自动控制原理(自动化专业课程)编辑 锁定自动控制(原理)是指在没有人直接参与的情况下,利用外加的设备或装置(称控制装置或控制器),使机器、设备或生产过程(统称被控对象)的某个工作状态或参数(即被控制量)自动地按照预定的规律运行。中文名 自动控制原理  研究内容 自动控制共同规律起始时间 1788年[1]  领域 自动化1 相关简介  2 应时而生  3 控制系统  ▪ 自动控制系统  ▪ 反馈控制系统  4 基础理论课  5 主要内容6 基本概念 7 基本知识点自动控制理论是研究自动控制共同规律的技术科学。它的发展初期,是以反馈理论为基础的自动调节原理,主要用于工业控制。二战期间为了设计和制造飞机及船用自动驾驶仪、火炮定位系统、雷达跟踪系统以及其他基于反馈原理的军用设备,进一步促进并完善了自动控制理论的发展。到战后,已形成完整的自动控制理论体系,这就是以传递函数为基础的经典控制理论,它主要研究单输入单输出的线形定常数系统的分析和设计问题。
第一节 基因的概念 在功能上被顺反测验或互补测验所规定, 可转录一条完整的RNA分子,或编码一条 多肽链的一段DNA序列。 DNA水平上的调控 转录调控 翻译控制 第二节 原核生物基因表达的调控 一、转录水平的调控 DNA元件:DNA上一段序列,但它作为一种原位(in situ)序列具有特殊的功能。由于它只能作用同一条DNA,因此称顺式作用元件(cis-acting element)。顺式作用位点通常总是在靶基因的上游。 调节基因的产物可以自由地结合到其相应的靶上,因此被为反式作用因子(trans-acting factor)。 在细菌中,当几种酶参与同一个代谢途径时,往往是这几种酶的合成同时启动,产生编码所有蛋白质的一个或几个多顺反子(polycistronic)mRNA。真核生物没有这种调控机制,真核生物基因转录的是单顺反子(monocistronic)mRNA。 (一)乳糖操纵元(lac operon) 协同调控(coordinate regulation):所有的一组基因都一起表达或一起关闭。mRNA一般总是从5?开始转录,所以诱导总是导致β-半乳糖苷酶、透性酶和乙酰转移酶按一定顺序出现。lacZ、lacY、lacA三个基因的产物总保持同样的当量关系。 (二)色氨酸操纵元(trp operon) 色氨酸操纵元控制的是合成代谢,最终的产物是色氨酸。 一、 IoC(Inversion of control): 控制反转 1、IoC: 概念:控制权由对象本身转向容器;由容器根据配置文件去创建实例并创建各个实例之间的依赖关系 核心:bean工厂;在Spring中,bean工厂创建的各个实例称作bean 二、AOP(Aspect-Oriented Programming): 面向方面编程 1、 代理的两种方式: 静态代理:  针对每个具体类分别编写代理类;  针对一个接口编写一个代理类; 动态代理: 针对一个方面编写一个InvocationHandler,然后借用JDK反射包中的Proxy类为各种接口动态生成相应的代理类 2、动态代理: 不用写代理类,虚拟机根据真实对象实现的接口产生一个类,通过类实例化一个动态代理,在实例化动态代理时将真实对象及装备注入到动态代理中,向客户端公开的是动态代理,当客户端调用动态代理方法时,动态代理根据类的反射得到真实对象的Method,调用装备的invoke方法,将动态代理、Method、方法参数传与装备的invoke方法,invoke方法在唤起method方法前或后做一些处理。 1、产生动态代理的类: java.lang.refect.Proxy 2、装备必须实现InvocationHandler接口实现invoke方法 3、反射 什么是类的返射? 通过类说明可以得到类的父类、实现的接口、内部类、构造函数、方法、属性并可以根据构造器实例化一个对象,唤起一个方法,取属性值,改属性值。如何得到一个类说明: Class cls=类.class; Class cls=对象.getClass(); Class.forName("类路径"); 如何得到一个方法并唤起它? Class cls=类.class; Constructor cons=cls.getConstructor(new Class[]{String.class}); Object obj=cons.newInstance(new Object[]{"aaa"}); Method method=cls.getMethod("方法名",new Class[]{String.class,Integer.class}); method.invoke(obj,new Object[]{"aa",new Integer(1)}); 4、spring的三种注入方式是什么? setter interface constructor 5、spring的核心接口及核类配置文件是什么? FactoryBean:工厂bean主要实现ioc/di ApplicationContext ac=new FileXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); Object obj=ac.getBean("id值"); 6、Spring框架的7个模块 Spring 框架是一个分层架构,由 7 个定义良好的模块组成。Spring 模块构建在核心容器之上,核心容器定义了创建、配置和管理 bean 的方式,组成 Spring 框架的每个模块(或组件)都可以单独存在,或者与其他一个或多个模块联合实现。每个模块的功能如下: 核心容器:核心容器提供 Spring 框架的基本功能。核心容器的主要组件是 BeanFactory,它是工厂模式的实现。BeanFactory 使用控制反转 (IOC)模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。 回答者:网友 2017-06-21 伺服电机的资料交流伺服电机的工作原理 伺服电机内部的转子是永磁铁,驱动器控制的U/V/W三相电形成电磁场,转子在此磁场的作用下转动,同时电机自带的编码器反馈信号给驱动器,驱动器根据反馈值与目标值进行比较,调整转子转动的角度。伺服电机的精度决定于编码器的精度(线数)。4. 什么是伺服电机?有几种类型?工作特点是什么?答:伺服电动机又称执行电动机,在自动控制系统中,用作执行元件,把所收到的电信号转换成电动机轴上的角位移或角速度输出。分为直流和交流伺服电动机两大类,其主要特点是,当信号电压为零时无自转现象,转速随着转矩的增加而匀速下降,请问交流伺服电机和无刷直流伺服电机在功能上有什么区别? 答:交流伺服要好一些,因为是正弦波控制,转矩脉动小。直流伺服是梯形波。但直流伺服比较简单,便宜。永磁交流伺服电动机20世纪80年代以来,随着集成电路、电力电子技术和交流可变速驱动技术的发展,永磁交流伺服驱动技术有了突出的发展,各国著名电气厂商相继推出各自的交流伺服电动机和伺服驱动器系列产品并不断完善和更新。交流伺服系统已成为当代高性能伺服系统的主要发展方向,使原来的直流伺服面临被淘汰的危机。90年代以后,世界各国已经商品化了的交流伺服系统是采用全数字控制的正弦波电动机伺服驱动。 人工智能原理 第1章 人工智能概述 本章内容 1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结 参考书目 附录 和人工智能相关的社会伦理问题 1.1 关于人工智能的定义 智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动 作为智能体的人类 智能体(Agent) 我们一直在思考：我们，作为一个智能体，为什么能够思考? 大脑这么一小堆东西怎么能够感知、理解、预测和应对一个远比自身庞大和复杂的世界？ 人工智能(AI)走得更远：它不仅试图理解智能体，而且想建造智能体 处于探索初期的学科 AI是新兴学科，也是激动人心的学科. Russell声称：不同于物理学，这里还有出现几个爱因斯坦的余地 为什么？研究主观世界的成果远少于研究客观世界的成果 对AI的4种不同定义 对AI的4种不同定义 4种不同定义的方法(1) 类人行为：图灵测试(1950) 图灵建议：不是问“机器能否思考”，而是问“机器能否通过关于行为的智能测试” 测试过程：让一个程序与一个人进行5分钟对话 / 然后人猜测交谈对象是程序还是人？