智能控制工程研究的进展
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。
智能控制系统工程的实践与创新
智能控制系统工程的实践与创新智能控制系统工程是现代科技领域中的一项重要研究方向，它通过利用先进的技术手段，将传感器、执行器和控制算法相结合，实现对各种系统的智能化控制和优化。
在实践与创新中，智能控制系统工程不断推动科技的发展，为人类带来了诸多福祉。
一、智能控制系统工程的实践智能控制系统工程的实践是将理论知识应用于实际工程中的过程。
在实践中，工程师们需要根据实际情况选择合适的传感器和执行器，并设计出有效的控制算法。
例如，智能家居系统中的温度控制就是一个典型的实践案例。
通过使用温度传感器检测房间温度，并根据设定的温度范围来控制空调的启停，实现智能化的温度控制。
这种实践不仅提高了生活的便利性，还节约了能源资源，减少了能源浪费。
另一个实践案例是智能交通系统。
通过在路口设置传感器和摄像头，智能交通系统可以实时监测交通流量和车辆状态，并根据监测结果优化信号灯的控制策略，以减少交通拥堵和事故发生概率，提高交通效率和安全性。
这种实践不仅提高了城市交通的运行效率，还提供了更加便捷和安全的出行环境。
二、智能控制系统工程的创新智能控制系统工程的创新是指在实践的基础上，通过引入新技术和新思路，提出新的解决方案和方法，推动智能控制系统的发展。
在智能控制系统工程的创新中，人工智能技术的应用是一个重要的方向。
人工智能技术可以使智能控制系统具备学习和适应能力，从而能够根据环境变化和用户需求做出智能决策。
例如，智能机器人可以通过学习和感知来识别和处理环境中的各种情境，从而实现智能化的任务执行。
智能交通系统可以通过学习和优化来不断改进交通信号灯的控制策略，以适应不同时间段和交通情况下的需求。
这些创新不仅提高了智能控制系统的性能和效率，还为人类创造了更加智能和便利的生活环境。
智能控制系统工程还可以与其他领域进行跨界融合，实现更多的创新。
例如，将智能控制系统与大数据技术相结合，可以实现对大量数据的高效处理和分析，从而提取出有价值的信息和知识。
智能控制技术的发展现状及心得体会
智能控制技术的发展现状及心得体会摘要：在此综述了智能控制技术的现状及发展，首先简述智能控制的性能特点及主要方法，然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状，接着论述智能控制的国内外发展和现状。
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创新的挑战，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。
关键词：智能控制模糊控制神经网络遗传算法一、引言智能控制作为当今的一种交叉前沿学科，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法（包括经典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等）所难以解决的不确定性问题。
自智能控制概念的提出，自动控制界纷纷仿效，主流是人工智能技术引入到自动控制系统中，寻求难以精确建模的复杂系统的自动控制(自治)。
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。
因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。
此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。
高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。
为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。
这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
二、智能控制的性能特点智能控制是自动控制发展的新的阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂、非线性和不确定的系统控制问题。
智能控制系统具有以下几个特点：(1)较强的学习能力：能对未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习、融合、分析、推理，并利用积累的知识和经验不断优化、改进和提高自身的控制能力；(2)较强的自适应能力：具有适应受控对象动力学特性变化、环境特性变化和运行条件变化的能力；(3)较强的容错能力：系统对各类故障具有自诊断、屏蔽和自恢复能力；(4)较强的鲁棒性：系统性能对环境干扰和不确定性因素不敏感；(5)较强的组织功能：对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性；(6)实时性好：系统具有较强的在线实时响应能力；(7)人机协作性能好：系统具有友好的人机界面，以保证人机通信、人机互助和人机协同工作。
智能控制技术的研究与发展
智能控制技术的研究与发展现代科技日新月异，智能控制技术已经被广泛应用于生产、教育、医疗、家庭等各个领域。
智能控制技术通过自动化、机器视觉、传感器等多种手段，实现科学、高效、智能的管理和控制，有效提高生产效率和人们的生活质量。
智能控制技术包括自动控制技术、智能识别技术、智能监控技术等多个领域。
自动控制技术可以将自动化程度提高到最高，使设备和系统运转更加安全、稳定。
智能识别技术则可以通过机器视觉和语音识别等手段，实现智能感知和识别，人机交互更加友好，智能化程度更加高。
智能监控技术可以通过传感器和网络技术等手段，实现设备、环境、安全等多方面的监控，对生产和生活环境进行实时管理和调节。
