模糊PID控制技术研究发展回顾及其面临的若干重要问题

简要回顾了模糊PID控制器的研究发展状况,系统地归纳了模糊PID控制器的 基本形式.讨论了阻碍模糊控制技术发展的几个重要理论问题,包括系统化设计方法,控制 性能优于传统PID控制器的模糊控制器设计,模糊控制器非线性逼近能力及其量化指标,模 糊系统的规则爆炸.文中试图对有关问题的内涵进行重新定义,以及探求解决难题的关键. 如将模糊系统中的"规则爆炸"问题更正为"参数效率"问题.最后,提出了对模糊控制 理论与技术发展的思考,其中特别强调应把"简单性"作为智能控制器设计中的基本策略.  

智能水下机器人技术展望

智能水下机器人作为一个复杂的系统，集成了人工智能、水下目标的探测和识别、数据融合、智能控制以及导航和通信各子系统。是一个可以在复杂海洋环境中执行各种军用和民用任务的智能化无人平台．由于水下机器人在海事研究和海洋开发中具有远大前景，在未来水下信息获取、精确打击和“非对称情报战”中也有广泛应用，因此水下机器人技术在世界各个国家中都是一个重要和积极的研发领域．基于实践和在相关技术难题上的经验，对智能水下机器人的发展现状和前景进行了描述，对这些问题可能的解决方案提出了建设性的意见，这些相关的技术包括：水下机器人载体设计技术、体系结构、基础运动控制技术、智能规划与决策技术、系统仿真技术、水下目标探测与识别技术、系统可靠性与容错技术等．随着科学技术的发展，人工智能技术将会在智能水下机器人上得到更为广泛的应用，然而水下机器人技术仍然处于基础研究和试验开发阶段，距离全面应用还有很长的路要走。  

强化学习理论、算法及应用

强化学习（ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ ｌｅａｒｎｉｎｇ）一词来自于行为心理学，这一理论把行为学习看成是反复试验的过程，从而把环境状态映射成相应的动作。首先全面地介绍了强化学习理论的主要算法，即瞬时差分法、Ｑ－学习算法及自适应启发评价算法；然后介绍了强化学习的应用情况；最后讨论了强化学习目前所要研究的问题。  

一种新型的仿人智能控制器(SHIC)

本文从对人(控制专家)宏观结构模拟和行为功能模拟的观点出发,提出了一种新的仿人 智能控制(SHIC)基本理论;论述了SHIC的基本结构和设计方法;阐明了特征模型、特征辨 识、特征记忆、直觉推理、多模态控制和高阶产生式分层递阶结构等SHIC的基本概念.  

模糊神经网络技术的新近发展

本文从模糊系统与神经网络作为自适应模型无关估计器时智能特性的研究，模糊控制器的神经网络实现技术，改善神经网络学习性能的模糊控制技术，面向对象的模糊神经网络开发平台的研究等方面介绍了模糊神经网络技术的研究现状，并针对目前的模糊逻辑，神经网络，子波变换，遗传算法等的集成化技术进行了探讨，并融入了作者关于定性与定量知识有机集成的柔性核理论的基本思想。  

利用云模型实现智能控制倒立摆

提出一种利用云模型实现智能控制倒立摆的方法，其控制策略不需要被控对象的数学模型，只需依据人的经验，感觉和逻辑判断，将人用语言值定性表达的控制经验，通过语言原子和云模型转换到语言控制规则器中，就能解决非线性问题和不确定性问题。倒立摆这样的典型被控对象，验证了该控制方法的可行性和有效性。仿真分析与实验结果表明，该控制方法对被控对象的状态和参数变化，具有一定的鲁棒性，应用前景广阔。  

人工免疫系统及其在控制系统中的应用

人工神经网络系统理论的研究已经取得了较大的进展, 然而对于人工免疫系统理论的研究还刚刚起步. 本文介绍了免疫系统的特点、免疫系统的组成, 比较了免疫系统和中枢神经系统的相似性和差异性, 论述了人工免疫网络系统及其在复杂系统建模和控制中的应用. 最后对进一步的研究工作作了简单的展望.  

智能控制的新进展(I)

对模糊智能控制的主要研究方向进行了较详细的分析和论述，包括模糊模型与基本控制算法，非线笥系统的模糊建模与控制，模糊预测控制，模糊控制系统的稳定性分析等。对它们的在智能控制中的地位和作用进行讨论，并对模糊智能控制的发展做了展望。  

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.  

基于SJA1000的CAN总线智能控制系统设计

本文介绍了一种新型的现场总线控制器SJA1000的基本原理结构及功能特点。重点叙述了基于CAN控制器SJA1000的智能控制系统硬件电路及软件设计．给出了初始化程序和部分通信程序。