智能控制概论报告资料

合集下载

智能控制实验报告模板

智能控制实验报告模板

智能控制实验报告模板1. 引言在本次智能控制实验中,我们研究了智能控制的基本概念和应用。

通过实际操作,我们深入了解了智能控制系统的原理和设计方法。

本报告将详细介绍我们在实验中所进行的步骤、实验结果分析以及我们的总结和思考。

2. 实验目的本次实验的主要目的是探索智能控制系统的工作原理、学习其基本概念以及了解在实际应用中的方法。

具体目标如下:1. 熟悉智能控制的基本原理和概念;2. 了解智能控制系统的硬件和软件设计;3. 实践并掌握智能控制系统的参数调整和优化方法。

3. 实验步骤3.1 硬件搭建我们首先根据实验要求搭建了智能控制系统的硬件平台。

这个平台包括传感器、执行器和控制器等组件。

我们按照指导书的要求连接各个模块,并确保它们能够正常工作。

3.2 软件配置在硬件搭建完成后,我们开始进行软件配置。

我们根据实验要求,通过软件工具对智能控制系统进行编程,设置不同的控制策略和参数调整方法。

3.3 实验数据采集一切就绪后,我们开始采集实验数据。

通过传感器测量和执行器反馈,我们得到了系统运行过程中的各种参数和状态。

这些数据将用于后续的分析和优化。

3.4 参数调整与优化根据实验数据,我们对智能控制系统进行参数调整与优化。

我们通过反复试验,观察系统响应并调整参数,以达到最优控制效果。

4. 实验结果与分析我们根据实验数据和分析对比,得出以下实验结果与分析:1. 实验结果A- 数据分析A1- 结果评价A22. 实验结果B- 数据分析B1- 结果评价B2通过实验数据和分析,我们发现实验结果A 表现较好,系统响应稳定,控制效果较好。

而实验结果B 则存在一些问题,需要进一步优化。

5. 总结与思考通过本次智能控制实验,我们深入了解了智能控制系统的原理和设计方法。

在实验过程中,我们掌握了智能控制系统的搭建、参数调整与优化等关键技术。

通过对实验结果的分析,我们对智能控制系统的优势和应用范围有了更深入的理解。

然而,本次实验也存在一些问题和不足之处。

智能控制技术专业调研报告

智能控制技术专业调研报告

智能控制技术专业调研报告
智能控制技术是一门涉及电子、计算机、通信等多个领域的交叉学科,其应用范围涵盖工业自动化、智能家居、智能交通、医疗健康等诸多领域。

本专业调研报告将从以下几个方面进行全面介绍和分析:
1. 智能控制技术的发展历程,首先,我们将回顾智能控制技术的发展历程,介绍其起源、发展过程以及相关的重要里程碑事件,以便读者对该领域有一个清晰的认识。

2. 智能控制技术的基本原理,其次,我们将深入探讨智能控制技术的基本原理,包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等各种技术手段,并结合具体案例进行说明,以帮助读者理解其核心概念和应用方法。

3. 智能控制技术在工业自动化中的应用,然后,我们将重点介绍智能控制技术在工业自动化领域的应用,包括智能制造、智能仓储、工业机器人等方面的应用案例和发展趋势,以及对产业升级和智能制造转型的影响。

4. 智能控制技术在智能交通领域的应用,接着,我们将探讨智
能控制技术在智能交通领域的应用,包括智能交通信号灯、智能交
通管理系统、自动驾驶技术等方面的发展现状和未来趋势,以及其
对交通安全和交通效率的影响。

5. 智能控制技术在智能家居和医疗健康领域的应用,最后,我
们将介绍智能控制技术在智能家居和医疗健康领域的应用,包括智
能家居系统、智能健康监测设备等方面的发展现状和未来发展方向,以及其对生活质量和健康管理的影响。

通过对以上几个方面的全面介绍和分析,本报告旨在帮助读者
全面了解智能控制技术的相关知识和应用领域,促进该领域的学术
交流和技术创新,推动智能控制技术在各个领域的进一步发展和应用。

学习智能控制课程的研究报告

学习智能控制课程的研究报告

学习智能控制课程的研究报告通过本学期所学的智能控制知识、上网搜集资料和参考论文的情况下,对智能控制这门学科的学习做出了简要总结。

1智能控制的发展自动控制经过百余年的发展,无论是在控制理论还是控制工程上都取得了巨大成功,但是,随着人类社会的发展,控制对象日益复杂、控制目标越来越高,控制理论与控制工程面临的挑战也越来越大。

以控制理论和智能理论为基础,以模拟人的智能化操作和经验为手段的智能控制方法应运而生。

智能控制是基于人类对自然界的智能的认识所发展起来的智能理论与方法,包括基于符号逻辑的传统AI理论与基于复杂计算的计算智能理论。

它是人工智能和自动控制的重要研究领域,并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。

人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展,智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代。

1965年,美籍华人傅京孙教授在他的论文中首先提出把人工智能的直觉推理方法用于学习控制系统,最早把人工智能引入到控制技术中。

1966年,Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术,并且提出了“人工智能控制”的概念。

1967年,Leo ndes和Men del首先正式使用“智能控制” 一词。

20世纪70年代是智能控制的发展初期,傅京孙、Gloriso和Saridis等人正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉。

70年代中期前后,以模糊集合论为基础,从模仿人的控制决策思想出发,智能控制在另一个方向规则控制上也取得了重要的进展。

80年代为智能控制的迅速发展期,智能控制的研究及应用领域逐步扩大并取得了一批应用成果。

1987年1月,第一次国际智能控制大会在美国举行,标志着智能控制领域的形成。

1992年至今为智能控制进人崭新的阶段。

随着对象规模的扩大和过程复杂性的加大,形成了智能控制的多元论,而且在应用实践方面取得了突破性的进展,应用对象也更加广泛。

智能控制采用各种智能技术来实现复杂系统和其他系统的控制目标,是一种具有强大生命力的新型自动控制技术。

智能控制导论设计报告

智能控制导论设计报告

智能控制导论设计报告引言智能控制是基于先进的计算机技术和人工智能算法的,实现对控制系统的自动学习、自主决策和自适应调整的控制方法。

智能控制在现代工业、交通、电力等领域起着重要的作用,其能够提高系统的可靠性、效率和稳定性。

本设计报告将介绍我们小组在智能控制导论课程中的设计项目,重点探讨智能控制在电机调速系统中的应用和效果评估。

背景与目标电机调速系统是工业生产中常见的自动化控制系统之一。

传统的电机调速方法通常采用PID控制算法,但在复杂工况下响应速度较慢,稳态误差较大。

为了改进电机调速系统的性能,我们计划使用智能控制方法,通过系统的自学习和自适应调整来提高控制精度和反应速度。

本设计的目标是设计并实现一个基于智能控制的电机调速系统,通过离散实验来验证该系统在不同工况下的性能表现,并与传统PID控制系统进行对比,从而评估智能控制在电机调速系统中的应用效果。

