基于智能技术的板形板厚综合控制方法研究

基于智能技术的板形板厚综合控制方法研究

摘要：概述了板厚板形控制（AGC-AFC）技术的发展状况，并在对系统工作机理分析的基础上，介绍了几种解耦方法。常规的控制方法难以在AGC-AFC中取得理想的控制效果，以典型实例为据，简述了人工智能在AGC-AFC中的应用。并在总结了几种智能方法优缺点及各自取得的成果的基础上，提出了基于GA优化的CMAC-PID复合控制方法。并对研究进展和进一步的应用做了展望。

关键词：人工智能; AGC-AFC; 解耦控制; GA; CMAC-PID

中途分类号：TP13 文献标识码：A

一、引言

钢铁是发展国民经济、增强综合国力的重要物质基础。而板带材是汽车、船舶、建筑、机电及化工、食品等工业的重要原材料。在工业发达国家, 板带材在轧材生产中所占的比例达50%～60%。板形板厚是衡量板带材的两个重要指标，把AGC AFC看作一个综合控制系统来考虑。由于板形板厚综合控制系统是一个具有非线性的、延时的、多变量耦合的、复杂的实时系统，实时性要求非常高，常规的控制方法难以取得理想的控制效果，研究适合于此系统的控制理论，分析与设计方法已成为一个急待解决的问题。因而采用现代控制方法和智能控制方法相结合的手段，已成为板形板厚综合控制的发展趋趋势[1]。

近年来智能方法和智能技术的在板形板厚控制方面研究不断进行，并取得了较大进展。尤其是近20年来，发达国家工业结构变化和发展中国家国民经济增长对冷轧带钢质量、品种和数量提出了新的要求，为轧制过程的控制进一步增加了难度，用传统的方法已经很难进一步提高控制水平了。因此，一些国家开始全面、有计划的开发智能控制以适应更高精度的要求。日本、美国、德国、法国等，在轧钢领域已经获得了成功应用。尤其是日本，在这方面投入了很大力量，并获得了许多成果。例如，日本神户钢铁公司加古川厂五机架冷轧机的神经模糊板形控制系统、日本日立公司森吉米尔轧机的神经模糊板形控制系统等[2]。而我国虽然是一个钢产品生产大国，但产品的档次较低，特别是一些高精度的板带材产品基本依赖进口。因此，研究钢材的轧制过程，提高产品质量和档次，增加国产钢材的竞争力具有十分重要的意义。

二、板形板厚控制技术的发展状况

2.1 板厚控制技术

厚度自动控制是通过测厚仪或传感器等对带钢实际轧出厚度连续地进行测量，并根据实测值与给定值相比较后的偏差信号，借助于控制回路和装置或计算机的功能程序，改变压下位置、张力或轧制速度等，把厚度控制在允许偏差范围内的方法。实现厚度自动控制的系统称为AGC。

厚度是衡量板带材的重要指标之一，厚度自动控制（AGC）是提高板带材厚度精度的主要方法，它的目的是获取板带材纵向厚度的均匀性，生产出合格的产品。目前，厚度自动控制（AGC）己成为现代化板带生产中不可缺少的组成部分。在AGC发展的过程中，最早是20世纪50年代初，英国钢铁协会BISRA （British Iron and Steel Research Association）的Sims等人创立了弹跳方程，利用轧机弹跳方程间接测厚的厚度计式AGC是最早出现的厚度自动控制系统，但由于这个时期的经典控制理论还没成熟，所以上述想法没能实现。随着轧制理论和控制理论的发展，这一问题才逐渐得到解决。

为解决各种因素对厚度控制的影响，发展了多种厚度自动控制系统，如厚度

AGC、压力AGC、前馈AGC、张力AGC、监控AGC、液压AGC、油膜厚度AGC等等。随着模型的改进和液压压下装置取代传统的电动压下装置，厚度控制所需的时间大大缩短，产品厚度控制精度取得很大提高，其中，三菱、西门子、和GE等厂家提出的厚度控制方案比较有代表性。

今后，提高厚度精度的方向主要有提高精轧机组控制模型以及采用神经网络、模糊控制等新的控制方法思路。

2.2 板形控制技术

由于AGC系统的广泛应用，带钢纵向厚度精度问题得到了很好的解决。但由于影响带钢板形的因素极其复杂，如带钢宽度、厚度、材质，带钢原始板形、轧辊的原始凸度、轧制中的热凸度、磨损量，由轧制力，弯辊力引起的辊系的变形以及轧辊冷却装置的配置和能力大小等，都不同程度地影响带钢的板形，给板形控制带来很大的困难。同时板形控制与检测技术上也有着较大的难度。因此，板形自动控制（AFC）技术的发展远较厚度自动控制（AGC）技术缓慢。尽管如此，多年来国内外专家一直致力于提高、改进板形控制技术的方法，取得了重大进展。

