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电气传动系统智能控制探讨

 论文栏目:智能控制论文   更新时间:2015-10-16 10:04   点击:

1智能控制系统理论概述与特点分析

所谓智能控制系统是指在应用计算机、自动化控制、网络等技术的基础上,无需人工操作的前提下,自动驱动机器运转的系统。相比传统的固定模式控制,不仅处理突发情况能力强,而且能够模拟人脑思维,随着智能控制技术的不断发展,当前的部分智能控制系统已经具有人脑思维中的一些功能,能够对系统事件进行高效的信息处理和自动调节,具有十分先进的控制能力。与传统自动化控制相比,首先,智能控制具有较强的处理能力,特别是控制系统脱离数学模型限制后,结合被控制对象的实际情况和数学理论,采用定性、定量的方式全面分析控制对象的参数,降低了传统控制方式中对数学模型的依赖;其次,智能控制更加智能、灵活、高度模拟人脑思维,在具体工作中,表现为能够按照人的思维方式和意愿实现生产控制,控制方式更加规范、合理;再次,具有改变控制结构和自动调节功能,在对控制结构的参数变化情况进行全面分析的基础上,对于一些控制结构的参数发生偏差时,能够自动调节;最后,智能控制系统具备信息分析、处理功能,反应速度灵敏,工作效率高,在对被控对象的信息进行判断后,能够做出正确的选择。

2智能控制系统常见的控制方式

2.1模糊控制

作为典型的智能控制方法,模糊控制是在模糊数学相关理论和基本思想的基础上,利用模糊集合来处理内含更加丰富,信息容量更大的模糊性控制问题。对于变量过多、过程过于复杂或难以精确描述的系统具较强的控制力,更能真实地模仿专家和熟练操作人员的控制方法与经验,从而实现对相关控制对象进行系统的控制。在具体应用中,其优点是应用方式较为方便,输入输出形式比较简单,并且可以大幅度节省人力的投入,若在模糊控制器中使用积分效应,其功效与PID控制器相当。

2.2单神经元控制

现实生活中,系统控制中常常会面临许多不确定、非线性的复杂问题,若采用传统的控制方法不仅需要大量的人力、物力和财力,而且在具体解决问题中难以产生预料的结果。随着智能控制技术的不断发展,单神经元控制技术不断成熟,不仅适应外界环境能力强、响应速度快,而且具有自动学习能力,能够有效解决现实控制中条件不精确、模糊信息的处理问题。但是,目前单神经元控制的方式普遍缺乏计算机硬件的支持,这一问题的存在严重制约着单神经元控制方式的应用。然而,在电气传动系统智能控制中应用单神经元控制方式,不仅可以提高系统的控制效率,而且能够及时地对系统加以控制,在具体应用中得到了良好的效果。

3电气传动系统中应用智能系统的优势

3.1能够提高系统的性能

通常情况下,由于控制对象的不同,其智能控制的方法也有所不同。智能控制系统属于非线性控制技术,其中的遗传算法、模糊控制方法和神经网络控制方法等这些方法十分适合在电气传动系统中应用,不仅能够有效突破传统函数估算器对控制对象的局限性,而且缩短了系统的响应时间,有利于自身控制系统性能的提高。以智能控制系统中采用模糊逻辑控制器为例,与传统最优控制器相比,无论是上升时间、还是下降时间均得到了大幅度的提升。

3.2有利于系统自身的调整

自适应神经网络和试探法、监督学习型神经网络控制器是人工智能控制器的两种方法。但是,在系统自身的调整过程中,常规的监督学习型神经网络不利于系统的调整,其主要原因是常规模糊控制器学习算法已基本定型、并且采用拓扑结构,通常情况下采用既定“a-priori”型信息进行处理。但是该种类型不能让常规模糊控制器处于正常工作状态,而自适应模糊神经控制器通过优化拓扑结构配置和学习算法,有效解决了上述困难,使整个系统能够正常工作。