设计过程1. 确定电机调速系统的数学模型:通过建立电机调速系统的数学模型,可以方便后续的控制器设计和性能评估。

2. 选择智能控制算法:根据项目的要求和电机调速系统的特性,选择适合的智能控制算法。

本设计采用了模糊控制算法作为主要的智能控制方法。

3. 设计控制器:基于选定的智能控制算法,设计并实现电机调速系统的控制器。

根据实际需求,通过调整模糊控制器的参数,进一步优化系统性能。

4. 离散实验:在电机调速系统搭建完成后,进行一系列离散实验。

通过改变负载、输入信号等实验条件,观察电机响应特性,并记录系统的性能指标,如稳态误差、超调量等。

5. 效果评估:将智能控制系统的实验结果与传统PID控制系统进行对比。

通过性能指标的比较和分析,评估智能控制在电机调速系统中的应用效果。

实施计划本设计项目将在以下的时间安排下进行:- 第1周:确定项目的背景和目标,对电机调速系统进行初步调研,了解其数学模型和控制特性。

- 第2周:选择智能控制算法,并了解其原理和应用范围。

同时开始设计电机调速系统的控制器,并进行仿真测试。

智能控制研究报告 (4000字) (5页)

智能控制研究报告 (4000字) (5页)

本文部分内容来自网络整理,本司不为其真实性负责,如有异议或侵权请及时联系,本司将立即删除!== 本文为word格式,下载后可方便编辑和修改! ==智能控制研究报告 (4000字)智能控制理论研究报告一、绪论随着计算机、材料、能源等现代科学技术的迅速发展和生产系统规模不断扩大 , 形成了复杂的控制系统 ,导致了控制对象、控制器、控制任务等更加复杂。

与此同时 , 对自动化程度的要求也更加广泛 ,面对来自柔性控制系统( FMS) 、智能机器人系 (IRS) 、数控系统 ( CNS) 、计算机集成制造系统(CIMS 等复杂系统的挑战 , 经典的与现代的控制理)论和技术已不适应复杂系统的控制。

智能控制是在控制论、信息论、人工智能、仿生学、神经生理学及计算机科学发展的基础上逐渐形成的一类高级信息与控制技术。

智能控制突破了传统控制理论中必须基于数学模型的框架 ,它基本上按实际效果进行控制 ,不依赖或不完全依赖于控制对象的数学模型 ,又继承了人类思维的非线性特性。

某些智能控制方法还具有在线辨识、决策或总体自寻优的能力和分层信息处理、决策的功能二、国内外研究现状:2.1国际1965年,K.S.Fu(傅京孙)首先提出把人工智能的直觉推理规则方法用于学校控制系统。

1966年Mendel进一步在空间飞行器学习系统研究中提出了人工智能控制概念。

1967年,Leondes等人首先正式使用“智能控制”一词。

此后智能控制开始逐渐发展。

1987年在费城进行的第一次国际智能控制会议,标志着智能控制开始成为一个崭新的学科。

近年来,智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。

其中代表性的理论有专家系统,模糊逻辑控制、神经网络控制、基因控制即遗传算法、混沌控制、小波理论、分层递阶控制、拟人化智能控制、博弈论等。

著名的控制理论权威专家Austrom在其“智能控制的方向”一文中指出:模糊逻辑控制,神经网络与专家系统是典型的智能控制方法。

2.2国内智能技术在国内也受到广泛重视,中国自动化学会等于1993年8月在北京召开了第一届全球华人智能控制与智能自动化大会,1995年8月在天津召开了智能自动化专业委员会成立大会及首届中国智能自动化学术会议,1997年6月在西安召开了第二届全球华人智能控制与智能自动化大会。

智能控制-第一章 概论

智能控制-第一章 概论
• 为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了 设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。
• 为研究这类系统提出并遵循的一些假设在应用中与实际不符。
2. 自动控制面临挑战的原因
• 科学技术间的相互影响和相互促进; • 当前和未来应用的需求; • 基本概念和时代思潮发展水平的推动。
3. 自动控制工作者面临挑战的任务
定义1.16
智能控制系统
1.3 定义、特点与一般结构
用于驱动自主智能机器以实现其目标而无需操作人员干预 的系统叫智能控制系统。智能控制系统的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。
4、物理符号系统3个推论
推论一 既然人具有智能,那么他(她)就一定是个物理符号系统。 人之所以能够表现出智能,就是基于他的信息处理过程。
推论二 既然计算机是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智
能。这是人工智能的基本条件。 推论三 既然人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系
统,那么就能够用计算机来模拟人的活动。
1.1 人工智能
1.1.2 人类智能与人工智能
思维策略 计算机程序 计算机语言 计算机硬件
• 人是一种智能信息处理系统 • 物理符号系统的六种基本功能 • 物理符号系统的假设
– 推论一 – 推论二 – 推论三
初级信息处理 生理过程
图1.1
人类认知活动与计算机的比较
1、符号处理系统的六种基本功能 信息处理系统又叫符号操作系统(Symbol Operation System)或物理 符号系统(Physical Symbol System)。所谓符号就是模式(pattern)。 一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能: (1)输入符号(input); (2)输出符号(output); (3)存储符号(store); (4)复制符号(copy); (5)建立符号结构:通过找出各符号间的关系,在符号系统中形成符 号结构; (6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号,继续完成活 动过程。

智能控制第1讲 智能控制概论

智能控制第1讲 智能控制概论

Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence Knowledge Information Data房间温度高 解决温度 高的办法温度高原因通风量不足增大通风量房间温度 32℃理想温度 23℃Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence KnowledgeInformation Data传统控制面临的挑战‹ 实际系统由于存在复杂性、非线性、时变 性、不确定性和不完全性等,一般无法获得精 确的数学模型。

‹ 应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循 一些比较苛刻的线性化假设,而这些假设在应 用中往往与实际情况不相吻合。

传统控制面临的挑战‹ 传统控制方法在解决大范围变工况、异常 工况等问题方面往往不尽人意。

‹环境和被控对象的未知和不确定性,导致无 法建立模型。

9 传统控制往往不能满足某些系统的性能要 求。

控制科学发展过程进展方向最优控制 确定性反馈控制 开环控制 智能控制 自学习控制自组织控制 自适应控制 鲁棒控制 随机控制对象的复杂性智能控制的发展¾ 1985 年 8月,IEEE在纽约召开第一届智能控制学术 研讨会,主题:智能控制原理和智能控制系统。

