智能控制技术在工程机械上的应用
摘要：以履带式液压挖掘机和全液压振动压路机两种不同作业特点的机型为例，论述了智能控制技术在工程机械上的发展与应用
关键字：智能控制；负载适应控制；动力适应控制；数字
一，什么是智能控制技术
1.1智能控制技术的概述
智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。
1.2智能控制技术的定义
智能控制的定义一： 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。
定义二： K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，使之在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。
定义三： 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。
定义四： 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
二，智能控制技术的发展背景
2.1智能控制技术的提出
智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时，学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。如自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题；1965年美国普渡大学傅京孙(K．S．Fu)教授首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统；1966年美国门德尔(J．M．Mendel)首先主张将AI用于飞船控制系统的设计。
1967年，美国莱昂德斯(C．T．Leondes)等人首次正式使用“智能控制”一词。1971年，傅京孙论述了AI与自动控制的交叉关系。自此，自动控制与AI开始碰撞出火花，一个新兴的交叉领域——智能控制得到建立和发展。早期的智能控制系统采用比较初级的智能方法，如模式识别和学习方法等，而且发展速度十分缓慢。
扎德于1965年发表了著名论文“Fuzzy Sets”，开辟了以表征人的感知和语言表达的模糊性这一普遍存在不确定性的模糊逻辑为基础的数学新领域——模糊数学。1975年，英国马丹尼(E．H．Mamdani)成功地将模糊逻辑与模糊关系应用于工业控制系统，提出了能处理模糊不确定性、模拟人的操作经验规则的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理论和应用两个方面，控制专家们进行厂大量研究，并取得一批令人感兴趣的成果，被视为智能控制中十分活跃、发展也较为深刻的智能控制方法。
20世纪80年代，基于AI的规则表示与推理技术(尤其是专家系统)基于规则的专家控制系统得到迅速发展，如瑞典奥斯特隆姆(K．J．Astrom)的专家控制，美国萨里迪斯(G．M．Saridis)的机器人控制中的专家控制等。随着20世纪80年代中期人工神经网络研究的再度兴起，控制领域研究者们提出并迅速发展了充分利用人工神经网络良好的非线性逼近特性、自学习特性和容错特性的神经网络控制方法。
随着研究的展开和深入，形成智能控制新学科的条件逐渐成熟。1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会，讨论了智能控制原理和系统结构。由此，智能控制作为一门新兴学科得到广泛认同，并取得迅速发展。
近十几年来．随着智能控制方法和技术的发展，智能控制迅速走向各种专业领域，应用于各类复杂被控对象的控制问题，如工业过程控制系统、机器人系统、现代生产制造系统、交通控制系统等。
2.2 工业过程中的智能控制
生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计,例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器,因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可用于控制一些非线性的复杂对象 。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。
2.21机械制造中的智能控制
在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能残缺不全的信息。
2.22电力电子学研究领域中的智能控制