智能控制技术的研发和应用早已成为全球性的工程项目。
随着科技的不断推动，智能控制技术已经不再是简单的数据处理，而是变得更加智能化和自动化。
例如，在工业自动化领域，人们已经实现了全线自动化运行，从厂房运行到生产线的运营管理都可以完全实现自动化监控。
在家居领域，智能家居系统已经逐渐普及，通过手机APP或语音控制，可以实现家电设备的智能化管理和控制，对人们的生活带来很多方便。
智能控制技术的发展对整个社会的进步和发展起着积极作用。
首先，智能控制技术能够有效提高生产效率，缩短生产周期和流程，减少人力和资源的浪费。
其次，智能控制技术可以提高生产的安全性和稳定性，降低事故发生的风险。
第三，智能控制技术能够减少人类对自然环境的破坏，实现可持续发展，从而更好地保护地球家园。
然而，与智能控制技术的普及相对应的是不断增长的安全隐患。
网络安全和隐私泄露等问题已经成为智能控制技术的主要问题之一。
因此，我们需要不断探索和总结经验，提出更加完善的安全和保密策略来保护我们的数据安全和隐私。
另外，在智能控制技术的开发和应用过程中，还需要更加注重人机交互设计，以更好地满足人们的需求和能力，提高产品的使用率和用户满意度。
总之，智能控制技术的研究和发展势不可挡，它必将成为推动社会发展进步的重要力量。
控制工程在核电技术领域中的最新研究进展
控制工程在核电技术领域中的最新研究进展随着能源需求日益增长，核能作为一种清洁、可持续的能源形式受到了广泛关注。
在核电站的运营过程中，控制工程在确保核反应堆稳定运行、安全运营中起着至关重要的作用。
本文将介绍控制工程在核电技术领域中的最新研究进展，并探讨其在核电站运营中的应用。
一、自适应控制系统自适应控制系统是一种能够根据系统状态自动调整控制策略的控制系统。
在核电站中，自适应控制系统能够根据反应堆的特性和运行状态，实时调整控制参数，以提高反应堆的运行效率和安全性。
研究表明，应用自适应控制系统可以有效地抑制反应堆的振荡，并提高系统的响应速度。
此外，自适应控制系统还能够在不同负荷情况下自动调整控制策略，以实现最佳的能源利用效率。
二、数据驱动控制算法数据驱动控制算法是基于大量运行数据进行训练和建模，以实现对系统的精确控制。
在核电技术领域，利用大数据技术进行实时监测和控制已经成为一个研究热点。
通过对核电站的实时运行数据进行采集和分析，可以构建出准确的系统模型，并通过数据驱动控制算法实现对系统的精确控制。
这种控制模式不仅能够提高系统的稳定性和安全性，还可以减少人工干预，降低运营成本。
三、智能监测与诊断系统智能监测与诊断系统是一种能够实时监测核电站运行状态并进行故障诊断的系统。
通过采集和分析核电站运行数据，智能监测与诊断系统能够预测可能发生的故障，并采取相应的措施保证反应堆的正常运行。
研究表明，智能监测与诊断系统能够大大提高核电站的运行效率和安全性。
它能够在故障发生之前进行预警，并准确诊断故障的原因和位置，以提供准确的维修建议。
四、先进控制策略随着科技的不断发展，先进的控制策略在核电技术领域得到了广泛应用。
例如，模糊控制、神经网络控制和模型预测控制等先进控制策略已经取得了一些令人瞩目的成果。
采用先进控制策略可以更好地应对复杂的核电站运行环境和非线性特性。
这些策略能够提高核电站的响应速度、稳定性和安全性，使核电站更加适应不同工况的需求。
智能控制研究现状【范本模板】
智能控制的研究现状摘要：本文介绍了智能控制的产生背景和智能控制的特点以及智能控制国内外研究现状及发展趋势，分析了智能控制的应用现状。
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，背景，智能控制技术，展望引言：智能控制（intelligent controls）,是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器,以实现控制目标的自动控制技术.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。
智能控制技术在很多领域得到了广泛应用，如制造业、工业工程、能源工程、生物医学工程、汽车以及飞行器等。
智能控制是一种直接控制模式，它建立在启发、经验和专家知识等基础上，应用人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科相关理论，驱动控制系统执行机构实现预期控制目标［1]。
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。
二十世纪以来，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。
二十世纪六十年代，由于空间技术、海洋工程和机器人技术发展的需要[2］,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［3]，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(经典控制和现代控制）的理论和方法去解决是不可能的。
电气工程与智能控制专业发展现状
电气工程与智能控制专业发展现状简介电气工程与智能控制专业是一门关于电力系统、电机与驱动、自动化控制等领域的学科。
随着信息技术的快速发展，智能控制成为电气工程的重要分支。
本文将探讨电气工程与智能控制专业的发展现状。
学科重点领域电气工程与智能控制专业的重点领域包括但不限于以下几个方面：电力系统电力系统研究电能的生产、传输和分配，主要关注电力系统的稳定性、可靠性和经济性等问题。
随着可再生能源和智能电网的快速发展，电力系统的安全性和可持续发展已成为关注的焦点。
电机与驱动电机与驱动研究电动机的设计、控制和性能优化。
随着工业自动化程度的不断提高，电机与驱动技术的研究和应用也取得了重大突破。
智能驱动技术的发展使得电机的效率和精度得到了提升。
