文献综述 前言 从20世纪40年代起，特别是第二次世界大战以来，自动化随着工业发展和军事技术需要而得到了迅速的发展和广泛的应用。如今，自动控制技术不仅广泛应 用于工业控制中，在军事、农业、航空、航海、核能利用等领域也发挥着重要的 作用。例如，电厂中锅炉的温度或压力能够自动恒定的不变，机械加工中数控 机床按预定程序自动地切削工件，军事上导弹能准确地击中目标，空间技术中人 造卫星能按预定轨道运行并能准确地回收等，都是应用了自动控制技术的结果。 自动控制，是指在没有人直接参与的情况下，利用控制装置对机器设备或生产过程进行控制，使之达到预期的状态或性能要求。 双容水箱液位控制系统就是自动控制技术在液位控制方面的应用。其在化工，能源（电厂）等工业工程控制中得到了广泛应用。 过程控制的发展历程 随着过程控制技术应用范围的扩大和应用层次的深入，以及控制理论与技术的进步和自动化仪表技术的发展，过程控制技术经历了一个由简单到复杂，从低 级到高级并日趋完善的过程。 1过程控制装置的发展 1.1基地式控制阶段（初级阶段） 20世纪50年代，生产过程自动化主要是凭借生产实践经验，局限于一般的控制元件及机电式控制仪表，采用比较笨重的基地式仪表（如自力式温度 控制器、就地式液位控制器等），实现生产设备就地分散的局部自动控制。在设 备与设备之间或同一设备中的不同控制系统之间，没有或很少有联系，其功能往 往限于单回路控制。其过程控制的主要目的是几种热工参数（温度、压力、流量 及液位）的定值控制，以保证产品质量和产量的稳定。 1.2单元组合仪表自动化阶段 20世纪60年代出现了单元组合仪表组成的控制系统，单元组合仪表有电动和气动两大类。所谓单元组合，就是把自动控制系统仪表按功能分成若干 单元，依据实际控制系统结构的需要进行适当的组合。单元组合仪表之间用标准 统一的信号联系，气动仪表（QDZ系列）信号为0.02～0.1MPa气压信号，电动 仪表信号为0～10mA直流电流信号（DDZ-II系列）和4～20mA直流电流信号 （DDZ-III系列）因此单元组合仪表使用方便、灵活。由于电流信号便于远距离 传送，因而实现了集中监控和集中操纵的控制系统，对于提高设备效率和强化生 产过程有所促进，适应了工业生产设备日益大型化于连续化发展的需要。
模糊综合评价模型 模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model) 目录 [隐藏] 1 什么是模糊综合评价模型？ 2 模糊评价的基本思想 3 模糊综合评价模型类别[1] o 3.1 模糊评价基本模型 o 3.2 置信度模糊评价模型 4 模糊综合评价模型的运用 5 模糊综合评价模型案例分析 o 5.1 案例一：模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的 应用[2] 6 参考文献 [编辑] 什么是模糊综合评价模型？ 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。 [编辑]
模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是我们先对单个因素进行评价，然后对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 [编辑] 模糊综合评价模型类别[1] [编辑] 模糊评价基本模型 设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级 集。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到评判矩阵： (1) 其中，r ij表示u i关于v j的隶属程度。(U,V,R) 则构成了一个模糊综合评判模型。确定 各因素重要性指标（也称权数）后，记为,满足，合成得 (2) 经归一化后，得 ,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑] 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。 在(U,V,R)模型中，R中的元素r ij是由评判者“打分”确定的。例如 k 个评判者，要求每个评判者u j对照作一次判断，统计得分和归一化后产生
传感器技术文献综述 学校邕江大学专业 09信息学号 40号姓名赵丽霞 一、摘要 传感器技术是综合多种学科的复合型技术, 是一门正在蓬勃发展的现代化传感器技术。本文通过将所看的传感器相关文献总分为传感器、智能传感器以及无线传感器网络三个类别, 对每一类别进行综述, 分析每类别传感器研究中所存在的不足,探讨了相应的解决方案。 二、关键词:传感器 三、引言 传感器技术是一门正在蓬勃发展的现代化传感器技术, 是涉及微机械与微电子技术、计算机技术、信号处理技术、电路与系统、传感技术、神经网络技术以及模糊控制理论等多种学科的综合性技术, 而该技术也广泛应用到了军事、太空探索、智能家居、农业、医疗等领域。在伴随着“信息时代” 的到来,作为获取信息的重要手段——传感器技术得到飞速发展, 其应用领域越来越广, 人们对其要求越要越高, 需求也越来越迫切。但传感器技术的广泛应用以及飞速发展并不代表着该技术已经成熟, 相反在很多方面它还只是一项新兴的技术, 依然存在很多的问题等待我们去解决。如何能够让我们的传感器装置很快的适应周围的环境, 迅速准确的处理传输客户所需求的信号, 并可以根据客户的要求作出相应的反应以及如何可以尽量的延长传感器装置的生存时间等等。这些问题都是我们在研究传感器技术的过程中所应该解决的问题。 四、传感器 传感器是一种物理装置, 能够探测、感受外界的信号、物理条件 (如光、热、温度、湿度等或化学组成, 并将探知到的信息传递给其他装置。该装置相当我们的人类的眼睛、鼻子、舌头、耳朵以及皮肤等一些感知器官。这样,精确快速地感
