仿人智能的伺服控制

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仿生机器人的设计与实现方法

仿生机器人的设计与实现方法随着人工智能和机器人技术的发展，仿生机器人在机器人领域中得到了广泛应用。

仿生机器人是一种具有生物特性和功能的机器人，它模仿自然界中的某些动物的行为和特性，能够执行各种任务，如探索海底、救援和军事任务等。

本文将介绍仿生机器人的设计和实现方法。

一、仿生机器人的原理与优势仿生机器人的原理是通过模拟生物体的形态、结构和动作特点，构建具有人工智能、自主决策和交互能力的机器人。

仿生机器人是一种模仿自然，具有生物样特征、行为以及智能的机器人，能够执行不同的任务。

与传统机器人相比，仿生机器人具有以下优势：1. 能更好地适应环境：仿生机器人通过模拟生物的行为，能够更好地适应不同的环境，如水下、沙漠等复杂环境。

2. 具有更高的灵活性：仿生机器人具有类似于生物体一样的灵活性，能够在不同的地形和环境中移动和工作，执行更加复杂的任务。

3. 更加节能：仿生机器人通常采用生物能量转换理论，能够通过太阳能、水能或者热能等方式获得能量，从而减少能量浪费，达到节能的目的。

二、仿生机器人的设计方法1. 生物学原理的应用：仿生机器人的设计过程中，需要深入掌握生物学原理和特性，了解各种生物的生理、形态和行为，从而可以选择适合的生物原型进行仿生机器人的设计。

2. 机械学原理的应用：仿生机器人的机械系统设计需要结合生物特征和机械学原理，采用机械制造和控制技术，将生物特征和机械系统相结合，实现仿生机器人的设计。

3. 控制系统的设计：仿生机器人的控制系统需要进行人工智能设计，能够感知环境、自主决策并作出行动。

控制系统需要实现机器人的运动、动作和交互，实现机器人对外部环境的感知和响应。

三、仿生机器人的实现方法1. 仿生机器人的器件制造：仿生机器人的制造需要使用到各种器件，如电池、伺服电机、传感器、舵机、可编程控制芯片等。

这些器件需要符合机器人的功能需求和设计，而且需要具备良好的机械性能和可操作性。

2. 软件控制系统的设计：仿生机器人的软件控制系统需要实现以下功能：感知外部环境、分析环境信息、决策并规划行动以及执行行动。

仿生智能机器人的设计与实现

仿生智能机器人的设计与实现随着科学技术的发展，机器人技术已经越来越成熟，并得到越来越广泛的应用。

目前，随着人工智能技术的不断发展，仿生智能机器人逐渐成为研究、开发的热点领域。

本文将就仿生智能机器人的设计与实现进行探讨。

一、机器人的分类机器人可以根据其用途和功能进行分类。

根据用途可以将其分为工业机器人、服务机器人等。

根据功能可以将其分为自主式机器人、协作式机器人、仿生机器人等。

而仿生机器人又可以进一步分类为仿生智能机器人和仿生机械臂等。

二、仿生智能机器人的设计仿生智能机器人的设计主要包括以下几个方面。

1. 传感器的设计：仿生智能机器人需要大量的传感器来感知周围的情况，如视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器等。

这些传感器需要具备高精度和高可靠性，才能确保机器人的操作精度和安全性。

2. 运动系统的设计：仿生智能机器人的运动系统需要符合生物学的机理，如人类的关节运动等。

同时，机器人的运动系统需要具备高速、高精度、高负载等特性，以满足各种操作需求。

3. 控制系统的设计：仿生智能机器人的控制系统需要具备高智能的特性，能够自主学习和适应环境，能够自主感知周围环境的变化，从而实现高效的操作。

4. 人机交互接口的设计：仿生智能机器人需要提供友好的人机交互接口，方便用户进行控制和操作。

这个接口可以是语音识别、手势识别、虚拟现实等形式。

三、仿生智能机器人的实现仿生智能机器人的实现需要通过一系列的研究和技术创新来实现。

以下是实现仿生智能机器人的一些关键技术。

1. 深度学习技术：深度学习技术可以通过神经网络模拟人类的智力，从而实现机器人的自主学习和适应环境。

2. 机器视觉技术：机器视觉技术可以通过图像识别、目标跟踪等技术，实现机器人对周围环境的全面感知。

3. 传感器技术：传感器技术是实现机器人感知环境的基础。

目前已经研发出了各种类型的传感器，如激光雷达、视觉传感器等。

4. 运动控制技术：运动控制技术可以实现机器人的高速、高精度运动，如闭环控制、PID控制等。

26自由度仿人机器人的设计与控制

第2期(总第147期)2008年4月机械工程与自动化M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G &　AU TOM A T I ON N o 12A p r 1文章编号:167226413(2008)022*******26自由度仿人机器人的设计与控制冯　威,陈　工(北京科技大学机械工程学院,北京　100083)摘要:设计了一个具有26个自由度的仿人机器人,该仿人机器人具有与真实人物极为相似的外观形象,通过P I C 16F 877芯片对多台舵机和直流电机进行协调控制,完成眼睛、眉头、嘴角等面部表情动作和手臂、腰部等行为动作。

通过该系统能够为人工智能、行为控制、人工心理等研究提供一个高效综合的试验和演示平台。

关键词:仿人机器人;舵机控制;单片机中图分类号:T P 24216 文献标识码:A收稿日期:2007209220;修回日期:2007212215作者简介:冯威(19802),男,北京人,硕士研究生,研究方向:仿人机器人的行为控制研究。

0　引言机器人这个词语人们并不陌生,我国科学家对机器人的定义如下:机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。

随着科学技术的发展,机器人的应用领域也在不断拓宽,逐渐由制造业向非制造业和服务行业发展,具有人类的外形特征、可以模仿人类行为能力的仿人机器人已经出现,因此该领域集成了人工智能、人机工程学、电子技术、机械以及计算机等多学科知识及多项高新技术。

仿人机器人代表了机器人的尖端技术。

1　机构设计针对仿人机器人的设计要求,从仿人外形、仿人运动功能实现及机器人整体结构出发,在考虑机构的运动学、动力学和控制系统、驱动系统要求的前提下进行了仿人机器人的机械机构设计。

该仿人机器人高约1165m ,重量不超过65kg ,共有26个自由度。

111　电机选型仿人机器人机构设计中关节轴系的设计必须结构紧凑,传动精度和效率高,并保证提供必要的输出力矩和输出速度,以满足机构动作的速度和承载能力的要求。

仿生机器人设计方法及其运动控制研究

仿生机器人设计方法及其运动控制研究随着科技的不断进步，人类对仿生技术的研究也越来越深入。

仿生机器人，一种以仿生学原理为基础的机器人，是近年来备受瞩目的研究领域。

仿生机器人的研究旨在实现自然界生物的智能行为和运动方式，从而提高机器人的适应性、灵活性和稳定性。

本文将介绍仿生机器人的设计方法和运动控制研究。

一、仿生机器人的设计方法1. 生物学研究仿生机器人的设计方法以生物学研究为基础，通过深入了解自然界生物的解剖结构及其功能，从中提取出认为合适的设计元素，设计出与生物类似的机器人。

