楼内电梯群的智能控制

主要讨论了对楼内电梯群实现智能控制的几种方法及各种控制方法的特点.     

基于BP神经网络整定的PID温度控制

展示了一种基于BP神经网络的PID控制器,利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,采用3层前向网络,动态BP算法,实现对温度控制系统的在线智能控制,显示了BP神经网络PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的能力．仿真结果表明,此种PID在温度控制中能够取得较满意的效果．     

停剪机组定尺控制系统研制

阐述了一个自行研制的计算机定尺控制系统．它根据长度设定值及速度设定值完成停剪机送料控制、机组的剪切机动作控制；同时，能准确显示剪切长度及剪切张数     

A research on an energy-saving software for pumping units based on FNN intelligent control

An energy-saving scheme for pumping units via intermission start-stop performance is proposed. Because of the complexity of the oil extraction process, Fuzzy Neural Network (FNN) intelligent control is adopted. The structure of the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy neural network model is introduced and modified. FNNs are trained with sample information from oil fields and expert knowledge. Finally, pumping unit energy-saving FNN software, which cuts down power costs substantially, is presented.     

人工神经网络用于采煤机故障诊断系统初探

分析了典型的有导师监督模型ＢＰ网络、无导师监督模型ＡＲＴ网络的工作过程，探讨了将这两种神经网络应用于采煤机故障诊断的可能性     

An intelligent decision support system (IDSS) in the operation process of electric furnace for cleaning slag

In this paper, the structure and function of the IDSS in the operation process of electric furnace for cleaning slag are presented and the fuzzy neural network decision model (FNNDM) in the IDSS is specially suggested. The IDSS possesses self-learning and adaptive properties, and has been used for managing and analyzing the optimal operational conditions since June 1992. Electric energy consumption has been reduced remarkably and the coefficient of recovery of cobalt and nickel has been increased. Synopsis of the first author: Peng Xiaoqi, associated professor, born in 1962, majoring research interests: modelling, optimal control and intelligent decision support system in technological process.     

关于汽轮机调节系统的教学探讨

本文从汽轮机调节系统的发展、各阶段的调节系统的特点、汽轮机保护系统和供油系统等几个方面总结了在教学中的体会,提倡这部分内容的教学应根据现场机组实际情况确定,而不能只依赖于现有教材。     

火电厂水质调节系统的模糊免疫自适应Smith-PID控制

火电厂水质调节加药系统为大时滞时变被控对象.模糊免疫自适应PID控制和常规Smith控制难以取得令人满意的控制品质.借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理的自适应性,以及Smith预估器可以解决系统时滞性的特点,提出了将模糊免疫自适应PID控制器和Smith预估器组合成复合控制器的控制策略.用模糊免疫P调节器实时整定P1D控制器的比例增益,用模糊控制器在线整定PID控制器的积分时间常数和微分时间常数.仿真研究表明,该控制算法具有调节时间短,系统稳定性强,抗干扰能力强等优点,取得了令人满意的控制效果.     

Application of intelligent control theory in AC servo system

An AC servo system based on neuron control theory is presented. Experimental results show that the neuralcontrol mode doesn't need the Precise model of the system, therefore, it has many advantages, such as simple designand high response performance. The simulation research of the AC servo system which is non-linear, time-varied.based on neuro-fuzzy controller is done. The results of the simulation show that the performances of the system areconsiderably improved and it is one of the novel pathways to realize intelligent control of servo system.     

基于模糊神经网络交通控制子区动态划分

提出将模糊神经网络方法应用于交通控制子区动态划分,利用神经网络的学习能力自动寻找模糊推理规则,根据实时的交通流量、距离和最佳信号周期,预测输出城市相邻道路交叉口之间的协调系数,根据协调系数大小划分交通控制子区.用MATLAB进行仿真实验,实验结果证实该方法可行,比用BP神经网络方法实现更加快速、有效.     

模糊神经网络及其在智能控制中的应用

本介绍了一门新兴学科——模糊神经网络，给出了其在智能控制中的几种应用，指出了今后研究中有待解决的许多问题，并对模糊神经网络将来的发展与应用作了展望。     

模糊神经网络在GPS高程转换中的应用

介绍了模糊神经网络基本原理和GPS高程转换方法,采用模糊神经网络算法,实现了GPS高程转换.在用模糊神经网络进行GPS高程转换时,输入变量模糊分割数对计算结果的精度起着关键作用,模糊分割数过少,计算精度较低,过多,模糊规则数会急剧增加,计算精度不一定高,同时又会影响系统计算速度.为了进一步提高GPS高程转换的精度,模糊神经网络模型参数的选择以及网络结构的确定等问题,都需要进一步的研究和实践.     

