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球卫星定位系统的遥控监视装置，可及时掌握设备所在位置，并使非操作人员无法点燃发动机，从而无法使用装载机、推土机等。 3.2 智能控制在汽车领域的运用
汽车是一个复杂的多自由度系统，在外界不确定因素的作用下，其动态特性会发生很大变化甚至失稳。而智能控制系统的出现与发展为解决这些难题提出了更为先进的方法。因而在汽车领域得到了广泛的应用。
目前，智能控制技术已经渗透到汽车的各个方面，如汽车的运动控制、驾驶员模型、轮胎模型以及制动系统、悬架系统、转向系统、传动系统和发动机的控制等。 (1) 发动机怠速控制
汽车发动机怠速运行工况十分复杂，从控制理论上讲，怠速过程具有显著的非线性、时变性和不确定性，因而难以建立精确的数学模型，而传统的PID控制的效果又都依赖于精确的数学模型，所以用这些方法对发动机怠速迸行控制难以取得预期的效果。近年来，作为智能控制的一个分支—模糊神经网络控制得到了很大发展，其既具有模糊系统的模糊信息处理能力，又利用了神经网络的自学习功能，实现了系统的自学习和自适应。利用模糊神经网络，根据发动机转速偏差X1和转速偏差变化率X2的输入数据，计算出步进电机相应的驱动脉冲 数y,从而实现怠速转速的调节。汽油机控制系统框图如下所示:
(2)自动变速器智能化
为了满足各种行驶条件下的驾驶需求，自动变速器应具有获得信息、分析信息和处理信息的能力。这些信息包括反映驾驶员心理的信息、识别行驶工况和条件的信息以及判别车辆参数变化的信息等，此时自动变速器的控制系统成为非线性的、大规模的、复杂的控制系统，必须采用智能控制技术，如模糊控制、自适应控制、神经网络等，以适应各种驾驶员类型、环境条件和行驶状况，因此，对自动变速器的智能控制技术的研究已成为该领域的一个研究热点，也是一个发展趋势。如日本三菱新型4挡自动变速器中采用神经网络作为新的控制逻辑，以实现最优化换挡；宝马公司陆续推出了用于4挡和5挡自动变速器的自适应控制系统（AGS），使选挡与驾驶员类型（运动型或经济型）、特殊的环境条件（重载、爬坡或在平直路面行驶）和具体行驶状况（下坡行驶、曲线行驶或慢行）相适应。 4.智能控制存在的问题与发展 (1) 智能控制存在的问题
智能控制以其优越的控制性能逐渐步入了工程界并得到广泛的应用。然而在智能控制的实现方面，还存在很多问题有待解决。具体表现在：
1.拓宽实际的应用范围，提高其控制能力。 2.各种智能控制方法的结合问题。
3.动态系统的知识获取和分类还存在瓶颈问题。
4.研究智能控制的硬件和软件问题，目前，智能控制的研究还缺少较好的软件好久，硬件方面则存在更大的问题。 (2) 智能控制的发展
进入21世纪以来，微电子学、生命科学、自动化技术的突飞猛进为智能控制和智能化创造了很好的条件。目前智能控制的研究已经取得了一些成果，将来其发展的核心仍然是以神经网络的强大自学功能与具有较强的知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络。研究和模仿人类智能将是智能控制的最高目标。 参考文献:
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