智能电脑网络控制系统

‘壹’ 智能化网络控制系统是什么

随着社会经济水平的发展，现在人们的生活追求个性化、自动化，追求快节奏，追求充满乐趣的生活方式，家装要求的档次越来越高，生活家居要求一种人性化、智能化。智能电子技术在现实生活中的智能家居电子产品中得到广泛应用。而计算机网络与通讯技术的应用，给人们的家居生活带来了全新的感受。智能家居正在日渐兴起，家居智能化成为一种趋势。

智能家居控制系统是从上世纪80年代兴起于欧美和日本，并在90年代末进入国内，经过十余年的孕育与发展，特别是伴随住宅产业的进步，小区智能化系统在中国已经显现出风雨欲来的征候。

近几年以来，伴随着房地产业的火爆，给国内智能领域带来了发展的机遇。众所周知，中国人口众多，城市住宅建设也多选择密集型的住宅小区方式，因此很多房地产商会站在整个小区的角度来看智能化，也就出现了目前一统天下、无所不包的“智能小区”的模式。

“智能小区”是一个多功能的系统，每个功能子系统都可以单独使用。诸多功能子系统还要具有协同配合的能力。这些系统包括：小区对讲系统、门禁系统、小区周界防范系统、监控系统、背景音乐系统、停车场系统、自动抄表系统等等。所有的这些系统很大的一部分是为整个小区的公共部分提供服务的。而实际生活当中，小区住户内部能够使用到的智能化系统只占很小一部分。这时，专门针对家庭智能化的系统应运而生，这就是“智能家居”。

“智能家居”是以住宅为平台，集系统、结构、服务、管理、控制于一体，利用先进的网络通讯技术、电力自动化技术、计算机技术、无线电技术，将与居家生活有关的各种设备有机地结合起来，通过网络化的综合管理家中设备，来创造一个优质、高效、舒适、安全、便利、节能、健康、环保的居住生活环境空间。

智能家居在保持了传统的居住功能的基础上，摆脱了被动模式，成为具有能动性智能化的现代工具。它不仅提供了全方位的信息交换功能，还优化了人们的生活方式和居住环境，帮助人们有效地安排时间、节约各种能源，实现了家电（如空调、热水器等）控制、照明控制、室内外遥控、窗帘自控、防盗报警、定时控制及电话远程控制、计算机控制等。

智能化家居就是给您创造一个简便的生活方式、舒适的生活环境、经济实用的家居控制手段……这样一个智能化家庭生活平台。这个智能化家庭生活平台采用X10智能家居网络技术，操作非常简便，您使用一个手持无线遥控器、墙上开关、定时器，甚至任何一个电话及计算机就能控制您家中所有的灯、家电，调节室内温度，设置不同时间的窗帘开关控制。甚至您在外出的汽车上、在遥远的外地都能通过这个系统达到您想控制家中的任何系统的目的。

智能家居控制系统采用先进的电力线载波通讯技术，其产品部件安装时无须对您家中已有的居住环境进行大幅度的改造，无需复杂的布线及添置新的设备材料，只要将产品模块接入您家中的220V电力线网络既可形成控制系统。该系统采用模块式设计，使用简单的编码指令，可轻松进行扩展。您先以低廉的价格安装了基本系统后，再根据您的需要扩展增置更多的功能设置，进行系统功能添加，以达到您的需求。该系统扩充性非常强大。

智能家居是住宅智能化的核心部分。严格意义上讲，智能家居系统也是智能小区系统中的一部分。与智能小区相似，智能家居在住户内部同样也是一个多功能的系统，诸多子系统可协同配合使用。目前最为流行，同时也比较实用的功能子系统有：智能照明系统、智能电器控制系统、电动窗帘系统、家庭安防系统等等。

‘贰’ 网络控制是什么意思

你好！网络控制是通过网络来控制，比如一些智能摄像头、智能插座、智能空调等通过网络可以进行开关机、设置等。

‘叁’ 什么是智能控制系统

什么是智能控制系统

什么是智能控制系统。智能就是按逻辑运行的自动化。本质上是一种工具，用的得当可以大幅提高效率，提升体验，以下是我精心为大家整理的什么是智能控制系统，快来一起看看吧

什么是智能控制系统1

1、智能化系统是由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用的智能集合,随着信息技术的不断发展，其技术含量及复杂程度也越来越高，智能化的感念开始逐渐渗透到各行各业以及我们生活中的方方面面，相继出现了智能住宅小区，智能医院等都以智能化建筑为基点生发开来，因此我们通常提到的智能化系统，都说智能化建筑系统。

