仿人智能控制算法在控制系统的应用
制动器试验台控制的改进仿人智能控制算法
其 中 为制 动 器制 动 力矩 ， 为 电动机 产 生 的 拖 动 力 矩 ， 为机 械 转 动惯 量 ， 为 角加 速 度 ，∞ 为 ‘ ， 角速度 ，表 示 时间 ， ｔ ｎ表示 转速 ．
台工作时主轴的瞬时转速与瞬时扭矩是可观测的离 散量 ． 由于制 动器 性 能 的复杂 性 ， 电动机驱 动 电流与
ｎｏ
其中 为惯性飞轮盘撤除后传动系的转动惯量 ． 要 实现完 全 的 电惯 量对 机械 惯量 的模 拟 ，则要
求 ｔ ｔ由公 式 （ ） ｌ ＝＿ ６ 和公 式 （ ） 知 ： ７可
ｔ ｌ ｔ ２ ｔ
Ｔ Ｍ（ 一 ） ＝ １
（） ８
图 １ 恒 力 矩 制 动 时 制 动 曲 线 图
流稳态输出估计值 ， 代表机械部分获得 的角加速
度 所 需 的扭 矩 ， 为最 大控 制 量输 出 ， 为 稳 态输 ｉ
２ 制动 器实 验 台系统 动力 学模型 【 ．
机拖动固定惯性小飞轮盘达到预定转速后制动器制
动， 电机仍 然拖动 ， ： 则
．
一
电动机拖动系统的运动方程式是描述系统机械 运 动规 律 的微 分方 程式 ， 系统动 力学 方程 为 ： 该
ｎ
２ｒｚｏ ｒＪ ｎ
， １、
而
时间之 间的精 确关 系是很 难得 到 的． 实际 中常用 工程 的计 算机控制方 法是 ： 把整个 制动时 间离散化 为许多 小 的时 间段 ， 比如 １ｍｓ ０ 为一 段 ， 后根 据 前 面 时 间 然 段 观测到 的瞬 时转 速与或瞬 时扭矩 ， 计 出本 时段驱 设
图１ 中曲线 １ 是具有大惯量飞轮盘制动时， 电
的一端 ， 当制动器工作时会使主轴减速． 台工作 试验 时， 电动机拖 动 主轴 和飞轮 旋转 ， 到与设 定 的车速 达
基于仿人智能PID控制器的汽包水位控制
【 韩光信 。 ２ ｌ 施云贵 ， 胡忆沩． 先进 Ｐ ｌ Ｄ在锅炉汽包水位控制中的应用研究Ｕ． 计算机 信息． ０ ， （７— ４ １ 微 ２ ６ ２）２ ７ ０ １１ ：
【 刘金馄． ３ 】 智能控制 ． 北京： 电子工业出版社 ，０ ５ ８ －０ ． ２ ０ ，５ ］ ４ 【 吴振奎等水 温水压仿人自动控制系统． ４ 】 内蒙古科技大学 学报［，０ ７４ Ｊ ２ ０ ，． 】
低， 则会破坏 水循环 ， 引起水冷壁 管 的破 裂 ，
严 重 时 会 造 成 干 锅 ， 坏 汽包 。 损 维持 汽包 水 位
在给定范 围内是保证锅炉安全运行 的必要条 件之一 。
传统 的锅炉 汽包水位控制策 略包括 基于
ＰＤ 控制的单冲量 、引入蒸汽流量前馈 的双 Ｉ 冲量 和给水 流量 闭环 串级 三冲量控制等 ＿ 目 ｌ ＿ 。 前 各种 锅炉汽包 水位 绝大多数 采用 三冲量控 制方案 。三冲量水位控制系统以锅炉汽包水 位作为主控信号 ，实时检测锅炉的蒸汽流量
输 入 变 量 ， 时 整定 ＰＤ参 数 ， 服 虚 假 水 实 Ｉ 克
控制算法选用 汽包 水位误差 ｅｋ 汽 包水 （ ）、
位误差 变化 量 Ａｅｋ、 汽流 量和 给水 流 （）蒸 量差值 △ｆ（）作为控制器的输入变量 ， ｋ 描 述 系统 的动态特征 ，表征其所处 的工 作状 示 。其 中 ：ｍ ） ｅ（ 为汽包水位误差 ｅ的第 ｋ个 ｋ 极值 ； ｋ：调节增益放 大系数 ，。１ｋ 为调 ｋ＞ ；
ＰＤ控制算 法以 １Ｍ。 为设定 的汽 包 ０ ｋ＜ ； ， Ｍ： 水位误差界 限 ， ＞ Ｃ ， Ｍ。Ｍ ； ， 为设定 的蒸 汽 Ｃ
流量 和给水流量差值界 限， 。ｃ ； Ｃ＞
非线性PID仿人智能控制算法及仿真
Ｌ Ｕ Ｊ ｎ ＨＡ Ｇ Ｌ－ｉｎ Ｙ ｉ Ｉ ｕ ，Ｚ Ｎ ｉ ａ ， Ｕ Ｗｅ ｊ
（ ｌ ｇ ｆＡｕ ｏ ｔ ｎ ａ ｄＥｌｃｒ ｎｃ Ｅｎ ｎ ｅ ｉｇ，Ｑｉ ｇ ａ ｉｅ ｓｔ ｆ Ｃｏｌ ｅｏ ｔ ｍａｉ ｎ ｅ ｔｏ ｉ ｇｉｅ ｒｎ ｅ ｏ‘＜
ｔ ｅ ｈｎ
“ Ｋ ∑ 一ｋ
Ｉ ｌ ＝
（ 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 ： ６ ２６ ８ （ ０ ６ ０ — ５ ２ ０ １７ —９ ７ ２０ ）６０ ３—３
非 线性 Ｐ Ｄ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 ２ ６， ） 青 山 ６ ０ ２ １
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 ： ７ ＴＰ２ ３ 文献 标识码 ： Ａ
Ｓ ｕ ｙ ａ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｎｌｎ ａ Ｄ ｍ ａ ｓ ｍ ｕ ａ ｅ ｔ ｄ ｎｄ Ｓｉ ｌ ｔｏ ｎ Ｎｏ ｉ ｅ ｒ ＰＩ Ｈｕ ｎ— ｉ ｌ ｔ ｄ Ｉ ｔ ｌｉ ｅ ｎ ｒ ｌＡｌ ｏ ｉｈ ｎ ｅ ｌｇ ｎｔＣｏ ｔ ｏ ｇ ｒ ｔ ｍ
