智能控制及其应用综述
智能控制技术在工程机械上应用的进展综述
智能控制技术在工程机械上应用的进展综述
智能控制技术在工程机械上的应用已经取得了显著的进展。
随着人工智能和物联网技术的发展，工程机械的智能化程度不断提高，为工程施工和生产带来了许多便利和效益。
以下是智能控制技术在工程机械上应用的进展综述：
1. 自动化控制：智能控制技术可以实现工程机械的自动化控制，减少了人工干预的需求，提高了工作效率和精度。
通过传感器和执行器等设备，可以实现对工程机械的自动定位、自动导航、自动操作等功能。
2. 智能传感：智能控制技术可以通过传感器获取工程机械的各种参数和状态信息，包括温度、压力、振动等。
这些传感器可以将获取到的数据实时传输到控制系统，控制系统可以根据这些数据做出相应的调整和优化，提高机械的工作效率和安全性。
3. 数据分析：智能控制技术可以通过对大量数据的分析和处理，为工程机械的运行和维护提供有益的信息和建议。
通过数据分析，可以识别和预测机械故障，提前采取维修措施，避免停机时间和成本的浪费。
4. 远程监控：智能控制技术可以实现对工程机械的远程监控和管理。
通过网络连接，可以实时获取机械的运行状态和工作情况，及时发现和解决问题，提高工作效率和安全性。
5. 协作与集成：智能控制技术可以实现多台工程机械之间的协同工作和集成管理。
通过智能控制系统，可以实现机械之间的
信息共享和任务分配，提高工作效率和生产能力。
总之，智能控制技术在工程机械上的应用已经取得了显著的进展，为工程施工和生产带来了诸多便利和效益。
随着技术的不断发展，相信智能控制技术在工程机械领域的应用会越来越广泛。
自动化专业----智能控制技术综述
智能控制技术综述院系：自动化工程学院姓名:*＊班级：＊*学号：＊****智能控制技术综述【摘要】：本文综述了智能工程和控制技术的发展历程及基本问题。
文中着重论述了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。
【英文摘要】：With the development of information technology, manynew methods and technology into engineering，product phase，this control technology proposed Guang new challenges, promoting intelligent control theory in the application of technology to solve difficult using traditional methods complex system of control。
【关键词】：自动化智能控制应用【正文】：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.智能控制（intelligent controls)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。
定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。
一、智能控制的主要方法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。
智能控制及其应用综述
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智能控制及其应用综述
李文 ! 欧青立 ! 沈洪远 ! 伍铁斌
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! 湖南科技大学 信息与电气工程学院 " 湖南 湘潭 # # ! ! ( " !
响应能力 和 友 好 的 人 机 界 面" 以保证人 机互助和 $ $ $ 人 机协同工作 $ #A )! 智能控制的特点 智能控制理论不同于经典控制理论和现代控制 理论的处理方法 " 它研究的主要目标不再是被控对 象而是控制器本身 $ 控制器不再是单一的数学模型 解析型 " 而是数学模 型 和 知 识 系 统 相 结特点概括为 & ( !智能控制系统具有足够的 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 能 力 ) "智能控制的核心在高层 控制 " 能对复杂系统进行有效的全局控制 " 实现广义 问题求解 " 并具有较强的容错能力 " 系统具有变结构 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 ) 系统能 # 智能控制具有混合控制特点 " 以知识表示非数学广义模型和以数学表示的混合控 制过程 " 采用开闭环 控 制 和 定 性 决 策 及 定 量 控 制 相 结合的多模态控制 方 式 ) %智能控制系统有补偿及 自修复能力 ) 体 & 智能控制系统具有判断决策能力 " 现了 * 智能递增 " 精度递降+ 的一般组织结构的基本 原理 " 并具有高度的可靠性 $ 总之 " 智能控制系统通 过智能机自动地完 成 其 目 标 的 控 制 过 程 " 其智能机 可以在熟悉或 不 熟 悉 的 环 境 中 自 动 或 人 机交互地 $ 完成拟人任务 $
智能控制技术在工程机械上应用的进展综述
智能控制技术在工程机械上应用的进展综述智能控制技术在工程机械上的应用，是近年来工程机械领域的一项重要技术进展。
随着科技的不断发展和工程机械的不断更新换代，智能控制技术已经逐渐应用于各类工程机械，为工程施工提供了更高效、精确和安全的解决方案。
