基于FNNC的城市交通智能红绿灯控制系统

提出一种自适应模糊神经网络控制方法FNNC(Fuzzy Neutral Network Controller),通过离线学习,使其记忆得到了经验知识,同时根据被控过程的运行状态在线自调整,达到模糊自适应的能力.将其应用于城市交通红绿灯智能控制系统中实现全局优化控制,并在此基础上形成调度指令,利用模糊控制的方法实现交叉路口的红绿灯控制.用Matlab进行仿真取得了较好的效果.将此方案用于多路口交通控制,可以达到减少全局等候车辆总数的目标,是一种适用于我国城市,尤其是中小城市的智能交通控制系统.     

城市交通信号灯智能优化模拟系统

本文运用组件式GIS开发技术,实现对单交叉口交通状态的模拟;并运用模糊控制的原理,根据各相位的车辆数,计算交叉口各相位的信号配时方案,实现对交通信号灯系统的智能优化控制。     

基于实时路况的交通信号灯智能管控方法

为解决城市严重的交通拥堵问题,提出一种基于实时路况的交通信号灯智能管控方法。实时检测交叉方向车辆,计算车道占用率,应用模糊控制理论优化信号灯切换频率,确保双向车道均衡使用。实验利用实测数据,结合模拟分析结果,针对早晚高峰以及中午等3个典型时段道路交通状况,与传统定时控制方法进行比较,比较结果表明,该方法能够有效地利用车道,增强交通通行能力,较传统的定时控制方式更具有适用性。     

智能交通信号控制系统初探

城市交通拥挤是当今世界普遍关注的问题,它所带来的严重危害日益影响到人们的日常生活和社会经济的发展,而城市交通信号控制系统对解决这一问题发挥着不可替代的作用。从高性能智能交通信号控制系统的要求出发,针对目前我国城市交通问题的现状．对智能交通信号协调控制系统进行初步的研究和探讨。     

基于模糊神经网络的智能火灾报警控制系统

介绍了基于模糊神经网络智能火灾报警控制系统．在系统中应用了模糊控制理论既提高了系统的精度又最大限度的减少了系统的误报率，解决了火灾报警系统中长期存在的问题。结合具有自学习功能的神经网络算法，提高了系统的智能化程度，是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用。     

智能交通环境下车辆群体速度优化控制方法研究

为降低智能交通系统中车辆的能量消耗,该研究以智能网联汽车为研究对象,提出了一种车 辆速度优化控制方法。该方法以车辆的能量消耗模型为依据,综合考虑了其他车辆以及交通信号灯配 时对车速的影响。通过瞬时优化算法实时计算出经济车速,从而降低车辆的能量消耗并减少车辆的信 号灯等待时间。为验证其有效性,该研究提出了 3 种基准测试方法,并在 Vissim/Autonomie 联合仿真平 台上对几种方法进行了比较。结果显示,该方法分别实现了 14.32%、9.74% 和 73.72% 的能耗降低。     

基于WSN的智能交通灯控制系统设计

针对多路口的交通信号灯控制问题,提出了基于无线传感器网络的两级组织结构,搭建了交通信号灯控制平台.利用传感器节点收集的交通信息,结合模糊控制方法,实现了交通信号灯的无线智能控制.仿真结果表明,该控制器是有效的,其控制效果优于传统的控制方法.     

我国智能交通控制系统的发展及展望

城市交通问题已经成为现代社会尤其是城市社会面临的最大课题之一。文中阐述了国内外智能交通控制系统的发展现状，重点阐述了我国未来智能交通控制的发展模式，并对这种发展模式的内容、控制方法、特点等进行了较为详细的介绍。     

基于模糊神经网络的智能炉温控制系统

0 引言 由于电阻加热炉炉温控制具有严重的非线性、灰色性以及较大的时间滞后性,很难用数学方法建立精确的数学模型,因此用传统的控制理论和方法很难达到好的控制效果.本文介绍基于模糊神经网络的电阻炉炉温智能控制系统,该系统将人工智能中的神经网络控制技术和模糊控制技术结合,采用闭环控制方式实现对炉温的自动控制.其特点是:用神经网络代替传统的模糊控制器的隶属函数和权值,实现了模糊规则的自动更新.实践证明,该控制系统对无法取得数学模型或数学模型相当粗糙的系统可以取得满意的控制效果;与传统的PID炉温控制系统相比,该系统具有控制精度高、速度快,控制质量可靠、稳定等优点,有较大的推广应用价值.     

