为解决智能化综采工作面关键技术难题之一的开采设备协同控制问题，提出了基于数据驱动的综采装备仿人智能协同控制模型，重点研究了大数据背景下智能综采装备的协同控制知识自学习、开采行为自决策、分布协同自运行等关键技术理论与方法。具体包括：从数据应用的角度分析了智能综采系统的数据特点，阐明了智能综采的三大数据化特征：泛在感知(数据获取)、信息融合(数据挖掘)、智能控制(数据决策)；构建了面向经验操作员决策过程表征的综采装备协同控制框架；提出了基于扩展有限状态机的综采装备运行状态演化方法和基于多标记决策信息系统的综采装备运动行为模式学习方法，来实现数据驱动下智能综采装备行为决策知识的获取；提出了面向经典采煤工艺过程的综采装备行为模态类的决策知识划分方法和基于CBR与RBR融合的决策行为混合推理方法，来实现智能综采装备动作行为的自主决策；探讨了人工控制模式下综采装备驾驶员控制策略的表征方法，发展了具有自学习、自决策、工况自适应的综采“三机”仿人智能协同控制方法；给出了基于平行系统理论的平行综采技术逻辑，为综采装备协同控制的研究提供方法。所提综采装备协同控制系统为大数据背景下的综采生产系统的协同控制提

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针对仿人智能算法中，由固定增益的比例和智能积分组成的控制器不能获得满意的动静态控制性能的缺点，在系统阶跃响应曲线的不同阶段，模拟了经验丰富的操作人员的控制策略，将非线性比例环节、积分环节和固定增益的微分环节引入到仿人智能控制中，提出了一种非线性PID仿人智能控制算法。通过对三阶系统的数值仿真，证明了该算法的有效性。

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适用初学者，简单入门，方便了解与认知。

锅炉汽包水位仿人智能控制

设计了无标定视觉伺服的仿人智能控制器，仿真完成了无标定双目视觉下机械臂的五自由度运动空间定位。选取点特征作为双目视觉图像特征，设计了视觉特征模型与多模态视觉伺服控制器，并在Matlab平台下设计了五自由度运动空间的视觉定位仿真实验，验证了方法的有效性。