智能控制技术在挖掘机领域的应用已经取得了显著的成果。
传统的挖掘机需要人工操作，操作难度大且效率低下。
而利用智能控制技术，可以实现挖掘机的自动化操作。
通过激光雷达、摄像头等传感器的感知，挖掘机可以自动识别工作环境、障碍物等，并根据预设的工作模式进行自主作业。
这不仅提高了挖掘机的工作效率，还减少了人为操作的错误和事故风险。
智能控制技术在起重机领域的应用也日益广泛。
起重机作为重要的施工机械，其安全性和稳定性一直是工程施工中的关键问题。
利用智能控制技术，可以实现起重机的自动化控制和智能化监测。
通过安装传感器和控制系统，起重机可以实时监测各项参数，如载荷、倾斜度等，从而实现智能化的自动控制。
这不仅提高了起重机的作业效率，还增强了其安全性和稳定性。
智能控制技术在混凝土泵车、路面机械等工程机械中也得到了广泛应用。
传统的混凝土泵车需要人工操作控制泵送混凝土的速度和流量，而利用智能控制技术，可以实现混凝土泵车的自动化控制。
通过传感器实时监测混凝土的流量和压力等参数，并通过智能控制系统调整泵送速度和流量，从而实现混凝土的高效泵送。
类似地，智能控制技术也可以应用于路面机械，实现自动化的路面施工，提高施工效率和质量。
总结起来，智能控制技术在工程机械上的应用已经取得了显著进展。
无论是挖掘机、起重机还是混凝土泵车等工程机械，都可以通过智能控制技术实现自动化、智能化的操作与控制。
这不仅提高了工程施工的效率和质量，还降低了事故风险，为工程施工提供了更加安全、高效的解决方案。
随着智能控制技术的不断进步和应用，相信工程机械领域的智能化发展将迎来更加广阔的前景。
使用ai写综述
使用ai写综述使用AI写综述随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI的应用范围也越来越广泛。
在各个领域中，AI都展现出了巨大的潜力。
本文将综述AI的应用领域、技术原理以及未来发展方向。
一、AI的应用领域1. 机器学习：机器学习是AI的核心技术之一。
通过训练模型，机器可以从数据中学习并提取出有用的信息。
在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域中，机器学习技术有着广泛的应用。
2. 自动驾驶：自动驾驶是AI技术在交通领域的重要应用之一。
通过感知、决策和控制等模块，自动驾驶车辆可以实现无人驾驶。
自动驾驶技术的发展有望改变交通方式，提高交通安全性和效率。
3. 金融领域：AI在金融领域中的应用也日益普及。
通过数据分析和模型预测，AI可以帮助金融机构进行风险评估、信用评分和投资决策等工作。
同时，AI还可以提供智能客服和智能投顾等金融服务。
4. 医疗领域：AI技术在医疗领域中的应用也越来越广泛。
通过图像识别技术，AI可以帮助医生进行疾病诊断和影像分析。
此外，AI还可以通过数据分析和模型预测来辅助医疗决策和药物研发。
二、AI的技术原理1. 深度学习：深度学习是一种机器学习技术，它模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层神经网络进行模型训练和特征提取。
深度学习可以处理大规模数据，并在图像、语音和自然语言等领域中取得了重大突破。
2. 自然语言处理：自然语言处理是AI技术中的重要分支，它可以使计算机理解和处理人类语言。
通过文本分析、语义理解和机器翻译等技术，自然语言处理可以帮助机器实现智能对话和文本处理。
3. 强化学习：强化学习是一种通过试错学习的方法，机器通过与环境的交互来学习最优策略。
强化学习在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域中有着广泛的应用。
三、AI的未来发展方向1. 边缘计算：随着物联网技术的发展，越来越多的设备将连接到互联网。
为了减少延迟和节省带宽，将AI算法应用于边缘设备成为一种趋势，这可以在设备本地进行数据处理和决策。
智能控制及其应用综述
智能控制及其应用综述
李文;欧青立;沈洪远;伍铁斌
【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(018)003
【摘要】介绍了智能控制的产生背景以及智能控制的概念、性能和特点,分析了几种典型的智能控制技术及当前的工程应用现状.最后,对今后智能控制的发展前景进行了展望.
【总页数】6页(P376-381)
【作者】李文;欧青立;沈洪远;伍铁斌
【作者单位】湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
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智能控制综述
智能控制综述姓名：杨凡学号：1506006专业：电力电子与电力传动摘要介绍了智能控制的产生、发展和定义，分析了智能控制理论结构，讨论了智能控制的主要方法，列举了智能控制在不同领域成功实施的例子。
关键词：智能控制；专家控制；模糊控制；神经网络；遗传算法Summary of Intelligent ControlAbstractThe history and development of intelligent control are introduced. The definition of intelligent control is given. The main methods of intelligent control are included. Some successful examples of intelligent control which are successful implemented are shown.Key words: intelligent control; expert control; fuzzy control; neural networks control; genetic algorithms引言控制理论在近一个多世纪的发展过程中，经历了经典控制理论和现代控制理论的两大阶段，形成了控制理论的体系。
