智能化控制论文范文
时间：2023-03-13 21:02:54
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篇1
智能化技术，是在我国科学技术不断发展中所研发出的新型技术手段，在智能化技术出现后，因其各种优势已经在我国各个领域当中被广泛的运用起来，尤其在电气工程自动化控制系统当中，随着被逐步的运用在电气工程的各项领域当中，为我国电气工程领域的发展奠定非常有利的基础。
1智能化技术的主要理论基础分析
在二十世纪五十年代人工智能就已经问世，通过几十年的不断研究与探索，智能化技术也被广泛的运用起来，在人们生活当中、工作当中都被人工智能化产品所占据，它们能够像人类一样有感应，能行动和思索，因其自身拥有高精度、高效率以及高协调性的特点，已经远超传统的控制技术，当前随着计算机的快速发展，能够有效的实现运用人的思维能力去模拟到机器人身上，在运用计算机编程语言技术，普及增加智能化模拟的可实施性，进而实现科技的快速发展。
2在电气工程自动化控制中应用智能化技术的主要意义
2.1能够对自动化控制模型进行简化
在电气工程自动化控制工作中，主要就是通过建立模型来实现的，但是因此模型相对比较复杂繁琐。例如，建立的模型与实际情况出现不符的情况或实际操作中出现与模型不统一的情况，对于这些问题来说一般情况下多以电气工程自身调节能力来进行处理，但在实际操作中，还是会出现一些无法预测和估计的问题，影响着电气工程自动化控制的正常运作。而在电气工程自动化控制中应用智能技术，能够在一定程度上去防止类似突发事件的发生，从而提升电气工程自动化控制工作的准确度。
2.2能够实现电气工程自动化控制的一致
电气工程自动化控制主要是以建立模型来实现的，而应用智能化技术在电气工程自动化控制中，能够避免模型复杂的问题，进而保障其控制工作的顺利完成，利用控制电气工程中的有关设备与数据，让电气工程自动化控制变得更加一致化，不仅能够提升电气工程自动化工作效率，还能改进电气工程自动化的整体服务质量。
2.3对电气工程系统控制水平进行提升
在电气工程系统控制中应用智能化技术，能够有效提升其控制水平，不仅能够控制电气工程自动化程序设备中的相应系统数据，并且还能对电气工程自动化安全隐患进行警戒，在一定的情况下避免自动化控制中出现不必要的问题，提升电气工程系统控制水平，为电气工程领域发展提供有利条件。
3在电气工程自动化控制中智能化技术的主要应用
3.1对电气工程自动化控制中的病因进行合理诊断
对电气工程系统进行病因诊断时，对于传统的诊断形式来说，是相对比较复杂且繁琐的，不仅仅对工作人员有着很高的要求，还无法对其病因进行精准的诊断，导致电气工程自动化控制中会出现一些无法避免数据问题等。而职能化技术则能够利用自身优势，对其病因进行有效的诊断，还能因其问题提出合理的解决策略，不仅能够有效找出病因，还能更好的提升其工作效率，因此电气工程自动化控制中要有效利用智能化技术，在对其设备进行情况的诊断，从而避免相关问题对工作的影响，更好的促进电气工程自动化控制工作有效进行。
3.2对电气工程的设计形式进行优化
在传统的电气工程的设计中，主要是通过工作人员进行反复实验和改良才能够完成，而在工作人员不能全面的考虑到实际情况时，就会出现一些复杂的问题影响正常工作，并且这些问题也不能得到及时的解决，而且在对电气工程进行设计时，对工作人员的要求也是非常高的，不仅要运用良好的设计知识和专业知识，也要拥有一定的综合能力，才能刚好的将该工作完成。而对于智能化技术来说，运用在电气工程自动化中，设计人员可以利用计算机网络或相关软件，对电气工程自动化控制的进行设计，这样不仅仅能够提升设计所用数据的准确性，还能够对设计的样式进行丰富，能够更好的解决数据问题，从而保证电气工程自动化控制工作的良好运作。
3.3实现自动化控制整个电气工程
电气工程控制系统中的环节有很多，所以，智能化技术的应用能够有效对整个电气工程进行自动化控制工作。智能化技术利用模糊控制、神经网络控制以及专家系统控制，来实现对电气工程的自动化控制，利用智能化技术实现对电气工程的全面控制，这样不仅能够保证该工作的顺利完成，还能大大提升其工作质量，增强其整体水平，也能为电气工程领域的发展奠定坚实有利的基础。
4结论
在电气工程自动化控制中应用智能技术，这不仅仅是一个非常大的成就，还是促进智能化技术在其他各个领域当中的良好应用，发挥其作用，更好的让智能化技术为我国经济发展奠定良好基础，并能稳定推动电气工程领域实现长期可持续发展目标。
作者:闫鹏 单位:包头市九原区住房保障和房屋管理服务中心
参考文献
篇2
人工智能技术是人类科学技术不断发展进步的必然结果，也是工业发展过程中，促进工业自动化科学化发展的重要推动力量。在人工智能技术的发展中，科技的发展和工业技术的进步会促进人工智能技术的发展；反之，人工智能技术的进步，可以完成那些人类自身无法办到、技术条件效果不好的生产技术操作。当前的人工智能主要是计算机技术的发展结果，随着计算机技术的飞速发展，通过对计算机信息特点和操作性能的了解和设计，使计算机操作系统具有更多更先进的人工化反应，并在实际的信息技术处理过程中，通过其系统内部的人工化、智能化识别和处理系统，对电气自动化控制和其他工业技术领域在运行中的问题进行自主解决。如今，人工智能技术已经取得了较大的进步，其研究发展项目也越来越多，越来越先进，实用性越来越强。人工智能技术已经广泛运用与工业自动化、过程控制和电子信息处理等先进的技术领域。人工智能技术通过模糊理论算法、遗传算法和模糊神经算法等方式，可以在电气自动化控制中，采取更灵活多变的控制方式，对电气自动化设备运行中的不稳定因素和动态变化进行自主的调整，从而保障其运行的准确和高效，减少出错率。人工智能技术的运用，可以大大减少在电气自动化控制等领域的人力成本，并且能够解决一些工作人员无法有效监控和解决的问题，做到及时有效。
2人工智能技术在电气自动化控制中的应用
2.1人工智能控制实现了数据的采集及处理功能
在电气设备的运行过程中，数据的采集和处理是了解电气设备自动化控制情况，发现运行过程中的问题和提出解决办法的重要依据。在传统的自动化控制中，由于技术水平和实际运行中的动态变化，数据的采集和传输无法做到准确和稳定，保存数据容易出现丢失的情况。人工智能技术的使用，可以保障电气自动化运行过程中对动态信息的及时收集和稳定传输，对相关数据的保存工作也更安全，这就提高了电气自动化的控制水平，充分保障了电气运行中的安全性和稳定性。
2.2人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能
电气自动化控制是用电气的可编程控制器，控制继电器，带动执行机构，完成预期设计动作的过程。在此过程中，系统内部各部分之间的运行都要严格按照设计模型和函数计算的基础上进行，如果系统中的一点出现问题，就会造成整个自动控制系统的故障。在以往的自动化控制系统运行中，对系统内部各部分之间的运行数据和运行状态进行实时监测，对运行中的特殊情况进行及时的报警处理，帮助自动化系统及时处理可能出现的故障，提醒电气管理人员加强对电气系统的管理。
2.3人工智能控制实现了操作控制功能
电气自动化控制的主要特征之一就是通过计算机的一键操作，就可以实现对电气系统的整体控制，保障电气自动化运行符合现实的需要。传统的自动化系统的操作，需要靠人工对系统各个环节进行人工操作，从而促进自动化系统内部的协调和配合，这种方式既降低了自动化运行的效率，也增加了自动化系统的故障发生频率。人工智能技术对电气自动化系统的控制，是通过各种先进的算法，按照电气自动化的需求，对自动化系统进行自动化和智能化设计，从而实现对电气自动化控制系统的同时操作，大大提高了自动化控制的效率，减少了单独指令操作中容易出现的不协调情况的发生。
3人工智能技术在电气自动化控制中的控制方式
3.1模糊控制