如果在30%测试中程序成功地欺骗了询问人，则通过了测试 图灵期待最迟2000年出现这样的程序，但是到目前为止，面对训练有素的鉴定人，没有一个程序接近30%的标准 4种不同定义的方法(2) 要想程序通过图灵测试，还需要做大量工作，这些技能包括： 自然语言处理, 使机器可以用人类语言交流 知识表示, 存储机器获得的各种信息 自动推理, 运用知识来回答问题和提取新结论 机器学习, 适应新环境并检测和推断新模式 以及(为了完全图灵测试) 计算机视觉, 机器感知物体 机器人技术, 操纵和移动物体 4种不同定义的方法(3) AI研究者并未花费很多精力来尝试通过测试, 因为研究智能的根本原则远比复制样本重要. 如同空气动力学与模拟鸟类飞行之对于飞机的产生 4种不同定义的方法(4) 类人思考: 认知模型方法 如何得知人类是如何思考的? 通过自省—捕捉人类思维过程和通过心理测试 这种方法不满足于让程序正确地解决问题, 更加关心对程序的推理步骤轨迹与人类个体求解同样问题的步骤轨迹进行比较 认知科学: 把来自AI的计算模型与来自心理学的实验技术相结合, 试图创立一种精确而且可检验的人类思维工作方式的理论 通常, 我们只关心程序实现了什么功能, 而不会比较AI技术和人类认知之间的异同 4种不同定义的方法(4) 理性地思考: “思维法则”方法 19世纪, 逻辑学家就发展出可以描述世界上一切事物及其彼此关系的精确的命题符号 1965年, 原则上, 已经有程序可以求解任何用逻辑符号描述的可解问题(消解法) AI领域传统的逻辑主义希望通过编制上述程序来创造智能系统 难点: 非形式化的知识难以用逻辑符号形式化 / “原则上”可以解决问题和实际解决问题二者之间存在巨大差异 4种不同定义的方法(5) 理性地行动: 理性智能体方法 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具有诸如自主控制操作、感知环境、适应变化等 理性智能体：要通过自己的行动获得最佳结果，或者在不确定的情况下，获得最佳期望结果 不仅要正确地推理，还要正确地行动 / 正确推论是理性智能体的部分功能，而不是理性的全部内容 图灵测试中需要的技能都是为了作出理性行为 4种不同定义的方法(6) 把AI研究视为理性智能体的设计过程 好处： 比“思维法则”法则方法(理性地思维)更通用 / 比建立在人类行为或者思维基础(类人方法)上的方法更经得起科学发展的检验, 因为理性的标准有着清楚且普遍的定义 正确的结果在不同条件下可以定义清楚 完美理性—总能做正确的事情 vs. 有限理性 — 在没有足够计算时间的前提下采取正确的行动 完美理性在复杂环境下是不可行的 概念理解是一个过程 上述定义见仁见智 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在实践中逐步深入领会AI这个词的含义 目前，AI就是一种运行在我们自己机器中的程序，它的智能都是我们给的！ 1.2 人工智能的基础 各学科的贡献： 哲学/数学 经济学/神经科学/心理学 计算机工程 控制论/语言学 对人工智能有贡献的学科 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? 哲学(BC428~现在) 数学(800~现在) 经济学(1776~现在) 神经科学(1861~现在) 心理学(1879~现在) 计算机工程(1940~现在) 控制论(1948~现在) 语言学(1957~现在) 哲学的贡献(1) 哲学(BC428~现在)贡献的思想: 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论吗? 问题2：精神的意识是如何从物质的大脑产生出来的? 问题3：知识是从哪里来的? 问题4：知识是如何导致行动的? 哲学的贡献(1) 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论吗?（哲学家及其贡献） 亚里士多德(Aristotle, BC384~BC322), 为形式逻辑奠定了基础 / 第一个把支配意识的理性部分法则形式化为精确的法则集合 / 著名的三段论 Ramon Lull / Leonardo da Vinci(达·芬奇) / Blaise Pascal(帕斯卡) / Gottfried Wilhelm Leibnitz(莱布尼兹)等人均设计或制造了能计算的机器 哲学的贡献(2) 17世纪, 有人提出推理如同数字计算 / 帕斯卡写道: “算术机器产生的效果显然更接近于思维而不是动物的其他活动” 问题1结论: 肯定的结论, 即可以用一个规则集合描述意识的形式化、理性的部分 哲学的贡献(3) 问题2：从物理系统的角度来考虑意识: 意识与物质的大脑之间的关系如何？ René Descartes(笛卡尔)给出了第一个关于意识和物质之间的区别以及由此产生的问题的清晰讨论 笛卡尔是二元论的支持者：坚持意识(或称为灵魂/精神)的一部分是超脱于自然之外的, 不受物理定律影响. 而动物不拥有这种二元属性, 它们可以被作为机器对待 哲学的贡献(4) 唯物主义认为: 大脑依照物理定律运转而构成了意识, 自由意志也就简化为对出现在选择过程中可能选择的感受方式 问题2结论: 存在两种选择—二元论和一元论 哲学的贡献(5) 问题3：知识是从哪里来的? 关于知识的来源: Francis Bacon(培根)《新工具论》开始了经验主义运动 John Locke(洛克)指出：“无物非先感而后知” David Hume(休谟)提出归纳原理：一般规则是通过揭示形成规则的元素之间的重复关联而获得的 哲学的贡献(6) 基于Ludwig Wittgenstein, Bertrand Russell的工作，Rudolf Carnap领导维也纳学派发展了实证逻辑主义，坚持认为所有的知识都可以用最终和传感器输入相对应的观察语句相联系的逻辑理论来描述 问题3结论: 知识来自于实践 哲学的贡献(7) 问题4：知识是如何导致行动的? 关于意识的哲学图景的最后元素是知识与行动之间的联系 / 智能既要求推理也要求行动 亚里士多德认为: 行动是通过目标与关于行动结果的知识之间的逻辑来判定的 哲学的贡献(8) 他的进一步阐述指出: 要深思的不是结局而是手段 / 假设了结局并考虑如何以及通过什么手段得到该结局, 结局是否容易是否最好 / 手段在分析顺序中是最后一个, 在生成顺序中是第一个 这实际上就是回归规划系统, 2300年后由Newell和Simon在其GPS程序中实现了 问题4结论: 知识用于指导行动去达到目标 数学的贡献(1) 数学(800~现在)贡献的思想: 什么是抽取合理结论的形式化规则? 什么可以被计算? 如何用不确定的知识进行推理? AI成为一门规范科学要求在三个基础领域完成一定程度的数学形式化: 逻辑、计算、概率 数学的贡献(2) 数学家及其贡献 问题1：如何抽取形式化规则？ George Boole(布尔, 1815~1864), 1847年完成了形式逻辑的数学化 / 命题逻辑或称布尔逻辑 Gottlob Frege(弗雷格, 1848~1925), 1879年扩展了布尔逻辑, 使其包含对象和关系, 创建了一阶逻辑 Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来 数学的贡献(3) 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一阶谓词逻辑 问题2：什么可以计算？ 