研究了基于比例、积分和微分控制分量非线性方法合成的非线性PID智能控制器.该PID控制器将比例、积分和微分控制分量分别用三角函数表示为误差信号的非线性函数,并通过三个独立的非线性函数构造合成PID控制器.通过在线调整三个独立非线性函数的权值系数,使该控制器实现不依赖于非线性对象模型的智能控制.仿真结果表明该控制器具有优异的非线性控制性能

第一部分 学科（专业类）教育课程 《自动化类专业导论》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 第二部分 专业教育课程 《嵌入式原理与应用 B》 《自动控制原理》 《传感器与检测技术 B》 《电机及拖动基础》 《电气控制与 PLC A》 《电力电子技术》 《自动控制系统设计》 《过程控制技术》 《运动控制系统》 《工厂供电技术》 《数字信号处理》 《DSP 原理及应用》 《智能控制技术》 《MATLAB 基础与应用》 《高级程序设计 C++》 《电气 CAD》 《工业机器人技术基础》 《机电产品创新设计 B》 《计算机控制技术》 《文献检索与论文写作》 《机械基础》 《自动化专业英语》 《无人机系统导论》 《现代控制理论》 《计算机网络与通信》 《EDA 技术及应用》 《虚拟仪器技术》 《机器视觉技术》 《人工智能技术及应用》 《人机界面技术》 《工业机器人编程与调试》 《现场总线技术》 第三部分 应用创新实践环节课程 《电工电子基础实训》 《工程训练 B》 《电子工艺实习》 《模拟电子技术课程设计 A》 《嵌入式原理与应用课程设计 B》 《大学物理实验》 《数字电子技术课程设计 A》 《自动控制原理课程设计》 《电气控制与 PLC 课程设计 A》 《电工实习 B》 《电力电子技术课程设计》 《职业资格考证》 《机器人控制系统集成实训》 《过程控制工程设计实训》 《计算机控制应用实训》 《控制系统综合实训》 《自动化专业社会实践》 《自动化专业毕业实习》 《自动化专业毕业论文（设计）》

第一部分 学科（专业类）教育课程 《新能源汽车工程专业导论》 《工程制图 I-II》 《电工电子技术 I-II》 《工程力学》 《机械设计基础》 第二部分 专业教育课程 《汽车构造 I》 《汽车构造 II》 《新能源汽车结构与原理》 《新能源汽车电池技术》 《新能源汽车驱动电机技术》 《汽车电子控制技术》 《新能源汽车 CAD 技术》 《新能源汽车 CAE 技术》 《新能源汽车设计与匹配》 《汽车金融》 《汽车电子商务》 《新能源汽车鉴定与评估》 《汽车产业政策法规》 《SolidWorks 软件应用》 《单片机原理及应用 C》 《液压与气压传动》 《汽车车载网络技术》 《汽车空调》 《文献检索与论文写作》 《新能源汽车高压电安全技术》 《汽车理论》 《汽车市场调查》 《机械制造技术基础》 《流体力学与传热学基础》 《车用燃料电池技术》 《智能网联汽车技术》 《智能驾驶系统设计与实践》 《新能源汽车检测与诊断技术》 《新能源汽车工程专业英语》 《汽车营销与策划》 《机电产品创新设计 C》 《现代企业管理》 第三部分 应用创新实践环节课程 《新能源汽车典型零部件测绘》 《工程训练 A》 《机械设计基础课程设计》 《新能源汽车驾驶实习》 《大学物理实验》 《职业资格考证》 《汽车构造综合实习》 《动力电池系统综合实习》 《电机驱动系统综合实习》 《新能源汽车电控综合实习》 《新能源汽车设计与匹配课程设计》 《新能源汽车营销综合训练》 《新能源汽车 CAD 技术综合实训》 《新能源汽车 CAE 技术综合实训》 《新能源汽车检测与维修综合训练》 《新能源汽车工程专业毕业实习》 《新能源汽车工程专业毕业论文（设计）》

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题，迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点，通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征，针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题，提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法，明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施，并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构，通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能，以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式，以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑，实现制造流程的物质流和能量流协同优化，达成生产优化、资源优化和能源优化的效果

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本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略

延安大学：《智能机器人》课程教学资源（PPT课件讲稿）智能机器人发展现状及其趋势

基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究，分析了影响合金损耗的关键因素，并将其分为3个聚类，得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式。在此基础上，开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统，并以某炼钢厂为例进行了实际应用。通过对模型进行在线运行，验证了模型的准确性和实用性。使用该模型后，提高了合金化钢液成分准确度，减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况，优化了合金配料方案，降低了炼钢合金化成本，不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%～14.74%，平均降幅11.72%

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

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