板形控制系统分为开环和闭环两种形式。开环控制和闭环控制的根本区别是前者不需要对带钢板形质量进行在线检测，而是根据带钢的原始数据（如厚度、宽度、钢种等）、带钢成品厚度等。由计算机通过数学模型的计算或被存入计算机的经验数据，确定各机架的弯辊力的设定值，以保证设定的良好板形。

由于板形的开环控制系统只能实行一次性弯辊力等的预设定控制，系统一旦受到扰动，被调量发生变化时，调节系统不能进行自动调节来克服干扰的影响，控制精度不高。在板形闭环控制系统中，一旦外来干扰产生板形缺陷时，则板形检测装置将所测到的板形偏差信号送给执行机构，来修正轧机系统中轧辊凸度的变化，以校正板形。

一个完整的板形控制系统应包括以下三个方面的技术

（1）板形检测技术

（2）板形调控手段

（3）板形控制模型

其具体方法主要有：液压弯辊控制、轧辊倾斜度控制、辊型可调轧机等等进行控制。其中各种新型轧机发展十分迅速，现在己经投入使用的用于板形控制的轧机有HC轧机、UC轧机、VC轧机、CVC轧机等多种轧机，它们为板形自动控制提供了丰富的控制手段，有效提高了板形控制的效果，使带钢质量明显提高。

2.3板形板厚解耦控制技术

随着板厚自动控制（AGC）与板形自动控制（AFC）的迅速发展和应用，人们逐渐发现两个回路之间存在着较为明显的耦合性，在设计一个回路时，必须考虑另一个回路的相关量，并且必须在其允许的范围内进行设计和调节，否则，一旦超出这个范围，那么，即使在板厚或板形控制的一个方面取得了良好效果，也会对另外的一个输出造成恶劣的影响，所以，板形板厚作为一个综合系统考虑和设计已成为一种趋势和发展方向。

由于板形板厚综合控制系统是一个两个输入、两个输出的系统，所以，它的设计和实施技术的发展依赖于多变量控制理论的发展，在己有的一些设计方法中，大量的应用了现代控制理论和智能控制理论的方法，显示出很好的应用效果和前景[3]。

实际应用的情况中，己经有应用的前馈补偿解耦在实际的系统中，但智能控

制在这方面的应用，基本上在算法仿真阶段。本文在智能解耦方面做一些尝试性研究。解耦理论的发展离不开多变量理论的发展，实际上解耦也是多变量理论的主要组成部分。

三.解耦控制研究

解耦的本质在于设置一个计算网络，利用解耦补偿内部的耦合来消除控制对象内部的耦合，即用它去抵消过程中的耦合，以保证各个单回路控制系统能正常工作。目前，有很多方法可以用来解决多变量控制系统的解耦问题。下面着重介绍以下几种方法。

3.1 PID 补偿解耦控制

从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面的考虑，p i d k k k 的作用如下：

（1）比例系数p k 的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。p k 越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致系统不稳定。p k 取值过小，则系统响应速度缓慢，会降低调节精度；

（2）积分系数i k 的作用是消除系统的稳态误差。i k 越大，系统的静态误差

消除越快，但i k 过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过

程的较大的超调。若i k 过小，将使系统静态误差难以消除，影响系统的调节精度。

（3）微分系数d k 的作用是改善系统的动态特性，起作用主要是在响应过程

中控制偏差向任何方向变化，对偏差变化进行提前预报。但d k 过大，会影响过

程提前制动，从而延迟调节时间。

图3-1 PID 解耦控制 该系统由两个PID 控制器构成，控制算法为：

111111111

()(1)()()()k p d i i error k error k u k k error k k K error i T T =--=++∑ （1） 222222221

()(1)()()()k p d i i error k error k u k k error k k K error i T T =--=++∑ （2） 式中，T 为采样时间， 111()()()error k r k y k =-，222()()()error k r k y k =- 尽管以上有诸多的解耦解决方法，多边量解耦控制系统的设计仍然面临着很多困难。首先这些方法都是建立在被控对象精确的数学模型之上的，如果被控对象无法建模或达不到所需的精度，上述方法则很难有效。