我们通常采用计算机的三维建模技术来模拟生物的结构，挖掘其内在机理，并进行仿真实验。

生物学研究不仅能够帮助设计师获取和解读生物的运动信息，而且能够深化我们对生命科学的认识和了解。

2. 机械设计随着生物学研究的进展，设计师可将所得的运动机理应用于具体的机械结构设计中。

其中包括机械零件的选择、排列、联接、运动方式等，这就需要对于机械学、材料力学、电气控制等方面有深入的了解。

设计的机械结构需要在仿生学理论基础上尽可能地简化，以期达到更好的稳定性和可操作性。

3. 人机交互方案在仿生机器人的设计中，人机交互方案也起着至关重要的作用。

好的人机交互方案使机器人更好地适应人类需求、更准确地执行任务。

一个好的机器人设计应该在人机交互方案中注重交互接口设计和程序的编写。

特别是，对于启示设计理念的生物中心，应将人机交互方案的设计和软件实现作为整个仿生机器人研究的重点。

二、仿生机器人的运动控制研究1.传感技术传感技术也是实现仿生机器人运动控制的一种重要手段。

通过安装各种接受外界信息的传感器，我们可以更好的掌握机器人在运动中的状态，例如位置、速度、方向、载荷等，从而实现智能控制。

与此同时，也可以运用传感技术来实现机器人与人机的交互环节，从而更好地实现人机协作。

2.智能控制技术智能控制技术通常包括人造神经网络、本体逻辑、模糊推理、基于规则的技术和基于模型的控制技术等。

非线性PID仿人智能控制算法及仿真

ＬＵＪｎＨＡＧＬ－ｉｎＹｉＩｕ，ＺＮｉａ，ＵＷｅｊ
（ｌｇｆＡｕｏｔｎａｄＥｌｃｒｎｃＥｎｎｅｉｇ，ＱｉｇａｉｅｓｔｆＣｏｌｅｏｔｍａｉｎｅｔｏｉｇｉｅｒｎｅｏ‘＜
ｔｅｈｎ
“ Ｋ ∑ 一ｋ
Ｉｌ＝
（２）
控制输出；
Ｋ。一一
— —
比例系数；抑制系数；
基于上述分析，周其鉴等提出了如下仿人智能控制器的算法（以下简称仿人智能算法１：）
文章编号：６２６８（０６０ — ５２０１７ —９７２０）６０３—３
非线性ＰＤ仿人智能控制算法及仿真Ｉ
刘军。利建，于张玮
（岛科技大学自动化与电子工程学院，东青岛２６，）青山６０２１
算法的有效性。
关键词：人智能控制；非线性比例环节；非线性积分环节；制策略仿控中图分类号：７ＴＰ２３文献标识码：Ａ
ＳｕｙａｍｕａｉｎｏｎｌｎａＤｍａｓｍｕａｅｔｄｎｄＳｉｌｔｏｎＮｏｉｅｒＰＩＨｕｎ— ｉｌｔｄＩｔｌｉｅｎｒｌＡｌｏｉｈｎｅｌｇｎｔＣｏｔｏｇｒｔｍ
ＳｉｎｉｔａｄＴｅｈｎｏｙｃｅｔｓｎｃｏｌｇ，Ｑｉｇａ６６４Ｃｈｉａｎｄｏ２０２，ｎ）
Ａｂｔａｔｓｒｃ．Ｃｏｎｒｐｉｇｔｏｒｌｅｄｉｄ— ｕｓｐｒｐｏｔｏｎａｄｉｔｌｉｅｔｔａｏｓｎｈｅｃｎｔｏｌｒｍａｅｕｐｏｆｆｘｅｐｌｏｒｉｎｎｅｌｇｎｉｅａａｎｏａｈｉｖｔｅｘｃａｔｎｔｇｒｌｃｎｔｃｅｅｈｅｐｅｔｎｄｙｍｉａｓａｉｃｒｃｅｉｔｃｔｅｏｎｒｌｎａｃｎｄｔｔｃｈａａｔｒｓｉ，ｈｃｔｏｓｒｔｇｉｓｏｅｓｅｎｉｕｌｔｒａｅｓｍｕａｅｎｉｆｒｎｔｐｈａｅｔｐｒｓｏｎｅｔａｅｅｆｓａｏｎｄｍａｐａｏｓｒｉｌｔｄｉｄｆｅｅｓｓｏｆｓｅｅｐｓｃｖｆｔｙｔｍ，ａｎｕｒｅｏｈｅｓｓｅｏｎｌａＤｕｎｓｍｕｌｔｄＩｔｌｉｅｔＣｏｔｏｌａｇｏｉｈｉｉｒＰＩＨｍａ — ｉｎｅａｅｎｅｌｇｎｎｒｌｒｔｍｓ

仿人智能推理与控制器的实现

＿
Ｋｅ，ｒｓＩｔｌｇｎｏｔｏ，ｏｕｅｏｔｌＨｕｎｌｅＩｔｌｇｎｏｔｏｙ＇ｄ：ｎｅｌｅｔｃｎｒｌＣห้องสมุดไป่ตู้ｍｐｔｒｃｎｒ，ｍａｉｎｅｉｅｔｃｎｒｌｗｏｉｏｋ
＿
１引言
人的思维可分为三类：象（形直感）维、象（辑）维思抽逻思和灵感（顿悟）维。其中形象思维和抽象思维是基本形式，思灵感思维是上述两种思维基础上的交叉、碰撞出的思维火花一刨造性思维。人的思维包括上述三种形式，的控制思维也包括人上述三种形式。但人的控制思维同一般的思维有一定的区别。
—
ｃｎｒｌｉｐｅｅｔｄｉｈｒｖｏｓｐｐ￣ｎｔｉｐｐｒｂｓｄｏｈｉｇｅｉｐｔｓｇｅｏｔｕｙｔｍ，ａｔｕｔｒｏｔｓｒｓｎｅｎｔｅｐｅｉｕａｅｌｈｓａｅａｎｔｅｓｎｌｎｕｉｌｕｐｔｓｓｅａｒｌｓｒｃｕｅｏ．Ｉｅｎｅ
一
２仿人智能推理与控制器的实现
仿人智能推理与控制器的实现如图１示所各个模块功能介绍如下：．
２１数据处理模块．
数据处理模块完成偏差和偏差变化的计算．并对其比例化、化和模糊化。偏差（和偏差的变化（Ｃ的论域取为：量Ｅ）Ｅ）

