最新自动控制装置

⑴ 自动门控制装置

这个问题涉及到厂里机密不能公开回答

⑵ 自动控制器的简介

1、自动控制器就是用机器设备或系统代替人完成某种生产任务，或者代替人实现某种过程，或代替人进行事务管理工作。严格地说，自动控制器就是指在没有人的直接参与下，机器设备或生产管理过程通过自动检测、信息处理、分析判断自动地实现预期的操作设备。
2、自动控制器可以完成某种控制任务的系统。自动控制器的组成和工作原理与人体的构成和工作机理有很多相似之处：自动控制器中有相当于人的感觉器官的传感器，有相当于人的大脑和神经系统的控制装置，也有相当于人的手、腿及其肌肉的执行机构。传感器用于检测指令信息、外界变 化信息以及被控对象的状态信息，并将其变换成电信号传给控制装置。控制装置则计算出被控对象的当前状态(称为被控量，或系统的输出量)与所希望的状态(称为输入信号)之差，并根据这一偏差(称为误差信号)按一定规律产生出控制信号，然后经过放大，送给操作执行机构。操作执行机构用于驱动被控对象运动，直到它的状态达到所希望的状态为止。这种把系统的输出或系统的另外一些受控变量和系统的输入作比较后，形成的控制称为闭环控制或反馈控制。

⑶ “路灯自动控制装置设计” 1.用光电传感器实现路灯的开关自动控制，当光线变暗时开启，变亮时关闭。2

我给你个图看看。

⑷ 冷库制冷设备的自动控制装置有哪些功能

冷来库制冷设备的自动控制是冷库自运用新技术的具体体现，它通过遥测、遥控按程序进行操作，不但节省了冷库制冷设备的辅助维护费用，而且提高了生产效率和食品加工的质量，可最大限度地避免故障发生。
(1)制冷工艺参数的自动检测它利用继电器节流阀、压力表、温度计、液位计、浮球阀等进行温度、压力、流量、液位、湿度等的自动检测。
(2)工艺流程的自动控制它利用高低压继电器、电磁阀、制冷压缩机、氨泵、冷风机、水泵等设备的停开，以及制冷系统中各回路的工艺自动化流程的程序进行自动控制。
(3)制冷装置的自动调节它利用液位、压力、温度、湿度和时间等控制元件，对库房的温度、湿度、容器中的液位、压力、流量和压缩机能量进行自动调节。
(4)自动保护控制即利用保护装置的故障显示安全报警和断电停机等功能，对制冷系统的正常运行和操作人员的安全进行自动保护控制。目前，我国冷库的自动控制有继电器元件控制和逻辑元件控制两种。且逻辑元件控制部分正在逐步增加，以简化电控线路，提高自动化控制的程度。

⑸ 自动控制系统应用实例有哪些

自动控制系统案例：

案例一：温度报警控制

工业场合，温度是涉及最多的一个参数。温度高了停止加热，温度低了，开始加热，或者将温度，最终稳定在100℃左右，这些看上去很简单的温度控制，在工业场合，应用十分广泛的。而数显表，是实现这块温度上下限控制，最经济又可靠的产品。

案例二：温度记录分析

工业场合里面，常常需要对温度变化整个过程进行实时监控。要是派个人，盯着整个现场，记录温度变化过程，这就费时费力，有时候工作人员稍不留神，还容易记错。很多老技术，一般都知道有有纸温度记录仪这个产品，年轻的技术，还把记录仪，用到了压力、液位、PH等参数记录中，照样收到了良好的使用效果。

案例三：液体定量控制

在液体计量领域，对生产制作型企业来说，往往会有一次性加水、加酸碱一定量的要求，而且最好一次性加的液体量，能够通过手动输入。这种半自动化的方式，对于像印染化工企业，有着重大的意义。

不仅在生产效率上，借助自动化，能够带来极大提升，而且在生产的产品品质上，也能带来极大飞跃性的质变。

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自动控制系统按控制原理的不同，自动控制系统分为开环控制系统和闭环控制系统。

1、开环控制系统

在开环控制系统中，系统输出只受输入的控制，控制精度和抑制干扰的特性都比较差。开环控制系统中，基于按时序进行逻辑控制的称为顺序控制系统；由顺序控制装置、检测元件、执行机构和被控工业对象所组成。

