智能控制系统研究现状与展望

控制理论的发展正面临着新的突破，智能控制将成为控制理论发展中的一个新阶段．本文以近年来智能控制领域的研究成果为基础，结合国际上一些比较值得注意的动向，分析了智能控制系统的结构特点，对其研究现状进行了综述，进一步探讨了相关问题，并提出了智能控制系统今后可能的发展方向．     

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制系统设计与应用

介绍了氧化铝熟料烧结回转窑的工艺生产过程。针对生产过程存在的大滞后、非线性和多变量强耦合等特点,提出了基于自适应模糊控制、软开关控制、自适应预测控制和传统回路控制相结合的智能控制策略,并基于此策略在计算机集散控制系统上开发了氧化铝熟料烧结回转窑智能控制软件,成功应用于某公司氧化铝熟料烧结回转窑,实现了氧化铝熟料烧结回转窑的稳定控制。该系统投运以来可靠性高,控制效果及时、准确,具有在冶金、水泥等行业推广的价值。     

模糊控制现状与展望

阐述了模糊控制的原理及结构组成,介绍了二十年来模糊控制在应用方面取得的成就以及模糊控制与其它智能控制方法结合使用的情况,并展望了今后的发展。     

智能控制理论及其在经济信息管理中的应用前景

介绍了智能控制理论的发展概况、研究对象、功能特点，分析了如何通过其神经网络技术来实现智能控制，提出了神经网络技术在经济信息管理中的应用前景。     

感应电机的智能控制及其DSP实现研究

在分析感应电机数学模型的基础上,提出了一种基于免疫遗传算法（IGA）的递归模糊神经网络（RFNN）控制器的设计方法,并应用于交流感应电机双闭环矢量控制系统中的转速控制器中,对感应电机实现精确的速度控制。为满足控制运算实时性的要求,采用高速数字信号处理器（DSP）作为速度控制与运算单元,成功完成了递归模糊神经网络控制器的DSP实现。实验结果验证了该控制器的可行性。     

复合智能控制型电力系统稳定器的研究

提出了一种基于模糊-比例积分微分(Fuzzy-PID)控制的电力系统稳定器(PSS),它综合了模糊和比例积分微分控制方式各自的优点,使电力系统稳定器既具有模糊控制简单有效的非线性控制作用,又具有比例和积分控制的快速性和跟踪能力.以单机无穷大系统为例作了研究与模拟,实现了Fuzzy-PID复合控制,其结果显示,提高了电力系统的稳定性和动态品质.     

污水处理的溶解氧智能控制系统仿真研究

根据氧化沟系统中溶解氧（DO）控制的重要性及复杂性，提出用智能预测控制的方法控制氧化沟系统中溶解氧浓度，设计了溶解氧智能控制系统，并进行了仿真实验，为污水处理自动控制提供了一种新的方法．     

污水处理的溶解氧智能控制系统仿真研究

根据氧化沟系统中溶解氧(DO)控制的重要性及复杂性,提出用智能预测控制的方法控制氧化沟系统中溶解氧浓度,设计了溶解氧智能控制系统,并进行了仿真实验,为污水处理自动控制提供了一种新的方法.     

模糊控制的研究现状及其发展

介绍了模糊控制中模糊控制器的结构组成,说明模糊控制在系统建模中与其他智能控制方式的结合应用,指出了模糊控制中的问题及其研究方向。     

基于遗传算法与模糊控制的建模方法

从实时系统的需求出发,研究利用遗传算法实现实时模糊控制的新技术,包括规则的形成、前提参数的训练,通过对比不同的训练参数规模,讨论了训练参数规模的大小与模型“范化”之间的关系。 经检验,用遗传算法生成的模糊系统模型输入变量少、规则数目少,并且误差小于多数传统算法生成的模型,整个模型的形成过程时间空间复杂度小、易于控制,且不受经验知识的约束,适用于实时系统。     

基于遗传神经网络的工程造价估算方法研究

人工神经网络已经成功的运用到工程造价估算方法研究中,高度的鲁棒性和容错能力使它优于多元线性判别分析（MDA）、逻辑回归等方法（Logistic Regression）,针对传统的BP神经网络在工程造价估算方法中存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值等问题,提出遗传神经网络的估算方法。将遗传算法和神经网络结合,充分利用两者的优点,使新算法既有遗传算法的全局随机搜索能力,又有神经网络的学习能力和鲁棒性。利用遗传算法的全局搜索能力,针对传统误差反向传播算法的不足,采用染色体编码对神经网络的权值和阈值等主要参数进行优化,通过仿真试验验证其稳定性和有效性,表明该算法在工程造价估算方法中具备较高的实用性。     

一种新的气象预报建模方法研究

文章在确定神经网络降水预报模型的网络结构和连接权研究中，利用遗传算法克服神经网络极易陷入局部解的问题，建立遗传——神经网络降水预报模型，并结合广西的月平均降水量进行实例分析，结果表明该方法预报有一定普遍适应性。     

基于模糊RBF神经网络的柴油机电液调速控制方法

介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。     

核子秤定量给料系统的智能控制

探索采用第三代控制理论-智能控制对核子秤输送皮带上的颗粒散装物料实行定量给料控制的可行性.系统地介绍了智能控制器的设计并给出其系统仿真特性,同时对整机系统各部分功能也作了剖析.     

遗传算法中交叉操作的两种改进方法

通过分析交叉算子，提出了分别与模拟退火算法以及神经网络相结合的改进型遗传算法，改进型遗传算法的收敛性能远远优于标准遗传算法。     

家用电器中的模糊控制方法及其技术应用

模糊控制技术是近代控制理论中的一种基于语言规则与模糊推理的高级控制决策,它是智能控制的一个重要分支.文章从几个方面着重探讨了家用电器中的模糊控制方法及其技术应用,以及模糊控制技术的发展趋势,使我们更加清楚地了解了模糊控制技术的重要前沿.模糊控制技术与家用电器的结合是家用电器智能化的必然趋势.     

在多变量系统中应用智能控制策略的新途径(英文)

讨论了建立在仿人控制特性基础上的方法及算法。文中着重解释了怎样才能把仿人控制策略(诸如真觉推理、控制特征识别及多模控制等)用于多变控制系统的问题。用文中所述方法构成的多变量控制系统在控制性能上具有确定的智能特性:系统直接在线从其运行过程中显示出来的特征获取信息;系统用一种与人处理问题相类似的方式来处理所获得的信息;系统中的控制策略是根据直觉推理来构成多模控制的;系统的控制器结构是分层建立的;为了解决系统中出现的严重耦合问题采用了协调器。计算机仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

AOD精炼铁合金终点预测模型的建立

智能控制技术在冶金终点检测和终点控制中得到广泛应用,特别是神经网络技术,采用径向基函数神经网络(RBF)构成的神经网络控制方案可以有效地提高系统的精度、自适应性和鲁棒性。选用RBF神经网络建立冶炼终点温度和碳含量的预测模型,可以为后续的控制模型提供有价值的控制信息,通过终点控制模型计算所要补吹的氧气量以及补加的冷却剂量,以达到冶炼终点温度和碳含量的精确命中。仿真分析表明,RBF神经网络应用于冶炼终点温度和碳含量预测模型的建立,具有一定的预测精度。     

非线性电液比例控制系统的稳定性分析

电液比例位置系统是一种非线性系统,本文提出根据系统响应情况,对其死区非线性采用智能动态补偿技术,使系统获得良好的控制品质和鲁棒性。