受外界的信号就是迅速正确作出反应实施行动的前提条件。现在的物理传感器、生物传感器都是力图解决感知、精确以及快速这三个难题。例如气体流量监测就有很多种的感知方法,但每种方法都存在着精确以及反应速率方面的问题, 所以还需要不断的改进。然而,有很多的问题大自然已经很好的为我们解决了, 我们应该取其精华。因此, 我认为仿生传感器一定会解决很多传感器方面的问题。 模仿沙漠蚂蚁利用太阳偏振光在沙漠中很好的辨别方向机理设计了偏振测角传感器。在我们的生活中, 大自然还有很多聪明的发明, 这些都可以应用到我们现在所讨论的传感器技术中。比如鲸鱼、鸽子能够探测到地球微弱的磁场并根据其来确定旅行路线; 双髻鲨能都根据探测到微弱的生物电来捕食, 在它的双髻上分布着许多微小的孔,传感器也可以设计成与此相同的结构来探测微弱的电磁波, 并可以将此项技术应用到医学中来检测人体的健康;苍蝇的嗅觉特别灵敏,远在几千米外的气味也能嗅到,仿生学家根据苍蝇嗅觉器官的结构和功能,利用活的苍蝇,把非常纤细的微电极插到苍蝇的嗅觉神经上仿制成一种十分奇特的小型气体分析仪,用来检测舱内气体的成分。此外,还有很多的动物都具有特异功能,可以利用这些大量的自然资源来实现我们对自然界一些信息的需求,可以直接利用动物,降低成本,可以根据研究其特异功能的机制, 改进现在的传感器。 目前的传感器往往仅能感知一种或几种物理量。因此, 要尽量集成传感器的功能。在实际中, 需要检测的物理量往往不是唯一的, 这样就需要多种传感器共同工作来完成对这些物理量的检测, 浪费了大量资源, 比如人力资源——我们要花费大量的时间与精力去部署以及维护这些节点, 通信资源——每个节点都会向基站发送信号, 占用带宽, 容易造成数据拥堵。要求一种传感器可以同时感知多种物理量比较困难, 这样可以将多种传感器固定在同一装置上, 通过程序让它们在分配间隙时间内轮流工作发送数据, 间隙时间越短, 该传感器的整体测量效率也就越高。但如果对测量的实时性要求不高的话, 一个传感器装置就可以达到预期效果。也可以在监测区域分布多个的装置, 编制程序, 使在同一时刻能够测量到多种物理量。 五、智能传感器
第六部分模糊数学 第十五章模糊数学模型 模糊数学的起源 15.1.1数学是精确的 数学是关于物质世界的空间形式和数量关系的科学。在二十世纪三十年代，数学的发展被划分成三个阶段： 第一阶段：数学是数，量，几何图形的科学； 第二阶段：数学是研究量的变化和几何图形变换的科学； 第三阶段：数学是作为关于现实世界一切普遍性的数量形式和空间形式的科学。 近代科学技术的发展同精确数学方法的发展和应用是密切相关的，牛顿力学为其经典。到了19世纪，天文，力学，屋里，化学等理论自然科学先后在不同程度上走向定量化，数学化，形成一个被称为“精密科学”的学科群。大量使用数学方法，反过来又推动了数学的巨大进步。19世纪是精确科学方法飞速发展的时期。 20世纪以来，精确数学及其应用以更大的规模和速度发展着。相对论，量子力学，分子生物学，原子能，电子计算机和空间技术等邻域的创建和开发为精确方法奏响了一曲又一曲的凯歌，但也进一步助长了对精确方法的盲目崇拜。人们愈加相信，一切都应当精确化，只有现在还没有实现精确化的问题，没有不需要或不可能精确化的问题。 客观而言，精益求精是科学工作者的美德，是评价研究工作科学性的一条准则，但是，这种对精确方法的崇拜，似乎被当作一种不言而喻的真理，在很长的历史时期中未受到人们的怀疑。科学方法论中的这种绝对化的观点，也反映到哲学中。例如，一些分析哲学家提倡把一切概念，包括日常用语都加以精确化，这种现象的发生是值得深思的。但是，实践是检验真理的唯一标准，任何理论上的片面性和绝对化，迟早会在实践中暴露其错误而得到纠正。 15.1.2精确数学的局限性 人脑的思维活动一般说来具有两方面的特征： （1）直觉性跟严格性的有机结合，可以进行整体性和平行性的思考，例如联想过程，这些是具有模糊性的； （2）逻辑推理过程，它具有逻辑和顺序的特点，因而又是形式化的。 关于形式化思维，可以用数理逻辑的方法把它数学化，这样就能把它变成一系列的数学符号，可以用计算机去解。最突出的成果就是1976年美国人阿贝尔和哈肯利用电子计算机解决有名的数学难题——四色问题，这一难题的解决使不少人惊叹：这简直是电脑对人脑的嘲弄！ 真是这样吗？ 从另一个角度来看，譬如，看电视的时候，要把图像调得“更清楚一些”，或者，说一个人比另一个人更好看一些或更丑一些，这对于人来说是件容易的事，但是对于电脑来说，却是个大难题。从这个角度来说，电脑的“智力”还不如一个小孩子。 为什么会出现这样的情况呢？ 因为用传统数学的方法处理模糊食物，首先要求将对象简化，舍弃对象固有的模糊性，在本来没有明确界限的对象之间认为地挂定界限，变模糊数量关系为清晰数量关系。例：西