2、装修里的智能化控制系统一般指住宅智能化系统

住宅小区智能化系统，从其内容上来看可分为小区物业综合管理系统和家居智能管理系统两大部分，前者包括：社区安防、信息服务、计量收费三部分，后者包括家居安防、家居信息服务、家居智能化控制等。

什么是智能控制系统2

智能控制（intelligent controls）

在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高 层控 制 是 对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的、 常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题、

什么是智能控制系统3

什么是智能控制技术？

智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。

智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时，学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。如自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题；1965年美国普渡大学傅京孙K．S．Fu、教授首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统；1966年美国门德尔J．M．Mendel、首先主张将AI用于飞船控制系统的设计。

定义

智能控制的定义一： 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。

定义二： K、J、奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，使之在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。

定义三： 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。

定义四： 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。

技术基础

智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述的控制系统。尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得了较为成功的应用，但是专家系统的实际应用相对还是比较少的。

模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。

遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。

神经网络是利用大量的神经元，按一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。它能表示出丰富的特性，具体包括并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。神经网络在智能控制的'参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。

智能控制的相关技术与控制方式结合、或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器，这也是智能控制技术方法的一个主要特点。

研究对象

智能控制研究的主要目标不再是被控对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义模型，是多种学科知识相结合的控制系统。智能控制理论是建立被控动态过程的特征模式识别，基于知识、经验的推理及智能决策基础上的控制。一个好的智能控制器本身应具有多模式、变结构、变参数等特点，可根据被控动态过程特征识别、学习并组织自身的控制模式，改变控制器结构和调整参数。

智能控制的研究对象具备以下的一些特点：

1、 不确定性的模型

智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

2、 高度的非线性

对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。

3、 复杂的任务要求

对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。

目前智能控制在伺服系统应用中较多的，主要包括专家控制、模糊控制、学习控制、神经网络控制、预测控制等控制方法。

特点

智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。与传统控制相比．

智能控制具有以下基本特点：

1、智能控制的核心是高层控制．能对复杂系统如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等、进行有效的全局控制．实现广义问题求解．并具有较强的容错能力。

2、智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性决策及定量控制结合的多模态控制方式。

3、其基本目的是从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统．以实现预定的目标。智能控制系统具有变结构特点，能总体自寻优．具有自适应、自组织、自学习和自协调能力。

4、智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。

5、智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力。

应用

智能控制的具体应用主要表现在以下几个方面：

1、生产过程中的智能控制

生产过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。

局部级智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。

全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。

2、先进制造系统中的智能控制

智能控制被广泛地应用于机械制造行业。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了一些有效的解决方案。

1、利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。

2、采用专家系统为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。

3、利用模糊集合决策选取机构来选择控制动作。

4、利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。

3、电力系统中的智能控制

电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。

用遗传算法对电器设备的设计进行优化，可以降低成本，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。

应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有模糊逻辑、专家系统和神经网络。

智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。

近年来，智能控制技术在国内外已有了较大的发展，已进入工程化、实用化的阶段。作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。随着人工智能技术、计算机技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。

‘肆’ 电脑网络智能控制开关忘记密码了怎么办

这是我从得得系统看到的，你也可以去他们网站看原文

一、最简单的方法

开机到欢迎界面时，出现输入用户名密码的提示框，按Ctrl+Alt+Delete，跳出帐号窗口，输入用户名：“administrator”，回车即可。

如果这个“administrator”帐号也有密码，那就这样，在win7系统启动时按F8，选“带命令行的安全模式”在选“Administrator”跳出“Command Prompt”窗口，增加用户：“net user asd/add”，升管理员：“net localgroup administrators asd /add”。最后重启，选asd进入控制面板--用户帐号--忘记密码的用户--删除密码。

除了以上这种情况，以下还有俩种经常会忘记win7系统密码的状况：

二、忘记密码，但系统已经登录

其实这种状况很简单，首先在开始菜单中的搜索框中输入”mmc.EⅩE”或按住Win+R，打开运行窗口输入“mmc.EⅩE”，单击确定进入控制台。依次打开文件-添加/删除管理单元，在左侧可用管理单元中找到“本地用户和组”，依次单击“添加”-完成，再单击“确定”。展开控制台根据点中的本地用户组，选中“用户”，在右侧用户名上单击右键，设置密码，这里无须输入原密码。

