智能控制在电气传动系统中的应用研究

刘恒恺

（内蒙古工业大学）

0 引言

电气传动系统作为现代工业中不可或缺的基础设施，在各行业的生产活动中发挥着至关重要的作用。传统的电气传动系统设计多采用机械传动方式，但其效率低、噪音大、易损坏等问题已经逐渐显露出来。随着现代智能控制技术不断发展和完善，越来越多的企业开始在电气传动系统中采用智能控制方式，以提高系统效率、工作稳定性和网络集成性等方面的性能。因此，研究智能控制在电气传动系统中的应用具有重要的理论意义和应用价值。针对这一问题，本论文将分析现代智能控制技术的原理与应用特点，探究其在电气传动系统中的应用研究方向，为实现电气传动系统高效、稳定、可靠的运行提供参考和借鉴。

1 电气传动设备与智能控制系统的发展及特点

1.1 电气传动系统

电气传动系统是指采用电力传输来实现机械工作的系统。它由电源、电动机、传动机构和控制系统四部分组成，其中电动机扮演着关键角色，它将电能转化为机械能以驱动其他运动部件工作［1］。电动机的输出功率被传递到传动机构上，使其工作，传动机构再将动力输出到所需要的设备上完成运转或加工。控制系统可以使电动机带动的设备实现单向、双向、正反转等多种运动模式，而且还能实现自动控制运行过程。随着科技的不断进步，越来越多的企业开始采用智能化控制技术来管理电气传动系统，这种技术的应用可以有效提高生产效率和保障生产安全，同时也能够有效降低企业的生产成本和运营成本。这些优势使得智能化控制技术在电气传动系统中得到了广泛应用。

1.2 智能控制系统

智能控制系统是一种基于先进技术的控制系统，可以对工业生产、机器人、家庭及商用设备等进行精准控制［2］。该系统包括传感器、执行器、控制器、通信网络和人机界面等模块。智能控制系统可以实现工业生产自动化，避免人为失误带来的问题和风险。此外，智能控制系统还可以节约能源，降低生产成本，并提高生产效率。智能控制系统还可应用于家庭和商用设备中，通过智能算法控制温度、湿度和照明等设备，使家庭和商用环境更加舒适、节能。智能控制系统还可以与互联网和移动设备等进行无缝连接，在远程控制和管理方面具有广阔的应用前景。总之，智能控制系统的创新性和可靠性为我们的生产和生活提供了不可或缺的支持和保障。

2 智能控制系统的主要控制方式

2.1 模糊控制

模糊控制是将模糊、不确定、不固定的概念整合成为模糊集合，以控制这些概念及其应用的一种控制方法。与传统控制方法不同的是，模糊控制可以有效地应对电气传动系统中存在的较多模糊性的情况，使传统控制方法难以处理的问题得到有效解决［3］。模糊控制方法可以将不确定性的因素转化为可计算的模糊度，从而进行合理的控制。通过选择适当的模糊控制方式，可以有效地控制具有模糊性概念的变量，实现系统稳定性和鲁棒性的提高，并为电气传动系统的优化控制提供了新思路和方法。因此，模糊控制具有理论与实践相结合的特点，为电气传动系统的控制与优化提供了强有力的支持。

2.2 单神经元自适应控制器

单神经元自适应控制器是一种智能控制系统，由单神经元组成，具有自我学习能力。它属于非线性控制，可以解决电力系统中较为复杂的问题。单神经元自适应控制器具有结构简单、响应速度快等优点，已经在市场上得到广泛应用。

单神经元自适应控制器运行原理如图1所示：它能够通过状态转换和学习规则来逐步适应周围环境的变化。在学习过程中，神经元内部的连接权重不断被调整，使得知识结构得以优化和更新。随着权重的不断调整，控制器逐渐实现了稳定的状态，开始进入后期的工作阶段。此时，控制器的连接权重已经固定下来，它会源源不断地接收输入数据并进行计算，输出对应的控制信号。这样，单神经元自适应控制器能够实现智能化的控制，从而提高系统的稳定性和生产效率。

图1 单神经元控制

单神经元自适应控制器采用有监督的Hebb学习规则，它结合了无监督的Hebb学习规则和有监督的Delta学习规则，以适应周围环境的变化［4］。具体来说，如果神经元的输出值为y，期望输出值为d，学习率为η，则Delta学习规则可以表示为：Δw＝η（y-d）x。其中，Δw是权重的变化量；x是神经元的输入值。Delta学习规则根据误差信号来调整连接权重，使得误差逐渐减小，神经网络逐渐达到期望输出。在实践中，Delta学习规则通常需要经过多次迭代和调整，才能得到满意的学习效果。

