油田原油深加工中多级分布式控制系统

主要阐述了某油田原油深加工多级分布式计算机控制系统的构成以及PLC组网通信、硬件配置和软件的设计。该系统有三级，其中每一级又呈分布式构成，协调控制级对整个公司的生产过程进行协调，递解控制级给定每一个被控量的设定值，由局部控制级进行具体的PID控制，并且从中间一级可以看到控制过程的实时数据和历史数据，从而可以及时调整参数达到最优控制。     

时变大时滞系统参数辨识的仿真研究

研究了时变大时滞系统的参数辨识问题.大时滞系统大多采用补偿控制方法,但是补偿控制方法需要系统的精确数学模型,因而获得大时滞系统的数学模型成为了补偿控制的关键,时变特性使问题复杂化,从而影响了大时滞系统的控制精度.为解决上述问题,提出了一种神经网络的参数辨识策略,利用一个神经元对系统的时滞参数进行辨识,从而可以将时滞从系统模型中分离出来,可利用一个RBF神经网络模型辨识系统的其它参数,使神经元的输出作为RBF神经网络的一个输入,从而实现了串-并联结构的双神经网络拓扑.拓扑结构可以比串级的神经网络提高训练速度,因而也就更适合于实时控制.针对工业锅炉回水温度控制系统的仿真结果验证了所提辨识算法的正确性.     

基于协同进化算法的TS模糊模型设计

提出一种基于协同进化算法的TS模糊模型设计方法．该方法由以下两步组成：（1）采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型；（2）利用协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数的优化．协同进化算法由两类种群组成：规则前件种群和隶属函数参数种群；其适应度函数同时考虑模型的精确性和解释性，采用两种群合作计算的策略；为提高模型的解释性，在协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简．最后，利用该方法对Mackey-Glass系统进行辨识，仿真结果验证了方法的有效性．     

城市交通干线双向绿波带智能控制研究

提出一种双向绿波带智能控制算法.利用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制.控制的目标是使进入干线上行和下行的车辆一路绿灯,明显降低车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该双向绿波带控制算法十分有效.     

城市交通干线双向绿波带智能控制研究

提出一种双向绿波带智能控制算法.利用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制.控制的目标是使进入干线上行和下行的车辆一路绿灯,明显降低车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该双向绿波带控制算法十分有效.     

基于模糊神经网络大容量输油泵多变量控制

大容量输油泵系统是一个时变非线性复杂系统,生产要求对输油泵的流量、入口压力和出口压力进行协调控制.根据大容量输油泵系统实际控制要求,提出了基于模糊神经网络大容量输油泵多变量控制策略,设计了控制系统和模糊神经网络控制器的结构,给出了模糊神经网络控制器、模型辨识网络参数的修正算法.仿真结果表明该系统能根据流量、入口压力和出口压力给定值与实际值之间的偏差,在线修正控制器参数,实现对大容量输油泵流量、入口压力和出口压力的协调控制.     

一类动态大系统的协调控制模型

讨论了一类离散动态大系统的协调控制问题，提出了相应的模型辨识方法及自适应协调控制算法。通过仿真实例，说明效果是良好的。     

基于多Agent的高速公路入口匝道智能控制策略

文中提出了基于多Agent的入口匝道智能控制策略，它基于系统论的思想，把协调控制策略引入到入口匝道控制中，建立了一个包括多个入口匝道控制Agent和一个协调Agent的多Agent系统。这种分布式协调智能控制更好地适应了高速公路中的复杂性和不确定性。     

基于传感器网络的城市智能运输系统的构建

基于传感器网络构建城市智能运输系统，实现对城区交通的智能控制．设计了智能运输系统专用的传感器节点和相应的硬件结构，并编制了相应的软件，建立了一个城市交通系统的智能控制模型，实现道路交通流实时动态信息的采集、处理和发布，及路段的规模协调控制．使用Matlab软件对控制模型中的交通信息的处理进行了仿真，表明该智能运输系统模型能够投入交通控制的实际应用．与当前普遍采用的基于GPS技术构建的ITS系统相比，本系统具有更高的性价比、灵活性和控制效率．     