自动化控制自动化控制研究如何通过传感器、执行器和控制器来实现对工业过程和系统的自动化控制。
智能控制技术的应用使得工业生产过程更加高效、安全和可靠。
发展趋势电气工程与智能控制专业在当前和未来都具有广阔的发展空间。
以下是该专业的发展趋势：智能化随着人工智能技术的发展，智能化已经成为电气工程与智能控制的重要方向。
智能化技术可以提高电力系统的安全性和可靠性，优化电机的性能，实现工业过程的智能控制。
可持续发展电气工程与智能控制专业将越来越注重可持续发展。
利用可再生能源和智能电网技术，实现电力系统的绿色、环保和可持续发展已成为当前的研究热点。
自动化与智能化集成自动化和智能化是电气工程与智能控制专业的重要组成部分。
未来，自动化与智能化将更加紧密地结合，实现智能制造和智能交通等领域的全面发展。
教育与就业前景电气工程与智能控制专业的教育和研究机构非常多，且就业前景广阔。
毕业生可以在电力公司、制造业企业、科研院所等领域就业。
随着智能化趋势的加强，电气工程与智能控制专业的需求将越来越大。
结论电气工程与智能控制专业是一个充满发展潜力的学科。
随着智能技术的不断渗透，该专业的研究和应用将变得更加广泛。
智能控制技术的发展现状与应用
智能控制技术的发展及其应用一、国内外研究现状及发展趋势智能控制（intelligent controls），是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器，以实现控制目标的自动控制技术。
自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定性论文发表以来，控制理论的发展已走过了60多年的历程。
一般认为，前30年是经典控制理论的发展和成熟阶段，后30年是现代控制理论的形成和发展阶段。
随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已难以解决复杂系统的控制问题。
智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。
从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。
1965年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，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年代初，傅京孙、Glofiso和Saridis等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要进展。
1974年，Mamdani提出了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，将模糊集和模糊语言逻辑用于工业过程控制，之后又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了较大提高。
模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。
电气工程中的智能控制技术应用研究进展
电气工程中的智能控制技术应用研究进展在当今科技飞速发展的时代，电气工程领域取得了显著的进步，其中智能控制技术的应用发挥了至关重要的作用。
智能控制技术以其高效、精准和自适应的特点，为电气工程的发展带来了新的机遇和挑战。
本文将对电气工程中智能控制技术的应用研究进展进行详细探讨。
智能控制技术是一种融合了多种学科知识的先进控制方法，它能够处理复杂的、不确定性的系统，并且具有自学习、自适应和自优化的能力。
在电气工程中，智能控制技术主要应用于电力系统、电机控制、电气传动、智能电网等多个方面。
在电力系统中，智能控制技术的应用有效地提高了系统的稳定性和可靠性。
例如，通过智能控制技术对电力系统的潮流进行优化控制，可以实现电力的合理分配，降低网络损耗，提高能源利用效率。
此外，智能控制技术还可以用于电力系统的故障诊断和预测。
利用先进的传感器和数据分析算法，能够实时监测电力设备的运行状态，及时发现潜在的故障隐患，并提前采取措施进行预防和修复，从而大大减少了停电事故的发生，保障了电力供应的连续性和稳定性。
电机控制是电气工程中的一个重要领域，智能控制技术的应用使得电机的控制性能得到了显著提升。
传统的电机控制方法往往难以满足高精度、高动态性能的要求，而智能控制技术如模糊控制、神经网络控制等则能够有效地解决这些问题。
以模糊控制为例，它不需要精确的数学模型，而是根据专家经验和模糊规则来进行控制，对于具有非线性、时变特性的电机系统具有很好的控制效果。
神经网络控制则通过对大量数据的学习和训练，能够自适应地调整控制参数，实现对电机的精确控制。
电气传动系统在工业生产中有着广泛的应用，智能控制技术的引入极大地改善了传动系统的性能。
例如，在数控机床、机器人等设备中，采用智能控制技术可以实现高精度的位置控制和速度控制，提高生产效率和产品质量。
此外，智能控制技术还可以实现电气传动系统的节能控制，根据负载变化自动调整电机的运行状态，降低能耗。
智能电网是未来电网的发展方向，智能控制技术在其中发挥着关键作用。
2023年中国智能控制行业现状深度研究与发展趋势预测报告报告模板
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2023/9/15
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4. 技术创新：随着人工智能、物联网等技术的不断发展，智能控制行业将迎来更多的技术创新。例如，5G技术的应用将使得智能家居、智能制造等领域的数据传输速度更快，更加智能化。
竞争格局分析
03
发展趋势
Development Trends
智能控制行业现状