3.2 前馈补偿解耦控制

图3-2表示了一个n n ?耦合对象的内部信号联系流图。由图可知，操作变量

j m 的动作通过耦合支路()ij D s 对被控制量i c 发生作用。若从j m 通过外部引进一

个解耦支路()ij D s 至i m ，为了抵消j m 到i c 的耦合影响，则解耦器()ij D s 应满足以下条件：

()()()0i ij ii j ij m D s G s m G s += （3）

即

()

()()ij ij ii G s D s G s =- （4）

图3-2 n n ?耦合对象不变性原理

采用基于不变性原理的前馈补偿法完成的解耦后的系统成为无耦合系统，即操作变量i m ，只通过主通道对被控制量发生影响，而对主通道之外的其他通道

不再发生影响[4]。这样就可以按照单回路控制系统来进行工作，提高整个系统的工作品质。由此，我们可以得出前馈补偿的方框图，如图3-3所示。

图3-3 前馈补偿解耦结构图

3.3神经元解耦控制

单神经元自适应解耦控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点，可明显改善对大滞后、大惯性系统的控制品质，具有时变性的自适应能力，在工业过程控制中具有广泛的应用前景[5]，如图3-4所示。由于单神经元控制器所有的优点，我们把它用来作为解耦控制器。

图3-4 单神经元解耦控制 控制器结构如图3-5所示。图中受控对象是双输入双输出的互相耦合的系统，控制器由一个自适应单神经元来构成。

图3-5 神经元PID 解耦控制系统

3.4神经元和传统复合解耦控制

复合解耦控制器的设计思想是通过一个控制器切换指标来协调在两种解耦控制器之间的切换，如图3-6所示，使两种控制器在不同范围内发挥其优势，在误差和误差变化率较小的情况下，发挥PID 稳态特性好，控制精度高的优势，在误差较大情况下，发挥单神经元PID 的快速性和抗干扰能力强的优势，其中切换指标的性能将直接影响到复合控制器能否做到无扰切换，切换指标为： e c c k c e c e =+，其中1e c c c +=，e ——误差，c e ——误差变化率

;

图3-6 复合解耦控制器

车辆智能控制技术的研究与应用

车辆智能控制技术的研究与应用 车辆1003 20104043 李琳

车辆智能控制技术的研究与应用 自从汽车被发明以来，人类对于驾驶汽车的看法就一直存在分歧，一部分人热衷于让汽车变得越来越好开，强调驾驶乐趣，让你的双手舍不得离开方向盘；然而另一部分人则更热衷于让汽车变得越来越“傻瓜化”，甚至要将驾驶者的双手从方向盘上解放出来……上世纪80年代开始热播的美剧《霹雳游侠》当中的KITT，正是后者思想的集大成者。正在读这篇文章的您也许就曾经被无敌的KITT 所深深吸引吧？当然人类的科技还根本无法达到科幻电视剧当中的效果，KITT 无与伦比的人工智能、让主人公高枕无忧的自动驾驶、车身超级耐打击的能力以及几乎不用加油的动力科技看上去几乎都是天方夜谭。然而随着汽车技术的发展，现实版“KITT”正在向人们走来，近些年来许多厂商都致力于无人自动驾驶技术的研发，宝马在这领域走在时代的前边。 现阶段的技术成果虽然无法实现《霹雳游侠》或者《钢铁侠》里面那样强大的技术，但是让车子短暂脱离驾驶员的控制而自主驾驶，还是已经成功实现了。宝马将一系列最先进的无人驾驶技术设备集成到了一辆看似非常普通的5系轿车里，这些设备能够在高速公路行驶时，接管驾驶员的所有操作，自主进行油门、刹车甚至超车的动作。 车辆自主变线超车 借助布置在车身四周的传感器，它甚至可以发现从辅路匝道进入主干道的车辆，自主采取加减速或者变道的措施，而具体选择那种操作，也是通过计算当时的行驶条件而决定的，也就是说它具备了自主判断交通状况的能力。而这一切，目前都能够在130km/h以下的车速来完成。