Ｓ ｉｎ ｉｔａ ｄ Ｔｅ ｈｎ ｏ ｙ ｃｅ ｔｓ ｎ ｃ ｏｌｇ ，Ｑｉｇ ａ ６６ ４ Ｃｈｉａ ｎ ｄ ｏ ２ ０ ２， ｎ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ．Ｃｏｎ ｒ ｐ ｉ ｇ ｔ ｏ ｒ ｌｅ ｄ ｉ ｄ— ｕｓ ｐｒ ｐｏ ｔｏｎ ａ ｄ ｉ ｔ ｌｉ ｅ ｔ ｔ ａ ｏｓｎ ｈｅ ｃ ｎｔ ｏ ｌ ｒ ｍａ ｅ ｕｐ ｏｆ ｆｘｅ ｐｌ ｏ ｒ ｉ ｎ ｎ ｅ ｌｇ ｎ ｉ ｅ ａ ａ ｎｏ ａ ｈｉ ｖ ｔ ｅ ｘ ｃ ａ ｔ ｎｔ ｇｒ ｌｃ ｎ ｔ ｃ ｅ ｅ ｈ ｅ ｐｅ ｔ ｎ ｄｙ ｍ ｉ ａ ｓ ａ ｉ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｔ ｅ ｏｎ ｒ ｌ ｎａ ｃ ｎｄ ｔ ｔｃ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ， ｈ ｃ ｔ ｏ ｓ ｒ ｔ ｇｉｓ ｏ ｅ ｓ ｅ ｎｉ ｕｌ ｔ ｒ ａ ｅ ｓｍ ｕ ａ ｅ ｎ ｉｆ ｒ ｎｔ ｐｈａ ｅ ｔ ｐ ｒ ｓ ｏｎ ｅ ｔ ａ ｅ ｅ ｆ ｓ ａ ｏｎ ｄ ｍａ ｐ ａ ｏ ｓ ｒ ｉ ｌ ｔ ｄ ｉ ｄ ｆｅ ｅ ｓ ｓ ｏｆ ｓ ｅ ｅ ｐ ｓ ｃ ｖ ｆｔ ｙ ｔ ｍ ，ａ ｎ ｕｒ ｅ ｏ ｈｅ ｓ ｓ ｅ ｏｎｌ ａ Ｄ ｕ ｎ ｓ ｍｕｌｔ ｄ Ｉ ｔ ｌｉ ｅ ｔ Ｃｏ ｔ ｏｌａｇｏ ｉｈ ｉ ｉ ｒ ＰＩ Ｈ ｍａ — ｉ ｎｅ ａ ｅ ｎ ｅ ｌｇ ｎ ｎ ｒ ｌ ｒｔ ｍ ｓ
人工智能算法在过程控制中的应用研究
人工智能算法在过程控制中的应用研究随着科学技术不断的发展，特别是计算机技术、人工智能领域的快速发展，人工智能算法在工业生产和过程控制中的应用越来越广泛。
本文将从人工智能算法的概念、人工智能算法在过程控制中的应用以及未来的发展趋势三个方向来对人工智能算法在工业生产和过程控制中的应用进行研究和探讨。
一、人工智能算法的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过人工智能算法来模仿、扩展人的智能。
人工智能算法是指通过信息处理的方法，使计算机系统能够完成人工智能所要求的各种智力活动。
人工智能算法已经成为从数据库中提取有价值信息、智能控制等领域的核心技术，同时也是一大热门的研究领域。
主要应用于模式识别、机器学习、计算智能、计算机视觉等领域。
二、人工智能算法在过程控制中的应用随着工业生产任务的日益复杂，过程控制的自动化程度也在逐步提高。
以化工行业为例，化工生产过程的控制是一个涉及多种参数变量关系的复杂过程。
在传统的控制方法中，往往会有一些难以处理的变量因素，导致最终的控制结果并不能达到理想的状态。
人工智能算法的优势就在于能够发现这些变量之间的内在复杂性，并通过学习和适应的方式来实现更好的控制效果。
人工神经网络是人工智能算法中的一个重要分支，经过了多年的发展，逐渐成为了化工过程控制中的研究热门。
首先，神经网络可以根据信号处理的需求来自动生成决策，并可以根据学习算法和知识整合技术不断改进决策过程。
另外，人工智能算法还可以用来进行生产过程的模拟和优化。
通过对生产过程中的各种变量因素进行综合分析，可以找到最优的控制策略，从而提高生产效率、降低资源消耗和废品率等，对企业的可持续发展是极其有益的。
三、未来的发展趋势未来，人工智能算法在过程控制中的应用将会更加广泛和深入，具有很大的发展空间。
一方面，人工智能算法可以结合企业实际的控制需求，发挥更广泛的应用效果。
另一方面，人工智能算法和其他领域的交叉也将变得更加广泛。
智能控制方法
智能控制方法智能控制方法是指采用人工智能技术来设计、实现和控制系统的一种方法。
智能控制方法具有高效性、可靠性和自适应性等特点，在工业生产、机器人控制、交通运输和医疗等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑控制等几种常用的智能控制方法。
一、人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接实现信息传递和处理。
ANN具有自适应性和高度非线性特性，可以用于模式识别、预测和控制等方面。
在智能控制领域中，可以使用ANN对系统进行建模和控制。
具体地说，输入层用来接收传感器数据，输出层用来输出控制指令，隐藏层则根据输入层的数据，使用反向传播算法对权值进行训练，以使得预测误差最小化。
然后，将训练后的ANN用于实时控制系统，以实现自适应控制。