可以被计算, 就是要找到一个算法 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家al-Khowarazmi 19世纪晚期, 把一般的数学推理形式化为逻辑演绎的努力已经展开 数学的贡献(4) 1900年, David Hilbert(希尔伯特, 1862~1943)提出了包括23个问题的清单, 其中最后一个问题是: 是否存在一个算法可以判定涉及自然数的逻辑命题的真实性, 即可判定性问题 / 他所要问的是: 有效证明过程的能力是否有基础的局限性 这一问题被Kurt G?del(哥德尔, 1906~1978)在1931年证实：确实存在真实的局限 数学的贡献(5) 1930年, 哥德尔提出: 存在一个有效过程可以证明罗素和弗雷格的一阶逻辑中的任何真值语句, 但是一阶逻辑不能捕捉到刻画自然数所需要的数学归纳法原则 1931年, 哥德尔证明了他的不完备性定理: 在任何表达能力足以描述自然数的语言(如某种逻辑)中, 在不能通过任何算法建立它们的真值的意义上, 存在不可判定的真值语句 不完备性定理还可以表述为: 整数的某些函数无法用算法表示, 即不可计算的 数学的贡献(6) 由此激发了Allen Turing(图灵, 1912~1954)的热情, 他试图精确地刻画哪些函数是能够被计算的 / 实际上计算或者有效过程的概念是无法给出形式化定义的 / 但是Church-Turing论题指出: 图灵机可以计算任何可计算的函数 / 该结论作为一个充分的定义而被接受 图灵说明了一些函数没有对应的图灵机 / 没有通用的图灵机可以判定一个给定的程序对于给定的输入能否返回答案或者永远运行下去 数学的贡献(7) 在不可计算性以外, 不可操作性具有更重要的影响 / 如果解决一个问题需要的计算时间随着实例规模成指数级增长, 则该问题被称为不可操作的（计算复杂性问题） 多项式级和指数级增长的区别在20世纪60年代得到重视 如何认识不可操作问题? 以Steven Cook(1971)和Richard Carp为代表的NP-完全理论的研究提供了一种方法 数学的贡献(8) Cook和Carp证明有大量各种类别的规范的组合搜索和推理问题属于NP-完全问题 任何NP-完全问题类可归约成的问题类很可能是不可操作的(目前尚未证明, 但大家猜测是如此) AI研究帮助解释了为什么NP-完全问题的一些实例很难, 而另外一些较容易 问题2结论: 有了可计算性和算法复杂性理论的指导 数学的贡献(9) 数学对AI的第三个贡献是概率理论 Pierre Fermat, Pascal, James Bernoulli, Pierre Laplace等都推进了概率理论的发展及引入了新的统计方法论 Thomas Bayes(贝叶斯, 1749~1827)提出了根据证据更新概率的法则(贝叶斯公式/条件概率公式) 由此衍生出的贝叶斯分析形成了AI系统中不确定推理方法的基础 问题3结论: 使用贝叶斯理论进行不确定推理 经济学的贡献(1) 经济学(1776~现在)贡献的思想: 如何决策以获得最大收益? 在他人不合作的情况下如何做到这点? 在收益遥遥无期的情况下如何做到这点? 问题1: 效用理论 问题2: 决策理论 问题3: 运筹学 上述研究工作对于建造理性智能体很有贡献, 其原因之一是制定理性决策的复杂性 经济学的贡献(2) Herbert Simon(西蒙, 1916~2001)是AI研究的先驱者 / 他于1978年获得诺贝尔经济学奖, 是因为他早年的工作: 基于满意度的模型—制定“足够好”的决策, 而不是艰苦计算获得最优化决策—能更好地描述真实人类行为 关于在智能体系统中使用决策理论技术的研究兴趣正在复苏 神经科学的贡献(1) 神经科学(1861~现在)的贡献: 大脑是如何处理信息的? 神经科学是研究神经系统特别是大脑的科学 虽然几千年来人类一直赞同大脑以某种方式与思维相联系(因为证据表明头部受重击会导致精神缺陷), 但是直到18世纪中期人类才广泛地承认大脑是意识的居所 神经科学的贡献(2) Paul Proca(布鲁卡)通过研究大脑损伤病人的失语症, 阐明了语言产生定位于大脑左半球的一部分, 现在称为布鲁卡区 1873年Camillo Golgi开发出一项染色体技术, 允许人们观察大脑的各个神经元 1929年Hans Berger发明脑电图记录仪 1990年核磁共振成像为神经科学家提供了关于大脑活动的细致图像, 使得以某种方式与正在进行的认知过程相符合的测量成为可能 神经科学的贡献(3) 真正令人震惊的结论是: 简单细胞的集合能够导致思维、行动和意识，换句话说，大脑产生意识(西尔勒, 1992) 计算机和大脑如何相比? 大脑活动过程对计算机工作过程有所启发 计算机与大脑的比较 尽管计算机在原始的转换速度上快100万倍, 大脑最终在做事上比计算机快10万倍 心理学的贡献(1) 心理学(1879~现在)的贡献: 人类和动物如何思考和行动? 心理学家的工作 科学的心理学源自德国物理学家Herman von Helmholtz(霍尔姆霍兹, 1821~1894)和其学生Wilhelm Wundt的研究工作, 1879年莱比锡大学开设了第一个实验心理学的实验室, 进行仔细控制的实验 心理学的贡献(2) John Watson领导的行为主义运动认为: 内省不能提供可靠的证据, 拒绝任何涉及精神过程的理论, 只研究动物的感知及其反应 行为主义在1920~1960年期间一直控制着心理学 认知心理学的主要特征是: 把大脑当作信息处理装置, 可以回溯至William James的研究工作 Frederic Bartlett领导的剑桥大学应用心理学小组使得认知模型得以繁荣 心理学的贡献(3) 在美国, 计算机科学的发展导致了认知科学的创建, 始于1956年9月MIT的一个研讨会(就在AI创始的那次学术会议2个月之后), 会上有三篇著名论文 George Miller介绍了魔法数字7(The Magic Number Seven) / Noam Chomsky(乔姆斯基)介绍了语言的三种模型(Three Models of Language) / Allen Newell(纽厄尔)和Herbert Simon介绍了逻辑理论机(The Logic Theory Machine) 心理学的贡献(4) 这三篇论文分别显示了计算机模型可以用来表达记忆、语言和逻辑思维的心理状态 心理学家普遍认为：“认知理论就应该像计算机程序”(Anderson, 1980), 即认知理论应该描述详细的信息处理机制, 由此可能实现某种认知功能 结论: 人类思考和活动应该是一个信息处理过程 计算机工程的贡献(1) 计算机工程(1940~现在)的贡献: 如何才能制造出能干的计算机? 计算机被视为智能和人工制品的结合 最早的可计算的装置应该从17世纪算起 19世纪中叶, Charles Babbage(巴贝奇, 1792~1871)设计了两台机器, 名为“差分机”和“分析机”, 前者最终于1991年建造出来并在伦敦展出 计算机工程的贡献(2) 最早的现代计算机几乎同时在二战期间分别在英国、德国和美国发明出来 1945年在宾夕法尼亚大学(UPenn)开发出来的ENIAC被公认为现代计算机最有影响的先驱, 研制者包括John Mauchly和John Eckert 计算机硬件按照摩尔定律每18个月性能翻一番, 这样的增长速度还可以持续稳定10年至20年, 以后就不得不寻求新技术了 计算机工程的贡献(3) 计算机软件技术为AI提供了操作系统、程序设计语言、工具软件等 AI反过来也对主流计算机科学产生了影响：分时技术、交互式编译器、窗口和鼠标的个人机、快速开发环境、链接表数据类型、自动存储管理、面向对象的编程等 控制论的贡献(1) 控制论(1948~现在)的贡献: 人工制品怎样才能在自己的控制下运转? 现代控制论 控制论的创始人Norbert Wiener(维纳, 1894~ 1964)的畅销书《Cybernetics》(控制论)唤醒了人们对人工制造智能机器的可能性的热情 现代控制论, 特别是随机优化控制的分支, 把设计出能随时间变化使目标函数最大化的系统作为其目的, 也粗略符合对AI的观点 控制论的贡献(2) AI和控制论为什么是两个不同领域? 控制论的数学工具是微积分和矩阵代数, 适合于用固定的连续变量集合描述的系统, 精确分析在典型情况下只对线性系统可行 AI自20世纪50年代建立以来, 部分起因是寻求摆脱控制论数学方法的局限性 逻辑推理和计算工具使得AI研究者考虑语言/视觉/规划等问题, 完全脱离了控制论的范围 语言学的贡献(1) 语言学(1957~现在)贡献的思想: 语言和思维是怎样联系起来的? 