双臂机器人拟人化动作实现与协调控制方法研究

双臂机器人拟人化动作实现与协调控制方法研究一、概览随着科技的蓬勃发展，人工智能领域涌现出许多创新技术，其中双臂机器人作为一种具有高度自主性和灵活性的机器人形式，受到了广泛关注。

为了使双臂机器人在更广泛的应用场景中更好地模拟人类行为，实现与人类的自然交互，本文提出了一种双臂机器人拟人化动作实现与协调控制方法的研究。

双臂机器人拟人化动作实现与协调控制方法研究的核心目标在于使双臂机器人在执行复杂任务时能够像人类一样灵活、协调地完成任务。

为实现这一目标，本文首先分析了双臂机器人在执行任务过程中所面临的挑战，例如：不同任务的多样性、任务执行过程中的协同性要求以及环境因素的影响等。

针对这些挑战，本文提出了一种基于强化学习和仿真的方法来训练双臂机器人的预控制器，并对其进行优化以提高其协调运动能力。

在协调控制方面，本文采用了一种基于模型预测控制（MPC）的方法来实时调整双臂机器人的动作，以适应不断变化的任务环境和提高任务完成质量。

在实验验证阶段，我们将这种方法应用于实际的双臂机器人系统，并对其性能进行了评估和比较，以证明本研究的有效性和实用性。

1.1 研究背景与意义人工智能和机器人技术的发展为人类生活和工作带来了极大的便利，同时也对机器人性能提出了更高的要求。

传统机器人虽然在很多领域取得了显著的成果，但是其在动作的灵活性、协调性以及智能性方面仍存在许多不足。

在特定场景下对机器人进行拟人化设计，实现更高级别的自主决策与协同作业已经成为业界研究的热点。

在众多应用场合中，双臂机器人以其独特的结构特点和高度灵活的运动能力，在一些复杂或精细的操作任务中具有显著的优势。

通过对双臂机器人进行拟人化设计和研究，使其能够在更接近人类的条件下完成各种任务，对于推动机器人技术的跨足各领域的应用具有重要意义。

本文的研究将双臂机器人与人类的运动特点相结合，探索更为自然的动作实现方式和协调控制策略，期望为双臂机器人在工业生产、医疗护理、航空航天等需要高度仿人化运动的领域提供理论依据和技术支持。

基于Lonworks的仿人智能PID控制器的设计

ｆｏｔｅｓａｅｏｎｏｍａｉｎａｎｅｉｄｓｉｌｉｓｕｎｓＦａｅｎｒ，ｔｍａｅｔｅｒａｉｔｎｏｅｔｎｕｔａｅｌｔｅｃｎｒｌｒｍｈｌｉｆｒｔｍｏｇｔｎｕｔａｎｔｍｅｔ．ｕｈｎｏｅｉｈｆｏｈｒｒｄｅｌａｉｒｍｏｅｉｄｓｒｌｒａ－ｈｚｏｆｉｍｌｏｔｏｍｏｅｃｎｅｉｎ、ｈｅｉｔｅｈｒｗｒｔｅｐｏｅｓｏｔｅａｉｃｌｉｔｌｇｎＩ￣ｇｎｈｒｖｎｅｔＴｅｄｓｇｏｈａ【ａｅ，ｒｃｓｈ￣ｆａｎｅｌｅｔＤｌｏｔｍ。ｔｅｆｗｃａｔｐｏｒｍｍｉｇａｄｐｒｏｎｆ１ｈｆｉｉＰｈｏｈｒｒｇａｌｆｏｎａ－ｎｔｌｃｅｗｅｐｅｎｅｅｉ．ｉｈｗ他ｖｌａｌｄｃｎｂｐｌｄｉｃｉｅｅｔｅｄ．ｉｅ他ｒｓｔｉｄｔｌｗｈｃｅａｄｄｎａａｕｂｅａａｅａｐｉｍｕｈｄｆｒｎｌｎｅｎｉｆＫｗｏｄ：ｎｏｋ；ＭＰ１０；Ｗ７Ｅ８ａｔｃｌｉｔｌｇｎＩｃｎｒｌｒｓｌｗｒｓＴＮ３５ｏ７５；ｒｆａｅｉｅｔＰＤｏｔｉｉｎｌｏ
ＤｅｉｎｏｔｃｌＩｔｌｇｎＤｎｒｌｒＢａｅｏｎｒｓＴｅｈｌｇｓｇｆＡｒｉａｎｅｌｅｔＰＩＣｏｔｏｅｓｄｎＬｏｗｏｋｃｎｏｏｙｉｆｉ
ＤＩｉ－ｉＬＮＪ－ｕＹｉｌＡａｍｎＩｉｇｏ，ＵＱａｇＸｏｇ，ｎｆ（ｕｏｔｎＣｌｇ，ａｊｇＵｉｒｉｆｅｎｌｇ，ａｊｇ２００，ｈｍ）ＡｔｍａｏｏｌｅＮｎｉｎｅｓｙｏｃｏｏｙＮｎｉ１０９ＣｈｉｅｎｖｔＴｈｎ