1.智能控制行业在中国发展迅速，涉及多个领域智能控制行业在中国已经得到了广泛的应用和发展。该行业主要涉及自动化、计算机科学、电子工程、机械工程等多个领域，旨在通过智能化的控制手段，实现对各种设备和系统的自动化管理和优化。
3.中国智能控制行业稳步发展综上所述，中国智能控制行业已经成为一个重要的经济领域，该行业的企业数量呈现出稳步增长的趋势，产值和出口总额也呈现出稳步增长的趋势。
智能化升级：随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展和应用，智能控制行业正在经历着从自动化到智能化的升级。未来的智能控制系统将更加智能化，能够实现自我学习、自我优化和自我修复，从而进一步提高生产效率和产品质量。
3.中国智能控制行业持续快速发展综上所述，中国智能控制行业在近年来取得了显著的发展，未来也将会继续保持快速发展的态势。
市场现状分析
行业发展趋势
关于行业发展趋势，我们将从技术角度出发，为您剖析行业现状及未来
行业规模
智能控制
增长
物联网
大数据
新兴技术
1.中国智能控制行业爆发式增长，2025年市场规模将超5000亿元智能控制行业现状深度研究
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。
智能控制系统工程的实践与创新
智能控制系统工程的实践与创新1.什么是智能控制系统工程？智能控制系统工程，指的是运用计算机、网络、传感器、控制器等多种技术手段，对工业、城市、交通等各个领域中的实体进行自动化控制和智能化管理的系统工程。
该工程包含设备选型、软硬件开发、系统集成、自动化控制和数据智能分析等环节，可以帮助实现生产、管理、服务等各个方面的智能化升级。
2.智能控制系统工程的应用领域智能控制系统工程的应用领域非常广泛，如工业制造、交通运输、军事防务、环境监测、智慧城市等等。
例如，生产车间中的自动化控制分析系统可以根据实时的生产数据，自动调节设备和工艺参数，提高生产效率和品质；智慧城市中的智能交通系统可以通过传感器、摄像头等设备收集交通信息，实现信号智能化控制和交通流量优化。
各个领域的智能控制系统工程均能有效提升生产效率和管理水平，为人类社会的可持续发展提供强有力支撑。
3.实践中遇到的困难和挑战随着科学技术的快速发展，智能控制系统工程的应用也呈现出蓬勃发展的态势。
但同时，我们也面临着一些巨大的挑战。
主要包括：（1）复杂性挑战。
不同领域的智能控制系统工程的发展，复杂度越来越高，系统各个环节之间的耦合度也越来越紧密，难度越来越大。
（2）系统安全挑战。
智能控制系统工程对于数据的收集、处理、传输等流程是十分重要的。
任何一个链接上的问题都有可能造成整个系统的风险，因此在系统的安全性方面需要从硬件、软件、数据等各个方面进行保护。
（3）系统升级和维护挑战。
智能控制系统工程中往往涉及到比较多的技术，针对系统的升级和维护需要不断创新和更新技术手段，才能够保证系统的性能和可靠性。
4.创新实践案例面对挑战和困难，我们需要不断进行创新实践，从技术和理论两方面去推进智能控制系统工程的发展。
以下是我国在这方面的一些实践案例：（1）云计算技术在城市智能交通系统中的应用。
例如我国南京市的智能交通系统，利用传感技术、物联网等手段，收集交通数据，通过云计算技术对数据进行分析处理，响应时间较短、且具有较强的适应性和智能性，提供了一套高效的交通管理和服务体系。
电气工程中的智能控制技术应用研究
电气工程中的智能控制技术应用研究随着科技的飞速发展，电气工程领域也迎来了一系列的变革。
智能控制技术作为一项具有创新性和前瞻性的技术，在电气工程中发挥着日益重要的作用。
它不仅提升了电气系统的运行效率和稳定性，还为解决复杂的工程问题提供了全新的思路和方法。
智能控制技术涵盖了众多领域，如模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等。
这些技术通过模拟人类的智能行为和思维方式，对电气系统进行精准的监测、控制和优化。
在电力系统中，智能控制技术的应用尤为广泛。
例如，在电网的调度和管理方面，智能控制技术能够实时监测电网的运行状态，包括电压、电流、功率等参数。
通过对这些数据的分析和处理，智能控制系统可以迅速做出决策，调整发电和输电策略，以确保电网的稳定运行和电能质量。
以模糊控制为例，它在电力系统的负荷预测中表现出色。
传统的负荷预测方法往往受到诸多因素的影响，如季节变化、天气情况、社会经济活动等，导致预测结果不够准确。
而模糊控制技术能够处理这些不确定性和模糊性因素，通过建立模糊规则和模糊推理机制，对负荷进行更加精确的预测。
神经网络控制技术在电气工程中也具有重要的地位。
它可以对电力设备的故障进行诊断和预测。
通过对大量的设备运行数据进行学习和训练，神经网络能够识别出设备正常运行和故障状态下的特征模式，从而在设备出现故障的早期阶段就能够发出预警，为维护人员提供宝贵的时间，减少设备故障带来的损失。
专家系统控制则是将领域专家的知识和经验转化为计算机程序，为电气工程中的决策提供支持。
在电力系统的规划和设计中，专家系统可以根据特定的需求和条件，提供最优的方案选择，提高规划和设计的效率和质量。
在电气传动系统中，智能控制技术同样有着显著的应用价值。
例如，在交流调速系统中，智能控制技术可以实现对电机转速和转矩的精确控制，提高系统的动态性能和稳态精度。
此外，智能控制技术还可以有效地抑制电机的振动和噪声，延长电机的使用寿命。
智能控制技术在新能源领域也大显身手。
人工智能技术在控制工程中的应用研究
人工智能技术在控制工程中的应用研究人工智能作为一个全新的科技领域，近年来在海量数据分析及处理、自动化应用等领域已经逐渐得到了业界和学术界的广泛关注。
在控制工程方面，人工智能技术也具有巨大的潜力，并且在控制工程的设计、优化、故障检测等方面已经开始得到了广泛的应用。