乔姆斯基最先作出了贡献 1957年《句法结构》出版, 颠覆了行为主义, 认为该理论不能解释儿童怎么能理解和构造他们以前没有听到的句子, 而乔姆斯基关于语法模型的理论则能够解释这个现象, 并且足够形式化 / 乔姆斯基理论的影响一直持续到20世纪80年代末 语言学的贡献(2) 计算语言学或者自然语言处理与AI差不多同时诞生, 一直在发展, 但是距离彻底理解语言和思维的关系尚很远 研究语言的理解过程是人类智能研究的核心之一 AI的组成 上述学科对于各种问题的探索, 由此激发的认识、思想、成就都成为推动AI发展的动力 人工智能=人造物(计算机)+智能(特殊化程序) 从智能体角度, 有2类智能体: 人类/计算机 作为人造智能体, 人们期待计算机智能体在解决某些问题方面要达到专家水平, 尽管从整体上它远远不及一个普通人 1.3 人工智能简史 7个历史时期： 孕育期/诞生/早期的成功与期望 困难期/基于知识系统的崛起 AI成为工业/AI成为科学 人工智能发展的7个时期 按照Russell的观点, AI近五十年的发展历史可以分为以下7个时期: AI孕育期(1943~1955) / AI的诞生(1956) 早期的热情, 巨大的期望(1952~1969) 现实的困难(1966~1973) 基于知识的系统: 力量的钥匙? (1969~1979) AI成为工业(1980~现在) AI成为科学(1987~现在) / 神经网络的回归 (1986~现在) / 智能化智能体出现(1995~现在) 人工智能孕育期(1943~1955) 神经网络 最早的AI工作是1943年Warren McCulloch和Walter Pitts人工神经元模型的研究, 他们证明任何可计算的函数都可以通过某种由神经元连接成的网络进行计算, 还提出适当的网络能够学习 1951年, 普林斯顿大学数学系研究生Marvin Minsky(明斯基)和Dean Edmonds建造了第一台神经元网络计算机 图灵的论文 图灵1950年的论文第一个清晰地描绘出AI的完整图像(Computing Machinery and Intelligence) 人工智能的诞生(1956)(1) 1956年夏天, AI正式诞生于达特茅斯大学 John McCarthy(麦卡锡)自普林斯顿大学毕业以后去了达特茅斯大学, 他说服了另外2个人帮助召开了为期2个月的研讨会 会议组织者4人: 麦卡锡、Minsky(明斯基)、Claude Shannon(香侬)、IBM的Nathaniel Rochester(罗切斯特), 参加者共10人 其他6位是：普林斯顿大学Trenchard More、IBM的Arthur Samuel(塞缪尔)、MIT的Ray Solomonoff和Oliver Selfridge、CMU的纽厄尔和西蒙 人工智能的诞生(1956)(2) 会上, 纽厄尔和西蒙最为活跃, 介绍了他们的推理程序: 逻辑理论家 尽管这次会议没有新突破, 但聚集了AI的主要人物特别是AI领域的4位著名专家, 他们后来所在的大学也成为了美国AI研究的3大基地: MIT—明斯基 Stanford—麦卡锡(先在MIT后去了Stanford) CMU—纽厄尔和西蒙 此外, 还有IBM 人工智能的诞生(1956)[3] 这次会议最为长久的贡献就是麦卡锡为该领域起的名字: 人工智能 为什么AI有必要成为一个新领域? 目标不同：AI从一开始就承载着复制人的才能如创造性、自我修养、语言功能等思想，没有任何一个其他领域涉及这些问题 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支，因而不是数学或者控制论或其他学科的分支 AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环境中自动发挥功能的机器 早期的热情, 巨大的期望 (1952~1969)(1) 当时，主流的思想是“一台机器永远不能做X”(而不是考虑“看看计算机能不能做X？”) AI研究者们就演示一个接一个的X CMU: 纽厄尔和西蒙完成通用问题求解器(GPS), 该系统及其后续程序的成功导致了他们提出著名的物理符号系统假设 早期的热情, 巨大的期望 (1952~1969)(2) IBM: 1959—Herbert Gelernter建造了几何定理证明机; 1952年起, 塞缪尔写了一系列西洋跳棋程序, 通过学习可达业余高手的级别 MIT: 1958年麦卡锡到了以后作出了三项重要贡献 /贡献1: 定义了LISP语言 / 贡献2: 与MIT其他人发明了分时技术 / 贡献3: 发表了题为《Program with Common Sense》的论文, 文中描述了“建议采纳者”程序. 该程序实现了知识表示和推理的中心原则: 具备明确的知识表示, 并能通过演绎过程处理这些表示 早期的热情, 巨大的期望 (1952~1969)(3) Stanford: 1963年麦卡锡启动了斯坦福的AI实验室, 着重研究逻辑推理的通用方法(后来如Robinson发现归结方法) / 以及机器人研究 MIT: 1958年明斯基也到了, 不过他对程序如何实现更感兴趣, 并最终发展出反逻辑的观点 / 指导了一系列学生, 选择那些显然需要智能才能解决的受限问题 / 贡献: 微世界模型 MIT: 最著名的微世界是积木世界, 在此基础上完成了许多研究工作如: 视觉项目、自然语言理解项目(Terry Winograd)、规划器等 现实的困难(1966~1973)(1) 早期AI研究者过于盲目的乐观态度, 10年预见, 而实际上至少40年 早期的AI系统在试图解决更宽范围和更难的问题时, 都悲惨地失败了 / 原因何在? 第一类困难: 缺少主题知识(通用而非专门化) 典型例子: 机器翻译(MT) / 最早对AI研究的发难始于机器翻译(1966ALPAC报告) 时至今日, MT研究仍然不完善但是被广泛期待，也在作为一种辅助文档处理工具 现实的困难(1966~1973)(2) 第二类困难：AI试图解决的很多问题是不可操作的(NP类) 在计算复杂性理论建立之前, 对“问题放大”(从玩具到现实)的认识局限于速度和存储容量 例子: 包含超过几十条事实的定理证明 / 早期遗传算法实验(1958~59) 无限计算能力的幻觉: 程序原则上能够找到解并不意味着程序实际上包含找到解的机制 1973年英国政府在Lighthill报告之后终止了除2所大学以外所有的AI研究资助 现实的困难(1966~1973)(3) 第三类困难：用于产生智能行为的基本结构存在某些限制 例子：1969年Minsky和Papert证明了感知器—简单的神经网络所能表示的东西很少(单层感知器对XOR函数) 神经网络研究由此沉寂了20年, 直到80年代后期多层网络的反向传播算法出现引起了神经网络的复兴 这一算法首次发现恰恰是在1969年发现的(Bryson &amp; Ho) 基于知识的系统: 力量的钥匙? (1969~1979)(1) 早期研究中的通用搜索机制称为弱方法, 通用但不能扩展到大规模问题或困难问题 需要更强有力的、领域相关的知识 DENDRAL是第一个成功的知识密集型系统, 1969年在Stanford开发, 参与者包括Ed Feigenbaum等，根据质谱仪信息推断分子结构 / 该系统改进后, 把知识和推理部分清楚地划分开—80年代专家系统的典型结构 基于知识的系统: 力量的钥匙? (1969~1979)(2) 由DENDRAL系统开始的专家系统方法论又应用到其他需要人类专家知识的领域: MYCIN—检测血液感染的专家系统 MYCIN知识库的特点: 直接来自经验 / 反映出知识的不确定性 自然语言理解领域的专家系统: 耶鲁大学Roger Schank和其学生们开发的一系列程序(1977~1983) AI成为工业(1980~现在)(1) 1982年, 第一个成功的商用专家系统R1在DEC公司开始运转, 到1986年为止每年为公司节省4千万美元 美国主要公司都曾开发或使用专家系统 AI工业在1980年只是几百万美元, 1988年涨到数十亿美元 但很快又进入了“AI的冬天”时期 AI成为工业(1980~现在)(2) 在八十年代的AI研究热潮中, 1981年日本提出五代机计划, 目的是建造运行Prolog程序的智能机 美国则对应成立了MCC研究集团 其中的AI部分从未实现其野心勃勃的目标 实际上，“AI成为工业”目前在一些家电中可以找到影子(智能洗衣机等) 神经网络的回归(1986~现在) 神经网络: Frank Rosenblatt1962年提出感知器, 证明了感知器收敛定理 / 但1969年以后沉寂 反向传播算法引起了神经网络研究的复兴 