仿生机器人技术与智能控制

仿生机器人技术与智能控制在科学技术的快速发展中，仿生机器人技术与智能控制逐渐成为研究的热点之一。

仿生机器人技术的目标就是通过模仿生物的形态、功能和行为，使得机器人能够更好地适应和融入人类社会。

一、仿生机器人的定义和发展现状仿生机器人是一种通过仿照生物系统和生物结构的形态、功能和行为来设计和制造机器人的技术。

通过模拟生物的学习、感知、运动等能力，仿生机器人能够更好地适应各种复杂环境，完成各种任务。

目前，仿生机器人技术已经取得了许多重要的进展。

例如，人类仿生机器人和动物仿生机器人实现了高度逼真的外形和动作，具备了良好的稳定性和灵活性。

仿生机器人在医疗、救援、农业等领域的应用也取得了一些初步的成果。

二、仿生机器人技术的核心要素仿生机器人技术的实现离不开智能控制技术的支持。

智能控制技术是通过模拟人类的感知、认知和决策过程，使机器人具备主动学习、自主决策和自适应能力。

这些能力是仿生机器人实现高度适应性和灵活性的关键。

在智能控制技术的支持下，仿生机器人还需要具备精确的感知能力。

传感器网络的应用使得机器人能够实时获取环境信息，例如摄像头、声音传感器等。

这些传感器将感知到的信息通过智能控制系统进行分析和处理，从而生成适应环境的控制策略。

三、仿生机器人技术的应用领域和前景展望仿生机器人技术的应用领域十分广泛，涉及到医疗、救援、农业、制造业等众多领域。

例如，在医疗领域，仿生机器人可以用于辅助医生进行手术操作，提高手术的精确度和安全性。

在救援领域，仿生机器人可以承担各种危险任务，例如火灾救援、核辐射清理等。

在农业领域，仿生机器人可以用于自动采摘、自动除草等工作，提高农业生产效率。

未来，仿生机器人技术还有许多发展潜力。

首先，随着人工智能和机器学习的进一步发展，仿生机器人将具备更强的自主学习和自适应能力，能够更好地适应各种环境和任务。

其次，仿生机器人的外形和功能将更加逼真和多样化，使得其在与人类交互、协作方面具备更广阔的应用空间。

仿人智能控制原型算法的改进

维普资讯
第２卷第１期ｌ
２００８年１月
烟台大学学报（自然科学与工程版）
Ｊｕｎｌｆａｔｎｅｓｙ（ａｒｌｃｎｅａｄＥｇｎｅｎｄｔｎｏｒａｏｎｉｉｒｉＮｔａＳｉｃｎｎｉｅｒｇＥｉｏ）ＹａＵｖｔｕｅｉｉ
接对人的控制经验、巧和各种直觉推理逻辑进技行测辨、括和总结，概编制成各种简单实用、度精
（）２在模拟人的行为功能不断完善和发展中，
向模拟人的结构功能发展．在线仿人自校正控制器
的提出，标志着又向结构功能模拟方向迈出了重要的一步．至此，以行为功能模拟和结构功能模拟为
６２
烟台大学学报（自然科学与工程版）
第２ｌ卷
制；从线性系统到非线性系统的智能控制；从定值
控制到伺服系统的智能控制；大时延过程的智从能控制，到小时延快速系统的智能控制；从单变量系统到多变量及多变量时延系统的智能控制；直到机器人关节的智能控制．人智能控制的研究仿
高、鲁棒性强、能实时运行的控制算法，于实际用控制系统．也就是说，目前的仿人智能控制各种方法仅仅是对人的行为功能进行了模拟，主要应用于一些单输入单输出、非线性、滞后、以建立模难
收稿日期：０７６１２０－ —５０
摘
要：人智能控制原型算法易引起控制系统的超调，仿没有完全模拟人的控制策略改

基于仿人智能控制的自适应控制策略

Ｉｆ
Ｔｆ
ｎ
・ ≥ ０ａｄ ≠ ０Ｔｅｌｎｈｒ
一 ≥ ０Ｔｅｈｎ
▲ ● ● ●．
Ｐ（）：Ｐ￡＋Ｋ＋Ｐ（：ｍ注Ｐ∞ ＝Ｐ卜ｌ＋
摘要：在讨论仿人智能控制算法对跟踪系统存在问题基础卜，仔钿分析了控制算法的外特性、结构模式．提出任务和参数自适应控制策略关键中图分类号：Ｔ２３２Ｐ７．工程应用效果表明．该算法控制效果是令人蒲意的文献标识码：Ａ词：仿人智能控制任务自适应；参数自适应；控制策略
图１ “Ｃ” 静特性Ｉ
１控制算法结构模式及其外特性分析
略
Ｒ
ＳａｉａａｔｒｓｉｓｏＩｔｔｃＣｈｒｃｅｉｔｃｆ“ Ｃ”
基本思路是对不同的系统误差特征模式采用不同的控制策它由两个控制模式和两个仿人自适应策略组成这种控制策略掏思来源于人一机学习系统Ｊ．因
．
，
智能控制（Ｉ“ 静特性如图１示 “Ｃ）所这种控制策略非常适宜于过程控制中大滞后自衡对象的定值控制，但是用于伺服跟踪控制的效果不佳，然而巧妙地应用人的记忆功能和开环等待策略的方法．对于本文研究伺服系统的仿八智能模型 “ ＩＣＨＳ ”有很大的启发．作者沿着 “ｃ开辟的方向，Ｉ” 学习与总结伺服系统和多变量系统中人的智能控制算法，在两个基本控制模式（Ｐ—ＨＤ和Ｈ模式）础上研究了仿人自适应策Ｏ基略．下讨论控制算法的结构模式及其外特性，详细分析动态特性并提出基于任务和参数的自适应控制策略

仿人智能PID控制器的设计与应用

ＨＥＳｕｌ，ＨＯＮＧＨｏ —ｈｎｈ —ｉｕｓｅｇ
（ａｊｎｏｔｈｉＵｉｒｔ，，ＭＮｎｎ１０９，ｈｎ）ＮｎｉＰｌｅｎｎｅｉ肋ａｆｇ２００Ｃｉａｇｙｃｃｖｓｙｉ
Ａｂｓｒｃ：ｎｖｅｏｈａｔｔａｅｍｅａｉｎｐｏｅｓｗｏｌａｅｓｍｅｕｎｅｉａｌｆｅｔ，ｕｃｔａｔＩｉｗｆｔｅｆｃｈｔａｆｒｎｔｔｒｃｓｕｄｈｖｏｄｓｒｂｅｅｆｃｓｓｈｏａｎｅｔｉｔｎｎｉａｉｙ，ａｇｉａｅｃ，ｈａｒｐｅｅｔｉｄｏｕｎ—ｉｌｔｎｉｔｌｇｎｓｕｃｒａｎｙ，ｏｌｎｅｒｔｌｒｅｔｍｅｌｇ，ｔｔｅｐｐｅｒｓｎｓａｋｎｆｈｍａｓｍｕａｉｎｅｌｅｔｏｉＰＤｏｒｌｔｒｈｉｕｅｉｏｉａｉｎｗｉｈｔｅｓｒｎｏｎｓｏｈｎｅｒｌａｄｆｚｙｃｎｒｌａｌｄｔＩｃｎｔｏｅｃｎｑｎｃｍｂｎｔｔｈｔｏｇｐｉｔｆｔｅｉｔｇａｎｕｚｏｔｏｐｐｉｏａｏｅｂｏｏｉａｅｅｔｔｎｃｎｒｌｓｓｅ，ｈｖｒｏｎｈｎｅｒｌｓｔｒｔｏｘｉｔｎｎａｃｎｅｔｏａｉｌｇｃｌｆｒｎａｉｏｔｏｙｔｍｔｕｓｏｅｃｍｉｇｔｅｉｔｇａａｕａｉｎｅｓｓｉｇｉｏｖｎｉｎｌｍｏＰＤｏｔｏｙｔｍｎｍｐｏｉｇｔｅｓｓｅｓａｉｔｎｅｐｎｅｓｅｄＳｕｈａｃｎｒｌｓｓｅｃｎｋｅＩｃｎｒｌｓｓｅａｄｉｒｖｎｈｙｔｍｔｂｌｙａｄｒｓｏｓｐｅ．ｃｏｔｏｙｔｍａｅｐｉ

