工业控制自动化中智能控制技术的应用研究

李 静

（洛阳铁路信息工程学校， 河南 洛阳 471000）

0 引言

智能控制是工业控制自动化领域的重要研究方向之一，它通过自适应、自学习、自纠错等技术，实现对自动化系统的智能化控制和优化。智能控制不仅可以提高工业自动化系统的生产效率和产品质量，还可以降低能耗和资源消耗，进而满足节能减排的需求，具有重要的应用和研究价值。智能控制的应用领域非常广泛，其中包括制造业、能源领域、交通运输等重要领域。

1 工业控制自动化中智能控制技术的应用优势

工业控制自动化中的智能控制是指通过人工智能、机器学习、数据挖掘等技术来实现自动化生产过程中的智能化控制。智能控制在工业自动化中具有十分重要的应用优势，在以下方面体现出其独特价值[1]。智能控制系统具有高效性。传统的工业自动化中，通常需要人员在现场对设备进行监控和调整，然而智能控制系统使用工业物联网、嵌入式系统等高新技术，能够实现设备的远程监测和控制，大大提高了自动化生产设备的效率，减少了人工成本。此外，智能控制系统还可以让生产设备和流程实现快速调整和优化，以最大化生产效率和生产能力。

2 智能控制技术在工业控制自动化中的应用

2.1 智能控制技术在模糊控制中的应用

模糊控制是一种基于模糊逻辑运算的智能控制方法，在工业控制自动化中应用广泛。智能控制方法的优势在于，在处理复杂的、不确定的和非线性的问题时，它们能够提供更好的性能和更高的灵活性。

以智能楼宇控制为例，模糊控制可以用于控制室温、采光、湿度等参数。由于室内温度和外界环境温度等因素的变化会影响室内的舒适度和能源消耗，基于模糊控制的控制系统将考虑这些因素，并通过模糊逻辑运算计算出最优操作。

假设当前室内温度为T，温度设定值为T*，根据温度是否偏高或偏低、调节加热或制冷的程度等因素，可以定义一个控制规则库。例如：如果T偏高，且T-T* 较大，则加大制冷量；如果T偏高，且T-T* 中等，则保持现状；如果T偏高，且T-T*较小，则减少制冷量。

根据这些规则，可以通过模糊推理产生最优控制量，以实现室内温度的控制[2]。

模糊控制中用到的模糊集合、模糊逻辑运算和模糊推理方法，常见的有最大值算法、加权平均算法和模糊神经网络等技术。其中最大值算法是模糊控制中最常用的方法之一，具体公式为：

式中：A1和A2分别为两个模糊集合；{A1}（x）和{A2}（y）分别为在x、y值的条件下，对应的隶属度函数值；R（z）为由两个模糊集合的隶属度函数计算出的输出模糊集合的隶属度函数。

2.2 智能控制技术在神经网络控制中的应用

神经网络控制是指利用神经网络对控制过程进行建模与控制的一种方法。它与传统的PID 控制不同，通过对控制对象的输入和输出进行训练和学习，建立起神经网络的模型，并根据模型输出进行控制，实现更加智能化的控制。下面介绍几个智能控制在工业控制自动化中的神经网络控制的具体应用案例和技术。

2.2.1 聚丙烯管材外观质量检测

聚丙烯管材在生产过程中，由于生产环境等多种因素的影响，可能出现产品表面质量的不良问题。传统的检测方法需要人工参与，费时费力。而利用神经网络进行表面质量检测，可以通过摄像头获取图像，然后利用神经网络对图像进行训练和学习，最后输出表面质量的判断结果。该方法可以实现自动化、智能化的生产线运作，提高了产品质量。

2.2.2 水泵水压控制

水泵在输送管道中的水流量和水压变化范围很大，而且水泵的输出功率也不稳定。传统的PID 控制方法难以解决以上问题，而利用神经网络控制技术，可以对水泵进行模型预测和水压控制。具体应用是通过对泵的流量、转速、温度、压力等参数进行训练和学习，建立泵的模型，然后根据预测结果给泵的控制器进行控制，实现水泵的稳定运行。

2.2.3 轮船自动引水系统

轮船自动引水系统需要考虑的因素非常多，包括船速、水位、潮汐等。针对这些不确定性因素，传统的控制方法很难实现自动化的控制，而利用神经网络控制可以帮助轮船实现自动引水控制。具体应用是利用神经网络建立轮船引水模型，对其进行训练和学习，根据输入变量（如舵角、推力等）输出引水控制信号，从而实现轮船的智能引水控制[3]。