电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果。遗传算法是一种先进的优化算法,采用此方法来对电器设备的设计进行优化,可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量。应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有:模糊逻辑、专家系统和神经网络。在电力电子学的众多应用领域中,智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。
2.23智能CAD系统的发展现状
将来，公路设计可能不仅是一项工程，还是一种艺术。正在发生的计算机辅助设计(CAD)的革新将使这一设想成为可能。英国公路局认为，CAD革新的最终目的是使公路设计更富创造性，减少分析工作，缩短设计周期，同时提高设计质量。最新推出的Autocad14版使软件用户从描点绘线的烦琐工作中解放出来，把精力集中在整条公路或其外形等的设计上。2010年6月，携带智能体的Softdesk软件(由Autodesk所有)土木工程版已投入应用。在CAD的道路数据中引入智能功能将改变公路设计的传统方式。现在，这些数据已经隐含有必须遵守的道路设计规定。同时，软件包还能反映出一条公路如何影响它周围的环境。若改变一条公路的线路，软件将自动更新它的高度和其下的地面数字模式，同时，将删除无用的数据。
在软件中引入智能功能后，还可大大节省磁盘空间。在正常情况下，占地22，275公顷的公路采用复合线需要45MB的磁盘空间，而采用智能轮廓(intelligent contour)，所占磁盘空间将减少到3.5MB。由于方案变更后能够自动处理随之发生的变动，所以能够更加快速地完成设计方案的修改。同时，由于错误的减少，使设计更富于一致性。
英国公路局已委托大学对智能体进行可行性分析研究，初期研究报告将于今年下半年完成，这是首次为这一领域进行研究。智能体的应用将使工程师能更为容易地交互进行道路设计方案的比较和选择，从而可大大缩短规划设计的时间。地方居民也将能够看到公路路线的改变对他们的影响。
本次可行性研究的核心是Macroads软件，它是Macintosh软件，之所以选择Macintosh是因为它能提供三维视图界面(3D)，同时可以更加快速更新数据，且能在相对简单的计算机平台上运行。这一软件应用了一系列参数化元件，从道路横断面的编辑到沿公路长度方向的延伸。道路设计的变更是作为一个整体而不是只针对其中的一部分来完成的。
道路设计时可通过拖动公路边线拓宽公路，通过移动中心线改变整条公路的走向。在公路的设计有所改变之后，软件将重新计算土方量并算出弯道的变换。同时，这一软件还备有模拟车辆通过的三维画面，因此能够对道路的美学效果和大型车辆的通过情况进行评价。
欧洲已开始采取步骤，对道路设计中的智能体进行标准化。这样做将保证数据在使用过程中的兼容性，并利于进一步应用开发。德国公司Eurostep已为瑞典国家公路局开发了一个道路设计模型。这一模型将在10月份提交给国际标准化组织(ISO)进行讨论。此模型能够对设计物进行多功能处理，比如作为声障的建筑物也可同时作为野生动物的防护拦。模型中的数据群以Step通用的智能体协议为基础，设计成可扩充的，几乎所有的数据都可选择。Step花了十年的时间才完成了这一标准化过程，而ISO采纳它也至少经历三年的时间。
三智能控制技术在工程机械上的应用
3.1控制目标和策略
由于机器的作业类别不同，不同类别机器的控制目标和控制策略也不相同。挖掘机的智能控制目标为“节能环保、提高作业生产率”：而压路机的目标为“提高路面压实质量和压实效率”。1.1 挖掘机的控制策略
当前挖掘机主要有两种控制策略，一是“负载适应控制”，发动机输出功率一定的情况下，液压系统（负载）通过自身调节以适应（充分吸收和利用）发动机的动力输出，体现了“按劳分配”原则；另一种是“动力适应控制”，发动机根据实际作业工况的需要提供动力输出，体现了“按需分配”原则。
1）采用“负载适应控制”技术的挖掘机，一般设有几种动力选择模式，如最大功率模式、标准功率模式和经济功率模式，每种模式下的发动机输出功率基本恒定，同时液压泵也设有几条恒功率曲线与之匹配。由于系统中采用了发动机速度传感控制技术（ESS控制技术），在匹配时将每种功率模式下的泵的吸收功率设定为大于或等于该模式下的发动机输出功率，这样可以使液压系统充分吸收利用发动机的功率，减少能量损失。还可以通过对泵的吸收功率的调节，协调负载与发动机的动力输出，避免发动机熄火。实际作业时由操作手根据作业工况选择发动机的功率模式，这种控制方法需要人工干预，一旦功率模式选择不当，还会造成动力的浪费
2）采用“动力适应控制”技术的挖掘机，采用自动控制模式，发动机根据作业要求和负载大小提供相应的动力输出。也就是动力系统能够自动适应工作系统的需要输出动力以满足作业要求，无须人工干预，没有动力输出的浪费，动力性和经济性最佳。其设计思路是让机器自动识别出不同的作业工况，然后做出最有利于施工的解决方案。发动机与液压系统始终处于不间断的自身调节状态，以便使作业效率与燃油消耗取得最佳平衡。