二 模糊综合评价模型 模糊综合评判方法，是一种运用模糊数学原理分析和评价具有“模糊性”的事物的系统分析方法。它是一种以模糊推理为主的定性与定量相结合、精确与非精确相统一的分析评价方法。由于这种方法在处理各种难以用精确数学方法描述的复杂系统问题方面所表现出的独特的优越性，近年来已在许多学科领域中得到了十分广泛的应用。 2.1 模糊综合评判模型 2.1.1单层次模糊综合评判模型 给定两个有限论域 U=｛u 1，u 2，…，um ｝ (1) V=｛v 1，v 2，…，v n ｝ (2) (1)式中，U 代表所有的评判因素所组成的集合；(2)式中，V 代表所有的评语等级所组成的集合。 如果着眼于第i(i=1，2，…，m)个评判因素u i ，其单因素评判结果为R i =[r i1，r i2，…，r in ]，则m 个评判因素的评判决策矩阵为 111121221 2221 2 n n m m m mn R r r r R r r r R R r r r ???? ????????==???? ???? ???????? （3） 就是U 到V 上的一个模糊关系。 如果对各评判因数的权数分配为：1,2,,m A a a a ??=?? （显然，A 是论域U 上的一，个模糊子集，且101,1m i i i a a =≤≤=∑）则应用模糊变换的合成运算，可以得 到论域V 上的一个模糊子集，即综合评判结果： 1,2,,n B A R b b b ??=?=?? （4） 2.1.2多层次模糊综合评判模型 在复杂大系统中，需要考虑的因素往往是很多的，而且因素之间还存在着不同的层次。这时，应用单层次模糊综合评判模型就很难得出正确的评判结果。所以，在这种情况下，就需要将评判因素集合按照某种属性分成几类，先对每一类进行综合评判，然后再对各类评判结果进行类之间的高层次综合评判。这样，就产生了多层次模糊综合评判问题。 多层次模糊综合评判模型的建立，可按以下步骤进行： (1)对评判因素集合U ，按某个属性，将其划分成m 个子集，使它们满足： 1 () m i i i j U U U U i j =?=????=Φ≠?∑ （5）
工程控制基础文献综述 院系： 班级： 姓名： 学号：
一、引言 本学期初步学习了工程控制基础，为了更好地了解和学习该门课程，我通过网络渠道搜集了十篇有关工程控制的期刊文献。深入阅读后，我进行了总结，并对工程控制有了一定深度的理解。本文是对搜集和阅读的文献的综述，旨在简要的介绍工程控制的发展和应用。我所搜集的期刊均来自中国知网，其中包括工程控制的发展史和在车辆、电力及机器人方面应用的文献。 二、文献综述 1.智能控制工程研究的进展 自1985年在纽约召开第一届智能控制学术会议至今，智能控制已经被广泛研究应用于工业、农业、服务业、军事航空等各个领域。近年来，随着人工智能技术和其他信息处理技术，尤其是信息论、系统论和控制论的发展，智能控制在控制机理和应用实践方面均取得了突破性的进展。遗传算法与模糊逻辑、神经网络相互融合，通过模拟人类思维方式和结构来设计用于解决复杂的各种非线性问题的控制策略，并已在各种实际工程项目中得到应用，取得了良好的效果。分布式人工智能中的Agent和Multi Agent System已成为研究的热点，构建基于Agent 的集散递阶结构的智能控制系统为智能控制注入了新的活力。 在理论研究取得进步的同时，国内外的研究者均意识到智能控制的研究不能只停留在计算仿真的层次上，智能控制应该直接面向传统控制难以或无法解决的复杂的非线性系统，面向实际工程应用。 2.车间运输小车的智能控制 工厂运输是协调生产的重要环节和工厂设施的重要组成部分，它的效率直接影响生产成本及生产率。目前，加工中小产品机械加工车间运输系统主要有空间运输和地面运输两种。空间运输主要是小吨位桥式起重机和电动葫芦，其控制方式多为下拉线式，这种方式有以下缺点：1）设备复杂，功率消耗大，投资高。2）操作不方便，运输效率低。3）只适应车间内部运输。 地面运输主要采用叉车及手推运料小车，叉车需专人驾驶且无固定轨道，在车间内运行极不安全，手推运料小车需人为动力，劳动强度大，运输效率低。本设计的有轨运料小车，利用了 PLC 的编程简单，工作可靠，硬件组合灵活，不增加外部控制电器即可实现任意复杂逻辑控制等特点，实现了运料小车的智能控制。 小车应具有两种控制方式，即：呼叫自动响应控制和手动点动控制，正常情况下应使用前一种控制方式。两种控制方式必须实现互锁。呼叫自动响应控制：每个机床处各设一个呼叫按钮。由于意外或故障导致小车在非呼叫工位处停车时，不响应任一工位处的呼叫信号，只能采用手动控制进行纠正。
模糊综合评价模型 [编辑] 什么是模糊综合评价模型？ 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。 [编辑] 模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是我们先对单个因素进行评价，然后对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 [编辑] 模糊综合评价模型类别[1] [编辑] 模糊评价基本模型
