智能控制期末总结论文

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。

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摘 要

随着我国经济的不断发展，社会高度信息化，新的高科技技术不断应用到建筑中，使得建筑的智能化已成为一种发展的必然趋势。众所周知，智能建筑主要由建筑设备自动化系统(BAS)、通信自动化系统(CAS)和办公自动化系统(OAS)三大系统组成。智能建筑也往往是从建筑设备自动化系统开始。本文主要阐述，智能建筑中的中央空调(冷冻站)系统的PLC控制设计。

通常大型建筑都有两套(或两套以上)中央空调系统，由三台冷却水泵、三台冷冻水泵、两台冷却塔风机、两台冷水机组等主要设备组成两套制冷系统，其中冷水机组是由设备生产厂成套供应的。它一般是根据空气调节原理及规律等由微处理器自动控制的。冷水机组由压缩机、冷凝器与蒸发器组成。压缩机把制冷剂压缩，压缩后的制冷机进入冷凝器，被冷却水冷却后，变成液体，析出的热量由冷却水带走，并在冷却塔里排入大气。液体制冷剂由冷凝器进入蒸发器蒸发吸收热量，使冷冻水降温，然后冷冻水进入冷风机盘管吸收空气中的热量。

本文主要是通过用plc对中央空调中变频器的控制来调节中央空调的各参数以达到所需要求，通过上位机系统（中央管理工作站），下位机系统（区域工作站），共同对中央空调系统进行控制，上位机主要有PC机和激光打印机以及由MCGS构成的人机交互界面组成，下位机主要有TP21触摸屏和FX-1S-14MR可编程序控制器组成。

关键词：空调系统；可编程控制器(PLC)；空调机组自动控制

ABSTRACT

With the constant development of 's economy, a high degree of information-based

society, the new high-tech technology applied to the building, making the intelligent II文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. building has become a development trend. As we all know, intelligent building construction

智能控制论文1500

1 机器人智能控制技术的发展

从机器人诞生到20 世纪80 年代初,机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程. 到了20 世纪90 年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展,机器人技术也得到了飞速发展.智能机器人的研究是目前机器人研究中的热门课题. 作为一门新兴学科,它融合了神经生理学、心理学、运筹学、控制论和计算机技术等多学

科思想和技术成果. 智能控制的研究主要体现在对基于知识系统、模糊逻辑和人工神经网络的研究. 智能机器人可以在非预先规定的环境中自行解决问题.

智能机器人的技术关键就是自适应和自学习的能力,而模糊控制和神经网络控制的应用显示出诸多优势,具有广阔的应用前景.

1.1 机器人控制技术的发展

早期的机器人系统,由于需要完成的任务比较简单,而且对动态特性的要求不高,其系统可看成是机器人各关节控制器简单的组合. 随着机器人技术的发展,机器人控制器对各关节在整个过程中位置、速度及加速度都有一定的要求,因此可

采用独立关节控制原则,在各关节构成PID 控制. 由于机器人操作臂是一个高度非线性的系统,工业用的低速操作臂应用常规的PID 反馈控制可以满足控制要求,但为实现高速运动,要求具有较好的控制品质, PID 反馈控制难以取得较好的控制效果. 在传统的控制方法中,它们依赖数学模型. 但是,由于操作臂的参数不能精确得到,模型参数与实际参数不匹配时,便会产生伺服误差. 当机器人工作环境及工作目标的性质和特征在工作过程中随时间发生变化时,控制系统的特性有未知和不定的特性. 这未知因素和不定性使控制系统性能降低. 因此,采用传统的控制方案已不能满足控制要求.在研究被控对象的模型存在不确定性及未知环境交互作用较强情况下的控制时,智能控制方法得到了成功的应用. 近年来,随着人们对机器人高速高精度要求的不断提高,使得整个机器人系

统对其控制部分的要求也越来越高,开发具有智能的机器人已经成为人们研究的热点。

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引言1.1 本课题的意义

城市交通控制系统主要是用于城市交通数据监测、交通信号灯控制与交通疏导的计算机综合管理系统，它已经成为现代城市交通监控指挥系统中最重要的组成部分。因此，如何利用先进的信息技术改造城市交通系统已成为城市交通管理者的共识[1]。

高效的交通灯智能控制系统是解决城市交通问题的关键。随着经济的快速发展，城市中的车辆逐渐增多，交通拥挤和堵塞现象日趋严重，引起交通事故频发、环境污染加剧等一系列问题。本设计采用单片机控制，实现交通信号灯的智能控制。系统根据东西和南北两个方向的车辆情况，自动进行定时控制和智能控制方式的切换，当某一方向没有车辆时，系统会自动切换使另一方向车辆通行。当两个方向都有车辆时，按照定时控制方式通行。本设计与普通的交通信号控制系统相比，其优点是可根据路口情况的不同，

对交通灯进行差异化控制，从而达到使道路更为通畅的目的，最大限度的缓解交通拥挤情况[2]。

交通信号控制系统是现代城市交通控制和疏导的主要手段。而作为城市交通基本组成部分的平面交叉路口，其通行能力是解决城市交通问题的关键，而交通信号灯又是交叉路口必不可少的交通控制手段。随着计算机技术和自动控制技术的发展，以及交通流理论的不断发展完善，交通运输组织与优化理论、技术的不断提高，国内外逐步形成了一批高水平有实效的城市道路交通控制系统[3]。

1.2 国内外发展状况

交通信号控制系统是现代城市交通控制和疏导的主要手段。而作为城市交通基本组成部分的平面交叉路口，其通行能力是解决城市交通问题的关键，而交通信号灯又是交叉路口必不可少的交通控制手段。随着计算机技术和自动控制技术的发展，以及交通流理论的不断发展完善，交通运输组织与优化理论、技术的不断提高，国内外逐步形成了一批高水平有实效的城市道路交通控制系统[4]。 本 科 毕 业 设 计 第 2 页 共 50 页