车辆智能控制技术的研究与应用 车辆1003 20104043 李琳
车辆智能控制技术的研究与应用 自从汽车被发明以来，人类对于驾驶汽车的看法就一直存在分歧，一部分人热衷于让汽车变得越来越好开，强调驾驶乐趣，让你的双手舍不得离开方向盘；然而另一部分人则更热衷于让汽车变得越来越“傻瓜化”，甚至要将驾驶者的双手从方向盘上解放出来……上世纪80年代开始热播的美剧《霹雳游侠》当中的KITT，正是后者思想的集大成者。正在读这篇文章的您也许就曾经被无敌的KITT 所深深吸引吧？当然人类的科技还根本无法达到科幻电视剧当中的效果，KITT 无与伦比的人工智能、让主人公高枕无忧的自动驾驶、车身超级耐打击的能力以及几乎不用加油的动力科技看上去几乎都是天方夜谭。然而随着汽车技术的发展，现实版“KITT”正在向人们走来，近些年来许多厂商都致力于无人自动驾驶技术的研发，宝马在这领域走在时代的前边。 现阶段的技术成果虽然无法实现《霹雳游侠》或者《钢铁侠》里面那样强大的技术，但是让车子短暂脱离驾驶员的控制而自主驾驶，还是已经成功实现了。宝马将一系列最先进的无人驾驶技术设备集成到了一辆看似非常普通的5系轿车里，这些设备能够在高速公路行驶时，接管驾驶员的所有操作，自主进行油门、刹车甚至超车的动作。 车辆自主变线超车 借助布置在车身四周的传感器，它甚至可以发现从辅路匝道进入主干道的车辆，自主采取加减速或者变道的措施，而具体选择那种操作，也是通过计算当时的行驶条件而决定的，也就是说它具备了自主判断交通状况的能力。而这一切，目前都能够在130km/h以下的车速来完成。
其实这些对于驾驶员来说再容易不过的驾驶操作，对于自动驾驶系统来说可是超级复杂的一件事情。车辆不仅需要随时准确侦测出自己处于道路中的哪一条车道上，更要认出车身周边的车辆或者物体。实现这样的感知，不仅需要普通雷达，更需要激光、超声波以及摄像头的辅助。 若要精确做出判断，上述的集中探测装置至少需要两种协同作用。目前这辆能够自主驾驶的宝马5系轿车已经在驾驶员极少干预的前提下，安全行驶了3000英里。这都要归功于全车所有精良的设备。再有一点就是，这项技术的应用普及速度可能远超过你的想象，有消息称该技术在2014年的宝马i3上就会开始搭载，届时你可要分清路上开车的到底是人还是车自己了。然而一向强调给驾驶者带去驾驶乐趣的宝马开发这么一个产品，缺失会让人觉得有些意外，宝马官方给出的解释是，这项技术并不会完全将驾驶者从眼观六路耳听八方中抽离开来，所以不要指望你能在开车上班的路上睡上一觉…… 1 悬架的研究方法 （1）理论研究[1] 悬架系统的理论研究具有前瞻性和探索性，为智能悬架系统的物理实现奠定理论基础。其主要研究内容： a.悬架力学模型理论研究。悬架力学模型是振动理论中的隔振和减振理论的实际应用，通过振动理论的深入研究，全面综合研究悬架的减振和隔振性能、悬挂系统的非线性特性。 未来几年中，动力学、振动与控制领域的下述研究前沿值重视：①高维非
智能控制理论简述 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标。其基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉,也就是说它是一门边缘交叉学科。 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 近20年来,智能控制理论(IntelligentControl Theory)与智能化系统发展十分迅速[1].智能控制理论被誉为最新一代的控制理论,代表性的理论有模糊控制(Fuzzy Control)、神经网络控制(Neural Networks Control)、基因控制即遗传算法(Genetic Aigorithms)、混沌控制[2](Chaotic Control)、小波理论[3](Wavelets Theo-ry)、分层递阶控制、拟人化智能控制、博奕论等.应用智能控制理论解决工程控制系统问题,这样一类系统称为智能化系统。它广泛应用于复杂的工业过程控制[4]、机器人与机械手控制[5]、航天航空控制、交通运输控制等.它尤其对于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素.采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时,都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。 自从“智能控制”概念的提出到现在,自动控制和人士_智能专家、学者们提出了各种智能控制理论,下面对一些有影响的智能控制理论进行介绍。 （1）递阶智能(Hierarchical IntelligentControl) 阶智能控制是由G.N.Saridis提出的,它是最早的智能控制理论之一。它以早期的学习控制系统为基础,总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。递阶智能控制遵循“精度随智能降低而提高”的原理分级分布。该控制系统由组织级、协调级、执行级组成。在递阶智能控制系统中,