会议 决定在 IEEE CSS 下设 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。

¾ 1987 年 1 月 , 美 国 费 城 , 第 一 次 智 能 控 制 国 际 会 议,IEEE CSS与CS两学会主办; ¾ 1987 年以来,一些国际学术组织,如 IEEE 、 IFAC 等定期或不定期举办各类有关智能控制的国际学术会 议或研讨会,一定程度上反映了智能控制发展的好势 头。

智能控制的发展¾ 1991年7月,中国人工智能学会成立。

¾ 1993年7月,成都,中国人工智能学会智能机器人专 业委员会成立大会暨首届学术会议。

智能控制导论实验报告(3篇)

智能控制导论实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解智能控制的基本概念和原理;2. 掌握智能控制系统的组成和结构;3. 熟悉MATLAB编程技术及SIMULINK仿真平台的使用;4. 通过实验验证智能控制算法在解决实际问题中的应用效果。

二、实验原理智能控制是自动控制理论的最新研究阶段,它结合了人工智能、专家系统、模糊逻辑、神经网络等技术,实现对复杂系统的有效控制。

智能控制的特点是无需建立被控对象的精确数学模型,具有自适应、自学习、自组织等能力。

三、实验内容1. 智能控制系统组成及结构分析;2. 专家控制系统设计;3. 模糊控制系统设计;4. 神经网络控制系统设计;5. 智能控制算法在SIMULINK仿真平台上的实现;6. 实验结果分析。

四、实验步骤1. 熟悉智能控制系统的基本概念和原理;2. 设计专家控制系统,包括知识库、推理机、解释器等模块;3. 设计模糊控制系统,包括模糊化、模糊推理、解模糊等模块;4. 设计神经网络控制系统,包括网络结构、学习算法、权值调整等模块;5. 在SIMULINK仿真平台上搭建智能控制系统,并进行仿真实验;6. 分析实验结果,验证智能控制算法的有效性。

五、实验结果与分析1. 专家控制系统:通过设计知识库、推理机、解释器等模块,实现了对特定问题的智能决策。

实验结果表明,专家控制系统具有较高的准确性和可靠性。

2. 模糊控制系统:通过模糊化、模糊推理、解模糊等模块,实现了对被控对象的模糊控制。

实验结果表明,模糊控制系统具有较好的鲁棒性和适应性。

3. 神经网络控制系统:通过设计网络结构、学习算法、权值调整等模块,实现了对被控对象的神经网络控制。

实验结果表明,神经网络控制系统具有较高的学习能力和泛化能力。

4. 智能控制算法在SIMULINK仿真平台上的实现:通过在SIMULINK仿真平台上搭建智能控制系统,验证了智能控制算法在解决实际问题中的应用效果。

实验结果表明,智能控制系统具有较高的控制性能。

六、实验总结通过本次实验,我们对智能控制的基本概念、原理、技术与应用有了更深入的了解。

智能控制实验报告

智能控制实验报告

一、实验目的1. 了解智能控制的基本原理和方法。

2. 掌握智能控制系统的设计和实现方法。

3. 熟悉智能控制实验平台的操作和应用。

二、实验原理智能控制是利用计算机技术、控制理论、人工智能等知识,实现对复杂系统的自动控制。

实验主要涉及以下原理:1. 模糊控制:利用模糊逻辑对系统进行控制,实现对系统不确定性和非线性的处理。

2. 专家控制:通过专家系统对系统进行控制,实现对系统复杂性和不确定性的处理。

3. 神经网络控制:利用神经网络强大的学习能力和泛化能力,实现对系统的自适应控制。

三、实验器材1. 实验平台:智能控制实验箱2. 传感器:温度传感器、湿度传感器、压力传感器等3. 执行器:电机、继电器、阀门等4. 控制器:单片机、PLC等5. 信号线、连接线等四、实验内容1. 模糊控制器设计(1)建立模糊控制模型:根据实验要求,确定输入、输出变量和模糊控制规则。

(2)设计模糊控制器:根据模糊控制规则,设计模糊控制器,包括模糊化、去模糊化等环节。

(3)仿真实验:利用仿真软件对模糊控制器进行仿真实验,验证控制效果。

2. 专家控制器设计(1)建立专家系统:收集专家知识,构建专家系统。

(2)设计专家控制器:根据专家系统,设计专家控制器,实现对系统的控制。

(3)仿真实验:利用仿真软件对专家控制器进行仿真实验,验证控制效果。

3. 神经网络控制器设计(1)建立神经网络模型:根据实验要求,确定神经网络的结构和参数。

(2)训练神经网络:利用实验数据对神经网络进行训练,提高网络的控制能力。

(3)设计神经网络控制器:根据训练好的神经网络,设计神经网络控制器,实现对系统的控制。

(4)仿真实验:利用仿真软件对神经网络控制器进行仿真实验,验证控制效果。

五、实验步骤1. 熟悉实验平台,了解各模块的功能和操作方法。

2. 根据实验要求,设计模糊控制器、专家控制器和神经网络控制器。

3. 利用仿真软件对控制器进行仿真实验,验证控制效果。

4. 分析实验结果,对控制器进行优化和改进。

学习智能控制课程的研究报告

学习智能控制课程的研究报告

学习智能控制课程的研究报告通过本学期所学的智能控制知识、上网搜集资料和参考论文的情况下,对智能控制这门学科的学习做出了简要总结。

1智能控制的发展自动控制经过百余年的发展,无论是在控制理论还是控制工程上都取得了巨大成功,但是,随着人类社会的发展,控制对象日益复杂、控制目标越来越高,控制理论与控制工程面临的挑战也越来越大。

以控制理论和智能理论为基础,以模拟人的智能化操作和经验为手段的智能控制方法应运而生。

智能控制是基于人类对自然界的智能的认识所发展起来的智能理论与方法,包括基于符号逻辑的传统AI理论与基于复杂计算的计算智能理论。

它是人工智能和自动控制的重要研究领域,并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。

人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展,智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代。

1965年,美籍华人傅京孙教授在他的论文中首先提出把人工智能的直觉推理方法用于学习控制系统,最早把人工智能引入到控制技术中。

1966年,Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术,并且提出了“人工智能控制”的概念。

1967年,Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制”一词。

20世纪70年代是智能控制的发展初期,傅京孙、Gloriso和Saridis等人正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉。

70年代中期前后,以模糊集合论为基础,从模仿人的控制决策思想出发,智能控制在另一个方向规则控制上也取得了重要的进展。

80年代为智能控制的迅速发展期,智能控制的研究及应用领域逐步扩大并取得了一批应用成果。

1987年1月,第一次国际智能控制大会在美国举行,标志着智能控制领域的形成。

1992年至今为智能控制进人崭新的阶段。

随着对象规模的扩大和过程复杂性的加大,形成了智能控制的多元论,而且在应用实践方面取得了突破性的进展,应用对象也更加广泛。

智能控制采用各种智能技术来实现复杂系统和其他系统的控制目标,是一种具有强大生命力的新型自动控制技术。

智能控制技术专业调研报告

智能控制技术专业调研报告

智能控制技术专业调研报告全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:智能控制技术是一个涉及多领域知识的学科,随着科技的不断发展和进步,智能控制技术在工业自动化、智能家居、无人驾驶等领域得到了广泛应用。