4电气传动系统中应用智能控制的策略

在国内外,关于电气传动系统中应用智能控制产生了意见上的分歧,一部分学者、专家认为利用智能控制可以提高电气传动系统的自动化水平和控制性能,而另一部分学者和专家认为未能产生相应的效果。结合国内外参考文献和多年的工作经验,笔者认为随着技术的发展,电气传动系统也会发生改变,电机参数也会随着工况等外部因素的变化而发生变化,而在电气传动系统应用智能控制后,变参数对系统控制的影响等众多问题都能得到有效的解决。因此,在电气传动系统中运用智能控制具有重要的价值。

4.1智能控制系统中模糊控制在电气传动系统中的应用分析

模糊控制的基本原理是利用数学模型的模糊原理,在具体控制过程中,控制系统的动态信息越详细、越具体,则智能控制系统的精确度越高,越能达到精确控制的目的。在现实生活中,电气传动系统是一项变量较多、非常复杂的过程,在电气传动系统中实施智能控制其实质是对电气传动系统的发电机、电动机、变压器等电机电器设备进行自动控制和优化设计的过程。为了最大限度地实现模糊控制在电气传动系统的精确控制,务必对模糊控制系统的框架结构进行合理设计。首先对各种变量进行定义,在初始化过程中,务必注重输入变量在输出过程中的误差变化率,对初始化变量进行控制,确保下一个变量能够输入;其次,模糊化,将数字滤波输入的值转化为相应的温度或者数值,利用口语化变量有效实现测量脉冲数的转化;再次,将系统变量转化为语言控制描述的规则库和供系统处理模糊数据的数据库;次之,进行系统逻辑判断,在模糊控制概念的基础上,按照人的大脑思维方式进行逻辑判断,从而在模糊控制器的作用下对系统信息进行判断,在所有架构中该部分是模糊控制器的精髓;最后,进行模糊控制器的反模糊化,实现数值之间的转换,从而得到更加明确的的控制信号,再将得到的控制信息作为系统的输入值输入到系统中,从而达到控制的作用。

4.2智能控制系统中神经网络控制在电气传动系统中的应用分析

作为智能控制系统中的重要组成部分,神经网络的控制原理主要是在网络系统中,结合人工智能控制学、神经网络学、生物学、数学等众多学科,通过模拟人类大脑思维模式,从而实现对控制对象的有效控制,并且调节能力、环境变化适应性等方面较强。例如,在电气传动系统中,传统的控制方法对于电机调速无法进行检测和控制,但是神经网络控制技术可以对系统中的电机速度进行计算和自动判断,并根据结果进行调整,从而达到控制的目的。所以,神经网络控制适用于电气传统系统的电机调速。同时,相比基于专家控制的电气传动系统,其优势在于对系统中出现的各类故障进行诊断,显示出故障结果,并且在一定程度上,可以对检测的信号进行详细的分析并能够及时地将结果储存到知识库中。但是,专家控制也具有综合定量知识能力不强等一些不足之处,而神经网络控制处理精度高、计算精确,在一定程度上,可以完全符合整个电气传动系统的要求。此外,值得一提的是,神经网络控制也有许多缺陷。例如,如果在离线学习之后再次进行在线学习时,对偏差数据信号检测和报告分析时,神经网络控制的效果较低。而专家控制无论是在线学习,还是离线学习,均可以发生作用,其原因在于专家控制有效减少电气传动系统断电事故的发生,通过在线学习提高了电气传动系统运行的稳定性。

5结束语

综上所述,智能控制在电气传动系统应用中具有一定的优势,不仅能够节省大量的人力资源,而且能够提高行业控制效率。但是,在具体应用过程中,操作人员务必充分考虑智能控制的适应性和系统的现状,正确处理传统控制的继承与智能控制的发展之间的关系,对于不宜采用智能控制的系统,务必采取传统的方案,最大限度地发挥智能控制的优势,全面提高电气传动系统工作效率和质量。

作者:杨辉勇 单位:福建腾晖环境建设集团有限公司

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