智能控制算法在PAC上应用

    智能控制是在人工智能及自动化控制等学科基础上发展起来的交叉学科，是控制理论发展的高级阶段。在对高度非线性的、被控对象机理复杂甚至以确定的系统进行控制的过程中，智能控制表现处良好的动态性能和鲁棒性。因此，把各种智能控制算法应用在工业控制领域上，将能产生极大的经济价值，也是未来工控领域发展的重要方向。
    PLC(可编程逻辑控制器)在工业控制领域处于核心的位置。但由于PLC本身的硬件设备和软件开发环境的局限性，智能控制算法等复杂控制算法在PLC上得不到全面的应用。PAC(可编程自动化控制器)被誉为下一代的PLC，在软硬件技术上得到长足的发展，使得各种复杂控制算法在PLC上的实现成为可能。
1 智能控制算法在工业控制领域应用的现状
    复杂的控制算法不仅需要强大的浮点处理器，而且还要占用大量的动态存储。由于PLC本身的CPU的主频不高和存储器容量有限，导致PLC的运算能力有限，因此在PLC上只能实现一些简单的控制算法。另一方面，当控制算法比较复杂的时候，梯形图变得冗长繁复，开发和调试的过程都非常麻烦，而且程序移植性和可读性都不好。所以各种常用的智能控制算法如神经网络、遗传算法等在PLC上的应用并不多，常见的算法只有简单的模糊控制算法。该算法在PLC上实现的主要过程是:预先建立模糊控制俊表，根据输人的参数限幅量化后，查询模糊控制量表，得出输出最。这种控制方式是智能控制的非常简单的应用，并未真正应用到智能控制算法强大的在线自学习、自适应能力，对被控对象机理复杂的控制系统仍然束手无策。

表1 PLC、PC控制、PAC三种可编程控制器的比较

    PC控制又称软PLC，它能使用PC高效的软件及高级的硬件来实现复杂的控制算法，因此用作复杂的工业控制已有不少成功的例子。然而PC的稳定性、可命性不高成为制约应用发展的瓶颈。PC采用的操作系统容易感染病毒和受到来自网络上的攻击；PC的硬件如机械硬盘的故障率也比较高。当PC出现问题的时候，将造成整个控制系统的瘫痪，即使采取了双机热备份等冗余措施，也始终存在着一定的风险。