第一篇：電子信息前沿講座體會1

電子信息前沿講座體會

經過幾周的電子信息前沿講座的學習，印象最深的是觀看高速列車發展的錄像。

從錄像中我們知道，記者從南車青島四方機車車輛股份有限公司舉行的新一代高速動車組設計交流會上了解到，新一代高速列車樣車將于明年年底竣工下線，列車在進行一系列線路試驗后進入批量化生產階段，2011年實現批量交付。運營時速必須滿足350公里要求，設計時速將達到380公里。

據介紹，中國新一代高速動車組將成為世界上商業運營速度最快、科技含量最高、系統匹配最優的動車組。通過新一代高速列車的研制，我國將建立起具有自主知識產權、時速350公里以上、國際競爭力強勁的中國高速列車技術體系，實現中國引領世界高速列車技術發展的戰略目標。

新一代高速列車將采用GSM-R無線傳輸方式，可以實現實時、在線、大容量的車地雙向信息交換。同時，列車的牽引和制動系統將體現輕量化、小體積，并將使用再生制動、風阻制動等節能環保技術；動力系統則采用動力分散方式，與動力集中方式相比，在速度提升、節能環保、綜合經濟性以及運輸方案的適應性等方面，都有著明顯優勢。

據南車青島四方股份的有關技術負責人介紹，目前，經過科研人員的聯合攻關，已完成了20多種新頭型的設計，這些頭型方案前期已進行了氣動阻力、氣動升力、側向力、隧道效應等大量的空氣動力學的仿真計算，這些卓有成效的工作，不但為下一步新一代高速列車的研制打下堅實基礎，更為建立中國的高速列車技術體系提供了有力保證。

記者了解到，按計劃，新一代高速列車樣車將于明年底竣工下線，2011年實現批量交付。自去年以來，南車青島四方機車車輛股份有限公司已在鐵道部統一組織下，開始了新一代高速列車的研發設計。

新一代高速列車持續運行速度350公里，最高運營速度380公里，在全長1300多公里的滬高速鐵路上，按照設計運行速度，列車可以在4個小時以內點到點到達，平均時速達到330公里以上。

會上專家指出，新一代高速列車主要適應我國三條鐵路干線的需求，其中，滬高鐵全長1320公里，穿越21個大中型城市，年發送旅客達到4億人次以上。預計到明年底，新一代高速列車樣車竣工下線，并在進行一系列線路試驗后進入批量化生產階段，2011年實現批量生產。

觀看完錄像之后有種說不出的感覺，共發現自己的祖國在不段發展不段壯大。同時感到科學對現在社會的發展和進步有著巨大的推動作用，要努力學習，掌握知識，不段改變自己使自己成為對社會有用的人。

第二篇：自動化前沿講座體會

自動化前沿講座體會

經過自動化老師的講解，我對電動機有了深入的了解，通過上網搜索資料，我更是受益匪淺。下面便談談我對電動機的理解以及對本次講座的學習體會。一．電動機的定義

電動機是一種旋轉式電動機器，它將電能轉變為機械能，它主要包括一個用以產生磁場的電磁鐵繞組或分布的定子繞組和一個旋轉電樞或轉子。在定子繞組旋轉磁場的作用下，其在電樞鼠籠式鋁框中有電流通過并受磁場的作用而使其轉動。這些機器中有些類型可作電動機用，也可作發電機用。它是將電能轉變為機械能的一種機器。通常電動機的作功部分作旋轉運動，這種電動機稱為轉子電動機;也有作直線運動的，稱為直線電動機。二．電動機的各種分類

圖1

圖2

圖3

圖4 三．幾種常見電動機介紹

1.直流電動機 將直流電能轉換為機械能的電動機。因其良好的調速性能而在電力拖動中得到廣泛應用。直流電動機按勵磁方式分為永磁、他勵和自勵3類,其中自勵又分為并勵、串勵和復勵3種。

直流電動機(圖5)2.交流電動機

將交流電的電能轉變為機械能的一種機器。交流電動機主要由一個用以產生磁場的電磁鐵繞組或分布的定子繞組和一個旋轉電樞或轉子組成。電動機利用通電線圈在磁場中受力轉動的現象而制成的。交流電動機由定子和轉子組成，并且定子和轉子是采用同一電源，所以定子和轉子中電流的方向變化總是同步的。交流電動機就是利用這個原理而工作的。

