力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

智能制造系统调度的一种随机神经网络求解法

首先提出了调度系统的概念，即智能控制系统智能调度应从整体指标出发，综合研究集零件加工智能调度和产品装配智能规划于一体的调度技术，然后，给出了智能控制系统智能调度的神经网络模型的能量函数，并讨论了一种改进的模拟退火过程来求解最优解的方法。     

关于遗传算法模糊控制的研究

在控制对象的数学模型由于受非线性的时变的影响很难精确确定时，模糊控制是一个比较好的方法，但模糊控制规则易受人的因素的影响而归纳得不完善，并且不能自学习影响了模糊控制的效果。遗传算法可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的性假设的约束。可以解决非常困难的寻优问题，本文提出关于遗传算法的模糊控制，使控制规则得到优化，从而改善了控制性能。仿真实例表明这种方法是可行的。     

基于知识PETRI网的自动装配规划

提出了一种由产品关联图自动生成产品装配优化序列的方法，首先对产品关联图进行割集运算，并由此可得相应的产品装配与／或图，再由此与／或图构造出产品装配的知识ＰＥＴＲＩ网，运行此知识ＰＥＴＲＩ网后便可得到此产品的最佳装配序列。本文介绍的这种基于知识ＰＥＴＲＩ网的人装配规划方法与目前常规的机器人装配规划方法，如启发工搜索法与基于装配知识库的装配专家系统相比，规划速度快，由于该方法将人工智能应用于ＰＥＴＲＩ     

西门子PROFIBUS-DP现场总线及应用

根据尾桨试验台拖动系统的特点及技术要求 ,采用S7 30 0PLC作为中央控制器 ,PⅡ工控机作为监控计算机 ,SIMOVERTMD工程型变频器作为DP从站 ,构成了一个基于PROFIBUS DP现场总线的控制网络。