前言：中文期刊網精心挑選了智能控制范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
智能控制范文1
智能控制技術有以下幾種代表性方法：第一，模糊控制方法。這種方法的原理是將機器人作為載體，模擬人的控制過程。這種方法不需要依據非常精確的數學模型，而是依據經驗對數據的規律進行總結，形成模糊的數學模型，依據這個模型對于非線性系統進行控制，這種控制方式的優點是對數據沒有精準性的要求。第二，專家控制方法。這種方法的原理是把專家的技術和經驗進行總結，并對其效仿，實現控制過程。這種方法具有很高的靈活性，如果控制環境或者控制對象的特征發生了變化，可以調節控制器的參數來適應這種變化，即使偏差較大，系統也能夠穩定、可靠的工作。第三，神經網絡控制方法。這種方法的原理是對人大腦的神經元傳遞信息的過程進行模擬，系統能夠通過連接的權值進行學習、校正，實現智能控制。神經元間的連接廣泛，傳播途徑多，因此，即使一部分單元被損壞，也不會對整體的功能產生太大的影響[1]。
2基于智能控制技術的智能建筑研究
2.1智能建筑中的電梯群控制隨著高層建筑的不斷增多，電梯作為一種特殊的交通工具已經成為人們生活中不可或缺的一部分。高層建筑所能容納的人數非常多，這就導致單臺電梯無法滿足人們的要求，因此，一幢樓里通常需要安裝幾部電梯同時為人們服務。這幾部電梯構成了電梯群，將智能控制技術應用于電梯群中，就實現了對電梯群進行有效控制，大大提高了客流的轉移速度。前面提到了智能控制常用的幾種方法，將模糊控制與神經網絡控制結合起來，就能夠實現對電梯群的有效控制。模糊控制能夠建立模糊模型，處理一些模糊的信息，但是其適應性較差，不能進行自主學習，而神經網絡恰恰就彌補了這一點，當環境及控制對象發生改變時，它能夠自主學習，進行自我完善。這兩種方法的結合能夠互相彌補缺點，將優勢最大限度的發揮出來。在對電梯進行調度的過程中，首先要對交通模式進行識別，經過控制系統的分析、計算，對電梯進行合理調度，避免浪費資源的同時，使用戶花最短的時間等待電梯，實現對電梯群的高效利用。
2.2智能建筑中的照明控制照明是建筑設計中的重要內容，照明質量的好壞直接影響人們的生活質量。目前，建筑中最常采用的是智能照明控制系統。該系統主要分為以下幾種類型：第一種是點控制，也就是通過開關、導線對某一盞燈直接進行控制。第二種是區域控制。這種方式將控制范圍限定在特定的區域內，按照這個區域對照明的要求對燈具進行控制。第三種是網絡控制，也就是只使用一個控制中心，通過聯網的方式將所有的小區域的照明設備進行統一控制。這種系統結合了神經網絡技術、計算機技術、自動控制技術、網絡通信技術、數據庫技術等多種技術，具有一定的集成性。整個系統對建筑里的信息進行完整的采集，利用系統進行分析、對信息作出處理后傳輸出去，滿足用戶的用電要求。智能照明控制系統的典型特點是需要網絡作為支持實現信息交換，進行大范圍的控制。對于所控制的信息，能夠以圖形的方式顯示出來，如果想要改變照明效果，可以通過編程來實現，控制起來比較方便。
2.3智能建筑中的空調控制據統計，居民建筑中的空調用電占用電總數的50%左右。近幾年來，人們開始致力于智能空調控制系統，節約空調所消耗的電量，其中，具有代表性的是變風量空調。這類空調的缺點是控制過程有可能不太精確，產生噪聲過大、氣流不足等現象。因此，在對變風量空調進行設計的過程中，一定要對每一個控制過程進行精心的設計。設計原理是采用前饋控制和反饋控制相結合的方法，對系統所要求的風量進行調節和反饋調節，實現對氣流的控制。由于這一系統也具有高度非線性的特征，因此，也需要神經網絡控制技術來處理一些復雜的環境。將PID控制技術與神經網絡相結合，實現了智能控制，滿足人們對風量要求的同時，減少了電能的消耗。