科学技术的快速发展和巨大进步对系统和控制科学提出了新的更高的要求，自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。
传统的控制理论在应用中遇到不少难题。
随着人工智能学科的发展，对控制理论研究的深度和广度得到开拓，形成了智能控制理论。
智能控制作为一门新兴学科，也是控制论发展的第三阶段，其研究领域相当广泛，涉及的应用领域也十分丰富。
与传统控制理论相比，智能控制的应用研究十分活跃，能更有效的解决实际应用问题，且取得了很多成功的应用。
智能控制技术呈现出的强大生命已引起世界各国专家学者的关注。
智能控制技术综述
智能控制技术综述智能控制技术的发展在当今科技领域中扮演着重要的角色。
这项技术结合了人工智能、机器学习和自动化控制等领域的知识，在各个行业中起到了革命性的作用。
本文将对智能控制技术的应用范围、发展历程以及未来趋势进行综述。
一、智能控制技术的应用范围智能控制技术广泛应用于工业、交通、医疗、农业等各个领域。
在工业领域，智能控制技术可以实现生产线的自动化控制，提高生产效率和质量。
在交通领域，智能控制技术可以应用于智能交通系统，优化车流量和交通安全。
在医疗领域，智能控制技术可以辅助医生进行诊断和手术，提高医疗水平。
在农业领域，智能控制技术可以实现智能化种植和养殖，提高农产品的产量和质量。
二、智能控制技术的发展历程智能控制技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
最早的智能控制系统是基于传统的控制理论和算法，但对于复杂的问题和大规模系统而言，传统方法存在局限性。
随着人工智能和机器学习的兴起，智能控制技术逐渐引入了神经网络、遗传算法和模糊逻辑等方法，提高了控制系统的性能。
近年来，深度学习和强化学习等新技术的出现，使得智能控制技术在实际应用中取得了巨大的突破。
三、智能控制技术的未来趋势未来，智能控制技术将朝着以下几个方向发展：1. 多模态智能控制：随着物联网的发展，智能控制系统将与传感器、无线通信等技术相结合，实现多源信息的融合和分析，从而更好地适应复杂环境和任务需求。
2. 自适应智能控制：智能控制系统将具备自适应能力，能够根据环境变化和系统需求进行自主调整和优化，提高控制系统的灵活性和鲁棒性。
3. 协同智能控制：智能控制系统将能够实现多个智能设备之间的协同工作，共同完成复杂任务。
这有助于提高整体性能，实现更高效的控制。
4. 高效能耗管理：智能控制系统将注重能源利用效率的提高，通过优化控制算法和能源管理策略，实现能耗最小化。
综上所述，智能控制技术在各个领域的应用前景广阔，其发展历程和未来趋势也值得关注。
未来，随着人工智能和机器学习等领域的进一步发展，智能控制技术将会得到更加广泛和深入的应用，为各行各业带来更多的创新和变革。
智能控制综述
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。
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
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 ．
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【 ｌ ＿ 。
Ａ ｉｇ ｉ Ｗｅ Ｗｅ Ｑ ｕ ｎ ｎＮ ｎ ， ｕ ｉ ｉ ｉ ａ Ｑ ， Ｘ
（ｈｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｎｎ ｎ ｅｈ ｏ ｇ，ｕｈ ｕＪ ｎ ｓ ｒｖｎｅ２ ，ｈｎ） Ｃ ｉａ ｉ ｓｙ ｆ ｉｇ ｄ ｃ ｎｌ ｙ ｚｏ ，ａｇｕＰｏｉｃ ２ Ｃ ｉａ Ｕ ｅ ｉ Ｍｉ ａ Ｔ ｏ Ｘ ｉ １１ １６
机器人智能控制技术及应用
机器人智能控制技术及应用一、引言机器人技术是当今科技领域的热点之一，其在工业、医疗、军事等领域有着广泛的应用。
机器人的控制技术是机器人技术中的重要组成部分，控制技术的发展决定了机器人的使用效果。
本文将对机器人智能控制技术及其应用进行详细的阐述。
二、机器人智能控制技术机器人智能控制技术包括机器人的操作系统、感知系统、控制系统、规划系统等方面。
下面将具体阐述这些方面的内容。
1.机器人操作系统机器人操作系统是机器人的基础操作系统，用于管理机器人的所有任务。
它可以让机器人自主执行任务并与其他设备或系统进行交互。
机器人操作系统需要具备以下几个方面的能力：（1）多任务处理能力：机器人操作系统需要能够同时处理多个任务，并可以迅速切换任务。
（2）实时性：机器人操作系统需要处理实时性任务，例如机器人进行控制等工作。
（3）稳定性：机器人操作系统需要保证系统长期稳定性，并可以进行扩展。
2.机器人感知系统机器人感知系统是机器人进行感知任务的系统，包括视觉、听觉、触觉、姿态以及姿态控制等方面。
机器人感知系统主要包括以下几个方面的内容：（1）视觉系统：视觉系统主要用于机器人进行图像处理，例如物体识别、定位等。
（2）听觉系统：听觉系统主要用于机器人进行声音处理，例如语音识别、音乐识别等。
