智能控制课程论文
空调智能控制系统设计论文
空调智能控制系统设计论文随着社会的进步和人们生活水平的提高，人们越来越关注舒适度问题，空调作为现代化的通风设备，其在人们生活中的重要性也越来越受到广泛关注。
然而，传统的空调使用方式，不能完全满足人们对舒适度和节能方面的需求，而空调智能控制系统应运而生。
本文基于空调智能控制系统的设计，旨在提高空调的舒适度和节能性。
首先，文章阐述空调智能控制系统的概念、特点和意义。
其次，详细介绍空调智能控制系统所包含的模块及其功能。
最后，设计实现一份基于循环神经网络的温度控制算法，并进行实验验证，说明这种算法比传统PID算法更加适用于空调智能控制系统。
空调智能控制系统是指通过先进的技术手段，实现对空调系统的监控、控制和管理的一种综合性系统，它拥有以下几个特点：一是具有自适应性能，在不同的时间和环境下能够实现差异化的运行模式；二是具有智能化能力，在一定程度上完成自我学习和优化；三是具有联网性能，可以实现与其他系统的互联互通，建立用户与系统之间的紧密联系。
空调智能控制系统的实现有着广泛的应用，它可以在工业、民用、军事等领域发挥作用，特别是在现代住宅布局中，空调智能控制系统具有很大的市场前景。
因此，研究空调智能控制系统对于提高人们生活水平、节能减排、保护环境都有着十分积极的作用。
空调智能控制系统一般包括硬件和软件两个部分。
硬件方面，主要包括传感器、执行器、电路板、网络接口等组成；软件方面，主要包括控制系统、数据库、算法等组成。
其中，算法是空调智能控制系统最为核心的组成部分，直接决定了整个系统的性能。
本文所做出的改进主要是基于循环神经网络（RNN）的温度控制算法。
与传统的PID算法相比，RNN算法的优点在于能够克服传统PID算法对时间序列的固有限制，并且可以自适应地调整模型结构以适应不确定性因素的变化。
为了验证该算法的有效性，本文进行了一系列实验，结果表明循环神经网络算法的温度控制效果要远远高于传统的PID算法，减少空调能耗的效果极为明显。
智能控制技术毕业论文【范本模板】
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。
智能控制导论论文(人工神经网络)
智能控制导论论文●系别：●班级：●学号：●姓名：●日期：人工神经网络关键词:人工神经网络、产生、发展、应用内容摘要:人工神经网络是二十世纪科学技术所取得的重大成果之一，是人类认识自然道路上的又一座里程碑。
90年代以来，国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮，但是探讨其哲学思想方面的研究相对薄弱。
我们知道，任何一门影响巨大、意义深远的科学技术，其发展过程必然揭示了科学技术发展的基本规律以及影响其发展的主要因素。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。
人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理能力，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。
同时，人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点，因此在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、智能传感技术与机器人、生物医学工程等方面都有了长足的发展。
人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。
生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。
智能控制论文智能控制论文
智能控制论文智能控制论文智能控制课程教学改革初探摘要结合自身教学实践，分析智能控制理论教学中存在的主要问题，并提出具体的教学改革措施与途径，包括简化教学内容、教学中引入MATLAB、加强实践教学等方面的改革。
实践证明，这些改革不仅取得良好的教学效果，而且激发了学生学习智能控制理论的兴趣。
关键词智能控制理论；教学改革；MATLAB中图分类号：G642.0 文献标识码：B 文章编号：1671-489X(2011)12-0035-02Practice and Reform on Teaching of Intelligent Control Theory Course//Li JunhongAbstract In this paper, the problems in teaching Intelligent Control Theory Course for undergraduates are pointed out, and some detailed approaches of teaching reform on Intelligent Control Theor y are proposed based on the self’s practical teaching experience. The approaches include three aspects, that is, simplifying teaching contents, introducing MATLAB in teaching and strengthening practice teaching. The practice illustrates that the proposed teaching reforms notonly obtain good effects, but also inspire students’ interest in intelligent control theory.Key words intelligent control theory; teaching reform; MATLABAuthor’s address School of Electrical Engineering, University of South China, Hengyang, Hunan, China 421001 智能控制是当今国内外自动化学科中十分活跃和具有挑战性的领域，是一门新兴的交叉学科，代表着当今世界控制理论和技术的发展方向，是一门集理论研究和工程实践于一体的综合性课程。