Rumelhart和McClelland的文集引起反响 连接主义方法崛起，被认为是Newell和Simon提出的符号模型和McCarthy主张的逻辑方法的直接竞争者 当前的观点是：连接主义和符号主义方法是互补的 AI成为科学(1987~现在)(1) 近年来，AI研究在内容和方法论方面的特点： 在已有的理论基础上进行研究而不是提出崭新理论 理论建立在严格定理或者确凿实验证据基础上而不是靠直觉 显示与现实世界应用的相关性而不是与玩具样例的相关性 AI成为科学(1987~现在)(2) 从对控制论和统计学的某种叛逆到开始接受这些领域的理论和方法 通过互连网进行测试数据和程序代码的共享 典型：语音识别中HMM模型应用 / 贝叶斯网络 智能化智能体出现(1995~现在) 重新审视“完整智能体” ：SOAR系统上的工作(1987~1990) 环境约束: 目标是理解嵌入真实环境的智能体的工作 / 目前最重要的智能化智能体环境是Internet, AI技术成为重要的Internet工具 为什么要采纳智能体观点? AI目前分离的子领域需要重新组织起来, 至少当它们的结果需要联系在一起的时候 AI与其他涉及智能体的领域的联系被拉近了(如控制论和经济学) 弱人工智能和强人工智能 弱人工智能(Weak AI)的断言: “机器能够智能地行动” 强人工智能(Strong AI)的断言: “能够如此行事的机器确实是在思考” 大多数AI研究者认为弱人工智能假设是当然的 / 本质上, AI寻求的是在给定的体系结构之上最好的智能体程序 / 对于弱人工智能的假设, AI的成就可以证明 关于强人工智能，更多的是哲学上的争论 AI成就 vs 异议(1) 图灵曾考察过对智能机器的质疑 质疑1: 能力缺陷 实践证明: 计算机能够和人一样做很多工作, 有些做得甚至更好 例子: 下棋/装配线零件检查/驾驶汽车/诊断疾病 质疑2: 数学异议—机器是受到不完备性定理限制的形式系统, 而人类则没有这样的局限性 AI成就 vs 异议(2) 我们同意计算机在其所能证明的事物上具有局限性, 但也没有证据表明人类对于这些局限是免疫的—因为人类的严谨证明本身要包含一个对所宣称不可形式化的人类天赋的形式化表示 / 我们不可能证明人类不服从哥德尔不完备性定理, 最终不得不求助于直觉 质疑3: 限制问题—“无法用一个逻辑规则集合捕捉每件事物” 实践证明: AI一直在发展, 被质疑的“老式AI”已经发生了改变, 他们所关注的许多问题已经得到解决 1.4 智能体与环境 智能体的组成 理性智能体 任务环境与例子 任务环境的属性 智能体与环境 智能体：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件 感知信息：表示任意给定时刻智能体的感知输入 / 感知序列：该智能体所收到的所有输入数据的完整历史 智能体函数：把任意给定感知序列映射到智能体行动的描述 / 智能体程序：抽象的智能体函数的一个具体实现，该程序在智能体自身结构上运行 理性智能体(1) 理性智能体: 做事正确的智能体 性能度量: 智能体成功程度标准的具体化 作为一般规则, 最好根据在这个环境中希望得到的实际结果来设计性能度量, 而不是根据智能体应该表现的行为 判断什么是理性: 性能度量 / 关于环境的先验知识 / 可以执行的行动 / 到那时为止的感知序列 理性智能体(2) 理性智能体: 对于每个可能的感知序列, 根据已知感知序列提供的证据和智能体内建的先验知识, 理性智能体应该选择期望能使其性能度量最大化的行动 理性是使期望性能最大化, 完美是实际性能最大化 任务环境(1) 建造理性智能体的综合考虑: 任务环境 PEAS (Performance, Environment, Actuators, Sensors) 性能/环境/执行器/传感器 例子 任务环境(2) 任务环境(3) 任务环境的属性: 完全可观察的 vs 部分可观察的: 获取环境的完整状态, 一般难以做到 确定性的 vs 随机的: 出租车驾驶环境是随机的 片段式的 vs 延续式的: 挑拣零件机器人的决策只需建立在当前零件基础上, 而下棋, 驾驶, 句法分析都是延续式的 任务环境(4) 静态的 vs 动态的: 出租车驾驶是动态的, 填字谜游戏则是静态的 离散的 vs 连续的: 下棋是离散的, 驾驶汽车是连续的 单智能体 vs 多智能体: 驾驶汽车和下棋都是多智能体环境 任务环境(5) 1.5 智能体结构 4种类型的智能体程序 简单反射型智能体 基于模型的反射智能体 基于目标的智能体/基于效用的智能体 学习智能体 智能体结构 AI的任务是设计智能体程序, 智能体程序要要在某个具备实际传感器和执行器的计算装置上运行, 该装置称为体系结构 智能体 = 体系结构 + 程序 通常, 智能体程序具有这样的框架: 从传感器得到当前感知信息作为输入, 返回一个行动交给执行器 智能体类型 有4种类型的智能体程序(或部分程序) 简单反射型智能体 基于模型的反射型智能体 基于目标的智能体 基于效用的智能体 此外，学习程序也是一种智能体 简单反射型智能体 基于模型的反射型智能体 基于目标的智能体 基于效用的智能体 什么是效用？(1) 最简单的方式就是把效用想象成金钱，越多越好并不是其全部 100万 送给1个身价5亿的富翁 vs. 还是1个没有分文存款的穷光蛋，其效用是不一样的 / 反过来欠债也是类似的效用—《MultiAgent引论》第6章 可以考虑效用和行动对世界作用前后的差(?)之间存在正比关系，和原来的基数成反比关系 / 依据不同评判标准定义函数 什么是效用？(2) 金钱和效用之间关系的示意 学习智能体 小结 AI成功的例子 AI的目标 AI的未来 AI成功的例子(1) 博弈：IBM公司的“深蓝”成为第一个在国际象棋比赛中战胜世界冠军的计算机程序 1997年，一次公开赛中3.5/2.5比分战胜卡斯帕罗夫，他说从棋盘对面感到了“一种新智能” （但是，连“深蓝”的设计者也不认为用了什么人工智能技术） AI成功的例子(2) 自主控制：CMU研制的ALVINN计算机视觉系统安置在NAVLAB计算机控制微型汽车中，用于汽车导航行驶在高速公路上 全程2850英里(约4586.5公里), 其中98%时间由这个系统掌握方向盘, 2%时间由人驾驶, 几乎都在高速公路出入口处 AI成功的例子(3) 后勤规划：1991年海湾战争中美国军队配备了一个动态分析和重规划工具DART, 用于自动后勤规划与运输调度 该系统同时涉及50000个车辆、货物和人，而且要考虑起点、目的地、路径，解决所有参数之间的冲突。使用AI技术使规划在几小时内完成，而传统方法需要几个星期 DARPA称就此一项投资足以补偿DARPA在AI方面30年的投资 AI的目标(1) 完美理性：已知从环境中获得的信息，一个完美理性智能体每时每刻都以使其效用最大化方式行动—并不是一个具有现实意义的目标 计算理性：一个计算理性智能体最终返回的是理性的选择(可能在开始时即如此), 但是要考虑和环境交互的时机(错误时刻的正确答案没有价值)—不得不折衷 有限度理性：思考足够长的时间，得到一个“足够好”的答案—缺乏形式化 AI的目标(2) 有界最优化(Bounded Optimization)：已知其计算资源, 有界最优化智能体的行为会尽可能地好 / 一个有界最优化智能体程序的期望效用至少会与同一台机器上运行的其他任何智能体程序的期望效用一样高 至少总存在一个最佳程序—看来是具有坚固理论基础的最佳希望 作为AI研究的一项定义明确的和可行的形式化任务而提出有界最优化 AI的未来 可以期望AI在中级水平上的成功将影响所有人的日常生活 但是目前AI还没有像互连网和手机一样对社会造成普遍深入的影响 “我们只能向前看到很短的距离，但是我们能够看到仍然有很多事情要做。”(图灵) 参考书目 Stuart Russell / Peter Norvig: AIMA 第1章 /第2章 /第26章 / 第27章 陆汝钤 编著: 人工智能(上册) 引言 Micheal Wooldridge，An introduction to multi-agent systems，石纯一等译：多Agent系统引论，电子工业出版社，2003 附 和人工智能相关的社会伦理问题 人们可能由于自动化而失业 人们可能拥有过多或过少的闲暇时间 人们可能会失去作为人的独一无二的感觉 人们可能会失去一些个人隐私权 人工智能系统的应用可能会导致责任感的丧失 人工智能的成功可能意味着人类种族的终结 为什么在一本技术书中关注社会伦理问题？ 