集群智能控制系统简介
塔式起重机集群安全作业智能控制系统及其应用
ｏ ｅ ｅｏ ｉｇ ｏ ｅ Ｉ ｔ ｍｅ ｆｔｉ ｇ ｅ ｉａｅ ｏ ｓ ｆ ｔ ｏ ｅ ｒｎ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｔｔ ｓｏ ｅ Ｉ ｔｒ ｅ ｏ ｆｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆｔ ｎ ｅ ｔ ｎ ｓｄ ｄ ｃ ｔｄ ｔ ａｅｙ ｉ ｔｗ ｒｃ ａ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔｓ ｕ ｆ ｈ ｎ ｅｎ ｔ ｆ ｈ ｏ ｈ ｎ ｈ ａ ｔ
关 键 词 ：塔 式起 重机 ；集 群 作 业 ；智 能 控制 ；物 联 网 ；应 用 中 图分 类 号 ：Ｔ ２ ５ Ｈ １ 文 献标 识码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ — ７５ （０ １ ６— ０ ９— ２ ０ １ ０ ８ ２ １ ）０ ０４ ０
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ： Ｔｈｅｐａ ｒｄ ｔｉｓｔ ｅ ｗｏ ｋ ｎ ｉ ｉ ｌ ｎ ｕ ｃ ｉｎ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓｏ ｎ ｅｌ ｎ ｏ ｒ ｌｓ ｓｅ ｆｒｔ ａ ｅ ｐｅ ｅａ ｌ ｈ ｒ ｉ ｇｐｒｎｃｐ ｅａ ｄ ｆ ｎ ｔｏ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｆｉｔｌｉ ｔｃ ｎｔｏ ｙ ｔｍ ｏ ｈｅｓ ｆ ｃ ｇｅ ｏ ｅ ａｉｎ ｏ ｏ ｒｃ ａ ｅ ｇ ｏ ｐ ａ ｉ ｉｇ ａ ｈ ｕ ｒ ｎ ａｅｙ ａ ｄ ｅｆｃｅ ｃ ｓ ｕ ｓａ ｏ ｔｕｃｉｎ ｓｔ ｐ ｒ ｔ ｆｔｗｅ ｒ ｎ ｒ ｕ ｎｄ ａｍ ｎ ｔｔｅ ｃ ｒｅ ｔｓ ｆ ｔ ｎ ｆｉ ｉｎ ｙ ｉｓ ｅ ｔｃ ｎｓｒ ｔ ｉｅ， ｐ ｏ ｏ ｅ ｈｅ ｉｅ ｏ ｏ ｒ ｐ ｓ ｓｔ ｄ ａ
置 。当判断 塔 机 处 于 防撞 区域 时 ，该 安 全控 制 系
这 表明塔 机 事 故 大 多 数 是 由操 作 失 误 造 成 的 ，其 中作业 环 境 的限 制是 不 容 忽视 的原 因 。塔 机 在集 群作业 时 ，相 互之 间 的作 业 区域 有 可 能发 生交 叉 ， 完全靠 人 工 目测来 操 作 会 产 生 误 差 ，甚 至 出现 盲
基于S7-1200PLC电梯集群控制系统的设计
基于S7-1200PLC电梯集群控制系统的设计1. 引言1.1 研究背景电梯作为现代城市交通中不可或缺的一部分，其安全性和效率直接关系到人们的生活质量和工作效率。
随着城市建设的不断发展，电梯数量不断增加，传统的电梯控制系统已经无法满足需求。
研究基于S7-1200 PLC的电梯集群控制系统具有重要意义。
传统电梯控制系统存在着诸多问题，比如无法灵活调度电梯、效率低下、维护成本高等。
而基于S7-1200 PLC的电梯集群控制系统具有更高的灵活性和智能性，在实现电梯群体协同作业的能够有效提高电梯的响应速度和运行效率，减少能耗和维护成本。
通过本次研究，我们将设计一套基于S7-1200 PLC的电梯集群控制系统，以实现电梯的智能调度和优化运行。
这不仅有助于提升城市电梯系统的整体效率和服务质量，还将对未来智能交通系统的发展起到积极推动作用。
本研究将从系统设计与实现、系统优势分析和系统应用前景等方面进行深入探讨，为电梯控制领域的研究和应用提供有益参考。
1.2 研究目的研究目的是通过基于S7-1200PLC电梯集群控制系统的设计，探索提高电梯运行效率和安全性的方法，实现电梯系统的智能化管理和运作。
具体包括优化调度算法，提高电梯运行效率，减少乘客等待时间，提高系统的稳定性和可靠性，提升乘客体验。
通过研究电梯集群控制系统的设计与实现，探讨如何更好地利用PLC技术来实现电梯系统的即时监控和远程控制，从而实现集中管理和智能调度。
通过深入分析系统的优势和不足之处，进一步完善系统设计，提高系统的性能和可靠性，为电梯行业的发展提供参考和借鉴。
最终的目的是为电梯行业的发展和改进提供更加先进和高效的解决方案，推动电梯系统向智能化和自动化方向发展，满足日益增长的城市交通需求。
