智能控制论文
智能家居控制系统研究论文
智能家居控制系统研究论文智能家居控制系统是一种将智能技术与家居建筑有机结合的产物，其开发目的在于实现对家居环境及设备的智能灵活控制，从而提高家居生活的便捷性和舒适度。
近年来随着科技的迅猛发展，智能家居控制系统成为了受到广泛关注的研究领域，其发展也呈现出了蓬勃的态势。
本文将探讨智能家居控制系统的现状与未来发展趋势，以及当前需要解决的主要问题。
一、智能家居控制系统的现状目前，智能家居控制系统已经得到广泛应用和推广，具备了智能化、自动化、网络化等特点。
智能家居控制系统可实现的基本功能包括环境控制、能源管理、安全监视、娱乐休闲等。
其中，环境控制可通过智能化调节家居温度、照明亮度、通风、湿度等，从而打造一个优美舒适的生活环境；能源管理方面，智能家居控制系统可通过智能监控和控制家居能源使用情况，实现家居能源节约，降低家庭能源成本；安防监视方面，智能家居控制系统可通过布置各类智能监控设备，实时检测家居安全状况，并通过智能警示措施及时报警处理；娱乐休闲方面，智能家居控制系统可通过数字家庭娱乐设备实现多媒体应用、网络娱乐等，为家庭休闲娱乐提供更多的便捷和选择。
智能家居控制系统不同于一般传统家居体系，它不仅具备传统的家居功能，还通过网络与云平台进行互联，能够实现对家居的长距离运营管理。
同时智能家居控制系统的应用领域也非常广泛，不仅涉及到住宅、公寓、别墅等个人家庭，还包括商业、教育、医疗、旅游等社会公共场所。
二、智能家居控制系统的未来发展趋势随着科技水平的不断提高，智能家居控制系统也在不断发展更新。
未来，智能家居控制系统的发展趋势将体现在以下几个方面：1、智能化程度及操作简便性：随着智能家居控制技术的不断发展，未来的智能家居控制系统将进一步智能化和自动化。
整合人工智能、大数据、云计算等技术，使智能控制系统更加智能化、高效化、人性化。
2、多设备互联及智能化应用：未来，智能家居控制系统将不再是仅仅控制空调、灯光、家电等设备的简单应用。
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。
智能控制期末总结论文
智能控制期末总结论文1.引言智能控制作为现代控制理论的前沿领域，以其高效、智能、自适应的特点，在自动化控制系统中得到了广泛应用。
本文对于智能控制在期末考试中的学习及应用过程进行总结，分析了所学习的内容及实际应用中遇到的问题，并提出了对未来智能控制研究的建议。
2.学习成果总结在本学期的智能控制课程中，我学到了许多基本概念、方法和技能，如模糊控制、神经网络、遗传算法等。
通过理论学习和实践操作，我深入了解了智能控制的原理和基本方法，并掌握了如何将其应用于实际系统中。
在期末考试中，我充分运用所学知识解决了一系列智能控制问题，验证了所学内容的实用性和有效性。
3.实际应用总结在实际应用中，我发现智能控制技术在许多领域有着广泛的应用前景。
例如，在工业生产中，我可以使用模糊控制技术对温度、压力、流量等参数进行控制，以提高产线的稳定性和运行效率。
在交通管理中，我可以使用神经网络来处理交通流数据，预测交通拥堵情况，并做出相应的调控措施。
这些实际应用不仅提高了智能控制技术的应用水平，也对我个人的学习和实践能力提出了更高的要求。
4.遇到的问题及解决方法在学习和应用智能控制的过程中，我也遇到了一些问题。
首先，对于一些复杂的数学理论和算法，我往往难以理解其具体应用方式。
为了解决这个问题，我充分利用课堂和教材上的案例和实例进行实际操作和演练，通过实践加深理解。
其次，在实际应用中，我发现系统参数的确定往往是一个关键问题。
为了解决这个问题，我通过理论分析和实际实验相结合的方式，对系统进行建模和参数辨识，以便更好地进行控制。
5.未来研究建议基于对智能控制的学习和实践经验，我对未来的智能控制研究提出以下建议。
首先，需要进一步深化对基本理论和算法的学习，扩大应用领域和深化应用方法。
其次，需要加强理论与实际的结合，加大对实际系统的建模和控制实验的研究力度。
此外，需要加强团队合作，开展多学科交叉研究，以进一步提升智能控制技术的水平和效果。