3結束語
智能控制范文2
關鍵詞：智能 舉升 液面 抽油機
一、前言
目前國內的早期油田，大部分油井都處于開采的中后期，由于不斷的開采，油層壓力不斷下降，老油井、低滲透井出現供液不足等情況，使油井處于低效抽采狀態；同時，由于抽吸系統及拖動裝置常年運轉，設備逐漸老舊退化，系統效率逐漸低下，造成能源浪費、設備損耗、維護費用增加等諸多問題。為此有桿泵智能控制采油技術針對該問題，整合了信息、自動化、智能化技術，建立了動液面回波的識別模型與計算方法以及配套的計算控制軟件，對包括油井動液面、示功圖在內的運行參數進行實時監測。經？現場試驗，該技術實現了預期目標，在提高系統效率，延長檢泵周期，節約電能等方面都有很好效果，是有桿采油系統優化技術的新發展。
有桿泵智能控制采油技術是光機電一體化和電子信息及通訊技術相結合的高性能抽油機采油控制設備，是集電氣傳動、變頻調速、電子信息、自動控制、傳感器測量、無線測量、遠程通訊等技術于一體的高新技術，全面考慮井、機、桿、泵的綜合因素，對抽油機實現全天候的實時測量、實時跟蹤、實時控制、高效節能。智能控制技術包括兩個實時概念：①實時監測，即采集井下動液面數據和/或示功圖的能力；②實時控制，即通過自動執行機構控制抽汲強度的能力。
二、主要技術原理及功能
有桿泵智能控制采油技術準確把握抽油機運行中的幾個重要監控對象，即峰值電流、動液面、示功圖、功率、轉速、套壓等參數，對抽油機實現真正的閉環控制和準確控制，做到時時測量、時時診斷、在線調參和及時處理問題。
1.本項技術包含四個子系統：
1.1數據采集系統，實現了抽油機井重要工況數據的時時在線檢測，主要有峰值電流、動液面、示功圖等；
1.2跟蹤系統，對時時數據進行分析計算，在線動態跟蹤油井的工作狀態，快速解析出油井的峰值電流、動液面、負荷、效率等的變化規律；
1.3控制系統，通過速度檢測傳感器的回饋信號，確定最佳的運行參數，通過變頻調速把抽油機控制在最佳工作點，使抽油機采油的系統效率始終保持在最佳狀態；
1.4遠程無線監控系統（GSM/GPRS方式），實現遠程測量、遠程調速、遠程控制，能夠將油井的歷史記錄、運行工況等信息及時傳回到控制管理中心，實現遠程防盜報警與故障報警等功能，直接將異常情況以短信的方式發送到管理者的手機上。
2.有桿泵智能控制采油技術主要功能：
2.1變頻調速：設備主機可作為抽油機變頻柜單獨使用。
2.2在線測量：時時在線測量抽油機的所有參數（峰值電流、動液面、示功圖、電壓、功率、油壓、套壓等） 。
2.3智能控制和人性化控制：自動跟蹤工況，發現問題自動處理。配合GSM或GPRS遠程通訊功能，實現語音播報、短信提醒、異常工況及運行故障自動遠程報警，自動停機。遠程工作室控制，可人工參與遠程調參、遠程控制停機等。
2.4通訊功能：現場無線短距離通訊，GSM或GPRS遠程移動通訊。
2.5模塊化：根據實際需要，隨時選裝任何功能模塊。
2.6自動建立測控數據庫：生成數據報表及曲線圖，供數據查詢、分析診斷等。
2.4節能增效。
三、解決的具體問題
1.延長檢泵周期：及時調整生產參數，達到最佳生產運行點，減緩桿管磨損，延長桿、管使用壽命，延長檢泵周期。
2.確定合理運行參數：通過單井的峰值電流、負荷、沖次數、液面、產液的關系曲線，優化抽油機設計，確定抽油機的合理工作參數。
