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中国科学院微电子研究所专利:智能家居控制方法、装置、MCU及系统
2021年7月17日,“人工智能与控制学术研讨会”在青岛大学行思楼316会议室举行。参加本次会议的嘉宾包括:浙江大学葛志强教授、 浙江大学杨秦敏教授、浙江工业大学冯宇教授、中国石油大学(华东)盛立教授、中国科学院自动化研究所程龙教授、浙江大学吴争光教授、浙江工业大学刘毅教授、浙江工业大学冯远静教授、北京航空航天大学孟德元教授、中国青岛科技大学池荣虎教授、青岛大学自动化学院纪志坚教授、青岛...
近日韩国和美国的科学家团队发明了一种可以使用智能手机控制的微小脑植入物来控制神经回路的装置。该论文已发表在8月5日的Nature Biomedical Engineering上。该装置使用类似乐高玩具的可替换药物盒和低功耗强信号的蓝牙,可以长时间使用药物和光线靶向作用于感兴趣的特定神经元。
IEEE SMC学会(IEEE System, Man, and Cybernetics Society)将于2018年6月9-10日在北京召开执委会,并举办IEEE 人工智能与控制论国际研讨会(IEEE International Workshop on Artificial Intelligence and Cybernetics)。研讨会由中国自动化学会、中国科学院自动化研究所复杂系统管理与...
智能车系统的设计中,转向控制直接影响着智能车的性能,若采用普通的PID控制算法,前车轮在不断的偏转过程中连续性并不是很理想。提出了模糊控制算法,并且在硬件上采用双舵机分别实时地控制每一个前轮的转角,有效地解决了系统的快速性与稳态误差之间的矛盾。大量的实验结果表明,该方法可以明显地提高智能车系统的性能。
结合多媒体电化教室设计、建设的实际过程,提出了一整套先进完善的多媒体电化教室的建设方案,包括先进的现代化多媒体电教设备、模块化设计、组成RS-232C与RS-485两种总线标准共存的通讯网络、完成各种控制功能。
针对油料加热输送过程中具有大时滞非线性特点的流动加热控制问题,提出了一种智能预测控制方法。该方法采用自适应粒子群优化算法(APSO)辨识和优化预测模型及控制器的PID控制参数,克服油料流动加热控制模型的失配及系统的不确定性。通过对已知模型的仿真,以及与自整定PID控制的比较表明,该方法具有较好的控制效果。
论述了在Linux操作系统下开发基于ARM7TDMI内核S3C44B0X微处理器的智能门禁控制器以太网通信接口技术。设计了以以太网控制器芯片RTL8019AS为核心的接口硬件电路,说明了嵌入式系统应用软件开发、编译流程,开发了运行于uCLinux操作系统的服务器端程序和运行于Windows操作系统的客户端程序,实现了基于TCP/IP协议的双向通信。测试表明,系统通信正常,可以通过以太网进行远程数据...
1.系统组态功能:完成对城市地图、城市路口、控制设备(信号机、VMS、CCTV)和检测设备的详细而灵活配置,是该系统成为通用城市交通控制管理平台的前提和基础。通过系统组态,用户可以实施对任何城市交通的控制管理。2.系统监控功能:通过在自主研发的基于嵌入式Linux的智能交通信号控制器、CCTV、VMS等现场设备实施多种智能交通控制算法(单点路口控制算法、区域协调控制算法、城市路网协调控制算法),完...
提出了一种基于特定几种心理作业的脑电信号控制假手的方法。将Burg法功率谱估计用于多通道脑电信号的特征生成,使用线性神经网络进行分类,通过离线以及在线实验验证,得到3种模式较高的识别成功率。将闭眼时α节律功率的提升作为单次实验的触发,实现了对假手三自由度的控制
研究目的及意义:冶金生产过程中,烧结自动检测和自动控制一直是冶金工作者的追求目标,实现这一目标的关键是烧结过程的人工智能检测、专家系统的建立和利用模糊数学的方法处理各参数间的关系,最终形成总线控制的数学模型。目前各省有众多钢铁企业,烧结生产量非常大。但生产过程检测与控制水平很低,能源和原料浪费现象严重。用智能现场总线分布式控制这一高新技术改造企业的落后操作工艺,可实现增产、节能,大大提高生产效率。...
针对微操作机器人交流伺服系统模型的非线性、不确定性以及强外界干扰,以PID控制为基础,将参数自整定PIDF、BP神经网络PID以及模糊自适应PID等控制策略有机集成,应用于微操作机器人的运动控制。通过集成,充分发挥模糊逻辑、神经网络的优势,弥补各自的不足。实验表明集成策略可提高运动精度,具有良好的动态、稳态性能,并能较好地适应负荷变化与外部干扰,具有较强的鲁棒性。
该项目分析了力作业控制系统稳定性问题,提出新的系统参数选定和误差补偿方法;研究了多关节机器人解耦控制问题,创造性提出操作器速度与力控制方法,提高了系统鲁棒性与抗干扰性;深入研究了机器人神经网络智能控制问题,提出新的学习控制算法,有效提高了系统智能化水平;创造性提出基于粗糙集和神经网络的模式分类与图像处理方法,具有良好的识别精度与实时性;利用AdeptI机器人、力抓取器视觉系统构成机器人智能控制系统...
该项目分析了力作业控制系统稳定性问题,提出新的系统参数选定和误差补偿方法,通过实验证明该方法是有效的;研究了多关节机器人解耦控制问题,创造性提出操作器速度与力控制方法,有效地提高了机器人适应不确定作业环境的能力;深入研究了机器人神经网络智能控制问题,提出新的学习控制算法;创造性提出基于粗糙集和神经网络的模式分类与图像处理方法;利用AdeptI机器人、力抓取器视觉系统构成机器人智能控制系统,并成功...
控制器的功能是利用仿人工智能算法实现从-55℃至125℃(或更高)的温度控制。采用该技术控温,控温动态响应快、无超调;在所控温的范围内,可任意设定某一温度,升、降温快速稳定,控温精度可根据用户要求制作;对不同的控温对象,视其保温条件可分别达到±1℃、±0.5℃和±0.1℃的控温精度,对绝热条件很好的设备最高可达±0.05℃的控温精度。该控制器可用于多种控温场合。

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