设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级 集。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到评判矩阵： (1) 其中，r ij表示 u i关于v j的隶属程度。(U,V,R)则构成了一个模糊综合评判模型。确定各 因素重要性指标（也称权数）后，记为,满足，合成得 (2) 经归一化后，得 ,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑] 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。 在(U,V,R)模型中，R中的元素r ij是由评判者 “打分”确定的。例如k 个评判者，要求每 个评判者u j对照 作一次判断，统计得分和归一化后产生 , 且 , 组成R0。其中既 代表u j关于v j的“隶属程度”，也反映了评判u j为v j的集中程度。数值为1 ,说明u j为v j是可 信的，数值为零为忽略。因此，反映这种集中程度的量称为“置信度”。对于权系数的确定也存在一个信度问题。 在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后，作关于权系数的等级划分，由此决定其结果的信度。当取N个等级时，其量化后对应于[0，l]区间上N次平分。例如，N取5，则依次得到[0，0.2]，[0.2，0.4]，[0.2，0.6]，[0.6，0.8]，[0.8，l]。对某j个指标， 取遍k个专家对该指标评估所得的权重，得。作和式 (3) 其中d ij表示数组中 属于的个数，a0 = 0,b N = 1。
引言 近三十年来，随着控制理论技术和航空航天技术的迅猛发展，一种典型的系统在控制理论的领域中一直成为被关注的焦点，即倒立摆系统。 倒立摆的特点为支点在下，重心在上，是一种非常快速并且不稳定的系统。但正由于它本身所具有的这种特性，许多抽象的控制理论概念如系统稳定性、可控性和系统抗干扰能力等等，都可以通过倒立摆系统实验直观的表现出来。因此在欧美等许多发达国家的高等院校中，倒立摆系统已经成为必备的控制理论教学实验设备。学生们可以通过倒立摆系统实验来验证所学的控制理论和算法，非常的直观、简便，更容易对课程加深理解。 倒立摆装置被公认为自动控制理论中的典型实验设备，也是控制理论教学中不可多得的典型物理模型。它深刻揭示了自然界的一种基本规律，即一个自然不稳定的被控对象，运用控制手段可使之具有良好的稳定性。由于倒立摆系统本身所具有的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性，许多现代控制理论的研究人员一直将它视为典型的研究对象[1-4]。通过对倒立摆系统的研究，不仅可以解决控制中的理论问题，还能将控制理论所涉及的三个基础学科：力学、数学和电学（含计算机）有机的结合起来，在倒立摆系统中进行综合应用。在多种控制理论与方法的研究与应用中，特别是在工程实践中，也存在一种可行性的试验问题，将其理论和方法得到有效的经验，倒立摆为此提供了一个从控制理论通往实践的桥梁。所以，研究倒立摆系统对以后的教育研究领域具有非常深远的影响。 本文为建立倒立摆系统的数学研究模型，在熟悉线性系统的基本理论和非线性系统线性化的基本方法的基础上确定研究的系统方案和实施的控制方法，通过MATLAB软件对其进行编程，以达到完成倒立摆的仿真实验，实现了倒立摆的平衡控制。
模糊综合评价法（见课件） 模糊数学是从量的角度研究和处理模糊现象的科学．这里模糊性是指客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦比”性．比如用某种方法治疗某病的疗效“显效”与“好转”、某医院管理工作“达标”与“基本达标”、某篇学术论文水平“很高”与“较高”等等．从一个等级到另一个等级间没有一个明确的分界，中间经历了一个从量变到质变的连续过渡过程，这个现象叫中介过渡．由这种中介过渡引起的划分上的“亦此亦比”性就是模糊性． 一、单因素模糊综合评价的步骤 1． 根据评价目的确定评价指标（evaluation indicator ）集 合 },,,{21m u u u U = 例如评价某项科研成果，评价指标集合为U ={学术水平，社会效益，经济效益}． 2． 给出评价等级（evaluation grade ）集合 },,,{21n v v v V = 如评价等级集合为V ={很好，好，一般，差}． 3． 确定各评价指标的权重（weight ） },,,{21m W μμμ = 权重反映各评价指标在综合评价中的重要性程度，且∑=1i μ． 例如假设评价科研成果，评价指标集合U ={学术水平，社会效益，
经济效益}其各因素权重设为}4.0,3.0,3.0{=W ． 4．确定评价矩阵R 请该领域专家若干位，分别对此项成果每一因素进行单因素评价（one-way evaluation ），例如对学术水平，有50%的专家认为“很好”，30%的专家认为“好”，20%的专家认为“一般”，由此得出学术水平的单因素评价结果为()0,2.0,3.0,5.01=R 同样如果社会效益，经济效益两项单因素评价结果分别为 ()1.0,2.0,4.0,3.02=R ()2.0,3.0,2.0,2 .03=R 那么该项成果的评价矩阵为 ???? ? ??=????? ??=2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0321R R R R 5．进行综合评价 通过权系数矩阵W 与评价矩阵R 的模糊变换得到模糊评判集S ： 设m j W ?=1)(μ，n m ji r R ?=)(，那么 ()()n mn m m n n m s s s r r r r r r r r r R W S ,,,,,,212 1 22221 11211 21 =???? ?? ? ??==μμμ 其中“ ”为模糊合成算子． 进行模糊变换时要选择适宜的模糊合成算子，模糊合成算子通 常有四种： (1) ),(∨∧M 算子