模糊控制以模糊推理和模糊语言变量等为理论基础，并以专家经验作为模糊控制的规则。模糊控制就是在被控制的对象的模糊模型的基础之上，运用模糊控制器，实现对电气控制系统的控制。在实际控制设计过程中，通过对计算机控制系统的使用，使电气自动化系统形成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统，从而达到对电气自动化系统的科学控制。
3.2专家控制
专家控制是指在进行电气自动化控制过程中，利用相关的系统控制理论和控制技术的结合，通过对以往控制经验的模拟和学习，实现电气自动化控制中智能控制技术的实施。这种控制方式具有很强的灵活性，在实际运行中，面对控制要求和系统运行情况，专家控制可以自觉选取控制率，并通过自我调整，强化对工作环境的适应。
3.3网络神经控制
网络神经控制的原理就是基于对人脑神经元的活动模拟，以逼近原理为依据的网络建模。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，对电气自动化控制中出现的新问题可以及时提出有效的解决办法，并通过对相关技术问题的分析解决，提高自身的人工智能水平。
4结语
篇3
关键词：人工智能；电气工程；自动化
Abstract: Electrical automation control is to enhance the production, circulation, exchange, distribution and other key ring, realize the automation, is equal to the reduction of human capital investment, and improve the operational efficiency. With the development of information technology, many new methods and technology into engineering, product of stage, the automatic control of the new challenges, promote the theory of intelligent control technology application in the control of complex system, to solve with traditional methods can not solve the problem.
Key words: artificial intelligence; electrical engineering; automation
中图分类号：V242 文献标识码： 文章编号
引言：社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥。促进自动化控制的发展进步,促进了智能理论在控制技术中的应用,以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。人工智能主要包括思维能力、行为能力和感知能力三个方面。人工智能指的是人类制作的机器所表达出来的智能,体现了自动化的特征。因此智能化技术在电气工程自动化控制中可以发挥最大的效用,促进电气的优化设计、诊断故障和智能控制等。
一、人工智能应用理论分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质．并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．涉及信息论．控制论， 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。
当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面，计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环，实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。
二、智能化技术应用优势
在电气自动化控制中应用到智能化技术，主要是以智能化控制器的形式，这种智能化控制器较过去的控制器相比的确具有不少优势，下面我们就对其进行详细的分析。
1.无需控制模型
过去的控制器在进行自动化控制时，往往会因为控制对象的动态方程比较复杂而无法精确到位地掌握，这会使得该对象模型的设计过程中会出现较多不可预估、不可测量的客观因素，比如一些参数的变化。无法掌握这些因素，也就不能设计出精准的模型，自动化控制工作的实际效率也会下降。而智能化控制器并不需要对控制对象模型进行设计，这就可以从根本上避免一些不确定因素的产生，提高自动化控制的精密系数。
2.方便调整控制
智能化控制器还有另一个大好处，就是可以随时根据下降时间、响应时间以及鲁棒性的变化来调节控制程度，从而有效提高自身工作性能，为自动化控制提供最基础的保障。无论是在什么样的情况下，智能化控制器的调节控制与过去的控制器相比具有更方便调节的优势，更适合投入实际使用。还有一点好处，就是智能化控制器在进行调节控制时完全只需要根据相关数据的变化来自行调节，即使没有专门的技术人员在旁边也可以，同样远程调节控制也是可行的，充分体现了电气工程自动化控制的无人操作性要求，对行业未来发展的重要性不言而喻。
3.一致性很强
智能化控制器的一致性很强，这表现在它对不同数据的处理上，及时输入完全陌生的数据也可以收到很高的估计，完美达到自动化控制的相关要求。不同的控制对象的效果也是不同的，虽然在对有些控制对象实施控制时智能化控制器暂时没有采取行动，其控制效果也是非常优秀的，但这并不是绝对的，可能在换了控制对象的时候就无法收到预期的效果了。所以我们技术人员在设计阶段还是不能松懈，要认真落实具体化原则，即在面对不同的对象时一定要根据其具体情况详细分析，不能因为马虎就降低了控制要求。一旦出现智能化控制器使用效果不佳的情况，不能盲目否定智能化技术，一定要从每个工程环节详细排查、认真分析，因为上述人为因素会给自动化控制结果带来很大的误差，影响试验的准确性。
三、人工智能技术的应用
随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。
1．优化设计
电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。
2. 故障诊断
电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。
变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。
3. 智能控制
人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。
四、结束语
综上所述，本文主要介绍了智能化技术在电气工程自动化控制中的应用情况。只有加强电气工程的智能化程度，才是最终保证行业持续稳定发展的根本手段。
参考文献：
篇4
论文摘要：根据全国控制工程领域工程硕士教育协作组颁布的控制工程领域工程硕士专业学位标准（试行），结合军械工程学院研究生生源的特点以及培养要求，对控制工程领域工程硕士专业学位标准实施细则进行了修订，就培养方案中的研究方向、课程设置等内容进行了重点的思考，使培养方案在符合学科内涵的基础上兼顾学院行业需求，切实使培养的控制工程领域工程硕士在相应的工作岗位发挥应有的作用。
论文关键词：工程硕士；培养方案；课程设置；教育改革
工程硕士专业学位是我国研究生教育体系中的一个重要组成部分，其设置适应了国家经济体制的改革，适应了在岗人员进一步提高自身能力素质的需要。工程硕士与工学硕士相比，它们虽然处于同一层次，但由于其生源的显著差异，其培养目标、知识结构、能力结构和培养模式等均有较大不同。要使工程硕士成为高层次技术和管理人才，符合未来社会发展的需要，就必须贯彻“以人为本，因材施教”的教育原则，制订一套科学、合理的培养方案，并建立与之相适应的培养模式。
