1.3　智能控制理論及其在氣動比例系統中的應用

隨著人類科技的不斷發展，受控對象變得越來越復雜，自動化技術也經歷了從開環控制、閉環控制、最優控制、隨機控制、自適應控制和自學習控制到今天的研究熱點——智能控制。智能控制理論最突出的優點是研究的主要目標不再是控制對象，而是控制器本身。控制器不再是單一的數學解析型，而是包括有數學解析和直覺推理的知識型。某些控制方法還具有在線辨識、決策或總體自尋優的能力和分層信息處理、決策的功能。近年來，將不同控制方法相結合，充分發揮各自的優點，形成一些新的復合控制方法以達到最佳的控制效果成為目前研究的熱點。

流體傳動及控制技術不僅能有效地傳遞能量，而且能控制和分配能量。因此流體控制技術一直是本學科領域的重點研究內容之一。液壓和氣動技術由于其典型的非線性、低阻尼、時變性以及無法得到精確的數學模型，用經典的PID控制往往不能得到滿意的效果。為了得到準確的快速響應，各種控制策略正在被廣泛地研究。

隨著機械工作精度、響應速度和自動化程度的提高，對氣動控制技術的要求也越來越高。氣動技術與電子技術、傳感器技術、計算機技術、現代控制理論的結合更加廣泛，無論在近期和未來，氣動控制技術都會有創新的發展。尤其是隨著現代控制理論在氣動比例系統中的應用，氣動比例系統的性能得到了極大的提高，為氣動比例系統的實用化奠定了良好的基礎。

目前智能控制被稱為最新的第三代控制，正處在蓬勃發展中。同時各種研究也表明，智能控制是能滿足液壓控制系統要求的較為理想的一種控制方案，因此，國內外液壓與氣動界都在開展這一方面的研究，努力尋找一種最佳的控制策略。如德國FESTO公司為氣動比例/伺服定位系統設計了自適應魯棒控制器，日本的Arakio和Yamamoto對氣動伺服系統用模型參考自適應控制方法進行了研究，Ishimoto等用模糊推理子學習算法研究了位置控制系統。Tang等對變結構控制在電-氣伺服控制系統中的應用進行了研究，發現了系統輸出振蕩的幅值和控制信號滯后的關系，并指出了系統工作點對系統穩定性的影響。Chen等研究了模糊自適應控制器在電-氣伺服系統中的應用，研究結果表明該控制器能夠較好地補償系統滯后和摩擦力死區等非線性因素。

智能控制是自動控制發展的最新階段，主要用于解決傳統控制難以解決的復雜系統的控制問題。近年來，神經網絡、模糊數學、專家系統、進化論等各門學科的發展給智能控制注入了巨大的活力，由此產生了各種智能控制方法。智能控制的幾個重要分支為神經網絡控制、模糊控制、專家控制和遺傳算法。