（3）触觉系统：触觉系统主要用于机器人进行物体感知，例如物体形状、压力等。
（4）姿态系统：姿态系统主要用于机器人进行身体控制，例如机器人的姿态稳定。
3.机器人控制系统机器人控制系统是机器人控制的核心。
它是机器人操作系统和机器人感知系统的连接点，用于控制机器人的动作。
机器人控制系统需要具备以下几个方面的能力：（1）精准度：机器人控制系统需要保证精确控制机器人的动作。
（2）反应速度：机器人控制系统需要快速反应机器人的动作。
（3）故障监测：机器人控制系统需要能够识别机器人的故障，并对故障进行预警。
4.机器人规划系统机器人规划系统主要是机器人进行任务规划的系统，用于计划机器人的任务流程。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已经成为了全球科技领域内最为热门的话题之一。
技术以其强大的计算能力、自我学习和自我优化的特性，正在改变着我们的生活、工作乃至整个社会结构。
本文将对人工智能技术的发展历程、主要领域应用、关键技术、面临挑战与未来趋势等方面进行全面的综述。
二、人工智能技术的发展历程自上世纪五十年代开始，人工智能的发展已经历了数个阶段。
早期的人工智能以符号推理为主要研究方向，经历了认知计算、知识处理和知识推理等发展阶段。
近年来，随着大数据和深度学习等技术的发展，人工智能的技术得到了巨大的提升，特别是以机器学习为代表的一系列新技术的崛起，极大地推动了人工智能技术的发展。
三、人工智能技术的主要应用领域1. 智能家居：通过智能设备对家庭环境进行智能化控制，包括照明、温度、安防等方面的智能化管理。
2. 自动驾驶：利用技术实现汽车的自主驾驶，包括对环境感知、路径规划、决策执行等方面的处理。
3. 医疗健康：通过技术实现疾病预测、辅助诊断和治疗决策，同时辅助医学研究和教育等。
4. 金融服务：通过技术进行金融分析、投资决策和风险控制等，大大提高了金融服务的效率和准确性。
5. 工业制造：在制造业中，技术被广泛应用于生产线的自动化控制、设备维护和故障诊断等方面。
四、关键技术及其发展1. 机器学习：机器学习是技术的核心之一，它通过让计算机从数据中学习并发现规律，从而进行预测和决策。
其中深度学习是机器学习的一个重要分支，其强大的处理能力在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
2. 自然语言处理：自然语言处理技术使得计算机能够理解和生成人类语言，这为在智能问答、智能客服等领域的应用提供了可能。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过大量的神经元之间的连接和权重调整来处理信息，是机器学习和深度学习的重要基础。
五、面临的挑战与未来发展尽管人工智能技术在许多领域都取得了显著的成果，但仍面临着诸多挑战。
电气工程与智能控制毕业论文文献综述
电气工程与智能控制毕业论文文献综述引言电气工程与智能控制是现代科技领域中一个重要的研究方向。
随着科技的不断发展，电气工程和智能控制在各个领域得到广泛应用。
本文将对电气工程与智能控制的相关文献进行综述，从理论研究到应用实践，从传统方法到智能化技术，全面了解该领域的最新进展。
一、电气工程的发展历程电气工程作为一门学科，始于19世纪末的电力革命。
自那时起，电气工程经历了一个漫长的发展历程。
其中包括电力系统、电机与传动系统、电器与电子系统等诸多分支领域的研究。
文献中对电气工程的发展历程进行了详细的回顾，总结了各个时期的重要研究成果和创新思想。
二、传统方法在电气工程中的应用传统方法在电气工程中占据着重要地位。
例如，功率电子技术在电力系统中的应用，嵌入式系统在电机控制中的应用等。
这些方法经过长期的实践验证，为电气工程领域的发展做出了重要贡献。
文献综述了一些传统方法在电气工程中的应用案例，并对其优缺点进行了分析。
三、智能控制技术在电气工程中的应用随着人工智能技术的快速发展，智能控制技术在电气工程中的应用越来越广泛。
例如，深度学习在电力系统负荷预测中的应用，遗传算法在电机控制中的优化设计等。
文献中对智能控制技术在电气工程中的应用进行了梳理，探讨了其在提高系统性能、节能减排等方面的优势。
四、电气工程与智能控制的交叉研究电气工程与智能控制的交叉研究是当前热点领域之一。
这种交叉研究不仅可以提高电气系统的性能，还可以推动智能控制技术的发展。
例如，基于人工智能的电力系统自动化、智能电网等。
文献中对电气工程与智能控制的交叉研究进行了综述，分析了其应用前景和挑战。
五、电气工程与智能控制的未来发展方向电气工程与智能控制在未来仍有许多需要探索和研究的方向。
例如，对电力系统进行智能化改造，提高系统的可靠性和智能管理能力；开发新型的电机驱动控制方法，提高系统的运行效率和可调控性等。
文献中对电气工程与智能控制的未来发展方向进行了展望，并提出了一些建议和思考。
关于智能控制的文献综述
关于智能控制的文献综述一、智能控制概述智能控制，也称为自动化智能控制，是一种将人工智能理论与控制理论相结合的技术。
它通过模拟人类思维模式，实现对复杂系统的智能化控制。
智能控制的目标是提高系统的性能，优化系统的运行状态，以满足各种实际应用的需求。
二、智能控制发展历程智能控制的发展可以分为四个阶段：萌芽期、形成期、成熟期和最新发展阶段。
萌芽期主要是在20世纪50年代，人工智能和控制理论开始被独立研究；形成期是在20世纪70年代，随着计算机技术的发展，人工智能和控制理论开始融合；成熟期是在20世纪90年代，智能控制的相关理论和技术开始应用于各个领域；最新发展阶段是从21世纪初至今，随着物联网、大数据、云计算等新技术的出现，智能控制得到了更广泛的应用和发展。