自动控制原理发展史

自动控制原理的发展史摘要：自动控制是指没有人直接参与，采用控制装置使被控对象的某个状态或参数能自动地按照预定的规律变化。

它的发展初期，是以反馈理论为基础的自动调节原理，主要用于工业控制，二战期间为了设计和制造，火炮定位系统，雷达跟踪系统以及其他基于反馈原理的军用设备，进一步促进并完善了自动控制理论的发展。

到战后，以形成完整的现代自动控制理论体系，这就是以传递函数为基础的经典控制理论，它主要研究单输入-单输出，线形定常数系统的分析和设计问题。

到近代模糊控制理论诞生，仿人智能的控制系统出现。

现今自动控制理论仍在不断发展中。

关键词：自动控制发展史经典控制理论现代控制理论智能控制自动控制理论是研究自动控制共同规律的技术科学。

根据控制原理的原理基础及所能解决的问题的难易程度，我们把控制原理大体的分为了三个不同的阶段。

这种阶段性的发展过程是由简单到复杂、由量变到质变的辩证发展过程。

一、经典控制理论阶段（20世纪50年代末期以前）经典控制理论只能研究单变量系统，它是以传递函数为基础，在频率域对单输入---单输入控制系统进行分析与设计的原理。

1、控制系统的特点以积分变换为主要数学工具。

单输入---单输出系统的，线性定常或非线性系统中的相平面法也只含两个变量的系统。

2、控制思路基于频率域内传递函数的“反馈”和“前馈”控制思想，运用频率特性分析法、根轨迹分析法、描述函数法、相平面法、波波夫法，解决稳定性问题。

3、发展事件回顾1）我国古人发明的指南车就应用了反馈的原理2）1788年J.Watt在发明蒸汽机的同时应用了反馈思想设计了离心式飞摆控速器，这是第一个反馈系统的方案。

3）1868年J.C.Maxwell为解决离心式飞摆控速器控制精度和稳定性之间的矛盾，发表《论调速器》，提出了用基本系统的微分方正模型分析反馈系统的数学方法。

4）1868年，韦士乃格瑞斯克阐述了调节器的数学原理。

5）1875年E.J.Routh和A.Hurwitz提出了根据代数方程的系数判断线性系统稳定性方法6）1876年俄国学者N.A.维什涅格拉诺基发表著作《论调速器的一般原理》，对调速器系统进行了全面的原理阐述。

仿人智能控制算法

一、仿人智能控制算法1、原型算法控制机理仿人智能控制器的运行机理（1）比例控制模式。

当系统出现误差并且误差趋向增加时，即当e*e>0时，仿人智能控制器产生一个比例输出U=Kp*e,其中Kp为比例增益，大大超过传统比例控制器所允许的数值。

比例控制模式运行在e=0和e=em，1区间，em，1为误差出现的第一次极值。

当e达到了em，1以后，该闭环负反馈比例控制器立即结束，进入抑制过程。

（2）增益抑制控制模式。

这是当系统误差达到第一次极值时em，1以后所施加的一种阻尼作用，即把原来的高比例增益Kp乘上一个小于1的增益k，使其增益降低。

增益控制器有助于改善系统品质，增加稳定裕度。

（3）开环保持模式。

当到了一个新的位置以后，系统误差减小或误差保持为零，立即进入保持模式，减小控制作用，利用惯性让系统进入稳态。

这种仿人控制的智能算法以人对对象的观察、记忆、决策等智能作为基础，根据超调量、偏差及偏差的变化趋势来确定控制策略。

当系统的误差趋于增加或保持常值时，仿人智能控制器采用比例控制模式，产生强烈的控制作用，抑制系统的偏差增加或迫使系统的误差回零。

此时系统处于闭环状态；而在系统误差趋于减小或系统误差为零时，仿人智能控制器采用保持模式，进行观察，等一等，此时系统处于开环。

2原型算法的不足（1）按照原型算法，开始时偏差最大，控制输出量最大，oa段一直保持，直到出现超调，偏差过零点变为负时才变化为比例控制模式。

这种控制策略必然导致超调的产生，引起被控量的震荡。

正确的做法应该是随着偏差的减小，被控量趋向于恒定值，控制量应该逐渐减小，而不应该一直保持不变。

（2）在bc、de阶段，控制量应该也有所变化，不应一直保持不变。

（3）依赖于偏差和偏差的变化构成信息空间，确定动态特征信息，选择控制算法。

信息空间无论怎样细化（从双模到多模）都已引起控制系统在不同算法之间的频繁切换，同时抗噪声干扰性能差。

（4）采用变模控制的关键是按照要求各个模式区域之间不相互重叠，而且所有模式区域的总和应等于整个状态空间，因为一旦重叠，则会出现控制的二义性；或者出现不能覆盖的模式区域，则当系统的状态落入这个区域时就不会有相应的控制作用产生，更恶劣的情况是出现无法预计的控制作用。

《自动控制原理》第一章-自动控制原理精选全文完整版

● 放大环节：由于经过计算机处理的信号通常是标准化的弱信号，不能驱动被控对象，因此需要加以放大。放大环节的输出必须有足够的能量，一般需要幅值的放大和功率的放大，才能实现驱动能力。
● 执行环节：其作用是产生控制量，直接推动被控对象的控制量发生变化。如电动机、调节阀门等就是执行元件。
常用的名词术语
1.稳定性
一个控制系统能正常工作的首要条件。稳定系统：当系统受到外部干扰后，输出会偏离正常工作状态，但是当干扰消失后，系统能够回复到原来的工作状态，系统的输出不产生上述等幅振荡、发散振荡或单调增长运动。
2.动态性能指标
反映控制系统输出信号跟随输入信号的变化情况。当系统输入信号为阶跃函数时，其输出信号称为阶跃响应。
时，线性系统的输出量也增大或缩小相同倍数。
即若系统的输入为 r(t) 时，对应的输出为 y(t)，则
当输入量为 Kr(t)时，输出量为 Ky(t) 。
（2）非线性系统
● 特点：系统某一环节具有非线性特性，不满足叠加原理。 ● 典型的非线性特性：继电器特性、死区特性、饱和特性、
间隙特性等。
图1-5 典型的非线性特性
对被控对象的控制作用，实现控制任务。
图1-3 闭环控制系统原理框图
Hale Waihona Puke (3)复合控制系统工作原理：闭环控制与开环控制相结合的一种自动控制系统。在闭环控制的基础上，附加一个正馈通道，对干扰信号进行补偿，以达到精确的控制效果。
图1-4 复合控制系统原理框图
2.按系统输入信号分类
（1）恒值控制系统系统的输入信号是某一恒定的常值，要求系统能够克服干扰的影响，使输出量在这一常值附近微小变化。
举例：连续生产过程中的恒温、恒压、恒速等自动控制系统。

