摘 要 智能控制理論是工業(yè)發(fā)展的必然產物，隨著工業(yè)水平的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)工程生產中人工主導已經成為過去時，機器人正在成為當前工業(yè)生產的重要組成部分。本文簡述了智能控制的發(fā)展過程，并對傳統(tǒng)控制理論存在的弊端進行了分析，同時對智能控制在機器人領域中的應用加以介紹。

【關鍵詞】智能控制 機器人 現代控制

1 智能控制的發(fā)展

智能控制是自動控制技術發(fā)展的高級產物，它集合了人工智能、系統(tǒng)控制、信息通信、神經物理學、計算機技術等多種學科，是當前科技領域一種新型的高級的學科。隨著智能控制的不斷發(fā)展，該技術所顯現出來的優(yōu)勢已經得到了廣泛認可。現階段有關智能控制的定義尚未達成統(tǒng)一，IEEE控制系統(tǒng)協(xié)會歸納總結為：智能控制系統(tǒng)是一種高度集成的系統(tǒng)，它能夠實現模擬人類學習和自適應等功能，能夠完成控制者設定工作。從智能控制性質上來講，它具有一定的學習與記憶能力，能夠在一定程度上自我適應周圍環(huán)境的變化；能夠更為有效的處理多種信息和數據，最大限度的降低信息處理不確定性；能夠自我選擇更為有效和準確的處理方式，完成預定工作和生產內容，并達到要求目標。

從總體上來看，智能控制共經歷了四個發(fā)展階段：萌芽、發(fā)展初期、迅速發(fā)展時期、新時期。

2 傳統(tǒng)控制理論的弊端

相較于一些發(fā)達國家而言，我國智能控制理論尚處于起步階段。為了能夠更好的適應當前工業(yè)發(fā)展的需求，我國政府在近些年也出臺了一系列政策，圍繞我國工業(yè)實際情況來支持智能控制的進步?，F階段，我國智能控制領域的研究主要集中在自動化理論、技術及應用幾個方面，重點發(fā)展具有一定優(yōu)勢的技術，以優(yōu)勢帶動劣勢，盡可能的在較短時間內縮小與先進國家智能控制的差距。傳統(tǒng)控制理論在工業(yè)生產中所存在的弊端主要有以下幾個方面：

（1）傳統(tǒng)控制理論基礎是線性系統(tǒng)，對于工業(yè)生產中經常出現的復雜、非線性等變量無法得以可靠控制，也不便于構建數學模型來解決實際問題。

（2）傳統(tǒng)控制理論更多是在理想條件下所得出的，而實際生產環(huán)境與之有著根本性的區(qū)別。

（3）基于傳統(tǒng)控制理論研發(fā)的機器人無法自我獲取有效的數學模型，進而在運行過程中的動作與實際存在著一定程度的偏差。傳統(tǒng)控制理論在這些方面存在的弊端直接限制了工業(yè)水平的發(fā)展，因此深入研究現代控制理論，發(fā)展智能控制成為必然。智能控制理論可以采用Matlab來進行數學建模，結合一系列約束條件，將“人”的思想傳遞給模型進而實現可靠控制，完成預定目標。這種建模過程可以分為兩大步驟：首先是模型的建立與形式化，能夠真是反應實際情況的模型，通過人為思考來對實際工作環(huán)境與內容進行充分理解；其次是形式化模型的分析與操作，以便可靠控制整個生產流程。

隨著現代控制理論的不斷發(fā)展，數學建模已經得到了非常廣泛的應用，尤其是在人工智能與仿真的結合上，模型的概念已經根深蒂固。從某種意義上來說，智能控制就是人工智能與控制工程的深入結合。

3 智能控制在機器人領域中的應用

傳統(tǒng)工業(yè)生產線主要依靠人工操作，受控制技術的限制這種傳統(tǒng)生產方式效率低下而且成本高，無法滿足現代工業(yè)生產的要求。近些年來，隨著計算機技術、通信技術、控制理論的不斷發(fā)展，自動化程度已經成為評定一個國家工業(yè)化水平的標準，智能機器人正在逐步取代人工成為生產線上的主導。通過給機器人預先設定程序算法，控制其執(zhí)行所指定的工作。

3.1 機器人視覺伺服控制

從當前實際情況來看，智能控制已經是控制理論發(fā)展的高級階段，將智能控制技術與機器人視覺伺服系統(tǒng)相結合是該領域的重要課題之一。研究人員Well將四點特征、傅里葉算子與幾何矩陣作為機器人神經網絡的輸入參數，并在六自由度機器中中進行了全面定位實驗。從實驗結果來看，機器人能夠進行全局圖像分析，更好的去適應實際工業(yè)生產環(huán)境，提高整個工作過程中的定位精度。Sun采用Kohonen網絡和BP網絡來實現機器人視覺控制。Kohonen網絡通過兩個攝像機實時記錄周圍環(huán)境變化，并將這些信息轉換為視覺信號來進行全局控制；BP網絡則是通過安裝在機器人手臂上的兩個末端攝像機來采集視覺信號，實現機器人的局部控制。F.L.Lewis基于無源理論進行了Functional Link Neural Network網絡研究，從機器人動力學的角度出發(fā)，深入談老了該網絡的自實行控制算法。這種算法能夠從根本上逼近實際誤差，進而避免機器人在工作中可能出現的控制震顫。國內唐潤宏等研究人員在視覺伺服系統(tǒng)中加入了FCMAC控制算法，這種算法的主要特點就是能夠對動態(tài)目標進行可靠跟蹤，對靜態(tài)目標進行準確定位。謝冬梅等研究人員采用BP神經網絡來代替圖像雅克比矩陣和機器人雅克比矩陣，進而簡化機器人控制系統(tǒng)中的冗余變量，更好的實現機器人操作定位于跟蹤效果。

3.2 機器人運動規(guī)劃控制

實際工業(yè)生產過程中需要多個不同功能的機器人相互協(xié)作，這就需要對機器人的運動進行規(guī)劃設置?，F階段主要采用集中與分布相結合的方法來控制路徑和速度分解。機器人運動規(guī)劃系統(tǒng)分為上下兩級，上級系統(tǒng)主要是用來對機器人運動路徑進行集中規(guī)劃，下級系統(tǒng)主要是對機器人運動路徑進行分布控制。所謂集中規(guī)劃，即是只為生產過程中所使用的每一個機器人制定相應的路徑規(guī)則，規(guī)劃其運動的起點位置和終點目標。但集中規(guī)劃控制需要設定一個前提，即假定機器人運動路線上沒有任何障礙。同時機器人運動規(guī)劃控制還需要一套完整的交通規(guī)則，運動范圍內要制定優(yōu)先級策略，就是說不同功能機器人在運動過程中相遇哪一個優(yōu)先通過，這種規(guī)則還可以協(xié)調和規(guī)劃機器人的運動速度，避免相互之間形成干擾。

4 結束語

機器人是當前自動控制領域的一個重要研究內容，工業(yè)控制中機器人的廣泛應用極大地提高了工作效率和質量。智能控制理論的不斷發(fā)展給機器人應用提供了更為廣闊的想象空間，筆者在今后的工作中將繼續(xù)致力于該領域的研究工作，以期能夠獲得更多更有價值的研究成果。

參考文獻

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作者簡介

王敏（1982-），女，山東省諸城市人。研究生學歷。現為天津中德應用技術大學講師。研究方向為控制理論與控制工程。

作者單位

天津中德應用技術大學 天津市 300350