了微机电体化及光电体化态的控制等。通过人工神经的网络系统模糊控制及专家技术队机器人进行环境建模控制检测定位及规划等方面的研究日趋成熟,并在众多应用系统中得以证明。神经网络的特点是自学能力强非线性映射能力强实效性好,所以在机器人的动力学中广泛应液压,董勇,谢士敏机电体化系统中智能控制的应用体会数字技术与应用,。智能控制在机器人领域的应用在动力学体系中,机器人通常是强耦合非线性时变的在传感器的信息中,机器人是多信息的在控制参数中是多变的控制任务上是多任务的原稿。结束语总之,智能控制技术是十世纪机电体化技术发展的必然趋势。系统控制能力的优劣对机电体化系统的运行起到至关重要的作用。我们可以通过遗传算法模糊系统神经网络专家系统及等项技术的应用,我国机电体化技术非常顺利地实现机电体化系统中智能控制的应用研究张弛原稿机器人的智能化就是其典型应用。机电体化系统的智能控制智能化控制主要是指在传统的理论基础上所发展的,传统控制作为智能化控制的部分,是智能控制中的最低级的阶段。智能控制系统机构是个分布式开放式的,就综合信息处理的能力较强,智种带有鲁棒特点的智能控制的方案,在机器人的控制建模模糊补偿控制等不同层面均有广泛的研究及应用。免疫算法主要体现在机器人对路径的规划和发现中,同时进化计算与遗传算法对机器人系统带来了全新的控制技术并优化编程。智能控制在机器学模糊数学计算机科学生理学心理学混沌动力学及人工智能等众多新方法新思想,通过对人类智能的模拟,使其具有思维逻辑判断推理能力以及决策能力,以获得更准确的控制目标。智能控制已经在机电体化的系统研究中日益受到重视,建筑智能化及理机器人在移动行走时躲避障碍的行为以及行走的路径定位与轨迹跟踪机器人手臂的动作姿态的控制等。通过人工神经的网络系统模糊控制及专家技术队机器人进行环境建模控制检测定位及规划等方面的研究日趋成熟,并在众多应用系统中得以证明间,也为产业化奠定了基础。智能控制已成为世纪机电体化发展的必然趋势,它在控制理论的基础上,加以运筹学模糊数学计算机科学生理学心理学混沌动力学及人工智能等众多新方法新思想,通过对人类智能的模拟,使其具有思维逻辑判断推理能力神经网络的特点是自学能力强非线性映射能力强实效性好,所以在机器人的动力学中广泛应用,尤其适用于多角度的机械臂现场学习及控制。通过神经网络的方式,可融合每个传感器中输入的信息,其系统具有较强的鲁棒性及容错功能。模糊控制就是智能控制有效应用是机电体化必然的趋势从世纪的后期开始,些较发达国家的机电体化技术已经进入了智能控制的新阶段。方面,通信技术光学等加入到机电体化行列中,微细加工技术也逐步在机电体化中得以有效应用,出现了微机电体化及光电体化,传统控制作为智能化控制的部分,是智能控制中的最低级的阶段。智能控制系统机构是个分布式开放式的,就综合信息处理的能力较强,智能化系统不仅追求了机电体化高度的自治,还注重全局性优化。智能化控制是个多学科,相互交叉地学科,其通常只用于单地任务对象,般要求了有精确数学的模型。机电体化系统中智能控制的应用研究张弛原稿。智能控制在机械制造过程中的应用机械制造是机电体化系统中的重要组成部分,当前最先进的机械制造技术就是将智能控制技术与计算机辅人领域的应用在动力学体系中,机器人通常是强耦合非线性时变的在传感器的信息中,机器人是多信息的在控制参数中是多变的控制任务上是多任务的机器人的这些特点非常适合智能控制的有效应用。机电体化系统中智能控制的应用研究张弛神经网络的特点是自学能力强非线性映射能力强实效性好,所以在机器人的动力学中广泛应用,尤其适用于多角度的机械臂现场学习及控制。通过神经网络的方式,可融合每个传感器中输入的信息,其系统具有较强的鲁棒性及容错功能。模糊控制就是机器人的智能化就是其典型应用。机电体化系统的智能控制智能化控制主要是指在传统的理论基础上所发展的,传统控制作为智能化控制的部分,是智能控制中的最低级的阶段。智能控制系统机构是个分布式开放式的,就综合信息处理的能力较强,智都开展了深刻的研究。同时,因为神经网络技术人工智能控制和光纤技术等多领域都有了较大进步,这为机电体化的技术发展提供了广阔空间,也为产业化奠定了基础。智能控制已成为世纪机电体化发展的必然趋势,它在控制理论的基础上,加以运筹机电体化系统中智能控制的应用研究张弛原稿理论基础作为人工智能自动化控制的理论信息论运筹学的交叉,智能控制任务主要的对象是不确定性高度复杂非线性要求,传统控制的形式方法通常只用于单地任务对象,般要求了有精确数学的模型。机电体化系统中智能控制的应用研究张弛原稿机器人的智能化就是其典型应用。机电体化系统的智能控制智能化控制主要是指在传统的理论基础上所发展的,传统控制作为智能化控制的部分,是智能控制中的最低级的阶段。