基于人工智能的计算机自动控制系统优化研究

霍文健　韩立波　王云龙　郭燕波　孙世英

摘 要：随着计算机技术的飞速发展，计算机自动控制系统的应用范围越来越广，被应用在军事、环境污染检测、安全监控等领域，为此对计算机自动控制系统进行研究具有十分重要的价值。

关键词：人工智能;计算机;自动控制系统;优化研究

1 导言

自动化生产和加工是当前工业发展的重要路径，以自动控制系统为基础的高效率、高精密、高质量生产已成为后工业化时代的主要特征，有了自动控制系统这一高科技平台，工业有了成本集约化、资源效率化的基本产业形态。如何准确把握人工智能的体系特点和发展动态，如何进行自动控制系统的综合开发和全面应用已成为整个社会和工业领域的重要课题。

2 人工智能技术的含义

人工智能是一种在经济高速发展的背景下出现的新技术，它研究自然科学和社会科学，涉及广泛的知识。人工智能技术自然离不开计算机技术的有力支持。大多数人工智能技术都基于计算机编程。人工智能实际上是通过某些计算机编程来模仿人类的目的。它的主要模拟对象包括信息收集，人的判断能力，数字图像识别以及一些相对简单的反应。人工智能技术取代了人的智能。这也节省了人力资源，并在一定程度上弥补了人员失误带来的一些不利影响，值得我们在今后的工作中大力推广。

3 工业自动化的发展方向

国家在上世纪九十年代就为工业制定了智能化、自动化、集约化发展的根本战略和基本方向，当时，计算机技术和互联网平台作为工业振兴的新载体，自动化生产、智能化控制和新网络系统成为我国工业实现战略发展的重要基础，并在接续的二十年中获得了跨越式发展，在短时间内我国工业就实现了从跟跑到并跑的转变，甚至在一些领域达到了领跑的水平。进入新的战略发展机遇期，如何进一步坚持工业自动化的发展方向，如何实现工业智能化发展目标成为决定工业领域长足发展、国家持续进步的重要前提和基础。人工智能技术是当前工业自动化发展中一个亮点，工业领域要看到人工智能技术的优势和特长，利用人工智能平台缩短设计和生产周期，优化工业制造的方案和规划，提升工业产品的质量和效率，降低工业生产的成本和风险，实现工业自动化、智能化发展的目标。未来工业自动化的建设和发展过程中，人工智能技术主要体现在对各类信息和数据的全面采集和系统处理，实现工业生产过程中各类数据的存储、加工和利用，为制定工业制造和生产的决策和规划提供基础。人工智能技术在工业自动化建设进程中还体现在对系统加工和整个生产的全面监测和系统调控的过程与细节中，通过功能化的系统和节点化部件，实施对整个工业设备的监督，以便对工业制造、加工、管理等过程提供基础信息的支持。

4 人工智能在自动控制系统中的应用

信息技术，特别是网络技术的快速发展，助推了人工智能理论的工业生产和自动化控制中的持续应用，有了人工智能技术的支撑，工业自动化控制中的各类问题才能得到全面认知和系统解决，工业自动化控制才会更多地向智能化、无人化、自主化方向发展。自动控制系统建设中应用的人工智能方法包括：新一代神经网络控制平台、模糊控制技术、专家决策系统，等等。

4.1 新一代神经网络控制平台的应用

人工智能技术模拟动物神经系统感受、传输和应激的过程，开发出新一代的神经网络控制平台，平台由若干功能元件和网络连接，在大规模集成和并行的过程中生成類神经的网络结构，在模拟生物神经网络的基础上，通过采集、加工、处理和决策等方式处理数据和信息。在大型存储设备、云平台和新一代互联网为基础，新一代神经网络控制体系有了实现的可能，平台加工的能力得到进一步提升，网络中各元件和各系统的分布式特点更加显著，接受信号与识别信息的能力更加准确，实现了对神经网络交互式的有效模仿。自动控制系统可以有效提升权系数和动态化水平，实现了在无人干预和监督的情况下，控制系统通过自主驱动和决策，实现工业生产与加工的自动控制。

4.2 模糊技术在自动控制系统中的应用

模糊技术是将被控对象在模型化的基础上实现有效调控的新型技术，不但扩大了自动控制系统的功能范围，也拓展了自动控制系统的定义。模糊控制系统的功能主要分为：输入/接口———决策/执行结构———功能设备———被控对象———检测设备等，模糊控制的决策/执行结构是整个系统的核心。在自动控制系统中应用模糊控制技术可以整合电液设备、电动机、伺服器等关键设备，提升工业自动化控制的准确性和适应性，并在对象的层面上扩大了系统的控制范围和能力，使工业自动化制造的安全、质量和效率目标有了根本性和系统性的保障。

4.3 专家决策系统在工业自动化控制系统中的应用

专家决策系统是工业自动化生产和控制过程中十分重要的基础系统，是在知识和信息极大丰富的基础上，模拟专家设计、控制、决策的机制和过程，是在传统控制技术和决策理论基础上，利用网络平台和计算机设备开发出的新型控制体系和模式。专家决策系统的核心在于对信息的全面获取和决策的逻辑推导，采取构建推理机制、丰富知识来源和构建决策库等方式解决自动化控制过程中遇到的问题，将大量的专家经验和借鉴方法作为解决问题的基础，提升工业自动化控制过程中各类问题处理的效率和质量。在工业自动化控制过程中，专家决策系统的重点要放在推理和决策两个环节，要针对工业自动化控制的特点，配合专家决策系统的推理方向，有效调控工业自动化控制的链条和逻辑，制定出工业自动化控制的规则和方法，对工业自动化的控制进行知识性和逻辑性验证，提升工业自动化控制的效率和功能。

5 结语

为了提高计算机自动控制系统的优化精度，文中提出了基于人工智能的计算机自动控制系统优化方法。通过人工智能技术中的神经网络对计算机自动控制系统的变化特点进行无限逼近，并通过仿真测试分析其性能。结果表明，本文方法提高了计算机自动控制系统的响应速度，增强了计算机自动控制系统的稳定性，获得了比传统方法更优的计算机自动控制精度。

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