智能控制技术及其应用 毕业论文
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。
智能控制论文
智能控制论文摘要：基于智能控制和常规控制的本质区别和内在联系，对智能控制的概念进行了研究，同时介绍了智能控制的学科基础和主要分支，并且总结了智能控制的基本分析方法，最后指出了智能控制的实现中存在的一些问题。
关键词智能控制，人工控制，控制论1 引言自1971年傅京孙教授提出“智能控制”概念以来，智能控制已经从二元论（人工智能和控制论）发展到四元论（人工智能、模糊集理论、运筹学和控制论），在取得丰硕研究和应用成果的同时，智能控制理论也得到不断的发展和完善。
智能控制是多学科交叉的学科，它的发展得益于人工智能、认知科学、模糊集理论和生物控制论等许多学科的发展，同时也促进了相关学科的发展。
智能控制也是发展较快的新兴学科，尽管其理论体系还远没有经典控制理论那样成熟和完善，但智能控制理论和应用研究所取得的成果显示出其旺盛的生命力，受到相关研究和工程技术人员的关注。
随着科学技术的发展，智能控制的应用领域将不断拓展，理论和技术也必将得到不断的发展和完善。
2 智能控制的概念智能控制的定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程.而智能机器则定义为,在结构化或非结构化的,熟悉的或陌生的环境中,自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器.定义二: K.J.奥斯托罗姆则认为,把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟,并用于控制系统的分析与设计中,以期在一定程度上实现控制系统的智能化定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制,也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域.,这就是智能控制.他还认为自调节控制,自适应控制就是智能控制的低级体现.定义四: 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
3 智能控制系统的类型1)集成或者（复合）混合控制几种方法和机制往往结合在一起,用于一个实际的智能控制系统或装置,从而建立起混合或集成的智能控制系统.2）分级递阶控制系统分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上,由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制(Hierarchical Intelligent Control)主要由三个控制级组成,按智能控制的高低分为组织级,协调级,执行级,并且这三级遵循"伴随智能递降精度递增"原则。
智能控制器基本控制规律论文
试析智能控制器的基本控制规律随着微电子技术的不断发展，集成了cpu、存储器、定时器/计数器、并行和串行接口、看门狗、前置放大器甚至a／d、d／a转换器等电路在一块芯片上的超大规模集成电路芯片(即单片机)出现了。
以单片机为主体，将计算机技术与测量控制技术结合在一起，又组成了所谓的“智能化测量控制系统”，也就是智能控制器。
智能控制器工作原理。
传感器拾取被测参量的信息并转换成电信号，经滤波去除干扰后送入多路模拟开关；由单片机逐路选通模拟开关将各输入通道的信号逐一送入程控增益放大器，放大后的信号经a／d转换器转换成相应的脉冲信号后送入单片机中；单片机根据仪器所设定的初值进行相应的数据运算和处理(如非线性校正等)；运算的结果被转换为相应的数据进行显示和打印；同时单片机把运算结果与存储于片内flashrom(闪速存储器)或e2prom(电可擦除存贮器)内的设定参数进行运算比较后，根据运算结果和控制要求，输出相应的控制信号(如报警装置触发、继电器触点等)。
此外，智能控制器还可以与pc机组成分布式测控系统，由单片机作为下位机采集各种测量信号与数据，通过串行通信将信息传输给上位机，由pc机进行全局管理。
智能控制器基本构成1、硬件部分（1）主机电路主要由微处理器cpu、只读存储器rom和eprom、随机存储器ram、定时/计数器ctc以及输入/输出接口等组成，它是数字控制器的核心，用于数据运算处理和各组成部分的管理。
（2）过程输入通道包括模拟量输入通道和开关量输入通道两部分，其中模拟量输入通道主要由多路模拟开关、采样/保持器和a/d转换器等组成，其作用是将模拟量输入信号转换为相应的数字量；而开关量输入通道则将多个开关输入信号通过输入缓冲器将其转换为能被计算机识别的数字信号。
（3）过程输出通道主要包括模拟量输出通道和开关量输出通道两部分，其中模拟量输出通道由d/a转换器、多路模拟开关输出保持器和v/i转换器等组成，其作用是将数字信号转换为1～5v模拟电压或4～20ma模拟电流信号。
DCS智能控制论文
