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2025年智能系统、自动化与控制国际学术会议(ISAC 2025)

重要信息

2025 International Conference on Intelligent Systems, Automation and Control

2025年3月28-30日 | 中国·西安理工大学  | 会议官网: www.icisac.org

简介

在国家大力推动高质量发展与创新驱动战略的背景下,智能制造与自动化控制行业正迎来前所未有的机遇。为了积极响应“智能制造2025”和“数字经济”政策,为相关技术的研发和应用提供了强有力的支撑,由西安理工大学主办,北京航空航天大学、南京航空航天大学、北京理工大学、大连理工大学、西安工业大学、合肥大学联合协办,西安理工大学自动化与信息工程学院承办的2025年智能系统、自动化与控制(ISAC 2025)将于2025年3月28日至30日在中国西安隆重举行。围绕智能制造、控制理论与应用、自动化技术、动态系统分析以及智能控制等主题,提供一个跨学科的交流平台。

 部分

 

主题

Track 1: 智能控制

深度学习控制技术及其应用

强化学习在自动化控制中的创新应用

自适应神经网络与控制系统的融合

模糊逻辑控制在不确定性系统中的应用

专家系统在工业控制中的智能决策

......

Track 2: 机器人自动化技术与实现

自主导航与避障技术

多机器人协作与通信

机器人感知与决策

机器人于精细制造中的应用

机器人系统自学习与适应性提高

......

Track 3: 数据驱动控制系统

大数据分析在系统控制的应用

基于机器学习的控制策略优化

实时数据流处理与动态响应

智能监控与自动化异常检测

数据驱动的优化调度技术

......

Track 4: 多智能体系统与协同控制

智能体协作与协调算法的设计

分布式决策与自治控制策略

群体智能行为的建模与仿真

网络通信协议及安全性增强

多智能体系统的任务规划与资源管理

......

Track 5: 网络化控制与系统安全

强鲁棒性和容错控制设计

网络调度优化与信号同步技术

网络化环境下的远程监控与诊断

云控制系统的构建与虚拟化应用

物联网集成在复杂控制系统中的应用

非线性控制技术与方法

分布式控制与优化技术

......

Track 6: 物联网(IoT)与智能制造

智能传感器与边缘计算

工业4.0与智能工厂

人工智能在IoT中的数据处理

数据安全与隐私保护

预测性维护与资产管理

 

其他 

智能系统、自动化与控制是现代工程和计算机科学的重要研究方向,涉及如何让机器、设备和系统自主运行,提高效率、精确度和智能化程度。我们可以将其拆分为三个部分来理解:


1. 智能系统(Intelligent Systems)

智能系统是指能够感知环境、分析数据,并根据特定目标自主做出决策的系统。它们通常结合人工智能(AI)机器学习模式识别智能传感技术,能够适应环境变化并优化自身的运行模式。

特点

  • 自主性:能够自主运行,减少人工干预。
  • 学习能力:能够分析数据并优化自身决策(如深度学习算法)。
  • 自适应性:可以根据环境变化调整策略(如智能温控系统)。
  • 数据驱动:依赖传感器、物联网(IoT)等设备获取实时数据,并基于数据进行智能化决策。

应用

  • 智能交通:自动驾驶汽车、智慧交通信号控制系统。
  • 智能制造:工业4.0中的智能工厂,自动调整生产流程。
  • 智慧医疗:智能诊断系统、AI 辅助药物研发。
  • 智能家居:自动调节温度、灯光、安防的智能家居设备。

2. 自动化(Automation)

自动化是指利用技术来减少或消除人工操作,使机器或系统能够自主完成任务。它强调减少人工干预,提高效率和稳定性,是工业、医疗、农业、交通等多个领域的核心技术。

自动化的层次

  1. 固定自动化(Hard Automation)

    • 适用于大批量生产的机械设备,结构固定,变更成本高。
    • 例:流水线生产、汽车制造厂的冲压机。
  2. 可编程自动化(Programmable Automation)

    • 通过编程可以改变机器的工作方式,适用于中等批量生产。
    • 例:数控机床(CNC)、机器人焊接系统。
  3. 柔性自动化(Flexible Automation)