总之，单神经元自适应控制器的实现对成本、控制效果和运行速度等方面进行了充分的考虑，因此已经得到广泛的应用研究和市场推广。

3 智能控制在电气传动系统中的应用

3.1 智能控制在电气传动系统中应用的价值

首先，电气传动系统具有很高的复杂性，传统的控制策略难以完全满足实际应用需求，而智能控制可以针对系统的不同特点和需求，构建合适的控制模型，从而达到更好的控制性能和控制效果。智能控制可以通过适应性控制、自适应控制等方式，实现对系统可靠性、稳定性和效率的全面优化，提高电气传动系统的控制精度和响应速度。

其次，电气传动系统存在参数变化等非线性特性，传统控制策略的PID调节器难以在这种环境下起到良好的作用。而智能控制可以通过神经网络、模糊控制、遗传算法等智能化算法对非线性环境进行全面控制，从而提高系统的输出质量、控制稳定性和控制精度，进一步提高电气传动系统的效率和可靠性。

最后，电气传动系统需要实现某些特定的功能需求，如安全性、精准控制、能量管理等，这对传统控制策略的实现也提出了挑战，而智能控制则可以通过建立多种控制模型和控制算法，进一步优化控制器的控制效果，满足系统的特定应用需求，同时保证系统的安全稳定运行。

总之，智能控制作为一种新兴的控制策略，在电气传动系统中的应用，可以为电气传动系统的发展带来新的机遇和挑战，进一步提升电气传动系统的性能和使用价值。

3.2 模糊控制在电气传动系统中的应用

在电气传动系统中，操作人员的经验和处理紧急情况的能力至关重要。他们需要具备处理紧急情况的能力，能够在系统出现故障和危险情况时，及时做出相应的应对措施，保障系统的安全稳定运行［5］。但是，由于系统的复杂性和非线性特点，传统的控制方法难以满足要求。这时，模糊控制作为一种基于人类智能的控制策略，将操作者的经验与专家的经验有机地结合起来，从而使得电力驱动系统具备了与人类大脑相似的非线性思考能力，从而达到智能化的目的，实现智能控制。通过模糊控制，电气传动系统可以根据实际情况进行动态调整，避免了传统控制方法中过分依赖数学模型和精确环境的限制。模糊控制可以在一定程度上提高系统控制的灵活性和鲁棒性，并具有自适应性和容错性等特点。因此，模糊控制在电气传动系统中具有广泛的应用前景，为系统的优化和智能化提供了可行的解决方案。模糊控制在电气传动系统中的应用如图2所示。

图2 模糊控制在电气传动系统中的应用

总的来说，模糊控制在电气传动系统中的应用，可以将操作人员和专家的经验整合为有效的控制策略，提高系统的控制性能和响应速度，进一步提高电气传动系统的效率和可靠性。

3.3 单神经元控制在电气传动系统中的应用

在电气传动系统中，传统控制方法难以满足复杂的控制要求，如设备速度调整等。在此背景下，神经网络控制技术得到了广泛应用。神经网络是一种将神经网络、人工智能、数学、生物等多个领域结合起来的一种新型的控制技术。它建立在人脑思维规律和特点基础上，主要用于复杂控制系统的过程。通过自动提取系统运行参数并进行独立分析，神经网络控制可以灵活调整系统运行参数，并自适应地达到控制目的。

在电气传动系统中，神经网络控制常用于电机调速控制等方面。相较于传统控制方法，神经网络控制具有较强的安全性和自我适应能力。同时，它可以实现自动故障检测和分析，并将分析结果存储到数据库中。基于专家控制的电气传动系统也可以进行自主故障检测和分析，通过输出故障分析结果，最终实现精准的控制策略调整。在电气传动系统中，虽然神经网络控制技术具有较高的运行精度和效率，但它在脱线学习状态下的自动化能力较弱，容易受到分析报告和信号数据的影响。相比之下，基于专家控制的电气传动系统虽然综合定量知识能力较弱，但神经网络控制技术具有在脱线学习和在线学习状态下均能保持正常功能的优点，这些特点有助于提高系统的稳定性。因此，在某些情况下，可以将脱线学习和在线学习两种方法结合起来使用，这样能够达到更好的控制效果，同时提高系统的安全性和稳定性。这种结合的方法可以利用脱线学习获得系统的经验，而在线学习则可以实时的调整系统的控制策略。这一方法的优点在于能够提高控制系统的响应速度以及对未知环境和随机扰动的鲁棒性，从而适应更广泛的应用场景。

4 结束语

总的来说，传统的PID控制在非线性参数的处理和非线性被控对象的控制方面存在局限性。虽然智能控制技术可以有效地提高电气传动系统的控制精度和效率，但在实际应用中，也存在一些局限性。我们可以利用智能控制技术的自适应性和学习能力，不断优化系统的控制策略；同时，利用PID控制方法的简单可靠性和对参考信号的快速响应性，确保系统的稳定性和准确性。从而我们可以提高电气传动系统的整体控制性能，满足各种复杂的实际应用需求。这样才能更好地满足现代工业对电气传动系统的高效、精准、稳定和安全的要求，为工业的进步与发展做出贡献。