2.3 智能控制技术在遗传算法控制中的应用

遗传算法（Genetic Algorithm）是一种基于模拟生物进化过程的优化算法。它通过选取和交叉某些个体来形成新的个体，并在适应度函数的带领下进化最终得到最优解。在工业控制自动化中，遗传算法控制已经广泛应用于优化控制问题。下面介绍一些智能控制在工业控制自动化中的遗传算法控制的具体案例与公式。

2.3.1 污水处理厂污泥浓缩量优化

对于污水处理厂，污泥的浓缩量是一个关键的参数。高浓度的污泥既可以减少处理时间，还可以减少污泥输送所需的成本。采用遗传算法进行优化控制，其思想是将污泥的浓度设置为染色体，然后利用遗传算法来进行基因的变异和重组，最终得到最优的浓度值。具体的遗传算法公式如下：

首先，将浓度ci进行二进制编码，得到染色体X=[x1，x2，…，xL]，其中L为染色体的长度。然后，通过随机选择和模拟交叉等策略，得到新一代的个体。接着，利用选择策略对个体进行筛选和排序，选择适应度高的个体进行基因的复制和变异，得到下一代个体。这个过程会持续多个代际，直到适应度（即污泥的浓度）达到最优。

2.3.2 蒸汽锅炉的优化控制

蒸汽锅炉的优化控制是工业生产中的重要领域之一。其主要目的是通过优化锅炉燃料的输入和排放的废气、水等的控制，使锅炉的燃烧效率和能源利用率达到最优。采用遗传算法进行优化，可以帮助实现蒸汽锅炉的智能控制。具体的遗传算法公式如下：

首先，将控制命令转化为数值进行编码，得到染色体X=[x1，x2，…，xL]，其中L为染色体的长度。然后，通过随机选择和模拟交叉等策略，得到新一代的个体。接着，利用选择策略对个体进行筛选和排序，选择适应度高的个体进行基因的复制和变异，得到下一代个体，并继续进行优化控制[4]。

2.4 智能控制技术在混沌控制中的应用

智能控制在混沌控制中的应用是一种新型的控制方法，它可以有效地控制复杂、非线性的系统，特别是混沌系统的控制。下面将结合具体案例和公式进行详细的说明。

2.4.1 超混沌系统的控制

超混沌系统是一类复杂的、非线性的混沌系统，具有更高的自由度和不可预测性。传统的控制方法很难有效地控制超混沌系统，因此，智能控制方法在超混沌系统的控制中具有广阔的应用前景。

例如，研究者通过使用一种基于模糊神经网络和反协调控制的方法，成功地控制了一个双耦合超混沌系统。该系统由两个相互耦合的Lorenz 超混沌系统组成。控制器的输入包括两个误差信号和一个激励信号，通过对误差信号的处理和决策，控制器输出反馈控制信号对超混沌系统进行控制。

控制器的设计公式可以表示为：

式中：wi为权值；xi（t）为输入向量；b为偏置。通过不断地调整各个参数，智能控制器能够逐步地优化控制效果，提高系统稳定性和鲁棒性。

2.4.2 拓扑反馈控制

拓扑反馈控制是一种适用于非线性系统的控制方法。该方法利用了非线性系统具有的自组织、自适应和自稳定等特点，在不断调整系统的拓扑结构和耦合方式的基础上，实现了非线性系统的控制。例如，研究者通过使用一种基于拓扑反馈的方法，成功地控制了一个三维混沌系统。控制器的输入包括系统状态和控制信号，通过对系统的节点耦合方式和拓扑结构的动态优化来实现对混沌系统的控制。具体来说，控制器需要通过改变系统耦合矩阵的元素值来调整节点之间的连接强度和方向，以实现对混沌系统的控制。

控制器的设计公式可以表示为：

式中：L（t）为耦合矩阵；X（t）为系统状态矩阵；alpha为控制器参数。通过不断地调整耦合矩阵的元素值和控制器参数的大小，智能控制器能够逐步地优化控制效果，实现对混沌系统的高效控制。

2.4.3 求解多目标优化问题

多目标优化问题在实际应用中非常普遍，例如，在工业控制、机器人控制、智能交通等领域都有广泛的应用。智能控制方法可以通过优化控制器的权值和偏置来求解多目标优化问题，以达到更高的控制精度和稳定性。