为了更好地了解智能控制技术的发展现状和未来趋势,我们进行了一次深入的调研和分析。

一、智能控制技术概述智能控制技术是一种利用计算机和现代信息技术进行自动控制的技术。

它主要包括传感器、执行器、控制器和算法等组成部分,通过对系统进行实时监测和分析,并对系统进行智能化的决策和控制,使系统能够在不断变化的环境中实现自动化的控制。

1. 工业自动化领域在工业制造领域,智能控制技术已广泛应用于生产线自动化、机器人控制、物流系统等方面,提高了生产效率和产品质量,降低了生产成本。

2. 智能家居领域智能控制技术在智能家居领域得到了快速发展,通过智能家居系统可以实现家庭设备的远程控制、定时控制、智能化的联动控制等功能,提升了家居生活的舒适度和便利性。

3. 无人驾驶领域智能控制技术是实现自动驾驶的核心技术之一,通过各种传感器和算法对车辆进行实时监测和控制,使车辆能够在复杂的交通环境中自主行驶,提高了行车安全性和交通效率。

目前,随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展,智能控制技术也在不断创新和完善。

在传感器技术方面,各种高精度、低功耗的传感器不断涌现,为智能控制技术的发展提供了更好的硬件基础;在控制算法方面,深度学习、强化学习等人工智能算法得到了广泛应用,使智能控制技术能够更好地适应复杂多变的环境。

1. 向智能化、自主化发展未来智能控制技术将更加智能、自主化,能够更好地适应复杂多变的环境,实现真正意义上的自动化控制。

2. 融合与创新智能控制技术将与人工智能、物联网、大数据等技术融合,形成更加强大的智能系统,为各行业的发展提供更多可能。

3. 提升安全性和可靠性未来智能控制技术将更加注重系统的安全性和可靠性,确保在各种复杂环境下能够稳定可靠地运行。

关于智能控制的调研报告

关于智能控制的调研报告

关于智能控制的调研报告在当今科技飞速发展的时代,智能控制作为一项关键技术,正深刻地改变着我们的生活和生产方式。

为了更深入地了解智能控制的现状和发展趋势,我们进行了此次调研。

一、智能控制的定义与范畴智能控制是指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。

它融合了控制理论、人工智能、运筹学等多个学科的知识,旨在解决那些传统控制方法难以处理的复杂系统控制问题。

智能控制的范畴十分广泛,包括但不限于工业生产过程中的自动化控制、智能家居系统的管理、智能交通系统的调度、机器人的运动控制等领域。

二、智能控制的关键技术1、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。

它通过将精确的输入量模糊化,利用模糊规则进行推理,最后将模糊的输出结果清晰化,实现对系统的控制。

模糊控制在处理不确定性和模糊性问题方面具有独特的优势,适用于那些难以建立精确数学模型的系统。

2、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络的学习和自适应能力来实现控制的方法。

神经网络能够通过对大量数据的学习,自动提取系统的特征和规律,并根据输入信息进行预测和控制。

3、专家系统控制专家系统控制是将专家的知识和经验以规则的形式存储在计算机中,通过推理机对系统进行控制。

专家系统在处理复杂的、需要专业知识的控制问题时表现出色。

4、遗传算法优化控制遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。

它通过模拟自然选择和遗传变异的过程,在解空间中搜索最优解。

在智能控制中,遗传算法常被用于优化控制器的参数,提高控制性能。

三、智能控制的应用领域1、工业自动化在工业生产中,智能控制技术可以实现生产过程的自动化监控和优化,提高生产效率、产品质量和降低成本。

例如,智能控制系统可以根据生产线上的实时数据,自动调整设备的运行参数,确保生产过程的稳定和高效。

2、智能家居智能家居系统利用智能控制技术,实现对家庭设备的智能化管理。

用户可以通过手机或其他终端设备远程控制家电、照明、窗帘等,还可以根据预设的场景模式,自动调整家居环境,提供舒适、便捷的生活体验。

智能控制报告

智能控制报告

《智能控制》报告姓名xxx班级xxx学号xxxxxxxxxx 智能控制的产生及发展一、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。

二、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。

智能控制的主要内容1.什么是专家控制系统?并给出说明。

概括说明专家系统(1)专家控制系统:主要指的是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。

也就是说,专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂问题。

智能控制课程研究报告材料

智能控制课程研究报告材料

学习智能控制课程研究报告标题:高速公路隧道节能智能模糊控制系统研究:学号:专业:测试计量技术及仪器高速公路隧道通风照明节能智能模糊控制系统研究1.国外公路隧道节能研究现状1.1 国高速公路隧道通风照明节能的研究现状据统计,2002年我国公路隧道通车里程已达704km/1782座。

公路隧道通车里程比1979年增长了13倍。

同时隧道建设技术不断的提高,1995年建成的成渝高速公路上的中梁山隧道长3.165km,山隧道长2.529km,解决了我国长大公路隧道的通风问题,1999年通车的省川藏公路上的二郎山隧道长4.176km,同年通车的地区公路隧道长4.534km,1999年底实现双洞通车的全长2×4.116km的省甬台高速公路大西邻至糊雾岭隧道,设置了照明、通风、防火监控等完善的运营机电设施。

截至2009年底,我国已经建成公路隧道6139座,总长394.20万米。

如此大规模的隧道建设,不但运营管理的任务十分艰巨,其安全与节能问题也日益突出。

其中隧道耗电占高速公路运营中的很大一部分,以3公里长隧道为例,年电费约为400万元。

如高速公路监控分中心在对高速公路大帽山隧道供配电系统、照明系统和通风系统进行了节能技术改造,通过适当提高线路电压、提高功率因素来改造供配电系统,经过一年的试运行,2009年5月底同比无功电量下降了85.48%,为高速公路减少电费支出87492.8元,取得了可喜的经济效益;对照明技术进行改造,将射流风机出风口处的风导向下方后,以此损坏率计算,一年可减少高压钠灯损坏38盏、镇流器损坏l8只、触发器损坏2只、灯具损坏l1套,合计节省购买灯具费用约2万多元。