为了提高工程硕士培养质量、规范培养模式和培养流程、明确评估办法等，2005年7月召开了第二届全国工程领域教育协作组组长全体会议，提出“建立规范化的工程硕士学位标准”的设想，并选择了控制工程等五个领域，以课题研究的形式，率先开展工作。2007年全国控制工程领域工程硕士教育协作组颁布了“控制工程领域工程硕士专业学位标准（试行）”，对我院控制工程领域工程硕士的培养起到了很好的指导性作用。考虑我院控制工程领域工程硕士的培养主要是面向部队、基地等情况，在对“专业学位标准实施细则”修订中，培养方案在符合学科内涵的基础上，要兼顾生源单位需求，在研究方向的确定、课程设置等方面突出应用性、针对性，切实使培养的工程硕士在相应的工作岗位上发挥应有的作用。
一、以武器控制系统为中心确定培养方案的主要研究方向
现代兵器装备的特点是精确化、远程化、智能化，以导弹、无人机、指挥系统等为代表的武器装备更突出了这一特点，这些特点的基础之一是自动化技术。根据我院生源主要分别来自武器装备论证、武器装备试验、军代表、部队技术保障、部队装备管理单位等岗位特点，依托控制工程领域培养工程硕士，应该以武器装备为大背景，在控制工程学科内涵的基础上紧紧以武器控制系统为中心，来确定相应的研究方向，因此我院控制工程领域工程硕士专业研究方向确定的基本思路是：涵盖我军武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控、武器控制系统性能测试与故障诊断、武器控制系统信息化管理等方面，为军代表系统、武器装备试验基地、部队修理所、部队装备管理等单位培养具有我军特色的高层次应用型、复合型工程技术和管理人才。具体如下：
1.武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控
该方向以提高复杂武器控制系统综合战术技术性能为目标，以数学、力学、控制理论、系统科学、计算机技术为基础，研究武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法。主要研究内容包括：火控、指控、无人机和导弹等复杂武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法及武器系统作战效能评估等。
2.武器控制系统性能测试与故障诊断
该方向以提高武器系统技术保障人员的装备保障能力、试验技术人员的工程实践能力为目标，以自动测试技术、故障诊断技术、信号处理技术和计算机技术等为基础，研究武器系统的性能检测、故障诊断的技术与方法及靶场试验中技术保障的关键技术。主要研究内容包括：新标准测试总线的应用、测试系统模块化设计、武器系统运行状态监测与诊断、测试诊断设备研制等。
3.武器系统信息化管理
该方向以提高各级装备保障管理人员的管理自动化、信息化、智能化水平为目标，以人工智能、装备保障理论、计算机技术、数据库技术、多媒体技术、网络技术等为基础，研究装备保障管理的自动化、信息化、智能化技术和系统。主要研究内容包括：研究制订适合装备保障信息化管理的标准体系，研究建立统一的适合装备保障管理信息化的数据交换代码，基于装备的状态信息、故障信息、维修信息等进行研究装备保障领域的全程可视化信息管理系统。
二、以适应培养方向要求为出发点确定适宜的课程体系
课程教学是工程硕士培养的一个重要环节，它对于构建合理的知识结构、打下扎实的基础理论和系统的专业知识起着相当重要的作用。当今社会，科学技术迅猛发展，知识更新不断加快，只有打下牢固的基础，才能自如地实现向新领域的转变，才具有可靠的应变能力的坚实后劲；只有在头脑中存储了大量的知识、事例和经验，才能运用它们来进行创造性思维。课程设置在整个课程教学工作中起着基石性和原本性的作用，只有合理的课程设置才有可能使研究生具有合理的知识结构，才有可能在课程学习过程中激发研究生的创新意识与创新能力。
考虑到工程硕士的培养模式是“进校不离岗”，边工作边学习，在职攻读学位的特点，在课程学习上，我院采取的是“两阶段”学习方式，即第一阶段主要学习公共和领域必修课程，在学院集中学习；第二阶段主要学习选修课，采取先寄发教材供学员自学，再到学院集中辅导两次，每次为期两周，最后集中进行考试。因此课程设置一方面要充分考虑这些特点、安排，另一方面更要考虑所设置课程应与各培养方向相适宜。对控制工程领域工程硕士研究生来说，应具备以控制论、系统论、信息论原理为核心的知识结构。同时，还要具备基于与数学方法、计算机技术、网络技术、通信技术、各种传感器和执行器等相结合的、针对具体应用方向的知识面。这些知识结构、知识面要通过一类课程群的设置来落实。由于培养时间、教学时数的限制，课程的门数设置受到了约束，这样就要求对课程的选择必须反复斟酌，切实使选择的课程具有较强的针对性，有利于学生建立合理的知识结构，有利于学生进行后续的学位论文研究工作。我院工程硕士专业学位课程设置包含两大部分。一部分是适用各个研究方向的必修课，包括公共必修课和领域必修课。公共必修课主要包含自然辩证法、英语、数理统计、科技信息检索。领域必修课主要有线性系统理论、计算机控制系统、自动测试系统。另一部分是为不同研究方向设置的选修课。选修课设置的基本思想是在保证对一个控制工程领域工程硕士研究生而言，至少应掌握一个课程群的知识要求的基础上，引入专题讲座形式来开阔学生视野，增大学生知识面。根据学科培养方案设置的三个研究方向，结合部队岗位需求，我们按优化、控制类课程群、控制系统故障检测与诊断课程群、信息传输与处理类课程群的要求设置领域专业技术类选修课课程。
具体地讲，为三个研究方向设置的选修课程分别是：
为武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控研究方向设置了优化、控制类为主的课程，包含军事运筹分析、系统决策与建模、智能控制、人工神经网络、防空武器系统效能分析以及专题讲座。
为武器控制系统性能测试与故障诊断研究方向设置了故障检测与诊断为中心的课程，包含测试与接口技术、军用电子系统测试、电子系统故障诊断、故障分析与预测、人工智能原理以及专题讲座。
为武器系统信息化管理研究方向设置了信息传输与处理为中心的课程，包含数字信号处理、战术互联网及其应用、图像工程、多媒体技术、人工智能原理以及专题讲座。
篇5
【关键词】：智能预测；预测控制；模糊预测控制；滑膜预测
中图分类号： F272.1 文献标识码： A 文章编号：
现代工业的发展对生产过程提出了越来越高的要求，往往不单要求对单个生产装置实现优化控制，而希望能对相继发生的多个生产过程的实现综合控制，并追求全过程的优化以提高产品质量和降低成本。同时过程本身存在的复杂性和控制目标的多样性，使优化控制策略从目前的求解无约束二次性能指标优化问题转为面向多目标多自由度的优化问题。这些现实问题要求预测控制的发展引入新思想、新方法，追求更高层次的目标。在另一方面，进入90年代以来智能控制的研究成果大量涌现。智能控制不但在处理复杂系统(如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等)时能进行有效的控制，同时具有学习能力、组织综合能力、自适应能力和优化能力。为了解决复杂工业过程中的不确定性、多目标优化问题，智能控制中的一些方法被引入到预测控制中，使预测控制向智能化的发展，从而形成当前预测控制的一大研究方向-智能预测控制。根据预测控制和智能控制的融合点，可大致划分为以下模糊预测控制、神经网络预测控制、遗传算法预测控制、滑模预测控制等几类。
一、模糊预测控制
