1.3　智能控制理论及其在气动比例系统中的应用

随着人类科技的不断发展，受控对象变得越来越复杂，自动化技术也经历了从开环控制、闭环控制、最优控制、随机控制、自适应控制和自学习控制到今天的研究热点——智能控制。智能控制理论最突出的优点是研究的主要目标不再是控制对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学解析型，而是包括有数学解析和直觉推理的知识型。某些控制方法还具有在线辨识、决策或总体自寻优的能力和分层信息处理、决策的功能。近年来，将不同控制方法相结合，充分发挥各自的优点，形成一些新的复合控制方法以达到最佳的控制效果成为目前研究的热点。

流体传动及控制技术不仅能有效地传递能量，而且能控制和分配能量。因此流体控制技术一直是本学科领域的重点研究内容之一。液压和气动技术由于其典型的非线性、低阻尼、时变性以及无法得到精确的数学模型，用经典的PID控制往往不能得到满意的效果。为了得到准确的快速响应，各种控制策略正在被广泛地研究。

随着机械工作精度、响应速度和自动化程度的提高，对气动控制技术的要求也越来越高。气动技术与电子技术、传感器技术、计算机技术、现代控制理论的结合更加广泛，无论在近期和未来，气动控制技术都会有创新的发展。尤其是随着现代控制理论在气动比例系统中的应用，气动比例系统的性能得到了极大的提高，为气动比例系统的实用化奠定了良好的基础。

目前智能控制被称为最新的第三代控制，正处在蓬勃发展中。同时各种研究也表明，智能控制是能满足液压控制系统要求的较为理想的一种控制方案，因此，国内外液压与气动界都在开展这一方面的研究，努力寻找一种最佳的控制策略。如德国FESTO公司为气动比例/伺服定位系统设计了自适应鲁棒控制器，日本的Arakio和Yamamoto对气动伺服系统用模型参考自适应控制方法进行了研究，Ishimoto等用模糊推理子学习算法研究了位置控制系统。Tang等对变结构控制在电-气伺服控制系统中的应用进行了研究，发现了系统输出振荡的幅值和控制信号滞后的关系，并指出了系统工作点对系统稳定性的影响。Chen等研究了模糊自适应控制器在电-气伺服系统中的应用，研究结果表明该控制器能够较好地补偿系统滞后和摩擦力死区等非线性因素。

智能控制是自动控制发展的最新阶段，主要用于解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。近年来，神经网络、模糊数学、专家系统、进化论等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，由此产生了各种智能控制方法。智能控制的几个重要分支为神经网络控制、模糊控制、专家控制和遗传算法。