自动化前景报告

    21世纪的“无人化工厂”
    在科学技术高速发展的今天，我们正在接近一个全新的时代：人类彻底摆脱枯燥乏味的繁琐的劳动，自由自在地去发展人类特有的各种潜能，并全身心地去探索那些人类目前无法达到的未知王国。这个时代就是机器人时代。到那时，形式多样的“无人化”工厂将展现在人们眼前。
    所谓“无人化工厂”，是工厂自动化的最高形式，但并不是真的无人，只是与传统的工厂中布满工人的情况相比而言，“无人”工厂中绝大部分现场工人将退出生产领域，仅有少数的工作人员从事监督和维护工作。
    其实，随着工厂自动化的程度日渐提高，各种无人化生产线和自动生产系统（如FMS，CWIS待）早已进入我们的现代化工厂。如美国底特律某汽车制造厂在1986年投入使用的一条自动生产线。一排银色汽车底盘沿着生产线流动到某个位置时便停了下来。底盘两侧的6个“焊工”立即投入工作，在一个金属框架的周围迅速移动，把需要联接在一起的各种焊头飞快地焊接起来。唰、唰、唰，23秒钟便焊好了250个接头，技术当属一流。这些“焊工”从不休息、偷懒，也不喝咖啡、聊天，更不会把吃剩的东西或果皮纸屑、烟蒂酒瓶之类的杂物乱丢一气，不会把一个干净整洁的车间搞得一团糟。他们不是一般的普通电焊工，而是机器人。
    日本发那科公司，在向“无人”工厂进军方面更是走在前面。早在1980年末该公司就在日本富士山旁建成了一座有名的“无人”自动机械加工厂。走进这家工厂的车间一看，其景象与通常的工厂大不一样。在各个生产岗位上，电脑控制的机器人大显身手，一切井然有序。车间里听不到刺耳的噪声，只有自动搬运车沿指定路线往返穿梭。车间内少数几名工人的主要任务是负责巡视和维护运输设备。
    基于“无人化工厂”同样的设想，科学家们还打算把未来工厂的仓库也变成不用人管理的“无人”仓库。因为生产的飞速发展，产品种类的不断增多，使得产品入库和出库作业日益复杂化，所以研制开发由电子计算机管理的“无人”仓库（也叫信息仓库）是自动化技术发展的必然方向。比如日本东京国际机场的仓库，送货和提货都已采用计算机自动控制。该仓库由地面到顶棚都是用钢架搭起的，是一个空间得到充分利用的立体化仓库。在架子中间，留有便于吊车自由通行的通道。这种吊车叫做滑吊，它有能把货物运到架子上的钢臂（叉臂）。在搬运货物时，吊车就根据计算机的指令随时升降，并把叉臂伸到所需要的任何地方去。比方说现在进货了，现场的计算机操作员立即将产品的代码、数量和日期等数据输入计算机，计算机会根据现有仓位情况，找出距离最近的空架，并向滑吊发出空架位置和入库的指令。待滑吊工作结束，计算机自动把刚入库的货物信息存储下来，打字机同时把这份数据打印出来。
    从库里提取货物也遵循同样的操作原理，只要把产品代码和数量信息输进计算机，整个过程就会自动完成，并在货物提走后，自动清除这部分信息，同时在空余仓位增加新的数据。
    不需要为各种货物预留存放位置，所有空架都可以得到充分利用。至于什么货物存入在什么地方，计算机会记得一清二楚，完全用不着工作人员操心。这样，仓库的利用率显著提高。
    不过应该指出的是，虽然反映人类智力和现代科学技术水平的“无人化工厂”和“无人化”等新鲜事物早已问世，但是它们目前尚不能成为影响社会发展的普遍经济因素，还只能作为科学技术实验的开端。根据专家们预计，只有到21世纪“无人化工厂”才有可能用于实际社会生产。

