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摘要：中国科学技术的发展中，有很多信息技术和通信技术得到了飞速的发展。在中国，信息技术对机电一体化的发展也至关重要，使得在工业生产效率和质量方面得到了显著改善。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对机电一体化技术中的控制模型和控制算法试作浅析，以供参考。
关键词：机电一体化技术；控制模型；控制算法分析
引言
机电一体化是机电工程领域中的重要发展方向，在机械设计领域中采用机电一体化技术可以简化设计，促进机电行业的发展。
1、机电一体化技术相关概述
1.1技术发展情况
机电一体化技术最早提出于上世纪50年代，该项技术最早只是简单的将电子与机械相关的技术相结合，在初期的应用中存在着较多缺陷，同时自动化水平程度不高，其应用范围有限，并无法真正的投入到制造业生产之中。但随着信息技术的不断发展，计算机与微处理技术不断成熟，这些技术的应用增加了机电一体化技术的自动化程度，为其广泛使用奠定了技术基础。此外机电一体化技术还不断的融入了信息与智能控制等技术，为该项技术智能化发展指明了方向。目前将机电一体化技术应用到智能制造产业之中，也就是将信息技术、智能化技术、计算机技术等融入到了制造产业之中，实现了我国制造产业的大发展。
1.2机电一体化中的模型与控制优势
（1）模型优势。机电一体化技术模型优势较为明显，首先应对其进行模块化设计，明确功能结构，通过敏感性较强的电子元器件功能模块，加强传输与处理数据的能力。与此同时，还能强化控制系统的可编写性，使应用范围不会受到较大限制。这也使智能制造在模型控制上保持最新，促进了非固定结构模型参数的智能化发展，指明了智能控制未来发展方向。（2）控制优势。控制优势主要集中于两方面，首先，扩大智能控制范围，可以提升智能制造线性与非线性控制的精准程度，控制能力的提升，可以提升控制与制造系统的运行稳定性，提升系统管理的高效性；其次，智能控制可以防止信息因传统控制，出现失真与不完整问题，或者受到过多因素的干扰。除此之外，智能制造在结合机电一体化技术之后，可以借助微电脑的可编程模块与记忆功能，实现控制的较高精度与质量，提升整体性能与效率。
2、控制模型和控制算法在机械工程中的应用
（1）包装机械技术。在机械工程中，传统的包装设备结构复杂且包装效率较低，一旦包装设备出现问题，则要耗费人工维修，且维修的难度大、时间长。将机电一体化技术运用到包装机械中，能够简化包装设备结构、实现包装设备的智能化，减少人工操作，同时节省了包装成本。（2）精确控制技术。机械工程企业进行制造与生产的产品，需要符合相关标准与规范的要求。行业及市场对于机械产品精度的要求越来越高。通过传统的机械制造，很难实现产品制造的高精度要求，而利用机电一体化技术，借助控制系统、传感器系统、信息系统的整体作用，就可有效控制生产制造的精确度。
3、机电一体化技术中的控制模型和控制算法分析
3.1机电一体化技术中的控制模型
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图1机电一体化系统关联图
在机电一体化产品中，包括控制系统和执行机构两部分。机电一体化产品中的执行机构需要根据控制系统所下发的控制命令进行动作，控制系统可以依靠传感器采集机电产品的运行数据信息，并将采集到的数据信息传输到机电一体化控制模型中，经过分析计算得出机电一体化产品中的执行机构的控制策略和控制方案，机电一体化各子系统的关联图如图1所示。在图1中，传感器检测系统将数据信息反馈到信息处理及控制子系统中，经过控制子系统的计算得出相应的控制信号，并输入执行机构子系统进行汇总。在机电一体化控制模型的构建中，需要建立控制模型的目标函数。
文本分别以某企业机电一体化控制系统的能耗量最小、机一体化控制系统的运行风险最小和机电一体化生产制造企业的生产制造成本最小等为目标函数，如下所示：
minF1=w，t（1）
min（dui+f（ui）duu）+f（pl）dpl（2）
minF3=pfPGa，I，thG，i，t+Cn21（3）
式中：T为全天的总时段数，可以取24个时段；Pw，t为某一个时段内的能耗量；f（ui）为机电一体化电气控制系统中的节点i的电压概率密度函数，f（pl）为支路l的概率密度函数；hG，i，t表示如果企业在工作状态，则将其计入成本计算，取值为0，否则不将其计入成本计算中，取值为0。对机电一体化系统控制模型中的约束条件，主要为机电一体化系统生成过程中受到的约束。
3.2机电一体化技术中的控制算法
目前，已经提出了多种用于机电一体化系统的控制方法，例如比例积分微分控制和计算力矩控制，它们通过反馈来实现轨迹跟标。其次，自适应控制，变结构控制和模糊控制等控制算法也经常被研究人员应用于机电一体化控制中。但是，在机电一体化系统应用上述算法时会导致相同的跟踪误差一次又一次地出现。针对不确定性和强非线性耦合的动态系统的控制问题，迭代学习控制（iterativelearningcontrol，ILC）作为一种有效的控制策略，可以进行复杂建模，适用于具有重复性质的机电一体化系统。为了抑制初始条件对实验结果的影响，目前，提出了一种微分（differentiation，D）型ILC，用于具有外部干扰的刚性机电一体化的轨迹跟踪问题，并具有初始状态算法。因为初始状态值可以经由迭代自动获得，因而，避免了在每次迭代时需要选择初始状态值。加速迭代学习收敛速率也是众多学者重点研究的科研目标。为加快迭代学习控制律的收敛速度，在非扩张算子迭代算法中对算法收敛速度进行研究，使其控制算法具有更加快速的收敛速度。采取区间可调的变增益加速迭代学习控制算法，处理线性时不变系统，以加快ILC算法的收敛速度。并且在此基础上，以比例微分（proportiondifferenti-ation，PD）型为例提出在区间内可调的加速迭代学习控制算法，通过可调节区间证明Lebesgue-p范数下的加速迭代学习控制，在设计的修正区间内学习增益进行实时修正，区间外无修正的方式加快系统收敛速度，并通过不等式给出收敛证明。该PD型控制律，随着迭代次数的不断增加，通过在区间内对增益矩阵进行实时修改来缩短修正区间，进而达到加快收敛速度的目的。
结束语
机电一体化技术在我国工业的各个领域都发挥着重要的作用，是当下工业制造的核心技术之一。因此，我国要加大对机电一体化技术的研究与应用，特别是针对机电一体化中的控制模型和控制算法加强分析与应用，使其为我国工业的发展及“中国制造2025”发挥更大的作用。
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