1.3 研究意义电梯是现代建筑中不可或缺的交通工具，电梯集群控制系统的设计和应用对提高楼宇运行效率、降低能耗、提升用户体验具有重要意义。
在现代城市中，高层建筑越来越多，电梯集群控制系统的研究和应用对解决高层建筑中交通拥堵、能耗过高等问题具有重要意义。
无人机集群智能协同控制技术研究
无人机集群智能协同控制技术研究在无人机技术日新月异的今天，随着航空技术的不断革新，无人机的应用范围越来越广泛，使得无人机集群智能协同控制技术显得愈加重要。
集群技术能够极大地扩展无人机系统的应用范围和灵活性，使得多个无人机之间能够进行协同作战、目标跟踪、救援等多种任务。
而通过集群智能协同控制技术的发展，可以利用“群体智能”的概念，使得无人机之间可以彼此完成相应的配合工作，以达到一定的目标。
一、集群智能的概念集群智能是指多个独立的智能主体在互相协作和竞争的基础上，通过逐步调整和完善自身行为，从而实现一些集体目标的能力。
而在无人机集群智能协同控制中，单个飞行器不再是独立的，而是在固定的时间内进行交互，从而达到整体优化的目标。
二、无人机集群协同控制的架构无人机集群协同控制是一个复杂的系统，主要包括传感器、计算机、通信设备和集群控制中心等多种关键技术组成。
其中，无人机集群控制中心负责控制集群的运行，调度无人机的任务和分配航线，同时通过与集群内无人机的通信，实现高效的协同控制。
三、无人机集群协同控制的挑战尽管无人机集群协同控制技术具有很多独特的优势，但是其面临着一些困难和挑战。
比如，集群中无人机之间的通信和控制环境是否正常会直接影响集群协同的效果，同时集群中的无人机之间需要具备较高的协调和判断能力，以便在任务结束后对任务效果进行评估。
四、相关研究领域无人机集群智能协同控制技术的研究涉及到多个学科领域，包括机电一体化、通信技术、控制技术、人工智能等多个方面。
其中，人工智能是无人机集群协同控制的核心技术之一，可以通过机器学习和深度学习等方法，自主提取任务信息和策略，实现无人机集群的高效协同控制。
五、结语无人机集群智能协同控制技术的研究已经逐步成为无人机技术领域的热点之一。
需要在不断的实践中进行不断的探索与创新，整合和协调各类资源，依靠团队合作实现无人机集群智能协同控制的技术突破和创新。
未来无人机集群智能协同控制技术迎来了良好的发展机遇，期待更多的研究成果取得突破。
智能无人集群系统发展白皮书
智能无人集群系统发展白皮书智能无人集群系统发展白皮书一、引言近年来，随着人们对智能化技术的不断追求，智能无人集群系统逐渐成为了一个备受关注的热门话题。
智能无人集群系统是利用人工智能技术、无线通信技术等多种技术手段，对无人集群进行智能化管理和控制的系统。
与传统的无人集群技术相比，智能无人集群技术体现了更高的智能化水平和更优异的性能指标，具有广阔的应用前景和巨大的市场潜力。
本白皮书旨在对智能无人集群系统的发展现状、技术特点、应用场景与前景进行全面介绍和分析，为相关从业人员和企业提供参考。
二、智能无人集群系统的发展现状随着人工智能、无人机、物联网等新兴技术的不断发展，智能无人集群系统也得到了快速发展。
目前，智能无人集群系统涉及的技术领域主要包括人工智能、通信技术、控制算法、传感器技术等多个方面。
在人工智能方面，深度学习、强化学习等技术的应用为智能无人集群系统的发展提供了强有力的技术支撑和理论基础。
在通信技术方面，5G技术的广泛应用将极大地提高无人集群的通信效率和数据传输速度。
同时，现代控制算法的优化和传感器技术的进步，也为智能无人集群系统的实现提供了可靠的技术保障。
目前，智能无人集群系统的应用领域已经逐渐扩展到了农业、交通、物流等多个领域。
在农业领域，智能无人集群系统可以通过地图测绘技术、传感器采集技术、无人机高清成像技术等手段，为种植、肥料施用、病虫害防治等提供智能化的解决方案。
在交通领域，智能无人集群系统可以通过分布式控制和信息安全保障等技术手段，实现车辆自动驾驶、路况预测等智能化应用。
在物流领域，智能无人集群系统可以通过自主避障、自主导航等技术手段，提高物流配送的效率和质量。
三、智能无人集群系统的技术特点智能无人集群系统具有如下技术特点：1.智能化管理与控制。
智能无人集群系统采用人工智能技术实现群体智能化管理和控制，支持智能路径规划、智能避障、智能充电等功能。
2.高可靠性和稳定性。
智能无人集群系统采用分布式控制算法，具备高可靠性和稳定性，支持多任务协作和多节点管理。
集群通信系统概述