仿人智能控制与变结构PID

仿人智能控制与变结构PID摘要：本文研究了仿人控制的基本思想和算法，以及其在MATLAB 中仿真的实现。

通过仿真结果可以看到仿人比例控制和智能积分控制比一般的PID 有更好的控制效果。

关键词：仿人智能控制 PID 变结构一、引言传统的比例、积分、微分控制，即PID 控制，已被广泛用于工业生产过程。

但由于其比例、积分和微分调节参数是采用试验的方法由人工整定。

这种整定方法费时费力，而且当被控对象特征发生变化时，PID 调节器没有自我参数调整的适应能力，导致控制系统的产生大的偏差，使得系统整体性能变差。

由于生产过程的连续性以及参数整定所需的时间，人工重新整定PID 参数在实际中很难进行。

因此，调节参数的自整定己成为控制工程的重要研究课题。

PID 控制器自20世纪初诞生以来，已由模拟PID 控制器发展到数字PID 控制器，甚至出现了专家自适应PID 控制器（也称为智能PID 控制器）。

近年来，PID 算法发展很快，出现了非线性PID 控制、选择性PID-PD 控制、I-PD 控制、自适应PID 控制等算法。

本文将从PID 控制的实质出发，研究仿人智能控制与变结构PID 的基本思想。

二、仿人控制基本思想1． PID 控制器的结构及算法比例积分微分被控对象c(t)-+PID 控制器根据给定值u(t)与实际输出y(t)构成的控制偏差：()()()e t u t y t =−的比例P 、积分I 和微分D 通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。

其控制规律为： 0()1()[()()]tD p IT de t c t K e t e t dt T d =++∫1 t] 对于数字PID ，其控制算法为：位置式：()()()[()(1)]kp IDj c k K e k K e j Ke k e k ==++−−∑增量式： ()[()(1)]()[()2(1)(2)P I D c k K e k e k K e k K e k e k e k Δ=−−++−−+−2．人的控制行为与PID 控制机理比例作用：比例控制具有线性放大（或缩小）的作用，类似于人脑的想象功能。

《智能控制》实验指导书

《智能控制》实验指导书通过对智能控制系统的仿真实验，加深对智能控制原理的理解，并且学习和掌握智能控制的实现方法。

实验一控制系统的基本结构仿真实验目的:建立智能控制研究的实验环境。

实验要求：1．对单输入－单输出反馈控制系统（如图一），进行结构仿真。

图1 控制系统的基本结构（1）被控对象的数学模型0G (s) = )1)(1(21s++-s T s T Ke τ ，（K 、1T 、2T 、τ>0）（2）控制器包括：PID 控制器、专家系统控制器、模糊控制器、仿人智能控制器。

2．建立友好的人－机接口（1）对于被控对象参数可以通过人－机界面设置和修改。

（2）对于各种控制器可以通过人－机界面选择，并设置该控制器的控制参数。

（3）通过人－机界面可显示系统的响应曲线。

实验二 PID 控制的设计与实现实验目的:掌握PID 控制的实现方法和系统整定方法，了解PID 控制的鲁棒性。

实验要求：1．设计并实现PID 控制器。

2．设被控对象参数为：K=2、1T =1、2T ＝2.5、τ=0.6；要求单位阶跃响应指标：超调量σ%≤10%，调节时间s t ≤10秒；试对系统进行整定，给出实验结果：（1）控制器参数：p K 、i K 、d K 及采样时间T ；（2）系统实际的性能指标：σ%、s t ；（3）系统的单位阶跃响应曲线y(t);3. 保持控制器所有控制参数不变，只改变被控对象的纯时延τ，检验系统的鲁棒性（对τ变化的适应能力）。

（1） τ=1.2时，运行系统。

给出系统的单位阶跃响应曲线，并计算响应的系统性能指标σ%、s t 。

（2） τ=1.8时，运行系统。

给出系统的单位阶跃响应曲线，并计算响应的系统性能指标σ%、s t 。

实验三专家系统控制的设计与实现实验目的:掌握专家系统控制的原理和实现方法，了解专家系统控制的鲁棒性。

实验要求：1．可以采用直接专家系统控制或间接专家系统控制。

说明所采用的专家系统控制原理。

仿生机器人控制与智能算法的研究

仿生机器人控制与智能算法的研究一、引言随着科学技术的日新月异，仿生机器人已成为许多领域研究的热点之一。

仿生机器人不仅可以模仿生物形态结构、动作、功能和灵活性等特征，还可以模仿生物智能，采用智能算法实现自主决策和自适应控制。

仿生机器人的研究，将极大地推动机器人技术的发展，并有可能为解决复杂问题提供新的解决方案。

二、仿生机器人控制技术的现状1.控制策略仿生机器人控制技术广泛应用于工业自动化、医疗、教育等领域。

目前，常用的控制策略有基于PID控制的闭环控制、模糊控制和神经网络控制等。

PID控制器有广泛的应用，可通过计算输入信号和输出信号之间的差值来实现控制。

模糊控制是通过建立模糊推理规则来实现控制，具有较强的容错能力。

神经网络控制则是通过训练神经网络来实现控制。

2.传感器与执行器仿生机器人控制技术的关键在于传感器和执行器。

传感器可以实时感知外部环境，并将数据传输到控制系统中。

目前广泛应用的传感器包括视觉传感器、触觉传感器、力传感器、陀螺仪等。

执行器可根据控制信号实现机器人的运动或神经元的激活，使仿生机器人具备类似生物的行为和表现。

目前常用的执行器包括电机、电液伺服和压电陶瓷等。

三、仿生机器人智能算法的研究与应用1.神经元模型与神经网络仿生机器人模仿生物神经系统，建立和优化神经元模型和神经网络结构是智能算法的核心。

仿生机器人的神经元模型通常采用Hodgkin-Huxley模型，该模型能够描述大多数生物神经元的典型运动特性。

神经网络则是建立在多个神经元之间的网络连接上，可实现信息传递和处理、自主学习和自适应控制等功能。

2.遗传算法与粒子群优化算法仿生机器人智能算法的其他研究领域包括遗传算法和粒子群优化算法等进化算法。

遗传算法建立在自然选择和遗传变异的基础上，通过迭代优化过程找到最优解；粒子群优化算法则是基于粒子群的群体智能算法，通过有序随机移动来评价解的优劣、生成新的搜索点，从而找到全局最优解。