基于ε-支持向量回归理论的区域交通信号智能控制

城市交通信号控制是当前智能交通领域的研究热点之一.针对区域交通信号协同控制的实时性和准确性,提出一种基于ε-支持向量回归(SVR)非线性回归理论的智能控制方法(ICSRTS).该方法在无线传感网络结构的基础上结合已有的数据汇聚算法,并采用分簇策略将区域交通控制系统建模成一类集成信息调度与控制的离散切换系统.在离散切换系统中,不仅考虑了数据包传输的网络时延和丢包率,而且观测器利用改进的ε-SVR训练方法实现对多数据源融合的交通信号状态的在线预测并通过控制器进行总体协调控制.运用Lyapunov函数方法验证了该系统的渐近稳定性及其可调度性.仿真结果表明,ICSRTS方法相比普通模糊神经网络控制和普通ε-SVR预测算法在交叉口平均延误时间方面具有较好的性能.因此,该方法能实时、有效地对区域交通信号进行协调控制,从而减少了区域内的交通拥堵和能源消耗.     

Intelligent control systems. II. Design of self-organized robust knowledge bases in contingency control situations

Informational technology for design of robust knowledge bases based on discovery synergetic effect of their self-organization in contingencies is developed. The principle of minimum of information entropy used in quantum algorithm guarantees the necessary condition of self-organization, the minimum of required initial information in learning signals; thermodynamic minimum criterion of the new measure of generalized entropy production provides sufficient condition of self-organization, robustness of control processes. In risky conditions and contingencies, the optimization of knowledge bases according to information-thermodynamic criteria, using the quantum algorithm of self-organization, provides invariant real-time achieving of the control objective with required robustness level of an intelligent control system. Example of efficient simulation of self-organization of robust knowledge bases in an intelligent control system of dynamically unstable essentially nonlinear object in contingencies is given.     

基于手势识别远程同步控制的智能机械臂研究

设计一种基于手势识别远程同步控制的智能机械臂系统,系统由手势识别器和智能机械臂组成;手势识别器穿戴在手中,能够感知和识别手势指令,并通过无线传输方式把手势指令传输给智能机械臂;智能机械臂收到手势指令后其自主决策系统迅速规划最优控制,实现同步控制机械臂伸展和机械手的抓取等动作;实验结果表明,手势识别器的手势指令简单易于操作,手势指令识别准确高效,智能机械臂动作规划协调,系统大大降低了机械臂的操控难度,完全满足作业任务实时控制的需要,具有较好的实用性和广泛的应用前景.     

越野智能车转向及驱动协调控制

本文以实现智能车在非结构化越野环境中的自主导航为目的,对越野路径识别及轨迹跟踪控制方法开展研究.首先基于视觉传感器和激光传感器实现可行驶路径的分割与提取,并建立了包含车辆转向及驱动的耦合控制系统模型;然后,针对控制系统模型具有非匹配不确定性的特点,采用反演变结构控制算法设计了转向及驱动协调控制器,并引入饱和函数以解决变结构的抖振问题;最后,通过仿真和越野导航试验验证了所提出控制算法的有效性和鲁棒性.     

基于MAS的分布式焦炉集气管压力解耦控制

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于multi-agent system(MAS)的焦炉集气管压力智能协调控制系统方案,给出了agent的分层组织结构和演化机制．在控制agent中,采用TS模糊神经回归网络对被控对象进行分布式建模,运用分布式智能协调解耦算法进行解耦控制,监督学习与强化学习相结合,采用遗传协进化算法对多个agent协调优化．通过agent模态变迁进行模式切换,以适应快速突变环境．工程应用表明,提出的控制策略有效地解决了集气管压力这类复杂对象的过程控制问题．     

全国山洪灾害防治规划信息系统的设计与实现

分析了山洪灾害防治规划各类数据及各级用户的业务需求,采用基于构件的柔性软件工程的思想,以C/S为主体开发模式,给出了构件化开发的流程,构建了系统的体系结构,开发了全国山洪灾害防治规划信息系统.该系统提出了一种基于树型数据结构的"超"实体多级递归算法,探索了一种智能信息呈现技术,对全国及各省(市、区)山洪灾害防治规划密切相关的各类基本数据、图件及全部规划成果进行了有机管理.     