交流電動機(圖6)3.三相電動機 三相電機是指當電機的三相定子繞組(各相差120度電角度)，通入三相交流電后，將產生一個旋轉磁場，該旋轉磁場切割轉子繞組，從而在轉子繞組中產生感應電流(轉子繞組是閉合通路)，載流的轉子導體在定子旋轉磁場作用下將產生電磁力，從而在電機轉軸上形成電磁轉矩，驅動電動機旋轉，并且電機旋轉方向與旋轉磁場方向相同。

三相電動機(圖7)三相異步電動機的三相定子繞組每相繞組都有兩個引出線頭，總共六個引出線頭，分別以U1、U2;V1、V2;W1、W2表示。這六個引出線頭引入電機接線盒的接線柱上。

三相電動機接線圖(圖8)4.單相電動機

單相電機一般是指用單相交流電源(AC220V)供電的小功率單相異步電動機。單相異步電動機通常在定子上有兩相繞組，轉子是普通鼠籠型的。兩相繞組在定子上的分布以及供電情況的不同，可以產生不同的起動特性和運行特性。

單相電動機(圖9)下圖是帶正反轉開關的接線圖，通常這種電機的起動繞組與運行繞組的電阻值是一樣的，就是說電機的起動繞組與運行繞組是線徑與線圈數完全一致的。一般洗衣機用得到這種電機。這種正反轉控制方法簡單，不用復雜的轉換開關。

單相電動機正反轉接線圖(圖10)5.步進電動機

步進電動機又稱脈沖電機，是數字控制系統中的一種重要的執行元件，它是將電脈沖信號變換成轉角或轉速的執行電動機，其角位移量與輸入電脈沖數成正比;其轉速與電脈沖的頻率成正比。在負載能力范圍內，這些關系將不受電源電壓、負載、環境、溫度等因素的影響，還可在很寬的范圍內實現調速，快速啟動、制動和反轉。

步進電動機(圖11)6.伺服電動機

伺服電動機又叫執行電動機，或叫控制電動機。在自動控制系統中，伺服電動機是一個執行元件，它的作用是把信號(控制電壓或相位)變換成機械位移，也就是把接收到的電信號變為電機的一定轉速或角位移。其容量一般在0.1-100W,常用的是30W以下。伺服電動機有直流和交流之分。

伺服電動機(圖12)7.無鐵芯電動機

無鐵芯電動機是代表電機行業未來發展方向的一種新型特種電機，采用無鐵芯、無刷、無磁阻尼、稀土永磁發電技術，改變了傳統電機運用硅鋼片與繞線定子結構，結合電子智能變頻技術，使電機系統效率提高到95%以上。

無鐵芯電動機(圖13)8.電動機的應用

根據其使用環境與使用頻率的不同，形式也不同。不同形式的電機其特點也不一樣。

電動車電機：目前電動車電機普遍采用永磁直流電機。所謂永磁電機，是指電機線圈采用永磁體激磁，不采用線圈激磁的方式。這樣就省去了激磁線圈工作時消耗的電能，提高了電機機電轉換效率，這對使用車載有限能源的電動車來講，可以降低行駛電流，延長續行里程。

電動車電機(圖14)9.剎車電機：剎車電機又名電磁失電制動電機、制動異步電動機，是全封閉、自扇冷、鼠籠型，附加直流電磁鐵制動器的異步電機。剎車電機分為：直流剎車電機，交流剎車電機。直流剎車電機需要安裝整流器，整流后的電壓為99V，170V或90-108V，直流剎車電機因為要經過整流電壓，最快剎車時間在0.6秒左右。交流剎車電機因為直接380V電壓，不需整流，剎車時間可以在0.2秒內完成。

剎車電機(圖15)10.調速電機：調速電機是利用改變電機的級數、電壓、電流、頻率等方法改變電機的轉速，以使電機達到較高的使用性能的一種電機。具體有變極對數調速、變頻調速、串級調速、繞線式電動機轉子串電阻調速、定子調壓調速、電磁調速電動機調速、組合型調速、PWM調速、液力耦合器調速。其中電磁調速電動機調速、液力耦合器調速、PWM調速等可進行無級調速。