模糊控制的基本思想是把专家对特定控制对象过程的控制策略总结为“IF……THEN……”形式表达的控制规则，通过模糊推理得到的控制作用集，作用被控对象或过程。模糊控制完全是在操作人员所具有的经验的基础上实现对系统的控制，无须建立系统的数学模型，且控制具有很强的鲁棒性，对被控对象参数的变化具有一定的抗干扰能力，因此是解决不确定系统的一种有效途径。目前模糊控制与预测的结合主要分为两类：一类是模糊控制与预测控制的结合，Cucal等[1]设计了一种模糊专家预测控制器，通过建立对象的预测模型获得超前预测误差来调整控制器规则；庞富胜[2]提出了一种模糊预测控制的复合结构，根据不同时段的误差情况进行模糊控制和预测控制的加权组合控制；徐立鸿等[3]提出一种定量和定性信息的组合预测控制，控制器输出分为预测控制量和模糊控制量，二者的加权因子是对象类型和建模误差的函数，这种组合式模糊预测控制器，对模型失配有较好的鲁棒性；睢刚等[4]在过热汽温控制中设计了一种模糊预测控制方法，将控制量论域划分为若干子区域，并将分界点作为参考控制量，以预测模型预测各参考控制量的未来输出，并评价相应控制效果，并在此基础上以模糊决策方法确定当前时刻最佳控制量。另一类是模糊控制与预测控制的融合，Oliver等[5]和Martin等[6]将T-S模型与DMC控制结合起来，DMC采用阶跃响应模型，由T-S模型提取出不同工作点的阶跃响应值，有效地实现了对非线性系统的控制。Jang-Hwan Kim[7]采用模糊神经网络辨识对象T-S模型，由各局部加权和得到的模型进行预测控制，将GPC推广到非线性系统，IgorSkrjanc[8]提出一种基于T-S模糊模型的预测函数控制方法，并在热交换器中得到应用。
二、人工神经网络预测控制
人工神经网络(ANN)是从仿生学的角度出发，模拟人脑的神经元系统，使系统具有人脑那样的感知、学习和推理功能。神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性系统，可以学习不知道的或不确定的系统。神经网络的预测控制主要分为以下几类：（1）基于线性化方法的神经网络预测控制。线性化方法一直是处理非线性问题的常用方法，通过各种线性化逼近，可以将非线性控制律的求解加以简化，提高其实时运算速度。张日东等[9]提出了一种可用于非线性过程的神经网络多步预测控制方法，将非线性系统处理成简单的线性和非线性两部分，用线性预测控制方法求得控制律，避免了复杂的非线性优化求解，仿真结果表明了该算法的有效性。（2）基于迭代学习求解的神经网络预测控制。这种方法采用神经网络实现对过程的多步预测，控制信号的求取基于多步预测的目标函数，利用神经网络预测模型提供的梯度信息进行迭代学习获得。丁淑艳等[10]先利用一个BP网络构造一个非线性多步预测模型，根据被控对象输出与网络实际输出之问的误差采用改进的BP算法修改网络权值，模型建好后，根据网络的多步预测输出序列与设定值序列的偏差构造性能指标函数，采用自适应变步长梯度法修改控制律。（3）基于神经网络控制器的神经网络预测控制。这种方法基于两个神经网络，一个是建模网络，用于过程的动态建模以获取对过程的预测信号；另一个是控制网络，它按照与预测控制目标函数相应的驱动信号来调整整个网络的权值，以获取对预测控制律函数的逼近。陈博等[11]将传统预测控制的优化策略与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合，提出了一种基于BP神经网络的新的预测控制算法，即滚动优化模块用一个神经网络来实现，并针对一个工业装置控制实例，探讨了该算法在工业过程控制中的应用。Mircea Lazar[12]用神经网络模型作为滚动优化控制器，神经网络控制器通过利用非线性模型及对控制算法提供一种快速、可靠的解决办法来消除在非线性预测应用中主要的问题，并阐述了控制器的设计和补偿方法，最后用一个实例仿真证明了该方法的有效性。
三、遗传算法预测控制
遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率搜索算法，在解决非线性问题是表现出很好的鲁棒性、全局最优性、可并行性和高效率，具有很高的优化性能。Shin[13]提出一种基于前向网络的非线性预测控制方法，直接采用GA进行在线优化求解预测控制律。Ramirez[14]在非线性预测控制中，以GA 进行移动机器人导航控制中的在线寻优。为降低在线优化的计算负担，该GA算法采用启发式交叉和非一致变异操作，获得了满意的效果。Woolley[15]报道了在CONNOISSEUR先进控制工具包中基于GA滚动优化的预测控制的设计和应用情况。
四、滑膜预测控制
自从20世纪80年代初到现在，计算机技术的发展迅速，在控制中也采用了计算机控制，所以目前控制中的系统一般都是离散系统，因此对离散系统变结构控制的研究也变得很重要。离散系统滑模变结构控制以其滑模存在条简易而被广泛的应用。在进行滑模控制的过程中，考虑到控制受限以及选用的趋近律的参数以及切换等因素，即使系统在没有外界扰动的情况下，系统状态轨迹也是只能稳定在原点邻域的某个抖振。在根据不确定性上下界进行控制器设计的时候，利用不确定性的有界保证闭环系统的鲁棒稳定性，导致变结构控制过于保守，抖振严重，且不确定性的界有时很难获知.这些不足限制了离散变结构控制理论的应用.在综合考虑抖振、鲁棒性以及控制约束等指标要求的基础上，提出了基于滑模预测思想的离散变结构控制系统设计新思路[16]。
目前看到的有关滑模预测控制论文很少，具体的实际应用也不多，在国内主要有宋立忠，陈少昌，姚琼荟等人研究滑模预测离散变结构控制，在文章中主要研究了不确定离散时间系统的变结构控制设计问题，将预测控制中模型预测、滚动优化、反馈校正的思想引入到离散准滑模变结构控制系统的设计.把切换函数进行预测，然后通过切换函数得到滑模控制中的控制律，该方法综合考虑抖振、鲁棒性以及控制量约束等指标要求，利用当前及过去时刻的滑模信息预测未来时刻的滑模动态，实现了滚动优化求解.该方法可有效消除抖振现象，并能够保证闭环系统的鲁棒性。宋立忠，李红江，陈少昌[17]还对滑模预测控制进行了应用的研究，把此方法应用到船一舵伺服系统中。
参考文献：
[1] Culal Batur,et al.Predictive fuzzy expert puters in Eng.1991,20(2):199-209.
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[3] 徐立鸿，施建华．基于对象定量和定性信息的组合预测控制．自动化学报，1997，23(2)：257-260．
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篇6
关键词:分析服务;Web Services;XML;SOAP;故障诊断
中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)24-6842-02
Web Services and its Application on Fault Diagnosis
WU rui
(Information Center Pipeline Storage and Transportation Company Sinopec, Xuzhou 221008, China)
Abstract: In this paper, a analysis system based on the technology of Web Services and XML is proposed and applied to fault diagnosis. It is very useful to solve the problem that the difficulty of recomposing and reusing as well as the nonsupport for isomerous and distributed of data and system, which is brought by the traditional analysis system.It is useful to increase the product quantity in a collaborative enterprise.