3.避免事故：通過提前預防，減少抽油機負載突升、突降現象發生，通過欠載、過載保護，避免安全事故發生。
4.報警：通過報警裝置和GSM/GPRS遠程通訊單元，以手機短信方式，實現24小時的故障報警、防盜報警、安全報警。
5.避免燒泵：通過動液面監測，避免當油井沉沒度較低時抽空、造成燒泵現象的發生。
四、主要技術指標
1.在保證產量的情況下，與工頻運行相比，合理降頻運行，平均綜合節電10%以上；功率因數cosφ大于0.7，最高可達0.99；
2. 現場測量及GSM/GPRS方式的遠程無線測量，測量參數包括：
2.1測動液面，不用炮槍和子彈，測量范圍：50～2500米；
2.2測示功圖，不停機；
2.3測套壓；
2.4測沖次數；
2.5測運行電壓、運行峰值電流、運行頻率、有功功率。
3.現場控制及GSM/GPRS方式的遠程無線控制，控制內容包括：
3.1變頻調參，沖次數可連續調整，可調范圍：工頻沖次的20%～120%。
（注：工頻50Hz）；
3.2沖程速度比可調，可調為上快下慢或下慢上快；
3.3可遠程控制停機。
4.GSM/GPRS方式的信息遠距離無線傳輸，參數包括：動液面、示功圖、套壓、沖次數、運行方式、運行電壓、運行峰值電流、運行頻率、有功功率、電機利用率、系統效率、泵效等。
5.實現軟啟動，啟動電流不超過額定電流；實現軟拖動，運行電流不超過工頻的1/2。
6.如果有流量計、含水儀等，有關數據可隨本系統一起遠程傳輸，自動錄入數據庫。
7.如果安裝油壓傳感器，可實現偷油報警。
8.如果需要，可實現自動量油功能。
9.本系統可以分模塊化安裝、調試和運行。
五、應用情況
有桿泵智能控制采油技術實現數字化、網絡化、集約化、可視化油井舉升，全面考慮井、機、桿、泵的綜合因素，對油井實現全天候的實時測量、實時跟蹤、實時控制、節能增效。先后在遼河、冀東、大慶油田抽油機井上應用，截止目前各油田累計已有300余口抽油機井使用，已得到用戶的認可。
實踐結果表明：不同的油田，不同的井況，均能通過本系統的時時測量、遠程傳輸與控制，均可達到很好得節能增效效果，并可解決抽油機井正常運行和日常管理中的不同問題，給油田各個層面帶來不同的益處，深得用戶的好評。另外，經過幾年和幾個冬季的實際運行，本技術產品各項功能正常、穩定可靠，完全適應北方寒冷的冬季。
參考文獻
[1]萬仁溥、羅英俊.采油技術手冊（第四分冊）[M].北京：石油工業出版社，1993.
[2]喬森.間歇采油的智能控制系統[J].油氣田地面工程.2009，28（4）.
智能控制范文3
關鍵詞：中厚板；智能控制；神經網絡；模糊控制
由于中厚板層流冷卻控制系統本身所具有的多變量、強耦合、大滯后以及非線性時變等特點，對于這樣的控制問題，智能控制是一種解決途徑，于是，研究人員把目光轉向了智能控制。智能控制的主要特點是不依賴被控對象的精確模型，根據事實和數據來實現優化控制。智能控制這種特性使得那些缺乏精確模型的復雜控制問題變得簡單了，因此，將智能控制方法應用于中厚板控制冷卻中成為了研究的熱點和方向，同時研究也表明這種方法很有潛力。
1 智能控制技術
智能控制是控制科學發展的高級階段，是一門新興的交叉前沿學科。智能控制把人工智能融入了控制理論，改變控制策略以適應被動對象模型的復雜性和不確定性，不完全依賴系統模型實現控制。智能控制在諸多領域擁有極為廣泛的應用前景。
2 常用的神經網絡
