Page 151 - 机械设计制造与自动化技术研究

第五章 机电一体化系统设计

线来确定被控对象的目标函数，再根据被控对象的实际情况，利用最小二乘法对
理想曲线进行拟合，求得一组待定系数。然后用此组待定系数取代原函数中的系
数，并求出新的理想曲线。最后，通过改变相应的待定系数，便可实现对被控对

象的控制。（4）自适应法。当被控对象的物理量很难用已知的数学模型描述时，
可以采用自适应法。该方法的基本思想是利用多个独立的传感器分别对被控对象
进行监测，得到大量的有关被控对象的信息，然后对这些信息进行分析，找出一
个最佳指标来描述被控对象的变化规律，从而使被控对象按最佳指标变化。（5）

神经网络法。它是以大规模集成电路为基础，利用计算机强大的运算能力，用人
工神经网络技术来模拟人脑中的神经元和神经递质的活动过程，建立起控制规则
库，对被控对象的实际状态进行预测，从而实现对被控对象的控制。
采用单回路的控制系统结构简单，便于维修，且一般都能满足工业应用的需

要，因此在工业自动化领域应用十分广泛。但是，由于它的控制原理比较单一，
所以对被控对象的某些性能要求较高时，就难以达到预期效果。为此，人们开始
研究多回路控制系统，以期更好地实现对机械装备的控制。
多回路控制系统的概念在 70 年代初就已经提出，但直到 90 年代中期才得到

发展。目前，多回路控制系统已成为机电一体化产品设计和研制的重要内容。下
面简要介绍两种典型的多回路控制系统。
（1）模糊逻辑控制系统。这是一类具有强非线性的系统。如果用常规的控
制策略，往往难以取得满意的控制效果。为此，人们设计了基于模糊集理论的模

糊逻辑控制器，以期弥补常规控制策略的不足。模糊逻辑控制器是根据被控对象
的时域和频域信息，利用模糊推理算法，按照一定的决策规则，实时地做出决策，
发出控制命令，从而实现对被控对象的控制。
（2）神经网络控制系统。神经网络控制系统是近年来出现的一种新型智能

控制系统。它是以微机作为信息载体，并利用神经元和神经网络进行信息处理。
神经网络控制系统主要有前向神经网络、反向神经网络、径向基神经网络、长短
期记忆神经网络和免疫神经网络等类型。从控制角度看，神经网络属于模糊逻辑
的推广。因此，神经网络也常用于模糊逻辑控制系统中。

（二）多回路控制系统
多回路控制系统是指在一个系统中采用多个控制回路上的执行机构，进行分
区域、分时间的协调控制。它具有较高的控制精度和抗干扰能力。

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