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文档简介

1、现代工业的智能控制和智能自动化【摘要】论述了智能科学在21世纪逐步成为中心科学技术,智能化是信息科学技术、生命科学技术、自动化工程、机械化工程和国民经济各部门的发展方向;介绍了现代工业智能控制形成的相关因素、功能、以及在工业生产中的应用;简要介绍了智能自动化的特点和工业自动化在现代工业中的发展趋势。关键词:智能控制形成因素系统功能工业生产应用智能自动化发展趋势每个时期都有该时期的中心科学技术,科学家预测21世纪中叶以前,信息科学技术是中心科学技术,从21世纪30年代开始,中心科学技术将逐渐转移到生物科学技术(包括生命科学技术),而到本世纪中叶以后,将会以智能科学技术为中心,把信息科学技术、生命

2、科学技术和系统科学技术等高新技术结合起来,形成智能科学技术群。随着智能科学的深入研究,人们将逐渐搞清人类智能的机制,在此基础上,智能科学技术将会得到充分发展。用机器辅助和代替人的体力劳动早已实现了,但用机器辅助和代替人的脑力劳动却困难得多,现在才仅仅是开始。如果后者真的实现了,人类社会的经济、文化、科学、技术就会产生更大的飞跃,而人类文明也将达到一个全新的阶段。近年来,智能控制已成为控制科学研究的一个热点。智能控制的产生与发展有着深刻理论渊源、社会背景和坚实的技术基础,它的形成既蕴涵着控制科学自身的发展规律,也是生产发展的实际需要。1.现代工业系统的特点与智能控制的形成1.1 智能控制形成的工

3、业因素随着科学技术的不断进步和工业生产的不断发展,现代工业生产过程,特别是复杂工业生产过程的控制与综合自动化越来越成为人们所必须面对的问题。它既是推动自动控制理论和系统科学发展的强大动力,同时也对自动控制提出了前所未有的挑战,其表现为:(1)被控对象日益复杂被控对象往往是无穷维的复杂系统,表现出很强的分布特性,而利用有限参数模型设计的控制,其有效性不能保证。这种复杂性还表现在被控对象与环境的关系上,如不确定性因素增多,缺乏先验知识,环境干扰具有多样性、时变性和随机性,系统与环境、系统的各子系统之间和系统内部的关联性相当强且复杂。(2)高度的不确定性现代工业系统的结构、参数和环境都具有高度的不确

4、定性,系统和环境有许多未知因素,如环境的动态变化、输入信息的多样化和数据量显著增加等,而且其信息结构也发生了质的变化,包括信息的不可预知性、不完全性等。(3)多层次、多目标的控制要求现代工业控制所追求的已不仅仅是低层次上单一的品质,而是力求实现多样化、多层次的综合目标,包括协调、调度、管理及决策等。(4)控制手段的经济性基于实时性、生产成本和操作工素质等因素的考虑,控制手段不允许过分复杂。现代工业生产为追求高质量、高可靠、高效益、高适应性的"四高"目标,一方面其生产规模越来越庞大,节奏越来越快,工艺越来越复杂;另一方面基于严格和精确的数学模型描述基础上的传统控制理论的分析、

5、综合与设计技术与现代工业生产的控制实践存在着巨大的鸿沟,理论与应用之间存在着严重的不协调性,面对复杂的工业对象,其数学模型很难精确建立。即使在很多前提条件下建立了模型,工程实用往往又需要对它进行简化,从而使模型的精确性难以保证。传统控制理论的控制算法往往很复杂,也为其实施设置了障碍。因此,以追求单一品质、系统局部控制为目标的传统控制越来越难以满足现代工业生产的需求。顺应时代的呼唤,智能控制的产生也就是必然的了。1.2 智能控制形成的理论因素智能控制的形成也有着非常重要和挑战性的理论因素。回望其发展历程,可以明显看出控制科学处理各种不确定性问题所蕴涵的智能化发展趋势。事实上,从古典控制到现代控制