DCS智能控制论文1DCS智能控制系统用于矿山生产的优势1、1设计思路简单在传统的矿井生产控制器的设置过程之中，在设置之前，充分了解到要进行控制的矿井生产系统的实际情况，根据要进行控制的矿井生产设备的实际情况来进行控制模型的设计，在这个过程之中，随着矿井生产系统的运行变化，往往会出现一些不确定性因素，导致矿井生产系统出现变化，影响到矿井生产控制系统功能的发挥，可以说，要进行传统的矿井生产控制系统的设计是相当麻烦的。
在这样的背景下，将DCS智能控制系统技术应用在矿井生产控制领域，利用DCS智能控制系统技术之中的函数近似技术，将自动化控制参数拟合成为相应的数学模型，根据内置的模拟器系统进行对控制参数的转换，有效降低了矿井生产控制系统的设计难度。
1、2性能优越DCS智能控制系统技术的应用，可以对矿井生产系统之中的各种参数进行调整优化，相比较于传统的矿井生产控制系统，也更容易进行操作调控，对于新型数据信息的处理能力也更优越。
1、3一致性好传统的矿井生产系统是根据特定的矿井生产设备所设定的，只能够对特定的矿井生产系统进行控制。
而应用了DCS智能控制系统技术的矿井生产系统对于大部分的矿井生产系统都有着良好的控制效果。
2DCS智能控制系统用于矿山生产的具体途径2、1优化设计在DCS智能控制系统技术用于矿井生产控制的过程之中，可以充分结合DCS智能控制系统的先进理论技术以及相应的实践经验。
在传统的矿井生产控制过程之中，主要采用的设计手段就是结合实际的工作经验来进行控制系统的设计，这种设计方法缺乏先进的系统理论的支持，在实际的运行过程中，往往会出现一些难以解决的故障问题。
DCS智能控制系统技术的应用，可以有效地优化矿井生产控制系统的设计，并通过对先进的计算机科学技术的应用，有效地缩减产品从设计到成型的时间，提升了矿井生产控制的控制效率。
截至目前为止，DCS智能控制系统技术主要应用的是遗传算法技术和专家系统技术，通过对遗传算法技术的应用，可以直接对矿井生产控制系统的结构对象进行优化设计，这就可以保证矿井生产控制系统具备更好的全局控制能力，也可以自动进行对于相关问题的检索控制；通过对专家系统的应用，可以充分吸取来自专家的相关意见，对于矿井生产控制系统进行有效的优化设计，提升矿井生产控制系统的应用水平。
智能控制论文1500
智能控制论文15001．引言智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。
智能控制是当今国内、外自动化学科中的一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。
它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。
2．智能控制产生的背景从控制理论学科发展的历程来看，该学科的发展经历了三个主要阶段。
第一阶段为20世纪40—60年代的“经典控制理论”时期，经典控制理论以反馈理论为基础，是一种单回路线性控制理论。
主要采用传递函数、频率特性、根轨迹为基础的频率分析方法。
主要研究单输入一单输出、线性定长系统的分析和设计。
第二阶段为20世纪60—70年代的“现代控制理论”时期，现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量参数系统的最优控制问题。
采用的方法包括状态空间法、Bellman动态规划方法，Kalman滤波理论和Pontryagin极大值原理等。
现代控制理论可以解决多输入多输出问题，系统可以是线性定长的，也可以是非线性时变的。
第三阶段为20世纪70年代至今的“大系统理论”和“智能控制理论”时期。
由于现代控制理论过多地依赖对象的数学模型，其控制算法较为理想化，设计方法非常数字化，因此在面对难以用数学模型描述或者具有时变、非线性、不确定特性的复杂系统时，现代控制系统也显得无能为力。
为了提高控制系统的品质和寻优能力，控制领域的研究人员开始考虑把人工智能技术用于控制系统。
近年来，控制领域的研究人员把传统的控制理论与模糊逻辑、神经网络、遗传算法等智能技术相结合，充分利用人的经验知识对复杂系统进行控制，逐渐形成了智能控制这一新兴学科。
3．智能控制的基本概念和特点传统的控制方法建立在被控对象的精确数学模型之上，智能控制是针对系统的复杂性、非线性、不确定性等提出来的。
智能控制论文【范本模板】
自动化121刘万方12423016摘要:以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。
讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。
并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。
关键词:机器人；智能控制;模糊控制；人工神经网络Abstract: to introduce the development of robot control technology and intelligent control of robot based on the status, the fuzzy control and neural network control in robot intelligent control methods were discussed。
The intelligent control of variable structure control and fuzzy control，neural network control and variable structure control, fuzzy control and neural network control of intelligent control technology integration. And the fuzzy control and neural network control method limitations make the description。