四、仿生机器人的应用前景1.工业自动化应用仿生机器人的工业应用前景可期。

仿生机器人的结构设计与控制策略研究

仿生机器人的结构设计与控制策略研究1. 概述随着人工智能和机器人技术的发展，仿生机器人成为了研究热点，它以生物体为原型设计，模拟其运动方式和运动特性，实现自主运动和智能控制。

本文将介绍仿生机器人的结构设计和控制策略的研究进展。

2. 仿生机器人的结构设计2.1 结构设计思路仿生机器人的结构设计是以生物体为原型，从生物体的形态、运动模式、运动特性、运动控制等方面进行仿真，以实现机器人运动的自然和智能。

仿生机器人的结构设计思路包括以下几点：- 生物体形态仿真：仿生机器人的形态设计要考虑生物体的形态特征和机器人的功能需求，通过仿真分析和优化设计，实现生物体的形态和功能的融合。

- 运动模式仿真：仿生机器人的运动方式和方式特性是在生物体运动的基础上进行仿真，通过对生物体运动的观察和分析来确定机器人运动方式的选择和优化。

- 运动控制仿真：仿生机器人的运动控制仿真是在生物体运动控制机制基础上进行仿真，通过模拟分析和实验验证来确定机器人运动控制方案2.2 结构设计的分类根据仿生机器人的结构特点，可以将其分为仿生动物机器人和仿生植物机器人。

仿生动物机器人的特点是模拟动物运动的方式和运动机制，实现机器人的智能和自适应；仿生植物机器人的特点是模拟植物的生长、发育和响应机制，实现机器人在环境中的适应和调节。

2.3 结构设计案例根据仿生机器人的结构设计原理和分类，已经开发了多种仿生机器人的结构设计，例如：- 仿生鳐鱼机器人：仿生鳐鱼机器人采用了鳐鱼宽阔的翅膀，可模拟鳐鱼在水中的翱翔，具有非常好的水中操控性能。

- 仿生螃蟹机器人：仿生螃蟹机器人采用了螃蟹的腿部结构，能够实现在沙滩和海草丛中的顺畅行进，具有极强的环境适应性。

- 仿生花机器人：仿生花机器人是一个以植物的形态为原型设计的机器人，能够自主仿真花瓣展开、花粉散发、蜜蜂采蜜等动作。

3. 仿生机器人的控制策略3.1 控制策略思路仿生机器人的控制策略是指模拟仿生生物运动管理、行为实现和感知响应能力等，利用计算机技术和传感器控制技术，实现人工仿生机器人自主运动和智能控制。

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仿人智能的伺服控制随着自动控制技术向工业自动化各领域的深度渗透，基于精确数学模型的常规控制策略难以满足各类系统对控制性能的要求，其中也包括伺服系统。

文献中讨论了基于模糊逻辑、神经网络的智能伺服控制策略，此外还简略提及了其他形式的智能伺服控制策略。

为了较深入地研究问题，有必要对常规PID控制算法作深入剖析，以便找出问题的关键所在;其次还应研究被控对象的特性，以便解决控制策略与控制对象特性匹配的问题。

以下是对有关问题的简要探讨。

常规PID应用中存在的问题常规PID控制算法在计算机控制系统中，一般采用增量式控制算法，其优点是比较容易通过加权而获得比较好的控制效果:由于计算机输出增量，所以误动作时影响较小，必要时可用逻辑判断的方法去掉;手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。

当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故仍能保持原值;算式中不需要累加。

控制增量△u（k）的确定仅与最近几次采样有关；增量式PID的控制算法为:±△u（k）＝KP[e（k）－e（k－1）>＋KIe（k）＋KD[e（k）－2 e（k－1）＋e（k－2）式中:T，采样周期;k，采样序号;u（k），采样时刻k时的输出值;e（k），采样时刻k时的偏差值;e（k－1），采样时刻k－1时的偏差值。

由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期T，一旦确定了KP、KI、KD的值，只要使用前3次测量值的偏差，即可求出控制增量。

选择了采样周期后一般不再变动，对于PID参数，可离线地找到一组合适的参数KP、KI、KD使系统基本接近优化工作状态。

PID控制器各参数对控制效果的影响KP—比例调节比例调节的特点是简单、快速。

缺点是对具有平衡性的控制对象有静差（自平衡性是指系统阶跃响应终值为一有限值）;对带有滞后的系统，可能产生振荡，动态特性也差。

比例系数KP增大可以加快响应速度，减小系统稳态误差，提高控制精度。

但是KP过大会产生较大超调，甚至导致系统不稳定;若KP取得过小，能使系统减少超调量，稳定裕度增大，但会降低系统的调节精度，使过渡过程时间延长。

KI-积分调节积分调节可消除系统的静态误差，适用于有自平衡性的系统。

加大积分系数KI （减小TI）有利于减小系统静差，但过强的积分作用会使超调量加剧，甚至引起振荡;减小积分系数KI虽然有利于系统稳定，避免振荡，减小超调量，但又对系统消除静态误差不利。

KD-微分调节微分调节作用主要是针对被控对象的惯性改善动态特性，它能给出响应过程提前制动的减速信号，有助于减小超调，克服振荡，使系统趋于稳定;同时加快系统的响应速度，减小调整时间，从而改善系统的动态特性。

KD的值对响应过程影响非常大。

若增加微分作用KD，有利于加快系统响应，使超调量减小，增加稳定性，但也会带来扰动敏感，抑制干扰能力减弱，若KD过大会使响应过程过分提前制动从而延长调节时间;反之，若KD过小，调节过程的减速就会滞后，超调量增加，系统响应变慢，稳定性变差。

因此，对于时变且有不确定性的系统，KD 不应取定值，应适应被控对象时间常数而随机改变。

PID控制算法存在的问题由上述分析可看出:严格意义上的最优PID是数学解，最优PID参数实际上也只是一种折衷，例如有的工况要求无超调，PID就无能为力;要求对对象建立严格的数学模型，这在很多情况下是难以实现的;PID参数一旦整定，再也没有调控手段对参数及控制过程性能进行干预;对不确定性的复杂对象因难于数学建模用PID控制策略难以进行有效控制。

复杂被控对象特性与仿人智能控制技术复杂被控对象特性PID控制是难于对不确定性的复杂对象进行控制的，这类复杂对象的特性可以概括如下[3>[4>:系统参数的未知性、时变性、随机性和分散性;系统时滞的未知性和时变性;系统严重的非线性;系统各变量间的关联性;环境干扰的未知性、多样性和随机性。

由于这类被控对象的特性难于用数学模型描述，用传统的基于经典控制理论的PID控制和基于状态空间描述的近代控制理论方法来实现对被控对象的高动、静态品质的控制是非常困难的。

因此一般都采用黑箱法，即输入输出描述法对其控制系统进行分析，大量引入人的智慧、经验与技巧，控制器是基于数学模型和知识系统相结合的广义模型设计的，也就是说对这类系统的控制一般采用智能控制策略，而传统控制是无能为力的。