Key words: analysis system; web services; XML; SOAP; fault diagnosis
1 概述
随着信息技术和网络技术的发展,制造业正面临一场生产模式的变革,要求生产企业对瞬息出现的市场机遇作出敏捷反应,而资源重组、资源共享、优势企业动态组合和异地协同合作将成为一种正常的生产组织形式,一个按照市场要求驱动的具有快速响应机制的网络化制造模式正在逐步形成。在这种模式下,已有的制造技术和软件资源得到充分的重复利用,而适应制造技术的数字化、智能化和协同化发展趋势的新的故障诊断技术与方法正不断被研究[1-3]。
一些企业将信息服务扩展成为业务服务,促进和完善了企业间的相互合作和应用集成。高效、快速地利用这些服务资源已经成为企业在日益激烈的市场竞争中致胜的法宝。由于数据挖掘、人工智能、知识库技术的成熟和广泛应用,将分析作为一种可以随时提供的服务已经成为可能,并日渐被人们所重视。但在现有的网络环境下,传统的分析服务存在着很多的局限性。本文提出了一种分布式分析服务系统解决方案,并且运用于企业设备故障诊断决策中。
2 设备监测及故障诊断原理
设备故障诊断技术是近20年发展起来的新学科。从本质上讲,设备诊断技术是一个模式分类及模式识别问题,即把机器的运行状态分为正常和异常两类,诊断过程就是研究信号的样本究竟属于哪种运行状态(或故障状态)。
设备诊断流程分为信号采集、信号处理和故障诊断三个阶段,相关的信号采集、信号处理及故障诊断等基础理论以及系统论、信息论、控制论、非线性科学、小波分析及神经网络等最新的技术在其中都有广泛的应用。
机器在运行过程中,内部零件受到力,热以及摩擦、磨损等多种因素的作用,其运行状态不断变化,一旦发生故障,往往会导致严重的后果。因此在故障诊断系统中,能否正确地处理故障信息,获取有效的故障特征量是对可能发生的故障进行分析、识别和预防的前提。只有有效地分析及确定故障发生的原因,才能采取相应的措施,尽可能减少经济损失和提高生产率。机械设备故障监测与诊断系统如图1所示。
3 分布式分析服务关键技术
为了实现分析服务系统在Internet/Intranet上的扩展,增强其对分布性及异构性的支持,改善其重组性和重用性,必须依靠多种技术手段。其中关键技术有Web Services和XML。
Web Services是一种在Internet上共享数据和功能的手段,其查找、描述和调用遵循特定的技术标准,如XML协议、简单对象访问协议SOAP、服务描述协议WSDL、服务注册、查找、集成协议UDDI。Web Services架起了不同分析服务之间交互的桥梁。
另外,XML这种标记语言是使用文本形式描述数据的,并可以在异构系统间进行数据交流。它的一个突出的优点就是XML与具体的软硬件平台是无关的,所以用XML表达知识可以达到最大的通用性[4]。知识包含概念、事实、规则三个层次。常用的知识处理语言PROLOG是建立在一阶谓词逻辑(Horn子句)的基础上。下面举例说明如何利用XML来表示PROLOG中Horn子句以达到表达知识的目的。例如有一个Horn子句like(Emily,Music),它表示“Emily喜欢听音乐”这个事实。其中关系名为like,对象为Emily和Music这两个常量。于是上述这个例子用XML就可写成:
like
Emily
Music
4 分布式分析服务系统设计
将Web Services和XML技术与传统的分析服务相结合产生了一种全新的分布式分析服务系统解决方案:基于WebServices的分布式分析服务系统,较好地解决了系统的分布性、异构性、重组性以及重用性等问题。
4.1 体系结构
整个分析服务系统是建立在分布计算环境之上的,主要由系统数据平台、分析服务器、Web服务调用框架、Web服务器、Web浏览器等部分组成。其系统体系结构如图2所示。
其主要模块功能如下:
1) 系统数据平台。系统的数据来源于分布在整个网络空间中的所有相关的异构数据库、知识库甚至是数据仓库。它们组成了整个系统的低层数据平台。
2) 分析服务对象。本身带有一定的分析推理机制,可以直接从系统的数据平台上提取分析所需的数据,独立完成具体的分析处理工作;也可以请求相关的分析服务器进行分析处理;甚至可以请求本地或远程的其他分析服务进行分析。其建立可以基于不同的技术机制,比如EJB,CORBA或Java。
3) 分析服务器。具备强大的数据分析功能,但是必须提供可编程的接口。
4) 客户端。使用浏览器从Web服务器下载HTML页,根据用户需求调用相应的Web服务,并将返回的数据直观地提供给用户。
5) 分析服务注册中心。它是一个全局的、共享的分析服务点。分析服务提供者将分析服务的描述信息,包括服务详细分类、服务接口、知识表示说明以及服务提供者的信息等通过UDDI管理工具进行注册。分析服务使用者使用UDDI查询工具可以检索这些信息,按照分析服务分类标准可以快速定位到自己需要的分析服务,然后获得并解析服务的WSDL文件,从而发起对服务的调用请求。
4.2 工作原理
1) 数据采集,在Matlab 应用程序支持下,系统接受设备加工状态、运动状态中的数据,并对其进行实时处理、神经网络训练,同时保存设备状态参数、运动参数、系统调整信息等,供使用设备的用户查询、浏览。
2) 处于客户端的用户使用浏览器向Web服务器发出调用请求,其中包含了进行分析所需要的各种参数。
3) Web服务器分析请求。如果是SOAP请求,直接将其交给XML转换引擎;如果为HTTP请求,则将其交由分析请求处理器进行预处理,再将其封装成SOAP请求,交给XML转换引擎[5]。
4) XML转换引擎主要做如下的工作:①解析SOAP报文,从中得到调用服务的名字以及所要传递的参数值,为下一步对服务的调用做准备。②映射服务调用到对应的格式,并具体实施对服务的调用。因为不同的服务对象可能会由不同的技术实现,比如CORBA,EJB或Java,所以对它们的调用方法就会有所不同。
5) 分析服务对象得到调用,提供相应的分析服务。可以有以下几种工作模式:① 不使用分析服务器,而是由分析服务对象直接实现在底层数据平台上的分析推理,分析服务对象直接执行分析任务,获得分析结果。② 使用分析服务器,利用它提供的编程接口发出分析请求,分析服务器分析处理后直接返回分析结果。③ 如果能找到直接满足需求的分析服务,则分析服务对象就向它发起调用;否则,如果复杂分析过程可以分解成几个子过程,则分析服务对象寻找相应的分析服务并调用之,最后获得综合的分析结果。
6) 分析服务对象将经过分析与综合的基于XML的知识返回给XML转换引擎。
7) XML转换引擎将分析结果封装成SOAP响应直接返回web服务器或分析请求处理器,再经它们返回给用户。
4.3 优点
与传统的分析服务相比较,分布式分析服务在服务范围、服务的重用、重组以及异构和分布性方面有明显的优势:首先,虽然每个具体服务还是针对某个特定的需求,但由于使用者可以在整个网络中搜索自己所需的服务,所以从整体上看,服务的应用范围很广。其次,对于服务提供商来说,只要适当调整服务粒度,就可以使得不同的服务可以灵活地集成、重组,以满足不同用户的需要。最后,由于采用了Web Service和XML技术,使得在不同格式、不同位置的数据和分析服务可以很好地集成和共享,最大限度地满足了用户多变的分析需求。
5 应用实例
5.1 实现方案
我们以一个设备诊断决策分析系统来说明分布式分析服务的特点。设备故障诊断决策系统类似于一个专家系统,其主要的任务是根据检测到的实时设备状态信息分析,确定故障性质、类别、程度、原因、部位,提出控制故障继续发展和消除故障的对策,最后将诊断结果返回给分析服务的调用者。设备诊断决策子系统的实现方案如图3所示。
5.2 系统特点
首先,分析服务调用灵活,服务的重组性和重用性好。如图3所示,由于诊断设备具有层次性,对每个大设备的诊断,调用其不同部件的诊断服务并将之集成,避免了使用者自己重新开发设备诊断分析机制的困难,降低了设备维护的难度和风险,同时提高了诊断服务的重用性和重组性。其次,就是服务的动态调用机制 故障诊断系统需要动态集成诊断分析服务,Web服务器接收用户的诊断请求,根据诊断设备的厂商、设备所属设备系统编码以及具体诊断设备,并采用规范化编码.实现动态调用诊断分析服务。
6 总结
本文提出了基于web Services的分布式分析服务的慨念、体系结构、工作原理,并将其运用于设备故障诊断分析系统的设计和实现中,提高了分析资源的利用率,改善了分析服务的重组性和重用性,简化了分析处理过程的复杂度。为提高协同企业制造产品的质量提供了有力支持。
参考文献:
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[2] 王隆太,李吉中,李雪峰.基于网络化制造模式的数控系统的研究[J].中国制造业信化,2003(2):98-100.