一）智能控制的主要应用领域？ 答：1在机器人系统中的应用2）在CIMS计算机/现代集成制造系统和CIPS计算机/现代集成作业系统中的应用3）在航天航空控制系统中的应用4）在社会经济管理系统中的应用5）在交通运输系统中的应用。 二）专家系统的组成、主要类型？ 答：专家系统主要有四部分组成1）知识库，包括事实、判断、规则、经验知识和数学模型2）推理机，首先把知识库中的专家知识及数据库中的有关事实，以一定的推理方式进行逻辑推理以给出结论3）解释机制是专家系统区别于传统计算机程的主要特征之一，它可以向用户回答如何导出推理的结论4）知识获取系统，主要完成机器学习。 类型：1）控制系统辅助设计2）过程监控、在先诊断、故障分析与预测维护；3）过程控制4）航天故障诊断与处理5）生产过程的决策与调度。 三）智能控制的产生和发展过程及其主要代表人物？ 答：1）启蒙期从20世纪60年代起，F.W.史密斯提出采用性能模式识别器;1965年,美国扎德模糊集合;1966年,J.M.门德尔人工智能控制; 2)形成期20世纪70年代傅京孙、曼德尼3）发展期20世纪80年代4）高潮期20世纪90年代 四)人工神经网络的特点? 答:1)可以充分逼近任意复杂的非线形关系2)所有定量或定性的信息都分布储存于网络内的各神经元的连接上,故有很强的鲁棒性和容错性3)采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能4)可自学习和自适应不确知或不确定的系统。 五）智能控制的应用对象？ 答：1）不确定的模型传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。 2）高度的非线性传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。 3）复杂的任务要求在传统的控制系统中，控制的任务或者是要求输出量为定值，或者是要求输出量跟随期望的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一。对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。 六）傅京孙关于智能控制的论文中列举的三种智能控制系统？ 答：1）人作为控制器的控制系统2）人机结合作为控制器的控制系统3）无人参与的智能控制系统。 七）模糊控制器的主要特点？ 答：1）设计简单。模糊控制器是一种基于规则的控制。 2）适用于数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象。 3）控制效果优于常规控制器。 4）具有一定的智能水平， 5）模糊控制系统的鲁棒性强。 八）隶属函数选择的基本准则？ 答：1）表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。 2）变量所取隶属度函数通常是对称的、平衡的。 3）隶属度函数要符合人们的语义顺序，避免不恰当的重叠。 4）论域中每个点至少属于一个隶属度函数的区域，并应属于不超过两个隶属度函数的区域， 5）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分对两个隶属度函数的最大隶属度不应有交叉，6）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分的任何点的隶属度函数的和应该小于或等于1。九）隶属度函数确定的三种主要方法。
仿人智能控制 仿人智能控制是仿效人的政行为而进行控制和决策，即在宏观结构上和功能上对人的控制进行模拟。 开展仿人智能控制的研究，是目前智能控制的一个重要研究方向。 1.仿人智能控制的原理 1.1 仿人智能控制的基本思想 传统的PID控制是一种反馈控制，存在着按偏差的比例、积分和微分三种控制作用。 比例：偏差一产生，控制器就有控制作用，使被控量想偏差减小的方向变化， 器控制作用的强弱取决于比例系数Kp 积分：它能对偏差进行记忆并积分，有利于消除静差，但作用太强，既Ti太大 会是控制的动态性能变差，以至使系统不稳定。 微分：能敏感出偏差的变化趋势， To大可加快系统响应（使超调减小），但又会 使系统抑制干扰的能力降低。 下面来分析一下PID控制中的三种控制作用的是指以及他们的功能与人的控制思维的某种智能差异，从而看出控制规律的智能化发展趋势。1）比例；PID中实质是一种线性放大或缩小的作用，它类似于人的想象能力，可以把一个量想得大一些或小一些，但人的想象力是非线性的是变的，可根据情况灵活变化。 2）积分作用：对偏差信号的记忆功能（积分），人脑的记忆功能是人类的一种基本智能，人脑的记忆是具有某种选择性的。可以记住有用的信息，而遗忘无用或长时间的信息，而PID中的积分是不加