調速電機(圖15)

四．學習體會

本次講座讓我重點認識了三相異步電動機的工作原理，使用方法。老師耐心的解釋了此類電動機的盤線方法，講了電動機的維修，重點講了n=60f/p(1-s)這個公式。n為轉速，f為頻率（日本為60HZ,中國為50HZ，所以同一電機在日本的速度比中國快。），p為極對（兩個極為一對），s為轉速差（實際的轉速永遠達不到磁場的轉速，因為當兩個速度接近時，導線中電流弱，切割磁感線所受力小，所以實際速度變慢，無法達到磁場速度。）。老師還拿來一些開關，連接器等小型設備，其中最吸引我的是連接器。

連接器利用電生磁的原理，在兩個極板間盤上螺線圈，通過弱電控制兩個極板的開合，避免了人工閉合高壓極板引發的電弧所帶來的危險，這樣用弱電控制強電，體現了自動化在工業生產中的重要作用。此外老師還講了一種自鎖式的開關，與點動式開關相比，效率高出了不少，同時也解放了雙手，可見自動化在生活中起到了不可或缺的作用。

我當初之所以選擇自動化這個專業，正是出于我對自動化的無比熱愛，當我第一次聽說自動化這個詞是在cctv-10，好像當時講了人工智能和機器人，從此我對自動化產生了興趣。通過選專業期間在網上的查詢我深刻了解了自動化在我國的發展空間是很空曠的，所以我在志愿書上寫了自動化三個字。

到了大二，開始有了自動化前沿講座，此類講座不止教授課堂以內的知識，更擴展了我們的眼界，貼近了現實實踐。帶給我們想象的空間與豐富的技巧，這樣的課是多么寶貴，我蠻喜歡這類課的。

第三篇：計算機前沿講座講座體會（最終版）

計算機前沿講座報告

最近聽了溫州大學***博士講的機器學習，那么用對這堂課的心得體會來總結對計算機前沿技術的學習。先來說一個笑話，我們知道機器學習的子學習是深度學習，深度學習有一種叫做對抗網絡（GAN）。對抗網絡（GAN）類似：孫悟空：我是孫悟空。如來：你是真的。如來：你是假的。-六耳獼猴：我是孫悟空。

-如來：你是真的。

這就是機器學習，準確來說是最常見的一種，監督學習。最開始的幾步是對于模型的訓練，“多了”或“少了”可以理解為訓練時的誤差，模型根據誤差調整自身參數，這就是機器學習里常用的反向傳播(Backpropagation)的簡單的解釋。梯度下降涉及到算法，最終來提高機器處理問題的能力。

機器學習想做的事情，簡單的說是要從資料中歸納出有用的規則。大數據說的是對大量的資料做分析，而人工智能說的是讓機器看起來更聰明，兩者都可以使用機器學習來做核心的工具。

一名程序員，最終將會遇到很多類型的頑固抵制邏輯的、程序的解決方案的問題。我的意思是，對于很多類問題，坐下來寫出解決問題所需要的所有條件語句是既不可行也不劃算的。我聽到你的程序員大腦在大喊，“褻瀆”。

這是真的，以每天的鑒別垃圾郵件問題為例，每當介紹機器學習時，它是一直被使用的例子。當一封郵件到來時，你將怎樣寫一個程序來過濾垃圾郵件，決定是將它放在垃圾箱還是收件箱中？你將可能開始收集一些實例并深入研究它們，你將尋找垃圾郵件和非垃圾郵件所特有的模式，你還將會考慮抽象出那些模式以便你的啟發式學習將來能夠應用到新案例之中。你將會忽視那些永遠不會被看到的古怪郵件，你將能夠輕松的提高準確率并為邊界情況制定特殊的程序。你將反復多次的瀏覽郵件并抽象出新模式來改善做出的決策。

在那里有一個機器學習算法，所有這些事情都由程序員而不是電腦來完成。這種手動導出的硬編碼系統將具有同程序員一樣的、從數據中提取規則并將其實現的能力。這能夠做到，但是它將花費太多的資源，而且會是一個持續的噩夢。

