張　君

　　沙洲職業(yè)工學院，江蘇 張家港 215600

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

　　關鍵詞：深度學習；智能控制系統(tǒng)；動態(tài)環(huán)境　　文獻標識碼：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

　　隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)將人工智能技術應用到了生產(chǎn)和管理領域，逐漸形成了以智能控制為核心的工業(yè)4.0 系統(tǒng)?；谏疃葘W習的智能控制系統(tǒng)不僅具備良好的控制性能，還可以在動態(tài)環(huán)境下實現(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)利用人工智能技術在生產(chǎn)管理領域中的應用，不僅可以降低人工成本，還可以實現(xiàn)高精度、高效率的生產(chǎn)。在工業(yè)4.0 時代背景下，要想保證我國經(jīng)濟社會得到更好發(fā)展，就必須充分應用智能化技術，為我國制造業(yè)發(fā)展提供良好保障。

　　1　深度學習概述

　　深度學習是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法，其核心是通過多層非線性變換來學習數(shù)據(jù)的特征表示。在智能控制系統(tǒng)中，深度學習能夠有效處理復雜的輸入數(shù)據(jù)，如圖像、聲音和時間序列，從而實現(xiàn)對動態(tài)環(huán)境的自適應控制。深度學習的模型通常由多個層級構成，包括輸入層、隱藏層和輸出層，層與層之間通過權重連接。在訓練過程中，深度學習模型通過反向傳播算法不斷調(diào)整這些權重，以最小化預測輸出與真實值之間的誤差。在智能控制系統(tǒng)中，常用的深度學習模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短時記憶網(wǎng)絡（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)進行預測，這在動態(tài)環(huán)境的控制中尤為重要。LSTM 是RNN 的一種改進，它通過引入門控機制，解決了長期依賴的問題，從而更好地捕捉時間序列中的長程依賴關系。

　　2　智能控制系統(tǒng)概述

　　智能控制系統(tǒng)是一種結合了傳統(tǒng)控制理論和現(xiàn)代智能技術的綜合性系統(tǒng)，其核心特征在于能夠自我學習、自我適應和自我優(yōu)化，從而在復雜和動態(tài)的環(huán)境中實現(xiàn)高效控制。這些系統(tǒng)通常依賴于機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯等技術，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)學模型和線性系統(tǒng)假設，適用于結構簡單且可預測的控制環(huán)境。然而，在現(xiàn)實世界中，很多系統(tǒng)具有復雜性和不確定性，傳統(tǒng)方法往往難以應對。這時，智能控制系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，能夠從歷史數(shù)據(jù)中提取特征，學習系統(tǒng)的動態(tài)行為，從而實現(xiàn)更為靈活和有效的控制。

　　3　動態(tài)環(huán)境的特征與挑戰(zhàn)

　　動態(tài)環(huán)境的影響因素主要包括環(huán)境的非線性變化、時變性及不確定性。在實際應用中，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，或是其他系統(tǒng)、設備的運行狀態(tài)變化。這些因素使得控制系統(tǒng)在面對實時數(shù)據(jù)時，需不斷調(diào)整其策略和參數(shù)，以適應新的環(huán)境條件。在這樣的背景下，控制系統(tǒng)面臨著若干個重要挑戰(zhàn)。首先，動態(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對，深度學習模型雖然具備強大的非線性擬合能力，但在處理高維狀態(tài)空間和復雜動態(tài)變化時，仍需進一步優(yōu)化。其次，環(huán)境的不確定性導致系統(tǒng)在預測和決策時出現(xiàn)較大的波動，深度學習模型的魯棒性和泛化能力成為關鍵，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。

　　4　深度學習在智能控制系統(tǒng)中的應用

　　4.1　狀態(tài)估計與預測

　　在智能控制系統(tǒng)中，狀態(tài)估計與預測是實現(xiàn)高效決策的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的狀態(tài)估計方法如卡爾曼濾波在處理線性系統(tǒng)時表現(xiàn)良好，但在面對非線性和高維數(shù)據(jù)時，往往難以取得理想效果。近年來，基于深度學習的狀態(tài)預測模型逐漸成為研究熱點。通過構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）或LSTM，這些模型能夠有效捕捉系統(tǒng)動態(tài)特征和非線性關系。例如，在一項針對工業(yè)機器人動態(tài)行為預測的研究中，使用LSTM 網(wǎng)絡對其狀態(tài)進行建模，取得了較高的預測精度。實驗結果表明，模型在訓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

　　深度強化學習（DRL）在控制領域的應用正逐漸引起研究者的廣泛關注。通過結合深度學習與強化學習的優(yōu)勢，DRL 能夠在復雜的動態(tài)環(huán)境中實現(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)出強大的學習能力和適應性。例如，在機器人控制任務中，DRL 算法能夠通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化策略，從而實現(xiàn)對機器人的精確控制。而模型預測控制（MPC）是一種基于模型的控制策略，近年來也開始與深度學習相結合，以提升其在復雜非線性系統(tǒng)中的性能。通過將深度學習模型用于系統(tǒng)動態(tài)建模，MPC 可以在預測未來狀態(tài)時獲得更準確的信息。例如，利用CNN 對系統(tǒng)的動態(tài)特性進行建模，可以顯著提高MPC 的預測精度。根據(jù)相關研究，結合深度學習的MPC 方法在處理具有高復雜度和多變量的控制問題時，其控制精度可提高約15% ～ 30%。在實際應用中，DRL 與MPC 的結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，而DRL 則負責實時學習和調(diào)整控制策略，使得系統(tǒng)能夠在動態(tài)環(huán)境中靈活應對變化。這種協(xié)同工作機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)的設計提供了新的思路。