二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种计算智能方法，模拟自然选择和遗传进化过程，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，并利用交叉、变异等操作来优化个体的特征。
遗传算法具有全局优化、自适应性和并行处理等特点，适用于求解局部极小值和高维空间优化问题。
在智能控制领域中，可以使用遗传算法优化控制器的参数。
具体地说，先使用传统控制器设计方法获得一个初步的控制器，然后使用遗传算法优化控制器的参数，以使得控制效果最优。
在优化过程中，可以通过适应度函数评估控制器的性能，并通过群体演化的过程实现控制器参数的迭代优化。
三、模糊逻辑控制模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于模糊逻辑的控制方法。
模糊逻辑是一种模糊概念的推理和处理方法，它考虑到了不确定性和模糊性，使得控制器更加灵活和鲁棒。
FLC通常由模糊化、规则库、推理和去模糊化等步骤组成。
在智能控制领域中，可以使用FLC来控制具有复杂非线性特性的系统。
第4章仿人智能控制
M-P型仿人控制器参数的变化范围
K 1 ~ 100
TA 0 ~ 2.5秒
TL＝0 ~ 20秒
0.2 0.04秒
TN 0.1 0.02秒
M-P模型与经过训练的，处于良好情绪的操作 手表现出的控制性能相当接近。
以M-P模型构造的仿人控制器，经过对上述五 个可调参数的精心设计和在线整定，能够很好 的替代操作手完成特定的跟踪控制任务。
化的方法。
③ 生物自适应。 基于感觉现象的自适应过程。
④ 学习。 根据以往经验发展自己技能的过程。
9
人控制器的各种自适应特性
输入自适应表现在对输入信号的识别，并根据 识别结果进行预测试跟踪（前馈作用）。
10
4.2 仿人智能控制基本理论
智能控制就其含义而言，就是模拟人的智 能，使控制系统达到更高的目标。 然而如何模拟却有多种方法和途径，并且 各有侧重，如前面介绍的专家系统控制、 模糊控制等。
4
人控制器的模型
（1）Phillips连续模型 R.S.Phillips于1943年，根据人在跟踪系统中 对阶跃输入的响应，给出了传递函数描述的最 早的人控制器的连续线性模型。
G s K
s 1 T s e A
s
式中:TA为人控制器的超前时间常数， 为其响应的延迟时间。
第4章 仿人智能控制
仿人智能控制原则上有两种途径。 其一是从神经系统的结构功能模拟， 其二是从神经系统的行为功能模拟。 行为功能模拟把人控制系统看成黑箱，侧 重于其输入-输出关系及表现出来的外部控 制行为和功能，力图用智能算子（包括数 学算法与直觉推理逻辑）来逼近人控制系 统的控制行为和功能，设计出仿人智能控 制系统。
人工智能技术在测控领域中的应用
人工智能技术在测控领域中的应用随着科技的不断发展，人们对物质世界的认知也越来越深入。
作为科学的一支重要分支，测控技术的发展受到了社会各行业的广泛关注。
随着人工智能技术的逐步成熟，越来越多的专家学者开始关注人工智能在测控领域中的应用，认为人工智能在测控领域拥有广泛的应用前景。
一、人工智能技术的定义人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发理解和仿真人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。
它涉及计算机科学、心理学、语言学、哲学等多个领域，是当前世界科技领域的一个热门话题。
二、 1、联网化测量人工智能技术可以对测量数据进行自动优化、实时监测、快速诊断，实现联网化测量。
比如，在温度监测方面，通过将传感器传输过来的数据与与大数据相结合，可以将获取的数据实时进行综合分析，提高测量数据的准确性和实时性，实现对温度变化的快速反应。
2、智能图像处理人工智能技术可以运用视觉处理技术、模式识别技术对图像进行优化，达到精准检测、分析、判读的效果。
在液位检测方面，可以通过高精度的智能图像识别算法识别处理测量液位的图像信息，该技术可大大提高监测精度及可靠性，达到防漏、避险、减少浪费等目的。
3、智能预警监测人工智能技术在监测测量过程中，智能分析测量信号的趋势，检测测量数据的异常情况，实现测量数据的智能预警。
并通过实践反馈机制连续改进测量系统结构与算法，进一步提高系统准确性。
4、智能控制人工智能技术在测量过程中，可以根据不同的采集样本调整测量参数，并通过纠错、后处理等流程来维护测量过程。
例如，在自动化制造领域中，可以通过人工智能技术实现自动检测及控制机器人的运动。
三、人工智能技术在测控领域中的优势1、可视化人工智能技术的应用可以将复杂的测量数据以可视化的形式展示，使得人们更加容易理解和分析数据。