挖掘机智能控制技术还包括一些进一步节能和简化操作、便于维修和保养的措施，如自动怠速、自动加速、自学习、故障诊断和远程控制等。12智能压路机的控制策略
智能压路机的控制策略为：根据设定的质量目标，通过对铺层压实效果的检测和自适应控制系统的自动调节寻求最佳解决方案，实现作业质量目标要求。
控制系统能够按照预先设定的作业质量目标要求，经过连续地检测和分析对比，自动调整机器的压实作业性能参数（振动轮的振幅、频率和机器行驶速度），获得有效的和均匀一致的压实效果。当然，对铺层压实硬度的准确检测尤为重要是一切智能控制的出发点和落脚点。最佳压实的决策过程需要考虑的外部条件比较多，如环境温度、沥青混合料温度、铺层厚度等，还要考虑沥青的硬度随温度变化的非线性等，所以决策的依据必须建立在大量的知识积累和数据积累上。国外产品的知识数据库里一般都积累了他们几十年的丰富施工经验和施工技术，机器的智能化水平较高。
控制方法
任何智能控制系统包含三个过程：①信息采集；②信息处理并做出决定（思考与决策）；③执行决定。
1）挖掘机是通过检测液压系统的运行参数来识别载荷大小的，如检测液压系统中泵的控制压力、泵的输油压力和各机构（行走、回转、动臂提升和斗杆收回）的工作压力等。有的还检测先导手柄的位移量和系统流量等。挖掘机控制器根据采集的信息，通过模糊控制理论推理出所需功率的大小和发动机的最佳转速。执行决定的过程是由控制器驱动发动机油门执行器，使发动机设定到理想的转速和输出功率。
2）压路机是通过连续检测振动轮的振动加速度来识别地面压实质量的。振动轮内的旋转偏心块产生的振动，理论上是一条正弦曲线。当振动轮在地面上振动时，曲线总是被扰动的，在软地面上的扰动小，在硬地面上的扰动大。通过对压路机振动轮的加速度进行快速傅立叶变换处理，能够计算出地面压实的数据。如BOMAG装有新测量系统BTM-E的Varicontrol单钢轮振动压路机首次实现了能够直接地测定物理变量。利用压路机压实土壤的载荷与土壤变形结果之间的相互作用关系，能够计算出土壤动态硬度模量Evib（MN/m）。而沥青管理者是为双钢轮压路机开发的，基于全新的沥青硬度试验方法，这种系统应用了一种新的沥青硬度计算模型。沥青管理者能自动地测量和控制压路机的压实性能，连续地提供最优化的压实参数，发挥压路机最佳压实性能。连续不断地测量沥青温度并加入到管理系统，操作者可以通过显示器监控沥青温度的变化和观察压实度的增加。压路机的信息处理是将采集的铺层压实信息输入到控制系统的数据库（知识库），通过分析比较、判断并做出对机器作业参数（振动轮的振幅、频率和机器行驶速度）调整的决定。压路机执行决定的关键部件是可调频调幅的振动轮，振动轮性能的优劣直接影响压实效果。带自动调频调幅机构振动轮结构比较复杂，实现起来较困难。
典型应用实例
智能控制技术在工程机械上的应用大大提高了产品的作业质量和生产效率，节省了能源，保护了环境，简化了操作，方便了日常维护保养和维修。智能控制技术在对作业质量和节能环保有特殊要求的产品上得到了广泛地应用。目前国外一些主要挖掘机制造商均有自己专有的智能控制系统。
3.1智能控制技术在挖掘机上的应用
美国卡特匹勒公司挖掘机上安装的发动机控制系统和主泵控制系统，能以最有效的方式使发动机的有效功率适应液压系统功率，使挖掘机高效工作；根据挖掘机的载荷情况，主动调节主泵的输出功率，改善燃油消耗量；发动机油门设置有多个挡位，以平稳控制主泵的输出功率；当发动机不需要或只需要很小的液压油流量时，发动机转速自动控制系统（AEC）起作用，自动降低发动机转速。
美国凯斯公司 CX系列“会思考”的智能挖掘机，采用了全权数字控制（FADEC）发动机和独创的精准液压控制系统（PCSTM，通过负荷感应系统由智能芯片控制发动机与液压系统相关的工作状态，自主判断工作条件，自主选择最佳动力完成工作。发动机与液压系统始终处于不间断的自身调节状态，以便使作业效率与燃油消耗取得最佳平衡，从而在各种不同的施工应用中，机器能发挥出最佳的作业表现。
日本神钢挖掘机配有 ITCS自动控制操作系统，电脑能自动监测操作手柄的动作，通过模糊逻辑推理，识别出此时的作业类型后对操作系统进行控制，同时对发动机进行电子监控，自动调节发动机转速、调整液压系统流量。在低负荷时自动降低发动机转速，让作业进行得更准确、容易；重负荷时发挥出发动机最大功率，从而提高作业效率：同时其最新装备的“探望信息系统”可以将挖掘机的工作位置、工作状况和机器的运转情况等信息实现远距离的传送，用户可以通过互联网或手机短信的方式，获得最新的机器工作信息。
3.2智能控制技术在压路机上的应用
从 20世纪 80年代中期到现在，国外智能型振动压路机已发展了 5代，其中德国的 BOMAG公司最具领先地位。
BOMAG的第1代智能压路机应用了用于压
实状态控制的测量技术Omegameter欧米咖计），它是由一个加速度传感器，BOM电子单元和欧米咖值显示表组成的。由于振动压路机振动轮的振动加速度是随土壤硬度的变化而变化的，土壤越硬，振动轮的加速度就越大，而较高的土壤硬度对应了较好的压实状态。但这种技术只能用于压实状态的控制，而不能控制压路机本身。