從連接方式上看，神經網絡主要分為兩種，即前饋型神經網絡（BP網絡、徑向基函數網絡等）和反饋型神經網絡（Hopfield網絡等）。神經網絡應用于控制領域初期，BP神經網絡以它獨有的算法和優點很快便成為了學者們研究應用的重點。但BP神經網絡同時也存在訓練速度慢、易陷入局部極值等缺陷，因此，近年來，越來越多的研究人員開始對模糊神經網絡、RBF神經網絡、小腦模型神經網絡（CMAC）等神經網絡進行研究，并積極應用于實際中。
模糊神經網絡綜合了神經網絡和模糊推理的優點，既可以利用已有專家經驗知識進行模糊推理，又擁有自學習、自適應的能力，同時可以通過不斷的學習來調整已有的控制規則。模糊神經網絡的出現為控制領域再添了一個優秀的工具。
BP神經網絡算法及改進
BP神經網絡（Back Propagation Neural Network）是一種單向傳播的多層前饋神經網絡，每個神經元用一個節點表示，整個網絡通常由輸入層、隱含層、輸出層節點組成，如圖所示。
BP神經網絡算法主要由兩個傳播過程組成，即正向傳播過程和反向傳播 過程。網絡首先由輸入層經過隱層向輸出層進行正向傳播，計算出相應的網絡權值和閾值，如果輸出層的輸出達到期望，則學習算法終止；如果輸出存在誤差，則由輸出層開始將誤差傳向輸入層，即反向傳播誤差，并調整網絡各層的權值和閾值，使得輸出誤差減小。
3 模糊控制系統及原理
模糊控制系統是一種自動控制系統，同時也是一種智能控制系統。它是以模糊數學、模糊邏輯推理和模糊語言為基礎，采用計算機控制技術構成的閉環結構控制系統。模糊邏輯控制系統主要由模糊化過程、知識庫、推理決策和精確化計算組成。
4 結束語
本文采用模糊控制建立模型對冷卻區冷卻段開啟數進行調整，模糊控制作為一種智能控制，模仿人的思維，運用專家或熟練操作工的經驗，對許多沒有復雜且精確模型的問題給出了較為理想的控制方案，并得到了良好的控制效果。因此，采用模糊控制方法來解決這一復雜的問題，從而實現對冷卻區冷卻段數的調整是可行的。通過仿真對比，理論上，在中厚板控制冷卻系統中，模糊控制方法的控制精度高于傳統PID控制方法的控制精度，模糊控制的效果更為理想。
因此，采用模糊控制方法對中厚板終冷溫度進行控制，方法適合，調整后控制效果良好，實測終冷溫度控制在誤差允許的范圍內，提高了終冷溫度的控制精度。
本文設計了一套較完善的控制規則，通過這些模仿人思維的控制規則，模糊控制器便可以由這些復雜的輸入量得出相應的控制輸出量，而這個實際的 控制輸出量就是水冷區冷卻段數的調整量。通過冷卻段數的調整，預設定冷卻段數與調整量疊加后，得到了最終動態調節的水冷區冷卻段數，從而達到 了控制終冷溫度的目的。
模糊控制系統輸出控制量（即冷卻段數調整量）和調整后的水冷區冷卻 段開啟數仿真曲線如圖1-1所示。圖中，上半部為模糊控制器輸出控制量曲線，下半部為調整后的冷卻段數。
分析最終控制效果，如圖1-1所示，加入模糊控制器之后q
的冷卻系統，終冷溫度目標值與實際值的誤差基本控制在±30℃以內，絕大多數點能控制到±20℃以內，比例高達90%以上，誤差率控制在±3%以內。而傳統的PID控制方法，由圖4.7可以看出，終冷溫度控制的誤差范圍在±40℃左右，誤差百分率在6%以內，誤差較大。通過仿真對比，可以得出以下結論，理論上，在中厚板控制冷卻系統中，模糊控制方法的控制精度高于傳統 PID控制方法的控制精度，模糊控制的效果更為理想。
[參考文獻]
[1]魏士政，等.中厚板控制冷卻技術[J].鋼鐵研究學報，2002（5）：67-72.
[2]李士勇.模糊控制、神經控制和智能控制[M].哈爾濱：哈爾濱工業大 學出版社，2004.
[3]權太范.模糊控制技術在控制工程中的應用現狀及前景[J].控制與決策，1988（1）：59-62.