2、精准性人工智能技术在测控领域中应用可以提高测量的精准度，减少误差。
3、实时性人工智能技术在处理海量数据时，能够产生实时反馈，为测量者决策提供及时支持。
锅炉汽包水位智能控制系统仿真研究
锅炉汽包水位智能控制系统仿真研究作者：冯茜郭卫国袁景辉李笑缙魏龙来源：《装备维修技术》2019年第02期摘要：针对在传统锅炉汽包水位控制过程中出现的抗干扰性能差、液位调节浮动大等问题，本文采用串级PID控制、自适应模糊PID控制、仿人智能控制、仿人智能模糊控制等智能控制方法，对汽包水位控制系统进行控制。
通过仿真对比发现，仿人智能模糊控制的最大超调量最小、调整时间最短，其综合控制效果较好。
关键词：汽包水位控制;串级PID控制;自适应模糊PID控制;仿人智能控制;仿人智能模糊控制一、引言锅炉设备是工业生产过程中重要的动力设备，锅炉汽包水位系统输入输出多，变量之间相互影响较大，扰动因素较多，同时，锅炉在负荷突变或燃烧不稳时，非常容易产生“虚假水位”现象[1]，此时，操作不当极易引发锅炉烧坏甚至爆炸。
传统PID算法对汽包水位系统的控制效果并不理想，智能控制算法具有抗干扰能力强、对模型依赖少、鲁棒性强，并且适用于非线性、滞后系统的特点，随着智能控制算法的不断发展，将智能控制应用于锅炉汽包水位系统进行控制，具有实际意义。
本文针对锅炉汽包液位的动态特性，研究串级PID控制、自适应模糊PID控制、仿人智能控制、仿人智能模糊控制在锅炉汽包水位系统中的应用。
二、锅炉汽包水位系统数学模型本文选用三冲量控制系统，通过调节蒸汽负荷、给水量、汽包水位来实现锅炉汽包水位的控制。
三冲量控制系统是一个带有前馈信号的串级控制系统。
主控制器是水位控制器，副控制器是流量控制器，二者共同构成串级控制系统。
给水扰动作用于副控制回路能够快速消除扰动，通过对蒸汽流量和给水流量的调节，协助主控制器进行水位控制。
锅炉汽包水位三冲量系统原理：给水量改变单位流量时水位的变化速度m/s，水位的时间常数s。
给水量改变单位流量时水位的变化速度m/s，水位的时间常数s，水位变化放大倍数。
执行机构和阀门的特性系数分别为：，。
给水流量及蒸汽流量信号的分流系数为0.25，蒸汽流量、给水流量测量变送器的传递系数为：0.083，汽包水位测量变送器的传递系数分别为：0.033。
仿生机器人智能控制系统设计及应用
仿生机器人智能控制系统设计及应用近年来，仿生机器人技术已经在世界范围内获得了广泛的应用，各个领域都在积极尝试使用仿生机器人技术来替代传统的工程机器人。
仿生机器人以其自然、灵活、可信赖的结构和工作性能而备受关注。
在仿生机器人控制系统中，主要有硬件控制、软件控制和综合控制三大部分。
硬件控制部分主要包括变换器、滤波器和各种类型的传感器。
变换器的作用是将输入的电信号转换为机器人所需的电动信号，同时它也可以实现模拟/数字信号之间的转换。
滤波器可以从输入信号中消除噪声，使机器人运行较为稳定。
传感器的作用是探测外界环境的物理变化，并将它们转换为机器人可以识别的信号，因为它可以掌握周围环境的变化，从而使机器人能够很好地应对周围的变化。
软件控制部分是仿生机器人控制系统的核心部分，主要由仿生控制程序、软件工具和图形用户界面构成。
仿生控制程序提供了基于仿生法的模型，即仿生机器人可以模仿生物的运动，从而实现更精细的控制。
软件工具主要包括系统硬件模拟工具、程序模拟工具和性能分析工具，用于模拟仿生机器人的运动，而性能分析工具用于检测仿生机器人在运行过程中的误差。
仿生机器人系统的设计与优化
仿生机器人系统的设计与优化随着科技的飞速发展，人类对于仿生机器人系统的设计与优化的需求不断提高。
仿生机器人是一种借鉴生物体结构和功能的机器人系统，使其能够模仿动物或人类的行为和特性。
本文将探讨仿生机器人系统的设计原理、关键技术以及优化方法，希望对该领域的研究与应用产生积极的促进作用。
**一、设计原理**仿生机器人系统的设计原理是模仿生物的生理和行为特征，将其应用于机器人系统中。
这需要对生物体结构和行为进行深入研究，了解其运动方式、感知能力和智能决策等方面。
在设计原理中，以下几个关键要素需要考虑：1. 结构仿生：仿生机器人的结构应当基于生物体的形态特征，例如，借鉴昆虫的外骨骼结构、鸟类的飞翔机制等。
同时，结构仿生还可以改善机器人的机械性能，提高其灵活性和适应性。
2. 运动仿生：仿生机器人的运动方式应当模仿生物体的自由运动能力。
例如，通过模拟人类的步态和姿势，使机器人能够更加稳定和高效地行走。
此外，还可以通过仿生机械臂实现更精准的操控和操作。
3. 感知仿生：仿生机器人需要具备与生物体相似的感知能力，包括视觉、听觉、触觉等。
借鉴生物的感知系统，可以使机器人更好地感知环境并作出相应的反应。
4. 智能仿生：仿生机器人的智能决策能力是设计的重要目标之一。
通过仿生智能算法，机器人能够模拟人类的学习和决策过程，实现自主的行为规划和自适应的控制。