其实这些对于驾驶员来说再容易不过的驾驶操作，对于自动驾驶系统来说可是超级复杂的一件事情。车辆不仅需要随时准确侦测出自己处于道路中的哪一条车道上，更要认出车身周边的车辆或者物体。实现这样的感知，不仅需要普通雷达，更需要激光、超声波以及摄像头的辅助。 若要精确做出判断，上述的集中探测装置至少需要两种协同作用。目前这辆能够自主驾驶的宝马5系轿车已经在驾驶员极少干预的前提下，安全行驶了3000英里。这都要归功于全车所有精良的设备。再有一点就是，这项技术的应用普及速度可能远超过你的想象，有消息称该技术在2014年的宝马i3上就会开始搭载，届时你可要分清路上开车的到底是人还是车自己了。然而一向强调给驾驶者带去驾驶乐趣的宝马开发这么一个产品，缺失会让人觉得有些意外，宝马官方给出的解释是，这项技术并不会完全将驾驶者从眼观六路耳听八方中抽离开来，所以不要指望你能在开车上班的路上睡上一觉…… 1 悬架的研究方法 （1）理论研究[1] 悬架系统的理论研究具有前瞻性和探索性，为智能悬架系统的物理实现奠定理论基础。其主要研究内容： a.悬架力学模型理论研究。悬架力学模型是振动理论中的隔振和减振理论的实际应用，通过振动理论的深入研究，全面综合研究悬架的减振和隔振性能、悬挂系统的非线性特性。 未来几年中，动力学、振动与控制领域的下述研究前沿值重视：①高维非

浅谈机器人智能控制研究.答案

陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士

浅谈机器人智能控制研究 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 智能控制的主要方法 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崭新的挑战，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。1.1 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。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表

智能控制理论简述

智能控制理论简述 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。智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标。其基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉,也就是说它是一门边缘交叉学科。 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 近20年来,智能控制理论(IntelligentControl Theory)与智能化系统发展十分迅速[1].智能控制理论被誉为最新一代的控制理论,代表性的理论有模糊控制(Fuzzy Control)、神经网络控制(Neural Networks Control)、基因控制即遗传算法(Genetic Aigorithms)、混沌控制[2](Chaotic Control)、小波理论[3](Wavelets Theo-ry)、分层递阶控制、拟人化智能控制、博奕论等.应用智能控制理论解决工程控制系统问题,这样一类系统称为智能化系统。它广泛应用于复杂的工业过程控制[4]、机器人与机械手控制[5]、航天航空控制、交通运输控制等.它尤其对于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素.采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时,都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。 自从“智能控制”概念的提出到现在,自动控制和人士_智能专家、学者们提出了各种智能控制理论,下面对一些有影响的智能控制理论进行介绍。 （1）递阶智能(Hierarchical IntelligentControl) 阶智能控制是由G.N.Saridis提出的,它是最早的智能控制理论之一。它以早期的学习控制系统为基础,总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。递阶智能控制遵循“精度随智能降低而提高”的原理分级分布。该控制系统由组织级、协调级、执行级组成。在递阶智能控制系统中,

智能控制复习题

智能控制复习 第一章选择题 1．智能控制的概念首次由著名学者（ D ）提出 A 蔡自兴 B C D 傅京孙 2．经常作为智能控制典型研究对象的是（ D ） A 智能决策系统 B 智能故障诊断系统 C 智能制造系统 D 智能机器人 3．解决自动控制面临问题的一条有效途径就是，把人工智能等技术用入自动控制系统中，其核心是（ B ） A 控制算法 B 控制器智能化 C 控制结构 D 控制系统仿真 4．智能自动化开发与应用应当面向（ C ） A 生产系统 B 管理系统 C 复杂系统 D 线性系统 5．不．属于 ．．智能控制是（ D ） A 神经网络控制B专家控制 C 模糊控制 D 确定性反馈控制 6．以下不属于智能控制主要特点的是（ D ） A 具有自适应能力 B 具有自组织能力 C 具有分层递阶组织结构 D 具有反馈结构 7．以下不属于智能控制的是 ( D )

A 神经网络控制 B 专家控制 C 模糊控制 D 自校正调节器 第二章选择题 1．地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（ D ） A 语义网络 B 框架表示 C 剧本表示 D 产生式规则 2．自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（ B ） A 框架表示B语义网络 C 剧本表示 D 产生式规则 3．专家系统中的自动推理是基于（ C ）的推理。 A 直觉 B 逻辑 C 知识 D 预测 4．适合专家控制系统的是（ D ） A 雷达故障诊断系统 B 军事冲突预测系统 C 聋哑人语言训练系统 D 机车低恒速运行系统 5．直接式专家控制通常由( B )组成 A 控制规则集、知识库、推理机和传感器 B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机 C 信息获取与处理、知识库、推理机和传感器 D 信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器 6．专家控制可以称作基于（ D ）的控制。 A 直觉 B 逻辑 C 预测 D 知识 7．直接式专家控制通常由( C )组成 A 信息获取与处理、知识库、推理机构和传感器