选择的长期记忆，其中包括对控制不利的信息，同比PID中不加选择的积分作用缺乏智能性。 3）微分：体现了信号的变化趋势，这种作用类似于人的预见性，但PID中的微分的预见性缺乏人的远见卓识，且对变化快的信号敏感，对变化慢的信号预见性差 仿人智能控制的基本思想是指：在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为能力，最大限度的识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确数学模型的对象进行有效的控制 1.2 仿人智能行为的特征变量 对系统动态特征的模式识别，主要是对动态模式的分类，根据系统偏差e及偏差变化△e以及由它们相应的组合的特征变量来划分动态特征模式，通过这些特征模式刻画动态系统的动态行为特征，以便作为智能控制决策的依据。 a b 图1 系统的典型阶跃响应曲线 图1给出了一个系统的典型阶跃响应曲线，曲线上a,b,F三处的系统输出是一样的，但他们的动态特征是不同的，a处偏差将继续偏离平衡
摘要：在此我综述智能控制技术的现状及发展,首先简述智能控制的性能特点及主要方法;然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状;接着论述智能控制的发展。智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，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。 关键词：智能控制应用自动化 浅谈智能控制技术现状及发展 在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 一、智能控制的性能特点及主要方法 1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能： （1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用 积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的
当前，随着国际国内形势的变化，安全已经成为人们日益关注的问题，出于反恐安保的需要，智能视频监控已经广泛运用在奥运会、世博会、青奥会等大型赛事活动安保工作中。不仅国家安全需要智能视频监控，社会安全也需要视频监控系统，当前在工厂、酒店、超市、码头、学校、家庭、政府部门、银行等等，都广泛采用了智能视频监控系统保障人身安全、财产安全和交通安全。 视频监控技术主要经历了三个发展阶段，第一阶段是人力现场监控，即通过肉眼和人脑对现场情况进行监控，这是几千年来的传统做法，能起到一定的效果，但需要耗费大量的人力物力，而且限于人的视力和脑力，起到的监控效果受到很大的限制。第二阶段是传统视频监控，即通过机器眼和人脑进行监控，即通过摄像机或者其他视频采集设备获取现场视频，然后靠人脑对视频对判断处理，这种方式极大的提升了视频的采集能力，基本能做到全天候、无死角的还原现场情况，但受限于人脑的数据处理能力，没有能力将视频获取的海量数据进行实时处理分析，限制了监控效果的进一步提高。第三阶段是智能视频监控，就是利用计算机对摄像机或者其他视频采集设备获取的现场视频自己进行内容分析，从而自动检测与识别出需要掌握的信息，并给出相应的预警预报信号。 三个阶段图 实验表明：在盯着视频画面仅仅22分钟后，人眼会对画面里面95%以上的活动视而不见。
1997年，卡内基梅隆大学牵头，麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目VSAM启动，主要研究用于战场及普通民用场景监控的自动视频理解技术。1999年，康奈尔大学设计了一套航拍视频检测与持续跟踪系统，该系统能够对多运动目标实现长时间的准确跟踪，即使发生短时间内目标被遮挡或目标时静时动的情况仍可以完成跟踪，这点对于空中侦察或者追踪意义重大。2003年法国的SILOGIC 公司和英国雷丁大学等机构参与研究的AVITRACK项目，检测和跟踪机场停机坪出现的飞机、汽车以及行为等运动目标，辅助机场管理人员进行管理和调度，不仅可以提高机场利用率，而且可以提高机场安全管理水平。 目标跟踪就是将视频中的每一帧图像中确定出要检测的运动目标位置，并把各个帧中同一运动目标对应起来。 主要难度来源于局部遮挡、姿势变化、运动模糊、光照变化等因素 一般跟踪选择颜色特征、边缘特征、光流、或者纹理，代表性的方法有均值漂移法（Meanshift）:无参核密度估计。卡尔曼滤波：线性、高斯。扩展卡尔曼滤波（EKF）：非线性、高斯。粒子滤波（PF）：非线性、非高斯。 几个代表性目标检测与跟踪算法 帧差法：适合摄像头固定的场景，利用建立的背景模型来生成背景 图像的像素值，然后将当前帧与背景图像求差，差值较大的像素区域
自动控制、现代控制与智能控制的关系 一、基本区别 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。 在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战 传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。 为了讨论和研究自动控制面临的挑战，早在1986年9月，美国国家科学基金会(NSF)及电气与电子工程师学会(1EEE)的控制系统学会在加利福尼亚州桑克拉拉大学(University of Santa Clare)联合组织了一次名为“对控制的挑战”的专题报告会。有50多位知名的自动控制专家出席了这一会议。他们讨论和确认了每个挑战。根据与会自动控制专家的集体意见，他们发表了《对控制的挑战——集体的观点》，洋洋数万言，简直成为这一挑战的宣言书。 到底为什么自动控制会面临这一挑战，还面临哪些挑战，以及在哪些研究领域存在挑战呢? 在自动控制发展的现阶段，存在一些至关重要的挑战是基于下列原因的：(1)科学技术