**二、关键技术**在仿生机器人系统的设计中，涉及到许多关键技术的应用。
以下列举了几个重要的示例：1. 材料科学与工程：选择合适的材料对仿生机器人的结构设计和运动仿生起到至关重要的作用。
例如，利用弹性材料可以实现类肌肉的收缩和伸展，增加机器人的运动灵活性。
2. 机械设计与制造：仿生机器人的结构设计需要考虑机械系统的稳定性和可靠性。
采用精确的机械设计和制造技术，可以提高机器人系统的性能和寿命。
3. 传感器技术：仿生机器人需要具备高效的感知能力，传感器技术在其中起到了关键作用。
仿人智能控制
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。
加热炉炉温仿人智能控制策略及应用
Ｂ
‘
，
／ 一
多模态控制 ，灵活 地运 用直觉推理 。这些特性都是人 的控制
经验 的总结，因此 仿人智能控制器具有较高 的智 能性 ，并具 有 良好的控制 性 。例如： 比例作用 ，实际上是一种线性 的放大 （ 或缩小 ）作用 ，它有些类似 于人 的想 象功能，人可
以把 一个 量 （ 物 体 、事物 ）想 象 的大 一 些或 小 一 些 ，但 人 或
效果 。
示前一个和前两个采样 时刻 的误差 ，则有 ： Ａ ｎ＝ ｎ ｎ１ △ １ ｎ１ ｅ一 ｅ ｅ —ｅ一 ， 一 ＝ｅ一 － ．２ （ ）在控制算法 中选取特 征变量 ： １ 势，如 图 １ 所示 。
Ｌ Ｙ
Ｄ’
ｘ△ ，判 断该
２ 仿人智能控制与常规 Ｐ Ｄ Ｉ 控制 的区别
当 ×△ ＜ ０时 ， 如 Ｂ 段 和 ＤＥ段 ，表 明 系统 的动 Ｃ
态过程 正 向着 误差减小 的方 向变化 ；当 ×△Ｐ ＞ ０时，如 ＡＢ段和 Ｃ 段，表明系统的动态过程正 向着误差增加 的方 Ｄ 向变 化。 （ ）选取特征变量 ：△ ×△ ２
一
用 的控制 ， 常规 ＰＤ控制 中比例 作用 是根据误差线性 的进行 Ｉ
态特征 变量 的选取 以及 进行仿人 智能控制器设计的步骤 ， 并针对加 热炉的温度 控制特点给 出了炉温仿人智 能控制 策略 ， 从仿
真结 果和 实验 室测试验证 了算法的可实现性 阐述 了仿人 智能控制将 原本相 互制约的控制品质 （ 快速性 、平稳性 、准确性 ）
得 以有机统一 ，在 工业控 制中有 着较 好的应用前景 关键词 ：智能温控 ；仿人 策略；Ｐ Ｄ 制；特征变量；温度控制 Ｉ控
放大或缩 小， 积分作用 却是 不加 区别地把误差 的存在和误差 变化信息都进行记忆 下来，缺乏智 能性 常规 ＰＤ 中的微分 Ｉ 作用 的 “ 预见性 ”缺乏人 的远见卓 识的预 见性，因为它对变 化快 的信 号敏感 ，而不 善于敏感变化缓慢信号的变化趋势 。 所 以，常规 ＰＤ控制中的 比例 、积分和微分三种控制作 Ｉ
神经网络在机器人控制中的应用
神经网络在机器人控制中的应用神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络而设计的人工神经元网络系统。
它的应用涵盖了许多领域，包括机器人控制。
随着科技的不断进步，神经网络在机器人控制中的应用也越来越广泛。
本文将介绍神经网络在机器人控制中的应用，并探讨其在未来的发展前景。
神经网络在机器人控制中的应用可以说是非常广泛的。
通过将神经网络应用到机器人控制中，可以提高机器人的智能化水平，使其能够更好地感知环境、做出反应，并完成各种任务。
在工业领域，神经网络可以用于控制机器人完成自动化生产线上的各种操作，提高生产效率和产品质量。
在军事领域，神经网络可以用于控制无人作战飞机、地面车辆等，执行各种特定任务。
在医疗领域，神经网络可以应用于机器人辅助手术系统中，提高手术精确度和安全性。
在日常生活中，神经网络还可以应用于智能家居中，控制各种家庭机器人完成家务等。
要实现神经网络在机器人控制中的应用，首先需要对神经网络进行训练。
机器人通过神经网络获得环境信息，然后做出相应的反应。
神经网络的训练是一个非常重要的过程，它直接决定了机器人控制的效果。
在训练神经网络时，需要给它提供大量丰富的训练数据，使其能够学习到各种环境下的反应规律。
还需要对神经网络进行不断地调优和改进，以提高机器人控制的稳定性和准确性。
现有的神经网络在机器人控制中的应用主要有两种类型：一种是基于传统的神经网络算法，如BP神经网络、CNN等；另一种是基于深度学习的神经网络算法，如深度神经网络、循环神经网络等。
传统的神经网络算法在机器人控制中的应用主要是针对简单的环境和任务，其优势在于算法简单、易于实现，但对于复杂的环境和任务往往表现不佳。
深度学习的神经网络算法则可以处理更为复杂的环境和任务，其优势在于可以通过大量数据进行训练，学习到更为复杂的规律，因此在机器人控制中的应用具有更大的潜力。