智能控制系统习题答案

1-4为什么能够用计算机模拟人类智能？ 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 之所以能够借助计算机来模拟人类智能，首先是因为计算机具有以下5个特点： 1、可以告诉精准的完成算数运算，运算速度最高可达每秒万亿次； 2、可以完成高精度的计算，一般计算机可以有十几位甚至几十位的有效数字； 3、计算机不仅能进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断； 4、计算机内部的存储器具有记忆特性，可以存储大量的信息，这些信息，不仅包括各 类数据信息，还包括加工这些数据的程序； 5、由于计算机具有存储记忆能力和逻辑判断能力，所以人们可以将预先编好的程序组 纳入计算机内存，在程序控制下，计算机可以连续、自动地工作，不需要人的干预。 有了这些有点，计算机就具有了模拟人类智能的首要前提，为人工智能中海量的数据处理分析和深度学习等提供了条件。 第二个原因：深度学习的提出；深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。 大脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象概念化的过程。例如从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定眼前物体的形状，比如是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是一张人脸），最后进行识别。我们可以看出，大脑是一个深度架构，认知过程也是深度的。而深度学习，恰恰就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征。在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，然后在此基础上来得到高层次表达。深度学习可以模拟人脑进行分析学习，模仿人脑的机制来解释数据。深度学习的主要优势在于可以利用海量训练数据（大数据），自动从大数据中学习特征。 深度学习能够自动地从海量大数据中去学习特征，极大地推进了智能自动化。因此深度学习有了一个别名：无监督特征学习。 在《科学革命的结构》一书中，托马斯·库恩介绍说，很多科学革命都具备叫做范式转移的特点，也就是说对新思想的认知和老观点很不一样。比如哥白尼提出的“日心说”，有力地

人工智能技术在交通控制领域的应用

人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。

智能控制习题答案54733

第一章绪论 1. 什么是智能、智能系统、智能控制？ 答：“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。 “智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。 “智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。 2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？ 答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。 各自的特点有： 集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。该系统将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点，既实现了在管 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。 人工神经网络：它是一种模范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。 专家控制系统：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。可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。这种结构的特点是：1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。2.信息在上下级间垂直方向传递，向下的信息有优先权。同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。3.上级控制决策的功能水平高于下级，解决的问题涉及面更广，影响更大，时间更长，作用更重要。级别越往上，其决策周期越长，更关心系统的长期目标。4.级别越往上，涉及的问题不确定性越多，越难作出确切的定量描述和决策。 学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应 地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

计算机控制技术课后习题答案

第一章 1．计算机系统由哪些部分组成？并画出方框图。 解： 若将自动控制系统中控制器的功能用计算机或数字控制装置来实现，就构成了计算机控制系统，其基本框图如图1-1所示。因此，简单说来，计算机控制系统就是由各种各样的计算机参与控制的一类系统。 图1-1 计算机控制系统基本原理图 在计算机控制系统中，控制规律是用软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实现对被控参数的控制。控制器与执行机构之间是DA转换器，负责将数字信号转换成模拟信号；AD转换器则相反将传感器采集的模拟信号，转换成数字信号送给控制器。 2．计算机控制系统是怎样分类的？按功能和控制规律可分为几类？ 解： 计算机控制系统与其所控制的对象、采取的控制方法密切相关。因此，计算机控制系统的分类方法很多，可以按照系统的功能、控制规律或控制方式等进行分类。 按功能及结构分类：操作指导控制系统、直接数字控制系统、监督控制系统、集散控制系统、现场总线控制系统、工业以太网控制系统、综合自动化系统。 按照控制规律分类：程序和顺序控制、比例积分微分控制(简称PID控制)、最少拍控制、复杂规律的控制、智能控制。 3．计算机控制系统的主要特点有哪些？ 解： 主要有以下特点： 1．数字模拟混合的系统。在连续控制系统中，各处的信号是连续模拟信号。而在计算机控制系统中，除仍有连续模拟信号外，还有离散信号、数字信号等多种信号。因此，计算机控制系统是模拟和数字的混合系统。 2．灵活方便、适应性强。一般的模拟控制系统中，控制规律是由硬件电路实现的，控制规律越复杂，所需要的模拟电路往往越多，如果要改变控制规律，一般就必须更改硬件电路。而在计算机控制系统中，控制规律是由软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实现对被控参数的控制，需要改变控制规律时，一般不对硬件电路作改动，只要改变控制程序就可以了。 3．可实现复杂控制规律。计算机具有丰富的指令系统和很强的逻辑判断功能，能够实现模拟电路不能实现的复杂控制规律。 4．离散控制。在连续控制系统中，给定值与反馈值的比较是连续进行的，控制器对产生的偏差也是连续调节的。而在计算机控制系统中，计算机每隔一定时间间隔，向A/D转换器发出启动转换信号，并对连续信号进行采样获得离散时间信号，经过计算机处理后，产生的控制时间信号通过D/A将离散信号转换成连续时间信号输出，作用于被控对象。因此，计算机控制系统并不是连续控制的，而是离散控制的。

