检测器负责接收并处理输入信号,将其转化为反馈信号并输入控制器;控制器遵照预先写好的智能控制程序对信号进行处理,产生控制信号并传输到执行器,最终由执行器将执行信号输出到过程对象。
1、生产过程中的智能控制
生产过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。
局部级智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计。研究热点是智能PID控制器,因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可用于控制一些非线性的复杂对象。
全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。
2、制造系统中的智能控制
智能控制被广泛地应用于机械制造行业。在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这—难题提供了一些有效的解决方案。
(1)利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。
(2)采用专家系统为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。
(3)利用模糊集合决策选取机构来选择控制动作。
利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息。
3、电力系统中的智能控制
电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果。
(1)用遗传算法对电器设备的设计进行优化,可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量。
(2)应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有模糊逻辑、专家系统和神经网络。
(3)智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。