如全国高速公路隧道风机都采用“两台风机共用一套自耦降压起动装置”可节省50%的起动装置。

1.2 国外高速公路隧道通风照明节能研究现状在公路隧道照明技术方面国外研究较早,通过长期的研究和实践,技术成熟。

早在20世纪60年代,依据交通量、速度和洞外亮度进行自动调光技术就已经应用于意、法两国之间的Mont Blanc隧道照明。

智能控制概论讲解

智能控制概论讲解
12
精品资料
2. 传统(chuántǒng)控制理论的局限性
随着复杂系统的不断涌现,传统控制理论(lǐlùn)越来越多 地显示它的局限性。
什么叫复杂系统?其特征表现为:
1. 控制对象的复杂性 模型的不确定性;
高度非线性;
分布式的传感器和执行机构; 动态突变; 复杂的信息模式。
13
精品资料
2. 环境的复杂性 变化的不确定性; 难以辨识; 传统控制中,只考虑控制器与对象,忽略环境
1987年1月,在美国费城由IEEE控制系统学会与计算
机学会联合召开了智能控制国际会议。这是智能控制的第
一次国际会议,显示出智能控制的长足进展;同时也说明
了:由于许多新技术问题的出现以及相关理论与技术的发
展,需要重新考虑控制领域及其邻近学科。这次会议及其
后续相关事件表明,智能控制作为一门独立学科已正式在27
28
精品资料
7. 智能控制研究的主要内容
● 智能控制系统基本结构和机理的研究 ● 混合系统的建模和控制
● 基于模糊集合、神经元网络、遗传算法、进化(jìnhuà)算法等 智能控制器的开发和研究。
● 智能(zhì nénɡ)计算和软计算的开发和研究
● 自组织、自学习的结构和方法的研究 ● 基于多代理(Multi-agent)智能控制系统的开发和研究
15
精品资料
自适应控制、鲁棒控制不能克服数学模型严重的不 确定性和工作点剧烈的变化。
(3) 传统的控制系统输入信息模式单一 通常处理(chǔlǐ)较简单的物理量:
电量(电压、电流、阻抗); 机械量(位移、速度、加速度);
复杂系统要考虑:视觉、听觉、触觉信号,包 括图形、文字、语言、声音等信息。

《智能控制导论》课件

《智能控制导论》课件
人机协作
智能控制技术有助于实现人机安全、高效协作,降低生产成本,提 高生产效率。
智能控制在生产过程中的应用
生产调度与优化
利用智能控制技术对生产过程进 行实时监控、分析和优化,提高
生产效率和产品质量。
自动化生产线
通过智能控制技术实现自动化生产 线的高效运行,降低人工干预,提 高生产线的可靠性和安全性。
发展历程
从早期的专家系统、模糊逻辑控制, 到现代的神经网络控制、深度学习控 制等,智能控制技术不断发展和完善 。
智能控制的应用领域
工业自动化
智能控制在工业自动化领域 的应用包括智能机器人、智 能制造系统等,能够提高生 产效率和产品质量。
智能家居
智能控制在智能家居领域的 应用包括智能家电、智能照 明等,能够实现智能化家居 管理和节能减排。
模糊控制器
02
03
模糊控制的应用
模糊控制器的基本结构包括输入 模糊化、模糊逻辑推理和输出反 模糊化三个部分。
模糊控制在许多领域都有应用, 如家电、工业过程控制、机器人 等。神经网络控制神经元模型01
神经元是神经网络的基本单元,具有接收信号、处理信号和传
输信号的功能。
神经网络结构
02
神经网络由多个神经元组成,分为前馈神经网络、反馈神经网
建筑设备管理
利用智能控制技术对建筑 内的设备进行集中管理和 监控,提高设备的运行效 率和可靠性。
05 智能控制的未来发展与挑 战
人工智能与智能控制的融合
人工智能技术为智能控制提供了 更强大的数据处理和决策能力, 有助于提高系统的自适应性、鲁
棒性和优化性能。
智能控制可以利用人工智能进行 模式识别、预测和优化,实现更
专家系统控制的应

智能控制导论课总结报告

智能控制导论课总结报告

智能控制导论课总结报告1.引言智能控制导论课是一门介绍智能控制领域基础概念和技术的课程。

通过学习本课程,我对智能控制的原理、方法和应用有了更深入的了解。

本报告将对我在这门课程中所学到的内容进行总结和回顾。

2.知识体系2.1智能控制基础知识控制系统基础:控制对象、传感器、执行器、反馈等基本概念。

控制器设计:PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等常见控制器的原理和设计方法。

控制策略:开环控制、闭环控制、自适应控制等不同控制策略的特点和应用。

2.2智能控制算法模糊控制:模糊集合、模糊推理、模糊控制规则等基本概念和算法。

神经网络控制:人工神经元、前向神经网络、反馈神经网络等基本概念和算法。

遗传算法:个体编码、选择、交叉、变异等基本操作和算法流程。

智能优化算法:粒子群算法、蚁群算法、遗传算法等智能优化方法的原理和应用。

2.3智能控制应用机器人控制:路径规划、运动控制、姿态控制等机器人控制中的智能技术应用。

自动驾驶:感知、决策、控制等自动驾驶系统中的智能控制技术。

工业控制:智能PID控制、模糊控制、神经网络控制在工业领域的应用。

智能家居:智能灯光控制、温度控制、安全监控等智能家居系统中的智能控制技术。

3.学习收获通过学习智能控制导论课,我获得了以下几方面的收获:3.1理论知识我掌握了智能控制领域的基础理论知识,包括控制系统基础、智能控制算法和智能控制应用等方面的知识。

这些知识为我进一步深入研究和应用智能控制技术奠定了坚实的基础。

3.2技能提升通过课程中的编程实践和实验项目,我学会了使用一些常见的智能控制算法,并且能够利用编程语言实现这些算法。

这提高了我的编程能力和解决实际问题的能力。

3.3应用拓展在学习智能控制应用方面的知识时,我了解到智能控制技术在机器人、自动驾驶、工业控制和智能家居等领域都有广泛的应用。

这使我对未来智能控制技术的发展和应用前景有了更深入的认识。

4.总结智能控制导论课是一门重要的基础课程,通过学习本课程,我对智能控制领域的理论、方法和应用有了全面的了解。

智能控制概述

智能控制概述

智能控制的应用领域
起源
生态环境
智能控制在生态环境领 域的应用包括环境监测、 生态保护、资源管理等
服务领域
智能控制在服务领域的 应用包括智慧旅游、智 慧城市服务、物流配送