例如，研究者通过使用一种基于遗传算法和模糊控制的方法，成功地求解了一个多目标优化问题，即在混沌环境中同时实现舵机的转速和位置控制。控制器的输出包括转速控制和位置控制两个部分，通过对控制器的权值和偏置进行优化，实现对舵机的精确控制。

控制器的设计公式可以表示为：

式中：wi为权值；xi（t）为输入向量；b为偏置。通过遗传算法和模糊控制相结合的方法，优化各个参数，智能控制器能够逐步地优化控制效果，达到满足多目标优化问题的要求。

3 工业控制自动化智能控制中的应用策略

3.1 生产过程信息自动获取

3.1.1 传感器技术

传感器技术在工业控制自动化中扮演了非常重要的角色，其基本作用是将某一物理量或化学量转化为可测量的电信号，并将其传递到自动化系统中进行处理和控制。它能够实时获取到生产现场的信息，为自动化控制提供实时的数据支持，是实现工业控制自动化的基础。

传感器技术的发展历程可以追溯到20 世纪初，当时最流行的是机电式传感器，例如机械开关、压力容器等。然而，这些传感器有着精度低、维护不便等缺点，不适用于高要求的自动化控制。后来，电子式传感器应运而生，如压力传感器、温度传感器等，它们的精度更高、体积更小、更适应各种要求。近年来，随着微电子技术和计算机技术的发展，智能传感器逐渐成为发展的趋势。

3.1.2 数据采集系统

数据采集系统作为工业控制自动化智能控制的一个重要组成部分，主要用于在生产过程中自动实时地获取、处理和传输各种工艺参数、设备状态和生产数据等信息。数据采集系统通常由传感器、数据采集器、数据处理器和数据传输设备等构成，以满足生产过程中对工艺参数、设备运行状态和生产数据的监测和分析需求。

3.2 工业生产过程中的系统建模

3.2.1 对数据进行搜集和整理

在工业控制自动化中，数据的搜集和整理是非常重要的一环。首先，需要对系统进行全面的调查和了解，收集涉及到系统运行的各种关键参数和指标。这些参数和指标通常包括生产设备的工作状态、生产过程中的原材料消耗、产量、能源消耗等等。这些数据可以通过现场测量、检测仪器和传感器等手段获取。

数据搜集完成后，需要对数据进行整理和处理。首先，对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据补全、异常值剔除等，使数据满足后续分析和建模的要求。之后，根据不同的目标和需求，将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。通过对这些数据集进行分析，可以挖掘出系统运行规律，从而为建立智能控制系统提供依据和支持。

3.2.2 生产环节的智能监控

首先，智能监控系统应具备数据采集功能，用于实时获取生产过程中的参数数据。数据采集可以通过各种类型的传感器、监测仪表等设备来实现。采集到的数据定期上传至上位机，以便对生产过程进行全面的数据分析。

其次，智能监控系统需要实现数据的实时处理和分析。采用先进的数据处理技术，结合专家系统、人工智能等算法，对收集到的数据进行快速准确的分析判断，形成各种控制策略和预警信息。通过对数据的分析，可以迅速发现生产过程中的隐患和异常，为决策层提供及时可靠的依据。

3.3 工业生产过程中进行动态控制

3.3.1 自动调节和自适应控制

自适应控制的基本原理是通过对系统的在线监测，实时估计系统参数，并根据这些参数实现对控制策略的自动调整。自适应控制算法可以分为参数调整和结构调整两种方法。参数调整方法主要通过修改控制器的参数来实现对系统的调节，结构调整方法则是通过改变控制器结构来适应系统变化。自适应控制技术已广泛应用于工业生产过程的自动化控制，如温度控制、压力控制、流量控制等。

3.3.2 可视化和反馈控制

可视化技术能够更好地表现工艺过程中的各种参数，并以各种方式显示生产过程中的关键数据，以便操作人员做出适当的判断。在现代工业自动化中，可视化技术已被广泛应用于生产过程的监控和控制，如开发了基于计算机技术的监视显示、故障报警、工艺图形等功能。

4 结语

在新时期，我国的工业发展逐渐趋向复杂化和大型化，致使工业过程控制自动化发生了较大的改变，从传统的简易型转向高科技型、人工控制转向自动化控制。因此在实际的工业生产领域中，通过应用智能控制技术符合我国工业发展的趋势，在信息获取、系统建模、动态控制和自动化控制中合理应用，能够对整体产线进行监控和调整，最大限度地提高生产效率。