一个只有专业型、科技型的知识分子，而没有公共性、批判性的知识分子的社会是没有人文精神的；而没有人文精神的国度，将是一个什么样的国度？放眼世界，便一目了然。 ——沙叶新《往事如雷》，来自互联网 第1章 人工智能概述 O 效用 金钱 第1章 人工智能概述 执行器 环 境 传感器 智能体 性能标准 评论元件 学习元件 问 题 产生器 执行元件 反馈 学习的目标 知识 变化 对照Mitchell《机器学习》第1章图 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 引擎传感器,速度计,加速计,里程计, GPS,(声波传感器,摄像头,键盘) 方向盘,加速器,刹车,信号灯,喇叭,(显示器) 道路,其他车辆,行人,旅客 安全,快速,守法,舒适的旅途,利润最大化 出租车司机 传感器 执行器 环境 性能度量 智能体种类 第1章 人工智能概述 键盘输入(语音识别) 显示(语音合成):练习,建议,纠正 学生集合,测验机构 最大化学生的测试成绩 交互式英语教师 摄像头,关节角度传感器 有关节的胳膊和手 载有零件的传送带,箱子 放进正确箱子的零件的百分比 挑拣零件的机器人 键盘输入,症状,检查结果,病人回答 显示:问题,测试,诊断,治疗,咨询 病人,医院,职员 恢复健康的病人,费用最小化,最少诉讼 医学诊断系统 传感器 执行器 环境 性能度量 智能体类型 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 多 离散的 动态的 延续式的 随机的 部分 交互式英语教师 单 离散的 静态的 延续式的 确定的 完全 纵横字谜游戏 单 连续的 动态的 片段式的 随机的 部分 选零件的机器人 单 连续的 动态的 延续式的 随机的 部分 医学诊断系统 多 连续的 动态的 延续式的 随机的 部分 出租车驾驶 智能体数 离散性 静态性 片段性 确定性 可观察性 任务环境 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 智能体 传感器 现在世界 是什么样的 环 境 现在我应该 采取什么行动 执行器 条件--行动规律 第1章 人工智能概述 传感器 现在世界 是什么样的 现在我应该 采取什么行动 执行器 状 态 世界如何演变 我的行动做了什么 条件--行动规则 智能体 环 境 第1章 人工智能概述 环 境 传感器 现在世界 是什么样的 如果我采用了行动A 世界将会是什么样的 现在我应该 采取什么行动 执行器 状 态 我的行动做了什么 世界如何演变 目 标 智能体 第1章 人工智能概述 环 境 传感器 现在世界 是什么样的 如果我采用了行动A 世界将会是什么样的 现在我应该 采取什么行动 处于这样的状态 我将有多快乐 状 态 世界如何演变 我的行动做了什么 效 用 智能体 执行器 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 1011个神经元 1011个神经元 1014个突触 10-3秒 1014比特/秒 1014 1个CPU/108逻辑门 1010比特RAM 1011比特磁盘 10-9秒 1010比特/秒 109 计算单元数 存储单元数 运算周期时间 带宽 记忆更新次数/秒 人脑 计算机 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 * * 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 计算智能是对设计智能化智能体的研究(Poole et al., 1998) AI关心的是人工制品中的智能行为(Nilsson, 1998) 创造机器来执行人需要智能才能完成的功能(Kurzweil, 1990) 研究如何让计算机能够做到那些目前人比计算机做得更好的事情(Rich &amp; Knight, 1991) 理性地行动的系统 像人一样行动的系统 通过对计算模型的使用来进行心智能力的研究(Charniak &amp; McDemontt, 1985) 对使得知觉、推理和行动成为可能的计算的研究(Winston, 1992) 要使计算机能思考……有头脑的机器(Haugeland, 1985) [使之自动化]与人类的思维相关的活动,诸如决策、问题求解、学习等活动(Bellman, 1978) 理性地思考的系统 像人一样思考的系统 第1章 人工智能概述 像人一样行动的系统 –– 类人行为 像人一样思考的系统 –– 类人思考 理性地思考的系统 理性地行动的系统 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 第1章 人工智能概述 作者:无眼界 人气:2935 发表时间:2015-09-02 15:09在检测和自动控制系统中,传感器的作用相当于人的五官。显然,自动化的程度越高,系统对传感器的依靠性也就越大,传感器对系统的功能起着决定性的作用。因此,国外都将传感器列为尖端技术,尤其在美、日等发达国家,传感器技术更是倍受重视。更有专家感叹:“征服了传感器,就几乎即是征服了科学技术。”现代信息技术的三大基础是信息的采集、传输和处理技术,即传感器技术、通讯技术和计算机技术,它们分别构成了信息技术系统的“感觉”、“神经”和“大脑”。流量仪表标准和检定规程是流量传感器正确计量的保证。流量的正确计量在国民经济的很多领域中十分重要,如贸易结算、安全防护、医疗卫生及环境监测等。在能源计量的贸易结算中,涉及供需双方的巨大经济利益,由于对计量的正确度持有异议,供需双方的纠纷呈上升的趋势。要解决这个题目,根本出路就在于依靠法律。即按计量法的要求,严格监视和治理。 伺服驱动器伺服驱动器(servo drives)又称为“伺服控制器”、“伺服放大器”,是用来控制伺服电机的一种控制器,其作用类似于变频器作用于普通交流马达,属于伺服系统的一部分,主要应用于高精度的定位系统。一般是通过位置、速度和力矩三种方式对伺服电机进行控制,实现高精度的传动系统定位,目前查看详情>最新资讯仙工智能凭什么重新定义控制器?SRC-800 支持各类导航方式,满足各种应用场景需求,可搭建不同类型的机器人。在智能工厂非导航领域,还可用来控制智能工厂的电...仙工智能控制器 2021-09-18【展商资讯】高端传感器制造商松诺盟科技——新品首发 学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 传感器 执行器 供油控制 燃油泵 喷油器 点火控制 点火器  空气流量传感器  进气压力传感器 发动机转速/ 曲轴位置传感器  凸轮轴位置传感器 节气门位置传感器 进气温度传感器 冷却液温度传感器 氧传感器  发 动 机 控 制 单 元 PCM  点火线圈 进气控制 怠速阀  节气门 排放控制 EGR阀 EVAP阀  爆震传感器  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 情境5 发动机微机控制排放系统的检修 学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 学习单元5.2 废气再循环系统的检修  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 学 习 导 航 1 2 3 3 5 6 3  任务载体 学习要求 理论知识 实践技能 案例分析  学习小结 自主学习  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 任 务 载 体  帕萨特B5 1.8T轿车，发动机型号为AWL。  车速大于 120km/h时，有 断火挫车现象。  增压控制电磁阀泄 漏，更换增压控制 电磁阀后，故障排 除。  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 学 习 要 求 1、理解燃油蒸发排放控制系统的作用。 2、理解燃油蒸发排放控制系统的组成和工作原理。 3、掌握燃油蒸发排放控制系统的检修方法。 