主要应用于机械、化工、物料装卸运输等过程的控制以及机械手和生产自动线。

2、闭环控制系统

闭环控制系统是建立在反馈原理基础之上的，利用输出量同期望值的偏差对系统进行控制，可获得比较好的控制性能。闭环控制系统又称反馈控制系统。

⑹ 什么是自动控制装置

不许人为就能控制的装置

⑺ 求水位自动控制装置的原理图

水位自动控制装置（液位自动控制）的原理图如下：
工作过程：
假定由于某一因素使得疏水生成量突然增大，那么系统原有的平衡被破坏，加热器内水位上升，相应地信号筒内水位也上升，使得槽孔处汽体的通流面积减小，调节管路内汽相流量减小，液相流量增大，导致调节阀喉部汽相通流面积减小，疏水有效通流面积增大，从而疏水排出量不断增大，最后在新的水位高度上建立平衡，反之亦然。控制系统的调节过程可分为减压、抽吸、控制3个不同环节。
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1、减压环节：
疏水从加热器排出经疏水管路进人调节阀，在收缩段内加速，压力降低到喉部混合点压力的过程，称为减压环节。减压环节的计算任务是根据控制环节的疏水流量分配，确定出喉部混合点的压力。在其它条件不变的情况下，减小节流阀开度，能降低混合点处的压力。
2、抽吸环节：
根据信号筒感受到的加热器内水位讯号，调节汽体和一部分疏水按一定比例混合，经调节管路到达调节阀喉部混合点的过程，称为抽吸环节。抽吸环节是根据减压环节获得的压力降，求出调节管路内的汽液两相流量。
3、控制环节：
两股流体在调节阀喉部相互作用后混合，压力迅速降低，而后在扩张段内充分回流，压力有所升高的过程，称为控制环节。控制环节是确定疏水流量在调节阀前疏水管路及调节管路内的分配比例，以满足系统管路内的压力平衡。
由于两股流体的相互作用发生在调节阀喉部处很短的距离内，且汽液两相间存在着极其复杂的传热传质过程，液体内蒸时由于相间热阻的存在，汽液两相间达到热平衡需要一定的时间。汽化速率的大小与闪蒸时液体的过热度、传热系数、传热面积及流型都有关系，在计算时必须做一些简化处理。
参考资料来源：网络——液位自动控制

⑻ 自动控制系统的发展及技术现状是什么

1基本概念

如图4-1所示框图说明了控制系统的基本概念，动作信号通过（经由）控制系统元件后，提供一个指示，此系统的目的就是将变量c控制于该指示内。一般来说，被控变量为系统的输出，而动作信号为系统的输入。举一个简单的例子，汽车的方向控制（Steering Control），两个前轮的方向可视为被控制变量，即输出；而其方向盘的位置可视为输入，即动作信号e。再如，若我们要控制汽车的速度，则加速器的压力总和为动作信号，而速度则视为被控变量。

图4-13自动化生产线

5）大系统理论的诞生

系统和控制理论的应用从60年代中期开始逐渐从工业方面渗透到农业﹑商业和服务行业，以及生物医学﹑环境保护和社会经济各个方面。由于现代社会科学技术的高度发展出现了许多需要综合治理的大系统，现代控制理论又无法解决这样复杂的问题，系统和控制理论急待有新的突破。在计算机技术方面，60年代初开始发展数据库技术，1970年提出关系数据库，到80年代数据库技术已经达到相当的水平。60年代末计算机技术和通信技术相结合产生了数据通信。1969年美国国防部高级研究局的阿帕网（ARPA）的第一期工程投入使用取得成功，开创了计算机网络的新纪元。数据库技术和计算机网络为80年代实现管理自动化创造了良好的条件。管理自动化的一个核心问题是办公室自动化，这是从70年代开始发展起来的一门综合性技术，到80年代已初步成熟。办公室自动化为管理自动化奠定了良好的基础。

国际自动控制联合会（IFAC）于1976年在意大利的乌第纳召开了第一届大系统学术会议，于1980年在法国的图鲁兹召开第二届大系统学术会议。美国电气与电子工程师学会（IEEE）于1982年10月在美国弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩举行了一次国际大系统专题讨论会。1980年在荷兰正式出版国际性期刊《大系统──理论与应用》。这些活动标志着大系统理论的诞生。

6）人工智能和模式识别

用机器来模拟人的智能，虽然是人类很早以前就有的愿望，但其实现还是从有了电子计算机以后才开始的。1936年，图灵提出了用机器进行逻辑推理的想法。50年代以来，人工智能的研究是基于充分发挥计算机的用途而展开的。