智能控制技术现状与发展

摘要：在此我综述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发展。智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。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。 关键词：智能控制应用自动化 浅谈智能控制技术现状及发展 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”。 一、智能控制的性能特点及主要方法 1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能： （1）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，即在经历某种变化后，变化后的

机器人控制技术论文

摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -

智能控制习题答案

第一章绪论 1.什么是智能、智能系统、智能控制？ 答：“智能”在美国Heritage 词典定义为“获取和应用知识的能力”。 “智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。 “智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认 知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。 2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？ 答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系 统、学习控制系统等。 各自的特点有： 集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。该系统 将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承 了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统 危险性高度集中的缺点，既实现了在管理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。 人工神经网络：它是一种模范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。 专家控制系统：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。可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系 统。 多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。这种结构的 特点是： 1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。 2.信息在上下级间垂直 方向传递，向下的信息有优先权。同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。 3.上级控制决策的功能水平高于下级，解决的问题涉及面更广，影响更大，时间更长，作用更重要。级别越往上，其决策周期越长，更关心系统 的长期目标。 4.级别越往上，涉及的问题不确定性越多，越难作出确切的定量描述和决策。 学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记忆和自行调整的能力。 3．比较智能控制与传统控制的特点。 答：智能控制与传统控制的比较：它们有密切的关系，而不是相互排斥。常规控制往往包含在智能控制之中，智能控 制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更 具有挑战性的复杂控制问题。 1.传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的，而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性，即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动，这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。 2.传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便，希望制造出能接受印刷体、图形甚至手 写体和口头命令等形式的信息输入装置，能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流，同时还要扩大输出装置的能力， 能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息. 另外，通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得 着的形象、声音的组合以及外界其它的情况. 为扩大信息通道，就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的 精确的送音器，即文字、声音、物体识别装置。 3.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值（调节系统），要么使输出量跟随期望的运动轨迹（跟随 系统），因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂。 4.传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论，而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用，但不尽 人意. 而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路，成为解决这类问题行之有效的途径。 5.与传统自动控制系统相比，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。 6.与传统自动控制系统相比，智能控制系统能以知识表示的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 控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式。

计算机控制技术课后习题答案

第一章 1.计算机系统由哪些部分组成？并画出方框图。 解： 若将自动控制系统中控制器的功能用计算机或数字控制装置来实现，就构成了计算机控 制系统，其基本框图如图1-1所示。因此，简单说来，计算机控制系统就是由各种各样的计算机参与控制的一类系统。 图1-1 计算机控制系统基本原理图 在计算机控制系统中，控制规律是用软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实现对被控参数的控制。控制器与执行机构之间是DA转换器，负责将数字信号转换成模拟信号；AD转换器则相反将传感器采集的模拟信号，转换成数字信号送给控制器。 2?计算机控制系统是怎样分类的？按功能和控制规律可分为几类？ 解： 计算机控制系统与其所控制的对象、采取的控制方法密切相关。因此，计算机控制系统 的分类方法很多，可以按照系统的功能、控制规律或控制方式等进行分类。 按功能及结构分类：操作指导控制系统、直接数字控制系统、监督控制系统、集散控制系统、现场总线控制系统、工业以太网控制系统、综合自动化系统。 按照控制规律分类：程序和顺序控制、比例积分微分控制（简称PID控制）、最少拍控制、复杂规律的控制、智能控制。 3.计算机控制系统的主要特点有哪些？解： 主要有以下特点： 1.数字模拟混合的系统。在连续控制系统中，各处的信号是连续模拟信号。而在计算机控制系统中，除仍有连续模拟信号外，还有离散信号、数字信号等多种信号。因此，计算机控制系统是模拟和数字的混合系统。 2?灵活方便、适应性强。一般的模拟控制系统中，控制规律是由硬件电路实现的，控制规律越复杂，所需要的模拟电路往往越多，如果要改变控制规律，一般就必须更改硬件电 路。而在计算机控制系统中，控制规律是由软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实 现对被控参数的控制，需要改变控制规律时，一般不对硬件电路作改动，只要改变控制程序 就可以了。 3?可实现复杂控制规律。计算机具有丰富的指令系统和很强的逻辑判断功能，能够实现模拟电路不能实现的复杂控制规律。 4.离散控制。在连续控制系统中，给定值与反馈值的比较是连续进行的，控制器对产生的偏差也是连续调节的。而在计算机控制系统中，计算机每隔一定时间间隔，向A/D转 换器发出启动转换信号，并对连续信号进行采样获得离散时间信号，经过计算机处理后，产