随着人工智能技术的不断发展，神经网络在机器人控制中的应用也在不断地取得新突破。
未来，随着神经网络技术的进一步发展，我们可以预见到以下几个方面的发展趋势。
基于仿人智能的供水系统控制策略
２ 供 水 系统 特 性
供 水 系 统 是 一 个 具 有 不 确 定 性 的 复 杂 大 系 统 。 成 千 上 万 的
非线性的系统 ， 没有可供通用 的成 熟理论 与方法 可资利用 ， 即使
有也是针对特定对 象或 过程 的 ， 供 水系 统往 往 因其复 杂而 却 对 步。 比如水 阀门的开度 就不 是线性 的， 由于非 线性 性导致 传 统
的问题 是传统控制方法难 以应付 的。
水量小都 可以满足用 户用 水要 求 ， 这实 际上 是一 个控 制工 程 问 题 。本 文针对恒压给水 系统对 被控对象 特性 ， 控制策 略选取 ， 控 制算法 及变频调速节 能应 用等作些讨论 。
１ ）传统 控制方法 局 限于解 决 确定 性控 制 问题 。如 ＰＤ控 Ｉ
＝
Ｊ
ｆ ＋ ∑ｅ ｅ
ｅ ・ ＞ ０ ｅ ＝ ０ ３ ≠ ０ Ｕ ｆ ｅ
小将水塔 中的水位保持在规定 的位 置 ， 照操作 者的经验 ： 按 若水 位高则排 水 ， 如果差值 大那 么排水 阀门也相应开 大 ， 时排水也 此 快， 如果差值小那 么排水 阀门也相应开 小 ， 时排水就 慢 ； 此 相反 ，
息 的采集 、 表达 、 备知识 库建立 实现难 度大 ， 实上是不 可取 完 事 的。实际工程 中 ， 实践 已经证 明 ： 的控 制经验 是可 以用人 的 自 人 然语 言加 以总结和描述 的， 例如 ， 以通过调 节水泵 阀门开度 大 可
５ ２ 控 制 规 则 集 ．
按照图 １的广义控制模型 ， 于原 型仿 人智能控制算法 基
知 的和 时变 的 ；
１ 问题 的 提 出
水 与空气 一样是人 类存 在 的最基 本条 件 ， 水 系统 建设 直 供 接关 系到国计 民生与经济社会 的发展 。随着 城市化 进程 的推 进 与高层智能 建筑象春 笋般 地拔地 而起 ， 传统 的供 水方式 已经 很
仿生智能算法在机器人控制中的应用
仿生智能算法在机器人控制中的应用随着科技的不断发展，人类的生活方式也得以改变，机器人的出现不仅在生产力上有一定的推动作用，而且在服务领域的应用日益广泛。
然而，在机器人的控制中，由于外部环境的复杂性，传统的控制算法无法满足需要。
于是，仿生智能算法应运而生，可以帮助机器人更好地适应复杂的环境，实现更加精准、高效的控制。
一、什么是仿生智能算法仿生智能算法是一种模仿生物学的运作方式和策略来解决复杂问题的方法。
它根据生物学现象设计算法，包括神经网络、基于遗传的算法等多种形式。
这些算法的主要原理就是模拟生物的智能并从中学习优化出相应的算法。
在仿生智能算法中，主要包括神经网络、进化计算、人工免疫学、蚁群算法、人工生命等多种模型，其中最常见的应用是神经网络和基于遗传的算法。
神经网络是将人脑神经元的工作方式模拟到计算机中实现学习功能和分类能力的一种计算模型，在机器学习领域具有重要作用。
基于遗传的算法则是模拟自然界进化原理来优化设计。
这些算法的优势在于可以帮助机器人更好地适应复杂的环境、提高机器人的智能水平和效率。
二、仿生智能算法在机器人控制中的应用仿生智能算法的应用范围广泛，其中在机器人控制中具有重要的作用。
机器人在不同的环境下需要完成不同的任务，但是机器人本身并没有人类的感知系统，也无法灵活地适应环境，因此需要通过算法来完成任务。
仿生智能算法的应用可以帮助机器人在不同的环境下完成任务，并提高机器人的智能水平。
1. 仿生智能算法在机器人控制中的应用这种算法可以用于机器人的自主导航系统中。
机器人利用传感器收集环境信息，通过计算机编程模拟生物学种种学到的规律和策略，最小化本身的能耗，实现自主导航并最终到达指定位置。
2. 仿生智能算法在机器人学习中的应用这种算法可以用于机器人的学习过程中。
机器人可以通过神经网络、基于遗传的算法等模型进行学习。
通过学习可以不断优化机器人的行为与决策过程，提高机器人的智能水平，使其在特定领域中专业化的表现得到进一步提升。
仿人智能控制策略在不确定性复杂控制系统中的应用
略 和 控 制算 法 ，并 详 细 地 分 析 了仿 人 智 能 控 制 器 的设 计 方 法 ，最 后 对 某 复 杂 工 业 控 制 对 象 进 行 仿 真 ，结 果 表 明 了
该 控 制 策 略 的 可行 性 和 有 效 性 ， 系统 动 、静 态 品质 好 ．
关
键
词 ：复 杂 系统 ；仿 人 智 能 控 制 ；控 制 策 略
问题 ：不确定 性 问题 ， 复杂 系统 中的很多控 制 问题 具 有 不 确定 性 ，用传 统 方法 难 以建模 ，因而 难 以实 现有 效 的控 制 ；高度非 线性 问题 ， 线性 理论远 不 如线 性 理论 成 熟 ，因 方法 过 分 复杂 在 工程 上 难 以应 用 ，在 复 非