Key words：robot；intelligent control；fuzzy control; artificial neural network1 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。
智能家居控制系统毕业论文
智能家居控制系统毕业论文目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (3)1.3 论文研究内容与方法 (5)二、智能家居控制系统基础理论 (5)2.1 智能家居控制系统的定义与特点 (7)2.2 智能家居控制系统的组成与分类 (8)2.3 智能家居控制系统的发展趋势 (10)三、智能家居控制系统的关键技术 (11)3.1 传感器技术 (13)3.2 执行器技术 (14)3.3 网络通信技术 (16)3.4 数据处理与存储技术 (16)四、智能家居控制系统的设计与实现 (18)4.1 系统架构设计 (20)4.2 功能模块设计 (22)4.3 系统实现与测试 (23)五、智能家居控制系统的应用案例分析 (25)5.1 案例选择与介绍 (26)5.2 系统功能实现与效果评估 (27)5.3 案例总结与启示 (28)六、智能家居控制系统的发展前景与挑战 (30)6.1 发展前景展望 (31)6.2 面临的挑战与对策 (33)七、结论与展望 (34)7.1 研究成果总结 (35)7.2 对未来研究的展望 (36)一、内容描述本毕业论文旨在研究和探讨智能家居控制系统的相关理论和技术，以期为智能家居系统的设计与实现提供理论支持和技术支持。
本文首先对智能家居控制系统的背景和意义进行了详细的阐述，分析了智能家居控制系统在现代家庭生活中的重要性和广泛应用。
本文对智能家居控制系统的基本原理和技术进行了深入的研究，包括传感器技术、通信技术、控制策略等方面的内容。
在此基础上，本文设计并实现了一个基于物联网技术的智能家居控制系统原型系统，通过实验验证了所提出的控制策略的有效性和可行性。
本文对智能家居控制系统的发展现状和未来趋势进行了展望，提出了一些改进和完善智能家居控制系统的建议。
1.1 研究背景与意义随着科技的飞速发展和人们生活水平的不断提高，智能家居已成为现代家庭的重要组成部分。
智能控制毕业论文
智能控制毕业论文智能控制毕业论文智能控制是一门涉及人工智能和控制理论的交叉学科，其研究的目标是利用计算机和算法等技术来实现对各种系统的智能化控制。
在现代科技的快速发展下，智能控制已经在许多领域得到了广泛的应用，如工业自动化、交通运输、医疗设备等。
本文将探讨智能控制毕业论文的相关话题，包括研究背景、方法和应用领域等。
一、研究背景随着科技的进步和社会的发展，人们对于智能控制的需求越来越迫切。
传统的控制方法往往需要大量的人力和物力，且容易受到外界环境的影响。
而智能控制作为一种新兴的控制方法，能够通过学习和适应的方式，实现对系统的自主控制和优化。
这种方式不仅能够提高控制效果，还能够减少人力资源的浪费，因此备受研究者的关注。
二、研究方法在智能控制的研究中，常用的方法包括机器学习、模糊控制和神经网络等。
机器学习是一种通过数据和经验来训练模型的方法，能够根据输入和输出的关系，自动调整控制器的参数，从而实现对系统的智能化控制。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过建立模糊规则库和模糊推理机制，对系统进行控制。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的方法，通过学习和训练，能够实现对系统的自主学习和适应。
三、应用领域智能控制的应用领域非常广泛，下面将介绍几个典型的应用领域。
1. 工业自动化在工业生产中，智能控制可以实现对生产过程的自动化控制。
通过对生产数据的分析和学习，智能控制系统能够根据不同的生产情况，自动调整参数和控制策略，提高生产效率和质量。
2. 交通运输智能控制在交通运输领域的应用主要体现在智能交通系统中。
通过对交通数据的分析和预测，智能交通系统能够实现对交通信号灯的智能控制和交通流的优化调度，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
3. 医疗设备在医疗设备领域，智能控制可以实现对医疗设备的智能化控制和优化。
例如，智能呼吸机可以通过对患者的生理参数和呼吸模式的分析，自动调整呼吸机的参数，提供更加个性化和有效的治疗。
四、研究展望尽管智能控制在各个领域已经取得了一定的应用成果，但仍然存在一些挑战和待解决的问题。
智能控制的发展研究论文
智能控制的发展研究论文智能控制的发展研究随着科技的不断进步和社会的不断发展，智能控制技术已经开始得到广泛的应用。
这种技术的出现，已经可以很好地解决人们生产和生活中遇到的一些棘手问题，同时，也能够提高我们的生活质量和效率。
这里我们将对智能控制的发展进行研究。
智能控制的定义智能控制是指能够通过实时感知和智能化决策控制和管理机器和设备的一种控制技术。
智能控制能够实现对设备和机器的自主控制和灵活调整，同时，还能够实现自我学习和不断改进。
智能控制的引入，可以使机器和设备更加智能化、高效化、安全化和环保化。
智能控制的发展概述智能控制的发展始于20世纪60年代，在那个时期，由于计算机技术的发展，控制技术也得到了极大的发展。