仿人智能PID控制器设计 摘要：PID控制算法简单，参数调整方便，应用广泛。但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。该文设计的仿人智能PID控制器用正态函数拟和模糊控制规则，辅以根据误差和误差变化率的调整，能根据实际情况调整和完善PID 参数，具有鲁棒性强，响应速度快，稳态精度高等优点。该方法在导弹自动驾驶仪的设计中有很好的应用效果。 关键词：控制器；模糊控制；自动驾驶仪；仿真 1 引言 据统计，工业控制的控制器中PID类控制器占90％上。PID控制器是最早出现的控制器类型，因其结构简单，各个控制器参数有着明显的物理意义，调整方便，所以这类控制器很受工程技术人员的欢迎。随着控制理论的发展，出现了各种分支，如专家系统、模糊逻辑、神经网络、灰色系统理论等，它们和传统的PID控制策略相结合又派生出各种新型的PID 控制器，大大改进了传统PID控制器的性能。本文设计的仿人智能PID 控制器把模糊控制规则函数化。能根据实际情况自动调整和完善PID参数的控制规则实现在线调整PID参数。 2 设计仿人智能PID控制器的参数 PID控制器的控制量的表达形式一般是： u = k p*error+k i*errori+k d*errord (1) 仿人智能 PID控制器的参数整定是找到PID控制的三个参数k p 、k i 、k d 与 误差e、误差变化率ē之间的关系，在运行中不断检测 e和ē；，根据控 制原理对k p 、k i 、k d 进行在线修改以满足不同 e和ē时对控制参数的不同 要求，而使得被控对象具有良好的动态、静态性能。 2.1 仿人智能 PID控制器参数的设计原则 从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面考虑k p 、k i 、 k d 的作用如下： 1)比例系数k p的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。k p越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会
智能控制技术及其发展趋势 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统。智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。 智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。
智能控制的发展趋势和应用 学号0000000 姓名****** 老师钟春富
摘要：描述了智能控制产生的历史以及全世界对于智能控制有研究的多个国家在智能控制的研究方向以及研究水平，介绍了智能控制的发展趋势以及智能控制发展面临的问题，详述了智能控制的主要研究方向，说明了智能控制的应用方向以及具体应用，展望了智能控制的发展前景以及对于社会生产和日常生活的积极意义。 关键词：智能控制、模糊控制、神经网控制、专家控制、智能化。 一、智能控制的产生 人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进步服务。我们学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统，从而为人类进步服务。因此，可以说对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然趋势。 在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科学一样，它的产生与发展主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识水平所决定和限制的。 20世纪以来，特别是第二次世界大战以来，控制科学与技术得到了迅速的发展，由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论，发展成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论。1948年，美国著名的控制论创始人维纳(N．Wiener)在他的《控制论》中第一次把动物和机器相提并论，引起哲学界的轩然大波，有人骂控制论是“伪科学”。 直到1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统地揭示了控制论这一新兴学科对电子通讯、航空航天和机械制造工业等领域的重要意义和深远影响后，反控制论的热潮才逐渐开始平息。20世纪60年代，由于空间技术，海洋技术和机器人技术发展的需要，控制领域面临着被控对象的复杂性和不确定性，以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。被控对象的复杂性和不确定性表现为对象特性的高度非线性和不确定性，高噪声干扰，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，复杂的信息模式和庞大的数据量。 面对复杂的对象，复杂的环境和复杂的任务，用传统控制(即经典控制和现代控制)