智能控制范文4
智能控制是電廠熱工自動化技術正常運行的保證,許多企業都采取了不同的方式來提升智能控制在電廠熱工自動化技術的控制方式以及所應用的水平。以下從幾個方面出發,來對智能控制在電窗熱工自動化的應用進行研究。
1.1對過熱的溫度進行控制鍋爐的過熱溫度是指衡量電廠熱工自動化運行質量的重要指標,同時也是如今鍋爐應用的重要內容。使用智能控制就可以在過熱溫度產生變化時,操控其對熱量的控制系統,從而實現熱量的減少。同時還需加強對其慣性和滯后時間的控制,這樣才能增強系統對于過熱溫度的適應力。另外,在采用了智能控制的電廠自動化模糊,可以持續保持對過熱溫度的良好控制以及對其高性能的熱負荷進行控制。這樣保證了即使達到過熱溫度也能保證單元系統的穩定性,大大的減少因過熱溫度而給電廠造成的巨大經濟損失。
1.2對給水加藥的控制可以使用智能控制當中的模糊控制來對變頻器的輸出進行調節控制,從而實現在給水加藥的過程中實現通過電動自行旋轉的控制器進行控制。這項控制技術克服了傳統的電廠熱工管理當中的給水質量不高,供應出現不足的現象,而且模糊控制對火電廠自動化工程提供了極大的經濟發展優勢,而且在一些實際的應用當中也取得了較為良好的經濟效果。
1.3控制鍋爐燃燒的整個過程智能控制技術不僅能夠有效的控制熱工自定化工程當中鍋爐燃燒過程的不穩定性,而且還能對整個運行系統的精確度起到促進作用。影響鍋爐燃燒的因素有很多,而且鍋爐燃燒其本身的制約因素也有很多。所以企業就應當對電廠自動化鍋爐燃燒的過程進行智能控制的制約,并對其具體的應用控制進行研究,這樣才能真正促進電窗熱工自動化的發展。
1.4安裝單元機組負荷控制裝置智能控制技術在電廠熱工自動化機組負荷控制裝置的應用當中,有著隨時間的變化而產生變化特殊性質。而在這種特殊性質的基礎上,企業就應當在電廠熱工自動化過程中安裝單元機組負荷控制裝置,這樣才能有效的提高電廠熱工自動化工程的模型準確度。同時在在測試智能的控制單元結果當中,單元機組負荷控制裝置有著很強的抗干擾能力以及高度的技術適應性質,從而能夠有效實現提高其系統運行的速度[3]。
1.5對中儲式制粉系統進行控制控制系統在電廠熱工自動化的應用當中,其中的中儲式制粉系統主要面臨著較大的困境,一些火電廠的自動化熱工工程其智能控制工作,需要一些比較復雜的數學模型為基礎,這樣才能做到良好的接收信號。同時一些電廠熱工自動化智能控制也需要對模糊語言元素需要減少其對一些線性的規則數據的影響,這樣才能促進自動化技術的廣泛應用,從而提高電廠的經濟效益。
2結語
智能控制范文5
【關鍵詞】地下遙控鏟運機；行駛智能；控制策略
1前言
現階段，計算機技術的不斷發展和進步，越來越多的領域對設備自動化、智能化提出了較高的要求，以更好的滿足行業發展之需求。鏟運機是地下工作過程中比較重要的組成部分，其一般需要借助人為操作才可以正常運行，但是在實際工作過程中，存在較大的安全隱患，危及工作人員的身體健康和生命安全。而隨著智能化技術的發展，地下遙控鏟運機的行駛智能可以有效控制鏟運機的行車距離，并根據巷道路面路況和載重來對其行車速度進行有效的調整，以確保其安全達到目的地，這樣可以有效降低撞車、撞人等安全事故的發生率，確保人員的安全。
2地下遙控鏟運機的行駛智能控制關鍵技術
2.1人工智能控制
與汽車一樣，鏟運機同樣需要人的操作才可以完成相關的工作任務，但是在實際操作過程中由于受到外部路況信息、車輛自身運行狀況、行駛規則的限制，導致傳統的控制方法顯得力不從心。而隨著人工智能控制技術的出現，可以有效的緩解和解決上述問題，其可以將知識推理理論與機器自學習能力加入到控制系統之中，以實現對復雜對象的有效控制。由于引入了知識推理理論與機器自學習能力，可以實現對被控對象的精準控制，使機器具有與人類一樣的推理、感知和行為能力。
2.2計算機科學