智能控制系统机构是个分布式开放式的,就综合信息处理的能力较强,智采集的信息进行预处理,从而修改控制模式中的参数数据。智能控制在机械制造中的应用领域包括机械故障智能诊断机械制造系统的智能与检测智能传感器及智能学习等。机电体化系统的智能控制智能化控制主要是指在传统的理论基础上所发展的的研究及应用。免疫算法主要体现在机器人对路径的规划和发现中,同时进化计算与遗传算法对机器人系统带来了全新的控制技术并优化编程。智能控制有效应用是机电体化必然的趋势从世纪的后期开始,些较发达国家的机电体化技术已经进入了智能助技术有机结合,向智能机械制造技术的方向发展。其最终目标是利用先进的计算机技术取代部分脑力劳动,从而模拟人类制造机械的活动。同时,智能控制技术利用神经网络系统计算的方法对机械制造的现状进行动态地模拟,通过传感器融合技术将神经网络的特点是自学能力强非线性映射能力强实效性好,所以在机器人的动力学中广泛应用,尤其适用于多角度的机械臂现场学习及控制。通过神经网络的方式,可融合每个传感器中输入的信息,其系统具有较强的鲁棒性及容错功能。模糊控制就是能化系统不仅追求了机电体化高度的自治,还注重全局性优化。智能化控制是个多学科,相互交叉地学科,其理论基础作为人工智能自动化控制的理论信息论运筹学的交叉,智能控制任务主要的对象是不确定性高度复杂非线性要求,传统控制的形式方学模糊数学计算机科学生理学心理学混沌动力学及人工智能等众多新方法新思想,通过对人类智能的模拟,使其具有思维逻辑判断推理能力以及决策能力,以获得更准确的控制目标。智能控制已经在机电体化的系统研究中日益受到重视,建筑智能化及化等新的分支结构另方面,有关机电体化系统建模的分析设计以及集成方法,机电体化学科体系及发展趋势等都开展了深刻的研究。同时,因为神经网络技术人工智能控制和光纤技术等多领域都有了较大进步,这为机电体化的技术发展提供了广阔空制的新阶段。方面,通信技术光学等加入到机电体化行列中,微细加工技术也逐步在机电体化中得以有效应用,出现了微机电体化及光电体化等新的分支结构另方面,有关机电体化系统建模的分析设计以及集成方法,机电体化学科体系及发展趋势等机电体化系统中智能控制的应用研究张弛原稿机器人的智能化就是其典型应用。机电体化系统的智能控制智能化控制主要是指在传统的理论基础上所发展的,传统控制作为智能化控制的部分,是智能控制中的最低级的阶段。智能控制系统机构是个分布式开放式的,就综合信息处理的能力较强,智用,尤其适用于多角度的机械臂现场学习及控制。通过神经网络的方式,可融合每个传感器中输入的信息,其系统具有较强的鲁棒性及容错功能。模糊控制就是种带有鲁棒特点的智能控制的方案,在机器人的控制建模模糊补偿控制等不同层面均有广泛学模糊数学计算机科学生理学心理学混沌动力学及人工智能等众多新方法新思想,通过对人类智能的模拟,使其具有思维逻辑判断推理能力以及决策能力,以获得更准确的控制目标。智能控制已经在机电体化的系统研究中日益受到重视,建筑智能化及机器人的这些特点非常适合智能控制的有效应用。在现阶段,智能控制已经应用到机器人领域的多个方面,比如机器人的多传感器信息的融合及视觉上的处理机器人在移动行走时躲避障碍的行为以及行走的路径定位与轨迹跟踪机器人手臂的动作姿了智能化的控制,且这些技术相互渗透又各自独立发展,从而促进了我国机电体化系统的健康长远发展。参考文献陈雪梅机电体化系统对智能控制的有效应用的几点思考河南科技,王成勤,李威,孟宝星智能控制及其在机电体化系统中的应用机床人领域的应用在动力学体系中,机器人通常是强耦合非线性时变的在传感器的信息中,机器人是多信息的在控制参数中是多变的控制任务上是多任务的机器人的这些特点非常适合智能控制的有效应用。机电体化系统中智能控制的应用研究张弛神经网络的特点是自学能力强非线性映射能力强实效性好,所以在机器人的动力学中广泛应用,尤其适用于多角度的机械臂现场学习及控制。通过神经网络的方式,可融合每个传感器中输入的信息,其系统具有较强的鲁棒性及容错功能。模糊控制就是以及决策能力,以获得更准确的控制目标。智能控制已经在机电体化的系统研究中日益受到重视,建筑智能化及机器人的智能化就是其典型应用。在现阶段,智能控制已经应用到机器人领域的多个方面,比如机器人的多传感器信息的融合及视觉上的处液压,董勇,谢士敏机电体化系统中智能控制的应用体会数字技术与应用,。智能控制在机器人领域的应用在动力学体系中,机器人通常是强耦合非线性时变的在传感器的信息中,机器人是多信息的在控制参数中是多变的控制任务上是多任务的化等新的分支结构另方面,有关机电体化系统建模的分析设计以及集成方法,机电体化学科体系及发展趋势等都开展了深刻的研究。同时,因为神经网络技术人工智能控制和光纤技术等多领域都有了较大进步,这为机电体化的技术发展提供了广阔空