基于模糊—神经融合的自适应模糊控制系统研究

模糊逻辑系统与人工神经网络各具优势,前者善于利用专家语言信息,后者有强大的学习能力,两者的结合可以取长补短。基于模糊逻辑系统与神经网络技术提出一种自适应模糊控制系统,其特点是模糊控制器具有多层前向网络结构。基于一种近最优的性能指标导出其参数自适应的误差反向传播算法。为了克服传统算法收敛慢的缺点,提出用模糊逻辑来调整学习过程的方法。通过倒立摆平衡控制仿真研究验证了所提出的自适应模糊控制系统及其快速学     

焊接过程智能控制技术的研究现状与展望

介绍了以专家系统,模糊控制和神经网络为代表的智能控制理论及其在焊接过程控制的应用现状,分析和探讨了时接过程控制技术的发展趋势。     

基于神经网络预测节能中央空调控制策略

由于传统中央空调具有大滞后、大惯性、非线性特性,造成常规控制方法下系统供给的能量与负载所需能量不匹配,使得中央空调与使用环境能量供求不平衡,浪费了大量的电能.针对中央空调的控制特性,提出了一种基于神经网络技术的预测控制方法,将Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合,通过预测未来能量需求,实时调节控制策略,使系统所需能量和空调输出能量达到匹配.采用Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合的控制方法,使系统具有良好的动态性能和稳态性能,节能效果显著.采用神经网络预测型节能中央空调,可有效控制中央空调与使用环境能量供求的关系,为降低智能建筑能耗提供了可靠的保障.     

智能控制在城市污水处理系统中的应用与发展

从系统控制的角度对污水生物处理系统的特点进行了分析,并针对时变性、非线性、复杂性和不确定性的特点提出应用人工智能技术对其进行智能控制是实现城市污水处理系统自动控制,对智能控制的主要分支模糊控制、神经网络控制和专家系统的结构组成及特点进行了分析,并将国内外专家学者将智能控制技术应用于污水生物处理系统的概况作了较详尽的归纳总结,分析结果表明智能控制技术发展迅速并且应用领域遍及污水生物处理的各个层面,且取得了良好的效果,证实了应用智能控制技术是实现污水生物处理系统自动控制的有效方法。     

船舶航行的模糊模型建模及航向控制

为了进一步对船舶行操舵控制的研究,应用模糊系统理论对船舶航行操舵控制建立了一个模糊模型;并彩神经网络方法对模糊模型的参数进行了辨识和估计,此模糊模型的建立使控制设计摆脱了数学模型,同时为下一步进行控制方案选择和设计打下了基础,仿真结果表明,船舶航行模糊模型及参数辨识方法是有效的,并给出针对某一船舶的模糊模型的具体形式;仿真结果也表明了船舶航行控制效果良好性。     

供电企业绩效力动态多指标评价体系研究

引入动态时序理论,提出了用于评价供电企业绩效力的多指标体系,并将神经网络及熵值法应用于指标体系的关联分析,从而进行供电单位绩效力水平的横向对标,并找出相时优势及改进方向,并给出了具体算例.结果表明,该模型及方法具有较高的准确率,对供电单位绩效力评价体系建设具有实践和管理意义.     

基于系统辨识与T-S模糊神经网络的磨矿分级控制

针对磨矿分级过程控制中具有的慢时变、非线性特征,提出了一种基于系统辨识的自适应模糊推理网络模型,并应用于磨矿控制领域.利用模糊聚类法对现有数据样本进行系统辨识,自动获取模糊规则库和相应的初始参数.依据得到的模糊系统构建基于Takage-Sugeno推理模型的自适应模糊神经网络推理系统,获得比传统的模糊神经网络具有更强的...     

Matlab实现热工对象的模糊神经控制

实现了对锅炉汽包水位的参数自调整的模糊神经控制 ,通过Matlab对其实现了控制系统的仿真 ,并且在被控模型参数有变化的情况下 ,讨论了该控制方法的鲁棒性。结果表明 ,与传统的PID方法相比 ,其控制性能更为优越。