　　4.3　自適應與學習能力

　　深度學習算法的自適應性使其在智能控制系統(tǒng)中表現(xiàn)出色，尤其是在復雜和動態(tài)的環(huán)境中。以無人駕駛汽車為例，這些系統(tǒng)通過深度學習算法不斷收集和分析周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)，如交通標志、行人和其他車輛的位置。通過實時學習，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，采用深度學習算法的無人駕駛系統(tǒng)在面對復雜交通情境時，其反應時間比傳統(tǒng)算法快約30%。另一個典型案例是智能家居系統(tǒng)中的溫控管理。通過深度學習算法，這些系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的行為模式和環(huán)境變化自動調(diào)整室內(nèi)溫度。

　　5　動態(tài)環(huán)境下的應用案例

　　5.1　智能交通系統(tǒng)

　　在智能交通系統(tǒng)中，深度學習技術被廣泛應用于交通流量預測，以提高交通管理的效率和準確性。以某城市的交通流量預測為例，研究者利用LSTM 對歷史交通數(shù)據(jù)進行建模，從而實現(xiàn)對未來交通流量的準確預測。在實際應用中，模型使用了過去兩周的交通數(shù)據(jù)作為輸入，經(jīng)過訓練后，預測精度達到了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，動態(tài)交通信號控制是深度學習應用的另一個重要方向。通過實時交通流量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以根據(jù)實時情況調(diào)整信號燈的切換時間。例如，在某市的試點項目中，研究團隊通過CNN 分析交通監(jiān)控視頻，自動識別車流密度及行人流量，從而動態(tài)調(diào)整信號周期。該系統(tǒng)在高峰時段實現(xiàn)了信號燈的優(yōu)化控制，將交通延誤時間減少了30%，并提高了交叉口的通行能力。

　　5.2　智能機器人

　　在動態(tài)環(huán)境中，智能機器人面臨著復雜的導航與控制挑戰(zhàn)。通過引入深度學習技術，機器人能夠更好地理解和適應其周圍環(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識別動態(tài)障礙物，包括行人和其他移動物體。實驗數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)在復雜環(huán)境中的識別準確率達到95% 以上，顯著提高了機器人的導航能力。具體案例中，MIT 的研究團隊設計了一款名為“Cheetah”的四足機器人，該機器人利用深度學習算法進行自主導航。在動態(tài)環(huán)境中，Cheetah 通過搭載的相機獲取視覺信息，并實時處理數(shù)據(jù)，以調(diào)整行走路徑和速度。在一項模擬實驗中，Cheetah能夠在復雜的城市環(huán)境中成功避開移動的行人和車輛，導航成功率超過90%。這一成果不僅展示了深度學習在機器人視覺系統(tǒng)中的有效性，也為未來的智能機器人在城市交通中的應用奠定了基礎。

　　5.3　無人駕駛汽車

　　在無人駕駛汽車的應用中，感知與決策的深度學習方法發(fā)揮著至關重要的作用。通過集成多種傳感器數(shù)據(jù)（如激光雷達、攝像頭和雷達），深度學習模型能夠?qū)崟r感知周圍環(huán)境。例如，使用CNN 處理圖像數(shù)據(jù)，能夠準確識別交通標志、行人和其他車輛，提升環(huán)境理解的準確性。根據(jù)研究，采用深度學習算法的無人駕駛汽車在復雜場景下的物體識別精度可達到95% 以上，這顯著提高了行駛安全性。在動態(tài)環(huán)境下，實時控制策略的設計同樣不可或缺。結合強化學習的方法，無人駕駛汽車能夠在不斷變化的交通狀況中學習并優(yōu)化決策。例如，Deep Q-Network（DQN）被用于訓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)過訓練的模型在應對突發(fā)事件（如行人橫穿馬路、其他車輛急停等）時，能夠在0.5s 內(nèi)做出反應，并選擇最佳的行動路徑，這大大縮短了反應時間。

　　6　未來研究方向

　　隨著深度學習技術的不斷進步與成熟，其在智能控制系統(tǒng)中的應用前景愈加廣闊。結合邊緣計算與物聯(lián)網(wǎng)等新興技術，智能控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理和分析，極大地提升了系統(tǒng)響應速度與決策準確性。例如，在智能制造領域，通過在邊緣設備上部署深度學習模型，工廠能夠?qū)υO備狀態(tài)進行實時監(jiān)控與故障預測，從而降低停機時間，提升生產(chǎn)效率。根據(jù)研究，利用邊緣計算的智能制造系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)系統(tǒng)效率提高了20% 以上。

　　7　結語

　　總之，在生產(chǎn)過程中，智能控制系統(tǒng)被廣泛應用于生產(chǎn)控制系統(tǒng)中，以滿足工業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境的要求。在實際生產(chǎn)中，由于各種原因，需要在動態(tài)環(huán)境下進行控制，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，基于深度學習的智能控制系統(tǒng)應運而生。深度學習是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行學習、推理和識別的人工智能技術，其本質(zhì)是機器學習。深度學習在智能控制系統(tǒng)中的應用可以使智能控制系統(tǒng)具有較強的學習能力和自適應能力，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)工學院助教，研究方向：智能控制。

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