基于计算机网络算法的智能插秧机控制优化

针对我国插秧机的智能化和自动化控制水平较低的问题,基于计算机网络算法对智能插秧机控制进行了优化。智能插秧机的控制系统主要组成包括单片机、视觉导航装置、自动转向装置、挡位和油门、数据采集系统、通讯装置及发动机等。为了使插秧机能够进行自动导航,首先将插秧机抽象为数学模型,再按照模糊算法和纯追踪算法结合的控制算法对前轮转角求解,使插秧机能够按照预设路径行驶。为了验证该智能插秧机的控制性能,对其进行自动导航控制试验,表明插秧机可以进行有效的自动导航。

基于模糊控制的智能输液自动控制系统设计

为高精度控制输液滴速,并实现智能输液自动预警,设计基于模糊控制的智能输液自动控制系统。将输液进度检测信息传输至单片机后,根据输液进度预设值与实际输液进度信息,判断输液是否正常结束或者滴速出现异常,输液正常结束后通过输液关断装置结束输液进度,若滴速不符合设定值,便通过基于模糊PID控制的智能输液滴速控制方法将滴速控制为设定值,实现输液自动控制。实验结果显示:系统对输液滴速的检测结果与实际滴速一致,对输液滴速的控制符合滴速设定值,可高精度控制输液滴速,可实现智能输液自动控制。

智能重介系统在大海则选煤厂的研究及应用

针对常规设计中重介系统存在的分选密度波动大、需根据煤质化验结果进行人工调节等问题,通过对分选流程的深度剖析,研发了基于神经网路、模糊控制技术的智能重介控制系统,借助全自动采制样测灰仪,实现了分选密度自稳定、自调节,全过程无人操作和智能化运行;同时,对磁选和喷水环节进行智能控制,减少介质损耗,为重介分选提供良好的分选环境。

选煤场浓缩池溢流浓度控制方法研究

浓缩池溢流浓度的监测与控制方法是选煤厂实现智能化选煤的关键之一,针对仅采用传感器的溢流浓度监测与控制方式会导致絮凝剂调节滞后的问题。搭建一套浓缩池自动加药系统,该系统采用BP神经网络与模糊自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)相结合的监测与控制方法,实现浓缩池溢流浓度的稳定控制,避免因絮凝剂添加量问题直接影响浓缩反应,进而影响絮凝沉降效果。通过仿真对比,该方法比采用PID控制的自动加药系统稳定性更高,可有效应对絮凝剂调节的滞后问题,为选煤厂浓缩池溢流浓度控制提出了新的方案。

电力自动化系统中的智能技术应用

阐述电力系统自动化智能技术的特点和应用,包括专家系统控制技术、模糊控制技术、人工智能技术、线性最优控制技术、智能监控技术、神经网络控制技术的应用。

基于TMS320F2812的智能循迹小车控制系统设计

为了提高智能小车的运行速度,设计了基于TMS320F2812 DSP芯片智能小车控制系统;运动控制采用专用电机驱动模块技术,通过DSP芯片的PWM控制小车的速度和方向,采用模糊控制算法的控制策略,有效地控制车子各个时刻的运动,具有较高的稳定性,小车的动态性能良好,适应性强,整体控制效果良好;实验证明,智能车对任意道路具有较好的跟随性,同时具有较高的车速。

智能车辆弧线跟踪控制算法

建立了车辆预瞄运动学模型,通过最优控制选取切换超平面,采用滑模变结构控制实现了智能车辆弧线跟踪中弧线曲率小变化时的导航控制。根据模糊控制快速跟踪弧线曲率大变化时的导航路径,结合车辆转向系统当前状态和最快动态响应能力建立了智能车辆弧线跟踪时的变结构控制输出集。仿真分析和实验验证了该融合控制算法在智能车辆弧线跟踪过程中的平稳性和可靠性。

智能公路系统车道保持模糊控制研究

结合智能公路系统中车道保持系统的特点 ,引入模糊控制理论 ,设计基于磁道钉导航方式的汽车车道保持模糊控制器。根据驾驶员的经验和现场实验 ,确定模糊控制器的变量及相应的量化等级和隶属度函数 ,总结出汽车车道保持的模糊控制规则。经过实车现场实验 。

新型模糊预测控制及其在列车自动运行过程中的应用

此文提出了一种新型模糊预测控制（ＮＦＰＣ）算法，并把它用于列车自动运行过程（ＡＴＯ）的计算机仿真。既有的ＡＴＯ系统通常使用常规控制方法（如ＰＩＤ控制）跟踪既定的列车速度模式，在简要分析其缺陷的基础上，提出了采用ＮＦＰＣ的新型ＡＴＯ系统方案。ＮＦＰＣ实质上是模糊决策和预测控制方法的有机结合，其中采用模糊逻辑来实现被控过程／对象的逆动态特性，并在控制算法设计中引入了预测思想。另外还以ＡＴＯ过程为背景，针对ＮＦＰＣ算法做了仿真研究，仿真结果初步表明了ＮＦＰＣ算法的有效性。