1. 简介控制工程是一门研究如何通过物理设备、数学模型和计算机技术来实现对某种过程、系统或设备的控制和优化的学科。
人工智能技术则是一种通过仿生学和计算科学来设计、开发和实现能够模拟、扩展和增强人类智能的方法和技术。
两者结合起来，可以促进控制工程的智能化、自动化和高效化。
2. 人工智能技术在控制工程中的主要应用方向2.1 控制系统设计与优化传统控制系统的设计和优化往往是基于精细的物理模型和数学模型来进行的。
但是这种方法需要大量的精确测量和验证，并且很难考虑到复杂的非线性、随机和时变系统。
人工智能技术可以通过对控制系统中的海量数据进行分析和建模，来发现控制系统中的隐含规律和关联，从而实现对控制系统的设计和优化。
例如，在神经网络的帮助下，可以建立起非线性控制系统的较为精确的模型。
在这种模型的基础上，可以对控制器的参数进行优化或者直接构建反馈律。
同样，基于遗传算法或者粒子群算法等优化算法，可以通过搜索最优解的方式获取控制器的正确参数。
2.2 系统故障检测和诊断在控制工程中，故障检测和诊断是非常关键的工作。
一旦出现系统故障，往往就会给生产带来严重的影响。
传统的故障检测和诊断通常基于规则或信号处理技术展开，但是对于现代复杂的系统来说这种技术往往无法胜任。
人工智能技术可以通过机器学习的方法进行故障检测和诊断。
通过对系统的海量数据进行聚类或者神经网络训练，可以建立起一个高效准确的故障检测和诊断模型。
例如，基于神经网络技术和动态主元分析方法可以实现工业过程中的异常检测和故障诊断。
2.3 高级控制随着现代科技的不断发展，高级控制越来越受到人们的关注。
高级控制可以是一种更为灵敏、更为智能的控制方式，如模型预测控制、自适应控制、最优化控制等等。
电气工程中智能控制技术的研究与应用前景
电气工程中智能控制技术的研究与应用前景在当今科技飞速发展的时代，电气工程领域也迎来了一系列重大变革，其中智能控制技术的出现和应用无疑是最为引人注目的。
智能控制技术作为一种先进的控制手段，正逐渐渗透到电气工程的各个方面，为其带来了更高的效率、更好的稳定性以及更强大的功能。
电气工程是现代科技领域中的核心学科之一，它涵盖了电力系统、电机与电器、电力电子技术、高电压与绝缘技术等众多分支。
在过去，传统的控制方法在一定程度上满足了电气工程的需求，但随着系统的日益复杂和对性能要求的不断提高，传统控制方法逐渐显露出其局限性。
而智能控制技术的出现，则为解决这些问题提供了全新的思路和方法。
智能控制技术具有许多独特的优势。
首先，它具有强大的自适应性。
能够根据系统的变化和外界环境的干扰，自动调整控制策略，从而保证系统始终处于最优的运行状态。
其次，智能控制技术具有良好的容错性。
即使系统出现部分故障或异常情况，它也能够通过智能算法进行诊断和补偿，确保系统的基本功能不受影响。
再者，智能控制技术能够处理多变量、非线性等复杂的系统问题，这对于电气工程中许多复杂的系统模型来说，具有重要的意义。
在电力系统中，智能控制技术得到了广泛的应用。
例如，智能电网的建设就是智能控制技术的一个典型应用。
通过智能传感器和通信技术，实现对电力系统的实时监测和控制，优化电力的分配和调度，提高电网的可靠性和稳定性。
此外，在电力系统的故障诊断和恢复方面，智能控制技术也发挥了重要的作用。
利用智能算法对故障数据进行分析和处理，能够快速准确地定位故障点，并制定出合理的恢复方案，大大缩短了停电时间，减少了经济损失。
电机与电器领域也是智能控制技术的重要应用方向。
在电机的调速控制中，智能控制技术可以实现更加精确和高效的控制。
比如，采用模糊控制、神经网络控制等方法，可以根据负载的变化实时调整电机的转速，提高电机的运行效率和节能效果。
在电器设备的智能化控制方面，智能控制技术可以实现设备的自动化运行、远程监控和故障预警，提高设备的可靠性和使用寿命。
基于人工智能的材料成型及控制工程智能化研究
基于人工智能的材料成型及控制工程智能化研究随着科技的不断进步，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中包括了材料成型及控制工程。
人工智能的智能化研究为材料成型及控制工程带来了许多新的可能性和机遇。
本文将探讨基于人工智能的材料成型及控制工程智能化研究的现状和未来发展。
一、智能化材料成型技术的应用材料成型技术是制造业中不可或缺的一部分，它涉及到材料的加工和形态的改变。
传统的材料成型技术通常需要大量的人工操作和经验，而基于人工智能的智能化材料成型技术则能够通过学习和模拟来实现自动化和智能化的生产过程。
例如，基于人工智能的3D打印技术已经成为材料成型领域的一项重要技术。
通过使用人工智能算法，3D打印机可以根据设计图纸自动控制打印头的运动轨迹和材料的喷射量，从而实现复杂结构的打印。
这种智能化的材料成型技术不仅提高了生产效率，还能够减少人为错误和浪费。
二、智能化控制工程的发展趋势控制工程是材料成型过程中至关重要的一环，它涉及到对材料成型设备和工艺参数的控制和调节。
传统的控制工程通常采用固定的控制算法和参数，而基于人工智能的智能化控制工程则能够根据实时数据和环境条件调整控制策略和参数。
例如，基于人工智能的自适应控制技术已经在材料成型过程中得到了广泛应用。
通过使用人工智能算法，控制系统可以根据实时数据和环境条件自动调整控制策略和参数，从而实现更加精确和高效的控制。
这种智能化的控制工程不仅提高了产品的质量和稳定性，还能够减少能源的消耗和材料的浪费。
三、人工智能在材料成型及控制工程中的挑战与机遇尽管基于人工智能的材料成型及控制工程取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战。
其中之一是数据的获取和处理。
人工智能算法需要大量的数据进行训练和学习，而在材料成型及控制工程中，获取高质量的数据是一项具有挑战性的任务。
另一个挑战是算法的优化和改进，人工智能算法的性能和效果往往取决于算法的选择和参数的调整。