6、,其产生与发展都是在实现模拟人的有目的性的动作机制,所研究的控制律如闭环、反馈、优化、自适应、自组织等都是人类在改造自然的生存过程中为解决对象的不确定性或信息不完全的情况下所具有的本能或能力,如果说基于传统控制论的自动控制装置模拟、代替的是人的劳动器官的功能,那么智能控制的目标则是制造出新型机器,模拟、代替人的思维器官的某些控制功能。在控制理论的发展过程中,古典反馈控制最初的目标就是增加控制系统的鲁棒性。线性反馈控制只能适用于较简单的线性系统,如果存在控制对象的不确定性和外界环境的变化,只要这种变化很小,那么这种控制器还可以满足性能要求,否则随着控制对象的复杂化,这样的控制器将需要增加诸如状态

7、估计器等机构;当系统受到的干扰噪声较大时,可能需要Kalman滤波器;如果控制过程还要满足某性能指标下的最优设计要求,最优控制便产生了;最优控制由于其数学上的完美及可利用计算机实现相关算法而得到广泛的接受,但要求系统结构比先前的要复杂。这样就遇到一类系统,其内涵的不确定性使信号出现不可预见性及参数的随机描述,这就要利用随机控制;而当系统的不确定性用状态方程描述时,可以考虑用变结构系统及二次型稳定方法;当这种不确定性是基于频域描述时,类似基于的鲁棒控制设计方法便派上用场了。随着研究的系统越来越复杂,外界环境的变化使得原先设计的控制系统性能降低,一个自然的想法是要保持控制系统的良好性能,应该重新认

8、识被控对象,并在此基础上重新设计控制器,这就是设计自校正控制器的基本思想;如果因对系统行为缺乏精确模型描述,即出现参数的不确定性而引起的系统性能降低,这就需要自适应控制来解决,这两种控制都模拟了人和生物对环境变化的适应性,体现了控制器的初级智能行为;而对于在确定的或随机环境中运行的系统,其动态特性完全或部分不能被人所知,则要利用自组织控制方法,通过观测过程的输入和输出所获得的信息,逐渐减少系统的先验不确定性,从而获得对系统的有效控制,从智能化程度来看,自组织控制要比自适应控制高一个层次,因此研究的难度要大得多;学习控制可看作是自组织控制的一部分,是K.S.Fu首次将直觉推理规则用于控制系统的设

9、计产生了学习控制方法,它能对一个过程或其环境的未知特征所固有的信息进行学习并基于所学到的信息来控制一个具有未知特征的过程,试图模拟在不确定的变化环境中的复杂决策能力,表现了系统控制的高级形式。所以,可以认为学习控制是传统控制走向智能控制所迈出的第一步。而事实上,智能控制的概念最初就是在对基于模式识别的学习控制系统的研究中逐渐形成的。1971年K.S.Fu从研究自学习控制系统入手,概括了智能控制是自动控制与人工智能的交集;而1977年,Saridis以智能机器人的控制为主要研究背景,从研究机器智能的角度提出了智能控制是自动控制、人工智能及运筹学的交集,并提出了分级递阶智能控制的结构和方法;Ast

10、rm提出的专家智能控制则是将专家对被控对象和控制过程的知识、经验等融入控制器的设计与控制策略中,都对智能控制的研究和发展起了重要的推动作用。现在看来,早期的智能控制研究仍然很受传统自动控制理论的影响,大部分着眼点仍然基于系统已有的先验知识来“解决问题”,而不是自动获取知识,虽然模糊控制和神经网络控制在这方面取得了一定进展,但仍有许多问题需要解决。目前,各方面的专家、学者都从各自的领域对智能控制进行研究和探索提出了不少很好的方法和控制策略。智能控制一个最有生命力的思想就是将知识和智能控制器结构直接联系起来,而传统控制中知识隐含在控制器的结构和控制过程中。同时,人工智能、信息科学、计算机科学、脑科

11、学等学科的发展也都从不同角度为智能控制的诞生奠定了必要的理论和技术基础。因此,智能控制的产生也是科学技术综合发展的结果。2.智能控制系统的功能和在现代工业生产中的应用智能控制只有30多年的历史,目前尚无标准化的定义,但是面对现代工业系统的特点和要求,对一个理想的智能控制系统所应具备的功能要求则是比较统一的,那就是:(1)有丰富的关于人机环境的知识及如何利用这些知识的策略,包括人的控制策略、被控对象的动态特征及环境的变化特性。(2)有自适应、自组织、自学习和自协调的能力,也就是系统应具有能适应被控对象环境及控制过程变化的能力,能通过学习控制器和环境的信息而改善自身性能的能力。(3)能满足多目标、

