基于规则的仿人智能控制方法及其应用

在总结前人研究成果的基础上,概括出基于规则仿人智能控制的基本概念、基本思想和主要特点.以仿人智能控制的原型算法为例,分析其静态特性、动态特性和稳定性,并给出基于规则的仿人智能控制器的基本设计步骤.以工作在未知环境下的机器人系统为例,研究了仿人智能控制方法在机器人接触力控制中的应用.它是在数字PID控制算法的基础上,通过仿人智能控制的特征变量的取值符号,选择相应的控制策略实现的.实验结果表明,仿人智能控制方法可以大大提高控制精度.     

仿人智能控制在煤炉燃烧系统中的应用

将仿人智能控制理论(HSIC)应用于中小型燃煤锅炉燃烧控制系统，并给出了仿人智能控制器的设计。仿真结果表明：利用这种智能控制器可以提高燃烧系统的控制质量，降低环境污染。     

仿人智能控制中的数据挖掘

仿人智能控制模拟人的控制经验与技巧,对控制中形成的实时数据进行有效的处理挖掘,是仿人智能控制器的重要特征之一。文中给出了开闭环控制转换识别方法,控制滞后时间计算方法,控制阶段识别方法和控制方向识别方法这些方法在实际控制系统中得到了运用,取得了较好的控制效果。     

一种新型的仿人智能控制器的设计方法

本文在文献[1,2]提出的仿人智能控制理论的基础之上,探索了设计其仿人智能控制器的 基本思想和方法,并以伺服控制为例阐明了设计的步骤及其仿真实验结果.     

一种仿人智能控制参数整定方法

研究了仿人智能控制器基本形式中的参数确定问题。针对仿人智能控制器基本形式的参数整定缺乏理论指导、过于依赖专家经验和试凑的缺点,力图得到参数取值的解析指导式,解决了仿人智能控制器基本形式的参数确定的难题。分析仿人智能控制器基本形式参数与对象传递函数参数之间的关系,将对象阶跃响应按时间不同分为5个时间段,求取对象的阶跃响应表达式,确定由对象传递函数参数表示的控制器参数的数学表达式。仿真结果表明,该方法具有良好的控制效果。     

仿人智能控制及其在磁流变半主动悬架中的应用

论文讨论了基于图式理论的仿人智能控制理论最新进展及其在磁流变悬架中的应用情况. 首先, 结合图式理论和仿人智能控制理论, 定义一些基于动觉智能图式的仿人智能控制基本概念, 如感知图式、运动图式以及关联图式等. 然后, 给出了仿人智能控制器设计的通用性方法. 接着, 基于通用性的方法, 针对具有非线性、时滞及不确定性的磁流变悬架设计了基于动觉智能图式的仿人智能控制器. 最后, 开展了实车道路试验来验证控制方法的有效性. 试验结果表明,基于动觉智能图式的仿人智能控制理论是解决复杂控制问题的有效途径.     

仿人智能控制与模糊控制神经网络融合技术

在分析了仿人智能控制器（ＨＩＣ）的特性基础上,针对其不足,提出将仿人智能控制器与模糊控制相融合的仿人智能模糊控制器（ＨＩＦＣ）,实践表明ＨＩＦＣ的性能大大优于基本ＨＩＣ和一般模糊控制器。最后提出一种正交基函数神经网络模型实现ＨＩＦＣ的方法,为ＨＩＦＣ的自学习提供了一条有效途径。     

仿人智能控制在电加热连续退火炉中的应用

钢带电加热连续退火炉是一个多段式复合结构,分段加热,各段之间互相耦合,其加热升温过程是一个典型的具有非线性、强耦合特性的过程,通常控制手段难以达到温度控制要求.为提高退火炉的温度控制精度,设计了基于可控硅和PLC的控制方案,开发了基于仿人智能控制的温度控制器,实现了电加热连续退火炉的仿人智能控制.工程实践表明,设计的仿人智能控制器在电加热连续退火炉温度控制中具有调节作用,及时、快速,调节精度高、余差小等特点,具有应用推广价值.     

大滞后系统中仿人智能二自由度控制

针对大时滞系统，提出了一种仿人智能二自由度控制方法.该方法通过使用仿人智能控制器代替PID控制器，使系统的鲁棒性和抗扰性得到明显改善。仿真研究结果表明，即使对于大纯滞后且有扰动的系统，其参数与结构发生变化时，系统仍能获得较好的控制性能。     

仿人智能控制在摩托车底盘测功机中的应用

摩托车测试系统中道路模拟阻力加载是整个测试系统数据准确性的关键，本文中根据仿人智能控制理论的基本原理，构造了仿人智能控制器，实现了对电涡流测功机道路模拟阻力的精确加载。     