高速铁路列车运行控制的现状与展望

主要综述了高速列车运行过程自动控制的发展概况、存在的难题和对未来前景的展望。明确指出了智能化行车控制系统的发展方向将成为未来铁路运输自动化领域的焦点。

模糊PI轧机位置闭环控制实验研究

基于模糊控制对模型要求不高的特点,提出一种利用模糊逻辑在线调整PI参数的模糊PI控制算法,并将该方法应用于冷带轧机液压缸位置控制实验中。实验结果表明,该方法能有效抑制超调,使系统响应速度较快,且系统的动态和静态特性得到明显改善。该方法还可应用于难建模并需快速响应的复杂系统。

用于高速列车自动化的多控制器递阶智能控制研究

文章提出了基于多控制器的递阶智能控制系统结构，描述了系统实现过程中的核心问题．在铁路列车自动运行中，应用多控制器的递阶智能控制方法及专家知识系统的分析，实现了列车的自动运行．仿真结果表明了该方法的有效性和实用性．

CO_(2)短路过渡焊电压和电流最优匹配的智能控制

研制了一种以 80C196KC数字单片机为核心器件 ,通过软件方式实现CO2 短路过渡焊电压与电流自动形成最优匹配的智能控制系统 .系统通过PID(P为比例 ,I为微分 ,D为积分 )参数自适应模糊控制器 ,可维持所选定电流不变 .同时 ,系统采用优选法 ( 0 .618法 )和变步长法相结合的分段寻优控制器 ,实现以最高短路过渡频率为目标的电弧电压自寻优 .实验证明 :当焊接电流在 110～ 2 2 0A范围内时 ,经智能系统控制后的CO2 焊短路过渡频率较控制前要高 ;寻优后的电弧电压与稳定后的电流形成最优匹配 ,达到了稳定熔滴过渡过程、减少飞溅、改善成形的目的 .

基于无线数据传输的智能化节水灌溉控制系统研究

设计了一种多功能智能化的节水灌溉设备。依次完成了系统的总体设计,系统的硬件配置与设计、无线通信的设计与实现、系统的软件设计等主要内容。在控制策略上,采用模糊控制算法实现智能灌溉,并完成了SIMULINK环境下的系统性能仿真。最后,在设定玉米、烤烟等作物需水规律的基础上,完成了系统性能的测试。测试结果表明,系统基本功能稳定,满足了设计需求。

智能控制技术在火电厂应用研究现状与展望

智能控制是在人工智能及自动控制等多学科基础上发展起来的交叉学科,主要用来解决传统控制方法难以解决的复杂系统的控制。本文从神经网络控制、模糊控制及智能优化技术等角度,对智能控制技术及其在火电机组的主要应用形式和相应特点进行了综述。在此基础上,分析总结了智能控制技术在国内火电机组的主蒸汽温度控制、锅炉燃烧及排放控制、磨煤机控制、循环流化床解耦控制等控制系统中应用的研究进展情况,对其在具体应用中的有关问题进行了讨论,并展望了智能控制应用研究未来的发展,认为根据火电机组不同被控对象的特点,综合不同智能控制方法的优点建立的混合智能优化控制将会成为一个重要的研究内容。

一种自动称重包装控制系统设计

为提高称重包装设备的速度和精度,提出了一种自动称重包装控制系统。介绍了称重包装设备的基本结构,包括称重传感器、给料设备、电磁阀、控制装置等。在分析称重过程数学模型的基础上,结合模糊控制、神经网络和常规PID控制设计了一种控制器以实现系统参数的在线调整及优化。基于W77E58、AD7730搭建了控制系统的硬件部分。仿真和实验结果表明,模糊神经网络PID控制响应速度快、超调量较小、具有很好的动静态性能;系统称重误差大幅度减小。所述控制方法和系统可以提高称重包装设备的效率和精度。

B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法

介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器，该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合，采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法，即先采用免疫遗传算法离线优化，再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。

履带车辆多参数模糊换挡策略

履带车辆在各种复杂环境中较优地控制车辆换挡必须依赖多个参数输入,用可扩展的三维模糊规则表并以查询方式控制是实现多参数最优换挡控制的有效策略,该方法一方面满足履带车辆多参数模糊换挡的实现,另一方面符合车辆自动变速快速响应的需求。用MATLAB/SIMULINK工具进行了履带车辆建模与仿真,仿真表明该方法可以快速准确地实现换挡。

智能办公环境中多Agent模糊Q学习研究

目前有关智能办公环境的研究忽视了对建筑环境的考虑,为了给工作人员提供一个节能、舒适、便捷的办公环境,研究了智能办公环境无线网络系统的学习方法,即为系统建立了多智能体(Agent)模型,基于该模型提出了改进的模糊Q学习算法,用于学习用户的行为,以自动控制环境中执行器的动作。通过对环境温度学习的实验,比较了该算法和普通Q学习的MSE(Mean Square Error)值,实验结果表明提出的算法较优。

高精度玻璃配料微机控制系统

介绍一种用于玻璃原料配料的计算机控制系统.系统机械结构、硬件电路均按高精度要求设计,软件使用RC低通数字滤波与滑动平均滤波结合的复合滤波技术,以及预测控制算法,系统称量相对精度可达到0.1%.给出了系统框图和程序流程图.