2016江西财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号：2016018 2016年5月20日~5月25日
承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) ： 队员1. 姓名专业班级计算机141 队员2. 姓名专业班级计算机141 队员3. 姓名专业班级计算机141 日期： 2016 年 5 月 25 日
编号和阅卷专用页 江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定
城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。 其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)， B(u)， C(u) ，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5） 然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式 1 ,ij ij n kj k u u u == ∑ 1 ,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w == ∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =K 。然后后， 给出建立绩效评价模型（其中O 是评价结果向量），应用模糊数学中最大隶属度原则，对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中，我们具体以交叉口为中心建立模型，其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况，不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力，有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度
毕业设计（论文） 文献综述 题目十九座客车悬架系统设计 专业车辆工程（汽车工程） 班级08级2班 学生 指导教师 2012 年
汽车悬架系统文献综述 1.前言 悬架是安装在车桥和车轮之间用来吸收汽车在高低不平的路面上行驶所产生的颠簸力的装置。因此，汽车悬架系统对汽车的操作稳定性、乘坐舒适性都有很大的影响。由于悬架系统的结构在不断改进，其性能及控制技术也得到了迅速提高。尽管一百多年来汽车悬架从结构形式到作用原理一直在不断地演进，但从结构功能而言，它都是由弹性元件、减振装置和导向机构三部分组成。在有些情况下，某一零部件兼起两种或三种作用，比如钢板弹簧兼起弹性元件和导向机构的作用，麦克弗逊悬架中的减振器柱兼起减振器及部分导向机构的作用，有些主动悬架中的作动器则具有弹性元件、减振器和部分导向机构的功能。其作用是传递路面作用在车轮和车架上的支承力、牵引力、制动力和侧向反力以及这些力所产生的力矩，并且缓冲和吸收由不平路面通过车轮传给车架或车身的振动与冲击，抑制车轮的不规则振动，提高车辆平顺性(乘坐舒适性)和安全性(操纵稳定性)，减少动载荷引起的零部件和货物损坏[1]。 2.汽车悬架系统的发展状况 非独立悬架早期广泛应用于轿车及轿车以外的其它车型中，由于其可靠性和简单的特性，现在还被广泛的用于轿车的后桥，轻型货车和越野汽车的后桥，重型货车的前后桥都采用非独立悬架。 独立悬架早期只单纯用于轿车上，目前大部分轻型货车和越野汽车为了提高舒适性也开始采用独立悬架，同时一些中型卡车及客车为了提高驾乘的舒适性和行驶平顺性也开始采用独立悬架，在国外甚至一些轮式工程机械如吊车和重型卡车也开始采用独立悬架。因此对于独立悬架的设计技术，国内外都进行了研究，这些研究主要集中在以下几个方面：独立悬架设计方法，独立悬架参数对汽车行驶平顺性的影响；独立悬架对汽车操纵稳定性的影响。国内的研究主要表现为：独立悬架和转向系的匹配；独立悬架与转向横拉杆长度和断开点的确定；悬架弹性元件的设计分析；导向机构的运动分析；独立悬架对前轮定位参数的影响；独立悬架的优化设计等。国外除上述研究外，还进入了微观领域的研究，如用原子力学显微镜观察悬架材料内部聚合体的原子转化情况，研究悬架作为弹性介质的流变特性[2]等，从而使得独立悬架向着智能化、轻量化、小型化、通用化方向发
内蒙古科技大学信息工程学院测控专业毕业实习报告 ——文献综述 题目：基于单片机的智能调节器设计 学生姓名：000 学号：00 专业：00 班级：00 指导教师：00