基于粗糙集的智能控制方法及拟PID仿真

介绍了粗糙集理论是一种知识发现和数据挖掘的新方法,具有通过系统输入输出数据自动抽取规则的优点。提出了一种新的基于粗糙集的智能控制方法以解决粗糙集在工业控制应用中性能较差的问题。该策略通过采用施加典型测试信号激励控制对象来生成数据以保证数据生成的质量,采用在线分批数据采集并处理的方法实现规则的在线提取和动态调整以保证规则库的完备性,并最终保证了控制的性能。通过一个拟PID控制的仿真实例表明该方法有效。     

粗糙集理论及其在智能系统中的应用

粗糙集理论是一种新型的处理含糊和不确定知识的数学工具，在智能系统中得到了广泛的应用，介绍了经典粗糙集理论的基本思想，上下近似集、属性约简和核等基本概念以及粗糙集的研究现状．介绍了粗糙集理论在智能系统中的应用，主要包括基于粗糙集理论的属性约简作为数据预处理的手段，基于粗糙集理论的相关性分析和基于粗糙集理论的系统建模和控制．指出了粗糙集理论在应用中遇到的问题和可能的研究方向。     

基于继电辨识的仿人智能控制器研究与应用

提出了一种基于继电器辨识方法的仿人智能控制系统.即利用继电反馈所产生的极限环周期振荡来估计所控对象的参数,从而可以据此利用仿人智能控制系统来对工程对象进行控制.     

电液式振动台智能控制器的研制

以单自由度、垂直往复运动的电液式振动台为例，从仿人智能控制的基本思想出发，应用非线性系统的线性化处理方法，结合系统的实际特点建立了以单片机89C52为核心控制的多模态电液伺服系统仿人智能控制器，并详细阐述了控制器的基本控制原理以及各主要硬件、软件模块组成以及所采取的控制算法。通过Matlab仿真实验分析，该控制器具有很强的伺服跟踪能力和任务适应能力，而且对参数的变化也具有较强的鲁棒性和任务适应能力，表现出良好的控制性能。对该控制器的研究方法也可以应用在其他仪器、仪表等智能控制领域。     

粗集神经网络在阳离子反浮选控制中的应用

针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出一种基于粗集神经网络理论的智能控制模型。该方法减少信息表达的属性数量及神经网络构成系统的复杂性,增强了系统容错及抗干扰的能力。将粗集神经网络智能控制模型与基于粗集的控制模型进行对比,结果表明了该方法的可行性。     

仿人预测控制在双足机器人步行控制中的应用

基于零力矩点(ZMP)的预测控制是目前双足机器人步行控制中最先进的方法,但是预测控制需要比较精确的预测模型,在环境扰动导致模型失配时,预测控制的性能下降较快。为了解决这个问题,利用仿人智能控制对环境误差具有较强抑制的特点改进预测控制。探讨了在步行控制中引入仿人智能控制的必要性和仿人智能控制改进预测控制的可行性,并设计了仿人预测控制器。最后通过仿真实验验证了新的控制器对双足机器人步行控制的有效性。     

Method of inequalities-based multiobjective genetic algorithm for optimizing a cart-double-pendulum system

This article presents a multiobjective approach to the design of the controller for the swing-up and handstand control of a general cart-double-pendulum system （CDPS）. The designed controller, which is based on the human-simulated intelligent control （HSIC） method, builds up different control modes to monitor and control the CDPS during four kinetic phases consisting of an initial oscillation phase, a swing-up phase, a posture adjustment phase, and a balance control phase. For the approach, the original method of inequalities-based （MoI） multiobjective genetic algorithm （MMGA） is extended and applied to the case study which uses a set of performance indices that includes the cart displacement over the rail boundary, the number of swings, the settling time, the overshoot of the total energy, and the control effort. The simulation results show good responses of the CDPS with the controllers obtained by the proposed approach.     

用IGA优化的直流电机的仿人智能控制

讨论了当前足球机器人运动控制系统的控制算法对足球机器人运动性能的影响。在分析了足球机器人运动控制系统组成和电机数学模型的基础上,对足球机器人运动控制器采用多模态控制的仿人智能控制（Human-Simulated Intelligent Control,HSIC）算法,利用改进的遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）对仿人智能控制器参数进行优化。通过与目前普遍采用的常规PID控制器作对比实验,表明采用IGA参数整定后的HSIC控制器对电机具有更好的控制品质,并改善了足球机器人的运动性能。     

基于粗糙集神经网络和信息融合的故障诊断

神经网络是智能故障诊断系统的一种重要的方法。粗糙集理论则是处理不完备信息的一种技术。文中以复杂的人工智能诊断问题为研究对象,系统地论述了基于神经网络、粗糙集、信息融合的智能诊断的理论、方法与实践。其主要方法如下:在故障诊断的神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的组合神经网络约简并删除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大和分类速度慢的缺点,并给出了基于粗糙集理论的组合神经网络的模型结构,最后再利用数据融合技术,得出更加精确的结果。一个故障诊断实例证明了该方法的有效性。