12、多层次的高标准要求,有判断决策的能力。(4)有容错性,即系统应具有对各类故障进行屏蔽和自修复的能力,以保持系统高度的可靠性。(5)具有智能化的人机界面,也就是将知识工程融入人机界面,不但能通过文字、图形等模式,而且可以通过语言、姿态等模式进行交互,具有自学习、自适应的能力,使界面能主动与用户交互,对人考虑问题起到良好的催化作用。智能控制所具有的这些功能特点决定了它所研究的问题是多方面的、多层次的,所以尽管目前还不很成熟,但这并不妨碍智能控制的渐进应用,特别是在工业生产中的应用。事实也正是如此,目前一些成功的智能控制系统的开发也许功能并不是如上所述的完善,都是结合具体的工业生产过程进行的,并正在

13、生产实践中发挥着巨大的经济和社会效益。智能控制面对不同的应用领域有着各种形式和结构,如分层递阶智能控制、分布式智能控制、仿人智能控制、专家控制、智能PID控制、模糊控制、神经网络控制以及模糊神经网络控制等,这里介绍三种典型的智能控制方法在现代工业中的应用。2.1 专家控制对于任何一个有效的工业控制系统的设计,都不能由控制理论单独解决,它都隐含着人的重要启发式逻辑推理。基于此,专家控制将专家系统技术和控制理论相结合,吸收了专家的经验知识,将专家对被控对象的真知灼见、控制技巧和直觉逻辑推理融入了控制策略中。在这方面,日本、美国和欧洲走在了世界的前列。从70年代开始,日本率先将专家系统技术应用于冶金

14、工业生产过程。到80年代,日本钢管公司福山厂建立起了高炉控制专家系统,产生了巨大的经济和社会效益,引发了把人工智能技术应用于工业生产过程控制特别是冶金工业的热潮,正如美国钢铁专家指出的,"专家系统技术在钢铁工业生产的过程控制和企业管理中大有用武之地"。在英国,LINKman系统对水泥窑生产过程的控制和管理作用显著,既提高了经济效率,减少了环境污染,同时又实现商品化。可以说它是专家控制在工业上成功应用的典范。再如,美国的Fbr公司在1987年时就已把PID专家自校正控制方法应用于分布式计算机控制系统中,体现了传感器技术、自动控制技术、计算机技术和过程知识在生产自动化应用方面的

15、综合先进水平,它能够为用户提供安全可靠的、最合适的过程控制系统,标志着在美国智能控制系统已由研制、开发阶段转向应用阶段。2.2 模糊控制模糊控制基于模糊集理论,模拟人的近似推理和决策过程。自1974年Mamdani成功地将模糊控制技术应用于高炉和蒸汽机的控制以来获得了迅猛发展,它在工业生产,特别是在工业窑炉、石油化工等复杂工业生产中的应用成果显著。1978年,丹麦学者Larsen首次为一条湿法水泥回转窑设计的一套模糊控制器取得了成功,由此开辟了应用模糊控制实现水泥回转窑自动控制的新途径,而1981年Hlmblad等人研制的湿法水泥回转窑模糊控制器,使窑的运转率达到8085%,燃料消耗减少45%

16、,产品质量也有明显提高。目前国际上不少仪表制造公司已把模糊控制技术应用在DCS系统中。1995年,Fisher Rsemunt公司设计的可在PRV和RS3分布式过程控制系统上运行的智能模糊逻辑控制器(IFLC)在英国获得制造业颁发的总体产品杰出奖和控制产品杰出奖。2.3 神经网络控制神经网络试图模拟人的形象思维以及学习和获取知识的能力。它在工业生产过程控制领域中的应用,不像前两者那样发展迅猛,这主要是因为神经网络控制高度依赖于生产现场所提供的大量训练样本,而这些样本的有效性、可靠性直接影响到神经网络控制器的性能,而且训练算法的可实现性也是影响其实用化的重要因素。但尽管如此,神经网络控制在工业生