從一開始出現，計算機就成為人們日常生活中不可或缺的組成部分，其具有非常強大的計算能力，可以對大量的數據進行有效的處理，并提高其處理的準確性。隨著現代電子技術的發展，雖然使計算機的體積逐漸變小，但是其芯片的集成度卻呈現幾何倍數的增長。借助人工智能控制需要借助一個類似于人腦的處理器來實現對海量數據的有效處理，而計算機科學的出現，可以更好的滿足人工智能的計算的基本要求。在進行機械設備控制過程中，各種類型的微型計算機，都是基于ARM、DSP的嵌入式系統發展而來的，其能夠滿足不同的計算與控制需求，完成對被控對象的信號的有效控制和處理。在自動控制中，PLC也扮演了十分重要的作用，借助其可靠性的特點可以使一些工作得到高效率的完成。
2.3車輛操縱理論
通常情況下，車輛的操縱主要包括了橫向控制和縱向控制。橫向控制主要是完成汽車在轉向上的有效控制，其一般是借助對方向盤的有效控制來實現的。在不同的風向、負荷、路況下，橫向控制都可以使汽車在預期的路線上運行?？v向控制主要是完成汽車在速度上的有效控制，其一般是借助對發動機的制動控制和輸出控制來實現的，不同的路況、不同的控制算法會對縱向控制的效果產生一定的影響。因此，只有對車輛操縱理論有個全面的了解和掌握，才可以更好的完成對鏟運機的行駛智能控制[1]。
2.4定位與導向
在鏟運機的行駛智能控制過程中，車輛的行駛里程、速度、所處位置等都是自身非常重要的信息。借助定位與導向技術，能夠實現對鏟運機路徑的實時、動態跟蹤，并根據跟蹤情況來對車輛的任務進行科學、合理的規劃和調整。隨著計算機技術的發展，有效的推動了車輛定位與導向技術的發展。目前應用比較多的定位與導向技術有GPS導航、慣性導航、基于視覺導航技術、磁道釘導航技術、基于多傳感器和激光的導向定位技術等。在鏟運機的行駛智能控制階段，可以借助傳感器來獲取其位置信息，并根據相關的算法和技術手段，可以實現對鏟運機的準確定位和導向。
2.5駕駛員行為分析
與車輛駕駛一樣，鏟運機駕駛過程中也需要駕駛員通過對任務和工作環境的分析，來作出準確的決策，以確保鏟運機能夠達到目的地。但是由于受到一些外界因素的影響，在各項操作具體實施過程中，經常會出現相關參數的變化，如，與汽車相比速度會出現降低，由于受到能見度的降低，會導致安全距離的增加[2]。因此，駕駛員在對鏟運機進行駕駛的過程中，要求其能夠準確的作出策略判斷和操縱執行的工作。但是，在作決策判斷的時候，大腦也會分層次的進行行為決策，然后完成相應的任務規劃。因此，在鏟運機的行駛智能控制階段，駕駛員行為分析也具有非常重要的作用。
3阿特拉斯-科普柯地下遙控鏟運機分析
阿特拉斯-科普柯地下遙控鏟運機是目前地下遙控鏟運機發展過程中，最重要的一項技術，其在地下施工中得到了廣泛的應用。在當前地下遙控鏟運機的發展過程中，ST1030鏟運機的應用是較為廣泛的，而且在應用過程中也取得了很大的發展成效。ST1030鏟運機在實際的運行過程中，其生產作業的效率是比較高的，在很大程度上滿足了生產的要求。而且阿特拉斯-科普柯ST1030鏟運機的駕駛室設計是較為科學與合理的，其符合人機工程學的駕駛室設計，為駕駛員提供了一個更為舒適的環境，如表1~3是ST1030鏟運機的性能相關參數。在阿特拉斯-科普柯ST1030鏟運機的運行過程中，需要重點注重運行的安全性，減少運行過程中問題的產生，在保證生產效率的同時，也為操作人員的生命健康安全提供保障。①鏟運機的運行對操作人員的要求是比較高的，需要對操作人員進行嚴格的培訓，規范操作人員的行為。操作人員還需要采取相關的防護措施，穿戴防護用品，降低安全風險。②在實際的生產過程中，還需要對鏟運機進行重點的檢查，減少鏟運機運行過程中問題的產生。在鏟運機的運行過程中，需要重點注意不能對鏟運機進行相應的維修保養工作，加強對鏟運機的監督與管理，操作工不能離開鏟運機，避免一些突發事件的產生所造成的影響。阿特拉斯-科普柯ST1030鏟運機主要利用柴油來進行運轉，因此在柴油的添加過程中，需要注意鏟運機表面的溫度，當溫度過高時應當停止相應的操作，避免燃油的燃燒所造成的火災危險。在鏟運機實際的運行過程中，需要重點注意操作的規范性，充分發揮機械作業的作用，使得生產可以高效、安全的進行。在日常的工作中積累豐富的經驗，對ST1030鏟運機進行更好的維護，提高鏟運機的性能，使得工作可以更好的進行。