一、引言 1、调节器作用 调节器将来自变送器的测量值与给定值相比较后产生的偏差进行比例、积分、微分（PID ）运算，并输出统一标准信号，去控制执行机构的动作，以实现对温度、压力、流量、液位及其他工艺便利的自动控制[1]。 在工业过程控制中，PID 控制是历史最悠久，生命力最强的一种控制方式。它是迄今为止最通用的控制方法。它提供一种反馈控制，通过积分作用可以消除稳态误差，通过微分作用可以预测未来。智能控制器能解决许多控制问题，尤其在动态过程是良性的和性能要求不太高的情况下。智能控制不仅是分布式控制系统的重要组成部分，而且嵌入在许多有特殊要求的控制系统中。在过程控制中，90%以上的控制回路采用PID 类型的控制器，因此，大多数反馈回路采用该方法或其较小的变形来控制。 2、调节器原理 在图1.1所示的单回路控制系统中，由于扰动作用使被控变量偏离给定值，从而产生偏差s i x x e -=，式中e-偏差；i x -测量值；s x -给定值。调节器接受偏差信号后，按一定的运算规律输出控制信号，作用于被控对象，以消除扰动对被控变量的影响，从而使被控变量回到给定值上来。 图1.1 单回路控制系统结构图 调节器的运算规律就是指调节器的输出信号与输入偏差之间随时间的变化规律。习惯上称e>0为正偏差；e<0为负偏差。若e>0时，对应的输出信号变化量?y>0，则成调节器为正作用调节器；若e<0时，对应的输出信号变化量?y>0，则称调节器为反作用调节器。 3、调节器分类 按使用能源的不同分类可分为：电动调节器、气动调节器和液动调节器；按控制规律的不同可分为：位式调节器、比例积分调节器、比例微分调节器和三作用调节器；按传递的运算信号形式可分为：模拟式和数字式两类[2]。 按其结构和组成的形式可分为以下几种类型。
三种电视机模糊综合评价模型 摘要 本文通过顾客对三种电视机的图像，价格，音质三种评价因素建立的模糊综合评价的模型，此模型首先设定了评价指标因素集U 和评语集V ,从而建立了评价矩阵R , 然后根据评价指标权重集A 最后分别运用了四个算子，进而采用了加权平均原则的方法建立了如下四个模型，最终得出 模型一：运用① 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型，得出11 2.73B =，12 2.62B =，13 2.46B =，即第一种电视机最受顾客青睐 模型二：运用② 和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型，得出21 2.72B =，22 2.75B =，23 2.51B =，即第二种电视机最受顾客青睐 模型三：运用③ 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型，得出31 2.71B =，32 2.58B =，3 3 2.32B =，即第一种电视机最受顾客青睐 模型四：运用④ 算子和最大隶属原则方法对三种电视机建立模糊 综合评价模型，得出41 2.75B =，4 2 2.71B =，43 2.39B =，即顾客对第二种电视机做出综合评价较好。 综合四个模型这三种电视机的综合评价在较好和可以之间并且在这三种电视机中第一种电视机最受顾客青睐，第二种次之，第三种最不受欢迎。 关键词：综合评价 模糊数学 加权平均原则 算子 ),(∨∧M (,)M ?∨算子),(⊕∧M ),(⊕?M
一、问题重述 在对电视机质量的评价中，其涉及的因素很多，一般说来基本要考虑图像，声音，价格等等，而每一类因素的质量水平受许多因素的影响。这些评价因素往往具有模糊性。评价的结果本身也带有模糊性。如何合理地评价电视机的质量呢？ 假设对电视机的评价因素U={图像u1，声音u2，价格u3}，评语集合V={很好v1，较好v2，可以v3，不好v4}，现请专家10人对三种电视机进行评价，结果如下： 设某类顾客主要关心图像、价格，对音质不太关心，即 试对以上三种电视机进行模糊综合评价。 二、问题分析 根据对题目的理解，我们知道问题的求解是根据10位专家对三种电视机的图像，价格，音质的评价结果，而要求我们对这三种电视机进行模糊综合评价，所以我采用四种算子方法。 即① 算子 评语 因素 (1)第一类电视机 (2)第二类电视机 (3)第三类电视机 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 u1 5 4 1 0 4 3 2 1 1 5 2 2 u2 4 3 2 1 5 1 2 2 4 3 1 2 u3 0 1 3 6 2 1 3 4 2 4 4 (0.5,0.2,0.3) A =(){}n k r r s jk j m j jk j m j k ,,2,1, ,min max )(11 =∧=≤≤=∨μμ＝),(∨∧M