[3] Somnath D,Sudipto G,Venkata N M,et al.Tele2diagnosis:remote monitoring of large-scale systems[J].IEEE:0278032584625/00,2000.
篇7
20世纪80年代以来，我国目录学家一直寻求文献目录学的突破，书目情报理论是一个重要的突破口。书目情报理论对现代目录学的突出意义有两个方面：一方面，这一理论确立了目录学的基点，将目录学的核心思想从传统目录学的书目观转向现代目录学的书目情报观。另一方面，拓展了现代目录学的研究视野和研究内容，建立了以书目情报理论为基础的文献目录学体系，加强了目录学与情报学及其它相关学科的联系。书目情报理论将文献目录学从“图书（文献）——书目（书目工作）”范畴扩大到了“文献——信息”范畴。在以书目情报为基点的文献目录学的突破中，目录学研究和书目工作的信息化推动着新目录学——数字目录学的诞生。
数字目录学有着丰富的来源和基础。从实践来源看，数字目录学的基础是文献数字化与书目工作数字化实践。以CALIS为例，其建立的联机合作编目中心、馆际互借与文献传递网、分布式联合虚拟参考咨询网、统一用户认证服务体系、数字资源建设与服务项目等，表现为新时期的书目工作和文献工作。书目情报的数字化过程具体包括以下方面：一是书目情报的电子化；二是书目情报的网络化，包括书目情报产品在传统的印刷、卡片形式外出现了电子版、网络版，书目产品传输的网络化，读者通过网络使用书目情报产品[1]；三是书目情报的集成化；四是书目情报的智能化。
从理论来源看，数字目录学的基础是在实践的基础上对目录学发展的需要和对网络信息资源的探索。目录学界一直强调目录学的现代化，不断开展新领域的研究。武汉大学彭斐章教授带领他的博土生们对书目工作数字化与网络信息资源进行了许多有益的探索，发表了《网络信息资源组织与目录学的创新和发展》、《网络检索工具发展新思维》等系列论文。北京大学王锦贵教授指出：“我们应该从行动上冲破以书籍为载体的传统目录学的局限，立即把重心调整到网络信息目录工作及其检索工具上来”（《大学图书馆学报）2003年第4期）。首都图书馆倪晓建教授指出：信息加工的目的是解决信息激增与用户利用之间的矛盾，从本质上讲，属于目录学的范畴（《信息加工》，武汉大学出版社2001年版）。广东省立中山图书馆的莫少强撰文强调“数字图书馆元数据和资源共享的研究与实践”是网络环境下目录学发展的新课题（《图书情报工作》2002年第1期）。华南师范大学乔好勤教授说：对网络信息目录的研究，也可叫网络信息目录学或称网络目录学。过去有地方文献目录学、文学目录学、医学目录学等，网络目录的研究当然也可以叫网络目录学。这一新领域的开拓和研究，把目录学推向新的阶段——“网络目录学阶段”[2]。
2 数字目录学的原理构建
彭斐章教授指出：“如何科学地解决数字时代信息资源的生产、聚集、组织、传播、开发和利用等方式方法的问题，是21世纪我国目录学研究面临的重要问题。可以说，目录学研究正进入数字时代。”[3]数字目录学正是研究数字环境下的数字资源与网络书目情报工作，解决数字资源的组织与开发利用等问题，为发展信息资源管理和信息服务提供支持的一门目录学新兴学科。
2.1 “数字资源——知识”体系
现代文献目录学是在文献交流系统“文献信息生产者——文献信息需求者”中构建的书目情报交流子系统。在数字目录学中，文献信息交流系统已经发展到数字交流环境，它不是一般意义上的“文献——读者”的体系，而是“数字资源——知识”体系。
数字资源是数字目录学的重要对象。数字资源包括网上数字资源和非网上数字资源（光盘、磁带等）两大类。对各式各样数字资源的揭示与组织、报道与传播，是数字目录学的任务。
然而，数字目录学不仅仅限于数字资源的揭示与报道，还要从知识的角度进行研究。在知识的体系中，数字目录学应当承担两种功能。
一是知识记忆与导航功能。知识资源库和知识导航系统是数字资源系统的精华。American Memory（美国记忆）是知识资源库的一个代表，它集中反映美国历史、文化和立法方面的资源；Ohio Memory（俄亥俄记忆）集中俄亥俄州数字历史馆藏；Unesco的Memory of the World（世界记忆）计划试图保护人类的文化遗产，这些系统将支持社会的知识记忆。知识导航系统的重点是学术资源导航。CALIS在“九五”期间就开始了导航库建设，各高校图书馆也在大量建设导航库。2003年10月，CALIS确定建立“十五”“重点学科网络资源导航系统”，实现全国高校网络学术资源信息共享。数字目录学家要成为“Knowledge Navigator”（知识导航员），除提供OPAC检索、跨平台检索、一站式检索外，还要提供面向主题和面向问题的知识导航，要主动地根据社会的或者读者的需求编制一些导读系统，有针对性地、定期地把某一领域的资料搜集起来做成索引，提供个性化的导航服务。
二是科学报道与评价功能。利用各种数字评价系统，通过科技成果评价、科学竞争力评价等，支持科学研究和创新。美国科技信息研究所出版的三大引文索引数据库SCI、SSCI、A&HCI以及两大化学信息事实型数据库Current Chemical Reactions和Index Chemicus是数字目录学进行数字科学评价的重要工具。ISI Web of Science是全球最大、覆盖学科最多的综合性学术信息资源，ISI Journal Citation Reports（期刊引证分析报告，简称JCR）是基于SCI、SSCI的期刊评价数据库。Essential Science Indicators（基本科学指标）是ISI独有的研究和统计数据，可用于评估研究绩效，掌握过去十年间自然科学和社会科学发展的趋势和动向。ISIHighlyCited.com介绍了20年来世界范围内的高引用的研究人员及他们的成就。2005年即将推出的Century of Science将回溯数据从现在的1945年回推到1900年，囊括了20世纪以来最有影响的科学研究[thomsonisi.com/demos/webofscience]。此外，我国利用引文分析进行科学评价也取得一系列成果：如中国科学院文献情报中心的《中国科学引文索引》(CSCD)和《中国科学计量指标：论文与引文统计》，中国科技信息研究所的《中国科技论文与引文数据库》(CSTPC)，南京大学中国社会科学评价研究中心的《中国人文社会科学引文数据库》(CSSCD)等。
2.2 数字资源控制论
如果说，文献目录学是通过书目控制解决文献信息的大量增长与揭示报道文献信息的矛盾，那么，数字目录学是针对网络环境下数字资源无限增长，对数字资源进行控制的。主要有以下方面：
