1) Human-Simulated intelligent fuzzy control
仿人智能模糊控制
1.
The Human-Simulated intelligent coordinated control and Human-Simulated intelligent fuzzy control are incorporated into the optimization control of the fermentation process for simulation.
以青霉素发酵过程为对象,建立了能够反映发酵过程中比生长速率和pH值变化的动态数学模型,并将仿人智能协调控制和仿人智能模糊控制融入到发酵过程的优化控制中进行仿真,对发酵补料系统进行动态解耦控制,实现发酵过程控制的智能化处理,达到优化发酵生产的目的。
2) Artificial intelligent hybrid controller
仿人智能模糊混合控制器
4) human-simulated intelligent control
仿人智能控制
1.
Study and Simulation on Nonlinear PID Human-simulated Intelligent Control Algorithm;
非线性PID仿人智能控制算法及仿真
2.
Human-Simulated Intelligent Control Research Based on the BP Neural Network;
基于BP神经网络的仿人智能控制仿真研究
3.
To solve the problems of the temperature control in rolling reheating furnace,the strategy of human-simulated intelligent control is constructed on the basis of its principles.
针对钢坯加热炉炉温控制现状及存在的问题,依据仿人智能控制原理,建立炉温的仿人智能控制策略。
5) simulating human intelligent control
仿人智能控制
1.
Compared to the optimal PID control,a result is obtained that the simulating human intelligent control has many advantages such as fast response,less overshoot and good robust.
针对纯延迟对象,给出了仿人智能控制器的基本算法及MATLAB仿真模型,并与传统控制策略(最优PID控制)进行对比仿真研究;对比仿真分析表明,仿人智能控制器具有响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点,对大纯滞后对象具有极好的控制效果。
2.
Aiming at the long dead time object,this paper presents a simulating human intelligent controller.
针对工业过程中的大滞后对象,提出了一种仿人智能控制器的设计。
3.
Aim at the problem, it is presented that a fuzzy controller with simulating human intelligent control.
针对这个问题 ,将仿人智能控制与模糊控制相结合 ,提出了一种仿人智能模糊控制器 ,给出了该控制器的基本结构、控制算法和仿真结果。
6) biotic intelligence PID control
仿人智能PID控制
1.
Since AMB has the characteristics of non-liner,time-variable and complex couple,this paper proposed biotic intelligence PID control method and simulated the system with Simulink successfully.
针对磁悬浮轴承控制系统非线性、时变、强耦合的复杂特性,提出了仿人智能PID控制算法,并用Simulink进行了系统仿真。
补充资料：模糊控制
| 模糊控制 fuzzy control 采用由模糊数学语言描述的控制律(控制规则)来操纵系统工作的控制方式。按照模糊控制律组成的控制装置称为模糊控制器。在实际工程中，许多系统和过程都十分复杂，难以建立确切的数学模型和设计出通常意义下的控制器，只能由熟练操作者凭借经验以手动方式控制，其控制规则常常以模糊的形式体现在控制人员的经验中，很难用传统的数学语言来描述。模糊集理论的创始人 L.A.扎德继 1965 年提出模糊集概念后，又在1968～1973年期间先后提出语言变量、模糊条件语句和模糊算法等概念和方法，使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述，从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。1974年 E.H.曼达尼和 S.阿西里安成功地把这种想法应用于小型汽轮机的控制，开拓了模糊控制的方向。此后，模糊控制方法迅速得到推广，被应用于热交换器、水泥窑、交通管理等许多领域。 模糊控制的特点是不需要考虑控制对的数学模型和复杂情况，而仅依据由操作人员经验所制订的控制规则就可构成。凡是可用手动方式控制的系统，一般都可通过模糊控制方法设计出由计算机执行的模糊控制器。模糊控制所依据的控制律不是精确定量的。其模糊关系的运算法则、各模糊集的隶属度函数，以及从输出量模糊集到实际的控制量的转换方法等，都带有相当大的任意性。对于模糊控制器的性能和稳定性，常常难以从理论上作出确定的估计，只能根据实际效果评价其优劣。 |
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参考词条