然而，人工智能在材料成型及控制工程中也带来了许多机遇。
人工智能在控制工程中的应用研究
人工智能在控制工程中的应用研究近年来，人工智能在控制工程中的应用越来越受到重视。
控制工程是一门涉及控制系统、仪器仪表、信号处理、智能算法等学科知识的交叉学科，而人工智能技术的出现为控制工程注入了新的活力。
在如今的控制领域中，控制工程研究中的人工智能应用已经成为一种趋势。
一、人工智能在控制工程中的应用概述人工智能是指计算机在模拟、扩展和增强人类智能方面所使用的一种技术。
通过模拟人的智能行为，使得计算机能够基于已有的数据进行分析和处理，从而进行判断、推理和决策。
而在控制领域中，人工智能技术主要通过模拟人类专家判断体系，在复杂的环境下自动地解决系统控制问题。
人工智能在控制工程中的应用主要有以下几种形式：1. 人工智能在自动控制中的应用自控技术是控制工程领域中的一种常用技术，其主要目的是通过控制措施使系统在规定的状态下稳定地运行。
在自控技术中，人工智能可以用于提高系统控制的精度和稳定性。
例如，在机器人控制中，人工智能可以通过模拟人的视觉和动作，实现机器人的智能优化控制，从而提高机器人的精度和灵活性。
2. 人工智能在信号处理中的应用信号处理是控制工程领域中的一项重要技术。
它主要是用来处理和分析从物理环境中得到的信号，并通过应用数学、统计学等方法来提取有用的信息。
在信号处理领域中，人工智能可以通过建立模型，进行预测和识别，从而实现信号的自动化处理和分析。
3. 人工智能在智能算法中的应用智能算法是一种通过模拟自然规律运用数学方法计算的有效算法。
在控制工程中，智能算法能够通过建立数据模型，进行机器学习等方法，将目标函数等问题转化成规划问题，使系统能够更加精确地反应实际情况。
二、人工智能在控制工程中的实际应用案例1. 智能家居智能家居是一种利用人工智能技术，完成家庭设备之间互相连接，实现自动化智能控制的一种系统。
通过智能家居系统，住户可以通过语音、移动应用等方式，实现家电设备的控制和操作。
这种应用场景体现了人工智能在控制工程中的应用，同时提升了家庭生活的便利性。
电子工程自动化控制智能技术研究
电子工程自动化控制智能技术研究随着科技的不断发展，电子工程领域的自动化控制智能技术也在不断进步。
自动化控制智能技术是指利用先进的控制理论、算法和智能化技术，实现对各种工业过程、设备和系统的自动化控制以及智能化管理。
这一技术的应用范围非常广泛，涉及工业生产、交通运输、环境保护、能源管理等领域。
本文将从自动化控制和智能技术两个方面展开讨论，探讨电子工程中自动化控制智能技术的研究进展与应用前景。
一、自动化控制技术的研究与应用自动化控制技术是电子工程领域中的重要组成部分，它主要包括传感器、执行器、控制器等设备，通过实时采集、处理和控制系统的各种参数和状态，实现对设备和系统的自动化操作和控制。
随着传感技术、信息处理技术和控制算法的不断发展，自动化控制技术在工业生产、机械制造、电力系统、交通运输等领域得到了广泛的应用。
在工业生产中，自动化控制技术可以实现工艺过程的自动监测、调节和优化，提高了生产效率和产品质量；在交通运输领域，自动化控制技术可以实现交通信号的智能控制、车辆的自动导航、无人驾驶等功能，提高了交通运输的安全性和效率。
在自动化控制技术的研究方面，近年来，随着物联网、大数据、人工智能等新技术的发展，自动化控制技术也得到了新的发展。
物联网技术将传感器、执行器和控制器与互联网连接起来，实现设备和系统之间的信息共享和协同控制；大数据技术可以实现对大量实时数据的快速分析和处理，为自动化控制系统提供更加准确和及时的信息；人工智能技术可以实现对复杂系统的自主学习和决策，提高了自动化控制系统的智能化水平。
未来的自动化控制技术将更加注重系统的信息化、智能化和网络化，为实现智能制造、智能交通、智能能源等目标提供了有力支持。
二、智能技术在电子工程中的应用除了自动化控制技术外，智能技术也是电子工程领域中的重要应用技术，它主要包括人工智能、机器学习、模式识别、专家系统等技术。
这些技术可以实现对系统的自主学习、自适应控制和智能决策，提高了系统的灵活性和智能化水平。
燃料电池系统在线监测与智能控制技术研究
燃料电池系统在线监测与智能控制技术研究随着燃料电池技术的不断发展，燃料电池系统在线监测与智能控制技术的研究也日益受到关注。
燃料电池作为一种清洁能源，具有高效、环保的特点，因此在汽车、船舶等领域具有广阔的应用前景。
然而，燃料电池系统在实际运行中面临着诸多挑战，如温度控制、压力管理、水分平衡等问题，这些问题不仅会影响燃料电池的性能和寿命，还会带来安全隐患。
因此，燃料电池系统在线监测与智能控制技术的研究显得尤为重要。
一、燃料电池系统在线监测技术的研究燃料电池系统在线监测技术主要包括对燃料电池堆中各个组件的状态进行监测，如阳极、阴极、电解质膜等。
通过实时检测电压、电流、温度等参数，可以了解燃料电池系统的运行情况，及时发现故障并进行修复。
目前，燃料电池系统在线监测技术主要采用传感器、数据采集系统等手段进行实时监测，实现对燃料电池系统状态的全面掌握。
在燃料电池系统在线监测技术方面，研究人员首先需要确定监测的参数和监测的方法。
例如，对于燃料电池堆的温度监测，可以采用红外热像仪进行实时监测，对于电压和电流的监测，则可以采用传感器进行实时检测。
同时，研究人员还需要开发相应的算法，对监测到的数据进行处理分析，从而实现对燃料电池系统状态的准确监测。
二、燃料电池系统智能控制技术的研究燃料电池系统智能控制技术的研究是指利用先进的控制算法和智能化技术，对燃料电池系统进行精准控制，实现系统运行的优化。
燃料电池系统智能控制技术的研究主要包括控制策略的设计、控制器的选择以及控制参数的优化等方面。
在燃料电池系统智能控制技术方面，研究人员需要首先确定控制的目标和指标，例如提高系统的能效、延长系统的寿命等。
然后，研究人员可以选择合适的控制算法，如PID控制、模糊控制、神经网络控制等，对燃料电池系统进行精准控制。