基于身份证和人脸双重识别技术的智能门禁系统设计

针对智能门禁系统实名制管理及安全性问题,设计了一种基于身份证和人脸双重识别技术的智能门禁系统,通过RFID射频识别技术实现了身份证识别,通过宽度学习卷积神经网络算法实现了人脸识别,设计了智能门禁系统的通信指令,提出了一种基于优先级的周期性多任务调度算法,有效地提高实时多任务系统的整体控制性能;经实验结果表明,该智能门禁系统可实现网络化管理以及实名化开锁,可以应用于门禁系统、政府公租房、长短租公寓、民宿网约房、家庭联网门锁、写字楼等多领域。     

IADF算法在双色水位计液位图像测量中的应用

为了代替值守人员目测水位计液位值,研究基于工控机（ IPC）的智能遥视系统和数字图像处理算法,给出了水位计图像识别流程。分析了传统P-M模型各向异性扩散滤波算法,给出了一种改进各向异性扩散滤波（ IADF）算法,结合给出的图像畸变校正和亮化算法,实现了水位计液位值的智能读数。实验结果表明：该算法及其实现系统智能化程度高,具有良好实时性和较高识别率。     

面向智能假肢手臂的生机接口系统与类神经协同控制

针对肢体残障患者的假肢控制问题,搭建了一种基于s EMG（表面肌电信号）的智能假肢手臂系统,实现手臂残障程度较高患者的手-肘协调控制。首先,基于肌肉协同理论,使用非负矩阵分解（NMF）方法提取肌肉协同作用,并进行手部动作识别以及肘关节的连续运动估计。其次,基于意图识别结果构建“前馈-反馈”控制框架,对受试者进行前馈监督与反馈检测;根据前馈-反馈结果调整期望的控制输入,提高假肢系统的舒适性与鲁棒性。然后,针对手部动作,构建一种自适应调整抓握力度的框架,通过力、位信息交替控制,实现不同刚度、不同形状物体的自适应抓握;对于肘部运动,设计一种基于识别结果的阻抗控制算法,实现手-肘一体化假肢的稳定的人机交互控制。最后,由6名健康受试者、1名手臂残障受试者对以上控制策略进行实验验证,对手臂整体运动实现了较为准确的意图识别,同时也完成了稳定的肘部屈伸以及手部抓取,做到了手-肘的一体化协调控制。最终该套系统在北京2022年冬残奥会实现了应用展示。     

基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制

讨论了快速路匝道系统中智能控制技术问题。针对匝道系统特点,分析了模糊控制、人工神经网络、遗传算法的适用性,提出了一种基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制方案。在该方案中,对模糊控制输入输出数据进行线性修正,使用修正后的数据完成遗传神经网络训练,并用神经网络代替模糊控制器对匝道系统进行控制。给出了神经网络结构和遗传算法流程,并结合宏观交通流模型进行系统仿真。仿真结果表明,与模糊控制相比,控制效果显著提高。     

基于GIS的短时交通客流智能协调控制系统设计

传统的短时交通客流智能协调控制系统对于系统初始收集数据的处理效果较差,对于系统需求不够明确,因此操作时间过长,系统工作效率低;为了解决上述问题,提出基于GIS的短时交通客流智能协调控制系统;系统设计分为系统硬件设计与系统应用程序设计两个方面,在整合系统硬件元件数据信息的基础上完善系统硬件操作,提升系统数据处理能力,将硬件操作划分为三个不同方面的模块设计,缩减不必要的操作浪费,提升整体操作效率;在应用程序设计中集合相应的数据处理算法,研究GIS收集的内部信息,实现对短时交通客流智能协调控制系统的整体设计;实验结果表明,基于GIS的短时交通客流智能协调控制系统设计能够在较高程度上调整系统操作结构,优化内部协调控制性能,具有高调配性;在客流量为60辆汽车时,其操作时间为20 s,控制有效率平均值为83%,满足系统需求,具备更为广阔的发展前景。