在垃圾/非垃圾郵件的例子中，經驗E就是我們所收集的郵件，任務T是一個決策問題（也稱為分類），它需要標記每一封郵件是否為垃圾郵件，并將其放入到正確的文件夾中。我們的性能度量將是一些類似于準確率之類的、介于0%-100%之間的一個百分比（正確決策數除以總的決策數再乘以100）。

準備這樣一個決策程序的過程通常被稱為訓練，收集到的實例稱為訓練集，程序即為一個模型，一個把非垃圾郵件從垃圾郵件的分離出來的問題的模型。作為程序員，我們喜歡這個術語，一個模型具有特定的狀態并且需要被保持，訓練是一個執行一次的過程，也可能會根據需要重新運行，分類是待完成的任務。這些對我們來說都是有意義的。

我們能夠看到上面定義中所用到的術語并不是很適合于程序員。從技術上來說，我們寫的所有的程序都是一個自動化操作，因此，機器學習是自動化學習的這一說明是沒有意義的。

第四篇：前沿講座

計算機視覺學科前沿知識

計算機視覺就是用計算機來模擬人的視覺系統，實現人的視覺功能，通常是指用攝像機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等，從而實現對客觀的三維世界的識別。人與其他動物一樣，視覺、聽覺、觸覺等感官功能的產生，首先在于進化過程中生存的需要。根據美國心理學家Gibson的理論，人的視覺不管有多少用處，但主要功能可概括為適應外界環境和控制自身的運動。看到汽車沖過來，你會趕快回避；看到前面有激流，你不會冒然趟過去。“適應外界環境和控制自身的運動”還是比較抽象的概念。事實上，為了適應外界環境和控制自身的運動，視覺系統需要能識別物體（可想而知，一個人連親戚、同事、朋友都不認識，會怎樣生活），能判斷物體的運動以及確定物體的形狀和方位（否則，無法抓取物體）。所以，物體識別、物體定位、物體三維形狀恢復和運動分析，就構成了計算機視覺的主要研究內容。

隨著自動化水平不斷的提高，機器視覺在自動化行業中應用也是越來越多，而機器視覺在我國可以說處于剛起步發展階段，機器人視覺是一門新興的發展迅速的學科，八十年代以來, 機器人視覺的研究已經歷了從實險室走向實際應用的發展階段。從簡單的二值圖象處理到高分辨率多灰度的圖象處理,從一般的二維信息處理到三維視覺機理以及模型和算法的研究都取得了很大的進展。而計算機工業水平的飛速提高以及人工智能、并行處理和神經元網絡等學科的發展,更促進了機器人視覺系統的實用化和涉足許多復雜視覺過程的研究。

目前，機器人視覺系統正在廣泛地應用于視覺檢測、機器人的視覺引導和自動化裝配領域中。在現代化的大生產之中，視覺檢測往往是不可缺少的環節。比如，汽車零件的外觀，藥品包裝的正誤，IC字符印刷的質量，電路板焊接的好壞等等，都需要眾多的檢測工人，通過肉眼或結合顯微鏡進行觀測檢驗。大量的人工檢測不僅影響工廠效率，而且帶來不可靠的因素，直接影響產品質量與成本。另外，許多檢測的工序不僅僅要求外觀的檢測，同時需要準確獲取檢測數據，比如零件的寬度，圓孔的直徑，以及基準點的坐標等等，這些工作則是很難靠人眼快速完成。近年來發展迅猛的機器視覺技術解決了這一問題。機器視覺系統一般采用CCD照相機攝取檢測圖象并轉化為數字信號，再采用先進的計算機硬件與軟件技術對圖象數字信號進行處理，從而得到所需要的各種目標圖象特征值，并由此實現模式識別，坐標計算，灰度分布圖等多種功能。然后再根據其結果顯示圖象，輸出數據，發出指令，配合執行機構完成位置調整，好壞篩選，數據統計等自動化流程。與人工視覺相比較，機器視覺具有精確，快速，可靠，和易數字化等優點。

