張　君

　　沙洲職業(yè)工學(xué)院，江蘇 張家港 215600

　　摘要：實(shí)際工作中，動(dòng)態(tài)環(huán)境與靜態(tài)環(huán)境有著一定的差異，進(jìn)行控制時(shí)，需要不斷對環(huán)境進(jìn)行檢測，而在這種檢測過程中，往往需要依賴于人工智能技術(shù)。通過利用人工智能技術(shù)，可以提高動(dòng)態(tài)環(huán)境中的智能控制水平?；诖耍恼聦χ悄芸刂葡到y(tǒng)進(jìn)行了介紹，對其在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用進(jìn)行了分析，提出了基于深度學(xué)習(xí)的智能控制系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用對策。

　　關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；智能控制系統(tǒng)；動(dòng)態(tài)環(huán)境　　文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A　　中圖分類號：TP242　

　　文章編號：2096-4137（2024）22-12-03　　DOI ：10.13535/j.cnki.10-1507/n.2024.22.03

　　隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)將人工智能技術(shù)應(yīng)用到了生產(chǎn)和管理領(lǐng)域，逐漸形成了以智能控制為核心的工業(yè)4.0 系統(tǒng)。基于深度學(xué)習(xí)的智能控制系統(tǒng)不僅具備良好的控制性能，還可以在動(dòng)態(tài)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)有效控制，為企業(yè)生產(chǎn)和管理提供良好保障。智能控制系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)在生產(chǎn)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用，不僅可以降低人工成本，還可以實(shí)現(xiàn)高精度、高效率的生產(chǎn)。在工業(yè)4.0 時(shí)代背景下，要想保證我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)得到更好發(fā)展，就必須充分應(yīng)用智能化技術(shù)，為我國制造業(yè)發(fā)展提供良好保障。

　　1　深度學(xué)習(xí)概述

　　深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其核心是通過多層非線性變換來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。在智能控制系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)能夠有效處理復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)，如圖像、聲音和時(shí)間序列，從而實(shí)現(xiàn)對動(dòng)態(tài)環(huán)境的自適應(yīng)控制。深度學(xué)習(xí)的模型通常由多個(gè)層級構(gòu)成，包括輸入層、隱藏層和輸出層，層與層之間通過權(quán)重連接。在訓(xùn)練過程中，深度學(xué)習(xí)模型通過反向傳播算法不斷調(diào)整這些權(quán)重，以最小化預(yù)測輸出與真實(shí)值之間的誤差。在智能控制系統(tǒng)中，常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。CNN 特別適合處理圖像數(shù)據(jù)，其通過卷積層提取局部特征，再通過池化層降低數(shù)據(jù)維度，從而有效捕捉空間特征。這使得CNN 在視覺感知和圖像識別中得到了廣泛應(yīng)用。RNN 則擅長處理序列數(shù)據(jù)，能夠記憶過去的信息并對未來的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，這在動(dòng)態(tài)環(huán)境的控制中尤為重要。LSTM 是RNN 的一種改進(jìn)，它通過引入門控機(jī)制，解決了長期依賴的問題，從而更好地捕捉時(shí)間序列中的長程依賴關(guān)系。

　　2　智能控制系統(tǒng)概述

　　智能控制系統(tǒng)是一種結(jié)合了傳統(tǒng)控制理論和現(xiàn)代智能技術(shù)的綜合性系統(tǒng)，其核心特征在于能夠自我學(xué)習(xí)、自我適應(yīng)和自我優(yōu)化，從而在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效控制。這些系統(tǒng)通常依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯等技術(shù)，以處理不確定性和非線性特性，從而提高控制精度和系統(tǒng)的魯棒性。與傳統(tǒng)控制理論相比，智能控制系統(tǒng)展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。傳統(tǒng)控制理論主要依賴于數(shù)學(xué)模型和線性系統(tǒng)假設(shè)，適用于結(jié)構(gòu)簡單且可預(yù)測的控制環(huán)境。然而，在現(xiàn)實(shí)世界中，很多系統(tǒng)具有復(fù)雜性和不確定性，傳統(tǒng)方法往往難以應(yīng)對。這時(shí)，智能控制系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，能夠從歷史數(shù)據(jù)中提取特征，學(xué)習(xí)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為，從而實(shí)現(xiàn)更為靈活和有效的控制。

　　3　動(dòng)態(tài)環(huán)境的特征與挑戰(zhàn)