第二章 仿人与专家智能控制 2.1 仿人智能控制的基本思想和概念 1.仿人智能控制（Simulating Human Intelligent Control，SHIC）的基本思想 “仿人, 仿智”, 强调对人脑的宏观结构模拟与对人控制器模拟的结合。 仿人智能控制器应具有的基本结构和功能: (1)分层的信息处理和决策的高阶产生式系统结构; (2)在线的特征辨识与特征记忆; (3)开、闭环控制，正、负反馈，定性决策与定量控制相结合的 多模态控制； (4)启发式和直觉推理逻辑的应用。 2.仿人智能控制基本特点： （1） 研究的主要目标不是控制对象，而是控制器自身如何对控制专家结构和行为的模仿； （2） 辨识和建模的目标不是对象的定量数学模型，而是系统的动态特征模型和控制器定性与定量描述相结合的知识模型； （3）基于特征辨识与特征记忆的多模态控制可实现系统动态特性变化与控制器输出的多值影射关系，因而能使系统实现多种性能指标的优化。 （4）启发式与直觉推理，分层递阶的信息处理和多CPU并行的计算机硬、软件系统为仿人智能控制提供了具有在线自整定、自学
习和自适应能力的快速实时运行条件。 2．2 仿人智能控制的基本概念 1. 特征变量（Characteristic Variable ） 用来描述控制系统的动态特征和行为的变量称为特征变量。 （1）e e Δ? 0<Δ?e e ,表明系统动态过程正向误差减小的方向变化， 0>Δ?e e ，表明系统动态过程正向误差增大的方向变化。 （2）1?Δ?Δn n e e 相邻两次误差变化之积： 01<Δ?Δ?n n e e 表示出现极值（误差反方向） ； 01>Δ?Δ?n n e e 表示无极值。 2．特征模型 （Characteristic Model ） 仿人智能控制的特征模型定义为系统动态特性的一种定性和定量相结合的描述，它是根据控制问题求解和控制指标的不同要求，对系统动态信息空间∑的一种划分。 Σ∈=i n φφφφφ}, ,...,,{21 例如： ]/0[211δδαφ>>>≥Δ?=e e e e e e ∩∩ ∩ 特征状态由一些特征基元组合而成： },......,,{21m q q q =φ q 1: 0≥?e e 或 0≤ 或 ； q 3: 1δ 智能控制及其在机电一体化系统中的应用张惠 发表时间：2019-06-10T14:14:59.703Z 来源：《防护工程》2019年第5期作者：张惠李春生郭慧洁连丽锋 [导读] 智能控制技术弥补了传统控制技术的缺点，并将其自身优点发扬光大，使机电一体化系统更加完善，其作用运用在各个领域。 摘要：目前我国科技发展的十分迅速，智能控制被广泛应用于机电一体化系统中。本文分析机电一体化系统中智能控制的应用，它改变了传统的生产效率低，质量差等问题，节省了人工，提高工作效率，备受各行各业青睐。以推动工业发展为前提，阐述机电一体化系统中智能控制的应用，有效地促进企业的现代化发展。 关键词：智能控制；机电一体化系统；应用 引言 机电一体化系统的重要组成包括驱动、机械、测试、控制、信息等方面，随着经济科技的飞速发展，这些综合技术也要随着时代去改变、去创新。其中在机电一体化系统中融入智能控制技术就是信息化的体现。智能控制技术弥补了传统控制技术的缺点，并将其自身优点发扬光大，使机电一体化系统更加完善，其作用运用在各个领域。 1机电一体化系统 我们通常所说的机电一体化系统，就是指最近兴起的一种用于微电子方面的技术，这个系统有机地对多项技术进行融合，其中就包括了机械、信息、电工、微电子、传感器等多项技术，依靠包括机械设备、计算机设备与电子元件在内的多项硬件构成，并依赖电子、微机还有通信等多项操作用于系统的软件构成，管控用于生产的系统还有设备。 我们将大部分应用于机电一体化成品和执行一体化的系统称为机电一体化系统，这个系统主要由五个部分构件所构成，一是信息处理的构件，二是控制的构件，三是用于供应电力的构件，最后还有机械的构件和用于执行的构件。这个系统的应用在于可以很大程度的减少能源损耗，提高生产的精细程度。所以可以说是一种综合性的功能性技术。 2智能控制技术 2.1数字控制技术 数字控制主要是应用数字化、智能化设备，将其应用在机电一体化系统中，是对预定的产品精密的加工，加工过程中的问题可以进行自动处理，除此之外还可以检测作业环境。 2.2智能数控机床设备 数控机床在机电一体化系统中是不可缺少的一部分，通过智能控制技术，直接提高机床设备运行效率，保证精准性。将智能控制技术和数控机床相结合，芯片、CPU控制系统会在智能控制的作用下得到优化，提高产品质量。由此可见，将智能控制技术应用于机床设备，为其赋予智能性特点，全面提高机床工作效率，保证生产过程的安全性与准确性，这对于机电一体化系统运行有重要作用。 2.3智能机器人（机械臂） 机器人技术在我国已经有一些研究成果，相关技术的实际应用十分复杂。例如应用在动力领域，不仅具有多变性，还呈现出使用领域的限制，对于环境感受传导，会应用到诸多传感器，增加接收的信息以及传感任务。