機器視覺系統的輸入裝置可以是攝像機、轉鼓等，它們都把三維的影像作為輸入源，即輸入計算機的就是三維管觀世界的二維投影。如果把三維客觀世界到二維投影像看作是一種正變換的話，則機器視覺系統所要做的是從這種二維投影圖像到三維客觀世界的逆變換，也就是根據這種二維投影圖像去重建三維的客觀世界。機器視覺系統主要由三部分組成：圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。將近80%的工業視覺系統主要用在檢測方面，包括用于提高生產效率、控制生產過程中的產品質量、采集產品數據等。產品的分類和選擇也集成于檢測功能中。例如生產線上的單攝像機視覺系統，它的視覺系統用來檢測生產線上的產品，決定產品是否符合質量要求，并根據結果，產生相應的信號輸入上位機。圖像獲取設備包括光源、攝像機等；圖像處理設備包括相應的軟件和硬件系統；輸出設備是與制造過程相連的有關系統，包括過程控制器和報警裝置等。數據傳輸到計算機，進行分析和產品控制，若發現不合格品，則報警器告警，并將其排除出生產線。機器視覺的結果是CAQ系統的質量信息來源，也可以和CIMS其它系統集成。

由于沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到最佳效果。過去，許多工業用的機器視覺系統用可見光作為光源，這主要是因為可見光容易獲得，價格低，并且便于操作。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。但是，這些光源的一個最大缺點是光能不能保持穩定。以日光燈為例，在使用的第一個100小時內，光能將下降15%，隨著使用時間的增加，光能將不斷下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實用化過程中急需要解決的問題。另一個方面，環境光將改變這些光源照射到物體上的總光能，使輸出的圖像數據存在噪聲，一般采用加防護屏的方法，減少環境光的影響。由于存在上述問題，在現今的工業應用中，對于某些要求高的檢測任務，常采用X射線、超聲波等不可見光作為光源。但是不可見光不利于檢測系統的操作，且價格較高，所以，目前在實際應用中，仍多用可見光作為光源。

機器視覺系統中，視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。圖像的增強用于調整圖像的對比度，突出圖像中的重要細節，改善視覺質量。通常采用灰度直方圖修改技術進行圖像增強。圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統計特性圖表，與對比度緊密相連。圖像的數據編碼和傳輸，數字圖像的數據量是相當龐大的，一幅512*512個像素的數字圖像的數據量為256 K字節，若假設每秒傳輸25幀圖像，則傳輸的信道速率為52.4M比特/秒。高信道速率意味著高投資，也意味著普及難度的增加。因此，傳輸過程中，對圖像數據進行壓縮顯得非常重要，數據的壓縮主要通過圖像數據的編碼和變換壓縮完成。圖像邊緣銳化處理主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細節，形成完整的物體邊界，達到將物體從圖像中分離出來或將表示同一物體表面的區域檢測出來的目的。圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應于某一物體表面，在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。圖像的識別過程實際上可以看作是一個標記過程，即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個物體，給這些物體賦予特定的標記，它是機器視覺系統必須完成的一個任務。

在本世紀四、五十年代發展起來的線性濾波器以其完善的理論基礎，數學處理方便，易于采用FFT和硬件實現等優點，一直在圖像濾波領域占有重要地位，其中以WIENER濾波器理論和卡爾曼濾波理論為代表。但是線性濾波器存在著計算復雜度高，不便于實時處理等缺點。雖然它對高斯噪聲有良好的平滑作用，但對脈沖信號干擾和其它形式的噪聲干擾抑制效果差，信號邊緣模糊。為此，1971年，著名學者TUKEY提出非線笥濾波器——中值濾波器，即把局部區域中灰度的中值作為輸出灰度，并將其與統計學理論結合起來，使用迭代方法，比較理想地將圖像從噪聲中恢復出來，并且能保護圖像的輪廓邊界，不使其變模糊。近年來，非線性濾波理論在機器視覺、醫學成像、語音處理等領域有了廣泛的應用，同時，也反過來促使該理論的研究向縱深方向發展。

第五篇：前沿講座

智能控制及其應用

院 － 系： 信息工程與自動化學院 專 業： 模式識別與智能系統 年 級： 2011 級 學生姓名： 朱 丹 學 號： 2011204082 任課教師： 楊承志、馮麗輝、萬舟

