图4 某反应单元温度控制系统

2)智能控制在机器人控制中的应用

工业机器人被大量应用于工业生产中。近些年，快递行业的兴起使物流机器人、无人机和其他专用机器人也获得快速发展和应用。机器人种类的增多、规模的扩大和任务的多样化极大地提高了控制的要求。传统控制技术存在的缺陷，如无法应对复杂系统、适应性差、不具备学习能力等，限制了其在机器人控制中的应用。智能控制技术能很好地避免这些缺陷，更适合复杂化和多元化的任务要求，并促进机器人的应用。智能控制在机器人领域的应用主要集中在以下两个方面：

（1）运动控制。通过将智能控制与机器人伺服系统相结合，可以实现机器人的高精度定位和对环境的适应。结合柔顺控制算法，可以提高机器人与环境或人交互地安全性。

（2）路径规划和控制。采用智能算法对机器人运动的路径进行优化设计，可有效避免多个机器人的碰撞或干涉。同时，智能算法的应用可以提高机器人运动路径控制的精度。

例如，采用遗传算法规划码垛机器人运动路径。码垛机器人需要将包装物体运送到不同的区域，在复杂的障碍环境下，需要规划一条安全、无碰撞且最短的可行路径。通过建立优化问题模型，采用智能算法可以规避复杂的求解过程，获取高质量的优化结果。这里，通过对特定环境的建模和对适应度函数的设计，采用遗传算法对该路径规划问题进行求解，可以获得最优路径，从而能提升码垛机器人的工作效率，如图5所示。进一步的，通过改进遗传算法中的策略，可以提高收敛速度，获得更平滑的路径。

图5 基于遗传算法的路径优化

3)智能控制在车床控制中的应用

车床被广泛应用于制造领域中。传统控制方法需要人工预设工艺参数，十分繁琐，而且控制精度较低，难以达到预期的控制效果。随着科技的不断发展，制造过程中车床控制开始朝着更智能化的方向发展。将智能控制技术应用于车床，可以提高零件加工的精度、效率和柔性。智能控制技术在车床控制中的应用主要有以下两个方面。

（1）车床运动轨迹控制。车床进给系统存在跟踪误差，特别是当加工面比较复杂时，加工轨迹的突变导致较大偏差，会极大影响控制精度。应用智能控制技术对进给系统进行建模和控制，可以有效降低跟踪误差，提高系统稳定性。

（2）工艺参数优化。机床加工中，切削参数和刀具参数会直接影响零件加工质量、效率和能耗。基于不同优化目标，如加工工时和能耗，设置相应的评价指标，采用智能算法对典型的工艺参数进行优化，能提高加工效率，降低能耗和碳排放。

例如，采用迭代学习控制对车床进给系统驱动轴进行控制，如图6所示。在机床加工过程中，进给系统沿复杂加工面运动时，跟踪误差导致运动轨迹偏离，影响加工精度。基于对进给系统跟踪误差和动力学模型的分析，设计迭代学习更新规律，通过迭代学习时实际位置与期望位置收敛，从而减小跟踪误差。进一步的，可以结合扰动观测器提高控制精度和系统稳定性。

图6 双轴进给驱动系统

「5. 智能控制的未来发展趋势」

随着智能控制技术的发展和在诸多领域应用的日益成熟，在世界范围内，智能控制正成为一个迅速发展的学科，并被许多发达国家视为提高国家竞争力的核心技术。当前智能控制面临的问题及未来发展趋势总结如下：

1)当前面临的问题

（1）应用范围不够广泛。针对一些简单系统，智能控制的优越性相较于传统控制方法并不突出。

（2）实际应用还存在技术瓶颈。许多控制技术还停留在“仿真”水平，未能应用于解决实际问题。在系统运行速度、模块化设计、对环境的感知和解释、传感器接口等许多方面还需要做更多工作。

（3）可靠性和稳定性不足。许多智能控制技术依赖于人的经验，如专家控制。然而如何获取有效的专家经验知识，构造能长期稳定运行的系统是一个重要难题。此外，部分智能控制方法的鲁棒性问题缺乏严格的数学推导，也对控制的稳定性提出挑战。

2)未来发展趋势

（1）多学科交叉融合形成新突破。一方面是智能控制与计算机科学、模糊数学、进化论、模式识别、信息论、仿生学和认识心理学等其他学科的相互促进，另一方面是智能控制领域内不同技术的渗透，如深度学习和强化学习的相互补偿。

（2）寻求更新的理论框架。智能控制尝试实现甚至超越人类智能，既需要结合涉及哲学、心理学、认知科学等抽象学科，又需要基于控制科学、生理学、人工智能等学科，建立更高层次的智能控制框架。

（3）智能控制的应用创新。研究适合智能控制的软、硬件平台，提升基于现有计算资源的控制水平，进行更好的技术集成，以解决智能控制在实际应用中存在的问题。