三、智能控制的主要技术智能控制的主要技术包括专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法等。
这些技术通过模拟人类的思维模式，实现对系统的智能化控制。
其中，专家控制是基于专家知识的控制；模糊控制是通过模糊逻辑理论的控制；神经网络控制是通过模拟人脑神经元网络的控制方式；遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。
四、智能控制在各领域的应用智能控制已被广泛应用于各个领域，如工业自动化、航空航天、医疗保健、农业等。
在工业自动化领域，智能控制可以实现生产线的自动化检测、控制和优化；在航空航天领域，智能控制可用于飞行器的自主导航、自主控制和自主决策；在医疗保健领域，智能控制可用于医疗设备的智能化操作和病人的智能化监护；在农业领域，智能控制可用于智能化灌溉、智能化施肥和智能化养殖等。
五、智能控制面临的挑战与展望智能控制面临的挑战包括如何提高控制的精度和稳定性、如何处理大规模复杂系统的控制问题、如何降低控制成本和提高经济效益等。
展望未来，随着新技术的不断涌现和应用，智能控制将面临更多的挑战和机遇。
未来智能控制的发展方向包括：更加智能化、更加自主化、更加集成化、更加网络化等。
智能控制综述
智能控制综述钟志宏1140301128 摘要：本文介绍了智能控制的产生及发展过程，智能控制研究的内容，分析了几种典型的智能控制技术，指出了智能控制当前研究的热点，并对智能控制的发展进行了展望。
关键词：智能控制专家控制模糊控制神经网络控制遗传算法1引言以精确的数学模型为基础的传统控制在单机自动化和不太复杂的过程控制及系统领域得到了广泛的应用。
随着科技进步，人们对大规模、不确定、复杂的的系统控制要求不断提高，智能控制在这种背景下孕育而生。
智能控制是自动控制发展的高级阶段。
2智能控制的产生及发展2.1 智能控制的产生以经典控制理论和现代控制理论为代表的传统控制理论曾在一段时期成为控制的、解决现实问题的主导。
但随着科技的进步，人们为探索自然，需要面对更为复杂的对象及高度非线性，不确定的对象。
这是传统控制理论无法给予解决的，所以必须发展新的概念，理论和方法才能适社会应快速发展的需要。
智能控制在这个大的背景下孕育而生。
2.2 智能控制的发展1966年J.M.Medal首先提出将人工智能应用于飞船控制系统的设计；1971年傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归纳了三中类型的智能控制系统（1）人作为控制器的控制系统，具有自学习性，自组织性，自适应性功能（2）人机结合作为控制器的控制系统。
机器完成需要快速完成的常规任务，人则完成认为分配决策等。
(3）无人参与的自主控制系统。
为多层的智能控制系统，需要完成问题建模，求解和规划，如自主机器人。
1985年IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制研讨会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会。
1987年在美国举行第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成。
20世纪90年底至今，智能控制进入了新的发展时期，随着对象规模的扩大以人工智能技术、信息论、系统论和控制论的发展，人们试从高层次研究智能控制，这不仅形成了智能控制的多元化，而且在应用实践方面取得了重大进展。
我国智能控制也兴起于这一时期。
智能控制及其应用综述
智能控制及其应用综述
智能控制是指在自主控制的基础上，通过智能计算和处理技术，实现更加精细、灵活和高效的控制方式。
智能控制技术的应用广泛，包括工业自动化、机器人控制、智能家居、智能交通等领域。
智能控制有多种类型，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
其中模糊控制是最早被发展起来的一种智能控制方式，它可以模拟人类的思维方式进行控制，具有适应性强、鲁棒性好等优点。
神经网络控制则是模拟人脑神经网络的结构和功能进行控制，具有高度的灵活性和自适应性。
遗传算法控制则是利用遗传算法进行控制策略搜索和优化，具有较高的寻优效率和能力。
智能控制的应用范围广泛。
在工业自动化领域，智能控制可以实现对生产工艺的在线监控和调节，提高生产效率和质量。
在机器人控制领域，智能控制可以实现对机器人的智能导航、图像识别和操作等功能，满足不同场景下的自动化需求。
在智能家居和智能交通领域，智能控制可以实现对家庭设备和交通设施的智能控制和管理，提高生活和出行的便利性和安全性。
总之，智能控制是一种非常重要的技术，其在各种应用领域都有着广泛的应用价值。
通过不断地发展和创新，智能控制技术将为我们的生产和生活带来越来越多的便利和创新。
智能控制技术在工程机械上应用的进展综述
智能控制技术在工程机械上应用的进展综述智能控制技术在工程机械上的应用近年来取得了显著的进展。
随着信息技术的快速发展和工程机械的智能化需求不断增加，智能控制技术在工程机械领域的应用已经成为一个研究热点。
本文将综述智能控制技术在工程机械上的应用进展，并探讨其对工程机械性能、效率和安全性的影响。
一、智能控制技术在工程机械上的应用概述随着传感器技术、通信技术和计算机技术的快速发展，智能控制技术在工程机械上的应用得以实现。
智能控制技术主要包括感知与识别、决策与规划以及执行与控制三个方面。