智能控制的发展，应用及展望 周杰 21225062 摘要：智能控制是当今控制学领域研究和发展的热点之一。本文论述了智能控制的发展过程，相比传统控制的优势，在低压电器中的应用，并对其未来发展做了展望。 关键词：发展历史；智能控制；低压电器技术；模糊控制；人工智能；展望 1.智能控制的发展历史 从20世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工智能技术与方法应用于控制系统。 1965年，美国著名控制论专家Zadeh 创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具；同年，美国著名科学家Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统；就在同年，傅京孙首先提出把人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。1996年，Mendl进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。直到1967年，Leondes和Mendel才首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统、提高了系统处理不确定性问题的能力。 从20世纪70年代开始，傅京孙、Glorios 和Saridis等人从控制论角度进一步总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人—机交互式分级递阶智能控制的系统结构。在70年代中后期，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向—规则控制上也取得了重要的进展。进入80年代以来，由于微机的迅速发展以及人工智能的重要领域—专家系统技术的逐渐成熟，使得智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得了一批应用成果。80年代后期，神经网络的研究获得了重要进展，为智能控制的研究起到了重要的促进作用。 2.智能控制的分支 目前关于智能控制的研究和应用沿着几个主要的分支发展，主要有专家控制、模糊控制、神经网控制、学习控制、基于知识的控制、复合智能控制、基于进化机制的控制、自适应控制等等。有的已在现代工业生产过程与智能自动化方面投入应用。主要介绍如下：专家控制是由K.J.Astrom将人工智能中的专家系统技术引入到控制系统。组成的一种类型的智能控制。借助专家系统技术，将常规的RLS 控制、最小方差控制等不同方法有机结合起来P 能根据不同的情况分别采取不同的控制策略。 模糊控制自1965年Zadeh 教授创建模糊集理论和1974年英国的Mamdani成功地将模糊控制应用于蒸汽机控制以来，模糊控制得到了很大的发展和广泛的应用。模糊控制是基于模糊推理、模仿人的思维方式、对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，成为处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法，构成了智能控制的重要组成部分。 神经网络控制是另一类智能控制的重要形式。神经网络模拟人的大脑神经结构和功能，
收稿日期:2003-11-10 作者简介:许康(1969-),男(汉族),江苏宜兴人,讲师,博士研究生,从事油气储运与热能工程方面的教学与科研工作。 文章编号:1000-5870(2004)04-0102-03 预测模型可靠性的模糊数学评价方法 许 康,张劲军,陈 俊,李鸿英 (石油大学石油天然气工程学院,北京102249) 摘要:预测模型的可靠程度是通过预测结果中分布规律的可信度体现出来的。针对常见的预测模型可靠性评价中存在的问题,将预测模型预测结果的可信概率定义为预测模型的可靠度,提出了一种评价预测模型的新方法。在新方法中,运用模糊数学理论对预测结果的可信程度进行了评价,建立了预测结果可信度与预测结果相对误差绝对值之间的隶属函数关系,并将模糊数学与可靠性理论相结合,给出了求解预测模型可靠度的计算公式。以含蜡原油粘温关系模型为例,对新方法的评价过程进行了验证。结果表明,对同一种油样采用不同的隶属函数,或对不同油样采用同一个隶属函数,所得预测模型的可靠度均不相同,这说明该方法具有通用性。关键词:含蜡原油;粘温关系;预测模型;可靠度;评价方法;模糊数学;隶属函数中图分类号:O 159 文献标识码:A A new assessment method for reliability of prediction model with fuzzy mathematics XU Kang,ZHANG Jin -jun,CH EN Jun,LI Hong -ying (College of Petr oleum Engineer ing in the University of Petroleum ,China,Beij ing 102249,China) Abstract :T he distribution of the authentic forecast results can embo dy the fiduciar y level o f the prediction model.T he probability o f the authentic for ecast results obtained by t he prediction model w as defined as the fiduciary lev el o f prediction model.A new method for assessment of t he fiduciary level of prediction model was proposed.In or der to assess the fiduciary lev el of the for ecast results,a membership function for describing the