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"。
毕业论文+智能家居控制系统【范本模板】
智能家居控制系统设计摘要：本文简单介绍了智能家庭控制系统的组成、旅行、功能、系统设计以及产品选择的要点，设计事例等。
关键词：家庭控制器自动监控安全防范l引言随着国民和科学技术水平的提高，特别是通信技术、网络技术、控制技术的迅猛发展与提高，促使了家庭实现了生活现代化,居住环境舒适化、安全化。
这些高科技已经影响到人们生活的方方面面，改变了人们生活习惯，提高了人们生活质量,家居智能化也正是在这种形势下应运而生的。
2智能家居控制系统概述智能家庭控制系统是以HFC、以太网、现场总线、公共电话网、无线网的传输网络为平台，控制技术为技术平台,现场总线为应用操作平台，构成一个完整的集家庭通信、家庭设备自动控制、家庭安全防范等功能的控制系统.智能家居控制系统的总体目标是通过采用计算机技术、网络技术、控制技术和集成技术建立一个由家庭到小区乃至整个城市的综合信息服务和系统，以此来提高住宅高新技术的含量和居民居住环境水平.系统通常由系统服务器、家庭控制器（各种模块)、各种路由器、电缆调制解调器头端设备CMTS、交换机、通讯器、控制器、无线收发器、各种探测器、各种传感器、各种执行机构、打印机等主要部分组成。
3智能家居控制系统功能智能家庭控制系统的主要功能包括家庭通信、家庭设备自动控制、家庭安全防范三个方面。
3．1家庭通信家庭通信可采用电话线路、计算机互联网、CATV线路、无线局域网等方式。
(1）电话线路通过电话线路实现双向传输语音信号和数据信号。
（2）计算机互联网通过互联网实现信息交互、综合信息查询、网上、医疗保健、邮件、电子购物等。
(3）CATV线路通过CATV线路实现VOD点播和多媒体通信。
(4）无线局域网通过无线收发器、天线、各种无线终端，实现双向传输数据信号.3．2家庭设备自动监控家庭设备自动监控包括电器设备的集中、遥控、远距离异地(通过电话或Internet)的监视、控制及数据采集.（1）家用电器的监视和控制按照预先所设定程序的要求对热水器、微波炉、视像音响等家用电器进行监视和控制。
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 。
《非线性系统的智能控制》论文
《非线性系统的智能控制》论文
《非线性系统的智能控制》
最近，随着人工智能和智能控制技术的发展，越来越多的研究人员开始关注非线性系统的智能控制。
非线性系统是指由非线性函数描述的动态系统，具有复杂的结构和不可预测的行为，这些特征使它们对传统控制技术具有挑战性。
为了提高非线性系统控制的性能，有许多智能控制方法和算法被提出，其中有模糊控制，遗传算法，模型预测控制，神经网络控制等。
这些控制方法的优点在于可以在复杂的非线性系统环境中产生良好的控制性能。
其中，模糊控制是对非线性系统的智能控制的一种常用方法，其独特的特点在于可以从模糊规则库中抽取模糊规则，通过遗传组合这些模糊规则来构建复杂的控制策略，从而获得良好的控制性能。
遗传算法是另一种常用的智能控制方法，它采用遗传算法以进化的方式来优化非线性系统控制策略，从而获得良好的控制性能。
此外，模型预测控制（MPC）也被广泛应用于非线性系统控制中。
MPC通过预测和控制非线性系统的运动轨迹，实现了良好的控制性能。
最后，神经网络控制也被用于非线性系统的智能控制。
神经网
络具有卓越的学习能力，可以根据历史数据对非线性系统进行建模，从而提供良好的控制性能。
因此，智能控制是非线性系统控制的有力的手段，可以有效地提高系统的性能和可靠性。
然而，要实现高效的智能控制，仍需要进一步研究和改进控制算法，以满足实际应用的需求。
总之，非线性系统的智能控制是一个具有挑战性的问题，但继续发展的智能化技术将会更好地解决这一问题。
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 ∆∆∆。
毕业设计(论文)-家用照明智能控制系统的设计
主控模块设计
主控模块是家用照明智能控制系统的核心组成部分,负责系统的运行调度、数据处理和控制逻辑等关键功能。该模块采用高性能的微控制器芯片作为处理器,结合先进的嵌入式软件技术,实现对各子模块的协调管理和智能决策。