感知与识别是指通过传感器获取周围环境信息，并对这些信息进行处理和识别。
决策与规划是指根据感知与识别获得的信息，进行决策和规划，确定工程机械的工作策略和路径规划。
执行与控制是指根据决策与规划的结果，控制工程机械的执行机构，实现工程操作。
二、智能控制技术在工程机械上的具体应用1. 智能导航系统智能导航系统是智能控制技术在工程机械上的重要应用之一。
通过使用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统等技术，可以实现工程机械的自主导航。
工程机械可以根据预先设定的路径或者实时生成的路径，自动规划行进路线，并通过传感器实时感知周围环境，避免障碍物和危险区域。
2. 智能控制系统智能控制系统是智能控制技术在工程机械上的核心应用。
通过使用传感器和执行器等装置，实现对工程机械的自动控制。
传感器可以感知工程机械的状态和周围环境信息，执行器可以根据传感器的反馈信号，自动调整工程机械的工作参数和运动轨迹，实现对工程机械的智能控制。
3. 智能故障诊断与预测智能故障诊断与预测是智能控制技术在工程机械维护中的重要应用。
通过使用传感器和数据处理技术，对工程机械的工作状态进行实时监测和分析。
当发现异常或者故障时，可以通过智能控制系统进行故障诊断，并预测故障的发生概率和影响程度，及时采取措施进行维护和修复，避免故障对工程机械的影响。
三、智能控制技术在工程机械上的优势和挑战智能控制技术在工程机械上的应用具有一定的优势和挑战。
机器人智能控制系统及其应用
机器人智能控制系统及其应用一、引言机器人作为一种人工智能的应用，已经在各个领域发挥着越来越重要的角色。
机器人智能控制系统是机器人能够执行各种任务的关键。
本文将探讨机器人智能控制系统的原理和应用。
二、机器人智能控制系统的原理机器人智能控制系统的核心是人工智能算法的应用。
通过感知、决策和执行三个模块的协同作用，机器人能够根据外部环境的变化调整自身的行为。
1. 感知模块感知模块是机器人智能控制系统中的重要组成部分，通过传感器获取外部环境的信息。
常用的传感器包括视觉传感器、声音传感器、力传感器等。
视觉传感器可以实时采集周围环境的图像信息，声音传感器可以监听周围的声音变化，而力传感器可以感知机器人与外部物体的接触力。
感知模块将这些信息转化为机器人可以理解的形式，为后续的决策提供依据。
2. 决策模块决策模块是机器人智能控制系统中的核心，负责根据感知模块提供的信息做出合理的决策。
决策模块通常通过机器学习算法进行训练，学习从感知信息到行为的映射关系。
例如，在自动驾驶汽车中，决策模块可以根据感知到的交通标志和行人位置决定是否刹车或变道。
决策模块的准确性和鲁棒性直接影响机器人的智能水平。
3. 执行模块执行模块是机器人智能控制系统中负责执行决策的部分。
执行模块根据决策模块的输出控制机器人的动作，使其能够在物理世界中实现预定的任务。
执行模块通常包括运动控制、抓取控制、交互控制等子模块，通过对机器人的关节进行控制来实现各种复杂的动作。
三、机器人智能控制系统的应用机器人智能控制系统广泛应用于各个领域，包括制造业、医疗服务、农业等。
以下是几个典型的应用案例。
1. 制造业在制造业中，机器人智能控制系统可以实现自动化生产线的构建。
通过感知模块对产品、零件等进行检测，决策模块可以根据检测结果判断产品的质量，执行模块可以控制机器人进行组装或其他加工操作。
这样可以大大提高生产效率和产品质量，并降低人力成本。
2. 医疗服务机器人智能控制系统在医疗服务中的应用越来越广泛。
智能控制及其应用综述
智能控制及其应用综述智能控制技术是近年来快速发展的前沿技术之一，有着广泛的应用场景。
它将计算机科学、控制理论、通信技术等多种学科紧密结合，通过对系统中智能控制器的设计和实现，实现对复杂系统的自动化控制和优化。
智能控制的核心是人工智能技术，它包含了神经网络、遗传算法、模糊控制、支持向量机、粒子群算法等多种算法。
它们可以相互结合，形成具有强大功能的智能控制器，实现对复杂系统的智能化控制，提高系统的效率和稳定性。
智能控制的应用范围非常广泛，如机器人、自动化生产线、航空航天、能源、交通等领域。
以智能机器人为例，它们可以用在制造业、医疗卫生、教育科研、军事防卫等众多领域。
智能机器人可以通过自我学习和适应能力，实现智能化的操作和灵活的应对，响应人们的需求。
智能控制技术对于提高生产效率、优化流程和减少人力成本具有十分重要的作用。
在工业生产中，智能控制技术能够为生产制造提供更加高效准确的控制，并减少了人工干预的错误风险，提高生产过程的稳定性，降低了生产成本，从而增加了生产企业的竞争力。
在能源领域中，智能控制技术可应用于智能电网系统和可再生能源的储存和利用等方面，提高能源效率，推进清洁能源的应用。
在实际应用中，智能控制技术仍需要不断优化和完善。
尤其是在面对模糊、复杂系统时，需要考虑到各种因素的影响，制定合理的控制策略，以创造出最优的方案。
同时，智能控制技术的安全问题也需要得到重视，防止黑客攻击和系统崩溃等安全问题的发生。
总而言之，智能控制技术在未来的发展中有着广阔的空间，它将成为推动社会进步和产业变革的重要驱动力之一。
我们期待着这一技术的发展，同时也需要加强技术人才的培养和研究机构的创新，以更好的应对未来发展中的挑战。