17、产过程中的应用还是获得了巨大成功。美国NEURAL公司1991年开发成功的“智能电弧炉”(IAF)就是一种利用神经网络控制电炉的新方法,已取得美国的专利。传统的电炉控制器是控制每一根电极的电阻、电极间及电极与废钢间的相对位置,而IAF则将传统控制方法与改善功率因素合并起来,使电能消耗减少8%,使电极消耗减少75%,而生产能力增加12%,到降低钢铁厂的生产成本。系统采用3个基本的神经网络分别实现电弧炉模拟器(用于预测电炉的情况)、控制器模拟器(用于开始接受训练时模仿旧的控制器)、神经电弧控制器(用于将前两个模拟器的输出信号合并,然后优化电弧炉运作)。它只需10分钟的时间去学习电炉的运作情况,监视

18、电炉,观察旧控制器的控制行动,并评价这些控制行动的效果。当IAF安装在电炉上后,在第一周观察电炉的运作及收集基础资料,观察所得结果,一方面在IAF未开始控制电炉前用来直接训练IAF;另一方面这些资料又用来设置设定值。因此该系统具有自适应、自学习的功能,解决了长期困惑电炉控制系统的技术难题,即"三相认识"和"闪烁"问题,在技术上取得重大突破,被全美职业工程师协会授予杰出工程奖。目前该技术已进入我国。此外,智能控制技术在工业生产中应用的新动向是:专家控制和神经网络相结合、神经网络和模糊控制相结合,在此基础上研究开发智能控制系统。3.现代工业生产的智能自动化3

19、.1 智能自动化的特点伴随着自动控制技术的智能化及计算机、信息等技术的迅猛发展,以此为基础的自动化技术也必然会走向与智能技术相结合的历史新阶段,即智能自动化阶段。它涉及的对象相当广泛,从单一设备、流程的局部控制到整套设备、整条生产线乃至整个企业的控制、协调、调度、管理和决策。与传统的自动化技术相比,智能自动化的两个显著特点是:(1)强调人的参与。传统意义上的自动化技术是指机器设备或生产过程在不需要人直接干预的情况下,按预期目标、目的或某种程序,经过逻辑推理判断而实现自动测量、操纵等的信息处理和过程控制。随着现代工业生产规模的日益扩大,工艺流程日益复杂及多层次、多目标的控制要求,要达到无人干预的

20、完全自动化几乎是不可能的,即使某些工业生产能够实现这样的自动化,面对当今瞬息万变的激烈市场竞争及多样化、多层次的用户要求,它反而会成为工业自动化进一步发展的障碍。据报道,日本的汽车工业已遇到了这个问题。当然,强调人的参与并不是意味着智能自动化的发展为人增添新的负担,其目标是从总体上解放人的体力劳动与脑力劳动。(2)强调信息处理问题。自动化实际上包含控制和信息处理两个问题。在自动化发展的初期,由于控制目标和品质的单一、系统较简单、控制规律不太复杂等,这时控制问题一直是自动化的核心与主导。但是随着自动化技术的发展,现代工业生产正面临规模庞大、结构复杂、多层次、高品质的控制要求,控制与信息处理越来越

21、变得密不可分。正如Saridis所指出,智能控制系统中智能部分的学习、知识的获取、规划决策、联想记忆等诸多功能都与系统的信息处理过程有关。因此,信息处理问题就变得与控制同等重要,而且智能技术也日益渗透到信息处理中,使信息处理走向智能信息处理的新阶段,这也是智能自动化的需求。3.2 工业自动化的发展趋势当然,智能自动化的影响不仅局限于工业生产,从工业自动化的角度,可将现代工业的发展分为四个阶段:(1)以人力操作为特点的劳动密集型工业(Labr Intensive Industry)这一阶段的自动化装置以开环控制和人力操作为基础,带有明显的"工具"痕迹,结构简单,精度不高,速度不快,控制容易,能对人手和体力劳动简单取代、延伸和放大。(2)以单机设备自动化为主导的设备密集型工业(Equipment Intensive Industry)这一阶段的工业自动化按人对工业过程规律的认识和特定的工艺流程而制定的机器间协调工作的系统。由于电力普及,机器复杂,功能增多,性能提高,速度大大加快,精度也有很大提高,控制也较复杂,其所依赖的控制理论是古典控制和现代控制。(3)以信息处理为核心的信息密集型工业(Infrmatin Intensive Industry)这一阶段自动化的智能化已十分明显,机器

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