如果应用智能控制技术，便可以将机器人技术进行优化，获得更好的效果。 3机电一体化系统中智能控制的应用 3.1机电一体化系统中智能控制在机械制造中的应用 智能控制是当下机电一体化的发展方向。智能控制可以模拟人的脑力劳动、动作以及专家的一系列智能活动，为我们提供更好的服务。机械制造是机电一体化系统中的重要环节之一，在机械制造中对智能控制的应用，可有根据智能控制中的数据得出相关的结论，可以利用数学理念以及神经网络系统监控整个机械制造的过程，构建动态、立体的环境建设模型。智能控制在机械制造中的应用，实现了智能学习、智能诊断、智能监控、智能传感器等方面技术的融合，推动了机械制造的数字化进程。 3.2应用在GPS农业机械系统中 随着机电一体化系统的不断完善，农业机械领域也运用了智能控制技术，使农业作业效率大大提升。要想农业机械的工作更加完美，绝对离不开GPS的应用。使用GPS定位系统，同时利用信息技术，可以将各种气候、各种地区的农作物的产量和农作物的其他信息采集起来，制作数据表格来作为农业方面的研究。将信息技术与GPS相结合，使GPS有着更加强大的功能，它可以将农业机械的位置坐标、农业现场的三维图像等等以电子信息的形式展现出来。有时候大型农业作业需要很多的农业机械来集体运作，GPS定位将在这个过程当中发挥极大的作用。 3.3机电一体化系统中智能控制在机器人研发中的应用 智能控制在机器人研发中的应用越来越广泛，机器人技术是当下高端技术之一。对机器人行为的控制，核心是要实现动力学控制，动力学理论具有非线性、实时变化性、高内聚性的特点。比如对于双足行走的机器人，我们可以将其看作动态二级倒立摆，体现了非线性的特点。在机器人的研发中还涉及繁杂的传感器信息数据，而机器人的控制系统属于多变量系统，具有较高的复杂性，要想机器人的平衡行动得到保障，就要同时执行多个命令，比如平衡调整命令、躲避障碍命令、规划动作命令等。传统的控制系统由于自身限制无法实现对机器人的全方位控制，而机电一体化系统中智能控制有效地弥补了传统控制系统存在的不足。 3.4在数控领域的应用 对于数控领域需求来说，数控机床的控制需求主要是依赖于传统的经典控制来建立部分模型，然而在模糊信息中，对于以往的经典控制离乱，没办法通过其进行建模，就是因为建模的一个条件是需要高准确度的信息，模糊推理规则的构建，模糊控制的实现，数据精确程度的降低，还有对加工步骤的不断改善，降低机床对运行环境的条件都是智能控制的应用。模糊理论，能够在数控系统中，通过轻微调节参数，有效地提高数控机床的性能，尤其是在适应性这一方面。而这一理论的基础，就是一体化系统中的一个部分，即智能控制。数控加工在算法方面有许多妙处，而插补计算就是其核心之一，然而在现实的计算过程中我们往往需要取点加工信息，见的最多的加工信息就是包括多个方面，即起点，终点、线型等，在以往的加工系统中，位置软件在调控增益方面的表现往往不尽人意依据现有的技术条件，我们 智能控制理论及其应用 [摘要] 本文回顾了智能控制理论的提出与发展过程，介绍了智能控制的特点，给出了智能控制理论的主要类型及其特点，列举了智能控制理论与技术的主要应用领域，最后总结了智能控制理论的发展趋势。 [关键词] 智能控制模糊控制神经网络专家控制[abstract] this paper reviewed the development of intelligence control, and introduced its main methods and characteristics, and particularized their mostly application fields, and pointed out the prospects of intelligent control development trend and put forward the study direction. [key words] intelligent control fuzzy control net neural expert control 0.引言 随着工业和自动化技术的发展，控制理论的应用日趋广泛，所涉及的控制对象日益复杂化，对控制性能的要求也越来越高，控制对象或过程的复杂性主要体现在系统缺乏精确的数学模型、具有高维的判定空间、多种时间尺度和多种性能判据等，要求控制理论能够处理复杂的控制问题和提供更为有效的控制策略。现代控制理论从理论上解决了系统的可观、可控、稳定性以及许多复杂系统的控制。但实际中的许多复杂系统具有非线性、时变性、不确定性、多层次、多因素等热点，难以建立精确的数学模型，因此需要引入新 机电一体化系统中的智能控制技术应用 摘要：近年来，随着我国科学技术的不断发展，使机电一体化系统在智能化和 自动化的研究中得到普及。全新技术的应用极大程度的转变了以往的产业模式， 有效提高了生产效益，同时也提高了产品质量的稳定性。本文就对机电一体化系 统中智能控制技术的应用进行探讨。 关键词：机电一体化；智能；控制；应用 随着我国经济水平的不断提高，各行各业的竞争力逐渐加大，市场经济环境 变得日益复杂。在这一经济发展背景下，各个行业只有不断优化自身的缺点、完 善自己，才能在激烈的竞争中屹立不倒。