relationship betw een the fiduciary lev el and absolute value of relative err or of fo recast results was established on the theory of fuzzy mathematics.By using the fuzzy mat hemat ics and reliabilit y theory ,the formula to calculate the fiduciary level of the pr edict ion model w as provided.A prediction model for waxy o il viscosity was taken as an ex ample to prove the applicability of the assessment method.T he r esults show that the fiduciary levels of prediction model are different fo r the same o il sample with the different membership function or for the different oil sample with the same membership function. Key w ords :w ax y oil;viscosity -temperature r elationship;prediction model;reliabilit y;assessment method;fuzzy mathe -matics;membership function 我国生产的原油80%以上属于含蜡原油,其组成复杂,粘度及粘温关系的变化规律往往不能用纯液体的粘度模型进行描述。原油粘度及粘温关系 直接影响其管道输送的摩阻,是管输工艺设计及运行管理所需的重要基础数据。国内外研究者提出了若干含蜡油粘度模型,这些模型都是基于实验数据统计分析得出的经验模型,对于预测模型预测结果的可靠程度,常见的方法是用大量的预测结果与实测值之间的(绝对或相对)误差的平均值和其中最大 值来说明。但是预测结果是否 准确可信 是一个很模糊的概念,预测结果的 准确可信 与 不可信 之间没有一个明显的界限,对预测结果可信程度的评 价用常规的数学方法不能解决,需要引入模糊数学的理论。对于使用预测模型进行预测时获得可信的预测结果的概率(可靠度),用常用的预测模型的评价方法是无法得出的。因此,笔者根据模糊数学和可靠性理论提出一种评价预测模型可靠性的新方法,介绍新方法的评价过程。 2004年 第28卷 石油大学学报(自然科学版) Vol.28 No.4 第4期 Journal of the U niversity of Petroleum,China Aug.2004
一种龙门吊车重物防摆鲁棒PID控制系统设计 文献综述 吊车作为一种搬运工具，在工业生产中发挥着重要的作用。但是，由于吊车自身结 构的原因，使得货物在吊运过程中不可避免会产生摆动，从而影响吊运效率的提高；如 何有效地消除货物在吊运过程中的摆动以提高吊车的工作效率是长期以来国内外控制领 域研究的一个典型问题。而吊车作为一种典型的多变量、强耦合的非线性系统，存在着 模型复杂、难于控制等特点，且国内的防摆控制研究中，由于缺少合适的实验平台，众 多的研究只能局限于计算机软件仿真而无法通过实验来验证。 一、课题研究的背景 吊车，又名起重机，作为一种运载工具，广泛地适用于现代工厂、安装工地和集装箱货场以及室内外仓库的装卸和运输作业。它在离地面很高的轨道上运行，占地面积小，省时省工省力，是工厂、仓库、码头必不可少的装卸搬运工具。 吊车是利用连接在活动架上的缆绳来提升和移动重物的。用绳索一类的柔体代替钢体工作，使得吊车结构轻便，工作效率高。但是，采用柔体吊运也带来一些负面影响，在起重机的工作过程中，由于吊绳的柔性连接，使起重机在起升、变幅和回转的过程中，不同程度地引起所吊重物的周期性摆动。吊物的摆动是影响吊车装卸效率的主要原因。长期以来，如何有效地消除重物在吊运过程中的摆动以提高吊车的工作效率,一直是困扰起重机快速吊运的一个难题。 还有一些特殊的工作场合，对吊车运行过程中的摆动有着更为严格的生产要求。如在港口和仓库，常常需要在船舱与码头，仓库与汽车之间堆放集装箱，由于集装箱质量很大，稍有不慎，造成集装箱与汽车或船舱相碰，都有可能造成集装箱解体以及汽车或船舱的损坏，因此需要集装箱就位准确无摆动。但是由于吊车的吊具与小车柔性连接的原因，会造成集装箱的摆动。为了避免碰撞和落点修正再作业，就要减小摆动，一般先得减慢吊车的运动速度或等待集装箱的摆动自然衰减完全结束后，才能是集装箱就位。这种消极的减小摆动的方法是以降低工作效率为代价的。 在冶金浇铸车间，将盛着金属溶液的吊车运抵浇铸口上方进行浇铸，这一过程要求吊车的动作快速准确。但是由于吊车行走时摆动原因，将会造成金属溶液过早冷却，降低产品质量和生产效率，或者导致金属溶液溅到浇铸口外，引发生产事故。 研究吊车、集装箱起重机等一类运用柔性绳索吊运重物时如何消除摆动的问题，将对提高货物调运效率，缩短工业产品的生产周期，提高质量具有深远的意义。本课题的立题就是以此为背景，研究吊车柔性绳索吊运的防摆控制技术。