自上世纪80年代开始，智能化控制技术逐渐成为研究的热点，先后涌现出了神经网络、遗传算法、模糊逻辑等多种智能控制技术。
到了21世纪，随着机器人技术、自动化技术、智能家居技术等领域的兴起，智能控制技术也得到了广泛的应用，并取得了长足的发展。
智能控制技术的研究内容神经网络神经网络是指模仿人类大脑神经的结构和功能，通过建立神经元之间的连接和权值，实现对数据进行自我学习和模式识别，进而实现智能控制的一种技术。
神经网络有很强的适应性和鲁棒性，尤其适合处理非线性、非稳态、复杂的控制问题。
遗传算法遗传算法是模仿自然界中的生物进化规律，通过对优秀个体基因的遗传和交叉，逐步进化到更优秀的解决方案的一种优化算法。
遗传算法可以对复杂的多参数优化问题进行求解，具有高效性和全局收敛性，因此被广泛应用于智能控制领域。
模糊逻辑模糊逻辑是泛化了传统逻辑的一种推理方式，具有语义模糊、不确定性、多值性等特点。
它可以将主观认知和经验知识进行量化，是一种有效的控制策略。
智能控制技术的应用机器人技术机器人技术是智能控制技术的重要应用领域，由于智能控制技术的应用，机器人能够实现自主感知、路径规划、避障、抓取等多项任务。
在制造业、医疗等多个领域均有广泛的应用。
智能控制--模糊控制论文【范本模板】
华北电力大学科技学院智能控制论文模糊控制的概述及模糊控制的应用姓名：班级:学号：日期:模糊控制的概述及模糊控制在污水处理中的应用摘要:模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用，本文简要讲述了模糊控制的定义、特点、原理和应用,简介模糊控制在污水处理中的应用.并讲诉了模糊控制的发展.关键词：模糊控制；污水处理。
An overview of the fuzzy control and fuzzy control in application ofwastewater treatmentAbstract：Fuzzy control of industrial process automation has greatly promoted the role, the paper briefly describes the definition of fuzzy control，characteristics, principles and applications，Introduction to fuzzy control in wastewater treatment applications. And complaints about the development of fuzzy control.Keywords: fuzzy control；sewage treatment。
1 引言传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上，但是在实际中,很多系统的影响因素很多，油气混合过程、缸内燃烧过程等) ，很难找出精确的数学模型。
这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大.因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。
2 概述刘金琨在《智能控制》教材里提到模糊控制的定义和特点：2。
1定义：从广义上，可将模糊控制定义为：“以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类控制方法”,或定义为:“采用模糊集合理论和模糊逻辑，并同传统的控制理论相结合，模拟人的思维方式,对难以建立数学模型的对象实施所谓一种控制方法"。
有关人工智能的论文三篇 人工智能论文1500
有关人工智能的论文三篇人工智能论文1500精品文档，仅供参考有关人工智能的论文三篇人工智能论文1500随着计算机技术的快速发展和广泛应用，人工智能的思想和技术会对人类产生巨大的影响，可以应用于所有的学科领域，它的影响涉及人类的经济社会，文化的方方面面。
本站今天为大家精心准备了，希望对大家有所帮助!有关人工智能的论文1一、什么是人工智能人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论，信息论、神经生理学心理学，语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科，从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能领域的研究是从1956年正式开始的这一年在达特茅斯大学召开的会议上，正式使用了人工智能这个术语，随后的几十年中，人们从问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解博弈、自动程序设计、专家系统、学习，以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程，设计分析集成电路，合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别，手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统，以及控制太空飞行器和水下机器人，更加贴近我们的生活，我们熟知的IBM的深蓝在棋盘上击败了国际象棋大师，卡斯帕罗夫，就是比较突出的例子。
90年代以来，随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够条件来运行一些要求更高的人工智能软件，而且现在的人工智能具备了更多的现实应用基础，目前世界各国都在投入大量的人力物力资源，对人工智能进行研究，我国人工智能研究从国家的863项目开始，加大研究力度，缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定的技术和人才基础。