仿人智能控制的特点用仿人智能控制（Human Simulated Intelligent Controller，HSIC）技术构成的系统有以下特点[2>:具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的知识;是能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的模型的混合过程，系统可采用开闭环控制和定性及定量控制相结合的多模态控制方式进行控制;HSIC具有变结构特点，能总体自寻优，具有自适应、自组织、自学习和自协调能力;具有补偿和自修复能力、判断决策能力和高度的可靠性。

仿人智能控制认为，系统的输出是控制作用与被控对象内部特征的综合反映，HSIC能识别出系统输出响应中的不稳定趋势特征，做出在线的预估判断，并以相应的控制策略消除这种不稳定趋势，在线保证系统的稳定性。

以上特点保证了HSIC在高精度伺服控制系统中的高动、静性能要求。

仿人智能控制算法仿人智能控制器的静态特性仿人智能控制的静态特性如图1所示，它在一定程度上模仿了人的智能控制特性。

图1画出了仿人智能控制的工作过程的静态特性。

在分析中假定:e表示系统误差，e＊表示系统误差的一阶导数，U表示控制器的输出。

图1 仿人智能控制的静态特性OA段—比例控制模式当系统出现误差且误差趋势增加时，即当e×e＊>0时，仿人智能控制器产生一个比例输出U=Kpe，其中，Kp为比例增益，它可大大超过传统比例控制器所允许的数值。

该模式运行在e=0至e=em1区间范围，当e达到第一次误差极值em1后，该模式立即结束，并进入AB抑制阶段。

AB段—增益抑制控制模式这是一个把原来过高比例增益KP乘上一个小于1的因子k，而使其增益降低的过程。

因此，在B点处输出已降到U01=kKpem1对应的值，抑制控制有助于改善系统品质与增加稳定裕度。

BC段—开环保持模式进入该阶段误差从极值减小并只能向原点趋进，因此，保持过程BC段是一根平行于e轴的平行线。

CD段→DE段→EF段第二个控制周期仍为三种模式的组合，但与前一周期的作用方向相反。

CD段为反方向的比例控制。

当e值越过U轴变为负值时，系统在反向比例闭环控制作用下，使误差再次产生一个极值，即-em2。

对于一个稳定控制系统，一般|em2|＜|em1|。

在第二个控制周期中k与K可以取与前一周期不同的值，从而增加仿人智能控制的灵活性。

FH段→HG段→GI段——第三个控制周期该周期与第一周期方向完全相同，经过若干的周期，系统被控制在一个期望的稳定状态。

仿人智能控制器的动态特性动态特性如图2所示，它分析了智能控制在时域内的智能控制特性。

从动态特性可以看出:在oa段误差满足条件e×e＊＞0∪e＝0∩e＊≠0，采用比例控制，控制量随误差比例变化;在ab段误差满足条件e×e＊＜0∪e＊＝0，采用保持控制，控制量u保持误差e极值累计和;在bc段误差满足条件e×e＊＞0∪e＝0∩e ＊≠0，采用比例控制，控制量u随误差比例变化;在cd段误差满足条件e×e＊＜0∪e＊＝0，采用保持控制，控制量u保持误差e极值累计和，且小于上次的保持值;在df段误差满足条件e×e＊＞0∪e＝0∩e＊≠0，采用比例控制，控制量u随误差比例变化;在fg段误差满足条件e×e＊＜0∪e＊＝0，采用保持控制，控制量u保持误差e极值累计和，且大于上次的保持值。

最后，控制的结果是误差e收敛于零，控制u收敛于一个恒值。

图2 仿人智能控制的动态模型从仿人智能控制的运行控制级原型算法及其特征可以看到控制器通过对误差及其变化率的两种简单的关系特征识别并判断系统处于不同的两种运动状态，分别采用两种不同的控制模态。

定量的控制操作输出则是通过误差峰值特征记忆和先验知识，如比例系数K，抑制系数k与当前误差大小的关系决定，这些都可以看成是对人动觉智能的简单模仿。

从上述动静态特性可知，仿人智能控制的运行机理是通过校正实现的:动态校正，是一种在过渡过程中根据动态性能指标与系统的动态特性，对系统的运动趋势进行动态预测，若有必要，不仅要校正当前的某个控制模态参数，而且还要临时改变当前控制模态的策略，强迫校正控制器参数，使系统正常运行的校正方法。

静态校正，是一种在过渡过程结束后根据综合性能指标的评价前一个动态过程与静态偏差、以及动态校正的有效性，统一权衡校正全部模态及修正特征空间划分的控制器参数校正方法。

仿人智能控制器及其控制算法仿人智能控制系统由仿人智能控制器组成的控制系统如图3所示。

图3 仿人智能控制器框图对于一些被控对象，虽然简单的比例控制能保证其稳定，但常有较大的静差，满足不了稳态精度的要求。

利用微机模仿人的操作，不断地调整给定值，使系统输出不断逼近期望值，从而可以提高稳态精度，这就是仿人智能的基本原理。

仿人智能控制器的基本算法很接近人的思维过程:当系统误差趋于增加或系统误差保持常值时，仿人智能控制器采用比例控制模态，于是产生强烈的闭环控制作用，使误差尽快停止增加;而在系统误差向减小方向变化或为零时，仿人智能控制器采用保持控制模态，取消强控制作用，使控制量为一常值，对系统的动态过程进行等待和观察，直到再次出现过调时，控制器又改用比例控制模态。

仿人智能控制器的基本算法仿人智能控制的决策过程是以人对控制对象的观察、记忆、决策等智能行为为基础，把被调整量偏差及偏差变化率作为特征信息，进行模式选择，从而决定控制器的输出。

其算法描述如下:模式1:en×Δen>0或Δen=0，|en|>0，则un=un-1+k+×en;模式2:en×Δen<0且|en|≥M, 则un=un-1+k-×en ;模式3:en×Δen<0且|en|则un=un-1+k×em×n。

其中，en为第n次误差;Δen=en-en-1;K+为加速比例系数，K+>1; K-为抑制比例系数, 0工程应用举例伺服系统是雷达系统的重要组成部分，它直接担负着天线的驱动，使雷达能够迅速而又准确地对准目标。

整个伺服系统性能的好坏，直接影响到雷达系统的测量精度。

传统的雷达伺服系统采用PID 控制，其跟踪位置回路用的是相位迟后—超前校正控制，因为相位迟后—超前校正通过零、极点的配置，能够利用校正网络中的超前部分改善系统的暂态响应性能，同时相位迟后部分又能很好地提高系统的稳态精度,因此在高精度测量雷达中得到了广泛的应用，某雷达位置控制回路简化原理框图如图4所示。