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用 摘要：近年来，我国的工业化进程有了很大进展，智能控制技术也有了很大进展。工业机器人作为当前工业生产中最为重要的组成部分，必须要充分借助当前 最为先进的智能控制技术，不断提升工业机器人的控制效果，以更好地推动工业 机器人行业的发展。文章立足于工业机器人，对智能控制技术在其控制领域中的 具体应用进行了详细的研究和分析。 关键词：智能控制技术；工业机器人；控制；应用 引言 工业机器人的出现转变了传统工业制造的局限性，其具有高效、安全、自动 化等多方面优势，工业机器人在智能制造中的应用为制造业发展开辟了又一崭新 方向。相比于发达国家我国在工业机器人方面的研究和技术水平还有很大差距， 国家方面还需要在这方面加强人才培养与工艺机器人自主研发的投入，这样才能 为智能制造发展创造更好的条件。 1我国工业机器人技术的发展现状 全世界第一代工业机器人现世与二十世纪五十年代，这是最简单的机器人， 这种机器人需要人工事先将程序输入完成，而后机器人就依照系统程序的指示来 完成规定动作，这类机器人只能够帮助人类完成一些简单的机械化操作。此后， 人们对机器人的认知不断提升，科技也越发发达，第二代工业机器人也很快面世，较之第一代，第二代明显要更加全面和灵活，第二代工业机器人可以在人们离线 的状态下进行和精准的完成设定好的动作，使得人们对工业机器人的使用更加便利。与此同时，人工智能手机的不断发展，使得人们不在满足于工业机器人的简 单操作，他们仿造智能手机将智能传感器安装于工业机器人上，实现了工业机器 人的智能化。这大大的提高了工业上的制造效率，满足了人们的需求，之前，日 本的工业机器人处于世界工业机器人发展的最前端，与之相比，中国的工业机器 人引入较晚，发展空间还很大，所以中国对于工业机器人这一方向上还应更加深 入研究。如今，随着中国对工业机器人的不断深入研究和创新，中国的工业机器 人技术也越发娴熟，与其他发达国家的差距也越来越小。发展至今，中国的工业 机器人主要应用在电器和汽车领域，这也使得中国的这两个领域的发展更加迅速。 2工业机器人控制系统中常见的智能控制技术分析 （1）模糊控制技术。在工业机器人控制系统中，模糊控制技术是其中最为常见的控制技术，其核心主要为数据转换，即：输入量模糊化模块。在具体设计过 程中，主要是将其与数据信息存储中心、数据信息识别系统、信息输出系统四个 部分进行组合应用，进而实现机器人智能控制。这一控制过程又称之为模糊控制，其原理为：通过该系统将输入数据、输入量模糊化模块进行转换，并以模糊量的 形式进行传输，将其传输至模糊推理机，接着再由模糊推理机，对数据进行识别 输入，使其传输至对比知识库中存储数据中，进而最终传输到输出量清晰化的模 块中，并对其进行转换，使其成为可执行的命令，以完成机器人的职能控制。（2）专家控制技术。专家控制技术也是机器人智能控制技术中最为重要的一种。专家控制技术是专家系统技术与传统控制技术的有效组合，也是专家控制技术的 升级。就专家控制技术来说，是建立在专家系统知识、规则基础上而实现的，对 机器人控制系统程度的最优化进行了实现，并在机器人的领域中得到了广泛的应用。具体来说，专家控制技术主要包括两个方面，即：专家系统、数值算法。同时，这两个部分还可以进一步进行细化，专家系统可细化成为推理机、知识库等