2011年11月

摘要

智能控制是自動控制發展的高級階段，是人工智能、控制論、信息論、系統論、仿生學、進化計算和計算機等多種學科的高度綜合與集成，是一門新興的邊緣交叉學科。智能控制的主要方法有人工神經網絡、模糊控制與專家系統，為解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制問題提供了有效的理論和方法。目前，智能控制已經被廣泛應用于工業、農業、服務業、軍事航空等眾多領域，具有廣闊的發展前景。

關鍵詞： 智能控制 人工神經網絡 模糊控制 專家系統

ABSTRACT

Intelligent automatic control is the advanced stage of development of automatic control．It is comprehensive and integrated subject of artificial intelligence, cybernetics, information theory, system theory, bionics, evolutionary computation, computer and so on.It is a new edge of the overlapping subject.The main method of intelligent control are following：artificial neural network , fuzzy control and expert system.In order to solve the complex control problem which is difficult to solve by the traditional methods.It provides effective theory and method.At present, the intelligent control has been widely used in industry, agriculture, services, military aviation, etc, and has a broad development prospects.Keywords: intelligent automatic control artificial neural network fuzzy control expert system

引言

隨著信息技術的發展，許多新方法和技術進入工程化、產品化階段，這對自動控制技術提出了新的挑戰，促進了智能控制理論在控制技術中的應用，以解決用傳統的方法難以解決的復雜系統的控制問題。智能控制不僅包含了自動控制、人工智能、系統理論和計算機科學的內容，而且還從生物學等學科汲取豐富的營養，正在成為自動化領域中最興旺和發展最迅速的一個分支學科。

一、智能控制的基本概念和特點

傳統的控制方法是建立在被控對象的精確數學模型之上的，而智能控制是針對系統的復雜性、非線性、不確定性等提出來的。IEEE控制系統協會把智能控制歸納為：智能控制系統必須具有模擬人類學習和自適應的能力。一個智能控制系統一般應具有以下一些特點：

1.智能控制具有混合控制特點，系統能以知識表示非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程，采用開閉環控制和定性決策及定量控制相結合的多模態控制方式；

2.智能控制系統具有足夠的關于人的控制策略、被控對象及環境的有關知識以及運用這些知識的能力；

3.智能控制系統具有自學習、自適應、自組織能力，能從系統的功能和整體優化的角度來分析和綜合系統，以實現預期的控制目標； 4.智能控制系統有補償及自修復能力；

5.智能控制系統能對復雜系統(如非線性、多變量、時變、環境擾動等)進行有效的全局控制，并具有較強的容錯能力。

二、智能控制的主要方法 2.1 模糊控制

模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法，對難以建立精確數學模型的對象實施的一種控制，其成功應用的根源在于模糊邏輯本身提供了由專家構造語言信息并將其轉化為控制策略的一種系統的推理方法，以模糊集合、模糊語言變量與模糊邏輯推理為基礎，以先驗知識和專家經驗為控制規則。其基本思想是用機器模擬人對系統的控制,就是在被控對象的模糊模型的基礎上運用模糊控制器近似推理等手段,實現系統控制。在實現模糊控制時主要考慮模糊變量的隸屬度函數的確定,以及控制規則的制定二者缺一不可。

2.2 專家控制

專家控制是智能控制的一個重要部分，它在將人工智能中專家系統的理論和技術同自動控制的理論和方法有機結合的基礎上，在未知環境下模仿專家的智能，實現對系統的有效控制。專家系統一般由知識庫、推理機、解釋機制和知識獲取系統等組成。知識庫用于存儲某一領域專家的經驗性知識、原理性知識、可行操作與規則等，可通過知識獲取系統對原有知識進行修改和擴充。推理機根據系統信息并利用知識庫中知識按一定的推理策略來解決當前的問題。解釋機制對找到的知識進行解釋，為用戶提供了一個人機界面。通過對知識的獲取與組織,按某種策略適時選用恰當的規則進行推理,以實現對控制對象的控制。專家控制可以靈活地選取控制率,靈活性高;可通過調整控制器的參數,適應對象特性及環境的變化,適應性好;通過專家規則,系統可以在非線性、大偏差的情況下可靠地工作,魯棒性強。

