熊曉倩

摘 要：人工智能實(shí)現(xiàn)要對控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，提高操控質(zhì)量，這一思想與工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念相似?；趯θ斯ぶ悄芗夹g(shù)中常用設(shè)計(jì)思想的研究，本文探討了人工智能在工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用方式，達(dá)到提高系統(tǒng)運(yùn)行效率和運(yùn)行質(zhì)量的目的。

關(guān)鍵詞：人工智能；工業(yè)系統(tǒng)；自動(dòng)化控制

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.11.123

0 引言

人工智能技術(shù)具有自主學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、控制系統(tǒng)擴(kuò)展等特點(diǎn)，能夠完善系統(tǒng)中的缺陷，提高控制穩(wěn)定性。工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的要求為，具備很高的運(yùn)行穩(wěn)定性，并能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的問題，人工智能能夠滿足這些要求，提高工業(yè)系統(tǒng)的控制精度，在工業(yè)領(lǐng)域中有很高的應(yīng)用價(jià)值。

1 人工智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想

1.1 自主學(xué)習(xí)理念

人工智能具備自主學(xué)習(xí)能力，自主學(xué)習(xí)理念的實(shí)現(xiàn)方法為建設(shè)專用的數(shù)據(jù)庫，記錄設(shè)備運(yùn)行中的各項(xiàng)參數(shù)，在系統(tǒng)中建設(shè)數(shù)學(xué)模型，讓設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)滿足人們操作意圖。建成的數(shù)據(jù)庫為數(shù)學(xué)模型建設(shè)參數(shù)的來源，應(yīng)用建成的數(shù)學(xué)模型提升控制系統(tǒng)的運(yùn)行效率[1]。另外一些人工智能會(huì)接入互聯(lián)網(wǎng)中，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取海量數(shù)據(jù)，云計(jì)算技術(shù)分析系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)、決策等，谷歌公司的AlphaGo代表這一設(shè)計(jì)思路的最高應(yīng)用水準(zhǔn)。從自主學(xué)習(xí)理念的實(shí)現(xiàn)方法可以看到，一種為接入互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)方法，另一種為局域網(wǎng)狀態(tài)下的實(shí)現(xiàn)方法。

1.2 模糊控制理念

模糊控制在很多領(lǐng)域中都取得了良好應(yīng)用，這種控制方法思想為控制系統(tǒng)的控制構(gòu)件為模糊控制器，在其運(yùn)行中能夠獲取系統(tǒng)中的信號，經(jīng)過處理后將信號傳遞到被控制設(shè)備中。模糊控制能夠與多種信號發(fā)生系統(tǒng)銜接，常見的如語音控制設(shè)備、計(jì)算機(jī)控制軟件等，降低了對系統(tǒng)的控制難度。此外人工智能技術(shù)能夠同時(shí)控制多個(gè)子系統(tǒng)，運(yùn)用模糊控制理念能夠降低控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和建設(shè)難度，并且建成的控制網(wǎng)絡(luò)能夠大幅提升設(shè)備的整體控制精度，滿足精確控制要求。

1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理念

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)為對構(gòu)建一個(gè)體系化的控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)應(yīng)用傳感器收集設(shè)備的運(yùn)行信息，在控制系統(tǒng)的不同層面中開展數(shù)據(jù)分析與整理工作，將控制系統(tǒng)信號傳遞到被控對象中，完成對大量設(shè)備的同時(shí)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)快速收集和分析的優(yōu)勢，能夠大幅提升對設(shè)備的控制速度。另外在該這種控制系統(tǒng)的運(yùn)行中，能夠大量構(gòu)建控制模型，提高整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量。但是該項(xiàng)技術(shù)目前處于完善與優(yōu)化階段，系統(tǒng)穩(wěn)定性和自我完善性方面的存在一定問題，在今后的研究中，將會(huì)修正現(xiàn)存的問題。

2 人工智能技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用方式

2.1 模糊控制系統(tǒng)