4地下遙控鏟運機的防撞技術
防撞技術主要是借助傳感器來實現對障礙物信息的有效檢測，以準確的獲取道路障礙物距離、位置等實施信息，然后作出準確的判斷，避免撞車事故的發生，確保鏟運機的安全運行。目前，在地下遙控鏟運機的行駛智能控制中，防撞技術得到了廣泛的應用，最常見的是自動泊車系統、倒車雷達等，其可以有效提高鏟運機的安全性能。實際上，鏟運機的行駛速度一般控制在10~30km/s，倒車速度控制在5km/s。這樣在運行過程中，給予駕駛員的反應時間通常為0.4s，只有這樣才可以避免車輛發生碰撞。
5地下遙控鏟運機的行駛智能控制策略
5.1控制器的設計
在進行地下遙控鏟運機的行駛智能控制過程中，其一般是通過對鏟運機的制動和油門進行控制來實現對其方向盤和運行速度的有效控制，以確保鏟運機的順利轉向。在智能車輛研究過程中，一般會選擇神經網絡跟蹤方法，借助路徑的大轉向來完成跟蹤控制，同時也可以借助模糊控制的方式來完成對智能車輛行使路徑的有效跟蹤。通過磁道釘定位系統可以實現對鏟運機的有效定位，并通過超聲波防撞系統來了解和掌握鏟運機行駛前方可能遇到的障礙物信息，從而有效的避免發生碰撞事故。在獲取鏟運機障礙物與定位信息后，根據鏟運機的轉向角、車速等信息，就可以通過行駛模糊控制系統，來實現對鏟運機的行使智能控制[3]。
5.2控制規則
通常情況下，模糊控制規則一般是以模糊控制為核心的，該過程中最重要的問題是應該如何創建模糊控制規則。通常會基于控制工程知識和專家的經驗、基于過程的模糊模型、基于操作人員的控制經驗及基于學習等方式來進行控制規則的構建。而對于鏟運機速度模糊控制的規則一般是基于控制工程知識和專家的經驗來進行的，對于對鏟運機轉向角的控制規則一般是借助多目標優化模糊控制理論，然后借助各種權重系數和限制條件的分析來得到最優化結果，進而獲得最優的控制規則。
6結束語
總之，鏟運機是地下施工過程中比較重要的組成部分，為了更好的提高其運行效率和使用壽命，引入了地下遙控鏟運機的行駛智能控制策略，其不僅可以為鏟運機提供路面障礙物的相關信息，確保其正常行使，并安全到達目的地，而且還可以優化鏟運機的相關功能，更好的提高其生產、運行效率。
參考文獻
[1]石勇，韓永軍，魏勇.遙控鏟運機在板廟子金英金礦的應用[J].現代礦業，2014，6（3）：46~47.
[2]王會彬，王磊，朱根鵬.井下遙控電動鏟運機在紅嶺礦業的應用[J].數字化用戶，2017，12（3）：153~154.
智能控制范文6
關鍵詞：智能控制 電氣傳動 應用 方法
智能控制的工作原理是模仿人腦進行工作，并且只要對系統運行過程存在的誤差以及誤差的變化情況來對控制器進行相關的設定就可以實現自動化的控制。因為電氣傳動系統的控制對象和控制模型已經提前被確定，所以要對電氣傳動系統進行智能化控制時一定要注意結合傳統的控制方式來操作，不但要保證能充分發揮智能控制系統的技術優勢，還要尋找解決智能控制技術所存在的不足，進而保證整個系統運行的穩定。
一、智能控制的概述
隨著科技的不斷進步，自動化技術也得到了快速的發展，我們國家針對這一領域投入的研究也很多，經過大量的研究和實踐所取得成果也有很多，同時也積累了較為豐富的經驗，使得各行各業的的自動化程度也在不斷的加深，但是我國對于自動化研究存在許多的不足，如對于現代的控制理論掌握還不夠，其理論的完善程度也無法適應現代化自動控制的需要，但是在手動控制方面已經取得了很大的成就。我國對于人腦思維的相關研究以及對于其實際推廣運用的研究都處于世界領先水平，目前在我國已經得到廣泛應用的智能控制技術有人工智能系統、神經網絡技術等，這些都是我國在智能控制領域所取得的成就。
二、分析電氣傳動系統對智能控制的應用