二.人工智能的应用人工智能集成了统计学、电子学、信息论、数据库等，经过多年的发展，取得了显著的应用成效。
毕业论文基于智能控制系统设计
学号：基于智能控制系统的设计学院名称: 物理与电子工程学院专业名称：年级班别：姓名：指导教师：2015年5月基于智能控制系统的设计摘要智能家居从提出概念到现在出现真正意义上的产品，已经有三十多年历史了.随着科技技术的进步、智能手机和互联网的发展，智能家居的也一步步成熟.目前市场上的智能家居大多是全面型，从安装到交互使用比较麻烦，成本比较高额.对于这一现象的改进，本文提出通过智能插座来间接实现控制家庭设备。
本文智能控制系统是通过智能插座实现对家庭电器的间接控制，智能插座以使用简单、可远程控制、可移动为特点，该智能插座是以S3C2440为核心的芯片,芯片外围部件使用USB无线网卡，通过Wi-Fi与智能手机、平板通信，设置CGI网关，安全交互使用，可以达到用户在任何连入互联网的地方启动或关闭家庭设备。
关键词智能插座；Boa服务器；CGI；嵌入式Linux; Wi—Fi通信;Design of Intelligent Control SystemAbstract It has nearly thirty years from Smart Home concept been proposed to a r eal significance of the product. With the development of scientific and technological sma rt phone and the Internet progress，the Smart Home approach mature step by step. M ost Smart Home either too inconvenient to installation and interactive use or cost too mu ch .I proposed the Smart control solution through controlling Smart Outlet 。
智能控制课程期末论文
智能控制课程论文学号： 142030053 姓名：谈敏佳专业：导航、制导与控制中央空调的模糊PID控制器仿真摘要：针对中央空调能耗大的问题，本文以中央空调的水系统作为研究对象，提出水系统的模糊PID变频控制方案。
仿真表明，与常规PID相比而言模糊PID控制算法具有更快的响应速度，更小的超调量和较小的振荡。
关键词：中央变频空调；水系统变频；模糊PID控制；0 引言中央空调水系统最基本的目的是能够满足空调系统的热交换，满足室内末端对冷量的需求，创造适宜的工作生活环境。
在上世纪六十年代，变频水泵就被运用使用在中央空调的冷水洗头中。
随着空调技术的不断改进完善，冷水机组也逐步的能够随着室内负荷的改变并实时做出响应。
目前国内中央空调自动控制的水平较低，多采用多变量的PID控制。
但是对于中央空调这种极易受干扰、高度非线性的控制系统，由于各个变量之间的关联性，各个回路之间的耦合性比较强，如果仍采用常规PID，系统调节时间比较长。
所以运用模糊控制算法与PID结合，对于能耗消耗比较大的问题很有必要。
中央空调在智能建筑能耗占50%，而水系统的耗能又占空调能耗的60%，所以如何改善水系统的耗能对节能减排很有意义。
1 中央空调的模糊PID控制器仿真设计一般的中央空调系统由冷水机组、冷却水循环系统、冷冻水循环系统、冷却塔和风机管组成。
原理如图1-1所示：图1-1 中央空调系统原理图目前中央空调在冷冻水流量控制的方法上基本采用两种方法：定压差法和定温差法。
由于冷水系统负荷的大小与压差并无直接关系，因此压差的变化不能明确的表示市内负荷的变化。
定温差法相对来说操作要简单许多，施工方便，管线的设置相对简单。
所以选择定温差法。
冷水的供回水温差反映室内进行热交换的多少，一般供水温度为7℃，回水温度为12℃。
1.1 中央空调模糊PID控制结构模糊PID控制虽然不依赖具体的数学模型，但总体来说也是属于计算机控制的范畴，其控制原理图如图1-2所示：图1-2 模糊PID 原理图输入模糊PID 控制器的两个变量包括冷水系统的回水温度在与给定值相比较后产生的偏差e 以及偏差的变化率ec ，模糊控制器输出的则是常规PID 控制器所需的,,p i d K K K ∆∆∆。
智能家居控制系统设计论文
智能家居控制系统设计论文智能家居控制系统设计论文随着科技的日益发展和智能化的飞速增长，智能家居已经成为我们日常生活中的一个热门话题。
智能家居控制系统作为智能家居的核心部分，扮演着不可或缺的角色。
本文旨在设计一款智能家居控制系统，这款系统将能够实现对整个家庭的灯光、温度、门锁、窗帘等各类设施的智能控制和管理。
第一部分：引言随着人们生活水平的提高，对家庭的要求也越来越高。
很多智能家居产品应运而生，成为人们日常生活中的必需品。
智能家居控制系统就是其中的一个核心部分，它能够实现对家居设施的远程控制，发挥着极其重要的作用。
本文将着重介绍智能家居控制系统的设计过程，给出详细的实现方案以及具体的操作方法。
第二部分：系统设计本文所设计的智能家居控制系统主要由硬件和软件两部分构成，其中硬件部分主要包括控制模块、传感器、执行器、开发板等。
而软件部分则包括控制软件、通信软件、移动端软件等。
硬件设计：控制模块采用的是ESP32开发板，这是一个低功耗的单芯片Wi-Fi和蓝牙系统，可以实现高度集成化的应用程序开发。