照明控制模块设计
照明控制模块是家用照明智能控制系统的重要组成部分,负责对各类照明设备进行智能调光和切换。该模块采用先进的电子驱动技术,可根据用户需求和环境变化实现照明强度的精准调节,同时支持单路或多路照明设备的统一控制。此外,模块还集成有故障检测、过载保护等安全机制,确保系统运行的稳定性和可靠性。
创新点分析
家用照明智能控制系统的创新之处在于充分融合了物联网、人工智能等先进技术,实现了对家庭照明环境的全面感知和智能管控。系统不仅可自动调节照明强度以提高能源效率,还能提供远程控制和语音交互等人性化交互方式,大大提升用户的使用体验。
研究难点与挑战
家用照明智能控制系统的研究过程中存在诸多难点和挑战。如何在有限硬件资源下实现各种先进功能模块的高度集成和优化,如何确保系统的安全性和稳定性,如何提升用户体验等都是亟待解决的关键问题。同时,如何在兼顾能效的前提下实现更智能、更人性化的照明控制也是需要进一步探索的研究方向。
研究方法
本研究采用定性与定量相结合的混合研究方法,运用文献分析、实验测试、数据分析等手段,全面探讨家用照明智能控制系统的设计与实现。首先通过广泛的文献调研,深入了解国内外相关技术的发展现状和研究趋势。随后设计并搭建实验平台,对系统硬件与软件的关键性能指标进行测试验证。最后运用统计、建模等数据分析方法,对实验数据进行深入分析,为系统优化和改进提供依据。
本研究全面梳理了国内外在家用照明智能控制技术方面的最新研究成果和行业动态,为论文撰写提供了坚实的理论基础和实践参考。以下是参考文献清单,涵盖了相关领域内的重要学术论文、行业报告和专利技术。
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研究生课程（论文类）试卷2 0 /2 0 学年第学期课程名称：课程代码：论文题目：学生姓名：专业﹑学号：学院：课程（论文）成绩：课程（论文）评分依据（必填）：任课教师签字：日期：年月日课程（论文）题目：机器人智能控制研究进展内容：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。
1.2 机器人智能控制的现状近几年,机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。
在模糊控制方面,由J·J·Buckley 等人论证了模糊系统的逼近特性; E·H·Mamdan 首次将模糊理论运用于一台实际机器人,把模糊控制技术在机器人中的应用得以展现[1] . 而且,模糊系统在机器人的建模、控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制、以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。
在机器人神经网络控制方面,CMCA (Cere-bella Model Cont roller Articulation) 是应用较早的一种控制方法,它的最大特点是实时性好,尤其适应于多自由度操作臂的控制,W·T·Miller 等[2]还进行了实验研究,验证了该方法的有效性.2 机器人智能控制方法2.1 机器人的模糊控制英国学者E·H·Mamdani 在1974 年首次成功地将模糊集理论运用于工业锅炉的过程控制之中,并于20 世纪80 年代初又将模糊控制引进到机器人的控制中. 被控对象是一个具有两个旋转关节的操作臂,每个关节由直流电动机驱动. 关节的实际转角通过测速发电机由A/ D 转换电路获得,其角速度通过SOC 的记忆存储器编程来实现. 其主要是对操作臂模糊控制系统,分别进行阶跃响应测试和跟踪控制试验. 控制结果证明了模糊控制方案具有可行性和优越性.由Lin C M 等人[3]提出了在模糊控制器结构的基础上,引入PI 调节机制达到对阶跃输入的快速响应和达到消除隐态误差的效果. 通过相平面上对两种不同区域的启发性分类,可得到一组简单的模糊规则,从而简化了模糊规则库和算法,使最终的控制器易于实现. 该控制方案通过仿真实验得到验证.