自动控制现代控制与智能控制的关系

自动控制、现代控制与智能控制的关系 一、基本区别 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。 在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。 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。 二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战 传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而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；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)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始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。 为了讨论和研究自动控制面临的挑战，早在1986年9月，美国国家科学基金会(NSF)及电气与电子工程师学会(1EEE)的控制系统学会在加利福尼亚州桑克拉拉大学(University of Santa Clare)联合组织了一次名为“对控制的挑战”的专题报告会。有50多位知名的自动控制专家出席了这一会议。他们讨论和确认了每个挑战。根据与会自动控制专家的集体意见，他们发表了《对控制的挑战——集体的观点》，洋洋数万言，简直成为这一挑战的宣言书。 到底为什么自动控制会面临这一挑战，还面临哪些挑战，以及在哪些研究领域存在挑战呢? 在自动控制发展的现阶段，存在一些至关重要的挑战是基于下列原因的：(1)科学技术

微型计算机控制技术课后答案分解

习题一 1，微型计算机控制系统的硬件由哪几部分组成？各部分的作用是什么？ 答：CPU，接口电路及外部设备组成。 CPU，这是微型计算机控制系统的核心，通过接口它可以向系统的各个部分发出各种命令，同时对被控对象的被控参数进行实时检测及处理。 接口电路，微机和生产对象之间进行信息交换的桥梁和纽带。 外部设备：这是实现微机和外界进行信息交换的设备 2，微型计算机控制系统软件有什么作用？说出各部分软件的作用。 答：软件是指能够完成各种功能的计算机程序的总和。整个计算机系统的动作，都是在软件的指挥下协调进行的，因此说软件是微机系统的中枢神经。就功能来分，软件可分为系统软件、应用软件 1)系统软件：它是由计算机设计者提供的专门用来使用和管理计算机的程序。对用户来说，系统软件只是作为开发应用软件的工具，是不需要自己设计的。 2)应用软件:它是面向用户本身的程序，即指由用户根据要解决的实际问题而编写的各种程序。 3，常用工业控制机有几种？它们各有什么用途？ 4，操作指导、DDC和SCC系统工作原理如何？它们之间有何区别和联系？ 答：(1)操作指导控制系统：在操作指导控制系统中，计算机的输出不直接作用于生产对象，属于开环控制结构。计算机根据数学模型、控制算法对检测到的生产过程参数进行处理，计算出各控制量应有的较合适或最优的数值，供操作员参考，这时计算机就起到了操作指导的作用。 (2)直接数字控制系统(DDC系统)：DDC(Direct Digital Control)系统就是通过检测元件对一个或多个被控参数进行巡回检测，经输入通道送给微机，微机将检测结果与设定值进行比较，再进行控制运算，然后通过输出通道控制执行机构，使系统的被控参数达到预定的要求。DDC系统是闭环系统，是微机在工业生产过程中最普遍的一种应用形式。 (3)计算机监督控制系统(SCC系统)：SCC(Supervisory Computer Control)系统比DDC系统更接近生产变化的实际情况，因为在DDC系统中计算机只是代替模拟调节器进行控制，系统不能运行在最佳状态，而SCC系统不仅可以进行给定值控制，并且还可以进行顺序控制、最优控制以及自适应控制等SCC是操作指导控制系统和DDC系统的综合与发展。 5，说明嵌入式系统与一般微型计算机扩展系统的区别。 答：嵌入式计算机一般没有标准的硬件配置。嵌入式系统可采用多种类型的处理器和处理器结构。软硬件协同设计采用统一的工具描述，可合理划分系统软硬件，分配系统功能，在性能、成本、功耗等方面进行权衡折衷，获取更优化的设计。嵌入式系统多为低功耗系统。简单地说，就是嵌入式系统和微型计算机的扩展标准不大一样。 6，PLC控制系统有什么特点？ 答：（1）可靠性高。由于PLC大都采用单片微型计算机，因而集成度高，再加上相应的保护电路及自诊断功能，因而提高了系统的可靠性。 （2）编程容易。PLC的编程多采用继电器控制梯形图及命令语句，其数量比微型机指令要少得多，除中、高档PLC外，一般的小型PLC只有16条左右。由于梯形图形象而简单，因而编程容易掌握、使用方便，甚至不需要计算机专门知识，就可进行编程。 （3）组合灵活。由于PLC采用积木式结构，用户只需要简单地组合，便可灵活地改变控制系统的功能和规模，因此，可适用于任何控制系统。 （4）输入/输出功能模块齐全。PLC的最大优点之一，是针对不同的现场信号，均有相应的模块可与工业现场的器件直接连接，并通过总线与CPU主板连接。

智能控制技术及其发展趋势

智能控制技术及其发展趋势 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。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”。 随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统。智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。 智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。

智能机器人控制系统

机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站

向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制