基于ZigBee的智能交通控制系统研究

ZigBee是一种低速的无线个域网技术(LrPAN),主要介绍了ZigBee无线网络技术,并对它在智能交通控制系统中应用的的可行性进行分析、研究。     

The Study of Fuzzy Line Control for Intelligent Transportation Signal System

The setting of city traffic signal is to assure the safety and biggest passing ability for intersections. Generally, the existing signal time distributing for intersections is done according to the current traffic flow investigation of a certain intersection. As you know, the traffic flow has the characters ~uch as random, disorder and so on, so the fixed signal time distributing has very apparent flaw. According to the principle of system analysis and coordination, a method about fuzzy line controlling for Intelligent Transportation Signal is proposed.     

神经网络技术在非线性系统控制中的应用

神经网络控制自问世以来得到广泛的应用。本文介绍了神经网络控制的概念及特点，概述了神经网络控制的主要控制策略并且讨论了它在实际应用中遇到的问题。同时，我们也根据自己在实际研究中的经验提出一些解决这些问题的方法。最后，我们对神经网络控制的应用前景和研究方向作一个展望。     

直流无刷电机智能控制系统研究

阐述直流无刷电机工作原理,分析直流无刷电机的数学模型;介绍模糊控制理论与神经网络控制理论,提出模糊自适应PID控制策略;在MATLAB环境下,分别使用反电动势建模法建立直流无刷电机控制系统的模型,并对各个模型进行仿真分析。然后利用BP神经网络控制策略,模糊自适应PID控制策略改进速度控制器中的常规PID算法,进行仿真,并将所得结果进行对比。从对比结果可以得出模糊自适应PID控制策略更适合直流无刷电机的控制。     

冰箱智能除霜的模糊控制方法研究

针对当前冰箱制冷与除霜工序之间的矛盾,指出了传统除霜控制方法存在的弊端,对冰箱智能除霜的模糊控制方法进行了初步研究,所提出的方法具有节能、高效的特点,具有较大的实用推广价值。     

基于LonWorks(局域网)的现代智能测控系统创新实验设计

提出该系统设计的内涵,给出了本设计主要内容、技术路线、实验方案,说明了该系统设计的创新点和应用价值.     

基于BP神经网络的仿人智能控制仿真研究

在仿人智能控制算法的闭环阶段。须调整比例、积分和微分三种控制作用，形成控制量既相互配合又相互制约的关系，这种关系不一定是简单的“线性组合”，从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。而BP神经网络所具有的任意非线性表达能力。可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的过程控制。在对非线性系统的数值仿真中，取得了较好的阶跃响应。     

神经网络PID工业温度控制系统研究

本文介绍了一种神经网络PID控制器,并将它与传统PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行比较。神经网络PID控制器综合了PID控制器和神经网络控制器的优点并弥补了它们各自的不足之处。通过上述各种控制器在工业温度控制系统的仿真研究表明,神经网络PID控制器具有超调小,过度时间短,控制精度高的优点,对大滞后的温度控制系统有很好的控制效果。     

一种基于CAN总线的智能家居控制网络系统设计

随着人们对智能家居要求越来越高,并希望能够实现对家居设备进行集中控制及远程监控,所以本文提出了一种基于CAN总线的智能家居控制网络系统。作者主要论述了一种智能家居内部网络的控制系统功能框架,基于CAN总线技术,设计了家电设备的控制节点,并给出了相应的硬件电路图和软件流程图。     

基于CAN总线的智能温室控制系统

本文介绍了智能温室控制系统的基本原理和软硬件构成,针对温湿度变化规律和控制要求,采用模糊控制技术,基本实现了温湿度的平滑控制.建立的温室智能控制系统具有布线简单、系统控制器稳定、数据传输可靠性高等特点.