一是数字资源的长久保存与记录问题。在网络环境下，大量动态的数字资源逐渐成为社会知识的主要形式，如何将流动的数字知识信息作为人类的知识库和文化库实现有效的控制，成为数字目录学的重要任务。由于大量的网络信息处于不断更新和流动中，信息资源的网上地址也可能不断变化，如不及时捕获，可能大量有价值的资源会消失在网络中，严重影响人类的社会记忆。那么，哪些数字资源应当长久保存，哪些流动数据必须实时记录，为此应当研究数字资源控制的范畴与标准。
二是解决数字资源鉴定问题。档案界为保证电子文件原始性，从电子文件生成时开始控制，在此基础上建立了真实性的认定方法和手续；同时，建立电子文件的收集和积累制度，将电子文件中心嵌入电子政务系统，实现文档一体化管理，保证电子文件的完整性。从数字目录学的角度，如何确定数字资源的真实性和完整性，除了电子文件之外，其他各种资源也有同样的问题。例如，网上广告信息的真实性问题，网络文学作品的法律认可问题，都需要解决。由于网上信息的大量链接，信息在转载过程中的“原始文本”确定，文本加入部分的鉴别和文本作者的识别，各种数字资源在格式转换后的纠错等等，都需要制定各类型数字资源的鉴定策略和鉴定方法。
三是解决网络环境下的数字污染问题。解决数字污染问题，是一个系统工程，包括从技术角度进行网络信息过滤；从法律角度惩治信息犯罪；从伦理角度防止信息污染；从管理的角度进行网络信息检查。还包括从数字目录学角度对网络信息进行提炼，如同传统目录学的“校雠”功能，对网络信息错误进行校正，对网络冗余信息发挥批评监督作用。
四是流媒体和视音频资源的控制。据Internet Movie Database的统计，全球生产影片1991年只有5972部，2001年达到10342部；全球生产CD唱片1998年9万张，1999年存储量58TB；全球生产DVD视盘1999年5000种，存储量22TB，2002年增至43.8TB[4]。通过元数据对大量的流媒体和视音频资源进行控制，包括图像、音频、视频、视音频、多媒体等元数据，在数字资源收集、保存、标引、资产管理等方面发挥作用。
五是数字资源质量评价。目前国内外关于网络信息资源的评价[5]，主要是网页评价和网站评价，以及数据库评价、课件评价、电子图书评价、电子期刊评价、电子图书馆评价等等。从整体上对网络信息资源进行评价，有定性和定量评价，主要标准有：内容评价（真实性、权威性、准确性、新颖性、时效性、稳定性、连续性、独特性、实用性、系统性等）；设计评价（整体构思、版面编排、合理性、用户界面友好性、交互性、导航设计、开放性、兼容性）；检索评价（可检索性、检索功能、检索效果、检索速度、易用性）；可获得性评价（主页可操作性、链接的有效性、链接响应速度、传输速度）；安全性评价；成本效益评价（技术支持、链接成本、价格、利用率、访问量、下载量、引用次数、社会影响等）。
2.3 知识加工论
数字时代的目录学家应当成为“知识工程师”，从事知识的加工与服务。知识加工主要有三个方面，第一个方面是将网络信息转化为知识，包括从显性知识到显性知识，从隐性知识到显性知识等知识的相互转化，是创新型的知识加工。第二个方面是对网络知识进行系统化的组织，如知识分类、知识的表示。已有的各种针对网络资源的分类表、叙语表是知识系统的组织工具，新的组织方法有本体论(ontology)、语义网(semantic Web)和主题地图(topic maps)等。第三个方面是知识揭示，数字目录学必须继承目录学的学术传统，深入到知识层面，将提要、类序、综述、述评等方法与网络和数字技术、智能技术结合起来，发展元知识系统。
2.4 “e-reading”
数字目录学与文献目录学一样，具有指导读书治学的功能。具体表现为，指导“e-reading”（电子阅读）。“e-reading”主要表现为网上阅读。网上阅读主要有网页浏览和网上文献阅读，网上电子期刊阅读已成为科研人员的主要阅读方式，而网上的电子书阅读需求逐渐增长。“e-reading”还包括多媒体阅读。北京大学副校长吴志攀教授在《大学图书馆学报》2004年第1期发表的《移动阅读与图书馆的未来——“移动读者的图书馆”》一文中，预测手机阅读时代的到来，阅读习惯会从“阅读”变为“倾听”。
数字目录学要研究学习环境的变化，研究人们读书治学的新的特征，研究信息素养与读书治学的关系，研究电子阅读习惯、阅读行为和阅读心理学。数字目录学通过调查用户需求和电子信息服务的使用情况，为数字化学习提供依据。数字目录学还要建立各种学习资源库和学习平台，并进行用户学习培训，提供电子阅读方法的指导。
2.5 网络需求论
数字时代网络需求成为知识社会的重要特征。一方面，信息需求在人们的整体需求中占有越来越大的比重，而网络的需求量又占有突出的地位。另一方面，在网络环境下，知识生产者与知识利用者、书目情报工作者与书目情报需求者、图书馆员与用户之间的界限越来越模糊，因此，所有人都需要网上的信息与知识。
网络需求从微观来说是检索需求。满足这种需求的网络检索技术可分为数据检索、全文检索和知识检索。
从中观来说，网络需求表现为知识需求。网上大量的知识导航系统、丰富的教学网和教学资源上网，以及远程教育的发展，为人们的知识学习开辟了更多的渠道和机会。特别重要的是，公共知识的需求将主要通过网络来实现，要加强公共知识管理，发展信息公开、知识自由和公共知识资源的获取。从宏观来说，网络需求的实质是文化需求。网上的文化平等与文化对抗、传统文化与现代文化、单一文化与多元文化同时存在，各种文化努力占领网上阵地，现实文化寻求与网络文化融合。因此，网络的自由交互和个性发展的特征以及文化向知识的渗透，为数字目录学文化提供了依据。
3 数字目录学的主要内容
基于上述原理，数字目录学不是围绕传统意义上的文献解决问题，而是围绕内容(content)解决问题。数字目录学的研究内容主要分为三大领域：
3.1 数字资源系统的目录学研究
数字目录有“digital bibliography”等多种名称，诸如：“digital bibliography”，“network bibliography”，“internet bibliography”，“web bibliography”，“e-bibliography”，“d-bibliography”等。搜索引擎是数字目录学的重要研究工具。数字资源系统的目录学研究主要解决电子资源的分类编目与检索问题，包括数字图书馆目录、网络编目、联机编目系统、文后电子资源著录、网络资源分类、网络资源组织、网络信息资源的二次开发等问题。
关于数字图书馆目录，包括DC元数据研究、OCLC的开放性元数据项目平台CORC（在线资源合作编目）系统、数字图书馆联盟目录等。这方面的研究已成为数字图书馆研究的热点。