机电一体化系统是我国应用范围最广的 系统，对于一个工业大国来说至关重要，所以对于机电一体化系统的发展，我们 要不断改进其不足，提高其可靠性与高效性。 1、智能控制概述 智能控制的目标在于无人参与的条件下，也能通过实现的程序来进行自动化 操作，驱动设备进行生产活动，实现程序目标。该项技术属于机械模拟的应用， 用计算机对人类控制模式进行了模仿和替代，在复杂性和系统性的工作要求下， 能够更加稳定的完成工作目标。同时，该项技术在现代化社会也取得了广泛的应用，实现了传统控制模式对复杂系统控制无力的问题。该项技术由多个学科交叉 融合而成，综合了包括信息理论、统筹学、计算机科学、人工智能以及自动化控 制理论等内容。经过多年的研究和发展，智能控制已经具备了相当的优势：1） 智能控制的核心在高层控制，即组织级。2）智能控制器具有非线性特性。3）智 能控制具有变结构特点。4）智能控制器具有总体自寻优特性。5）智能控制系统 应能满足多样性目标的高性能要求。 现阶段，智能控制的主要类型包括集成或者混合（复合）控制、分级递阶控 制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统以及进化计算与 遗传算法。相信在未来智能控制会取得更大的成果，尤其是在智能控制系统本身 的学习功能和组织功能不断强化之后，在机电一体化系统中也会发挥更大的作用，对于工业生产质效的提升贡献更多力量，促进工业升级。 2、机电一体化系统的特点 2.1综合性 机电一体化系统是由信息技术、控制技术和系统理论技术组成的复合型一体 化系统，机电一体化系统中包含工业生产中控制管理功能、机械生产功能、机械 检测功能等，具有较高的综合能力。 2.2智能性 机电一体化系统的应用根本上转变了传统机械处理的现象，例如，微处理技 术的应用彻底的改变了传统的控制方式，并且有效的提高了控制的精度。机电一 体化系统中的机械构成主要为仪表、传感器，通过对机械一体化系统中的参数调 整和设置可以使机电一体化系统发挥出不同的功能和特性，这一原因使机电一体 化系统的应用较为广泛。通过智能化系统的应用，传感器可以将自身收集的信息 反馈传输到中央处理器，实现智能化的处理方式。 2.3完整性 机电一体化系统主要包含了微处理器、传感器、动力系统、传输系统以及执 行构件等，所以机械一体化系统属于较为完善的系统，机电一体化系统通过对多 种技术的有效融合，使得机电一体化系统可以为各个行业的工业生产提供更加优 过程控制中的仿人智能控制 引言 过程控制是工业自动化中一个最重要的分支，它主要针对所谓六大参数，即温度、压力、流量、液位、成分和物性等参数的控制问题。在过程控制中，了解被控对象的动态特性十分重要，控制系统的设计是依据被控对象的控制要求和动态特性进行的。过程控制涉及的被控对象大多具有以下特点:①被控对象的动态特性通常是单调曲线，被控量的变化一般比较缓;②被控对象在动态特性通常存在迟延或纯滞后;③被控对象的动态特性存在稳定的自衡过程，中性稳定的非自衡过程;④被控对象往往具有诸如饱和、死区、滞环和倒S形等非线形特性;⑤被控对象往往存在时变性和不确定性;⑥复杂的过程对象还可能是多变量和具有分布参数的性质。仿人智能控制的本质就是在宏观结构上及行为功能上对人控制器进行模拟。它以人的思维方式、控制经验、行为和直觉推理为基础，避开了求解繁琐的对象模型或建立脑模型时遇到的种种难题，所以更易于工程实践和应用。对于那些模型复杂或模型不存在的系统，仿人智能控制就成为最佳选择。而过程控制对象难以建立精确的数学模型，但一般说来可得到拟合简化后的模型结构，并且也很容易近似获取其中主要的特征参数;在获得一些基本的先验知识的前提下，仿人智能控制将会显示出其独特的优势。 1. 仿人智能控制的基本思想 仿人智能控制器(HSIC)在结构上是一个分层递阶的信息处理系统。直接控制层直接面对实时控制问题。自校正层解决直接控制层中控制模态的参数自校正问题。任务自适应层解决直接控制层或参数校正层中特征模型，推理规则和控制与决策模态或参数值的选择、修改、以至生成的问题。它与直接控制层和参数校正层一起构成一个典型的具有高阶产生式系统结构的单元智能控制器。智能控制器算法的设计过程就是建立特征模型及多模态控模型的过程。可用产生式规则IF<条件>THEN<结果>形式描述，条件是特征，结果是决策。这种形式描述了根据征辨识结果进行决策的过程，是对人(专家)决策过程的拟。 2. 仿人智能控制的基本理论 智能控制的基本思想是仿人、仿智，无数事实表明，迄今为止世界上最有效最高级的控制系统是人类自身，研究自身表现出来的控制机制，并用机器加以模仿是智能控制研究的重要捷径。 生物机体是一个庞大的复杂系统，人脑是我们至今知道的复杂系统之一，人的精神世界素有“第二宇宙”之称。要从结构功能上完全模仿人脑，以目前的科学技术水平而言，还只是幻想。在宏观结构模拟的基础上研究人的控制行为功能并加以模拟实现应该是必由之路。 在人参与的控制过程中，经验丰富的操作者并不是依据数学模型进行控制的，而是按过去积累的经验，如系统动态信息特征的定性认识进行直觉推理，在线确定 锅炉炉膛负压仿人智能控制毕业论文 目录 1 绪论........................................................ 