机电一体化有关论文范文集,与智能控制其在机电一体化系统中的应用相关论文开题报告

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【摘 要】在如今科技不断发展的社会里,机电一体化技术得到了进一步的应用和推广.目前,智能控制开始广泛地应用于工业、机械制造、电力电子学等研究领域,在机电一体化系统中,智能控制也有着非常广泛的使用.本文重点讲述智能控制系统的种类和优势,并对当下使用的智能控制系统进行简单的阐述,最后探讨了智能控制在机电一体化应用的效果.

【关 键 词】智能控制,机电一体化,应用

机电一体化技术是指将机械技术、微电子技术、电力电子技术、信息技术等多种技术融合在一块的并且用于实际的综合技术.随着机电一体化的发展,机电一体化系统对控制的技术水平要求越来越高,原来的控制技术已经不能满足机电一体化系统的要求,因此,人们开始将目光投向发展比较迅速的智能控制,期望通过智能控制,达到机电一体化系统的控制目的.因此,本文将分析智能控制的特点和主要方法,探讨智能控制如何在机电一体化系统中得到应用,从而更好地实现对机电一体化系统的控制.

1.智能控制

1.1简单介绍

智能控制（intelligentcontrols）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,已进入“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.智能控制综合了多门学科,比如自动控制、人工智能、信息论和运筹学等,它克服了传统控制理论的许多缺点,能够用来控制各种复杂的系统.

1.2智能控制与传统控制的比较

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首先,智能控制包括传统控制,智能控制是传统控制的高级阶段.与传统控制相比,智能控制处理信息的综合能力更强,而且能够从全局优化系统.从结构上来看,智能控制的分布式、分级式和开放式结构也比传统控制更加先进.

其次,智能控制是多门学科进行交叉的结果,因此它比传统控制在理论体系上更加完善.智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力.智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程,采用开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式.

再次,智能控制系统具有变结构特点,能总体自寻优,具有自适应、自组织、自学习和自协调能力.智能控制适用的对象和任务可以更加复杂、高度非线性、模型可以具有不确定性.同时智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力.

最后,智能控制系统还可以用数学表示混合控制过程,用知识描述非数学的广义模型,采用多模态控制方式,这种方式是定性决策、定量控制和开闭环控制相互结合的体现.

1.3主要方法

目前,智能控制运用的主要方法为遗传算法控制、神经网络控制、模糊系统控制、专家系统控制、分级递阶控制、组合智能控制、混沌控制、集成智能控制、小波理论等等.

2.智能控制在机电一体化系统中的应用

2.1智能控制在机械制造过程中的应用

智能加工技术是利用智能束与物质相互作用的特性对材料（包括金属与非金属）进行切割、焊接、表面处理、打孔及微加工等的一门技术,而智能如工艺研究之所以光器是智能加工技术应用的前提条件.机械制造是机电一体化系统中的重要组成部分,当前最先进的机械制造技术就是将智能控制技术与计算机辅助技术有机结合,向智能机械制造技术的方向发展.其最终目标是利用先进的计算机技术取代一部分脑力劳动,从机电一体化系统设计课程论文而模拟人类制造机械的活动.同时,智能控制技术利用神经网络及模糊系统计算的方法对机械制造的现状进行动态地模拟,通过传感器融合技术将采集的信息进行预处理,从而修改控制模式中的参数数据.在此过程中利用神经网络技术中的并行处理与学习功能将一些残缺不全的信息进行有效处理,利用模糊系统所特有的模糊关系与模糊集合等特征,可以将一些模糊的信息集合到闭环控制中的外环决策机构来选取相应的控制动作.智能控制在机械制造中的应用领域包括：机械故障智能诊断、机械制造系统的智能监控与检测、智能传感器及智能学习等.

2.2智能控制在机器人领域的应用

通常情况下,动力学中的机器人表现出的是非线性的、强耦合,而且变化具有不稳定的特征,由于信息量繁多而庞大,并且控制参数较多,需要通过智能控制来实现机器人在处理信息和参数的灵敏和快捷化.当前,智能控制技术已被广泛应用于机器人领域中的各个方面,在动力学方面,机器人是非线性、时变和强耦合的,在控制参数方面,是多变量的,在传感器信息上,是多信息的,在控制任务的要求方面,是多任务的,因此,从这些方面的分析可以得出智能控制非常适合运用于机器人领域.而且,目前在机器人领域也广泛地使用到了智能控制技术,比如机器人地行走路径规划、机器人的定位和轨迹跟踪、机器人的自主避障、机器人姿态控制等.在机器人领域,人们可以通过采用智能控制中的模糊控制、人工神经网络、专家系统技术进行环境建模和检测、机器人定位、汽车柔性制造等.为了提高机器人系统的适应能力,人们可以综合运用几种智能控制技术,例如机器人行走时可以主动的避让障碍物,还可按照规定的路径行走,其中机器人手臂可按指令完成相应预期动作.以上这些内容,都是采用了计算机神经网络智能控制技术实现的,由此可见智能控制在机器人领域中的