　　動(dòng)態(tài)環(huán)境的影響因素主要包括環(huán)境的非線性變化、時(shí)變性及不確定性。在實(shí)際應(yīng)用中，環(huán)境的變化可能源于多種因素，如溫度、濕度、光照等自然條件的波動(dòng)，或是其他系統(tǒng)、設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)變化。這些因素使得控制系統(tǒng)在面對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，需不斷調(diào)整其策略和參數(shù)，以適應(yīng)新的環(huán)境條件。在這樣的背景下，控制系統(tǒng)面臨著若干個(gè)重要挑戰(zhàn)。首先，動(dòng)態(tài)環(huán)境帶來的非線性特征使得傳統(tǒng)控制算法難以有效應(yīng)對，深度學(xué)習(xí)模型雖然具備強(qiáng)大的非線性擬合能力，但在處理高維狀態(tài)空間和復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化時(shí)，仍需進(jìn)一步優(yōu)化。其次，環(huán)境的不確定性導(dǎo)致系統(tǒng)在預(yù)測和決策時(shí)出現(xiàn)較大的波動(dòng)，深度學(xué)習(xí)模型的魯棒性和泛化能力成為關(guān)鍵，如何保證模型在未見過的環(huán)境條件下仍能保持較高的性能是一大難點(diǎn)。

　　4　深度學(xué)習(xí)在智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

　　4.1　狀態(tài)估計(jì)與預(yù)測

　　在智能控制系統(tǒng)中，狀態(tài)估計(jì)與預(yù)測是實(shí)現(xiàn)高效決策的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)方法如卡爾曼濾波在處理線性系統(tǒng)時(shí)表現(xiàn)良好，但在面對非線性和高維數(shù)據(jù)時(shí)，往往難以取得理想效果。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的狀態(tài)預(yù)測模型逐漸成為研究熱點(diǎn)。通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）或LSTM，這些模型能夠有效捕捉系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特征和非線性關(guān)系。例如，在一項(xiàng)針對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)態(tài)行為預(yù)測的研究中，使用LSTM 網(wǎng)絡(luò)對其狀態(tài)進(jìn)行建模，取得了較高的預(yù)測精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型在訓(xùn)練集上的平均絕對誤差（MAE）為0.02，而在測試集上保持在0.05 以內(nèi)，顯示出其良好的泛化能力。

　　4.2　決策與控制

　　深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）在控制領(lǐng)域的應(yīng)用正逐漸引起研究者的廣泛關(guān)注。通過結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，DRL 能夠在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效的決策與控制。尤其是在高維狀態(tài)空間和不確定性環(huán)境中，DRL 展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性。例如，在機(jī)器人控制任務(wù)中，DRL 算法能夠通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化策略，從而實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的精確控制。而模型預(yù)測控制（MPC）是一種基于模型的控制策略，近年來也開始與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，以提升其在復(fù)雜非線性系統(tǒng)中的性能。通過將深度學(xué)習(xí)模型用于系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模，MPC 可以在預(yù)測未來狀態(tài)時(shí)獲得更準(zhǔn)確的信息。例如，利用CNN 對系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行建模，可以顯著提高M(jìn)PC 的預(yù)測精度。根據(jù)相關(guān)研究，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的MPC 方法在處理具有高復(fù)雜度和多變量的控制問題時(shí)，其控制精度可提高約15% ～ 30%。在實(shí)際應(yīng)用中，DRL 與MPC 的結(jié)合可以形成一種新型的控制框架。在該框架中，MPC 提供了穩(wěn)定的控制基礎(chǔ)，而DRL 則負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和調(diào)整控制策略，使得系統(tǒng)能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境中靈活應(yīng)對變化。這種協(xié)同工作機(jī)制不僅提高了控制系統(tǒng)的魯棒性，還能夠顯著降低對高質(zhì)量模型的依賴，為未來智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了新的思路。

　　4.3　自適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力

　　深度學(xué)習(xí)算法的自適應(yīng)性使其在智能控制系統(tǒng)中表現(xiàn)出色，尤其是在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中。以無人駕駛汽車為例，這些系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)算法不斷收集和分析周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)，如交通標(biāo)志、行人和其他車輛的位置。通過實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)，系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的駕駛條件調(diào)整控制策略，從而提高安全性和效率。研究表明，采用深度學(xué)習(xí)算法的無人駕駛系統(tǒng)在面對復(fù)雜交通情境時(shí)，其反應(yīng)時(shí)間比傳統(tǒng)算法快約30%。另一個(gè)典型案例是智能家居系統(tǒng)中的溫控管理。通過深度學(xué)習(xí)算法，這些系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的行為模式和環(huán)境變化自動(dòng)調(diào)整室內(nèi)溫度。

　　5　動(dòng)態(tài)環(huán)境下的應(yīng)用案例

　　5.1　智能交通系統(tǒng)