此外，研究人员还可以利用智能化技术，如大数据分析、人工智能等，对燃料电池系统的运行数据进行深度分析，优化控制参数，提高系统的性能。
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。
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收稿日期:2002-09-16作者简介:蔡自兴(1938-),男,福建莆田人,教授,博士生导师,主要从事人工智能,智能控制和机器人学等方面的教学与科研工作。
2003年1月第10卷第1期控制工程Control Engineering of China Jan .2003Vol.10,No.1文章编号:167127848(2003)0120001206智能控制工程研究的进展蔡自兴,陈海燕,魏世勇(中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙 410083)摘 要:结合智能控制研究的几个理论分支,着重从机器人控制、机械制造、电力电子学、工业过程和广义控制几个方面分析了当前智能控制的主要应用领域,指出其中的研究热点和重点。
通过总结智能控制工程的现状,提出进一步开展智能控制应用研究的若干对策,包括从基础理论研究和应用系统评估上寻求更成熟的理论指导、明确智能控制研究的目标是建立智能系统模型并实现控制器的智能化、在选择应用对象和设计控制器时遵循“简单”与“复杂”的辨证关系、重视知识技术创新和加快新型智能控制软硬件研制的步伐等。
关 键 词:智能控制;智能控制工程;控制器智能化;发展对策;技术创新中图分类号:TP 18 文献标识码:A1 引 言自1985年在纽约召开第一届智能控制学术会议至今,、农业、服务业、军事航空等各个领域。
近年来,随着人工智能技术和其他信息处理技术,尤其是信息论、系统论和控制论的发展,智能控制在控制机理和应用实践方面均取得了突破性的进展。
遗传算法与模糊逻辑、神经网络相互融合,通过模拟人类思维方式和结构来设计用于解决复杂的各种非线性问题的控制策略,并已在各种实际工程项目中得到应用,取得了良好的效果。
分布式人工智能中的Agent 和Multi Agent System 已成为研究的热点,构建基于Agent 的集散递阶结构的智能控制系统为智能控制注入了新的活力[1,2]。
在理论研究取得进步的同时,国内外的研究者均意识到智能控制的研究不能只停留在计算仿真的层次上,智能控制应该直接面向传统控制难以或无法解决的复杂的非线性系统,面向实际工程应用。
2 智能控制应用研究的现状随着智能控制应用工程的日益成熟,为方便智能控制应用的开发,研究人员开发设计了各种软硬件技术。
软件方面,有MathWorks 公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab (MatrixLaboratory 矩阵实验室),其中自带了神经网络工具箱,模糊逻辑工具箱,可以通过直接调用其中的函数进行智能控制系统的设计应用。
硬件方面,微电子技术界出现了DSP (Digital Signal Proces 2sor )芯片极大提高了运算速度。
各大芯片生产厂家均退出了专用的神经网络芯片和模糊芯片,采用这种高速的DSP ,大大方便了智能控制应用系统的实现[3～5]。
智能控制的应用领域已大为拓宽,不再局限于传统的控制领域,还应用到污水处理、家电智能化等方面。
在更广义的控制角度上,智能控制已应用到了气象预报及股市、税收等经济领域。
以下将着重针对于传统控制方法无法解决或解决不好的几个主要领域来介绍智能控制的工程应用及其发展现状。
1)机器人智能控制 机器人学一直是智能控制的一个重要应用领域。
尤其是近代工业机器人和智能机器人的长足发展,使得新型智能控制技术渗透到机器人学研究的各个方面。
采用人工神经网络、模糊控制和专家系统技术对机器人进行定位、环境建模、检测、控制和规划的研究已经日趋成熟,并在多个实际应用系统中得到验证。
智能控制技术也应用于机器人传感器信息融合和视觉处理方面[6,7]。
文献[8,9]介绍机器人装配作业中如何利用神经网络来进行机器人手臂控制和动态调度。
同时,遗传算法和进化计算为机器人系统带来了新型的优化编程和控制技术。
机器人动力学的时变、强耦合和非线性特点,使得运用传统控制方法来驱动机器人存在很大的局限性,尤其对多关节、复合肢体的机器人,其关节耦合关系和非线性模型使得利用一般控制方式无法达到较好的运动效果。
而神经网络强大的自学习和非线性映射能力使得其在机器人动力学上得到广泛应用。
一般的解决办法是通过神经网络在线或离线训练[10～12],学习机器人的动力学模型,从而设计出相应的控制器。
为提高系统的鲁棒性和适应能力,引入了模糊控制原理,构造了基于模糊逻辑和神经网络的控制器[13,14]。
还有利用模糊逻辑为欠驱动机器人构造控制算法[15]。
此外,水下自主运载器(Autonomous Under2 sea Vehicle,AUV)在未知或复杂危险环境下完成探索、通讯、合作等功能也需要智能控制的协助实现[16]。
2)机械制造中的智能控制 工业制造业涉及一系列相关的操作和行为,包括产品设计、材料选择、工艺流程设计、生产过程、检测过程、管理以及产品的销售[17]。
随着计算机的引入,现代制造业中相继出现了柔性制造系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIM)和智能制造系统(AMS)。
在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或者无法预测的情况。
人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。
