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自動化儀器儀表技術的進展歷程簡要回顧
  • 點擊數(shù):2102     發(fā)布時間:2010-09-07 10:08:00
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人工智能是智能控制理論的基本組成部分之一,它以知識為基礎,它的目標是建造智能化的計算機系統(tǒng),用來模擬和執(zhí)行人類的智力功能
關鍵詞:

    (1) 模擬儀表時代  

    從20世紀60年代開始,為滿足工業(yè)發(fā)展的需要,將測量記錄和控制功能組合在一起,這類儀表稱為“基地式”儀表。通常是以在帶有調節(jié)單元的顯示記錄儀“基地”上,配上測量元件及執(zhí)行器構成簡單控制系統(tǒng)。隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大,產(chǎn)生了以功能劃分的“單元組合式”儀表。根據(jù)不同的控制要求,選擇相應儀表單元組合起來構成各種不同復雜程度的控制系統(tǒng)。無論是“基地式”儀表還是“單元組合式”儀表,它們的共同特點都是模擬式的,采用的是模擬技術,而控制系統(tǒng)以經(jīng)典控制理論為基礎。 
 
    (2) 數(shù)字化儀表時代  

    20世紀80年代,隨著計算機技術的發(fā)展及其在儀器儀表中的應用,以微處理器為核心器件的微機化儀表應運而生,產(chǎn)生了各種數(shù)字式變送器、數(shù)字式調節(jié)器、數(shù)字式顯示記錄儀、可編程控制器和智能儀表。數(shù)字化儀表與模擬式儀表相比,其功能、性能、可靠性、通信功能等均有了質的飛躍。主要的特點是采用數(shù)字技術,計算機技術用于儀器儀表和控制領域,計算機控制系統(tǒng)在工業(yè)控制中得到應用與推廣。 

 (3) 儀器儀表新概念—虛擬儀表技術  

    虛擬儀表技術從根本上開創(chuàng)了儀器儀表的新概念,它利用計算機技術實現(xiàn)和擴展儀器的功能。它是計算機硬件資源、儀器儀表測控硬件并用于數(shù)據(jù)分析、過程通信及圖形用戶界面的軟件之間的有效結合,是一種功能意義上的而非物理意義上的儀器儀表概念,軟件是關鍵。在虛擬儀表中,計算機作為一個控制和數(shù)據(jù)處理中心,傳統(tǒng)儀表的硬件被軟件所代替,用戶可以僅僅通過修改軟件而達到改變儀表功能的目的。可見,儀器儀表本身的硬件和軟件的界限已經(jīng)模糊化了,儀器儀表設計的主要基礎是它的軟件,而不是傳統(tǒng)儀器儀表的硬件。在這種情況下,儀器儀表工作者從觀念到知識結構和素質,都要以信息技術和網(wǎng)絡思想來指導儀器儀表的設計與應用。  

    (4) 儀器儀表真正意義上的智能化—采用人工智能技術的智能儀表 

    智能化的自動化儀器儀表應以智能控制理論為基礎,體現(xiàn)人的智能行為。人工智能是智能控制理論的基本組成部分之一,它以知識為基礎,它的目標是建造智能化的計算機系統(tǒng),用來模擬和執(zhí)行人類的智力功能,如判斷、理解、推理、識別、規(guī)劃、學習和問題求解等等,進而用自動機模仿人類的思維過程和智能行為。

    基于智能控制理論基礎的智能儀器儀表目前大致有幾方面的進展:

    專家控制器  

    專家控制系統(tǒng)(expert control system, ECS)是典型的基于知識控制系統(tǒng),它是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。它運用人工智能技術和計算機技術,根據(jù)某領域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗,進行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,解決那些需要人類專家才能解決好的復雜問題。專家控制器的結構按控制要求的不同而有所不同。典型的結構由知識庫、推理機、人機接口等組成。其中,知識的獲取、知識庫的建立是關鍵。人們已經(jīng)總結出的方法是領域專家和知識專家的有機結合,同時收集、歸納有經(jīng)驗的操作員方面的知識。然后把獲取的知識變成可用的規(guī)則,以期在推理過程中得到更高的命中率。專家控制已在工業(yè)控制中得到廣泛的應用。

    模糊控制器  

    模糊控制器(FC-Fuzzy Controller),也稱模糊邏輯控制器(FLC-Fuzzy Logic Controller)。自然界的事物都具有一定的模糊性,模糊邏輯在控制領域中的應用產(chǎn)生了模糊控制技術。由于模糊控制技術具有處理不確定性、不精確性和模糊信息的能力,對無法建造數(shù)學模型的被控過程能進行有效的控制,能解決一些用常規(guī)控制方法不能解決的問題,因而模糊控制在工業(yè)控制領域得到了廣泛的應用。模糊控制器一般由輸入標定、模糊化、模糊決策、清晰化、輸出標定等幾個部分組成。其中,模糊化、模糊決策、清晰化是主要和基本的部分,“模糊化”將輸入量(精確量)變?yōu)槟:浚?ldquo;模糊決策”進行模糊運算,其過程是由推理機進行預估輸出推理,得到模糊量輸出。“清晰化”將模糊量輸出轉化為精確量,提供給系統(tǒng)的驅動器定標后使用。當前,模糊控制技術在工業(yè)控制中得到廣泛的應用,尤其在不確定性過程、難于建模的場合發(fā)揮了模糊控制技術的長處。模糊控制器在家電和其它行業(yè)同樣得到了廣泛的應用。

    神經(jīng)網(wǎng)絡控制器  

    神經(jīng)網(wǎng)絡在工業(yè)控制系統(tǒng)中的應用提高了系統(tǒng)的信息處理能力,提高了系統(tǒng)的智能水平。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡控制,簡稱神經(jīng)控制,它是指采用神經(jīng)網(wǎng)絡這一技術對復雜的非線性對象進行建模,或擔當控制器,或優(yōu)化計算,或進行推理,或故障診斷等工作。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有高度的并行結構和并行實現(xiàn)能力,具有對任意非線性關系的描述能力,具有通過訓練學習歸納全部數(shù)據(jù)能力,使得它在控制系統(tǒng)中被廣泛靈活地應用。

    仿人控制器  

    仿人控制器比起專家控制、模糊控制等更強調對人的控制行為和功能的綜合性模仿。在控制過程中,它利用計算機模擬人的控制行為和功能,實現(xiàn)對沒有精確模型的對象進行有效的控制。設計仿人控制器必須獲得控制系統(tǒng)的特征信息,即建立系統(tǒng)的特征模型,其方法是定性描述系統(tǒng)的動態(tài)特性,對信息空間劃分出一定的區(qū)域,分別表示系統(tǒng)的一種特征狀態(tài),所有特征狀態(tài)的集合就構成特征模型。仿人控制器的算法設計就是根據(jù)特征模型和控制模態(tài)進行合理的組合,因而就出現(xiàn)了多種仿人控制模式和算法。仿人控制器的多模態(tài)方式在工業(yè)控制中被廣泛地采用。

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