模糊控制系統(tǒng)模型為，信號的輸入端和輸出端中間設(shè)置模糊控制器，模糊控制器采集系統(tǒng)運(yùn)行中產(chǎn)生的參數(shù)，將處理后的數(shù)據(jù)以模糊信號的方式傳遞到被控制設(shè)備中，完成對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的控制。在整個(gè)模糊控制系統(tǒng)中，模糊控制器為最重要的部件，通過該部件發(fā)出的模糊信號控制工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，另外在該系統(tǒng)中需要設(shè)置檢測裝置，檢測裝置的作用為模擬量轉(zhuǎn)化，模擬器在整個(gè)系統(tǒng)中發(fā)揮傳感器作用，該裝置能夠分析模糊控制系統(tǒng)對被控對象的控制效果，讓工作人員監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。模糊控制系統(tǒng)中的執(zhí)行機(jī)構(gòu)為伺服電動(dòng)機(jī)、交流電動(dòng)機(jī)等，在接收到命令信號后，改換自身運(yùn)行狀態(tài)。

2.2 專家控制系統(tǒng)

專家控制系統(tǒng)原理為一種實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，在設(shè)計(jì)中，以專業(yè)知識、專業(yè)經(jīng)驗(yàn)為依托，將這些內(nèi)容融入到系統(tǒng)中能夠取得很好的控制效果。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，以計(jì)算機(jī)為控制中心，建設(shè)數(shù)據(jù)庫、控制模型等內(nèi)容，控制模型通過對數(shù)據(jù)的整理與分析發(fā)送控制信號，控制系統(tǒng)建設(shè)中，首先需要確定求解機(jī)制，求解方程為：

其中不同的參數(shù)有不同的計(jì)算方法，，，，f代表的意義為整個(gè)系統(tǒng)的計(jì)算函數(shù)。在完成求解方程后，控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)人員分析系統(tǒng)的控制效果，在此基礎(chǔ)上寫入系統(tǒng)的控制代碼。在控制系統(tǒng)的運(yùn)行中，工作人員向控制系統(tǒng)中輸入相關(guān)參數(shù)，完成對相關(guān)工業(yè)設(shè)備的科學(xué)控制。需要注意的是，控制效果推理工作需建立在正向推理基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)人員基于對專業(yè)知識的應(yīng)用完成對整個(gè)控制系統(tǒng)的科學(xué)設(shè)計(jì)。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)能夠提高對系統(tǒng)的控制效果，同時(shí)具備對數(shù)據(jù)的高效分析與整理能力，由于工業(yè)系統(tǒng)中存在大量被控對象，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)能夠取得更加優(yōu)質(zhì)的控制效果。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，會(huì)應(yīng)用大量控制器件，并建成多個(gè)層次的控制組織，在并行連接的基礎(chǔ)上構(gòu)建成專用的控制網(wǎng)絡(luò)，全面發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)對傳感器要求較高，傳感器設(shè)置在被控對象上，獲取設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)反饋和調(diào)整控制被控對象運(yùn)行狀態(tài)，事實(shí)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)作為現(xiàn)代控制系統(tǒng)，具備控制信號的多點(diǎn)輸入和多點(diǎn)輸出特點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中，除了會(huì)建成集成度極高的控制中樞，也會(huì)建成設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的數(shù)據(jù)庫，通過對這類數(shù)據(jù)的分析，構(gòu)建各個(gè)工業(yè)設(shè)備的控制模型，提高系統(tǒng)的控制精度。另外為了能夠進(jìn)一步提升控制精度，要在系統(tǒng)中建設(shè)更為科學(xué)合理的控制程序，提高控制質(zhì)量，可在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中融入專家控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想，確保控制程序的合理性，讓人工智能控制理念發(fā)揮應(yīng)有作用。

就當(dāng)前的人工智能控制系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量來看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)由于具備數(shù)據(jù)分析速度快、控制精度更高等優(yōu)勢，在工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)中發(fā)揮的作用更大，但是這種控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度更高。

3 結(jié)論

綜上所述，人工智能技術(shù)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念包括自主學(xué)習(xí)理念、自主完善理念和模糊控制理念，這些設(shè)計(jì)理念落實(shí)后，能夠提高控制精度與控制速度。在工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，人工智能的應(yīng)用方式為構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)和專家控制系統(tǒng)，并融合這些控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想，提升系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1]謝欣岳.人工智能在工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用[J/OL].電子技術(shù)與軟件工程，2019（02）：253.