摘 要：随着社会的发展，我国的智能化建设的发展也越来越完善。粉末冶金工艺过程的自动化和智能化是未来粉末冶金技术的重要发展方向之一。但粉末冶金过程是一个复杂的过程，各工艺参数系统具有时变、非线性及干扰因素多等特点，很难建立起精确的数学模型。而经典控制理论和现代控制理论都以数学模型为基础，难以对整个过程实现自动控制或控制效果不佳。而智能控制系统不完全依赖于受控对象的数学模型，主要利用人的操作经验、知识和推理技术以及控制系统的某些信息和性能做出相应的控制动作。
关键词：粉末冶金技术;智能控制;应用
引言
粉末冶金作为一种既古老又充满活力的先进材料制备和成形技术，起源于古代陶瓷制备技术和炼铁技术，为人类社会的发展做出了重要贡献。18世纪中叶，粉末冶金制铂技术在欧洲的兴起，开启了古老粉末冶金技术的复兴时代。直至1909年，粉末冶金法延性钨的问世标志着近现代粉末冶金时代的来临。一百多年来，粉末冶金技术蓬勃发展，各种重要新型材料和关键性制品不断涌现，成为当今国民经济和科学技术不可或缺的重要工程技术之一。迄今，粉末冶金技术已发展成为材料科学和工程领域中最具有发展活力的重点研究方向之一。
1铁基粉末冶金材料
铁基粉末冶金材料是以铁元素为主，添加C、Cu、Ni、Mo、Cr、Mn等合金元素形成的一类钢铁材料。其中，粉末冶金低合金钢中合金元素之和一般在5%（质量分数）以下，已发展形成Fe-Cu-C、Fe-Ni-C、Fe-Ni-Cu-C、Fe-Cr-Cu-C、Fe-Mo-Ni-Cu-C等多个系列;粉末冶金高合金钢有粉末不锈钢和粉末高速钢两大类。铁基制品是粉末冶金行业生产量最大的一类材料，在一定程度上代表一个国家粉末冶金技术水平。下面介绍铁基粉末及其制品的发展概况。
2粉末冶金技术中智能控制的应用
2.1专家系统应用在粉末冶金当中
该系统也叫做基于知识的系统体系，属于人工智能中一领域，更是人工智能向实用化良好发展的体现，专家系统通过将规则为基础，将问题求解视为中心，主要包括知识库、推理机以及综合数据库，还有解释接口、知识获取等部分。实质就在于具有智能特点地计算机系统，可以有效地在特定领域当中，有效地模仿人的思维去解决一些复杂的问题，具备的启发性以及灵活性等特点，能够进一步提升其性能。专家系统虽然是以知识为主要基础，可是其在解决问题中，能力与知识广博却超出人类专家能力，其高性能、实用性等也逐渐被人们所重视起来。而且该系统也被渗透到很多领域当中，为各领域的稳定发展提供了有利的条件。
2.2粉末冶金高温合金的发展趋势
随着计算机技术的发展，基于大数据学习和人工智能对材料成分、工艺进行设计的方法已经在高分子、陶瓷等材料中得到了应用并取得成功。对于高温合金而言，由于公开的数据量少，成分、工艺、组织等变量多，一直很难通过上述办法进行有效的合金开发。然而，得益于高通量实验技术的发展，快速获得海量、可靠的成分−组织、组织−性能、工艺−性能等关系数据成为可能，这为开展机器学习打下了坚实的基础。从工艺的角度上看，制备超纯净、高收得率的细粉是粉末制备工艺的一个重要发展方向。随着越来越多的工作聚焦于3D打印过程中致密化、裂纹、晶粒均匀性等方面的问题，采用增材制造的手段制备粉末高温合金制件也值得尝试。高性能航空发动机的涡轮盘在实际使用过程中，盘心与盘缘部位承受的温度、应力情况不同，通过可控的热处理工艺获得双性能涡轮盘是针对该涡轮盘复杂工况提出的有效手段，其中温度场的控制、晶粒和第二相的演变机理需要更深入的研究。此外，结合了组织模拟的工艺过程仿真是实现粉末高温合金涡轮盘从制粉、固结成型、热变形、热处理到最后机械加工成形过程一体化设计、优化的有效手段，需要进一步大力发展。
2.3人工神经网络
其主要就是以真实的人脑神经网络结构、功能为基础，通过对中不同特征理论抽象、简化所建立的信息处理系统。对于分布式并行的处理技术，其神经计算机和当前数字计算机都得到良好的运用。而人工神经网络的出现，有效地解决了很多的问题，而且也被有效的运用在解决专家系统以及统计分析中难以解决的问题当中，而且也在贷款风险的评估领域、股票和市场分析以及化工过程控制等领域被有效的运用开来。人工神经网络的主要特征就是：分布存储与容错性，因一信息并不是只存储在一个地方，是根据内容分布网络当中的。各个神经元能存储很多信息中部分内容，其网络每部分对于信息存储也有一定的等势作用。而且还具有规模并行的处理特点，在网络当中信息处理属于在大量单元并行的情况下开展的，所以运算速度相对较快的。而且也具有自组织、自学习以及自适应的特点。因神经网络属于变结构的系统，可以对环境的变化进行更好的适应，也能学习外界的事物，而且在神经元间连接也有可塑性的特点，通过训练以及学习进行自主组织，从而更好的适应和满足不同信息的處理要求。
结语
虽然智能控制在粉末冶金中得到了较为广泛的应用，但系统性的应用还没有实现。而且专家系统、模糊控制和神经网络各有其优缺点：神经网络分布式存蓄信息，具有很好的自组织、自学习能力，但还需提高学习速度，避免局部最优而取得全局最优;专家系统善于逻辑性推理，但学习比较慢，难以满足快速时变系统的控制要求;模糊控制长于模糊信息处理和决策，但对复杂对象的控制精度不够。随着智能控制研究的不断深入，神经网络、专家系统、模糊控制已经开始相互渗透和结合，智能控制技术在粉末冶金中的应用将越来越广泛，如神经网络与模糊控制的结合，专家系统和神经网络的结合，以及模糊专家控制系统的应用等等。将专家系统作为自适应单元，把模糊计算作为决策单元而把神经网络作为补偿单元是目前智能控制发展最有潜力的方法，这将使得控制系统具有更强的自适应、自学习、自组织和更好的控制品质。因此，如何将三者有效的结合起来以实现粉末冶金全过程的监测和控制是今后研究的主要方向。
参考文献
[1] 汲亚娟.粉末冶金电加热烧结炉的温度控制系统[D].石家庄：河北科技大学，2014.
[2] 周建华.基于模糊CAMC与PID复合控制的DMK-240真空烧结炉控制系统研发[D].长沙：中南大学，2012.
[3] 葛伟伟.基于PLC的烧结炉温度控制系统设计[D].杭州：浙江工业大学，2015.
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