智能控制在現(xiàn)代工業(yè)中的應(yīng)用-資料下載頁
2025-07-07 14:45本頁面
【正文】 ，比例因?yàn)閼T性在達(dá)到理想輸出時(shí)向反方向移動(dòng)，無限制振動(dòng)。這樣就需要微分提前控制，微分控制曲線如圖04，微分作用是在比例控制之前，提前輸出作用于被控對象，抵消滯后時(shí)間，而后比例控制和積分控制起作用，從而避免了被控量的嚴(yán)重超調(diào)。微分根據(jù)差值信號變化的速率，提前給出一個(gè)相應(yīng)的調(diào)節(jié)動(dòng)作，從而縮短了調(diào)節(jié)時(shí)間，克服因積分時(shí)間過長而使恢復(fù)滯后的缺陷。微分控制參數(shù)主要是微分時(shí)間，微分時(shí)間的取值也與拖動(dòng)系統(tǒng)的時(shí)間常數(shù)有關(guān)，拖動(dòng)系統(tǒng)的時(shí)間常數(shù)與微分時(shí)間也是成正比關(guān)系。PID控制是比例、積分、微分結(jié)合作用控制，目前比較常見的是PI控制和PID控制，根據(jù)實(shí)際的被控對象不同，選擇的控制組合方式也不同，但目的曲線是相同的，如圖05所示，圖中Y軸代表測量值及給定刻度。X軸代表時(shí)間，給定值是固定的，所以是一條平行于X軸的直線，理論上，我們希望的曲線，是被控量直接向給定量靠近，進(jìn)而重合，如曲線“理想狀態(tài)下的被調(diào)節(jié)對象測量值曲線”，但實(shí)際中并不能實(shí)現(xiàn)，客觀上比較理想的是圖中“調(diào)節(jié)較好的被調(diào)節(jié)對象測量值曲線”，被控量圍繞給定量振蕩幾個(gè)周期后，靠近給定量。實(shí)際中，被控量和給定量是不可能完全重合，存在動(dòng)態(tài)的偏差。至于是否能穩(wěn)定，或者經(jīng)過幾個(gè)周期才平穩(wěn)，要取決于參數(shù)的設(shè)置，各個(gè)控制環(huán)節(jié)的性能，還有外擾。3 智能控制技術(shù)發(fā)展趨勢展望目前，控制理論與技術(shù)向著2個(gè)方向發(fā)展，一是就一個(gè)理論或方法本身的深入研究；二是將不同的方法適當(dāng)?shù)亟Y(jié)合在一起，相互取長補(bǔ)短，發(fā)揮各自優(yōu)勢，形成新的控制系統(tǒng)，獲得單一方法所難以達(dá)到的效果，最近出現(xiàn)了下面幾種智能控制中的混合算法。由于專家系統(tǒng)控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制各有特點(diǎn)，因此目前有些研究者集成這些方法，形成了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和專家模糊控制等多個(gè)方向。例如，一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊焊接控制方法 、基于進(jìn)化計(jì)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)政預(yù)算方法 、用于醫(yī)學(xué)診斷的粗集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng) 和基于模糊專家系統(tǒng)的不穩(wěn)定電壓控制 。子波變換、遺傳算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合、以及混沌理論等，也將成為智能控制的發(fā)展方向。4 結(jié)束語智能控制已初具學(xué)科體系，包括基礎(chǔ)理論、技術(shù)方法和實(shí)際應(yīng)用等方面。在基礎(chǔ)理論方面，涉及傳統(tǒng)人工智能的知識(shí)表示和推理、計(jì)算智能(如模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算等)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。在技術(shù)方法方面，對專家控制、模糊控制、神經(jīng)控制、學(xué)習(xí)控制和仿人控制等系統(tǒng)加以研究。目前，在世界范圍內(nèi)，智能控制和智能自動(dòng)化科學(xué)與技術(shù)正在成為自動(dòng)化領(lǐng)域中最興旺和發(fā)展最迅速的一個(gè)分支學(xué)科，并被許多發(fā)達(dá)國家確認(rèn)為面向2l世紀(jì)和提高國家競爭力的核心技術(shù)。
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