军事领域
智能控制在军事领域的 应用包括无人作战系统、 智能化武器装备、军事
决策支持等
发展
医疗保健
智能控制在医疗保健领 域的应用包括医疗诊断、 药物研发、健康管理等
未来随着技术的不断进 步和应用需求的不断提 高,智能控制将会发挥 更加重要的作用
-
20XX
演讲完毕 谢谢观看
xxxxxxxxxxxxxxxxxx
汇报人:XXXXX
时间:XX年XX月
4
智能控制的应用领域
智能控制的应用领域
智能控制具有广泛的应用领域,主要包括 工业制造:智能控制在工业制造领域的应用包括生产过程的自动化、质量控制、设备 故障诊断等 能源领域:智能控制在能源领域的应用包括能源管理、智能电网、新能源控制等 交通运输:智能控制在交通运输领域的应用包括自动驾驶、交通流量控制、运输过程 优化等
它主要涉及对具有不确定性、不完全性、模糊性以 及随机的被控对象进行有效的控制24024/3/20 Nhomakorabea1
智能控制的基本概念
智能控制的基本概念
智能控制是以人工智能技术为基础,通过模拟 人类思维和决策过程,实现对复杂系统的有效
控制
它结合了人工智能、自动化、计算机、系统工 程等多个领域的技术,形成了一种具有自适应 性、自学习性、自组织性和优化性的控制方法
26024/3/20
2
智能控制的特点
智能控制的特点
自适应性
智能控制能够根据系统 输入和环境变化自动调 整控制策略,以保证系

智能控制报告

智能控制报告

智能控制报告智能控制技术是近年来不断发展和完善的一种技术手段。

其应用范围已经涵盖了工业、交通、农业、医疗等众多领域。

智能控制技术主要是通过计算机、传感器、执行器、网络等装置来实现对物理系统的智能控制。

智能控制技术的广泛应用,不仅可以提高生产效率和降低成本,同时也可以提升人类生活质量和安全性。

智能控制报告主要描述的是智能控制技术的发展现状和未来发展趋势,涵盖了该技术在不同领域中的应用和研究成果,该报告也探讨了智能控制技术未来可能带来的影响和挑战。

智能控制技术在工业领域中的应用越来越广泛,可以在各种工业自动化系统中发挥重要作用,如智能制造、智能电网、智能交通等。

在现代工厂中,工业机器人能够代替人力完成制造过程,提高了生产效率,降低了人工成本。

智能电网则可以实现对能源的精细控制,优化电力系统,改善能源的使用效率。

智能交通则可以实现对交通流量的精准控制,减少交通拥堵。

智能控制技术在农业领域中的应用也越来越广泛,可以应用于土地管理、灌溉、植物生长监测等方面。

通过智能化的农业系统,种植者可以对土壤、气候以及植物状态进行监测并进行调节,提高了农业生产的产量和质量。

在医疗领域中,智能控制技术可以辅助医生进行诊断和治疗,提高了医疗水平和效率。

通过各种传感器和监测设备,医生可以实时监测患者的生命体征和病情,进行精准诊断和治疗。

但智能控制技术的快速发展也带来了一些挑战和隐患。

如何保证系统的安全性和可靠性,如何避免系统的故障和入侵攻击等问题,都需要得到重视和解决。

未来智能控制技术将继续向着智能化、集成化、高效化的方向发展。

通过人工智能、大数据分析等技术手段,智能控制系统将会变得更加智能和自适应,更好地满足人类对于生产、生活、环保等方面的需求。

总之,智能控制技术在各领域的广泛应用,为人们带来了更高效、更优质、更安全的服务体验。

未来随着技术不断进步和创新,智能控制技术的应用范围和功能将不断拓展和完善。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

智能控制概论报告—模糊控制器设计原尧燊08010439目录一、设计要求 (3)二、控制器设计 (3)1.确定模糊控制器输入输出变量 (3)2. 确定各输入输出变量的变化范围、量化等级和量化因子 (3)3. 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集 (4)4. 模糊控制规则的确定 (5)5. 求模糊控制表 (5)三、程序设计 (6)四、测试与仿真 (7)1. Simulink搭建 (7)2. 比例因子K3对响应曲线的影响 (7)五、总结 (10)六、使用方法 (10)七、代码附录 (11)一、设计要求:已知被控对象模型,给定阶跃响应幅值为30,系统初值为0,完成以下内容:(a) 设计常规的模糊逻辑控制器;(b) 当通过改变模糊逻辑控制器比例因子时,分析系统响应有什么变化?(c) 联系、结合模糊逻辑控制器设计过程(结构设计、模糊化设计、规则设计、精确化设计)以及控制系统响应情况,谈谈本人对模糊逻辑控制系统的一些认识和看法。

要求:(1)先进行系统分析,然后给出完整详细的设计过程,可参见P59-61 页直流调速系统的模糊逻辑控制器设计过程;(2)提交完整的报告,包括:封面(题目、个人学号姓名等信息)、目录、任务要求叙述、系统分析及控制设计原理(包括控制系统原理图及文字分析)、完整的设计实现过程(包括模糊控制器每部分的选择与实现、计算、原理过程等)、仿真验证(算法流程图、软件实现手段介绍、系统参数选择、响应曲线图、结合调参对响应曲线的影响给出必要的分析)、讨论与分析,其中对(b)(c)部分的分析字数要求在500~2000 字以内。

(3)提交可运行的软件程序,计算机上可检验结果;必须在根目录下附软件/程序使用说明,运行说明(可能的话,附那些参数可调及具体效果的说明)二、控制器设计1. 确定模糊控制器输入输出变量本控制器设计参考中文书P54~P61中的二维控制器设计,输入为偏差E和偏差变化量ES来进行调节。

另外模糊控制器通过查表法实现。

控制表方式的模糊逻辑控制器基本结构图图2-12. 确定各输入输出变量的变化范围、量化等级和量化因子取三个语言变量的量化等级都为7级,即x, y, z, = { -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 }。

由于在设计控制器的时候已经把量化因子涵盖在程序中了,所以三个量化因子并没有出现在simulink当中。

初始设定误差e的论域为[-30,30],误差变化de的论域为[-60,60],控制输出u的论域为[-9,9],此处的u是控制变化量。

K1=3/30=0.1, K2=3/60, K3=9/3=33. 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集这里采用5个模糊子集,包括:PB, PS, ZE, NS, NB。

模糊子集通过隶属度函数来定义。

这里采用非线性量化以提高控制精度。

误差率de表2-24. 模糊控制规则的确定根据模糊控制规则可得出控制规则库,如下表所示。

5. 求模糊控制表通过模糊控制表,模糊控制器可以快速地通过判断输入量的等级来得出相应的输出量,从而避免了影响实时控制的复杂计算。

比如当系统无处e的量化值为假设系统误差e的量化值为1、误差变化de的量化值为-2。

则由控制规则表2-4可得出相应的隶属度值,如:对于误差e, Unb(-2)=0.5 Uns(-2)=0.5; 误差变化de, Uze(0)=1通过查表可知,对应NB和ZE的控制输出为PB;对应NS和ZE的控制输出为PS;由模糊逻辑推理可得:Upb(-2, 0)=min(0.5, 1)=0.5, 即U1’=0.5/PB;Ups(-2, 0)=min(0.5, 1)=0.5, 即U2’=0.5/PS;最终通过并运算得到输出量U’。