杂 系统 中有大 量 的非线性 问题存 在 ； 结 构 化 与非 结 构 化 问题 ，传统 控 制 理论 本 质 是一 种 数 值 计算 方 法 ， 半 属定 量控 制范 畴 ，结构 化程度 要求 高 ， 复杂 系统 中最关 注 和需 要 支持 的 ， 恰 是 半结 构 化 与 非结 构 化 问 而 恰 题 ；系统复杂 性 问题 ，复杂 系统 中各 子 系统之 间关 系错 综复 杂 ， 要 素间高 度耦 合 ， 相制 约 ， 部 环境又 各 互 外 极 其复 杂 ， 时甚 至变化 莫测 ， 有 传统 控 制缺乏 有效 的解 决方 法 ；可靠性 问题 ， 复杂 系统 ， 对 如果采 用传 统控
维普资讯
第 ３ ２卷 第 ３期
Ｖｏ．３ １ ２
ＮＯ ３ ．
西 南 师 范 大 学 学 报 （ 自然科 学ｇ ） ｔ
Ｊ ￣ｎ ｌ ｆＳ ｕｈ ｓ ｉａＮｏｍａ ｉｅｓｔ （ ｔ ｒｌ ｃ ｎ ｅ ｏ ａ ｏ ｔｗｅ ｔ ｏ Ｃｈｎ ｒ ｌ Ｕｎｖ ｒｉ Ｎａｕａ ｉ ｃ） ｙ Ｓｅ
基于MATLAB与WiinCC的仿人智能积分液位控制系统
不够好 ， 不容易 实现复杂控制算法 。 而 ＭＡＴ ＬＡＢ是一
种用于 科学 工程计 算的高级语 言 ， 由于它 具有强 大的数
值处理能力和丰富的工其箱 ， 使得它在许多学科领域 中
成为 计算 机辅 助设 计与 分析 、算法 研究 与应 用 开发 的
基本 工其和 首选平 台。如果能将 Ｗｉ Ｃ ｎ Ｃ和 ＭＡＴ ＡＢ相 Ｌ 结合 ， 利用 Ｍ ＡＴＬ ＡＢ语 言实现复杂 控制算 法 ， 再使 用
关 键 词 ： Ｃ； 术 ； Ａ Ａ Ｗｉ Ｃ 组 态 软 件 ＯＰ 技 Ｍ ＴＬ Ｂ； ｎ Ｃ；
中图分类号 ： ２ ３ ＴＰ ７
文献标识码 ： Ｂ
文章编 号：０ ３ ７ ４ （０ ８ ｌ ０ ３ — ４ １０ — ２ １２ ０ ）】 ０ ６ ０
Ａｎ Ｉｔ ｌ ｅ ｔｅ ｅ ｎ ｒ ｌ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｅｌ ｎ ｖ ｌ ｉ ｎ ｇ ｌ Ｃｏ ｔ ｓｅ Ｂ ｓ ｄｏ ｏＳ ＭＡ ＡＢ ａ ｄＷ ｉＣＣ ＴＬ ｎ ｎ
ｆ ｒ ａｃ ｍｐ ｅ ｏ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ． ｏ ｍ ｏ ｌ ｘ ｃ ｎ ｒ ｌ ｇ ｒｔ ｍ ａ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： Ｃ ＯＬ ｏ ｒ ｃ ｓ ｏ ｔ １ ＭＡ Ｌ ｙ ｒ ｓ ＯＰ （ Ｅ ｆ ｒ ｏ ｅ ｓ ｎ ｒ ） ｐ ｃ ｏ ； Ｔ ＡＢ； ｉＣＣ； ｏ ｆ ｕ ａｉ ｎｓ ｆ ｒ Ｗ ｎ ｃ ｎ ｉ ｒｔ ｏ ｔ ｅ ｇ ｏ ｗａ
（ 聊城大学 ， 山东 聊城 ２ ２ ５ ） ５ ０ ９
摘
要： ｎ ＷｉＣＣ是 目前较为流行的工业组态软件 ， 组态便捷 但难 以编程实现复杂控制算法 ； ＭＡ ＡＢ科学工程计算软件包进行复 ＴＬ 杂运算的效率很高可以很容易地 实现 复杂控制算法 。 采用Ｏ Ｃ技术设计 ＴＭＡ Ａ Ｐ ＴＬ Ｂ￣ ＷｉＣＣ的通信程序 ， ｎ 发挥 ＭＡＴ ＡＢ Ｌ 科学训 算特长和 Ｗｉ ＣＣ人机交互 优点。该方法具有编程效率高 ， ｎ 实现方便 ， 通用性强等特点 。
人工智能算法在自动化控制系统中的应用教程
人工智能算法在自动化控制系统中的应用教程引言：自动化控制系统是现代工业生产中不可或缺的一部分，它通过利用先进的技术和算法来监测和控制各种生产过程。
随着科技的发展，人工智能算法的使用越来越广泛，为自动化控制系统带来了许多创新和改进。
本篇文章将介绍人工智能算法在自动化控制系统中的应用，并探讨其对生产效率、质量和安全性的影响。
一、人工智能算法简介人工智能算法是一类模仿人类智能的算法，包括机器学习、神经网络、遗传算法等。
这些算法通过对大量数据的学习和分析，能够自动识别模式、做出预测和优化决策。
在自动化控制系统中，人工智能算法能够利用大量的数据来改进系统的性能和效率。
二、人工智能算法在自动化控制系统中的应用1. 预测与优化人工智能算法可以通过对大量历史数据的学习和分析，对未来发展进行预测。
这对于自动化控制系统来说是非常重要的，因为它可以帮助系统做出短期和长期的决策，以提高生产的效率和质量。
另外，人工智能算法还可以通过优化算法来提高系统的性能，帮助系统自动调整参数和控制变量，实现最优化的控制效果。
2. 强化学习强化学习是一种基于试错的学习方法，通过与环境的交互来逐步改进系统的决策和行为。
在自动化控制系统中，强化学习算法可以通过持续的试验和反馈机制来提高系统的性能。