    • 结合传感器、AI 和实时反馈系统,能够适应不同任务,适用于小批量、多品种生产。
    • 例:智能机器人、自动化仓库。

应用

  • 工业自动化:自动化生产线、机器人焊接、自动化检测。
  • 农业自动化:无人机喷洒农药、智能灌溉系统。
  • 医疗自动化:自动化药物分配系统、机器人手术。
  • 办公自动化:AI 客服、文档自动处理系统。

3. 控制(Control)

控制是自动化系统的核心,指的是对系统的运行进行实时监测和调整,以确保其按照预期的方式运作。控制系统可以分为传统控制智能控制两类。

控制系统的基本类型

  1. 开环控制(Open-loop Control)

    • 无反馈机制,系统按照预设指令运行,不进行实时调整。
    • 例:定时浇水系统(不管土壤湿度如何,按照固定时间工作)。
  2. 闭环控制(Closed-loop Control / Feedback Control)

    • 依靠传感器获取反馈信息,并根据反馈调整控制信号,使系统维持稳定。
    • 例:空调恒温控制(根据房间温度自动调整制冷功率)。
  3. 智能控制(Intelligent Control)

    • 结合 AI 和大数据分析,实现更复杂的自适应控制。
    • 例:智能交通信号灯(根据车流量调整信号灯时间)。

控制方法

  • PID 控制(比例-积分-微分):广泛用于温控、电机控制等领域。
  • 模糊控制(Fuzzy Control):用于处理复杂、不确定性较高的系统,如智能空调。
  • 神经网络控制(Neural Network Control):结合 AI 实现自学习控制,如机器人抓取物品。

应用

  • 智能交通:自动调节红绿灯时间,优化城市交通流量。
  • 工业机器人:通过视觉传感器和 AI 控制,精准抓取物体。
  • 无人机控制:智能调整飞行轨迹,保持平衡并避障。
  • 智能电网:根据实时负载情况调整电力分配,提高能源利用率。

4. 智能系统、自动化与控制的结合

智能系统、自动化和控制是互相关联的,形成了一套完整的智能化框架:

  • 控制是基础:确保设备能按照指令运行(如 PID 控制)。
  • 自动化提升效率:减少人工操作,提高生产效率(如工业机器人)。
  • 智能系统让自动化更灵活:结合 AI,使系统能适应不同环境、优化决策(如智能家居)。

案例

① 智能制造(工业4.0)

  • 控制层:机器人根据传感器数据调整抓取力道。
  • 自动化层:自动流水线,无需人工干预即可完成产品组装。
  • 智能系统层:AI 分析生产数据,预测故障并优化生产效率。

② 自动驾驶

  • 控制层:电机控制系统调整汽车的速度、方向。
  • 自动化层:激光雷达和摄像头识别车道、障碍物,自动驾驶车辆无需人为操作。
  • 智能系统层:深度学习算法分析道路情况,提高决策能力(如避免碰撞)。

③ 智慧农业

  • 控制层:水泵根据土壤湿度调整灌溉量。
  • 自动化层:无人机自动喷洒农药。
  • 智能系统层:AI 分析天气、土壤数据,优化种植方案。

5. 未来发展趋势

  • AI 与自动化深度融合:如 AI 机器人自主决策,智能工厂自我优化生产流程。
  • 人机协作:机器人不再完全取代人类,而是与人类协同工作,提高生产灵活性。
  • 边缘计算与 5G:通过 5G 低延迟通信和边缘计算,使智能系统响应更快、更实时。
  • 自主学习控制:让系统具备自学习、自适应能力,提高控制精度。

总结

  • 智能系统 让设备具备学习和决策能力,提升自主性。
  • 自动化 通过减少人工干预,提高效率和稳定性。
  • 控制技术 负责让系统稳定、安全、高效地运行。
  • 三者结合,推动了工业自动化、智能交通、智慧农业、医疗自动化等多个领域的发展。

你对哪方面最感兴趣?或者有没有具体的应用案例想要了解?😊

 


http://www.kler.cn/a/592132.html

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