2.3 神經網絡控制

神經網絡是模擬人腦神經元的活動,利用神經元之間的聯結與權值的分布來表示特定的信息,通過不斷修正連接的權值進行自我學習,以逼近理論為依據進行神經網絡建模,并以直接自校正控制、間接自校正控制、神經網絡預測控制等方式實現智能控制。隨著人工神經網絡應用研究的不斷深入，新的模型不斷推出，在智能控制領域中，應用最多的是BP網絡Hopfield網絡等。與傳統控制相比，它具有以下重要特性：○1非線性神經元網絡在理論上可以充分逼近任意非線性函數；○2自學習和自適應能力；○3并行式分布處理機制；○4數據融合能力。目前神經網絡在信號處理、系統辨識和優化、模式識別、故障診斷、機器人等多個領域取得成功應用，它對智能控制的發展應用將具有重大而深遠的意義。

三、智能控制的應用

目前，智能控制已經被廣泛應用于工業、農業、服務業、軍事航空等眾多領域，具有廣闊的發展前景。主要表現在以下幾個方面：

3.1機械制造

在現代先進制造系統中,需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況,人工智能技術為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應用于機械制造行業,它利用模糊數學、神經網絡的方法對制造過程進行動態環境建模,利用傳感器融合技術來進行信息的預處理和綜合。利用模糊集合和模糊關系的魯棒性,將模糊信息集成到閉環控制的外環決策選取機構來選擇控制動作。利用神經網絡的學習功能和并行處理信息的能力,進行在線的模式識別,處理那些可能是殘缺不全的信息。

3.2 智能儀器

隨著微電子技術、微機技術、人工智能技術和計算機通訊技術的迅速發展，自動化儀器正朝著智能化、系統化、模塊化和機電一體的方向發展，微型計算機或微處理機在儀器中得到廣泛應用，已成為儀器的核心組成部件之一。它能夠實現信息的記憶、判斷、處理、執行以及測控過程的操作、監視和診斷，因而這類儀器被稱為”智能儀器”。

3.3 智能機器人

智能機器人是一種能夠代替人類在非結構化環境下從事危險、復雜勞動的自動化機器，是集機械學、力學、電子學、生物學、控制論、計算機、人工智能和系統工程等多學科知識于一身的高新技術綜合體。機器人研究者們所關心的主要研究方向之一是機器人運動的規劃與控制。一個規定的任務出臺之后，設計人員首先必須作出滿足該任務要求的運動規劃；然后，規劃再由控制來執行，該控制足以使機器人適當地產生所期望的運動。

3.4 智能監控

在許多的工業連續生產線，其生產過程需要監視和控制，以保證高性能和高可靠性。為保持物理參數具有一定的精度確保產品的優質高產，我們已在一些連續生產線或工業裝置上采用了有效的智能控制模式。例如，旋轉水泥窯的模糊控制、汽車工業的高級模糊邏輯控制、軋鋼機的神經控制、工業鍋爐的遞階智能控制以及核反器的知識基控制等。

3.5 醫療過程智能控制

從70年代中葉起，專家系統技術就被成功的應用于各種醫療領域。醫用智能過程控制的新例子之一就是一個用于控制手術過程中麻醉深度的病人平均動脈血壓(MAP)的模糊邏輯控制系統。MAP是衡量麻醉深度的重要參數。在該控制系統的設計和實現時，我們采用模糊關系函數和語言規則。本系統已在許多不同的外科手術中得到成功應用。

四、智能控制的發展前景

智能控制廣泛應用于工業、農業、服務業、軍事航空等多個領域，解決了傳統控制無法解決的實際控制問題。但是智能控制仍然只處于開創性階段。就目前智能控制系統的研究和發展來看，智能控制還有許多問題有待解決，主要有以下幾點： ○1加強理論研究，給出智能控制的穩定性、可測性、可控性、魯棒性定義及準則；○2解決知識獲取和優化的瓶頸問題，特別是動態系統的知識獲取和分類； ○3加強各種智能控制方法結合的耦合度； ○4加強學習問題的研究，進而加快收斂速度，提高實時控制能力； ○5融入更多領域知識，拓寬智能控制的范圍。

智能控制是一門跨學科、需要多學科提供基礎支持的科學，智能控制很難存在普遍、統一的理論體系，因此，建立具有開放性、形式非唯一的集成化智能控制框架是現實的，也是必要的。

參考文獻

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