（7）根据终止条件（如迭代次数）判断是否结束，若没有满足终止条件则返回第（3）步。

「4. 智能控制在智能制造中的应用」

智能制造要求能对制造系统的运行过程进行合理控制，实现提升产品质量、提高生产效率和降低能耗的目标。因此，高水平的控制技术对实现智能制造至关重要。国际上制造业发达国家越来越重视制造系统控制及相关技术的发展，我国虽然起步较晚、基础较弱，但经过近几年的持续攻关与发达国家的差距正在逐渐缩小。目前，国内制造系统控制技术与国外相比仍存在以下几方面差距。

（1）缺乏具有自主知识产权的核心基础零部件研发能力。例如，制造系统核心硬件（如控制器）和软件依赖进口，受制于人；网络化接口技术和标准化不足，导致各种控制单元无法实时进行通信，形成信息化孤岛。

（2）制造系统智能化、数字化、网络化水平较低。以数字化车间、智能工厂、网络协同制造为代表的传统制造业转型升级在全球范围内兴起，国内尚处于跟进与探索阶段。

针对上述问题，国家制造业中长期发展战略规划《中国制造 2025》中强调开展新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用，实现生产过程智能优化控制。智能控制技术的应用，对于提高制造系统的智能化水平以满足智能制造需求具有重要意义。实际上，智能控制技术已经被应用于我国制造业各个领域，取得了显著成果。以下是几个典型的应用方向。

1)智能控制在工业自动化过程控制中的应用

近年来，自动化生产对安全要求越来越高，智能控制的应用可以对生产过程进行检测，发生问题自动报警，且能依据历史信息准确分析问题产生的原因。这样，一方面提高了生产工艺，另一方面也确保了生产人员的安全性。智能控制技术在过程控制中具体应用在以下几个方面：

（1）生产过程信息的获取。传统生产过程信息化程度不高，采用智能控制技术自动获取生产过程的信息并进行分析，可以有效提高信息化程度，基于数据对系统进行自动调整，从而提高生产效率，降低成本。

（2）系统建模和监控。依据采集的数据，利用智能控制技术对生产系统的运行状态进行监控，当出现严重故障时，可以立即停止作业，保护产线和人员的安全。

（3）动态控制。智能控制相较传统控制方法体现出更优异的控制水平。近年来，工业生产中的动态控制不仅包含工艺加工，更是参与了对生产过程的管控。智能控制的应用，为高效动态控制提供了条件，从而实现对工艺生产过程的精确控制。

例如，结合模糊控制和PID控制对石油化工某反应单元的温度进行智能控制，控制对象如图4所示。需要通过控制蒸汽流量，实现对反应器温度的精准控制。传统控制方案采用温度-流量串级控制，然而，由于串级控制存在强耦合，且温度测量和汽包的惯性带来滞后，导致控制效果不理想。因此，可以基于工程师手动控制经验总结出一般控制规则，从而建立模糊规则实现对PID控制器参数的自整定，不仅简化操作流程，也减小了控制上的延迟，提高了温度控制精度。

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。