关于电子资源编目的研究，跟踪网上MARC编目工具MARCit、OCLC实施的InterCat网络编目计划，研究光盘、电子出版物、数据库、网页等各种电子资源的著录等。1999年ISBD(CF)的修订，用“Electronic Resources”替代“Computer Fies”。AACR2的修订，历经了“Machine-Readable Data Files”——“Computer Files（1998年）”——“Electronic Resources（2002年）”三个发展阶段，由此导致了MARC21的产生，Ebary、NetLibrary、Safari Tech Books Online等都可提供电子图书的MARC21。我国出版的《西文文献著录条例》（2003扩大修订版），也增加了“电子资源”一章。同时，图书馆界开展的电子资源编目研究与实践取得了可喜的进展。
关于联机编目系统，超大规模集成化是发展趋势，如全球最大的书目系统OCLC WorldCat拥有4800万条不重复的数据，涵盖由400多种语言记载的4000多年人类知识结晶，平均每15秒钟就增加一条新记录[6]。通过研究国外四大联机书目系统：OCLC的WorldCat、LC的PCC、英国图书馆的Blaise和澳大利亚的Kinetica，以及国内的著名书目数据库（国家图书馆联机编目中心、中科院系统书目数据库、CALIS书目数据库、北京图联书目数据库、上海图联书目数据库、深圳图联书目数据库等），组织建立我国的联机编目系统。
关于网络二次文献的研究。网络目录的研究包括OPAC、网络联合目录、网络书业目录、网络书目数据库等。网络索引的研究有“网站索引”、“教案资源索引”、“课件索引”、“数据库索引”、“文件索引”、“地图索引”、“新闻索引”等多种类型研究。要加强对大型网络索引如Librarian's Index to the Internet的研究。还要研究网站和网页的可检索性与可用性(Website accessibility and usability)，提高其检全率和检准率，研究网上资源的成本效益。
关于网络资源组织模式有四个层次：微观的组织模式，包括文件、超媒体、数据库与网站；中观的组织模式，主要有学科信息网关(Subject Based Information Gateways)；宏观的组织模式，主要指网络资源指南(Web directory)和搜索引擎；分布式组织的图书馆，其组织的资源超出网上信息的范围[7]。数字目录学除对网络信息组织进行全面研究外，还要研究专题指引库方式、热门站点链接或相关站点推荐，以及分类法和主题法包括关键词法、主题词表、标题词表等在网络资源组织中的应用。
关于网络书目控制，2000年，美国国会图书馆的“新千年书目控制”专题会议将网络信息组织作为会议主题之一。笔者主持完成了国家“九五”重点项目《书目控制的经济学与我国书目控制的经济效益研究》，提出“在网络环境下，书目控制与文献、数据库更紧密地结合起来成为一体化的资源，发挥着多样化的效用。”
3.2 数字参考咨询的目录学研究
关于数字参考工具的研究，包括电子版工具书和网络版工具书的研究。除已有的CD-ROM工具书如《四库全书》、《中国大百科全书》（电子版1.0）外，大量的纸质工具书需电子化。更为重要的是，网络版工具书有广阔的发展前景。国外著名的网络版工具书较多，如“Encyclopedia Britannic”(Britannic.com)、“Columbia Encyclopedia，6thed，2001”(bartleby.com)等。国内的网络版工具书也在发展中，如易文网工具书在线(ewen.cc/uniban/index.asp)的《汉语大词典》、《中华古汉语字典》等。
关于网络参考文献的研究。文后电子文献的著录由于国家标准《文后参考文献著录规则》并未涉及，因而是近几年来迫切需要解决的问题。一些专业期刊确定了自己的网上参考文献著录格式，各有特色，著录标准化势在必行。
关于数字参考服务的研究。虽然新的服务方式如电话咨询、E-mail咨询、网页咨询、合作虚拟咨询、7*24全天候实时咨询服务等已开始广泛应用，但关于数字参考咨询的软件、标准规范、体系结构、实用系统如QuestionPoint、Ask a librarian、专家咨询系统等等都需要深入的研究。
3.3 数字化学习指导的目录学研究
这一领域主要解决数字资源增长与阅读的矛盾，研究数字化学习指导的理论与方法问题。
一是要开发虚拟学习开发平台，国外已有较多的开发软件，如美国Web公司开发的TopClass，Bristol大学的Blsckboard，Lotus机构的Learning space；英国Huddersfield大学开发的CoMntor Learningcapes，Staffordshire大学的COSE系统，Columbia大学的WebCT等[8]。二是要研究数字导读，网络书评和网络推荐书目已经产生，要进行与传统导读方法的结合研究，以及中外阅读指导的比较研究。三是要研究数字读者教育和学习方法，包括Net Generation、从广播式学习到互动式学习的转变。因此，既要研究传统意义的读者和学习向数字读者与数字学习的转型，又要研究未来网络一代人的心理变化与社会适应性。
4 发展数字目录学的思考
目录学作为一门有着悠久历史传统的学科，因为其应用的广泛性在20世纪以前一直占据着学科的重要地位，到20世纪开始才有重大变革，并与图书馆学紧密结合起来。如果说20世纪初现代文献目录学的建立是目录学的重大转型，那么，21世纪初是目录学的又一次重大变革期，数字目录学为目录学开辟了新天地，成为目录学的重要发展方向。
我们要转变观念，大力加强数字资源与数字目录的研究。既要继承目录学的优良传统，继续进行古典目录学和现代文献召录学的研究；又要与时俱进，树立开拓创新意识，大胆进行新目录学的探索。既要有“文献”观，发展书目情报理论；更要有“数字资源”观，关注网络世界，发展数字资源管理理论。
我们要行动起来，大力开展数字目录学实践。要参与到数据库建设和数字平台建设中，在实践中总结目录学经验。要自觉进行新技术在数字资源中的应用研究，发展数字化编目和网络信息资源组织。要努力建设数字化学习环境和数字化知识学习系统，引领阅读学习指导，使数字目录学成为新世纪“学中第一紧要事”。
我们要深化理论研究，完善数字目录学学科建设。要扎实开展数字目录学的专题研讨，联合图书馆学界和情报学界的力量，共同开展数字资源问题的攻关。要加强目录学与现代信息技术的结合，在研究方法上突破宏观的认知范式，吸收网络计量学、科学计量学、网络图书馆学(Internet Librianship)、信息构建(Information Architecture)等学科的成果，丰富数字目录学的内容。
我们要进行教学改革，培养数字目录学人才。要在目录学教学中增加新的内容特别是数字目录学的内容，要大力进行目录学教学方法和手段的改革，进行网上目录学实习，增加社会实践。要培养数字目录学的高层次人才，还要对图书馆书目工作者、书业书目工作者以及社会书目工作者进行培训，提高他们的数字目录学意识和数字目录学的水平，形成一支支撑目录学转型的队伍，为目录学发展和数字目录学建设作出应有的贡献。
参考文献
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