    模糊控制论的进一步研究
    无论是采用经典控制理论还是现代控制理论设计一个控制系统，设计者必须事先知道受控对象的准确描述（数学模型），然后根据所建立的数学模型以及预定的性能指标，选择恰当的控制规律，进行控制系统设计和调制。然而，在许多情况下，由于受控对象过于复杂，很难用一般的物理、化学等已有的规律来描述；些情况，则是没有适当的测量手段，或者测量仪器无法进入需要测量的区域，以致无法建立受控对象的精确模型。
    与此相反，对于某些难以采取自动控制的生产过程，有经验的操作人员采用手动控制，却能收到令人满意的效果。在许多类似的事实面前，人们又重新探讨人的控制行为的内在特征。模糊数学的创始人，著名的控制论专家扎德（L.A.Zadeh）教授曾举过一个停车问题的例子，颇具启发性。
    问题的提法是要将一辆车停在拥挤的停车场上两辆车之间的一个预留空隙中。这个问题要用严格的控制理论方法来解决是非常困难的，即使用一大型计算机也难以胜任。从实用角度看，它没有精确的解法。但对于一个熟练的汽车司机来说，这只不过是最起码的看家本领。他只要大致观察估计一下位置和距离，执行一些看似不很精确的操作就能把车准确的停在预定位置上。在这里，精确控制不但不可行，而且也无多大必要。相反，人可以根据观察，利用一些带有模糊性质的概念（如“向右偏一点’、“再往后倒一点”等术语），而达到准确停车的目的。这就是模糊控制的基本思想。
    在现实生活中，虽然有很多事情是清晰而精确的，但大量的事情恰恰是模糊的。如明天的天气会怎么样啊，近来身体可好哇，他看上去很年轻呀，等等，这些都是很模糊的概念。
    表达这类模糊信息最有效的工具是模糊数学，它是1956年由英国学者扎德创立的。
    将模糊数学的思想方法引入自动控制领域，则形成了所谓的“模糊控制”。模糊控制本质上是属于计算机数字控制的一种形式，模糊控制系统的组成也与一般的数字控制系统类似。
    模糊控制器的控制规则是基于手动控制策略。手动控制的作用虽然与自动控制系统中控制器的作用基本相同，但手动控制策略是人们通过学习、试验以及长期经验积累而逐渐形成的，而控制器的控制决策是基于某种控制算法（如最优控制算法，自适应控制算法、分解与协调算法等）。因此，设计模糊控制的关键在于用计算机可以理解的“语言”归纳手动控制策略。
    模糊控制主要应用于工业生产过程控制，已有不少成功的例子，其结果也很有吸引力。早在1973年，扎德就给出了模糊逻辑控制器的定义和定理。世界上第一个模糊控制器是在1974年由英国的曼姆达尼（E.H.Mamdani）研制出来的，并成功地用于传统控制方式难以奏效的锅炉和蒸汽发动机的控制，获得了满意的控制效果。这一开拓性工作，标志着模糊控制论的诞生。
    模糊控制的另一个十分有趣的研究领域是机器人的模糊控制。由于模糊控制作用具有模拟人脑思维和控制的特点，而智能机器人正需要具备这种功能，因此在机器人中采用模糊控制是很合适的。
    如上所述，近年来国内外学者在模糊控制的理论和应用方面做了许多工作，但是也应该看到还有不少问题有待于进一步研究解决。不过，有一点可以肯定，随着科学技术进一步发展，模糊控制这枝控制领域中的奇葩，必将更加光彩照人。

    智能控制
    “人为万物之灵”，人类发明了望远镜、无线电、雷达、激光、电话、电视等，有了神奇的“千里眼”和“顺风耳”，人们还可以驾驭航天飞机去“大闹天宫”。以微型计算机和人工智能为主要标志的新技术革命，是对人类智力劳动的替代与扩展，将使人类除拥有自身的智能以外，获得体外的第2智能——人工智能。
    一般来说，智能是指人类所特有的智慧和才能。智慧是指辩明事理、分析判断和发明创造的能力；才能是指知识和能力。按照人工智能创始人温斯顿（P.H.Winston）的定义，人工智能就是研究如何使计算机去做那些过去只有人才能完成的智能性工作，这是一门新兴的边缘交叉性学科。
    在自动化的初期阶段，系统比较简单，控制规律也不复杂，采用我们前面介绍的常规控制方法就能完成任务。然而，随着社会和科学技术的不断进步，各种生产过程的自动化、现代军事装备的控制以及航海、航空、航天事业的迅速发展，都对控制系统的快速性和准确性提出了愈来愈高的要求。对于各种规摸庞大、结构复杂的大系统，仅仅采用常规的控制措施是无法完成综合自动化的。不过人们发现，如果把人的智能和自动化技术结合起来，却能收到令人满意的效果。
    关于智能控制，目前尚无统一的定义。有一种观点认为智能控制是自动控制、运筹学和人工智能三个主要学科相互结合和渗透的产物，这种观点包含了两层含义，一方面它指出了智能控制产生的背景和条件，即人工智能理论和技术的发展及其向控制领域的渗透，以及运筹学中的定量优化方法逐渐和系统控制理论相结合，这样就在理论和实践两方面开辟了新的发展途径，提供了新的思想和方法，为智能控制的发展奠定了坚实的基础。
    这种观点的另一层含义是说明了智能控制的内涵，即智能控制就是应用人工智能理论和技术以及运筹学方法，与控制理论相结合，在变化的环境下，仿效人类智能，实现对系统的有效控制。这里所说的环境指的是广义的受控对象或生产过程及其外界条件。
    智能控制是当前正在迅速发展的一个领域，各种形式的智能控制系统、智能控制器相继开发问世。
    由于历史的原因，我国在前几次技术革命时期落伍了，造成了我国在近代史上的被动挨打局面，其恶果至今尚未完全根除。现在，人类正处在信息革命和智能革命的攻坚时代，世界各国人工智能科学技术尚未形成质的飞跃，这正是我国科学事业赶超世界先进水平的大好时机。因此，我们一定要密切注意主宰未来的智能革命的进展，把握时代的脉搏，跟上世界科学前进的步伐。愿我国能有更多的有志之士积极投身到这场史无前例的智能革命中去，跟上时代、跟上世界，振兴中华，自强不息！