早期的人工智能研究是从探索人的解题策略开始，即从智力难题﹑弈棋﹑难度不大的定理证明入手，总结人类解决问题时的心理活动规律，然后用计算机模拟，让计算机表现出某种智能。1948年美国数学家维纳在《控制论》一书的附注中首先提出制造弈棋机的问题。1954年美国国际商业机器公司（IBM）的工程师塞缪尔应用启发式程序编成跳棋程序，存储在电子数字计算机内，制成能积累下棋经验的弈棋机。1959年该弈棋机击败了它的设计者。1956年赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔等研制了一个称为逻辑理论家的程序，用电子数字计算机证明了怀特海和罗素的名著《数学原理》第二章52条定理中的33条定理。1956年M．L．明斯基、J．麦卡锡、纽厄尔、西蒙等10位科学家发起在达特茅斯大学召开人工智能学术讨论会，标志人工智能这一学科正式诞生。1960年人工智能的4位奠基人，即美国斯坦福大学的麦卡锡、麻省理工学院的明斯基、卡内基梅隆大学的纽厄尔和西蒙组成了第一个人工智能研究小组，有力地推动了人工智能的发展。从1967年开始出版不定期刊物《机器智能》，共出版了9集。从1970年开始出版期刊《人工智能》。从1969年开始每两年举行一次人工智能国际会议（IJCAI）。这些活动进一步促进了人工智能的发展。70年代以来微电子技术和微处理机的迅速发展，使人工智能和计算机技术结合起来。一方面在设计高级计算机时广泛应用人工智能的成果，另一方面又利用超级微处理机实现人工智能，大大地加速了人工智能的研究和应用。人工智能的基础是知识获取﹑表示技术和推理技术，常用的人工智能语言则是LISP语言和PROLOG语言，人工智能的研究领域涉及自然语言理解﹑自然语言生成﹑机器视觉﹑机器定理证明﹑自动程序设计﹑专家系统和智能机器人等方面。人工智能已发展成为系统和控制研究的前沿领域。

1977年E．A．费根鲍姆在第五届国际人工智能会议上提出了知识工程问题。知识工程是人工智能的一个分支，它的中心课题就是构造专家系统。1973—1975年费根鲍姆领导斯坦福大学的一个研究小组研制成功一个用于诊治血液传染病和脑膜炎的医疗专家系统MYCIN，能学习专家医生的知识，模仿医生的思维和诊断推理，给出可靠的诊治建议。1978年费根鲍姆等人研制成功水平很高的化学专家系统DENDRAL。1982年美国学者W．R．纳尔逊研制成功诊断和处理核反应堆事故的专家系统REACTOR。中国也已经研制成功中医专家系统和蚕育种专家系统。现在专家系统已应用在医学﹑机器故障诊断﹑飞行器设计﹑地质勘探﹑分子结构和信号处理等方面。

为了扩大计算机的应用，使计算机能直接接受和处理各种自然的模式信息，即语言﹑文字﹑图像﹑景物等，模式识别研究受到人们的重视。1956年，塞尔弗里奇等人研制出第一个字符识别程序，随后出现了字符识别系统和图像识别系统，并形成了以统计法和结构法为核心的模式识别理论，语音识别和自然语言理解的研究也取得了较大进展，为人和计算机的直接通信提供了新的接口。

60年代末到70年代初美国麻省理工学院﹑美国斯坦福大学和英国爱丁堡大学对机器人学进行了许多理论研究，注意到把人工智能的所有技术综合在一起，研制出智能机器人，如麻省理工学院和斯坦福大学的手眼装置﹑日立公司有视觉和触觉的机器人等。由于机器人在提高生产率，把人从危险﹑恶劣等工作条件下替换出来，扩大人类的活动范围等方面显示出极大的优越性，所以受到人们的重视。机器人技术发展很快，并得到越来越广泛的应用，并在工业生产﹑核电站设备检查﹑维修﹑海洋调查﹑水下石油开采﹑宇宙探测等方面大显身手，正在研究中的军用机器人也具有较大的潜在应用价值。关于机器人的设计﹑制造和应用的技术形成了机器人学。

总结人工智能研究的经验和教训，人们认识到，让机器求解问题必须使机器具有人类专家解决问题的那些知识，人工智能的实质应是如何把人的知识转移给机器的问题。1977年，费根鲍姆首倡专家系统和知识工程，于是以知识的获取﹑表示和运用为核心的知识工程发展起来。自70年代以来，人工智能学者已研制出用于医疗诊断﹑地质勘探﹑化学数据解释和结构解释﹑口语和图像理解﹑金融决策﹑军事指挥﹑大规模集成电路设计等各种专家系统。智能计算机﹑新型传感器﹑大规模集成电路的发展为高级自动化提供了新的控制方法和工具。

50年代以来，在探讨生物及人类的感觉和思维机制，并用机器进行模拟方面，取得一些进展，如自组织系统﹑神经元模型﹑神经元网络脑模型等，对自动化技术的发展有所启迪。同一时期发展起来的一般系统论﹑耗散结构理论﹑协同学和超循环理论等对自动化技术的发展提供了新理论和新方法。