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第18卷第3期重庆邮电学院学报(自然科学版)Vol.18No.3 2006年6月Journal of C hongqing University of Posts and Telecom munications(Natural Science)Jun.2006文章编号:1004-5694(2006)03-0376-06智能控制及其应用综述*李文,欧青立,沈洪远,伍铁斌(湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201)摘要:介绍了智能控制的产生背景以及智能控制的概念、性能和特点,分析了几种典型的智能控制技术及当前的工程应用现状。
最后,对今后智能控制的发展前景进行了展望。
关键词:智能控制;专家控制;神经网络控制;模糊控制;混沌控制;智能优化中图分类号:T P18文献标识码:A0引言智能控制是近年来控制界新兴的研究领域,是一门边缘交叉学科。
自1985年在纽约召开第一届智能控制学术会议至今,智能控制已经被广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等众多领域。
智能控制是自动控制发展的高级阶段,为解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题提供了有效的理论和方法。
它处于控制科学的前沿领域,代表着自动控制科学发展的最新进程。
1智能控制产生的背景科学技术的产生和发展主要由生产发展需求和知识水平所决定,控制科学也不例外。
20世纪以来,特别是二战以来,控制科学与技术得到了迅速发展,由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论,发展形成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论。
经典控制理论主要是采用频域法对控制系统进行描述、分析和设计,现代控制主要采用时域的状态空间方法。
20世纪60年代,由于空间技术、海洋工程和机器人技术发展的需要[1],控制领域面临着被控对象的高度复杂性和不确定性,以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。
被控对象的高度复杂性和不确定性主要表现为对象的高维、高度非线性和不确定性[2],高噪声干扰、强耦合,系统工作点动态突变性,以及分散的传感元件与执行元件,分层和分散的决策机构,复杂的信息模式和庞大的数据量。
面对复杂的对象,复杂的任务和复杂的环境,用传统控制(即经典控制和现代控制)的理论和方法去解决是不可能的。
其原因[3]:¹传统的控制理论都是建立在以微分和积分为工具的精确数学模型之上的,而复杂系统的复杂性和不确定性都难以用精确的数学模型描述,否则就会使原问题丢失很多信息,例如:骑自行车沿一条曲线行走这套看似简单的动作,如果我们要把这一系列的动作和环境建立出精确的数学模型,然后再一步一步按模型去操作,可以想象其过程是多复杂而又难以实现;º传统的控制理论虽然也有办法对付控制对象的不确定性和复杂性,如自适应控制和Robust控制可以克服系统中所包含的不确定性,保证控制系统的控制质量不变,达到优化控制的目的。
但他们仅适用于系统参数在一定范围内缓慢变化的情况,其优化控制的范围是很有限的。
»传统的控制系统要求输入的信息比较单一,而现代的控制系统要面对复杂系统以各种形式(视觉的、听觉的、触觉的和直接操作的方式)将周围环境信息作为输入的状况,并将各种信息进行融合、分析和推理,再随环境与条件的变化,相应地采取对策或行动。
传统的控制策略单一,不能适合高层决策问题,所以智能控制应运而生。
2智能控制的发展概况智能控制的概念最早是由美国普渡大学的美籍华人傅京孙教授提出的,他在1965年发表的论文中首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习系统[4],为控制技术迈向智能化揭开了崭新的一页。
接着,M endel于1966年提出了/人工智能控制0的新概念[5]。
1967年,Leo ndes和M endel首次使用了/智能控制(Intellig ent Control)0一词[6],并把记忆、目标分解等技术应用于学习控制系统[7]。
1974年,英国的E.H.Mamdani教授首次成功地将模糊逻辑用于蒸汽机控制[8]。
1977年,Saridis全面地论述了从反馈控制到最优控制、随机控制及至自适应控制、自组织控制、学习控制,最终向智能控制发展的过*收稿日期:2005-09-262005-12-26基金项目:国家自然科学基金(50274060);湖南省自然科学基金(04JJ40041);湖南省教育厅科研项目(04C198)作者简介:李文(1982-),男,湖南永州人,硕士研究生,研究方向为计算机控制与应用,E-mail:liwhnust@163.co m;欧青立,男,教授。
程[9,10]。
80年代,智能控制的研究进入了迅速发展时期:1984年,Astr om直接将人工智能的专家系统技术引入到控制系统,明确地提出了建立专家控制的新概念[11];同年,H o pfield提出的H opfield网络及Rumelhar t提出的BP算法为人工神经网络的研究注入了新的活力,并迅速得到了广泛的应用[12,13];1985年8月,IEEE在美国纽约召开了第一界智能控制学术讨论会,会议决定在IEEE控制系统学会内设立一个IEEE智能控制专业委员会。
这标志着智能控制这一新兴学科研究领域的正式诞生,并已作为一门独立的学科正式在国际上建立起来。
在我国智能控制也受到广泛的重视,中国自动化学会于1993年、1997年、2000年、2002年、2004年分别在北京、西安、合肥、上海、杭州组织召开了五届全球华人智能控制与智能自动化大会(CWCI-CIA),已成立的学术团体有中国人工智能学会、中国人工智能学会智能机器人专业委员会和中国自动化学会智能自动化专业委员会等。