三 、忘记密码，无法登录系统

1.找个PE盘启动电脑

2.进入PE后 到c：\windows\system32下

a 更改Magnify.EⅩE 和cmd.EⅩE 的所有者为：administrators

b 更改Magnify.EⅩE 和cmd.EⅩE 的权限 administrators为完全控制

c 改名Magnify.EⅩE 为Magnify.EⅩE1 改名cmd.EⅩE为Magnify.EⅩE

‘伍’ 智能控制的类型

分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制（Hierarchical Intelligent Control）主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循伴随智能递降精度递增原则。
组织级（organization level）：组织级通过人机接口和用户（操作员）进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高.
协调级（Coordination level）：协调级可进一步划分为两个分层：控制管理分层和控制监督分层.
执行级（executive level）：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作. 专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的详细专业知识.
专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题.它具有启发性，透明性，灵活性，符号操作，不一确定性推理等特点.应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统.
专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制，无论是专家控制系统还是专家控制器，其相对工程费用较高，而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用，但是专家控制的实际应用相对还是比较少。 神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成.这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能.
学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节.神经网络具备类似人类的学习功能.一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人,而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数.
神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束.常用的学习算法有：Hebb学习算法，widrow Hoff学习算法，反向传播学习算法一BP学习算法，Hopfield反馈神经网络学习算法等。
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力. 神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制，但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中，其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题，并且两者都可以应用到控制器设计中. 不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统，而神经网络则不行；模糊逻辑应用到控制器设计中，其参数定义有明确的物理意义，因而可提出有效的初始参数选择方法；神经网络的初始参数（如权值等） 只能随机选择. 但在学习方式下，神经网络经过各种训练，其参数设置可以达到满足控制所需的行为. 模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制，可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件，模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术. 模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点． 所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法.模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标.
模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制.它是受这样事实而启发的：对于用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者或专家却能取得比较好的控制效果，这是因为他们拥有日积月累的丰富经验，因此人们希望把这种经验指导下的行为过程总结成一些规则，并根据这些规则设计出控制器.然后运用模糊理论，模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够利用计算机来完成对这些规则的具体实现，达到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目的。
模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制. 但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易. 简单控制是指单输入单输出系统（SISO) 或多输入单输出系统（MISO) 的控制. 因为随着输入输出变量的增加，模糊逻辑的推理将变得非常复杂。 学习是人类的主要智能之一，人类的各项活动也需要学习.在人类的进化过程中,学习功能起着十分重要的作用.学习控制正是模拟人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试. 所谓学习是一种过程，它通过重复输人信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输人具有特定响应.学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值，分类，决策和不断改善系统品质的自动控制系统。
（1）遗传算法学习控制
智能控制是通过计算机实现对系统的控制，因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法，它模拟生物界/生存竞争，优胜劣汰，适者生存的机制，利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。遗传算法作为优化搜索算法，一方面希望在宽广的空间内进行搜索，从而提高求得最优解的概率；另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围，从而提高搜索效率。如何同时提高搜索最优解的概率和效率，是遗传算法的一个主要研究方向。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。
（2）迭代学习控制
迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练，从经验中学会某种技能，来达到有效控制的目的。迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成，其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。

‘陆’ CAN-BUS智能网络控制系统，到底是个什么东西

Canbus控制器区域网络把车辆上相关的控制器都联系起来，实现了发动机控制器、变速箱控制器、ABS 控制器、车身控制器、仪表及其他控制器的统一智能化管理。Canbus系统能够让全车线束更少，电路布置井然有序，从而减轻了整车的重量，有利于降低油耗，更为重要的是，井井有条的线路布局极大地降低电路故障率。Canbus系统犹如车子的神经系统，可以快速精准地检测到车的当前状态、信息、故障等，并迅速地通过仪表盘即时予以显现，左边的显示圆环内是转速表、水温表和油量显示，右边的则显示了速度和车辆行车电脑所反映出的即时信息，确保了车主及时了解汽车的各种情况。

‘柒’ 智能控制系统的介绍

智能控制系统就是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。同时，《智能控制系统》也是王耀南所着的一本书，由湖南大学出版社于2006年出版。

‘捌’ 什么是微电脑智能控制系统

实际就是芯片控制电路。