由邓辉等人[4 ]提出了一种基于模糊聚类和滑模控制的模糊逆模型控制方法,并将其应用于动力学方程未知的机械手轨迹控制. 采用 c 均值聚类算法构造两关节机械手模糊模型,并由此构造模糊系统的逆模型. 在提出的模糊逆模型控制结构中,离散时间滑模控制和时延控制用于补偿模糊建模误差和外扰动,保证系统全局稳定性,并改善其动态和稳态性能. 系统稳定性和轨迹误差的收敛性,通过稳定性定理得到证明.2.2 机器人的神经网络控制神经网络的研究20 世纪60 年代,并在20 世纪80 年代得到了快速的发展. 近几年来,神经网络研究的目标是复杂的非线性系统的识别和控制等方面,神经网络在控制应用上具有以下特点:能够充分逼近任意复杂的非线性系统;能够学习与适应不确定系统的动态特性;有很强的鲁棒性和容错性等. 因此,神经网络对机器人控制具有很大的吸引力.在机器人的神经网络动力学控制方法中,典型的是计算力矩控制和分解运动加速度控制,前者在关节空间闭环,后者在直角坐标空间闭环. 在基于模型计算力矩控制结构中,关键是逆运动学计算,为实现实时计算和避免参数不确定性,可通过神经网络来实现输入输出的非线性关系. 对多自由度的机器人手臂,输入参数多,学习时间长,为了减少训练数据样本的个数,可将整个系统分解为多个子系统,分别对每个子系统进行学习,这样就会减少网络的训练时间,可实现实时控制.由Albus 提出了一种基于人脑记忆和神经肌肉控制模型的控制机器人关节控制方法,即CM-CA 法. 该方法以数学模块为基础,采用查表方式产生一个以离散状态输入为响应的输出矢量. 在控制中,状态矢量输入来自机器人关节的位置与速度反馈,输出矢量为机器人驱动信号. 也可以利用CMCA 模拟机器人动力学方程,计算实现期望运动所需力矩作为前反馈控制力矩,采用自适应反馈控制消除输入扰动及参数变化引起的误差.经过仿真实验证明,经过 4 个控制周期后,控制过程的误差趋近于零。
F.L. Lewis 基于无源理论,提出了一类网络利用功能连接神经网络逼近机器人动力学模型,连接权在线调整方法,可保证神经网络自适应控制算法闭环稳定.2．3 机器人智能控制技术的融合(1) 模糊控制和变结构控制的融合在模糊变结构控制器(FVSC) 中,许多学者把变结构框架中的每个参数或是细节采用模糊系统来逼近或推理,仿真实验证明该方法比PID 控制或滑模控制更有效.在设计常规变结构控制律时,若函数系数取得很大,系统就会产生很多的抖振,如果用引入边界层方法消除抖振,就会产生很大的误差;若该系数取较小值,鲁棒性就会变差. 因此,金耀初等人[5]提出了通过引入模糊系统来动态预测和估计系统中不确定量的方法. 模糊系统中的输入分为两种:一种为系统的综合偏差模糊值;另一种为偏差增量模糊值. 它的输出是对上述函数中的系数进行模糊估值. 仿真结果表明抖振现象得到了抑制. 还有人在初始建模阶段采取模糊系统辨识,其后在变结构控制中对动力学模型进行自适应学习. 在这种控制方案中,模糊控制和变结构控制之间的界限很清晰,从仿真结果看,控制性能也较好.(2) 神经网络和变结构控制的融合神经网络和变结构控制的融合一般称为NNVSC. 实现融合的途径一般是利用神经网络来近似模拟非线性系统的滑动运动,采用变结构的思想对神经网络的控制律进行增强鲁棒性的设计,这样就可避开学习达到一定的精度后神经网络收敛速度变慢的不利影响. 经过仿真实验证明该方法有很好的控制效果. 但是由于变结构控制的存在,系统会出现力矩抖振.牛玉刚等人[6]将变结构控制和神经网络的非线性映射能力相结合,提出了一种基于神经网络的机械手自适应滑模控制器. 如果考虑利用滑模控制技术,需要知道系统的不确定性的上界,但在实际应用中,许多系统的不确定界却难以得到.因此利用神经网络估计系统的不确定性的未知界,克服了常规滑模控制需要已知不确定性界的限制,但是由于滑模控制的存在,就有抖振现象,为了消除抖振,可用S 型函数代替符号函数. 经过仿真实验,该控制器能够有效的补偿系统不确定性的影响,保证机器人系统对期望轨迹的快速跟踪.(3) 模糊控制和神经网络控制的融合模糊控制和神经网络控制的融合,一般称为模糊神经网络( Fuzzified neural network) 或神经网络模糊控制器(neuro-fuzzy cont roller) .