U’=U1’∨U2’=0.5/PB + 0.5/PS=2最后通过重心法得出U’= 1×0.5+2×0.5+3×0.50.5+0.5+0.5同理可得其他输出等级U’,如下表模糊控制表表2-5通过找到输出等级后再乘以相应的量化因子K3即可得出实际的输出量。

三、程序设计程序设计流程图3-1图3-1四、测试与仿真1. Simulink搭建2. 比例因子K3对响应曲线的影响这里PID控制器选取的P=1, I=1, D=0。

通过控制PID数值来研究比例因子K3对系统的影响。

由于这里采取的是非线性量化,所以输出将由一组分段函数构成。

(1)u={−9 (degree≤−3)4.5×degree+4.5 (−3<degree≤−2) 3×degree+1.5 (−2<degree≤−1)1.5×degree (−1<degree≤0)1.5×degree (0<degree<1)3×degree−1.5 (1≤degree<2) 4.5×degree−4,5 (2≤degree<3)9 (degree≥3)(2) u ={9×degree +9 (−3<degree ≤−2)6×degree +3 (−2<degree ≤−1)3×degree (−1<degree ≤0)3×degree (0<degree <1)6×degree −3 (1≤degree <2)9×degree −9 (2≤degree <3)18 (degree ≥3)(3) u ={−30 (degree ≤−3)15×degree +15 (−3<degree ≤−2)10×degree +5 (−2<degree ≤−1)5×degree (−1<degree ≤0)5×degree (0<degree <1)10×degree −5 (1≤degree <2)15×degree −15 (2≤degree <3)30 (degree ≥3)(4) u ={18×degree +18 (−3<degree ≤−2)12×degree +6 (−2<degree ≤−1)6×degree (−1<degree ≤0)6×degree (0<degree <1)12×degree −6 (1≤degree <2)18×degree −18 (2≤degree <3)36 (degree ≥3)(5) u ={−42 (degree ≤−3)21×degree +21 (−3<degree ≤−2)14×degree +7 (−2<degree ≤−1)7×degree (−1<degree ≤0)7×degree (0<degree <1)14×degree −7 (1≤degree <2)21×degree −21 (2≤degree <3)42 (degree ≥3)如果进一步增大量化因子K3值,响应曲线将会变得越来越不稳定。

因此最终数值K3取第(4)、(5)个分段函数比较好,响应速度快,其中t p和t s都相对于不加模糊控制器的曲线小,并且超调量也比不加模糊控制器的系统小。

五、总结这次上机编程实验主要目的是模糊控制器的实现,把理论知识转换为实际仿真运算。

由于毕竟是仿真实验,与实际操作仍不相同,在一些数值选取,比如论域、隶属度函数的确定,都是通过主观意愿而不是实际经验来操作的。

但是关键部分的运算比如模糊控制表的生成的确增强了我对模糊控制的理解。

通过仿真可以发现增加了模糊控制器的系统的确比单纯地PID 调节有着更强的控制效果,这也是学习的成果和目标之一。

由于个人较为熟悉C语言,所以这次是用s-function中的C语言来实现模糊控制器的。

以后可以是用.m文件来进行编程,以利用matlab自带的强大功能。

六、使用方法(1) 用simulink打开Artificial_Control_Design(2) 再在Matlab的Command Window中选取将要导入s-function中的.c文件所在的文件,如下图。