4、能够排除燃油蒸发排放控制系统的故障。  5.1.1燃油蒸发排放控制系统的作用  5.1.2燃油蒸发排放控制系统的类型 5.1.3燃油蒸发排放控制系统的组成 5.1.4燃油蒸发排放控制系统的工作原理  5.1.5燃油蒸发排放控制系统的故障 5.1.6燃油蒸发排放控制系统的检修  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 理 论 知 识  5.1.1燃油蒸发排放控制系统的作用  5.1.2燃油蒸发排放控制系统的类型 5.1.3燃油蒸发排放控制系统的组成 5.1.4燃油蒸发排放控制系统的工作原理  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 汽车的排放污染与控制 燃油蒸气排放控制 （EVAP）系统  曲轴箱强制通 风系统  废气再循环（EGR）系统  三元催化转换器  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.1燃油蒸发排放控制系统的作用 收集油箱的燃油蒸气，并在适当时刻将其送入进气歧管，进入发动 机燃烧，降低发动机的HC排放污染。  一定条件  油箱蒸气 CH  进气管、汽缸 阀 ECU 《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.2燃油蒸发排放控制系统的类型 2、加强型EVAP系统 ECU监测是否净化，是否 泄漏  1、非加强型EVAP系统 ECU只能监测是否净化，不能 监测是否泄漏 《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.3燃油蒸发排放控制系统的组成  排放压力控制阀 活性炭罐 诊断开关 净化电磁阀  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.4燃油蒸发排放控制系统的工作原理 空燃比闭环控制。发动机起动超过规定时间；冷 却液温度高于规定值；发动机转速高于规定值。  排放压力控制阀 活性炭罐 诊断开关 净化电磁阀  ECU 数字信号  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 实 践 技 能 5.1.5燃油蒸发排放控制系统的故障  5.1.6燃油蒸发排放控制系统的检修  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.5燃油蒸发排放控制系统的故障 故障：不该打开时打开，影响空燃比（浓），发动机动力下降，怠速 不稳。该打开时不打开，排放不合格。  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.6燃油蒸发排放控制系统的检修  满足条件，阀是否打开；不满足条件，阀是否关闭 诊断仪执行器检测是否动作  动作 机械故障  不动作 电路故障  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.6燃油蒸发排放控制系统的检修 机械故障 EVAP阀卡滞、脏堵：  打开时，有真空，否则堵； 关闭时，大气压，否则漏  Pa 漏气： 目测软管是否良好。  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 5.1.6燃油蒸发排放控制系统的检修 电路故障 12V  V Ω 波/灯 试灯应闪亮  规定一致  炭罐电磁阀控制电路  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 案 案例：碳罐清洗电磁阀卡滞。 例 分 ?车型：2005年帕萨特B5 1.8T自动挡车，带二次空气喷射系统。 析 ?症状：发动机经常热启动困难，有时需要踩油门才能很困难地 着车，同时感觉有异味，启动后发动机转速不稳定，需要轰几脚 油才好，冷车启动一切正常。 曾到一4S店维修，而在4S店试车时故障并没有出现，于是该4S 店认为故障的原因是混合气偏浓，清洗了节气门体和喷油器，并 更换了发动机供电继电器。司机接车后开始几天车辆状况比较正 常，但过了几天故障又再次出现。  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 案 案例：碳罐清洗电磁阀卡滞。 例 分 ?诊断： 析 连接VAG1552故障诊断仪，调取发动机系统的故障码，有两个故 障码：16825 P0441 035 Tank breathing system flow rate faulty （燃油蒸发控制系统流量不正确）和17544 P1136 Bank1 mixture adaption(add) system too lean /sp（混合气自适应过稀 ／偶发）。 读取前氧传感器数据。发现在热车怠速时（水温95℃，进气温度 55℃，发动机转速760~800r/min），氧传感器电压值一直在 1.54~1.58V之间，相对应的短期修正也在2~9%之间，这说明此 时混合气处于一种比较稀的状态。再进入030通道，察看怠速和 负荷状态下的长期修正值都是0%，这说明混合气稀的程度并不是 很严重，还没有到需要进行长期修正的必要。  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 案 案例：碳罐清洗电磁阀卡滞。 例 分 使用诊断仪进入01-03对碳罐清洗电磁阀N80进行驱动试验。此时 析 可以听到燃油泵泵油的声音，这是因为N80的供电是由燃油泵继 电器负责的，检测N80功能时燃油泵继电器自然要参与工作。但 此时N80并没有发出期望的“嗒嗒”声。拆下N80的插头，直接 将试灯接到接线端的两个插脚，再次进行驱动试验时试灯闪亮， 说明N80供电及驱动电路功能正常，问题出在N80上。 将N80电磁阀拆下，吹气时发现电磁阀的两端常通，说明N80电 磁阀卡在了开启位置。至此，故障原因找到。 ?修复：更换了碳罐清洗电磁阀（N80）后，试车，症状不再出现。  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 案 案例：碳罐清洗电磁阀卡滞。 例 分 ?分析：碳罐清洗电磁阀长期处于打开状态都无法通过检测，所以 析 会设置故障码“16825 P0441燃油蒸发控制系统流量不正确”。 同时由于N80的长期打开，使得碳罐内的燃油蒸汽很快就被发动 机吸收干净了，此时发动机就开始通过碳罐的通风阀吸进空气， 而这部分空气是不被空气流量计所计量的，就导致了混合气长期 过稀，于是设置“17544 P1136混合气自适应过稀/偶发”的故障 码。 因为热启动时会有大量的燃油蒸汽通过常开的碳罐清洗电磁阀进 入汽缸，造成混合气偏浓而难以启动，同时也会因此产生异味。 冷启动时，由于碳罐内的燃油蒸汽量比较少，而且发动机低温启 动时本身就需要较浓的混合气，因此影响不大。  《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 学 习 小 结 1．汽油发动机的排放污染物主要是碳氢化合物（HC）、一 氧化碳（CO）和氮氧化合物（NOx）。  2．发动机尾气中的HC主要是未燃的燃油蒸汽，另外，油箱 蒸汽和曲轴箱窜气也含有大量的HC。 3．燃油蒸发排放控制系统（EVAP）用来收集燃油蒸汽，并 将它们适时送入进气歧管与空气混合，然后进入燃烧室燃烧， 以减少未燃HC的排放。 4．电子控制的EVAP系统主要由燃油箱、活性碳罐、碳罐清 洗电磁阀以及连接管路等部件组成。  5．常见的碳罐清洗电磁阀有两种结构型式：三通气口式和二 通气口式。 6．通常，当发动机处于停机、启动、暖机以及怠速等工况时， 不进行碳罐通风。  7．当碳罐清洗电磁阀失效或控制线路不良、活性碳罐损坏、 软管裂开或连接错误时，会引起怠速不稳和失速、发动机性能 不良和空燃比不正确等故障。 《汽油发动机微机控制系统检修》  学习单元5.1 燃油蒸发排放控制系统的检修 自 主 学 习  课下作业 1. 一般在哪些发动机工况下不进行碳罐通风，为什 么？  2．对EVAP系统进行检测时，需要检测哪些项目？  知识拓展 1. 