这些情况表明,智能控制作为一门独立的新学科,已在我国建立起来了。
智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即是一类无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制[14]。
其理论基础是人工智能、控制论、运筹学、和信息论等学科的交叉。
傅京孙教授于1971年首先提出了智能控制的二元交集理论即人工智能和自动控制的交叉[15];美国的萨里迪斯(G.N.Saridis)于1977年把傅京孙教授的二元结构扩展为三元结构,即人工智能、自动控制和运筹学的交叉;后来中南大学的蔡自兴教授又将三元结构扩展为四元结构即人工智能、自动控制、运筹学和信息论的交叉,从而进一步完善了智能控制的结构理论,形成智能控制的理论体系。
3智能控制的性能和特点3.1智能控制的性能智能控制主要用来解决传统控制难以解决的高度非线性、强不确定性等复杂系统的控制问题。
一个理想的智能控制系统应具有如下性能[16]:¹学习能力,系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习,并利用积累的经验进一步改善自身性能的能力;º适应功能,系统应具有适应受控对象的动力学特性变化、环境变化和运行条件变化的能力,这实质上是不依赖模型的自适应估计,较传统的自适应控制中的适应功能具有更广泛的意义。
除此之外,系统还应具有较强的容错性和鲁棒性;»组织功能。
对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和自协调功能,使系统具有主动性和灵活性,即智能控制器可以在任务要求的范围内自行决策,主动采取行动;¼智能控制系统还应具有相当的在线实时响应能力和友好的人-机界面,以保证人-机互助和人-机协同工作。
3.2智能控制的特点智能控制理论不同于经典控制理论和现代控制理论的处理方法,它研究的主要目标不再是被控对象而是控制器本身。
控制器不再是单一的数学模型解析型,而是数学模型和知识系统相结合的广义模型。
特点概括为[17,18]:¹智能控制系统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能力;º智能控制的核心在高层控制,能对复杂系统进行有效的全局控制,实现广义问题求解,并具有较强的容错能力,系统具有变结构特点,能总体自寻优,具有自适应、自组织、自学习和自协调能力;»智能控制具有混合控制特点,系统能以知识表示非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程,采用开闭环控制和定性决策及定量控制相结合的多模态控制方式;¼智能控制系统有补偿及自修复能力;½智能控制系统具有判断决策能力,体现了/智能递增,精度递降0的一般组织结构的基本原理,并具有高度的可靠性。
总之,智能控制系统通过智能机自动地完成其目标的控制过程,其智能机可以在熟悉或不熟悉的环境中自动或人-机交互地完成拟人任务。
4智能控制的主要方法与研究热点基于人工神经网络理论、模糊数学理论、模式识别理论及专家系统理论等,并融合生理学、心理学、行为学、运筹学、传统控制理论等多学科的知识和方法,出现了许多智能控制理论和方法,分析当前国际最新智能控制方法及应用的状况和发展趋势,智能控制的主要方法有:¹专家控制;º模糊控制;»神经网络控制;¼分级递阶智能控制;½拟人智能控制;¾集成智能控制,即将几种智能控制方法或机理融合在一起而构成的智能控制方法;¿组合智能控制方法,即将智能控制和传统控制有机地结合起来而形成的控制方法;À混沌控制;Á小波理论。
当前的研究热点是:¹专家控制;º神经网络控制;»模糊控制;¼混沌控制;½集成智能控制。
4.1专家控制专家系统是美国斯坦福大学E.A.Feigenbanm 于1965年开创的人工智能研究的新领域,80年代专家系统的概念和方法被引入控制领域。
专家控制是智能控制的一个重要部分,它在将人工智能中专家系统的理论和技术同自动控制的理论和方法有机结合的基础上,在未知环境下模仿专家的智能,实现对系统的有效控制。
专家系统主要由4部分组成:¹知识库;º推理机;»解析机制;¼知识获取系统。
#377#第3期李文,等:智能控制及其应用综述专家控制的核心是专家系统,它具有处理各种非结构性问题,尤其是处理定性的、启发式的或不确定性的知识信息的能力,经过各种推理过程达到系统的控制目标,主要有以下特点:¹启发性;º透明性;»灵活性;¼专家控制的核心是知识信息处理系统,而不是数值信息处理系统,它依据知识表示技术确定问题的求解途径,而不是基于数学描述方法建立处理对象的计算模型,它主要采用知识推理的各种方法求解问题及制订决策,而不是在固定程序控制下通过执行指令完成求解任务;½专家系统由组织级、协调级和执行级组成,核心是组织级,并具有/由低层至高层0智能逐级升高、精度逐级降低的特点。
专家控制系统在机器人控制方面得到成功的应用,但还有许多问题有待进一步研究探讨,主要有:¹专家经验知识的获取问题,如何获取专家知识,以及如何建造通用的满足控制过程的专家开发工具成为研制专家系统的主要/瓶颈0之一;º动态知识的获取问题,专家控制系统与一般的专家系统不同,是一个动态系统,如何在控制过程中自动更新和扩充知识,并满足实时控制的快速准确性需求是非常关键的;»专家控制系统的稳定性可控性分析是另一个研究难题,它涉及的对象具有不确定性或非线性,它实现的控制基于知识模型,采用启发式逻辑和模糊逻辑,专家控制系统本质是非线性的,目前的稳定性分析方法很难直接用于专家控制系统。