BOMAG的第2代智能压路机推出了用于测试、记录和控制的Terrameter壤状态仪）。Terrametem是利用振动轮加速度和土壤硬度之间的关系，测试加速度并产生Cmega值，用以知道土壤的压实状态。当继续压实不可能时，Terrameter给出指示，同时Terrameter也可以识别并记录地面的松软点和压实状态不均匀点，以及给出用于压实控制的曲线和列表。Terrameter由2个加速度传感器、1个位移传感器、Omega表和打印机组成。Terrameter首次安装了位移传感器，用以根据地面压实状态的不同,来控制压路机的行走速度，这使得振动压路机第一次具有了“智能”。
BOMAG公司在第3代压路机引入了两个新技术，即 Terrameter BIM-E和Varicontrol。Varicontrol单钢轮振动压路机上都装有 BIM-E系统，驾驶人员能预设 5个 Evib值（45,80,100,120,150MN/㎡）作为目标，通过精确的自动化的调节装置，能进行有效地和均匀地压实。BTM-E第一次为压实状态提供了一个物理量，即土壤动态硬度模量Evib(MN/㎡)。与 Omega值不同，Evib基本上与振动压路机的参数无关，因而振动参数的改变对测量结果无任何影响。Vaticontro紧统能够产生可变换方向的振动，使振动方向根据物料的密实度无级地在垂直和水平方向调节，由于振动方向决定了传递给土壤压实能量的大小，因此该系统可以使压实能量与土壤状态相匹配。
BOMAG的第4代智能压路机又推出了一个新的概念，即压实管理系统Compaction Management BCMO3,BCMO3压实管理系统被作为BTM-E控制系统的附件用于提供分析和管理压综合篇计变量），通过仿真设计，研究单个铰点对工作装置性能的影响：②确定18个因素（即9个铰点的x、y坐标）对目标的敏感度，找出影响最大的几个变量，以最大卸载高度，最小油缸举升力为目标，进行优化设计。对优化设计结果进行比较，确定较好的一个，其优化的最终结果见表1和表2。
由优化结果可知，在优化前后工作装置的最大卸载高度分别为1189mm和1230mm 最大卸载高度有所增加，转斗油缸最大举升力值分别为151 kN和148 kN，优化后最大举升力有所减小，传动角增大，平移性增强，装载机工作装置的性能进一步提升。
四，工程机械智能控制技术的展望
4.1 智能控制存在的问题
智能控制以其优越的控制性能逐渐步入了工程界并得到广泛的应用。然而在智能控制的实现方面，还存在很多问题有待解决。具体表现在：(1)扩宽实际应用范围,提高实时控制能力问题。(2)解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是动态系统的知识获取和分类。(3)对智能控制学习研究的问题。(4)各种智能控制方法结合以及同传统控制方法结合研究问题。(5)数值和符号之间的计算问题。目前，在数值和符号之间的计算尚未有一个成型的规则。(6)智能控制的鲁棒性问题缺乏严格的数学推导。(7)如何研究解耦问题，简化控制算法。 (8)研究新型智能控制硬件和软件问题[2。目前，智能控制的研究往往缺少较好的软件环境，硬件方面存在的问题更大。
4.2 智能控制的发展前景
智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论方面尤为突出,应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一。子波变换、遗传算法与模糊神经网络的结合,以及混沌理论等，将成为智能控制的发展方向。智能控制发展的核心仍然是以神经网络的强大自学习功能与具有较强知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络[8]。
要做到智能自动化，把机器人的智商提高到智人水平，还需要数十年。微电子学、生命科学、自动化技术突飞猛进，为21世纪实现智能控制和智能自动化创造了很好的条件。对这门新学科今后的发展方向和道路已经取得了一些共识：(1)研究和模仿人类智能是智能控制的最高目标；(2)智能控制必须靠多学科联合才能取得新的突破；(3)智能的提高,不能全靠子系统的堆积,要做到“整体大于组分之和”,只靠非线性效应是不够的[17]。
为了达到目标，不仅需要技术的进步，更需要科学思想和理论的突破。很多科学家坚持认为，这需要发现新的原理，或者改造已知的物理学基本定理，才能彻底懂得和仿造人类的智能，才能设计出具有高级智能的自动控制系统。科学界要为保障人类和地球的生存和可持续发展做出必须的贡献，而控制论科学家和工程师应当承担主要的使命。
五，结束语
智能控制现已得到了广泛的应用，它将随着基础理论的不断丰富和实际应用的不断成熟而得到更为广泛的应用，智能控制在21世纪必会得到迅猛的发展。