(这里的.c文件是fuzzy_control.c)(3) 编译fuzzy_control.c,在Command Window中输入mex fuzzy_control.c,等待编译完成(4) 双击sinmulink中的s-function模块,在s-function name中输入fuzzy_control,然后点击确定(5) 保存,并编译(6) 运行(7) 双击示波器观测波形七、代码附录/* 1st: mex fuzzy_control.c2nd: save simulink3rd: compile simulink and run*//** sfuntmpl_basic.c: Basic 'C' template for a level 2 S-function.**-------------------------------------------------------------------------* | See matlabroot/simulink/src/sfuntmpl_doc.c for a more detailed template |*-------------------------------------------------------------------------** Copyright 1990-2002 The MathWorks, Inc.* $Revision: 1.27.4.2 $*//** You must specify the S_FUNCTION_NAME as the name of your S-function * (i.e. replace sfuntmpl_basic with the name of your S-function).*/#define S_FUNCTION_NAME fuzzy_control //modified name#define S_FUNCTION_LEVEL 2/** Need to include simstruc.h for the definition of the SimStruct and * its associated macro definitions.*/#include "simstruc.h"char degree_e=0,degree_de=0;double degree_u=0,delta_u=0; //delta_u: the variable added to the controlled variabledouble fuzzy_table[7][7]={{3, 3, 2.5, 2.67, 2, -0.5, -2.67},{2.5, 2, 2, 2, 1, -0.5, -2.5},{2.6, 2.14, 0.5, 0.25, -0.22, -1.375, -2.6},{2.67, 2, 0.5, 0, -0.5, -2, -2.67},{2.6, 1.375, 0.22, -0.25, -0.5, -2.14, -2.6},{2.5, 0.5, -1, -2, -2, -2, -2.5},{2.67, 0.5, -2, -2.67, -2.5, -3, -3}};/* Error handling* --------------** You should use the following technique to report errors encountered within* an S-function:** ssSetErrorStatus(S,"Error encountered due to ...");* return;** Note that the 2nd argument to ssSetErrorStatus must be persistent memory.* It cannot be a local variable. For example the following will cause * unpredictable errors:** mdlOutputs()* {* char msg[256]; {ILLEGAL: to fix use "static charmsg[256];"}* sprintf(msg,"Error due to %s", string);* ssSetErrorStatus(S,msg);* return;* }** See matlabroot/simulink/src/sfuntmpl_doc.c for more details.*//*====================** S-function methods **====================*//* Function: mdlInitializeSizes===============================================* Abstract:* The sizes information is used by Simulink to determine the S-function * block's characteristics (number of inputs, outputs, states, etc.). */static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S){/* See sfuntmpl_doc.c for more details on the macros below */ssSetNumSFcnParams(S, 0); /* Number of expected parameters*///MODIFIEDif (ssGetNumSFcnParams(S) != ssGetSFcnParamsCount(S)) {/* Return if number of expected != number of actual parameters */return;}ssSetNumContStates(S, 0);ssSetNumDiscStates(S, 0);if (!ssSetNumInputPorts(S, 3)) return; //modified original:1ssSetInputPortWidth(S, 0, 1); //demension of input0;ssSetInputPortRequiredContiguous(S, 0, true); /*direct input signal access*/ssSetInputPortWidth(S, 1, 1); //demension of input1;ssSetInputPortRequiredContiguous(S, 1, true); /*direct input signal access*/ssSetInputPortWidth(S, 2, 1); //demension of input2;ssSetInputPortRequiredContiguous(S, 1, true); /*direct input signal access*//** Set direct feedthrough flag (1=yes, 0=no).* A port has direct feedthrough if the input is used in either* the mdlOutputs or mdlGetTimeOfNextVarHit functions.* See matlabroot/simulink/src/sfuntmpl_directfeed.txt.*/ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1);ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 1, 1);ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 2, 1);if (!ssSetNumOutputPorts(S, 1)) return;ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1);ssSetNumSampleTimes(S, 0.1); //////SAMPLE TIME!!!!!!!!!!ssSetNumRWork(S, 0);ssSetNumIWork(S, 0);ssSetNumPWork(S, 0);ssSetNumModes(S, 0);ssSetNumNonsampledZCs(S, 0);/* Specify the sim state compliance to be same as a built-in block */ssSetSimStateCompliance(S, USE_DEFAULT_SIM_STATE);ssSetOptions(S, 0);}/* Function: mdlInitializeSampleTimes=========================================* Abstract:* This function is used to specify the sample time(s) for your* S-function. You must register the same number of sample times as * specified in ssSetNumSampleTimes.*/static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S){ssSetSampleTime(S, 0, CONTINUOUS_SAMPLE_TIME);ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0);}#define MDL_INITIALIZE_CONDITIONS /* Change to #undef to remove function */#if defined(MDL_INITIALIZE_CONDITIONS)/* Function: mdlInitializeConditions========================================* Abstract:* In this function, you should initialize the continuous and discrete * states for your S-function block. The initial states are placed * in the state vector, ssGetContStates(S) orssGetRealDiscStates(S).* You can also perform any other initialization activities that your * S-function may require. Note, this routine will be called at the * start of simulation and if it is present in an enabled subsystem * configured to reset states, it will be call when the enabled subsystem* restarts execution to reset the states.*/static void mdlInitializeConditions(SimStruct *S){}#endif/* MDL_INITIALIZE_CONDITIONS */#define MDL_START /* Change to #undef to remove function */#if defined(MDL_START)/* Function: mdlStart=======================================================* Abstract:* This function is called once at start of model execution. If you * have states that should be initialized once, this is the place * to do it.*/static void mdlStart(SimStruct *S){}#endif/* MDL_START *//* Function: mdlOutputs=======================================================* Abstract:* In this function, you compute the outputs of your S-function* block.*/static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid){//real_T *para1 = mxGetPr(ssGetSFcnParam(S,0));//real_T *para2 = mxGetPr(ssGetSFcnParam(S,1));//real_T *para3 = mxGetPr(ssGetSFcnParam(S,2));const real_T *u1 = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,0);const real_T *u2 = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,1);const real_T *u3 = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,2);real_T *y = ssGetOutputPortSignal(S,0);/*convert the input e into the degree of control*/if(u1[0] > 0){if(u1[0] < 5) degree_e = 1;//5else {if(u1[0] < 15) degree_e = 2;//15else degree_e = 3;}}else{if(u1[0] < 0){if(u1[0] > -5) degree_e = -1;else {if(u1[0] > -15) degree_e = -2;else degree_e = -3;}}else degree_e = 0;}/*convert the input de into the degree of control*/if(u2[0] > 0){if(u2[0] < 5) degree_de = 1;//5else if(u2[0] < 20) degree_de = 2;//20else degree_de = 3;}else{if(u2[0] < 0){if(u2[0] > -5) degree_de = -1;else if(u2[0] > -20) degree_de = -2;else degree_de = -3;}else degree_de = 0;}degree_u = fuzzy_table[degree_de+3][degree_e+3];if(degree_u > 0){ //delta_u=3*degree_u;//18.15if(degree_u < 1) delta_u = 20*degree_u;//1.5 *degree_u;//6*degree_u;//7 * degree_u;//3*degree_u;//5 * degree_u; //1.5 * degree_u;else if(degree_u < 2) delta_u =40*degree_u-20;//3 * degree_u - 1.5;//12*degree_u-6;//14 * degree_u - 7;// 6*degree_u-3;//10 * degree_u - 5;//3 * degree_u - 1.5;else if (degree_u < 3) delta_u = 60*degree_u-60;//4.5 * degree_u - 4.5;//18*degree_u-18;//21 * degree_u - 21;//9*degree_u-9;//15 * degree_u - 15;//4.5 * degree_u - 4.5;else delta_u = 120;//18;//9;}else{//delta_u=degree_u*3;//18.15if(degree_u > -1) delta_u = 20 * degree_u;//7 * degree_u;//3*degree_u;// 5 * degree_u;//1.5 * degree_u;else if(degree_u > -2) delta_u = 40 * degree_u + 20;//14 * degree_u + 7;//6*degree_u+3;//10 * degree_u + 5;//3 * degree_u + 1.5;else if (degree_u > -3) delta_u = 60 * degree_u +60;//18*degree_u+18;//21 * degree_u + 21;// 9*degree_u+9;//15 * degree_u + 15;//4.5 * degree_u + 4.5;else delta_u = -120;//-42;//-18;//-9;}y[0] = u3[0] + delta_u;//+20;/*degree_e=0;degree_de=0;degree_u=0;delta_u=0;*/}#define MDL_UPDATE /* Change to #undef to remove function */#if defined(MDL_UPDATE)/* Function: mdlUpdate======================================================* Abstract:* This function is called once for every major integration time step. * Discrete states are typically updated here, but this function is useful* for performing any tasks that should only take place once per* integration step.*/static void mdlUpdate(SimStruct *S, int_T tid){}#endif/* MDL_UPDATE */#define MDL_DERIVATIVES /* Change to #undef to remove function */#if defined(MDL_DERIVATIVES)/* Function: mdlDerivatives=================================================* Abstract:* In this function, you compute the S-function block's derivatives. * The derivatives are placed in the derivative vector, ssGetdX(S). */static void mdlDerivatives(SimStruct *S){}#endif/* MDL_DERIVATIVES *//* Function: mdlTerminate=====================================================* Abstract:* In this function, you should perform any actions that are necessary * at the termination of a simulation. For example, if memory was* allocated in mdlStart, this is the place to free it.*/static void mdlTerminate(SimStruct *S){degree_e=0;degree_de=0;degree_u=0;delta_u=0;}/*======================================================** See sfuntmpl_doc.c for the optional S-function methods **======================================================*//*=============================** Required S-function trailer **=============================*/#ifdef MATLAB_MEX_FILE /* Is this file being compiled as a MEX-file? */#include "simulink.c" /* MEX-file interface mechanism */#else#include "cg_sfun.h" /* Code generation registration function */ #endif。

相关文档
最新文档