智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业。
例如,模糊控制在焊接过程中用于焊缝跟踪、焊接质量及控制焊接设备,汽车工业的模糊控制变速发动机,神经网络悬架控制系统,轿车中央智能控制系统,食品挤出机模糊控制系统,数控铣床的智能控制系统等等。
总结智能控制在智能制造系统的应用,一般是利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。
可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。
利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。
利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息[18]。
3)电力电子学研究领域中的智能控制 电力电子学是一门强电和弱电相结合的交叉边缘学科,其研究的对象包括变流电路、半导体器件、电机控制和模拟/数字电子学等。
电力电子学广泛应用于与电能有关的各个领域,包括交直流电源、电力系统、电气传动控制以及一些电子工业。
电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果。
遗传算法是一种先进的优化算法,采用此方法来对电器设备的设计进行优化,可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量[19～22]。
应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有:模糊逻辑、专家系统和神经网络[23～26]。
针对3种控制技术在故障诊断应用中的特点:模糊逻辑的实时性和鲁棒性,专家系统的推理判断决策和灵活扩充修改知识库,以及神经网络的自组织自学习和并行处理能力,将这3种控制技术进行集成,已经取得了一些成功的经验。
但是,目前将这三种控制技术综合实现的系统还较少,正处于研究试验阶段。
在电力电子学的众多应用领域中,智能控制在电流控制PWM(Pulse Width Modulation)技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。
电流控制PWM技术比常规的PWM技术具有瞬态响应快、精确度高的优点,但也带来了诸如要求更高的稳态精度、极限环和噪声干扰等问题。
文献[27]设计了在大规模集成电路中实现PWM的神经网络,这个神经网络带有更新和实时学习的功能。
设计采用PWM信号作为神经网络的输入输出信号,使用PWM技术和简单混合电路实现CMOS中的乘法和加法,即与(AND)或(OR)功能。
文献[28]中介绍PWM逆变器驱动电机的直接转矩模糊神经网络控制。
文献[29]对于PWM的DC-DC变换器提出一种通用的模糊控制器,该控制器在参数波动大时具有响应速度快、稳定性高的特点。
4)工业过程中的智能控制 许多工业连续生产线上,例如化工、冶炼、材料加工、轧钢等,由于反应机理复杂、关联耦合严重、环境干扰不确定、要求与约束多样等原因,对其系统运行情况和过程的信息了解较少,自动化集成控制应用存在一定的难度,需要运用智能控制模式。
生产过程・2・控 制 工 程 第10卷的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。
局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计,例如专家控制器、智能PID控制器、神经元网络控制器等。
全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。
针对局部级智能控制设计,目前研究的热点是智能PID控制器的设计,因为PID控制至今仍是工业控制中应用最广泛的控制规律。
但常规的PID控制已不能满足现在复杂的工业生产,所以就有必要将人工智能技术与传统PID控制规律结合为智能PID控制。
通过智能技术的加盟,智能PID控制器相比传统的PID控制器,在参数的整定和在线自适应调整方面有其显著的优越性,并可用于控制一些非线性的复杂对象[30～33]。
针对全局级智能控制设计,已经出现很多的应用实例,例如应用于熟料窑温控系统中基于专家智能协调的神经网络模糊控制[34]。
冶金过程中的自适应模糊控制[35],应用于工业炉过程的神经网络模糊检测控制[36],以及工业中温度自调节的模糊控制系统[37]。
值得特别指出的是,工业生产过程的模型化研究是工业过程控制与决策、故障诊断以及运行状态评价的基础[38]。
不少科技工作者在此领域做了卓有成效的探索研究。
其中,文献[39]中结合铅锌冶炼烧结过程提出了一种基于神经网络、模糊逻辑等智能辨识方法的工业过程参数模型化方法。
这种智能集成建模策略是在分析了冶金机理、归纳专家经验和辨识生产数据的基础上,以神经网络为基础,集成运用模糊辨识、统计分析、归纳推理等方法建立起来的,并在实际工程中得到应用。
文献[40]中提出一种自适应监督式分布神经网络建模方法,可推广到含有噪声约束的其他工业控制工程。
5)智能控制在广义控制领域中的应用 从广义上理解自动控制,即把它看作不通过人工干预而对控制对象进行自动操作或控制的过程。
对于这个控制对象的理解也可以包括那些具体的有形的机械设备,以及抽象的时变的信息对象,如股市行情、气象信息、地震火灾预报数据等[41～43]。
这类对象的特点是以知识表示的非数学广义模型,或者含有不完全性、模糊性、不确定性的数字过程。
对它们进行控制,无法用常规的控制器,而需要采用符号信息知识表示和建模,进行智能算法的程序设计来进行自动推理和决策。
这方面的研究还处于探索研究阶段,尚没有总结出一套系统、规范的研究开发过程。
3 发展智能控制应用工程的对策虽然智能控制理论与技术这些年来取得了长足的进步,但是就整个理论体系来说还不够成熟。