模糊系统和人工神经网络相结合实现对控制对象进行自动控制,是由美国学者B·Kosko 首先提出的[7] . 模糊系统和神经网络都属于一种数值化和非数学模型函数估计器的信息处理方法,它们以一种不精确的方式处理不精确的信息. 模糊控制引入了隶属度的概念,即规则数值化,从而可直接处理结构化知识;神经网络则需要大量的训练数据,通过自学习过程,借助并行分布结构来估计输入与输出间的映射关系. 虽然模糊控制与神经网络处理模糊信息的方式不同,但仍可以将二者结合起来. 利用模糊控制的思维推理功能来补充神经网络的神经元之间连接结构的相对任意性;以神经网络强有力的学习功能来对模糊控制的各有关环节进行训练. 可利用神经网络在线学习模糊集的隶属度函数,实现其推理过程以及模糊决策等. 在整个控制过程中,两种控制动态地发生作用,相互依赖.王洪斌等人针对机器人逆运动学问题提出了基于模糊神经网络的解决方案. 该方案对二自由度刚性机器人进行仿真实验,证明了其有效性和可行性. 王耀南等人也介绍了模糊神经网络的应用. 介绍了一种模糊神经网络控制与传统的PD 控制相结合的机器人学习控制系统,该控制具有自学习、自适应、控制精度高等特点.智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法. 遗传算法作为一种新的搜索算法,具有并行搜索,全局收敛等特性,将遗传算法应用于模糊控制中,可以解决一般模糊控制中隶属度函数及规则参数调节问题. 这方面研究典型代表人物有Karr , Homaifar , Ishibuchi等人.也有基于遗传算法的人工神经网络学习算法,以及基于粗糙集理论进行BP 网络设计的方法. 在粗糙集改进BP 网络的方法中,主要是应用粗糙集的理论和方法,从给定学习样本数据中发现一组规则,并根据这些规则去建立网络模型中相应的隐层节点,然后用BP 算法迭代出网络的参数. 和以前实验法选择隐层数量和隐层内神经元个数的方法相比,节约了计算时间,简化了选择的方法.3 结语智能控制方法提高了机器人的速度及精度,但是智能控制方法本身也有着自身的局限性. 例如机器人模糊控制中的规则库如果很庞大,推理过程的时间就会过长;如果规则库很简单,控制的精确性又要受到限制;无论是模糊控制还是变结构控制,抖振现象都会存在,这将给控制带来严重的影响;神经网络的隐层数量和隐层内神经元数的合理确定仍是目前神经网络在控制方面所遇到的问题,另外神经网络易陷于局部极小值等问题,都是智能控制设计中要解决的问题.参考文献:[1] 王灏,毛宗源. 机器人的智能控制方法[M] . 北京:国防工业出版社,2002.[2] Pang G K H ,Ravichandran T. Knowledge2based control of a single-link flexiblerobot arm[J ] . Engng Ap-plic. Artif . Intell. . 1993 ,6 (2) :123 - 130.[3] Lin C M ,Hiyama T. Application of fuzzy logic controlto a manipulator [J] . Robot and Automation ,1991 ,7(5) :688 - 691.[4] 邓辉,孙富春,孙增圻. 机械手的模糊逆模型鲁棒控制[J]自动化学报,2001 ,27 (4):521 -530.[5] 应浩.关于模糊控制理论与应用的若干问题[J]自动化学报,2001 ,27(4):591 - 592.[17] 王耀南,孙炜. 基于模糊神经网络的机器人自学习控制[J ] . 电机与控制学报,2001 ,5 (2) :92 - 102.[18] 刘治,李春文. 基于模糊神经网络的5 连杆双足机器人混杂控制[J ] . 控制理论与应用,2002 ,19 (3) :340 - 344.[19] 张恩勤,施颂椒,高卫华,翁正新. 模糊控制系统近年来的研究与发展[J ] . 控制理论与应用,2001 ,18(1) :7 - 11.页数不够，可续页。