传感器主要包括温湿度传感器、光照度传感器、门锁传感器、窗帘传感器等，用于采集各种环境数据。
执行器则包括LED灯、电机、门锁电磁铁、窗帘电机等，用于控制各种家居设施。
开发板则是整个硬件系统的核心部件，用于连接各种传感器和执行器，进行数据处理和通信。
软件设计：控制软件采用C语言编写，主要用于控制各种设施的开启和关闭。
通信软件主要用于实现智能家居控制系统与移动设备之间的数据传输和通信。
移动端软件则是运行在移动设备上的应用程序，主要用于远程控制智能家居控制系统，提供各种设施的控制界面。
移动端软件在设计上采用了用户友好的交互界面和可视化反馈，方便用户更好地操作。
第三部分：系统实现硬件实现：ESP32开发板的控制模块负责采集各种传感器采集的数据，并将其传输到后端服务器。
服务器上的控制软件根据采集到的数据对各种设施进行控制，并将执行的结果反馈给开发板。
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一、引言 (3)二、轧机液压AGC数学模型 (3)三、基于BP神经网络的轧机AGC过程控制 (5)（一）人工神经网络基本思想及其发展 (6)（二）人工神经网络的工作原理 (7)（三）人工神经网络的主要功能特点 (8)四、神经网络辨识 (9)（一）扩展BP神经算法 (9)（二）基于时间序列的动态模型辨识 (11)五、辨识结果 (12)（一）轧制力辨识 (12)（二）液压AGC参数辨识 (13)六、结果检验 (14)（一）模型检验 (14)（二）辨识结果对比 (14)七、结论 (15)八、参考文献: (15)先进过程控制技术在轧机液压领域的应用摘要:轧机液压AGC控制过程的力控精度直接影响带钢的组织性能和力学性能，是保证板带质量和板形良好的关键因素。
所以对轧机液压AGC的力控制，成为热轧生产中的重要环节，对其过程进行分析和研究具有深远的现实意义。
本文以国内某热轧厂轧机液压AGC控制为背景，对如何提高轧机液压AGC控制的力控精度从控制方法上入手进行了较深入系统的研究。
在分析液压AGC的组成元件及其动态特性的基础上, 利用神经网络具有逼近任何非线性函数且具有自学习和自适应的能力, 建立基于时间序列的前馈动态模型辨识结构, 应用扩展BP算法对轧机液压AGC力控制系统进行非线性预测, 将预测结果应用最小二乘辨识方法进行线性系统的特征参数辨识, 仿真及实测结果表明此方法行之有效, 为轧机液压AGC的控制提供了新途径。
关键词:自适应辨识;板带轧机;液压AGC;神经网络Advanced process control technology in the field of rolling millhydraulic applicationsAbstr act: In the process of rolling mill hydraulic AGC control force control precision directly affects the organization performance and mechanics performance of the steel strip, is guarantee the quality of strip and plate shape of the key factors. So the force control of rolling mill hydraulic AGC, become the important link between the hot rolling production, analyzes its process and research has far-reaching practical significance. This paper, taking a warmwalzwerk domestic mill hydraulic AGC control as the background, on how to improve the force control precision of the rolling mill hydraulic AGC control from the control methods of conducted in-depth study of the system. Based on the analysis of dynamic characteristics of hydraulic AGC components and, on the basis of using the neural network has any nonlinear function approximation, and has the ability of self learning and adaptive feedforward dynamic model identification based on time series structure, extend the BP algorithm was applied to rolling mill hydraulic AGC force control system for nonlinear prediction, and the predicted results using least squares identification method for characteristic parameters of a linear system identification, simulation and experimental results show that this method is effective, for rolling mill hydraulic AGC control provides a new way.Key wor ds: adaptive identification; stripe mill; hydraulic AGC; neural network一、引言由于轧机自动化水平及对板带材的质量要求越来越高, 对轧机执行机构及控制系统性能的要求也越来越高。
