单片机仿人智能控制电液伺服系统

ＰＩＤ（比例积分和微分）控制很难使具有本质非线性和时变特性的电液伺服系统达到较高的控制性能，仿人智能控制则是在ＰＩＤ控制原理基础上，结合人对运动物体的控制经验而进行控制一种智能控制方法，这种控制方法可以避免一般ＰＩＤ控制中存在的快速性，稳定性和高精度控制作用的相互抵制，能够有铲地按人的意志对系统实施连续的三段控制；加速起动，超调制动和稳定消差，实验证实了仿人智能电液伺服的优越性。     

一种三段式模控制在电液伺服系统中的应用

在研究泵控马达电液伺服系统的自适应控制中，提出了一种分三阶段实施的模糊控制策略，并进行了大量实验研究，结果表明，该方法克服了模糊控制的不精确性和易振荡性，且在相当宽的惯性负载情况下，系统的特性都是令人满意的。文中说明了三段式模糊控制的基本原理，并给出了其用于泵控马达电液伺服系统的实验结果     

改进BP反传算法在智能控制系统虽的应用

在一般的基于神经网络的智能ＰＩＤ控制基础上，针对受控模型参数，系统设定值以及扰动幅值在大范围内变化的情况，探讨并建立了ＢＰ反传算法学习速率与受控模型参数，系统设定值以及扰动幅值的关系，神经网络控制器在在线调整学习速率，使控制系统具有较强的适应能力和较好的调节品质。     

入侵检测系统的主要问题与基本对策

入侵检测系统已是当前网络安全体系中的一个重要组成部分，但当前的入侵检测系统在完备性、灵活性以及协作能力等方面都存在严重问题。加强不同安全技术以及分布异构系统之间的协作能力，提高系统的智能化和人性化水平等策略可有效地提高主动性、灵活性以及系统的整体性能，降低对完备性的要求。未来的入侵检测系统应以网络整体安全为最终目标，作为一个集成多种安全技术的综合安全系统来设计和运行，并具有智能控制结构和免疫能力。     

微机电系统(MEMS)技术的研究与应用

微机电系统是源于微电子加工技术，融合了微机械制造、传感、致动及微控制于一体的系统。其特征尺寸极小，学科交叉广泛；技术研究包括微系统理论、设计建模、微机械加工、微器件集成等多个方面；学科分类涵盖了机械、力学、光学、流体、电磁学、生物学等各领域，在民品和军品领域有许多热点应用。本文介绍了微机电系统发展概况、微机电系统技术关键、微机电系统有关传感器，以及微机电系统热点应用和微机电系统技术的发展前景。     

电加热炉炉温的智能控制

针对电加热炉的特点，介绍了一种新型的应用单片机对其进行智能控制的控温系统。这种控制方法具有超调小，调整时间快，精度高的特点。系统通过硬件电路和软件程序来实现智能控制。     

仿人智能控制在中央空调系统中的应用

中央空调的能耗占整个建筑能耗的50％以上，是楼字自动化系统节能的重点，由于系统庞大，反应速度慢、滞后现象严重，传统的控制技术，对于工况及环境变化的适应性差，控制惯性较大，节能效果并不理想。针对上述问题，文章提出将智能控制技术应用于中央空调监控系统，以提高系统的控制品种，稳定性和节能效果，在简要介绍仿人智能控制基础上，主要讨论了中央空调系统及其自动控制系统设计，系统仿真的研究结果表明，中央空调仿人智能温湿度控制系统比传统的控制系统具有更好的稳定性和节能效果。     

神经网络专家系统协同式智能控制系统结构

以融合符号主义及连接机主义这两种人工智能理论为指导思想，以神经网络作为监视控制专家系统的前端处理机为基本技术，提出了基于神经网络专家系统协同的智能控制系统结构。     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .     

机器学习在湍流燃烧及发动机中的应用与展望

随着燃烧科学的发展，数值仿真与实验测量产生了大量数据，这些数据隐含许多有效的物理信息。传统研究方法对此类信息主要利用基于物理规则的模型去处理，但随着数据量的增加，基于数据驱动的方法开始受到重视。机器学习(machine learning, ML)技术由于在数据分析和处理方面取得了巨大成功，为处理燃烧领域的大量数据提供了一种新的范式。该文简要介绍了ML在湍流燃烧中的应用，主要包括化学反应、燃烧建模、发动机性能预测与优化、燃烧不稳定性预测与控制等4个方面，讨论了机器学习在燃烧研究中面临的挑战，并对未来应用进行了展望。