智能控制发展过程综述

本主要介绍了模糊逻辑控制,专家系统,神经网络三种典型的智能控制方法的发展史,对他们的优缺点进行了对比并阐述了这些系统目前的应用情况。     

交通信号灯智能控制算法研究

针对当前城市交通信号灯控制的技术缺陷,即国内大多数城市交通信号灯控制方法仍然停留在时间程序控制的技术层面,或者采用感应线圈等设备来获取道路交通信息等技术现状,提出一种交通信号灯智能控制算法。该系统算法由图像边缘检测、道路行车类型切割、纵向坐标投影和车流长度分析等核心技术组成,能够充分、有效和实时地获取交通流量信息,使城市交通信号灯的开／关时间能够根据道路上车流量的实际大小实施准确控制,因此使交通信号灯的控制达到智能化的技术水平,为最终实现城市智能交通提供科学的信息基础。     

模糊神经网络及其在智能控制中的应用

文章介绍了处理不精确信息的模糊逻辑、模糊推理、模糊神经网络构造等方法，给出了一个在智能控制中的实例。     

智能控制研究的新进展

本文提出的智能控制，可以看为当今四个主要学科交互作用的结构，并介绍作者和国外一些学者在模糊集，人工智能和人工神经见网络的综合技术的部分研究成果。     

焦炉加热过程智能控制综述

论述了智能控制技术在炉温控制模型、焦炉火道温度设定、焦饼温度软测量模型、回炉煤气主管压力控制、集气管压力控制中的应用。提出了在焦炉加热控制系统中 ,应采用反馈和前馈相结合的控制策略 ,并在传统控制方法的基础上应用智能控制技术 ,来提高焦炉计算机控制的水平。     

智能控制方法的交叉综合及其应用

本文结合作者近年的研究，分析了传统控制的局限性，概述了智能控制与传统控制及其诸方法之间交叉综合的成果及应用现状，最后提出了智能控制综合方法的发展趋势和研究意义。     

电梯群控系统中的智能控制方法

本文首先介绍了电梯群控系统的来源及其使用目的，简要说明群控技术在国内外的发展水平和发展趋势，然后对专家系统、模糊逻辑、神经网络、模糊神经网络等智能方法在电梯群控中的应用情况作以评述，并比较各种智能方法的优势和缺陷，最后得出只有将各种智能控制方法有机的结合起来，使电梯控制向智能化方向发展的结论。     

基于模糊逻辑的区域交通协调控制方法

城市路口拥堵问题是制约城市发展的一个瓶颈。目前,信号灯模糊控制研究对象大多集中在单路口或者干线上相邻的几个交叉口,但城市区域内各个交叉口交通流实际上是相互影响的,因此以上研究存在一定的局限性。针对这一问题,将区域交通信号灯作为研究对象,对区域内信号灯进行模糊协调控制。仿真结果表明,在不同的交通流量情况下,和定时控制、感应控制方式相比,信号灯区域模糊协调控制能更大程度地减少路口车辆平均延误时间。     

基于城市区域路网的分散协调控制研究

根据城域多路口交通系统的特点,摒弃统一信号周期的方法,以各单路口为基点,采用分散协调控制策略,综合考虑各相邻路口及两路口间的交通流,实时控制各路口交通信号,并智能的加以协调,使区域内道路的交通通行能力得到提高,降低车辆的延误时间。为提高系统的控制精度和鲁棒性,采用神经网络技术实现模糊控制。仿真结果表明,该方法控制效果良好。     

基于神经网络和模糊理论的智能控制技术

将神经网络方法和模糊理论结合起来，讨论一种基于神经网络（NN）和模糊理论实现智能控制的方法。仿真表明这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。     

应用进化策略的城域交叉路口分级模糊控制

提出一种面向城域单交叉路口的自适应分级模糊控制系统，采用进化策略对分级模糊控制器的模糊隶属度函数进行离线优化调整．该控制系统不仅具有分级模糊控制的优点，同时能使模糊隶属度函数根据不同的交通情况自适应地变化，从而改善控制效果．对一个具有直行和左转车流运动的四向交叉路口进行的仿真表明了该方法能比定时控制和隶属度函数固定的分级模糊控制取得更好的控制效果．     

基于物联网相关技术的智能交通控制系统设计

智能交通系统是当前我国交通运输领域的前沿研究课题,而物联网是信息技术领域一次重大的发展和变革机遇,这里将物联网领域的RFID、嵌入式等相关技术应用于智能交通控制系统,结合模糊控制方法实现更加高效、稳定的交通控制。     

基于模糊神经网络的交通干线分层递阶控制

针对城市交通干线协调控制的要求,提出了利用模糊神经网络分层递阶控制的方法。采用两层结构,第一层为控制层。针对单个路口,对下一时间段内路口各个方向的车流量进行预测。并在此基础上计算出下一时间段内各个路口的周期、相序、各个方向上的绿信比;第二层是协调层,综合主干方向的车流状况及各个路口的情况,采用模糊神经网络对各个路口的周期、相位及主干方向的绿信比进行调整。仿真结果表明,该方法优于定时控制,达到了减少车辆的停车次数和延误时间的目的。     

智能交通控制的软件设计

城市交通控制由设定时间的红绿灯变换来控制,而交通流量因地点、时间段、节假日及偶发情况等不确定因素,经常变化。设计的程序可根据交通流量的变化及时对红绿灯时间长度进行修正,以便提高通行速度,减少路口的空等,降低车辆油耗,从而达到减碳的目的。     

基于神经网络的城市公路隧道交通智能监控

在对城市公路隧道宏观动态交通流解析模型进行分析的基础上,利用神经网络建立了城市公路隧道的宏观交通流的智能模型,并利用该神经网络模型实现了对武昌阅马场隧道交通系统的智能监控.     

基于交通流量自适应控制的路口子系统

在经济快速发展、道路建设不足等多重压力下,城市交通负担越来越重.在现有的资源条件下,如何提高道路资源的利用效率和道路的通行效率是缓解交通问题的重要途径.本文以设计一种基于交通流量自适应控制的路口子系统为目标,首先分析、研究了交通管控系统的相关算法和相关信息系统的现状,在综合现有系统的基础上,设计了一个交通管控系统的体系结构,系统包括路口子系统、区域中心和信息与控制中心等3部分.通过路口子系统实现交通流数据的实时采集和路口本地的智能控制;设计并实现了路口子系统的检测方案,路口子系统的数据采集和本地的智能控制是云数据存储,以及实时的交通信息平台发布的关键,同时对于实现多个路口的协调管控具有重要的意义.     

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.     

智能控制的理论和方法

本文简要地回顾了智能控制的发展过程，讨论了智能控制的几个主要理论与方法，最后对智能控制的发展提出了作者的看法。     

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.