液压AGC( automatic gauge control)是现代化轧机设备的核心技术, 液压AGC 系统运行状态的好坏, 直接决定了轧机的工作状态。
基于先进过程控制的思想，开展液压AGC 系统辨识的研究对提高轧机设备的技术水平和设备的生产率有着重要的意义。
构成一个完整液压AGC 系统的主要动态元件具有高度非线性的特点, 其系统必然也具有高度非线性的特点[1]。
近年来, 基于神经网络的控制作为一个新兴领域, 引起了人们的广泛关注[2,3]。
本文应用神经网络能够逼近任何非线性函数及具有自学习和自适应的能力, 利用大量的历史数据,建立神经网络权系数矩阵, 用于非线性预报轧制力, 将得到的预报结果作为轧制力计算模型中轧制力的设定值, 然后应用最小二乘法辩识出轧机AGC 力控制线性系统模型的各个基本参数，实现控制过程的优化。
二、轧机液压AGC 数学模型一个完整的AGC 系统由若干个厚度自动控制环路组成, 通常由液压压下位置闭环、轧制压力补偿系统、测厚仪前馈及监控系统组成, 其中液压压下位置闭环可以用液压压下力( 或压力) 闭环代替, 因为力闭环具有可以消除轧辊偏心等机械系统的问题对板厚干扰的优点。
其功能是进行空载辊缝设定和轧制过程中向各模块提供轧制压力值、辊缝值和板厚。
主要动态元件为控制调节器、伺服阀、液压缸、轧机负载、传感器等。
本文是基于力控制系统的辨识。
其动态元件定量描述如下:伺服阀基本方程G 1(s)1)+ X s/ ( 1) + X s/ (K I Q sv a sv c sv0 式中,K sv 为伺服阀的静态流量放大系数;X a 为伺服线圈的固有频率;X a 为伺服阀固有频率。
液压缸基本方程G 2(s)$F=$F p -$F b =$p L A p -$p b A b式中,$F p 为作用于油缸无杆腔压力的变化;$F b 为作用于油缸有杆腔压力的变化;$p L 为控制容积内压力变化;$p b 为油缸有杆腔压力(背压)的变化;A p 为液压缸无杆腔活塞面积;A b 为油缸有杆腔的工作面积。
轧机基本方程G 3(s)L p p p p 2e F +Kx +dt dx B +dt x d M =$F 2式中,M e 为轧机运动部件的等效总质量;B p 为活塞及负载等部件的粘性系数;K 为负载运动时的弹性负载刚度系数;F L 为作用在活塞上的其它负载;x p 为液压缸活塞的位移。
控制调节器G 4(s)G 4(s)=K p (1+sT 1i + T d s) 式中,K p 为PID 调节器的比例系数;T i 为PID 调节器的积分时间常数;T d 为PID 调节器的微分时间常数。
背压回油管道G 5(s)dt dx R +dt x d M +A p =A p p r 2p 2or r do r d式中,p do 为初始背压;A r 为回油管道截面积;M or 为回油管道中油液的质量;R r 为油液的粘性系数。
传感器G 6(s)sT K +1K x x s ss p d = 式中,K s 为位移反馈系数;T s 为位移传感器的时间常数。
根据液压AGC 力闭环系统主要元件的方程,建立液压AGC 力控制系统动态模型,见图1,结合某型轧机液压AGC 力控制系统数据,建立液压AGC 力控制系统理论特征数学模型为)16530.426653s 1)(+5941.78594s 1)(0.0365s s(1)+43s 100200(0.01)+s X 2F +X s 1)(+s X 2F +X s 1)(+X s s(s)K +(1K =G(s)s 22s 220002sv sv sv 2r I 0++++=式中,K 0为空载时的开环增益;K I 为积分常数;X r 为惯性环节的转折频率;F sv 为伺服阀阻尼系数;X 0为综合固有频率;F 0为综合阻尼比。
图1液压AGC系统力闭环的动态模型三、基于BP神经网络的轧机AGC过程控制人工神经网络（Artificial Neural Networks,简称ANN)的发展给我们提供了新的方法。
由于人工神经网络具有处理信息速度快、计算能力强、容错性高和鲁棒性强的特点，能够完成自学习、自适应、归纳推理等智能型任务，可被用于非线性、动态、强干扰、强耦合、强时滞、难于建模的复杂系统的控制，它作为信息智能处理的现代化工具已日益普及。
在实际生产中轧机AGC控制与各种影响因素之间的关系是一种非线性映射关系，各影响因素对控制目标作用权重不同。
人工神经网络所具有的功能特别是处理非线性复杂过程的能力，无疑为求解基本提供了一种好的方法。
本章结合某国内热轧厂的实际情况，采用BP (Back Propagation)神经元网络来在线预报轧制过程中向各模块提供轧制压力值、辊缝值和板厚。
通过控制调节器、伺服阀、液压缸、轧机负载、传感器等主要动态元件。
应用最小二乘法辩识出轧机AGC 力控制线性系统模型的各个基本参数的策略来更进一步的提高轧机AGC力控制精度及均匀性。
（一）人工神经网络基本思想及其发展人工神经网络（Artificial Neural Networks)起源于神经生物学，特别是对脑神经系统的研究。
对于人脑神经系统一自然进化最杰出的产物的研究，使人们抓住了它在结构上最重要的特殊性质；由低层次的大量简单单元的确定性运算，通过复杂的接触和相互间的竞争协作，产生宏观层次的群体行为的潜在运算过程。