集群通信系统概述1.1 集群通信系统的概念集群通信系统，是一种高级移动调度系统，代表着通信体制之一的专用移动通信网发展方向。
CCIR称之为Trunking System(中继系统)，为与无线中继的中继系统区别，自1987年以来，更多译者将其翻译成集群系统。
追溯到它的产生，集群的概念确实是从有线电话通信中的“中继”概念而来。
1908年，E．C．Mo1ina发表的“中继”曲线的概念等级，证明了一群用户的若干中继线路的概率可以大大提高中继线的利用率。
“集群”这一概念应用于无线电通信系统，把信道视为中继。
“集群”的概念，还可从另一角度来认识，即与机电式(纵横制式)交换机类比，把有线的中继视为无线信道，把交换机的标志器视为集群系统的控制器，当中继为全利用度时，就可认为是集群的信道。
集群系统控制器能把有限的信道动态地、自动地最佳分配给系统的所有用户，这实际上就是信道全利用度或我们经常使用的术语“信道共用”。
综上所述，所谓集群通信系统，即系统所具有的可用信道可为系统的全体用户共用，具有自动选择信道功能，它是共享资源、分担费用、共用信道设备及服务的多用途、高效能的无线调度通信系统。
传统的专用移动通信在移动通信中占有相当大的份量，最初由几部普通步话机就可以组成一个无线电调度网，这种网在厂、矿等部门仍被大量采用，但网的功能过于简单。
其中有单频单工制和双频单工制两种工作方式，前者干扰大、设备简单；后者干扰小，但设备复杂一些。
无论是单频单工还是双频单工制式，都只能是按键通话，一方讲话，另一方只能听。
为避免通话上的不便，员通用的工作方式是双频双工，通话双方可以同时发信，但频率利用率低。
典型的无线调度系统是单局单站制、双频双工工作方式，并且具有选择性呼叫功能的无线调度网，根据业务规模和组织方式，可确定其为单级调度或多级调度。
可见，传统的专用业务移动通信系统指的是应用于某个行业或某个部门内以调度指挥为主要特征的移动通信系统。
基于集群智能的无人机协同控制系统分析
基于集群智能的无人机协同控制系统分析作者：张鸣阳章凡尹浩霖来源：《科技视界》2018年第16期【摘要】近年来，无人机的集群控制越来越受到研究人员的重视，本文分析了无人机的数学模型，采用了双闭环PD算法设计主从双机无人机集群控制算法，由于双闭环PD系统的良好的鲁棒性，克服了无人机的欠驱动特性，在仿真过程中，发现对于位置和姿态的控制有着良好的稳定性和动态特性。
【关键词】集群智能；无人机；算法中图分类号： TP18；TP3 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）16-0121-002DOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2018.16.055【Abstract】In recent years，the cluster control of UAVs has received more and more attention from researchers.This paper analyzes the mathematical model of UAVs and adopts the double closed-loop PD algorithm to design the master-slave UAV cluster control algorithm.The good robustness of the double closed-loop PD system overcomes the under-driving characteristics of the drone.During the simulation，it is found that the position and attitude control has good stability and dynamic characteristics.【Key words】Cluster intelligence；Drone；Algorithm0 前言无人机是人们通过无线通讯设备和自动控制装置通讯控制不载人的飞机。
人工智能集群控制演示验证系统
4) 各个移动个体收到控制指令，并按照控制指 令进行动作，向当前控制目标位置运动．
5) 检测各个个体是否到达当前控制目标位置， 如未到达则重复检测．
6) 检查是否满足设定的演示验证结束规则，如 不符合结束条件，则重复以上步骤．