本田CR-V汽车燃油蒸发排放控制系统  《汽油发动机微机控制系统检修》 2、自力式流量控制阀 2.1自力式控制阀工作原理 （1）孔板流量计——导阀——主阀原理。主阀前设置一个流量孔板，导阀感测、比较孔板前后压力差，如压力差大于设定压差，意味着流量超过设定流量，导阀控制主阀做关阀动作。如感测压差小于设定压差，则意味着流量小于设定流量，导阀控制主阀开阀动作。导阀上的设定压差可调，调大调小设定压差，可以调大调小设定流量。 由于孔板流量计的流量压差对应关系受到前流态影响极重，如果要求流量精度达到10%，则必须阀前有10d以上的直管段，而这一点工程实际中极难保障。另外这种阀出厂后的流量可调范围很小，在保持流量精度的前提下，流量可调比不会超过2：1。 （2）“Kv·=常数”原理，自由弹簧和感压膜构成阀门开关动力系统△P/S=εL S—感膜工作面积，ε—弹簧的胡克系数，L—阀行程 由此可知阀门的每一个行程位置决定△P值的大小，如果阀行程位的Kv与 成反比，则G=Kv· 是恒定值。这一原理的阀最初做成流量不可调的流量限制器，生产的流量可调式一种是做成多管通道，通过堵管调整设定流量；另一种是用一手动阀改变自力阀Kv与行程的关系，但这种办法很难保证Kv与 在每一调整位置的反比关系，造成调整位的流量控制精度不高。另外有的产品用波纹管制作感压膜和自由弹簧的一体化产品，由于不锈钢波纹管处在流动死区，在水中氯离子含量较高时，极易产生腐蚀。 （3）自力式压差控制阀与手动调节阀阀组原理。这种原理是国产流量控制阀最广泛采用的。手动调节阀的每一个开度位置对应一个Kv值，由自力式压差控制阀控制手动调节阀前的压差不变，则G=Kv· 不变，改变流量时只需调整手动调节阀的Kv值。 这种阀的流量控制精度决定于压差控制阀精度，压差 △P=N/S N——弹簧力 S——感压膜工作面积 弹簧力在自力阀的行程内会有变化，但使 H/△L=1/10 H——自力阀最大位移行程 △L——弹簧的预压缩量 则△P的变化仅为±5%，流量精度可达3%。 这咱自力式流量控制阀的缺点在于阀门有最小工作压差的要求，一般产品要求最小工作压差20KPa，如果安装在最不利回路上，势必要求循环泵多增加2米水柱的工作扬程，所以应采取近端安装，远端不安的办法。用户离热源距离大于供热半径的80%时就不宜安装这种自力式流量控制阀。 （4）用自力式压差控制阀直接控制流量 户内阻力系数S，在平均供热的前提下是不变值，户内设计流量G，△P=SG2,通过控制户内供回水压差，一样可以控制循环流量，调节控制压差就可调节循环流量。用这种办法调控流量，只是必须借助便携式流量测试仪器如超声波流量计。这种方式对于远端用户，阀门不会增加消耗压头。 2.2自力式流量控制阀的适用性 自力式流量控制阀在大型管网上应用可以使流量分配工作变得简单便捷。尤其多热源管网，热源切换运行时不会对用户流量产生影响。 但对于变流量运行的管网不可采用自力式流量控制阀。在热源主动变流量的情况下，近端回路维持流量不变，而远端回路流量会严重不足。在热用户主动变流量的情况下，用户主动调小流量时，自力式流量控制阀会开大阀门，尽量维护原流量，直到全开失效为止。用户主动调大流量时，自力式流量控制阀会关小阀门，直到全闭失效为止。亦即只有自力式流量控制阀失效，用户主动的流量要求才能实现。 电子控制器是目前投饲机系统的主要组成部分,其控制原理图如图3所示。闭合开关SJ,电容C2开始充电,此时芯片IC输出高电位,继电器J和落料电磁铁C没有电流通过,投饲机暂未下料;当电容C2充电并达到一定电压时,此时芯片IC输出低电压,继电器与落料电磁铁有电流通过,投饲机机开始喂料。芯片IC输出低电位时,电容C2通过电位器W1开始放电,当降到一定电压时,使芯片输出高电位并停止落料,然后电容通过电位器W2开始充电,继而使得投饲机开始下料。按照此步骤,使投饲机在工作过程中形成投饲时间和投饲间隔时间。 参考文献 [1] 周杏鹏.现代检测技术.高等教育出版社,2010 [2] 郁有文.传感器原理及工程应用.西安电子科技大学出版社,2008 [3] 张三慧.大学物理学.清华大学出版社,2010 11、自己写函数程序流程一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。二、函数function：函数定义source：调用文件call：函数调用.C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。Recall：递归调用browser，debug，trace，traceback：程序调试options：指定系统参数missing：判断虚参是否有对应实参nargs：参数个数stop：终止函数执行on.exit：指定退出时执行eval，expression：表达式计算system.time：表达式计算计时invisible：使变量不显示menu：选择菜单（字符列表菜单） 11前馈控制是一种面向未来的控制 它具有许多的优点 首先 从理论上讲 它是人们最乐于采用的类型 因为它能避免预期问题的出现 有防患于未然的效果 其次 前馈控制适用于一切领域中的所有工作 其适用范围很广 最后 前馈控制是在工作开始之前 针对某项计划行动所依赖的条件进行控制 不针对具体人员 因而不会造成心理抵触 易于被职工接受并付诸实施。 1、前馈控制属于开环控制,反馈控制属于负反馈的闭环控制 一般定值控制系统是按照测量值与给定值比较得到的偏差进行调节,属于闭环负反馈调节。其特点是在被控变量出现偏差后才进行调节;如果干扰已经发生而没有产生偏差,调节器不会进行工作。因此反馈控制方式的调节作用落后于干扰作用。 前馈调节是按照干扰作用来进行调节的。前馈控制将干扰测量出来并直接引入调节装置,对于干扰的克服比反馈控制及时。 现在以换热器控制方案举例,直观阐述前馈控制和反馈控制: 前馈控制方案 反馈控制方案 2、前馈控制系统中测量干扰量,反馈控制系统中测量被控变量 在单纯的前馈控制系统中,不测量被控变量,而单纯的反馈控制系统中不测量干扰量。 3、前馈控制需要专用调节器,反馈控制一般采用通用PID调节器 反馈调节符合PID调节规律,常用通用PID调节器、DCS等或PLC控制系统实现。前馈调节使用的调节器是是根据被控对象的特点来确定调节规律的前馈调节器。 4、前馈控制只能克服所测量的干扰,反馈控制则可克服所有干扰 前馈控制系统中若干扰量不可测量,前馈就不可能加以克服。而反馈控制系统中,任何干扰,只要它影响到被控变量,都能在一定程度上加以克服。 5、前馈控制理论上可以无差,反馈控制必定有差 反馈调节使系统达到动态稳定,让被调参数稳定在给定值附近动态变化,却不能使被调参数稳定在给定值上不动。 前馈调节在理论上可以实现无差调节。 6、前馈控制的局限性 A、在生产应用中各种环节的特性是随负荷变化的,对象动态特性形式多样性难以精确测量,容易造成过补偿或欠补偿。为了补偿前馈调节的不准确,通常将前馈和反馈控制系统结合起来组成前馈反馈控制系统。 B、工业对象存在多个扰动,若均设置前馈控制器,那设备投资高,工作量大。 C、很多前馈补偿结果在现有技术条件下没有检测手段。 D、前馈控制受到前馈控制模型精度限制。 E、前馈控制算法,往往做近似处理。 在得州致命事故前，特斯拉汽车遭遇的一连串撞车事故都是在 Autopilot 系统开启时发生的。Autopilot 是特斯拉的半自动驾驶系统，能够实现一系列功能，例如帮助车主在公路上按车道上行驶和转向。自去年 10 月份以来，特斯拉已经面向大约 2000 名车主推出了“测试版”FSD 系统，实际上是让车主们来测试 FSD 在公路的表现究竟如何。监管机构职责模糊更让自动驾驶汽车的监管变得混乱的是，传统上，NHTSA 负责汽车安全，各州的机动车管理局 (DMV) 负责管理驾驶员。美国国家运输安全委员会 (NTSB) 称，当碰到半自动驾驶功能时，你或许很难说清是车载计算机还是驾驶员在控制汽车，也不清楚是否应该共同监管。 无人驾驶汽车-技术原理无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术调度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在经济生活领域有广阔的应用场景。由网友逸轩评论提供的答案:无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。