電氣行業的從業者們希望可以利用智能控制技術來促進我國的電氣傳動技術取得更大的發展，對此的研究也投入了大量的人力和物力。但是對此也存在很多持反對態度的人，反對者認為我國的電氣傳動行業絕不會因為智能控制技術加入而取得更大的進步，主要原因是：一般情況下，比較復雜的控制系統需要解決控制模型的問題才會選擇使用智能方式進行控制，但是在電氣傳動系統中必不存在上述的問題，因為電氣傳動系統的控制對象和控制模型已經提前被確定，所以有的人會認為在電氣傳動系統中運用智能控制并不會帶來優勢，同時也無法充分發揮智能控制技術的優勢。如何在智能控制技術是否適用于電氣傳動系統的問題上取得共識，最重要的工作就是分析如何讓智能控制技術在電氣傳動系統中發揮出應有的作用。只有在認識上取得統一才能集眾人之力來推動智能控制技術在電氣傳動系統中的運用，使智能控制技術推動我國的電氣傳動行業取得更大的發展，離國際化的水準更近一步。
對電氣傳動系統進行智能控制時一定要解決好以下的問題：對于目前普遍使用的智能控制方式不能照搬，對電氣傳動系統進行智能控制時還要注意智能控制技術的固有缺陷，要輔以傳統的控制技術予以克服，例如可以使用傳統控制方式來解決智能控制技術的不穩定因素會使系統不能正常工作的問題。所以，在電氣傳動系統中運用智能控制技術時一定要注意協調好智能控制和傳統控制的運用，要結合實際情況來處理這二者間的關系，充分發揮智能控制的技術優勢并有效緩解智能控制存在的實際技術缺陷。下圖所顯示的就是交、直流統一的智能電氣傳動系統。
在交、直流統一的智能電氣傳動控制系統中其智能控制系統是屬于的控制系統，而內環的控制系統是經過改進并運用了傳統控制技術的控制系統，這些傳統的控制技術包括采用傳統的控制技術來對PID以及矢量進行控制，會使用傳統控制技術的原因是智能控制系統決定看整個系統的運行情況，但是智能控制系統自身固有的不足需要一些傳統的控制技術進行互補，只有這樣才能保證整個系統運行更加穩定，一般情況下，處于內環的控制系統其采樣頻率要明顯的高于處于外環的控制系統。
三、電氣傳動系統常用的智能控制方法
1.電氣傳動系統中的模糊控制
在智能控制技術中有一項重要的控制技術就是模糊控制。模糊控制就是運用模糊結合的技術來對人們日常生活中所存在的模糊性問題進行刻畫，在電氣傳動智能控制系統中就是參考專家的控制方法以及操作人員的經驗來對整個系統進行控制。在連續控制系統中，數量型是其物理量存在的主要形態。在傳統的控制技術中，PID調節器的工作方式是對系統運行過程中的數字量數據信息的數值進行計算。當運用模糊控制技術對電氣傳動系統中的數字量數據信息的數值進行計算時，也要相應的將數值轉換成模糊語言，在完成模糊推理工作后還要將模糊語言轉化為數量。
電氣傳動系統中所使用的模糊控制器有著非常復雜的內部結構，但是從模糊控制器外部的I/0這一特性來看，其所呈現的形式也是比較簡單的，在實際應用中，在加強的了模糊控制器的積分效應后，模糊控制器在電氣傳動系統中所產生的控制效果與變系數的IPD調節器一樣所產生的效果是一樣的。
2.電氣傳動系統中的單神經元控制
利用神經網絡技術可以對系統中的數據信息進行科學合理的整合，在充分保證計算速度的基礎上解決電氣傳動系統中所存在的一些問題，但是目前還沒有開發出可以運用于神經網絡的計算機硬件，這就造成了神經網絡無法運用于電氣傳動系統的局面。考慮到電氣傳動系統的運行特征，對電氣傳動系統進行控制可以使用單一神經元的控制方式，利用這種控制技術可以滿足電氣傳動控制系統中非線性控制的要求以及提升整個控制系統的穩定性。在電氣傳動系統中，主要的輸入量是誤差、誤差微分以及誤差積分，運用神經網絡技術來對電氣傳動系統進行控制可以帶來很多的優勢，如神經網絡技術的很多規定都可以自行調整電氣傳動系統中的各輸入量的權重，以保證電氣傳動系統的運行不會再受到控制模型相關數據的影響，更為關鍵的是可以保證其優良的控制效果并充分保證系統的穩定性。
參考文獻