错误!未定义书签。 1.1 课题背景及目的............................... 错误!未定义书签。 1.2 国外研究状况................................. 错误!未定义书签。 1.3 研究的容及要求............................... 错误!未定义书签。 1.4 设计难点及解决手段........................... 错误!未定义书签。 2 仿人智能控制系统的原理及特点........................... 错误!未定义书签。 2.1 仿人智能控制的原理........................... 错误!未定义书签。 2.1.1 仿人智能控制的基本思路.................. 错误!未定义书签。 2.1.2 仿人智能行为的特征变量.................. 错误!未定义书签。 2.2 仿人智能控制与PID控制相结合................. 错误!未定义书签。 2.2.1 PID控制的原理.......................... 错误!未定义书签。 2.4.2 仿人智能PlD控制器...................... 错误!未定义书签。 2.3 仿人智能控制系统的设计方法................... 错误!未定义书签。 2.3.1 被控对象的“类等效”简化模型............ 错误!未定义书签。 2.3.2 被控对象的模型处理...................... 错误!未定义书签。 2.4 仿人智能控制算法研究......................... 错误!未定义书签。 2.4.1 仿人比例控制算法........................ 错误!未定义书签。 2.4.2 仿人积分控制算法........................ 错误!未定义书签。 2.4.3 仿人智能控制器算法模型.................. 错误!未定义书签。 3 500t/h CFB锅炉炉膛负压仿人智能控制系统设计....... 错误!未定义书签。 3.1 500t/hCFB锅炉炉膛负压控制系统的简介.......... 错误!未定义书签。 3.1.1 炉膛压力控制系统简介.................... 错误!未定义书签。 3.1.2 炉膛压力的测量.......................... 错误!未定义书签。 摘要：本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法，并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用。 关键字：自动化智能控制应用 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，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。 一、智能控制的发展过程 从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论，经历了很长时间。 四十年代到五十年代形成了经典控制理论。经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法，对于单输入-单输出系统极为有效，至今仍在广泛地应用。但传递函数对处于系统内部的变量不便描述，对某些内部变量还不能描述，且忽略了初始条件的影响。鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。 现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，它对多变量有很强的描述和综合能力，其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型。 智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。智能控制的提出，一方面是实现大规模复杂系统控制的需要；另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展，给智能控制提供了实现的基础。智能控制提供了一种新的控制方法，基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。 二、智能控制的主要方法 通俗地讲，智能控制就是利用有关知识（方法）来控制对象，按一定要求达到预定目的。智能控制为解决控制领域的难题，摆脱了经典和现代控制理论的困境，开辟了新的途径。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。 1、模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。智能控制及其在机电一体化系统中的应用 张惠
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