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
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| 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 和智能传感技术，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
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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。
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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。
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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 和智能控制两类。
控制系统的基本类型
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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）。
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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）。
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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。
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