例如，在机械控制系统中，可以使用强化学习算法来优化机器人的路径规划和动作控制，从而提高生产效率和准确性。
3. 智能优化智能优化是一种通过模拟自然界生物进化过程来解决复杂问题的方法。
在自动化控制系统中，智能优化算法可以通过对系统参数和控制策略的优化来提高系统性能。
例如，遗传算法可以用于自动调整控制器的参数，粒子群算法可以用于寻找最优的控制策略。
这些算法通过模拟进化过程，可以找到最佳解决方案，并优化系统的控制效果。
三、人工智能算法对自动化控制系统的影响1. 提高生产效率人工智能算法可以通过优化算法和决策模型来提高生产效率。
通过预测和优化，系统能够提前做出决策，减少生产过程中的浪费和停机时间。
基于工程经验的仿人智能控制技术
科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON2008N O .19SCI ENC E &TECH NOLOG Y I N FOR M A TI ON工程技术于0.5m ,地基承载力标准值(f k )按下式修正，求得地基承载力特征值f :f =f k +ηh b γ(b-3)+ηd γ0(d-0.5)=112.2KP ａ③基础底面压力计算。
基础底面压力按下式计算：P m a x =(F+G)/A+6M /b3≤[f ]P m a x =(573+658.1)/4.5×4.5+6×1683/4.53=96.6≤115.7满足要求。
考虑塔吊的倾覆弯距由桩基承担,塔吊自重及承台重由浅基础承担,有573+658.1=1231.1KN 的集中荷载通过承台作用在地基土上。
P=1231.1KN/4.5m ×4.5m =60.8KN/m 2<[f ]=112.2K N/m 2满足要求。
3塔吊对基坑围护体系的影响针对本工程，塔吊基础施工完毕后，原有的1.3m 厚土层由塔吊基础承台替代。
通过计算塔吊的倾覆弯距由桩基承担，塔吊自重及承台重由浅基础承担。
实际上仅考虑塔吊自重对基坑围护体系的影响，1.3m 厚承台重约等同以前的1.3m 厚土层重。
q=573/4.5×4.5=28.3KN/m 2作用在土层上的竖向荷载为q=28.3KN /m 2通过挤压土层后作用的水平力为σ=q K ，K=t g 2（45。
-φ/2）=t g 240。
=0.70(该层土的内摩擦角为φ=10。
）σ=q K=28.3×0.7=19.8KN/m 2,近似相当于增加1m 厚的土层作用。
由于塔吊的施工，增加了基坑外侧主动土压力。
我们增大压顶梁的尺寸，同时对基坑内侧被动区土方采用水泥搅拌桩进行加固，加固范围5m ×5m ×12m （深），这样就增加了基坑内侧被动土压力。
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仿人智能控制算法在控制系统的应用
引言
随着科技的发展，人工智能技术得到了迅速发展。
仿人智能控制算法作为目前比较先进的智能控制算法，其应用领域也越来越广泛。
本文将着重介绍仿人智能控制算法在控制系统中的应用。
什么是仿人智能控制算法
人工智能控制算法是一种模拟人类行为智能控制的算法，通过对人类认知过程进行建模和仿真，实现对复杂系统的控制。
仿人智能控制算法中应用了神经网络算法、模糊逻辑控制算法、遗传算法等多种人工智能技术，利用这些技术对系统进行建模、预测和控制。
仿人智能控制算法在控制系统中的应用
智能交通控制
仿人智能控制算法在智能交通控制中的应用较为广泛，其核心是对路况信息进行实时监测，通过智能算法来控制交通信号灯的变化，优化交通流量和速度。
由于交通流量和路况存在一定的随机性，因此仿人智能控制算法在实际应用中能够更加准确的分析和处理交通事故，并通过优化控制算法来减少道路拥堵。
生产制造
在生产制造领域，仿人智能控制算法能够对产品质量及其流程进行
智能控制，提高生产效率和产品质量。
同时，利用智能算法对生产环
节进行优化，帮助企业提高生产效率和降低成本，提升企业的利润。
机器人控制
随着人工智能技术的飞速发展，机器人应用也越来越广泛。
仿人智
能控制算法可以让机器人更好地模拟人类行为，并通过数据分析和智
能算法来对机器人进行优化控制，提高机器人的智能化程度和适应性。
在生产、医疗、军事等多个领域中都可以发挥重要作用。
仿人智能控制算法的优缺点分析
优点
•能够更准确的模拟人类行为特征，提高了系统的智能化程度。
•可以较好的处理非线性控制、不确定性、复杂度高等问题。
•通过对系统的学习和优化，可以更好的适应不同的环境和场景，提高系统的控制效果。
缺点
•对算法的复杂度和运算资源的要求较高。
•对不同系统设计和环境的敏感度较高。
结论
仿人智能控制算法作为一种新兴的智能控制算法，可以在多个领域中发挥着非常重要的作用。
但是在实际应用中，其复杂度和对系统设计的特殊要求，也需要在工程实践中进行更加深入的研究和实践，以更好的实现系统的控制效果和优化。