　　在智能交通系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于交通流量預(yù)測，以提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性。以某城市的交通流量預(yù)測為例，研究者利用LSTM 對歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，從而實(shí)現(xiàn)對未來交通流量的準(zhǔn)確預(yù)測。在實(shí)際應(yīng)用中，模型使用了過去兩周的交通數(shù)據(jù)作為輸入，經(jīng)過訓(xùn)練后，預(yù)測精度達(dá)到了85% 以上。這一成果顯著減少了交通擁堵，提高了出行效率。同時(shí)，動(dòng)態(tài)交通信號控制是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的另一個(gè)重要方向。通過實(shí)時(shí)交通流量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)情況調(diào)整信號燈的切換時(shí)間。例如，在某市的試點(diǎn)項(xiàng)目中，研究團(tuán)隊(duì)通過CNN 分析交通監(jiān)控視頻，自動(dòng)識別車流密度及行人流量，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整信號周期。該系統(tǒng)在高峰時(shí)段實(shí)現(xiàn)了信號燈的優(yōu)化控制，將交通延誤時(shí)間減少了30%，并提高了交叉口的通行能力。

　　5.2　智能機(jī)器人

　　在動(dòng)態(tài)環(huán)境中，智能機(jī)器人面臨著復(fù)雜的導(dǎo)航與控制挑戰(zhàn)。通過引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，機(jī)器人能夠更好地理解和適應(yīng)其周圍環(huán)境。例如，某研究小組開發(fā)了一種基于CNN 的視覺識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)識別動(dòng)態(tài)障礙物，包括行人和其他移動(dòng)物體。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的識別準(zhǔn)確率達(dá)到95% 以上，顯著提高了機(jī)器人的導(dǎo)航能力。具體案例中，MIT 的研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一款名為“Cheetah”的四足機(jī)器人，該機(jī)器人利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自主導(dǎo)航。在動(dòng)態(tài)環(huán)境中，Cheetah 通過搭載的相機(jī)獲取視覺信息，并實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，以調(diào)整行走路徑和速度。在一項(xiàng)模擬實(shí)驗(yàn)中，Cheetah能夠在復(fù)雜的城市環(huán)境中成功避開移動(dòng)的行人和車輛，導(dǎo)航成功率超過90%。這一成果不僅展示了深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人視覺系統(tǒng)中的有效性，也為未來的智能機(jī)器人在城市交通中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

　　5.3　無人駕駛汽車

　　在無人駕駛汽車的應(yīng)用中，感知與決策的深度學(xué)習(xí)方法發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過集成多種傳感器數(shù)據(jù)（如激光雷達(dá)、攝像頭和雷達(dá)），深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)崟r(shí)感知周圍環(huán)境。例如，使用CNN 處理圖像數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確識別交通標(biāo)志、行人和其他車輛，提升環(huán)境理解的準(zhǔn)確性。根據(jù)研究，采用深度學(xué)習(xí)算法的無人駕駛汽車在復(fù)雜場景下的物體識別精度可達(dá)到95% 以上，這顯著提高了行駛安全性。在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，實(shí)時(shí)控制策略的設(shè)計(jì)同樣不可或缺。結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，無人駕駛汽車能夠在不斷變化的交通狀況中學(xué)習(xí)并優(yōu)化決策。例如，Deep Q-Network（DQN）被用于訓(xùn)練車輛在不同交通情況下的行駛策略。通過模擬不同的交通情景，研究顯示，經(jīng)過訓(xùn)練的模型在應(yīng)對突發(fā)事件（如行人橫穿馬路、其他車輛急停等）時(shí)，能夠在0.5s 內(nèi)做出反應(yīng)，并選擇最佳的行動(dòng)路徑，這大大縮短了反應(yīng)時(shí)間。

　　6　未來研究方向

　　隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步與成熟，其在智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用前景愈加廣闊。結(jié)合邊緣計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)，智能控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析，極大地提升了系統(tǒng)響應(yīng)速度與決策準(zhǔn)確性。例如，在智能制造領(lǐng)域，通過在邊緣設(shè)備上部署深度學(xué)習(xí)模型，工廠能夠?qū)υO(shè)備狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與故障預(yù)測，從而降低停機(jī)時(shí)間，提升生產(chǎn)效率。根據(jù)研究，利用邊緣計(jì)算的智能制造系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)系統(tǒng)效率提高了20% 以上。

　　7　結(jié)語

　　總之，在生產(chǎn)過程中，智能控制系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)控制系統(tǒng)中，以滿足工業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境的要求。在實(shí)際生產(chǎn)中，由于各種原因，需要在動(dòng)態(tài)環(huán)境下進(jìn)行控制，即存在很大的不確定性。傳統(tǒng)的控制方法難以滿足動(dòng)態(tài)環(huán)境下對控制精度和速度的要求。為了解決這一問題，基于深度學(xué)習(xí)的智能控制系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)、推理和識別的人工智能技術(shù)，其本質(zhì)是機(jī)器學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用可以使智能控制系統(tǒng)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，從而大大提高了控制精度和速度。

　　作者簡介：張君（1986-），男，江蘇蘇州人，沙洲職業(yè)工學(xué)院助教，研究方向：智能控制。

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　?。ㄘ?zé)任編輯：葛　佳）

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