第 38 卷第 3 期 2016 年 5 月 DOI：10.13973/ki.robot.2016.0265
机器人 ROBOT
Vol.38, No.3 May, 2016
人工智能集群控制演示验证系统
安梅岩 1,2 ，王兆魁 1 ，张育林 1
（1. 清华大学航天航空学院，北京 100084； 2. 中国航天员科研训练中心，北京 100193）
对智能集群的研究，不仅能解释生物集群的组 织规律，如著名的蚁群觅食单桥、双桥实验 [4]，而 且能利用这些规律提炼出对其他学科领域有意义的 解决方案，如蚁群算法 [5-7]、 劳动力分配方案 [1,8-9] 等．更重要的是，随着智能个体技术的发展，可以 利用多个人工个体共同组成人工智能集群，通过分 布的、 自主的、 简单的人工个体之间的自组织控制 实现个体间的协同，完成复杂的系统任务 [10-16]．
智能集群控制演示验证系统的一般运作流程描 述如下：
1) 合作标识及识别单元通过图像采集设备对演
第 38 卷第 3 期
安梅岩，等：人工智能集群控制演示验证系统
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示场进行图像采集，获得各个移动个体在演示场上 的分布图像，并实时解算出所有移动个体的位置和 方位数据信息．
2) 针对具体的演示验证实验，确定移动个体的 信息获取规则和自组织控制规则．根据信息获取规 则分发移动个体的信息，例如，在全局信息获取规 则下，将会把所有个体的信息分发给每一个个体代 理；而在局部信息获取规则下，将会根据个体间的 距离确定其相邻个体集合，将该个体和其相邻个体 集合中的个体的信息分发给此个体代理．
ArubaAOS8控制器智能操作系统
- 支持Aruba 7000／7200控制器 - 支持Vmware/KVM虚拟机环境 VMC - 便于部署、改变和迁移 - 支持最多12台控制器集群
新功能：Cluster无线控制器集群
1
大型园区网里，用户跨控制器的无缝漫 游
2 基于用户状态的控制器间冗余
3 用户和AP在控制器间的负载均衡
Master Controller Mode 72xx
Mobility Controller 7xxx
Mobility Controller 7xxx
AOS 8 Mobility Master
Mobility Master
Mobility Controller 7xxx
Mobility Controller VMC
4 Live Upgrade，不中断业务的系统升级
Mobility Master/Standby
MC ContrMoC ller ClustMeCr
新功能—MultiZone
1
同一AP不同的SSID可以终结在不同的 AC上
2 实现不同SSID业务的安全隧道隔离
3 同一AP支持并发到5个不同业务的AC
NBAPI
UCM
WEBCC
WMS
如何升级到ArubaOS 8
AOS 6.x
Master Controller 72xx
Mobility Controller 7xxx
Mobility Controller 7xxx
现有的AOS6的license可以迁移到AOS8
AOS 8 Master Controller Mode
ArubaOS 8 控制器智能操作系统
Mobility Master – 引领下一代控制器技术
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⊙About Group Intelligent Control System(GIC)
◆◆集群智能控制-Group Intelligent Control(GIC),是二十一世纪初在发达国家
兴起的先进控制技术，起源于高性能汽车和军工产品的现场控制领域，经过近年来的发展和完善，目前已开始在国内普及应用。
◆◆GIC是一种非常有特点的控制系统，它以各种类型相对独立的功能模块构成系
统控制单元，通过标准协议总线（BT-Bus）完成对各个控制单元的“积木化”
（Blocking）构建，在BT-Bus总线的平台化智能控制通讯功能支持下，可以自由组合出各种大小不同、类型多样、功能齐全的集群智能控制系统，完成对管理区域内各种用电设施设备的全面智能化控制。
◆◆GIC可以根据客户的实际需求进行可定制化的工程配置，使用中，还可以灵活
地实施扩充或变形，系统是以一种分散模块的集群总线控制模式，极大地提高了整个系统的可靠性、抗干扰力和坚固性，特别适应在复杂和强干扰的环境里
使用。